T85_code/xgboost多任务回归.ipynb at 8237af04c7dacbed6d643afe4c6ab2ca40d16c7b

151 KiB

Raw Blame History

In [1]:

from sklearn.multioutput import MultiOutputRegressor
import xgboost as xgb
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, mean_absolute_percentage_error, r2_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

In [2]:

total_data = pd.read_excel('train_data.xlsx')
total_data.tail(1)

Out[2]:

	企业名称	机组编号	铭牌容量 (MW)	机组类型	参数分类	冷凝器型式	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)	煤种	所处地区	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)
5740	榆能榆神热电有限公司	2	350.0	抽凝式	超临界	间接空冷	25514.0	38.84	7.28	烟煤	陕西省	109.820265	38.304383	1151	0.661759	0.091483

In [3]:

total_data.columns

Out[3]:

Index(['企业名称', '机组编号', '铭牌容量 (MW)', '机组类型', '参数分类', '冷凝器型式', '入炉煤低位热值(kJ/kg)',
       '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)', '煤种', '所处地区', 'longitude', 'latitude',
       'altitude', '发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'],
      dtype='object')

In [4]:

unit_data = pd.read_excel('./data/煤电机组情况（含企业名称）.xlsx')
unit_data

Out[4]:

	发电类型	地区	城市	企业名称	机组编号	机组状态	机组数量	单机容量（MW）	总容量（MW）	核心设备类型	汽轮机类型	压力参数	冷却方式
0	煤电	安徽省	安庆市	国能神皖安庆发电有限责任公司	1	在役	1	320.0	320.0	煤粉锅炉	凝气式	亚临界	水冷-开式循环
1	煤电	安徽省	安庆市	国能神皖安庆发电有限责任公司	2	在役	1	320.0	320.0	煤粉锅炉	凝气式	亚临界	水冷-开式循环
2	煤电	安徽省	安庆市	国能神皖安庆发电有限责任公司	3	在役	1	1000.0	1000.0	煤粉锅炉	凝气式	超超临界	水冷-闭式循环
3	煤电	安徽省	安庆市	国能神皖安庆发电有限责任公司	4	在役	1	1000.0	1000.0	煤粉锅炉	凝气式	超超临界	水冷-闭式循环
4	煤电	安徽省	安庆市	安徽华泰林浆纸有限公司	化学浆生产线	在役	1	40.0	40.0	煤粉锅炉	抽凝式	高压	水冷-闭式循环
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5317	煤电	重庆市	长寿区	中国石化集团重庆川维化工有限公司	B4	在役	1	49.0	49.0	煤粉锅炉	抽凝式	高压	水冷-闭式循环
5318	煤电	重庆市	长寿区	威立雅长扬热能（重庆）有限责任公司	1	在役	1	25.0	25.0	循环流化床锅炉	抽凝式	高压	水冷-闭式循环
5319	煤电	重庆市	长寿区	威立雅长扬热能（重庆）有限责任公司	2	在役	1	25.0	25.0	循环流化床锅炉	抽背式	高压	水冷-闭式循环
5320	煤电	重庆市	长寿区	重庆恩力吉投资有限责任公司	2	在役	1	30.0	30.0	循环流化床锅炉	背压式	高压	其他
5321	煤电	重庆市	长寿区	重庆恩力吉投资有限责任公司	3	在役	1	125.0	125.0	循环流化床锅炉	抽凝式	高压	水冷-闭式循环

5322 rows × 13 columns

In [5]:

total_data.drop_duplicates(inplace=True)
total_data.shape

Out[5]:

(5694, 16)

In [6]:

total_data['机组编号'] = total_data['机组编号'].astype(str)
unit_data['机组编号'] = unit_data['机组编号'].astype(str)

In [7]:

total_data = total_data.merge(unit_data[['企业名称', '机组编号', '核心设备类型', '汽轮机类型', '冷却方式']], how='left', on=['企业名称', '机组编号'])

In [8]:

total_data

Out[8]:

	企业名称	机组编号	铭牌容量 (MW)	机组类型	参数分类	冷凝器型式	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)	煤种	所处地区	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)	核心设备类型	汽轮机类型	冷却方式
0	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21602.05000	26.09	16.80	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.586990	0.076843	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
1	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21926.81000	26.68	15.41	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.632859	0.077676	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
2	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21261.93062	26.46	15.18	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.609196	0.074823	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
3	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20840.00000	26.43	14.55	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.602178	0.081628	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
4	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20706.00000	26.43	14.96	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.590254	0.081103	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5689	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21973.00000	37.43	17.12	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.628300	0.078776	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5690	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21372.00000	39.87	18.01	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.595019	0.076622	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5691	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20856.00000	39.32	19.74	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.565718	0.074772	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5692	榆能榆神热电有限公司	1	350.0	抽凝式	超临界	间接空冷	25514.00000	38.84	7.28	烟煤	陕西省	109.820265	38.304383	1151	0.664456	0.091482	煤粉锅炉	抽凝式	空冷-间接空冷
5693	榆能榆神热电有限公司	2	350.0	抽凝式	超临界	间接空冷	25514.00000	38.84	7.28	烟煤	陕西省	109.820265	38.304383	1151	0.661759	0.091483	煤粉锅炉	抽凝式	空冷-间接空冷

5694 rows × 19 columns

In [9]:

na_boiler_df = total_data[total_data['核心设备类型'].isna()].drop(columns=['核心设备类型', '汽轮机类型', '冷却方式'])
boiler_df = total_data[~total_data['核心设备类型'].isna()].copy()
na_boiler = total_data[total_data['核心设备类型'].isna()]['企业名称'].unique()

In [10]:

na_boiler_df = na_boiler_df.merge(unit_data[['企业名称', '核心设备类型']], how='left', on=['企业名称'])

In [11]:

total_data = pd.concat([boiler_df, na_boiler_df], axis=0).drop_duplicates()

In [12]:

total_data['核心设备类型'].value_counts()

Out[12]:

煤粉锅炉       5428
W火焰炉        151
循环流化床锅炉       4
Name: 核心设备类型, dtype: int64

In [13]:

num_cols = ['铭牌容量 (MW)', '入炉煤低位热值(kJ/kg)', '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)', 'longitude', 'latitude', 'altitude', '发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)']
# object_cols = ['所处地区', '类型', '机组参数', '冷却型式']
# object_cols = ['所处地区', '汽轮机类型', '参数分类', '冷凝器型式', '核心设备类型']
object_cols = ['所处地区', '机组类型', '参数分类', '冷凝器型式']

In [14]:

def change_str(x):
    if pd.isna(x):
        return x
    if '空冷' in x:
        return '空冷'
    if '水冷' in x:
        return '水冷'
    return x

In [15]:

# total_data['冷凝器型式'] = total_data['冷凝器型式'].apply(change_str)

In [16]:

total_data = total_data[total_data['发电碳排放因子(kg/kWh)'] <= 0.9].copy()

In [17]:

use_cols = object_cols + [x for x in num_cols if '因子' not in x]
use_cols

Out[17]:

['所处地区',
 '机组类型',
 '参数分类',
 '冷凝器型式',
 '铭牌容量 (MW)',
 '入炉煤低位热值(kJ/kg)',
 '燃煤挥发份Var(%)',
 '燃煤灰份Aar(%)',
 'longitude',
 'latitude',
 'altitude']

In [18]:

total_data = total_data[~total_data['供热碳排放因子(kg/MJ)'].isna()].copy()

In [19]:

total_data.shape

Out[19]:

(5685, 19)

In [20]:

total_data.groupby(['企业名称', '机组编号']).count().shape

Out[20]:

(1060, 17)

In [21]:

total_data['入炉煤低位热值(kJ/kg)'] = total_data['入炉煤低位热值(kJ/kg)'].apply(lambda x: x * 1000 if x < 100 else x * 1)
total_data['燃煤灰份Aar(%)'] = total_data['燃煤灰份Aar(%)'].apply(lambda x: x / 1000 if x > 10000 else x * 1)
total_data['燃煤挥发份Var(%)'] = total_data['燃煤挥发份Var(%)'].apply(lambda x: x / 1000 if x > 10000 else x * 1)

In [22]:

total_data.altitude = total_data.altitude.apply(lambda x: 0 if x < 0 else x)

In [23]:

use_data = total_data[(total_data['供热碳排放因子(kg/MJ)'] > 0.01)&(total_data['供热碳排放因子(kg/MJ)'] < 0.1)].dropna()
use_data.shape

Out[23]:

(5041, 19)

In [24]:

import seaborn as sns

In [25]:

use_data['供热碳排放因子(kg/MJ)'].describe()

Out[25]:

count    5041.000000
mean        0.070824
std         0.009937
min         0.010464
25%         0.065431
50%         0.071466
75%         0.077387
max         0.099905
Name: 供热碳排放因子(kg/MJ), dtype: float64

In [26]:

train_data = use_data.groupby(use_cols)['发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'].mean().reset_index()

D:\miniconda3\envs\py37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead.
  """Entry point for launching an IPython kernel.

In [27]:

train_data

Out[27]:

	所处地区	机组类型	参数分类	冷凝器型式	铭牌容量 (MW)	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	20209.00	25.94	15.34	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064
1	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	20785.00	25.97	17.03	121.471140	31.065113	3	0.639474	0.079308
2	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	20796.00	26.00	13.00	121.471140	31.065113	3	0.635351	0.078691
3	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	21762.00	27.01	13.35	121.471140	31.065113	3	0.674456	0.085853
4	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	320.0	15829.32	30.85	4.77	121.601480	31.358794	2	0.506816	0.060934
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
3789	黑龙江省	纯凝式	超高压	水冷	200.0	15941.21	23.83	14.73	126.575647	45.918566	118	0.500172	0.064200
3790	黑龙江省	纯凝式	超高压	水冷	210.0	15355.00	42.00	36.70	131.695864	46.580444	91	0.518301	0.063249
3791	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-开式循环	200.0	13396.00	23.39	15.66	123.639146	47.210696	151	0.224312	0.053770
3792	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	15753.00	36.29	42.40	129.604803	44.608202	250	0.290814	0.068027
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	16471.11	30.10	38.67	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798

3794 rows × 13 columns

In [28]:

for col in num_cols:
    if '因子' not in col:
        train_data[col] = np.log1p(train_data[col])

In [29]:

train_data = train_data[train_data['供热碳排放因子(kg/MJ)']<=0.1].copy()

In [30]:

train_data = pd.get_dummies(train_data, columns=object_cols).dropna()

In [31]:

for col in train_data.columns:
    train_data[col] = train_data[col].astype(float)

In [32]:

feature_cols = [x for x in train_data.columns if '因子' not in x and '其他' not in x]
target_cols = [x for x in train_data.columns if '因子' in x]

In [33]:

train_data.to_csv('./train_data_processed.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)

In [34]:

train, test = train_test_split(train_data.dropna(), test_size=0.1, shuffle=True, random_state=42)
train, valid = train_test_split(train, test_size=0.1, shuffle=True, random_state=42)

In [35]:

train_X, train_y = train[feature_cols], train[target_cols]
valid_X, valid_y = valid[feature_cols], valid[target_cols]
test_X, test_y = test[feature_cols], test[target_cols]

In [36]:

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from xgboost import XGBRegressor
from bayes_opt import BayesianOptimization

供电建模¶

In [37]:

params_xgb = {'objective': 'reg:squarederror',
              'booster': 'gbtree',
              'eta': 0.01,
              'max_depth': 60,
              'subsample': 0.8,
              'colsample_bytree': 0.9,
              'min_child_weight': 60,
              'seed': 42}

num_boost_round = 2000

In [38]:

dtrain = xgb.DMatrix(train_X, train_y.values[:, 0])
dvalid = xgb.DMatrix(valid_X, valid_y.values[:, 0])
watchlist = [(dtrain, 'train'), (dvalid, 'eval')]

gb_model = xgb.train(params_xgb, dtrain, num_boost_round, evals=watchlist,
                early_stopping_rounds=200, verbose_eval=False)

In [39]:

y_pred_xgb = gb_model.predict(xgb.DMatrix(test_X))
y_true_xgb = test_y.values[:, 0]

In [40]:

MSE = mean_squared_error(y_true_xgb, y_pred_xgb)
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_true_xgb, y_pred_xgb))
MAE = mean_absolute_error(y_true_xgb, y_pred_xgb)
MAPE = mean_absolute_percentage_error(y_true_xgb, y_pred_xgb)
R_2 = r2_score(y_true_xgb, y_pred_xgb)
print('MSE:', format(MSE, '.1E'))
print('RMSE:', round(RMSE, 4))
print('MAE:', round(MAE, 4))
print('MAPE:', round(MAPE*100, 2), '%')
print('R_2:', round(R_2, 4))  #R方为负就说明拟合效果比平均值差a

MSE: 9.9E-04
RMSE: 0.0315
MAE: 0.0146
MAPE: 4.39 %
R_2: 0.83

In [41]:

from sklearn.model_selection import KFold

In [42]:

kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=666)

In [43]:

eva_list = list()
for (train_index, test_index) in kf.split(train_data):
    train = train_data.loc[train_index]
    test = train_data.loc[test_index]
    train, valid = train_test_split(train, test_size=0.11, random_state=666)
    X_train, Y_train = train[feature_cols], train['发电碳排放因子(kg/kWh)']
    X_valid, Y_valid = valid[feature_cols], valid['发电碳排放因子(kg/kWh)']
    X_test, Y_test = valid[feature_cols], valid['发电碳排放因子(kg/kWh)']
    dtrain = xgb.DMatrix(X_train, Y_train)
    dvalid = xgb.DMatrix(X_valid, Y_valid)
    watchlist = [(dvalid, 'eval')]
    gb_model = xgb.train(params_xgb, dtrain, num_boost_round, evals=watchlist,
                    early_stopping_rounds=100, verbose_eval=False)
    y_pred = gb_model.predict(xgb.DMatrix(X_test))
    y_true = Y_test.values
    MSE = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
    MAE = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
    MAPE = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
    R_2 = r2_score(y_true, y_pred)
    print('MSE:', format(MSE, '.1E'), end=', ')
    print('RMSE:', round(RMSE, 4), end=', ')
    print('MAE:', round(MAE, 4), end=', ')
    print('MAPE:', round(MAPE*100, 2), '%', end=', ')
    print('R_2:', round(R_2, 4))  #R方为负就说明拟合效果比平均值差
    eva_list.append([MSE, RMSE, MAE, MAPE, R_2])
    if R_2 > 0.94:
        break

MSE: 3.5E-04, RMSE: 0.0188, MAE: 0.0126, MAPE: 2.6 %, R_2: 0.9346
MSE: 9.5E-04, RMSE: 0.0308, MAE: 0.0142, MAPE: 4.28 %, R_2: 0.8446
MSE: 9.9E-04, RMSE: 0.0314, MAE: 0.0139, MAPE: 4.29 %, R_2: 0.8507
MSE: 5.0E-04, RMSE: 0.0225, MAE: 0.0126, MAPE: 2.53 %, R_2: 0.9118
MSE: 9.9E-04, RMSE: 0.0314, MAE: 0.0143, MAPE: 4.45 %, R_2: 0.8383
MSE: 3.6E-04, RMSE: 0.0191, MAE: 0.0127, MAPE: 2.57 %, R_2: 0.9298
MSE: 5.3E-04, RMSE: 0.023, MAE: 0.0143, MAPE: 3.13 %, R_2: 0.9112
MSE: 5.1E-04, RMSE: 0.0226, MAE: 0.0138, MAPE: 2.84 %, R_2: 0.9092
MSE: 3.5E-04, RMSE: 0.0187, MAE: 0.0128, MAPE: 2.63 %, R_2: 0.9371
MSE: 1.3E-03, RMSE: 0.0361, MAE: 0.015, MAPE: 6.76 %, R_2: 0.8045

In [44]:

test_X['power_pred'] = y_pred_xgb
test_X['power_real'] = y_true_xgb
test_X['error_rate'] = abs(test_X.power_pred - test_X.power_real) / test_X.power_real

In [45]:

X_test['power_pred'] = y_pred
X_test['power_real'] = y_true
X_test['error_rate'] = abs(X_test.power_pred - X_test.power_real) / X_test.power_real

D:\miniconda3\envs\py37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy
  """Entry point for launching an IPython kernel.
D:\miniconda3\envs\py37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: SettingWithCopyWarning: 
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.
Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead

See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy

In [46]:

test_data = X_test.copy()

In [47]:

for col in num_cols:
    if '因子' not in col:
        test_data[col] = np.expm1(test_data[col])

In [48]:

test_data[test_data.error_rate > 0.05].sort_values(by='error_rate')

Out[48]:

	铭牌容量 (MW)	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)	longitude	latitude	altitude	...	冷凝器型式_水冷	冷凝器型式_水冷-开式循环	冷凝器型式_水冷-闭式循环	冷凝器型式_直接空冷	冷凝器型式_间接空冷	power_pred	power_real	error_rate
2132	300.0	17602.00	23.95	32.830	118.211355	39.655509	26.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.438344	0.461568	0.050316
2424	350.0	15525.82	19.72	25.540	118.075445	40.812210	338.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.437482	0.460870	0.050747
1626	330.0	17997.00	33.00	35.000	82.892729	41.741365	1066.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.509937	0.537416	0.051130
319	350.0	14187.00	25.53	16.710	125.579363	43.657507	208.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.362236	0.344575	0.051256
891	350.0	19279.92	35.49	27.340	115.784650	36.881948	33.0	...	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.478009	0.454326	0.052129
2234	350.0	21697.63	26.43	12.710	116.860260	39.953617	27.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.579227	0.549844	0.053440
2304	300.0	18611.00	15.26	29.750	115.497149	38.802049	17.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.488333	0.515910	0.053453
420	350.0	14445.00	45.39	20.600	125.162487	43.784873	222.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.376880	0.357277	0.054869
1039	330.0	21095.00	25.80	20.410	119.276289	36.668747	75.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.562676	0.595438	0.055023
3090	165.0	18990.00	33.58	23.540	103.624731	36.134735	1545.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.516500	0.489478	0.055205
485	300.0	20068.81	25.65	15.040	117.059925	39.157647	8.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.515064	0.487882	0.055715
3714	600.0	16567.18	34.02	38.640	131.063724	45.766399	207.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.489738	0.518801	0.056019
2076	350.0	20141.10	42.64	15.990	115.113369	25.926232	102.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.536181	0.568241	0.056419
3304	600.0	12950.00	48.22	25.040	124.150700	42.540258	103.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.380260	0.359795	0.056878
3744	350.0	15235.27	23.23	25.780	128.768082	47.746953	240.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.413687	0.389536	0.061999
2572	300.0	19965.73	10.79	29.130	114.283788	36.128262	83.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.484924	0.455817	0.063858
3423	600.0	17981.89	26.88	17.700	122.123524	40.311935	2.0	...	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.464855	0.436654	0.064586
3770	600.0	15941.38	23.83	13.750	126.575647	45.918566	118.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.444540	0.475513	0.065135
1422	330.0	18283.00	13.23	34.680	112.761299	37.634620	849.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.478954	0.513112	0.066570
3660	300.0	16031.00	21.96	39.790	130.397051	46.805507	80.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.420857	0.394264	0.067449
2439	600.0	19736.25	9.21	29.210	114.437782	38.038867	76.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.552083	0.517015	0.067829
3365	300.0	13306.62	23.55	23.090	121.228525	41.143879	44.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.365339	0.392430	0.069034
1211	140.0	20919.00	19.29	26.120	115.920941	36.466442	30.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.525372	0.565201	0.070470
2576	300.0	21052.00	10.74	31.360	114.283788	36.128262	83.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.535750	0.576367	0.070472
3395	350.0	13278.00	47.67	20.720	123.821910	41.354877	147.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.362074	0.338230	0.070499
1732	200.0	17620.64	19.25	14.380	87.660577	43.750058	1010.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.466749	0.435941	0.070672
1244	150.0	20030.49	26.13	27.880	117.142424	35.075862	65.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.519800	0.559412	0.070810
1227	145.0	19292.66	19.44	26.570	117.421027	36.738368	57.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.471088	0.439672	0.071453
1213	140.0	21160.00	24.26	20.310	118.335347	35.017881	65.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.584875	0.630051	0.071702
2224	350.0	21061.75	26.06	14.167	116.860260	39.953617	27.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.547243	0.510040	0.072941
3381	300.0	14582.00	28.34	23.200	124.330739	40.115662	135.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.378266	0.410316	0.078112
1195	140.0	19731.00	22.23	26.550	118.335347	35.017881	65.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.518649	0.480565	0.079248
2366	330.0	20310.24	15.53	32.640	114.703987	38.014364	57.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.505584	0.551764	0.083696
1453	220.0	20434.00	26.70	27.410	113.232289	40.067556	1061.0	...	0.0	0.0	0.0	1.0	0.0	0.536567	0.493686	0.086859
1624	330.0	17470.00	36.17	27.620	82.892729	41.741365	1066.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.474544	0.525190	0.096434
3383	300.0	15736.00	43.85	37.540	123.817380	42.347201	98.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.428344	0.475805	0.099748
1128	350.0	20403.00	36.51	25.690	117.149304	36.084927	123.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.484347	0.541039	0.104785
2636	350.0	18193.00	16.96	31.720	112.409429	34.584441	160.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.465685	0.420098	0.108516
2992	350.0	23253.68	23.72	18.450	113.672684	30.918494	34.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.590282	0.663618	0.110509
881	165.0	20822.00	39.57	24.600	118.128354	37.694642	8.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.561782	0.633226	0.112826
2644	350.0	19871.76	21.06	30.780	113.875986	36.116424	294.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.521570	0.467694	0.115195
2627	330.0	20682.00	11.52	28.850	113.866062	35.248375	72.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.563966	0.637925	0.115937
3666	330.0	14813.00	43.74	14.460	124.613843	46.144809	154.0	...	0.0	1.0	0.0	0.0	0.0	0.403054	0.456362	0.116811
2215	315.0	21691.59	23.80	11.900	116.860260	39.953617	27.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.549092	0.490824	0.118715
1717	350.0	22600.03	28.67	18.680	76.054876	39.484097	1288.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.628243	0.560538	0.120785
2686	660.0	17624.15	31.79	32.040	115.270887	35.775540	48.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.428897	0.381988	0.122801
3228	300.0	13075.00	28.45	27.010	123.943182	41.899725	124.0	...	1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.356203	0.317093	0.123338
2311	300.0	19779.00	17.49	31.090	114.525863	37.959933	63.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.505898	0.449974	0.124284
1064	330.0	22054.00	20.08	20.800	117.103149	36.718761	27.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.549820	0.628280	0.124881
1710	350.0	20519.75	24.23	12.710	76.054876	39.484097	1288.0	...	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	0.516507	0.434781	0.187970
1651	330.0	17913.00	35.08	22.070	87.703630	43.909559	724.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.471082	0.395266	0.191812
3391	300.0	13874.00	24.01	20.430	121.228525	41.143879	44.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.378657	0.470581	0.195341
3793	215.0	16471.11	30.10	38.670	129.604803	44.608202	250.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.428770	0.321635	0.333093
1022	330.0	20634.77	24.66	25.390	119.276289	36.668747	75.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.530251	0.073112	6.252559
343	670.0	14109.00	45.20	13.640	125.941747	44.106509	199.0	...	0.0	0.0	1.0	0.0	0.0	0.398257	0.038802	9.263788

55 rows × 66 columns

In [49]:

test_data.shape

Out[49]:

(376, 66)

In [50]:

power_eva_df = pd.DataFrame.from_records([y_true_xgb, y_pred_xgb]).T
power_eva_df.to_csv('./发电测试结果.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

In [51]:

gb_model.save_model('./models/power_model.txt')

发热建模¶

In [52]:

def xgb_cv(max_depth, learning_rate, min_child_weight, subsample, colsample_bytree, reg_alpha, gamma):
    val = cross_val_score(estimator=XGBRegressor(max_depth=int(max_depth),
                                                 learning_rate=learning_rate,
                                                 n_estimators=2000,
                                                 min_child_weight=min_child_weight,
                                                 subsample=max(min(subsample, 1), 0),
                                                 colsample_bytree=max(min(colsample_bytree, 1), 0),
                                                 reg_alpha=max(reg_alpha, 0), gamma=gamma, objective='reg:squarederror',
                                                 booster='gbtree',
                                                 seed=10), X=train[feature_cols], y=train['供热碳排放因子(kg/MJ)'], scoring='r2',
                          cv=10).max()
    return val

In [53]:

params_xgb = {'objective': 'reg:squarederror',
              'booster': 'gbtree',
              'eta': 0.005,
              'max_depth': 60,
              'subsample': 0.5,
              'colsample_bytree': 0.9,
              'min_child_weight': 30,
              'seed': 666}

num_boost_round = 2000

In [54]:

eva_list = list()
for (train_index, test_index) in kf.split(train_data):
    train = train_data.loc[train_index]
    test = train_data.loc[test_index]
    train, valid = train_test_split(train, test_size=0.11, random_state=42)
    X_train, Y_train = train[feature_cols], train['供热碳排放因子(kg/MJ)']
    X_valid, Y_valid = valid[feature_cols], valid['供热碳排放因子(kg/MJ)']
    X_test, Y_test = valid[feature_cols], valid['供热碳排放因子(kg/MJ)']
    dtrain = xgb.DMatrix(X_train, Y_train)
    dvalid = xgb.DMatrix(X_valid, Y_valid)
    watchlist = [(dvalid, 'eval')]
    gb_model = xgb.train(params_xgb, dtrain, num_boost_round, evals=watchlist,
                    early_stopping_rounds=100, verbose_eval=False)
    y_pred = gb_model.predict(xgb.DMatrix(X_test))
    y_true = Y_test.values
    MSE = mean_squared_error(y_true, y_pred)
    RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
    MAE = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
    MAPE = mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred)
    R_2 = r2_score(y_true, y_pred)
    print('MSE:', format(MSE, '.1E'), end=', ')
    print('RMSE:', round(RMSE, 4), end=', ')
    print('MAE:', round(MAE, 4), end=', ')
    print('MAPE:', round(MAPE*100, 3), '%', end=', ')
    print('R_2:', round(R_2, 4))  #R方为负就说明拟合效果比平均值差
    eva_list.append([MSE, RMSE, MAE, MAPE, R_2])

MSE: 2.7E-05, RMSE: 0.0052, MAE: 0.0025, MAPE: 4.651 %, R_2: 0.7287
MSE: 2.8E-05, RMSE: 0.0053, MAE: 0.0028, MAPE: 4.129 %, R_2: 0.7189
MSE: 2.0E-05, RMSE: 0.0045, MAE: 0.0026, MAPE: 3.629 %, R_2: 0.7839
MSE: 1.6E-05, RMSE: 0.004, MAE: 0.0025, MAPE: 3.73 %, R_2: 0.8376
MSE: 3.0E-05, RMSE: 0.0054, MAE: 0.0029, MAPE: 5.181 %, R_2: 0.7219
MSE: 1.9E-05, RMSE: 0.0044, MAE: 0.0025, MAPE: 3.849 %, R_2: 0.8013
MSE: 3.1E-05, RMSE: 0.0056, MAE: 0.0028, MAPE: 5.661 %, R_2: 0.7182
MSE: 2.3E-05, RMSE: 0.0048, MAE: 0.0026, MAPE: 4.386 %, R_2: 0.7888
MSE: 2.0E-05, RMSE: 0.0045, MAE: 0.0024, MAPE: 3.456 %, R_2: 0.8005
MSE: 2.3E-05, RMSE: 0.0048, MAE: 0.0027, MAPE: 3.897 %, R_2: 0.7742

In [55]:

dtrain = xgb.DMatrix(train_X, train_y.values[:, 1])
dvalid = xgb.DMatrix(valid_X, valid_y.values[:, 1])
watchlist = [(dtrain, 'train'), (dvalid, 'eval')]

gb_model_heat = xgb.train(params_xgb, dtrain, num_boost_round, evals=watchlist,
                early_stopping_rounds=200, verbose_eval=False)

In [56]:

y_pred_heat = gb_model_heat.predict(xgb.DMatrix(test_X[feature_cols]))
y_true_heat = test_y.values[:, 1]

In [57]:

MSE = mean_squared_error(y_true_heat, y_pred_heat)
RMSE = np.sqrt(mean_squared_error(y_true_heat, y_pred_heat))
MAE = mean_absolute_error(y_true_heat, y_pred_heat)
MAPE = mean_absolute_percentage_error(y_true_heat, y_pred_heat)
R_2 = r2_score(y_true_heat, y_pred_heat)
print('MSE:', format(MSE, '.1E'))
print('RMSE:', round(RMSE, 4))
print('MAE:', round(MAE, 4))
print('MAPE:', round(MAPE*100, 2), '%')
print('R_2:', round(R_2, 4))  #R方为负就说明拟合效果比平均值差a

MSE: 1.7E-05
RMSE: 0.0041
MAE: 0.0024
MAPE: 3.61 %
R_2: 0.8188

In [58]:

pd.DataFrame.from_records([y_true_heat, y_pred_heat]).T.to_csv('./供热测试结果.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

In [59]:

gb_model_heat.save_model('./models/heat_model.txt')

煤种标准化工程¶

In [60]:

new_values = use_data.groupby(['煤种', '入炉煤低位热值(kJ/kg)', '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)'])['发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'].mean()

D:\miniconda3\envs\py37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead.
  """Entry point for launching an IPython kernel.

In [61]:

new_values

Out[61]:

				发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)
煤种	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)
无烟煤	19827.00	11.18	2539.00	0.561424	0.087794
烟煤	16733.00	22.53	27.46	0.441511	0.064259
	16740.00	18.99	37.00	0.487225	0.064535
	16740.00	27.93	24.43	0.418457	0.064747
	16741.00	26.69	25.92	0.433679	0.061822
...	...	...	...	...	...
贫煤	21938.00	13.40	22.58	0.615856	0.099905
	22042.72	12.96	25.69	0.636563	0.079468
	22149.00	12.43	25.10	0.629733	0.082772
	22272.51	11.83	22.97	0.627877	0.083234
	22475.97	8.90	23.98	0.620331	0.086574

3579 rows × 2 columns

In [62]:

coal_df = new_values.reset_index().drop(columns=['发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'])
coal_df

Out[62]:

	煤种	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)
0	无烟煤	19827.00	11.18	2539.00
1	烟煤	16733.00	22.53	27.46
2	烟煤	16740.00	18.99	37.00
3	烟煤	16740.00	27.93	24.43
4	烟煤	16741.00	26.69	25.92
...	...	...	...	...
3574	贫煤	21938.00	13.40	22.58
3575	贫煤	22042.72	12.96	25.69
3576	贫煤	22149.00	12.43	25.10
3577	贫煤	22272.51	11.83	22.97
3578	贫煤	22475.97	8.90	23.98

3579 rows × 4 columns

In [63]:

coal_params_dict = dict()
for coal_type in coal_df['煤种'].unique().tolist():
    options = coal_df[coal_df['煤种']==coal_type][['入炉煤低位热值(kJ/kg)', '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)']].values
    coal_params_dict[coal_type] = options

In [64]:

use_data

Out[64]:

	企业名称	机组编号	铭牌容量 (MW)	机组类型	参数分类	冷凝器型式	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)	煤种	所处地区	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)	核心设备类型	汽轮机类型	冷却方式
0	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21602.05000	26.09	16.80	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.586990	0.076843	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
1	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21926.81000	26.68	15.41	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.632859	0.077676	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
2	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21261.93062	26.46	15.18	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.609196	0.074823	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
3	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20840.00000	26.43	14.55	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.602178	0.081628	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
4	江苏利港电力有限公司	1	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20706.00000	26.43	14.96	烟煤	江苏省	120.096620	31.942361	1	0.590254	0.081103	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
5689	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21973.00000	37.43	17.12	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.628300	0.078776	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5690	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	21372.00000	39.87	18.01	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.595019	0.076622	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5691	浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂	8	350.0	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	20856.00000	39.32	19.74	烟煤	浙江省	121.465840	28.704623	73	0.565718	0.074772	煤粉锅炉	凝气式	水冷-开式循环
5692	榆能榆神热电有限公司	1	350.0	抽凝式	超临界	间接空冷	25514.00000	38.84	7.28	烟煤	陕西省	109.820265	38.304383	1151	0.664456	0.091482	煤粉锅炉	抽凝式	空冷-间接空冷
5693	榆能榆神热电有限公司	2	350.0	抽凝式	超临界	间接空冷	25514.00000	38.84	7.28	烟煤	陕西省	109.820265	38.304383	1151	0.661759	0.091483	煤粉锅炉	抽凝式	空冷-间接空冷

5041 rows × 19 columns

In [65]:

new_use_data = use_data.groupby(use_cols+['煤种'])['发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'].mean().reset_index().drop(columns=['入炉煤低位热值(kJ/kg)', '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)'])
new_use_data

D:\miniconda3\envs\py37\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: Indexing with multiple keys (implicitly converted to a tuple of keys) will be deprecated, use a list instead.
  """Entry point for launching an IPython kernel.

Out[65]:

	所处地区	机组类型	参数分类	冷凝器型式	铭牌容量 (MW)	longitude	latitude	altitude	煤种	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	烟煤	0.623923	0.078064
1	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	烟煤	0.639474	0.079308
2	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	烟煤	0.635351	0.078691
3	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	烟煤	0.674456	0.085853
4	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	320.0	121.601480	31.358794	2	褐煤	0.506816	0.060934
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
3789	黑龙江省	纯凝式	超高压	水冷	200.0	126.575647	45.918566	118	褐煤	0.500172	0.064200
3790	黑龙江省	纯凝式	超高压	水冷	210.0	131.695864	46.580444	91	褐煤	0.518301	0.063249
3791	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-开式循环	200.0	123.639146	47.210696	151	褐煤	0.224312	0.053770
3792	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	褐煤	0.290814	0.068027
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	褐煤	0.321635	0.067798

3794 rows × 11 columns

In [66]:

new_use_data['coal_params'] = new_use_data['煤种'].apply(lambda x: coal_params_dict.get(x))

In [67]:

new_use_data.drop(columns='煤种', inplace=True)

In [68]:

new_data = new_use_data.explode(column='coal_params')

In [69]:

new_data

Out[69]:

	所处地区	机组类型	参数分类	冷凝器型式	铭牌容量 (MW)	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)	coal_params
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064	[16733.0, 22.53, 27.46]
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064	[16740.0, 18.99, 37.0]
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064	[16740.0, 27.93, 24.43]
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064	[16741.0, 26.69, 25.92]
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.471140	31.065113	3	0.623923	0.078064	[16741.51, 19.51, 35.62]
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798	[16723.0, 40.63, 39.94]
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798	[16725.0, 26.36, 28.51]
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798	[16725.19, 34.59, 37.71]
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798	[16725.85, 43.2, 12.0]
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	215.0	129.604803	44.608202	250	0.321635	0.067798	[16729.0, 51.42, 17.33]

8019537 rows × 11 columns

In [70]:

new_data['入炉煤低位热值(kJ/kg)'] = new_data.coal_params.apply(lambda x: x[0]).values
new_data['燃煤挥发份Var(%)'] = new_data.coal_params.apply(lambda x: x[1]).values
new_data['燃煤灰份Aar(%)'] = new_data.coal_params.apply(lambda x: x[2]).values

In [71]:

norm_data = new_data.drop(columns='coal_params')

In [72]:

norm_data.head()

Out[72]:

所处地区	机组类型	参数分类	冷凝器型式	铭牌容量 (MW)	longitude	latitude	altitude	发电碳排放因子(kg/kWh)	供热碳排放因子(kg/MJ)	入炉煤低位热值(kJ/kg)	燃煤挥发份Var(%)	燃煤灰份Aar(%)
上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.47114	31.065113	3	0.623923	0.078064	16733.00	22.53	27.46
上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.47114	31.065113	3	0.623923	0.078064	16740.00	18.99	37.00
上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.47114	31.065113	3	0.623923	0.078064	16740.00	27.93	24.43
上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.47114	31.065113	3	0.623923	0.078064	16741.00	26.69	25.92
上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	300.0	121.47114	31.065113	3	0.623923	0.078064	16741.51	19.51	35.62

In [73]:

for col in num_cols:
    norm_data[col] = np.log1p(norm_data[col])
    # total_data[col] = (total_data[col] - total_data[col].min()) / (total_data[col].max() - total_data[col].min())
norm_data_dummpy = pd.get_dummies(norm_data, columns=object_cols)

In [74]:

norm_data_dummpy.drop(columns=['发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'], inplace=True)

In [75]:

new_xgb_data = xgb.DMatrix(norm_data_dummpy[feature_cols])

In [76]:

norm_data['power_co2_factor'] = gb_model.predict(new_xgb_data)
norm_data['heat_co2_factor'] = gb_model_heat.predict(new_xgb_data)

In [77]:

normaled_data = norm_data.drop(columns=['入炉煤低位热值(kJ/kg)', '燃煤挥发份Var(%)', '燃煤灰份Aar(%)', '发电碳排放因子(kg/kWh)', '供热碳排放因子(kg/MJ)'])

In [78]:

normaled_data

Out[78]:

	所处地区	机组类型	参数分类	冷凝器型式	铭牌容量 (MW)	longitude	latitude	altitude	power_co2_factor	heat_co2_factor
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	5.707110	4.807875	3.467769	1.386294	0.063166	0.063012
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	5.707110	4.807875	3.467769	1.386294	0.062317	0.062422
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	5.707110	4.807875	3.467769	1.386294	0.062508	0.062922
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	5.707110	4.807875	3.467769	1.386294	0.062466	0.062950
0	上海市	凝气式	亚临界	水冷-开式循环	5.707110	4.807875	3.467769	1.386294	0.062743	0.063012
...	...	...	...	...	...	...	...	...	...	...
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	5.375278	4.872176	3.820088	5.525453	0.067768	0.068277
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	5.375278	4.872176	3.820088	5.525453	0.066563	0.066854
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	5.375278	4.872176	3.820088	5.525453	0.068115	0.068242
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	5.375278	4.872176	3.820088	5.525453	0.066680	0.066995
3793	黑龙江省	背压式	超高压	水冷-闭式循环	5.375278	4.872176	3.820088	5.525453	0.067563	0.067869

8019537 rows × 10 columns

In [79]:

target_cols = ['power_co2_factor', 'heat_co2_factor']

In [80]:

save_data = normaled_data.groupby([x for x in normaled_data.columns if x not in target_cols])[target_cols].mean()

In [81]:

save_data.reset_index().to_csv('./results/去煤种化数据.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)

In [81]:

151 KiB Raw Blame History Unescape Escape

供电建模¶

发热建模¶

煤种标准化工程¶

151 KiB

Raw Blame History