一种基于梯度提升树与群体智能算法的碳排放测算方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于梯度提升树与群体智能算法的碳排放测算方法
申请号:CN202510612628
申请日期:2025-05-13
公开号:CN120542718A
公开日期:2025-08-26
类型:发明专利
摘要
本发明涉及碳排放技术领域,特别是涉及一种基于梯度提升树与群体智能算法的碳排放测算方法,所述测算方法包括下列步骤:获取基础数据,并对基础数据进行预处理,所述预处理包括去除异常值以及处理缺失值,所述基础数据包括发电侧的发电情况数据、气象条件数据、以及负荷数据;对预处理后的所述基础数据进行特征提取,形成电‑碳耦合特征集;采用基于树的机器学习算法构建预测模型,运用群体智能算法对所述预测模型的超参数进行搜索和优化,采用建立好的预测模型进行训练;将电‑碳耦合特征集输入训练后的预测模型,获得电力系统的动态碳排放因子预测结果,基于动态碳排放因子预测结果,获得电力系统的碳排放预测结果。
技术关键词
群体智能算法 排放测算方法 耦合特征 GBDT模型 粒子群优化算法 机器学习算法 机组运行状态 构建预测模型 因子 梯度提升决策树算法 基础 能源消耗量数据 负荷 动态 滑动滤波 电力系统 滑动窗口 序列 光伏发电量
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号