【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力碳排放领域，尤其涉及一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化问题日益严重，减少温室气体排放、提高碳排放效率已成为各国共同关注的课题。为了更好地管理碳排放并实现低碳发展，许多国家已经实行了碳排放配额制度，鼓励企业减少碳排放并实施碳资产管理。在此背景下，基于数据构建碳资产智能分析模型对于辅助企业制定碳排放改进策略、对碳排放和碳配额进行预测以及识别关键影响因素具有重要意义。
2、现有技术中，碳排放和碳配额管理主要通过数据统计和人工分析进行，尽管这些方法在一定程度上取得了一些成效，但仍存在以下问题和不足：数据处理效率较低：传统的碳排放数据分析方法主要依赖人工进行数据统计和处理，这不仅效率较低，而且在处理大量数据时容易出现错误，影响结果的准确性。模型准确性有限：现有的碳排放预测模型大多采用线性回归等简单的统计方法，这些方法在处理非线性问题时准确性较低，难以满足碳排放预测和管理的实际需求。缺乏针对性的改进策略：现有的碳排放管理方法往往停留在宏观层面，缺乏对具体排放单位的针对性分析和改进策略，限制了碳排放效率的提升。难以识别关键影响因素：现有的碳排放数据分析方法往往只关注少数影响因素，忽略了其他可能的关键影响因素，导致预测和管理效果不佳。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法。
2、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于树模
3、对原始数据进行接入、清洗和预处理，获得预处理数据；
4、基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征；
5、结合碳排放核算方法学，构建碳排放预测与优化模型；
6、采用树模型结构，对模型进行分析以识别关键影响因素；
7、对比实际碳排放数据与预测结果，获得评估结果；
8、根据所述评估结果，调整模型参数和特征工程。
9、可选的，所述对原始数据预处理具体包括：
10、筛选：根据实际需求，筛选出与碳排放预测相关的关键数据，剔除无关的数据信息；
11、缺失值处理：对于数据中存在的缺失值，采用插值法、拉格朗日插值法或其他适当的方法进行填充，以减少缺失值对模型的影响；
12、异常值处理：通过箱线图、3σ原则方法，检测并处理数据中的异常值，使得数据更加稳定和可靠；
13、数据类型转换：将不同类型的数据统一转换为适用于模型训练和预测的格式。
14、可选的，所述基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征具体包括：
15、基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，采用相关性分析、主成分分析、最大信息系数方法，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征。
16、可选的，所述特征变量具体包括：
17、控制变量包括机组编号、月份、机组类型、装机容量、压力参数/机组类型、汽轮机排汽冷却方式；
18、因素变量包括入炉煤低位热值、入炉煤空干基水分、入炉煤收到基水分、入炉煤收到基硫分、综合样空干基元素碳含量、综合样空干基元素氢含量、综合样空干基水分、综合样空干基水分、综合样空干基高位发热量、综合样空干基硫分、综合样收到基低位发热量、入炉煤收到基元素碳含量。
19、可选的，所述结合碳排放核算方法学，构建碳排放预测与优化模型具体包括：
20、模型选择：根据数据特点和问题需求，比较不同模型的优缺点，选择适合的模型进行碳排放预测；可选模型包括决策树、随机森林、xgboost；
21、模型训练：利用预处理后的数据集，对所选模型进行训练。采用交叉验证或其他验证方法，调整模型参数以获得最优模型性能；
22、模型评估：根据预测目标，选择合适的评估指标；
23、模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化；
24、模型输出：输出预测结果，并将相关评估指标作为模型性能评价的依据。
25、可选的，所述对模型进行优化具体包括：调整模型参数、特征选择和特征构建。
26、可选的，所述采用树模型结构，对模型进行分析以识别关键影响因素具体包括：
27、可视化树模型结构：对所选树模型进行可视化展示，便于直观地观察模型中各个变量的分裂条件和权重，以及它们在决策过程中的作用；
28、评估变量重要性：通过计算各个变量在模型中的重要性得分，比较它们对模型预测结果的贡献；
29、识别关键影响因素：根据变量重要性评估结果，选取关键影响因素；
30、结果解释：对所述关键影响因素进行分析，获取与预测目标之间的关系，阐述因果逻辑和潜在机制。
31、本专利技术提供的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，所述预测分析方法包括：对原始数据进行接入、清洗和预处理，获得预处理数据；基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征；结合碳排放核算方法学，构建碳排放预测与优化模型；采用树模型结构，对模型进行分析以识别关键影响因素；对比实际碳排放数据与预测结果，获得评估结果；根据所述评估结果，调整模型参数和特征工程。实现了在碳排放预测准确性、关键影响因素识别能力、针对性碳排放效率改进策略制定以及模型可解释性等方面的显著提升。这将有助于为碳排放管理提供更加精确、高效和智能的解决方案，为应对全球气候变化和降低碳排放作出贡献。
32、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述预测分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述对原始数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述特征变量具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述结合碳排放核算方法学，构建碳排放预测与优化模型具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述对模型进行优化具体包括：调整模型参数、特征选择和特征构建。
7.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述采用树模型结构，对模型进行分析以识别关键影响因素具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述预测分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述对原始数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：马勇，孙沅鋆，刘玮，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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