针对当前燃煤电站配煤掺烧模式下煤种多样性和煤质差异性较大的问题,提出一种考虑混煤煤质特性的可解释碳排放量预测方法。首先,综合考虑混煤煤质的线性与非线性特性,采用线性回归与极端梯度提升树(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法分别对混煤的低位发热量、飞灰含碳量进行预测;其次,将混煤煤质特性与机组实际运行特征相结合,建立基于Informer网络的碳排放量预测模型;最后,通过SHAP算法对模型进行可解释性分析,为后续的运行调整提供参考。以某在役1000 MW超超临界机组为对象进行验证,结果表明,与其他方法相比,考虑混煤煤质后的碳排放量预测模型的精确性大幅提高,且基于SHAP理论的模型可解释方法与实际生产规律一致。