2025年，火電行業(yè)作為我國電力供應(yīng)的重要組成部分，面臨著碳減排與碳達(dá)峰的雙重挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)顯示，電力行業(yè)碳排放量占全國碳排放總量的40%，其中火電行業(yè)是主要來源。隨著全球?qū)μ贾泻湍繕?biāo)的追求，火電行業(yè)亟需科學(xué)的碳排放預(yù)測模型，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)減排與可持續(xù)發(fā)展。為此，相關(guān)研究提出了一種基于粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(PSO-ELM)的高精度碳排放預(yù)測模型，旨在為火電行業(yè)的碳減排提供理論支持和技術(shù)借鑒。

  一、火電行業(yè)碳排放現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

  《2025-2030年中國火電市場專題研究及市場前景預(yù)測評估報告》火電行業(yè)作為電力行業(yè)的碳排放大戶，其碳排放量占電力行業(yè)總排放量的絕大部分。2020年，我國電力行業(yè)碳排放量占全國碳排放總量的40%，其中火電行業(yè)是主要貢獻(xiàn)者。隨著全球?qū)μ紲p排的重視，火電行業(yè)面臨著巨大的減排壓力。然而，火電行業(yè)碳排放數(shù)據(jù)通常呈現(xiàn)高維度小樣本特征，這使得現(xiàn)有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的碳排放預(yù)測模型難以達(dá)到高精度預(yù)測的要求。因此，構(gòu)建科學(xué)、精準(zhǔn)的碳排放預(yù)測模型對于火電行業(yè)的碳減排至關(guān)重要。

  二、火電行業(yè)碳排放預(yù)測模型的構(gòu)建策略

  火電行業(yè)現(xiàn)狀分析提到針對火電行業(yè)碳排放數(shù)據(jù)的高維度小樣本特征，提出了一種基于粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(PSO-ELM)的碳排放預(yù)測模型構(gòu)建策略。該策略的核心在于通過相關(guān)性分析降低數(shù)據(jù)維度，減輕極限學(xué)習(xí)機(jī)的泛化負(fù)擔(dān)，并利用粒子群優(yōu)化算法提高模型的預(yù)測精度。

  (一)數(shù)據(jù)降維與相關(guān)性分析

  首先，利用相關(guān)系數(shù)分析方法對碳排放影響因素進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)合理降維。通過皮爾遜和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析，篩選出與火電行業(yè)碳排放量強(qiáng)相關(guān)的因素，如人均GDP、人口規(guī)模、人均能源生產(chǎn)量等。這一過程不僅降低了數(shù)據(jù)維度，還提高了模型的計(jì)算效率。

  (二)PSO-ELM模型的構(gòu)建與優(yōu)化

  其次，利用極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的強(qiáng)泛化能力構(gòu)建碳排放預(yù)測模型，并引入粒子群優(yōu)化(PSO)算法，求解ELM的最佳輸入層權(quán)重和隱藏層偏差。通過多次迭代優(yōu)化，PSO算法能夠有效提高模型的預(yù)測精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，PSO-ELM模型的平均輸出誤差為2.77%，相較于傳統(tǒng)ELM模型和粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型分別降低了42.29%和32.6%。

  三、火電行業(yè)碳排放預(yù)測模型的性能驗(yàn)證

  為了驗(yàn)證PSO-ELM模型的性能，將其與傳統(tǒng)ELM模型和粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-NN)模型進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，PSO-ELM模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面均優(yōu)于其他兩種模型。具體而言，PSO-ELM模型的最大預(yù)測誤差為11.99%，平均誤差為2.77%，均方根誤差為1.045億t，而傳統(tǒng)ELM模型的最大預(yù)測誤差為21.17%，平均誤差為4.8%，均方根誤差為1.77億t;PSO-NN模型的最大預(yù)測誤差為20.45%，平均誤差為4.11%，均方根誤差為1.49億t。

  此外，PSO-ELM模型在處理未降維樣本時，雖然預(yù)測時間略有增加，但預(yù)測結(jié)果與降維后樣本的預(yù)測結(jié)果相差較小，進(jìn)一步證明了該模型在小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測中的優(yōu)勢。

  四、結(jié)論

  2025年，火電行業(yè)在碳減排與碳達(dá)峰的背景下，面臨著巨大的挑戰(zhàn)。通過構(gòu)建基于粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)(PSO-ELM)的高精度碳排放預(yù)測模型，可以有效提高火電行業(yè)碳排放預(yù)測的精度和穩(wěn)定性。該模型不僅能夠?yàn)榛痣娦袠I(yè)的碳減排提供理論支持和技術(shù)借鑒，還為其他高維度小樣本數(shù)據(jù)預(yù)測提供了參考。未來，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，火電行業(yè)有望在碳減排方面取得更大的突破，為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰和碳中和目標(biāo)貢獻(xiàn)力量。

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