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基于BayesianOpt-XGBoost的煤电机组碳排放因子预测
被引量：
4
1
作者
赵敬皓
王娜娜
+1 位作者
蒋嘉铭
田亚峻
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期417-426,共10页
以贝叶斯参数优化的XGBoost算法为基础,基于机组特征和煤炭特性建立BayesianOpt-XGBoost预测模型,其发电、供热碳排放因子预测的相关系数R^(2)分别为0.91和0.87,绝对误差百分比为2.51%和2.91%.进一步,通过特征标准化方法减少对煤炭特性...
以贝叶斯参数优化的XGBoost算法为基础,基于机组特征和煤炭特性建立BayesianOpt-XGBoost预测模型,其发电、供热碳排放因子预测的相关系数R^(2)分别为0.91和0.87,绝对误差百分比为2.51%和2.91%.进一步,通过特征标准化方法减少对煤炭特性的依赖,模型预测R2分别为0.79和0.77,绝对误差百分比为3.94%和2.75%,精度仍可得到保障.基于该模型分析全国各省区煤电机组碳排放因子并与公布数据进行比较,证明了该模型的有效性.对机组预测结果的分析表明对现存的低容量机组进行改造、对新建造电机组采用大容量高参数可以减少碳排放强度.
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关键词
碳核算
煤电碳排放因子预测
贝叶斯参数优化
XGBoost
特征标准化
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职称材料
江苏省火力发电机组二氧化碳排放量估算
被引量：
4
2
作者
孙栓柱
代家元
《江苏电机工程》
2014年第1期65-67,共3页
通过对火力发电机组二氧化碳排放量核算3种方法的详细解析,总结了排放因子法、物料衡算法、实测法的特点,结合江苏省电力行业机组结构状况及行业统计数据,如发电量、煤耗等,最终选取排放因子法,估算了全省年度二氧化碳排放量及二氧化碳...
通过对火力发电机组二氧化碳排放量核算3种方法的详细解析,总结了排放因子法、物料衡算法、实测法的特点,结合江苏省电力行业机组结构状况及行业统计数据,如发电量、煤耗等,最终选取排放因子法,估算了全省年度二氧化碳排放量及二氧化碳排放因子。
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关键词
火力发电机组
二氧化碳排放量
排放因子法
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职称材料
基于发电侧和消费侧的广东省电力碳排放影响因素分析和预测
3
作者
孙乐
李宇萍
+4 位作者
陈成
蔡云翔
漆小玲
管海凤
董凯军
《新能源进展》
2025年第4期472-482,共11页
广东省电力消费量长期居全国首位,开展其碳排放驱动因素分析可为行业和区域减排路径的选择提供支撑。分别构建发电侧和消费侧视角的Kaya-LMDI电力碳排放影响因素分解模型,基于2010—2022年数据,分析和探讨各类影响因素对电力行业碳排放...
广东省电力消费量长期居全国首位,开展其碳排放驱动因素分析可为行业和区域减排路径的选择提供支撑。分别构建发电侧和消费侧视角的Kaya-LMDI电力碳排放影响因素分解模型,基于2010—2022年数据,分析和探讨各类影响因素对电力行业碳排放变化的驱动效应和贡献度。以获得的主要影响因素为基础,分别设置地区生产总值增速作为社会发展规模对电力碳排放增长的主要因素,设置煤发电煤炭消费强度、煤电量占总电量比例、工业生产总值占比、工业用电强度作为减碳方面电力行业的主要因素。将社会发展的速度及减排的强度等不同影响因素随时间序列的变化率水平组合为9种情景。通过对各情景下2060年前广东省电力行业的碳排放量进行预测,对比分析了典型情景中各影响因素对碳排放量变化的驱动效应。中速发展的三种减排情景,广东电力行业的碳排放均有望在2025年或2030年实现达峰,其中中速中减排情景相对比较适合未来广东电力发展,在此情景下,2025年和2030年用电量预计将分别为9410亿kW·h和12468亿kW·h。
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关键词
电力碳排放
影响因素
发电侧
消费侧
分析预测
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职称材料
题名
基于BayesianOpt-XGBoost的煤电机组碳排放因子预测
被引量：
4
1
作者
赵敬皓
王娜娜
蒋嘉铭
田亚峻
机构
中国科学院青岛生物能源与过程研究所
山东能源研究院
青岛新能源山东省实验室
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期417-426,共10页
基金
中国工程院院地合作项目(2022sx4)。
文摘
以贝叶斯参数优化的XGBoost算法为基础,基于机组特征和煤炭特性建立BayesianOpt-XGBoost预测模型,其发电、供热碳排放因子预测的相关系数R^(2)分别为0.91和0.87,绝对误差百分比为2.51%和2.91%.进一步,通过特征标准化方法减少对煤炭特性的依赖,模型预测R2分别为0.79和0.77,绝对误差百分比为3.94%和2.75%,精度仍可得到保障.基于该模型分析全国各省区煤电机组碳排放因子并与公布数据进行比较,证明了该模型的有效性.对机组预测结果的分析表明对现存的低容量机组进行改造、对新建造电机组采用大容量高参数可以减少碳排放强度.
关键词
碳核算
煤电碳排放因子预测
贝叶斯参数优化
XGBoost
特征标准化
Keywords
carbon
accounting
coal-fired power units carbon emission factors prediction
Bayesian optimization
XGBoost
feature normalization
分类号
X24 [环境科学与工程—环境科学]
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职称材料
题名
江苏省火力发电机组二氧化碳排放量估算
被引量：
4
2
作者
孙栓柱
代家元
机构
江苏方天电力技术有限公司
出处
《江苏电机工程》
2014年第1期65-67,共3页
文摘
通过对火力发电机组二氧化碳排放量核算3种方法的详细解析,总结了排放因子法、物料衡算法、实测法的特点,结合江苏省电力行业机组结构状况及行业统计数据,如发电量、煤耗等,最终选取排放因子法,估算了全省年度二氧化碳排放量及二氧化碳排放因子。
关键词
火力发电机组
二氧化碳排放量
排放因子法
Keywords
thermal
power
unit
carbon
dioxide
emission
emission
factor
method
分类号
X511 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于发电侧和消费侧的广东省电力碳排放影响因素分析和预测
3
作者
孙乐
李宇萍
陈成
蔡云翔
漆小玲
管海凤
董凯军
机构
中国科学院广州能源研究所
出处
《新能源进展》
2025年第4期472-482,共11页
基金
中国科学院战略性先导科技专项项目(XDA/29010500)。
文摘
广东省电力消费量长期居全国首位,开展其碳排放驱动因素分析可为行业和区域减排路径的选择提供支撑。分别构建发电侧和消费侧视角的Kaya-LMDI电力碳排放影响因素分解模型,基于2010—2022年数据,分析和探讨各类影响因素对电力行业碳排放变化的驱动效应和贡献度。以获得的主要影响因素为基础,分别设置地区生产总值增速作为社会发展规模对电力碳排放增长的主要因素,设置煤发电煤炭消费强度、煤电量占总电量比例、工业生产总值占比、工业用电强度作为减碳方面电力行业的主要因素。将社会发展的速度及减排的强度等不同影响因素随时间序列的变化率水平组合为9种情景。通过对各情景下2060年前广东省电力行业的碳排放量进行预测,对比分析了典型情景中各影响因素对碳排放量变化的驱动效应。中速发展的三种减排情景,广东电力行业的碳排放均有望在2025年或2030年实现达峰,其中中速中减排情景相对比较适合未来广东电力发展,在此情景下,2025年和2030年用电量预计将分别为9410亿kW·h和12468亿kW·h。
关键词
电力碳排放
影响因素
发电侧
消费侧
分析预测
Keywords
carbon
emission
in the
power
industry
influencing
factor
power
generation perspective
power
consumption perspective
analysis and
prediction
分类号
TK-9 [动力工程及工程热物理]
TM612 [电气工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BayesianOpt-XGBoost的煤电机组碳排放因子预测
赵敬皓
王娜娜
蒋嘉铭
田亚峻
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
2
江苏省火力发电机组二氧化碳排放量估算
孙栓柱
代家元
《江苏电机工程》
2014
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于发电侧和消费侧的广东省电力碳排放影响因素分析和预测
孙乐
李宇萍
陈成
蔡云翔
漆小玲
管海凤
董凯军
《新能源进展》
2025
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职称材料
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