碳中和目标下中国碳排放关键影响因素分析及情景预测

研究中国碳排放关键影响因素对于实现碳达峰碳中和目标具有关键意义。首先,运用空间杜宾模型分析2003—2019年我国各省碳排放量的空间集群效应,表明我国碳排放量具有显著的空间分布特性,其中能源结构对碳排放量的影响最大,其次人口规模、能源强度,人均GDP、城镇化率和产业结构对碳排放也有一定的影响。然后,选取人均GDP、能源结构、能源强度、人口规模和城镇化率作为碳排放影响因素,发展了联合改进蝙蝠算法与BP神经网络的碳排放量预测模型,测试结果表明该模型的预测平均误差为0.16%。最后,设立高速、中速、低速碳达峰3种情景进行情景分析,得到了我国计及碳汇的碳排放量预测值,研究表明在高速和中速情景下,我国有望在2028—2029年实现碳达峰目标,对应碳排放峰值在120亿～122亿t之间。本研究可为我国制订能源强度和能源结构的调整方案提供参考。     

中国中长期能源和电力需求及碳排放情景分析

综合考虑未来经济发展和主要行业产品产量,对比国内外分行业能源强度和电力强度的变化,采用“自下而上”的方法构建了中国中长期能源、电力需求及碳排放情景分析模型。分3种情景对2015、2020、2030年的全国能源、电力需求与结构以及碳排放进行了分析,测算了非化石能源消费比例和碳排放强度。结果表明,2020年我国一次能源需求50亿t标准煤左右,全社会用电量7.7×10¹² kW·h左右;3种经济发展情景下,均能实现2020年碳排放量比2005年下降40%~45%的目标;在非化石能源开发达到规划上限的条件下,能够实现非化石能源消费占一次能源消费比重15%的目标。     

区域双碳目标与预测研究

以区域双碳目标为主线,综合运用了德尔菲法、差异性分析法和多元线性回归模型,深入研究和实施可持续发展与低碳经济的策略。德尔菲法汇集多领域专家意见,建立区域双碳目标共识,为碳排放规划提供基础;差异性分析法用于识别不同地区的碳排放特点、趋势和关键领域,为个性化碳排放路径的设计提供依据;多元线性回归模型解析碳排放与各影响因素的关系,为制定决策提供数据支持。通过整合3种方法,为实现区域双碳目标提供综合性工具,促进可持续发展和碳排放的有机结合。这一综合方法不仅有助于实施碳排放目标,还可以适应不同地区的需求,为未来可持续发展提供理论依据。     

碳中和背景下我国电力碳排放水平分析

电力低碳化转型对我国实现碳中和目标具有全局性战略意义。在总结我国近10年电力低碳化发展历程的基础上,以人口、城市化、经济总量与经济结构为边界条件和驱动力,分析预测未来40年电力增长过程和阶段性发展目标;以系统安全、供需平衡为约束,分析了化石电力占比、终端电力消费比重、核电发展规模以及碳捕集、利用及封存（CCUS）等因素对碳排放水平的影响;预计电力碳排放峰值将出现在2035年前后,达到60～65亿吨,随后逐年降低,到2060年降至10亿吨以内,辅以CCUS技术,可实现电力零排放。最后,针对需求持续增长与低碳转型长期并存的矛盾,提出未来电力发展须以安全供给为前提,优先开发可再生能源电力、多能发展、更大范围多能互补协调开发和互补运行的建议。     

基于4E平衡的碳排放因素分解与峰值预测方法

在“30·60”实现“碳达峰·碳中和”目标的背景下,为研究碳排放未来演化路径并分析不同因素对碳排放量变化的影响,提出一种基于“经济(economy)-能源(energy)-电力(electricity)-环境(environment)”4E平衡模型的碳排放因素分解与峰值预测方法。首先采用灰色关联分析筛选碳排放影响因素。然后采用对数平均迪氏分解法(logarithmic mean Divisia index, LMDI)对引起碳排放变化的因素进行分解,分析各影响因素对碳排放量的变动效应和贡献度,根据分解结果并结合“十四五”规划等相关政策,对各影响因素设置基准发展、高速发展和低碳发展3种情景变化速率,建立多种发展情景组合。最后针对每种情景组合分别采用经岭回归训练后的可拓展随机性环境影响评估模型(stochastic impacts by regression population affluence and technology, STIRPAT)进行碳排放未来趋势预测。以我国东部某地区碳排放数据为依据,对其影响因素进行分解,并预测该地区未来碳排放趋势。研究结果表明,该模型能够有效分析碳减...     

基于组合集成学习模型的区域碳排放预测方法研究

在低碳发展的大背景下,区域碳排放预测模型研究对未来双碳目标任务制定与实施的具有重要指导意义。Elas-ticNet-XGBRegressor 模型是一种组合集成学习模型,其中ElasticNet模型为特征筛选模型,XGBRegressor模型为区域碳排放预测模型。通过采用STIRPAT模型原理和IPCC排放因子法构建包含25个特征的原始数据集,并验证提出模型的有效性,以实证对照实验的方式进行,ElasticNet-XGBRegressor模型作为实验组,Spearman特征筛选和常见机器学习方法组合作为对照。结果表明,ElasticNet-XGBRegressor 模型在RMSE、MAPE和R2等模型评价指标上全面优于对照组,说明了ElasticNet-XGBRegressor 模型在区域碳排放预测中的优越性。通过创新性的将回归模型与决策树集成学习模型相结合,利用ElasticNet模型的特征筛选能力和集成学习的高准确性与鲁棒性提高了预测模型的精度和稳定性。     

双碳背景下新能源大规模接入的电量预测分析

为了优化电能接入,结合影响电能资源的环境、季节等因素,以山东庆云100 MW风电项目为例,研究项目电能接入规划,分析新能源接入、外部环境因素对用电量的影响,探讨双碳背景下新能源大规模接入的电量预测情况。此次电能预测具有良好的综合运用效果,预测精准度较高,有利于促进光伏发电以及新能源资源的高效利用,确保电能行业持续高质发展。     

中国火电行业多模型碳达峰情景预测

随着2030年碳达峰目标的提出,能源行业中火电行业的碳达峰情况备受瞩目.文章首先根据Kaya恒等式的扩展,分析得到影响碳排放的主要因素:人口、经济、产业结构、能源消费强度以及消费结构;其次,以2000—2018年数据为基础分别建立线性回归、径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络、差分自...     

双碳及能源安全背景下中国电煤月度需求组合预测

双碳发展背景下,准确及时的电煤需求预测有利于国家制定电煤供需计划及能源安全供给。现有研究对电煤月度需求预测的较少,且精度欠佳,难以保证电煤月度需求感知的及时性和准确性。提出由回归加权融合反向传播神经网络、门控循环单元网络和长短期记忆网络的组合预测模型预测我国电煤月度需求。首先采用格兰杰因果检验从月度经济及能源生产因素中筛选显著影响电煤需求的变量。然后构建单一及组合模型进行预测,其中,组合模型权重由回归计算得到。结果表明,相较单一模型,组合预测模型在电煤需求预测中性能更好。     

低碳背景下的省域一次能源供给情景预测：以浙江省为例

随着国民经济的快速发展,能源消费产生的碳排放量日益增多,随之带来的环境破坏也日益严重。从低碳发展的角度对区域能源供给的发展趋势展开研究具有重要的现实意义和实用价值。以浙江省为例对煤炭、石油、天然气3类一次能源的供给趋势设定了常规发展情景、政策发展情景、技术发展情景等3种情景模式;运用多元线性回归模型对浙江省未来的一次能源供给量进行了情景预测。结果表明,低碳发展策略会影响区域能源的供给结构,有利于区域内一次能源供给规划。     

面向双碳目标的典型园区碳排放计算分析

园区是我国城市碳排放的主要场所,厘清园区级碳排放源/碳汇构成是开展园区低碳路径研究的关键。目前,国内外还未发布园区级碳排放计算相关规范或指南,已开展的研究大多针对存量的某一特定类型园区碳排放进行计算分析,未充分考虑新建园区的数据可得性以及计算体系对不同类型园区的适应性问题。因此,开展了计及多类型园区特征的碳排放计算方法研究,从能源活动（覆盖农业、工业、建筑、交通、旅游设施、其他公共基础设施等）、农业生产、工业生产、废弃物处理、绿植碳汇5个维度构建园区级碳排放计算体系,并分别给出数据完备和数据缺失情况下的计算公式。算例表明,所提方法对特色农业型园区、工业制造型园区、商务办公型园区、旅游休闲型园区等多类型园区的碳排放总量计算以及结构分析均适用。     

“双碳”目标下面向新能源消纳场景的共享储能综合评价

在"双碳"目标的驱动下,共享储能作为结合储能技术与共享经济理念的一类新型商业模式,有潜力在新能源消纳场景中发挥重要的作用.但是,如何评价共享储能商业模式的发展运营状况,目前仍缺少统一的评价标准与方法.为此,首先分析了新能源消纳场景中共享储能商业模式的基本要素,设计了共享储能综合评价指标体系,并详细概述了指标体系中各指标的定义与内涵;然后,利用模糊层次分析法进行指标赋权,通过设计目标方案,采用改进逼近理想解排序法,实现了不同评价方案间的横向对比评价以及评价方案与目标方案间的纵向对比评价;最后,以某共享储能交易试点的实际数据为算例,分析验证了所设计指标体系能够有效反映共享储能的运营状况以及存在的问题和变化趋势.     

Regulatory aspects of emissions trading: Conflicts between economic and environmental goals

Emissions trading can provide a least-cost path for acid rain control for electric utilities. But there are many ways regulators — intentionally or inadvertently — can bias utilities' response to the new order.     

排污总量控制下的电力交易市场与排污权交易市场分析

世界上很多国家针对电力行业出台基于总量控制的排污权交易市场,而总量和初始排污权的分配是排污权交易市场的核心问题.采用演化博弈理论,依据经济与环境协调发展的关系,以减少单位减排量使发电量减少量和增加单位减排量使发电量增加量之间的比例关系确定排污控制总量.在此基础上构建了基于多主体博弈的Swarm仿真模型, 并给出了一个仿真实例.政府制定排污控制总量,发电企业在产品市场和排污权市场中进行价格、产量决策.通过仿真发现随着排污总量的不断减少,电能生产存在一个先减少、后增加、再减少的过程,并且减少与增加的幅度是不同的,这为电力行业制定排污总量提供了科学依据.     

双碳目标下多站融合架构设计和策略优化方法综述

为响应“碳达峰”和“碳中和”的战略目标,依托变电站丰富资源的多站融合项目成为电网企业拓展综合能源服务的重要着手点,因此对多站融合的架构设计、建模理论、策略优化方法进行归纳分析十分必要。在概括多站融合现有发展状况的基础上,按照交直流供电模式对现有的主体架构进行分类,并总结了多站融合的主体架构和各模块的架构设计方案;然后对多站融合中的储能电站模块、数据中心模块和充换电站模块的数学模型进行了分析,并分类讨论了多站融合在容量优化和策略优化中的目标函数与约束条件。此外,还对架构设计及策略优化中存在的问题进行了分析,并提出了相关建议。     

电流控制型与功率控制型分布式电源并存场景下过欠电压与过欠频率的检测盲区分析

目前孤岛检测研究中鲜有针对不同控制策略并存时被动法检测性能的研究分析,选取过欠电压检测法与过欠频率检测法,面向电流控制策略与功率控制策略并存场景,通过求取其检测盲区解析解并分析可得,负荷品质因数和负荷消耗无功与有功的比值只影响过欠频率检测法检测盲区,不同控制型逆变器输出有功与负荷消耗有功的比值主要影响过欠电压检测法检测...     

双碳目标下含P2G与需求响应的综合能源系统双层优化

在“双碳”目标背景下,对能源系统节能与减排提出了更高的要求。综合能源系统(IES)作为能源系统节能减排的主要载体,为深度发挥IES中用户侧与社区运营商的减排能力,文中提出将用户侧参与需求响应的负荷分为刚性负荷、价格型敏感负荷与碳价型敏感负荷,并在社区运营商中增设P2G设备。在此基础上,建立了用户与IES运营商参与的双主体阶梯碳交易机制,并建立双层优化模型。上层模型为IES运营商运营收益最大,下层模型为用户侧受到园区内碳价与分时能源价格下的用能费用最小。与传统优化模型相比,用户侧行为不仅受到能源价格影响,还受到碳交易价格的影响。此外分析敏感型负荷对需求响应的影响,需求响应及P2G联合优化在IES上的节能减排优势。最后通过4种情境下的仿真,验证了所提模型的有效性。     

“双碳”目标下的港口岸电改造决策优化模型与算法

港口岸电改造是实现"碳达峰"和"碳中和"的重要手段.在制定港口岸电改造计划时,需要考虑政策环境与船舶岸电使用意愿.然而,现有的岸电模型通常默认所有到港船舶均使用岸电,忽略了船舶的自主选择权;并且通常忽略船舶差异性,未考虑船舶排队、泊位选择等精细化过程.这都导致了目前岸电建设"岸侧热、船侧冷"问题,使长江中下游不少港口岸电利用率不高、港口难以收回岸电改造成本.为此,提出一种基于两阶段动态博弈的港口岸电改造决策模型与算法,在模型下层允许船舶根据靠港时间、用油用电成本、港口条件、等待成本等因素自主决策是否使用岸电;在模型上层给出港口的最优岸电泊位改造数量和最优岸电服务费收费标准.算例结果表明,此方法能在保证港口与船方经济利益的前提下实现节能减排.另外,讨论了不同政策对双碳目标的影响.     

双碳目标下差异化电网投资与输配电价联动模型研究

电改对输配电价核算提出了严格要求,实现双碳目标又需要提高分布式能源发电上网配套工程投资比重,双重压力下的电网投资策略如何影响输配电价亟待研究。通过对影响电网投资的主要参数进行差异化分析,包括投资规模有效性、投资结构和投资时序,基于系统动力学平台构建差异化电网投资与输配电价联动模型,并基于影响参数设置四种不同的投资场景对输配电价进行测算。算例结果表明,投资约束会导致输配电价核算结果明显小于常规结果,投资规模、投资结构和投资时序的调整都会对输配电价构成一定程度的影响,其中,投资有效性规模变动对输配电价影响程度最大,投资时序影响最小。     

分布式储能的典型应用场景及运营模式分析

传统电网的结构和运行模式在新电改及互联网+的形势下发生了剧变,分布式储能作为电网中重要的能量调节环节迎来了新的发展契机,因此有必要对其典型应用场景及运营模式进行深入分析。首先对分布式储能的典型特性进行总结,展示了分布式储能在电力系统中的接入方式。其次对分布式储能的应用场景进行划分,分析了五种分布式储能的典型应用场景及其利用价值。并在典型应用场景基础上提出了配电网分布式储能的评价指标体系,可有效评价其运行效益。最后,分析了分布式储能现存及未来可能的运营模式,并对进一步研究进行了展望。