电力低碳发展模型及决策支持系统研究

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低碳发展背景下,低碳减排是各国能源产业未来发展的标向。受资源禀赋的影响,煤电为主的电源结构是造成我国电力行业成为能源领域最大碳排放部门的主要原因,其碳排放占全国排放总量的一半左右。电力行业的绿色低碳发展是兼顾经济、社会、环境,并实现行业自身可持续发展的必由之路。因此,研究我国电力低碳科学发展问题,对于有效控制电力行业的碳排放,积极应对气候变化行动,实现我国总体节能减排目标具有重要意义。本文根据我国电力碳排放的特点,从全国、产业、省域和发电侧、消费侧交叉维度研究我国电力行业低碳发展模式及路径,并进行了实证研究。本文主要工作如下:(1)针对电力行业面临的环境压力问题,建立基于量子和声优化算法的最小二乘支持向量机(QHSA-LSSVM)预测模型,并采用该模型对我国电煤消耗量和对应的碳排放量进行模拟预测,定量的衡量电煤消耗和碳排放量未来增长趋势,对减碳任务的艰巨性和必要性给出量化依据。(2)以基本STIRPAT模型为框架,根据电力行业技术特点,将技术因素进行扩展,构建电力碳排放主导驱动因素识别模型。通过PLS参数拟合和变量重要性VIP计算,识别出解释变量对被解释变量贡献率的大小,同时识别出来的解释变量将作为电力低碳系统动力学模型的部分输入变量,用以设计未来电力低碳发展的可能模式。(3)在扩展STIRPAT模型识别电力碳排放主导驱动因素基础上,考虑政策、碳税、电价、电力技术变化等因素的影响,对输入变量进行扩展,建立电力碳排放关系图和系统流图,搭建出我国电力碳排放系统动力学模型。通过情景分析法,设计电力工业未来低碳发展情景,并计算不同情境下电力碳排放总量、电力生产碳排放系数和电力消费碳排放系数,进行历史和未来发展情况分析,研究结果对电力工业总体、发电侧和消费侧的控碳政策提供参考依据。(4)从各省电力碳排放特性入手,采用AP聚类算法,以电力碳排放影响因素为聚类指标,将我国30个省份进行聚类,对同类省份碳排放的相似性和不同类间的差异性进行分析。再根据Laspeyres完全分解模型量化衡量区域发电碳排放系数、发电结构、电耗强度、经济与人口这五个主要因素对各省份电力碳排放影响的贡献,并以此提出不同省份差异化的低碳发展路径。根据聚类和发展路径分解可以综合得到因地制宜的区域电力低碳发展方向和政策。(5)从电力消费角度考虑经济发展和环境资源保护的协调问题,提出电力消费碳生产率概念,并从终端产业角度进行电力消费碳生产率分解建模,以产业结构调整和产业技术进步为主要分析因素,量化计算其沿时间轴对总体电力消费碳生产率的影响变化。分析表明:产业电力消费结构优化、部门电力消费效率的提升、节电服务产业的培育和结构化节能等措施对于提高终端电力消费碳生产率具有重要的意义。(6)通过建立电力低碳发展效果综合评价模型,对行业近年来的低碳发展成效进行综合的客观评价。在构建电力低碳发展效果综合评价指标体系基础上,结合BTS主观赋权法和反熵客观赋权法,对指标进行组合赋权,再采用基于贴近度的密切值法对研究期内电力低碳发展效果进行时间轴方向的综合评价,并根据评估效果对发展方向提出改进性意见。(7)对电力低碳发展决策支持系统(PILCDDSS)进行了设计,该系统综合发电用能与碳排放预测模型、电力碳排放驱动因素辨识及情景模拟仿真模型、区域电力低碳差异化发展模型、终端产业电力消费碳生产率分解模型、低碳电力发展效果评价模型,借助于计算机技术和仿真技术手段,通过人机交互方式辅助解决电力低碳发展过程中的决策问题,为相关政府部门和电力行业制定低碳发展政策时给予科学的参考决策依据。
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