【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力碳排放领域，尤其涉及一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法。
技术介绍
1、随着全球气候变化问题日益严重，减少温室气体排放、提高碳排放效率已成为各国共同关注的课题。为了更好地管理碳排放并实现低碳发展，许多国家已经实行了碳排放配额制度，鼓励企业减少碳排放并实施碳资产管理。在此背景下，基于数据构建碳资产智能分析模型对于辅助企业制定碳排放改进策略、对碳排放和碳配额进行预测以及识别关键影响因素具有重要意义。
2、现有技术中，碳排放和碳配额管理主要通过数据统计和人工分析进行，尽管这些方法在一定程度上取得了一些成效，但仍存在以下问题和不足：数据处理效率较低：传统的碳排放数据分析方法主要依赖人工进行数据统计和处理，这不仅效率较低，而且在处理大量数据时容易出现错误，影响结果的准确性。模型准确性有限：现有的碳排放预测模型大多采用线性回归等简单的统计方法，这些方法在处理非线性问题时准确性较低，难以满足碳排放预测和管理的实际需求。缺乏针对性的改进策略：现有的碳排放管理方法往往停留在宏观层面，缺乏对具体排放单位的针对性分析和改进策...
【技术保护点】
1.一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述预测分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述对原始数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述特征变量具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于树模型的...
【技术特征摘要】
1.一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述预测分析方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述对原始数据预处理具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其特征在于，所述基于所述预处理数据和碳排放核算方法学，筛选出与碳排放预测相关性高于相关阈值的特征变量，剔除冗余或无关的特征具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于树模型的电力碳排放预测分析方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：马勇，孙沅鋆，刘玮，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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