基于机器学习的LEAP模型快速构建方法

本发明公开了基于机器学习的LEAP模型快速构建方法，方法包括原始数据采集、数据预处理、增强数据生成、动态折算优化和LEAP模型构建。本发明涉及能源系统建模技术领域，具体是指基于机器学习的LEAP模型快速构建方法，本发明通过原始数据采集得到模型构建原始数据；采用数据清洗、时空标准化、空间图构建和数据集分割的数据预处理方法；采用物理生成对抗网络模型生成增强数据，通过生成符合物理规律的数据，扩展了训练样本的范围，提升了模型的稳健性；采用分层强化学习模型优化动态标准煤折算系数，聚焦能耗总量与品种两个指标，降低了数据采集复杂度与实施门槛，同时克服了固定折算系数的系统性偏差。