摘要
本发明涉及碳排放运维分析领域,具体公开一种碳排放运维数据调取分析方法,包括获取核算周期内发电厂碳排放强度并与历史同期和行业平均水平比较识别异常发电厂;基于燃料含碳量偏差判定异常原因为燃料品质波动或机组运行异常;若为燃料问题,通过机器学习模型修正排放因子并重新计算碳排放强度;若为机组故障,绘制负荷‑排放强度曲线识别排放突增的低效机组并获取其异常时段、异常程度;根据低效机组是否单一确定排查源点为机组自身设备或共用辅助设备,再结合历史故障记录制定合理的排查顺序;解决了发电厂碳排放异常归因难、运维响应慢的问题,实现动态修正排放因子、精准定位故障源点及优化排查路径,提升碳管理效率。
技术关键词
机组
切线斜率
分析方法
负荷
强度
异常数据点
运维
曲线
因子
辅助设备
周期
异常信息
偏差
燃料消耗量
构建训练集
机器学习算法
机器学习模型
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