一种基于PCA的钢铁冶炼流程能耗及碳排放预测方法及系统

本发明公开了一种基于PCA的钢铁冶炼流程能耗及碳排放预测方法及系统，属于钢铁冶炼流程能耗及碳排放数据分析技术领域，该方法包括：收集钢铁冶炼流程的不同时间段的历史能耗及碳排放数据；对能耗及碳排放数据进行剔除异常值，插补缺失值等预处理；采取PCA降维并提取关键特征的成分矩阵；将成分矩阵转换为特征变量与目标变量一同进行归一化处理；采用多个机器学习模型进行训练，得到多个初始预测效果；调整模型超参数使得模型效果最优；采取误差分析，交叉验证等评判多个模型的效果，将多个模型的预测效果进行对比，选取效果最佳的模型；输入实时能耗及碳排放数据，输出最终预测结果，使得钢铁企业能够根据历史生产数据预测未来能耗及碳排放量，实时调节生产计划，达到合理利用能源，降低钢铁冶炼过程对环境的负面影响。