摘要
本发明公开了一种工业企业的碳排放薄弱环节识别方法及系统,涉及工业碳排放管理技术领域,包括:采集工业企业的生产工艺数据,生产工艺数据包括工艺流程图、设备能耗数据和物料消耗数据;基于生产工艺数据构建实际样本和理论样本,采用XGBoost算法建立特征参数与碳排放量的预测模型,并通过SHAP算法量化各特征参数对碳排放量的贡献值。本发明通过整合工艺流程图、设备能耗和物料消耗数据,建立了完整的碳排放数据体系,克服了传统方法中数据采集零散、标准不统一的问题。
技术关键词
薄弱环节识别方法
样本
企业
排放量
工业
碳排放管理技术
天然气
理论
燃气锅炉效率
建立预测模型
数据采集模块
能耗
算法
处理器
计算机设备
能源
识别模块
分析模块
系统为您推荐了相关专利信息
数据生成方法
样本
生成结构化数据
语义关联度
文本
视频分类模型
视频特征提取
文本
样本
模型训练方法
精细识别方法
电力数据分析技术
计算机系统
深度学习模型
序列