火力发电企业作为我国能源结构的重要组成部分，长期以来是我国碳排放的主要来源，在我国和全球加速推动低碳经济发展的宏观环境下，火电企业积极响应国家“能耗双控”向“碳排放双控”转变的战略部署。在此背景下，精确计量燃煤电厂的碳排放量变得至关重要。在燃煤电厂碳计量中，烟气流量影响燃煤发电中在线监测法的精度，而燃煤消耗量、燃煤元素碳含量以及飞灰碳含量共同决定核算法的可靠性。目前，大多数电厂中只对流量和燃煤消耗量进行实时监测，而在电厂恶劣的环境中对燃煤元素碳含量以及飞灰碳含量进行短周期的直接监测需要花费较大的人力以及物力。而软测量技术以其高效和低成本的特点，可以为传统碳排放计量过程中关键参数的监测提供一种替代方法。鉴于此，首先阐述了软测量模型的建立过程，包含数据预处理、辅助变量选择、软测量模型建立以及模型校正。数据预处理能够确保数据质量，提高建模效率；辅助变量选择是从大量潜在的变量中筛选出对目标变量的辅助变量，进一步提高建模效率；软测量模型建立主要是基于机理建模和数据驱动建模，是实现目标变量预测的核心；模型校正通过实际的离线或在线数据，对模型进行进一步优化，提高模型的预测精度。其次，针对碳计量相关参数，分析了烟气流量、燃煤消耗量、燃煤元素碳含量和飞灰碳含量监测存在的问题，论述了软测量技术在上述碳计量关键参数的国内外研究进展和应用，评估了机理建模和数据驱动建模技术的有效性、准确性和实用性。其中，机理分析建模主要基于电厂锅炉进出口的能量平衡以及烟风质量守恒等原理，由明确的物理关系式所构成，具有高度可解释性和稳定性，但是建模过程复杂，预测精度较低；数据驱动建模主要是利用各种机器学习方法，基于电厂DCS丰富的运行数据，对碳计量关键参数进行“黑箱建模”，克服了机理分析建模复杂的过程分析，精度相对较高，但是建模过程不明确，且模型对于不同机组的泛化能力较差。最后，对于软测量技术在碳排放计量领域的发展应用进行了总结与展望。将电厂各参数之间的时序结构、电厂自身计算能力的限制以及机理分析融合数据驱动方法的发展提出相关建议，总结国外二氧化碳预测性排放系统的应用场景，并对该系统结合软测量技术在国内外燃煤电厂的应用进行展望。

0 引言
1 软测量技术原理
1.1 数据采集及预处理
1.2 辅助变量选择
1.3 软测量模型的建立
1.3.1 机理分析建模
1.3.2 数据驱动建模
1.3.3 机理分析融合数据驱动建模
1.4 模型矫正
2 软测量技术应用
2.1 烟气流量软测量
2.1.1 烟气流量测量现状
2.1.2 辅助变量选取
2.1.3 烟气流量软测量建模方法
2.2 燃煤消耗量软测量
2.2.1 入炉煤量监测方法
2.2.2 辅助变量选择
2.2.3 入炉煤量软测量建模方法
2.3 燃煤元素碳含量软测量
2.3.1 燃煤元素碳含量监测方法
2.3.2 辅助变量选择
2.3.3 入炉煤元素碳含量软测量建模方法
2.4 飞灰碳含量软测量
2.4.1 飞灰碳含量测量现状
2.4.2 辅助变量选取
2.4.3 飞灰碳含量软测量建模方法
3 总结与展望