我国当前处在能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变的加快转型期，发电行业是目前唯一纳入全国碳市场的行业，火电企业面临严峻的碳管控压力，绿色低碳发展成为火电企业的必然发展方向。随着双碳政策不断出台，煤电企业节能降碳空间日益压缩，实现低成本履约精益管理降碳愈发重要。发电企业从碳排放管理的角度加强相关设备和关键参数的管理，可以实现更好的碳管控能力。基于燃煤电厂碳排放数据的动态诊断预警技术及应用工具在行业内研究刚刚开展，本成果采用机器学习模型对碳排放涉及的监测装置设备及关键参数的数据进行分析和预测，形成了集团碳排放核算监测技术标准，实现对无效、失真等异常数据的识别，迅速定位问题设备和参数环节，实现及时有效的碳排放相关设备和指标的诊断和预警，最终通过基于经验和预警机理建立的碳排放设备状态库和关键参数异常知识库实现对碳排放监测设备和碳排放关键参数的异常原因诊断和预警，提升章丘公司的碳排放数据质量和设备管理能力。此外，成果还采用基于碳排放数据特征驱动的聚类分析方法划分不同生产运营情景，根据动态抓取的实时生产数据与聚类中心的欧拉距离实现与二氧化碳排放强度的关联，建立非线性规划方法模型，从而实现对发电机组未来碳排放强度、碳排放量的预测以及碳配额量的预警能力，为发电企业碳排放和节能降碳管理提供有力支撑，助力发电企业适应日益严格的碳市场管控要求。