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在低碳发展的大背景下，对燃煤发电厂产生的碳排放进行核算与预测有助于分析各个环节的排放情况从而减少碳排放。研究基于全生命周期评价理论和燃煤电厂运行流程构建碳排放全生命周期核算模型，并结合某600MW机组实际运行情况进行分析，最后基于多源碳排放数据利用机器学习技术进行预测和分析。核算结果表明，煤炭开发利用的全生命周期内锅炉燃烧产生的排放占总排放的80.1%，是电厂碳排放的主体，燃煤机组的发电、供电碳排放强度与负荷率呈负相关。在多种算法比较分析下，梯度下降法得到的预测值与理论值的拟合效果更好，相关系数高达0.961，产生的误差明显较小。通过机器学习进行碳排放预测可以准确分析各类数据之间的相关性，发展前景广阔。
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主管
中国煤炭科工集团有限公司
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主办
煤炭科学研究总院有限公司
煤炭工业洁净煤工
程技术研究中心 -
主编
解强
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刊期
月刊
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ISSN
1006-6772
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CN
11-3676/TD
作者：
- 熊子文,王浩,李文瑞,沈霖芝,杜朝辉,张振,吴昊,杨宏旻
单位：
- 南京师范大学 能源与机械工程学院
摘要：
关键词：
- 生命周期评价
- 碳排放
- 燃煤发电
- 机械学习
- 梯度下降法
基金项目：
该研究得到了国家自然科学基金项目（编号：51806107）的资助
作者简介：
熊子文（1998—），男，硕士研究生，研究方向为碳排放核算。E-mail：1342933894@qq.com
通讯作者：
吴昊，副教授，研究方向为污染物控制。E-mail：62102@njnu.edu.cn
图表：
引用格式：
熊子文,王浩,李文瑞,等.燃煤电厂运行全过程的碳排放全生命周期评价与预测[J/OL].洁净煤技术,1-10.
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