基于梯度提升决策树模型的煤耗量预测方法及系统

本发明提出了基于梯度提升决策树模型的煤耗量预测方法及系统，涉及碳排放监测和计量领域，收集待预测电厂的煤电机组运行数据，基于公用直调机组等级的煤电机组运行数据，采用XGBoost算法训练生成梯度提升决策树模型；利用其他等级的煤电机组运行数据，通过梯度提升决策树模型预测电厂的煤耗量；其中，所述电厂特征包括电厂的日发电量、日供热量、年均供电标准煤耗、年利用小时数、近三年实际耗煤量平均值和聚类结果，所述聚类结果是使用k均值算法将煤电机组聚类成不同群组，选取一个群组分类作为电厂的类型；本发明采用k均值算法将机组聚类成不同群组，再通过XGboost算法以直调公用机组训练数据预测其他等级机组的煤耗量。