基于碳排放约束的山东省沿海城镇带能源发展多目标优化决策
发布时间：2021-10-30 12:03
针对能源发展中的高能耗问题和碳排放问题,以山东省沿海城镇带为研究区域,将二氧化碳排放因子纳入能源消费结构优化之中,采用多目标规划的方法构建了以碳排放成本最小、能源消费产生的污染物治理费用最小为目标函数,以经济发展规划、能源消费总量、能源消费结构及碳排放量为约束函数的山东省沿海城镇带能源消费结构多目标优化模型。研究区2035年的能源发展多目标优化结果为:煤炭消费量占能源消费总数下降为36%;油类能源消费量占能源消费总数的17%;天然气消费量占能源消费总数的25%;清洁能源占能源消费总数的比例提高到22%,各项指标均满足山东省能源消费的多个目标和约束。同时,针对山东省沿海城镇带低碳情景下的未来发展,提出了加快能源供给侧和能源消费侧的结构性改革、实施清洁能源和电能替代等建议,以加快转变高耗能生产方式,促进经济结构优化升级,实现节能减排、低碳环保的可持续发展。
【文章来源】：科技导报. 2020,38(11)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
山东省沿海城镇带多目标优化决策模型
根据其数据特征，采用多元线性回归方法，确定各变量之间的依赖关系。实验结果表明：煤炭消费量每增加1个单位，GDP增加2.76个单位；石油消费量每增加1个单位，GDP增加7.15个单位；天然气消费量每增加1个单位，GDP增加2.5个单位；清洁能源消费量每增加1个单位，GDP增加0.31个单位。依据上述分析，设置经济约束，根据已有数据对2035年山东省沿海城镇带的区域生产总值进行预测，并根据山东省的经济发展规划，在满足能源消费的合理优化配置下，保证经济由高速发展向高质量稳定发展模式转变，依据《山东省政府工作报告》中确保全省生产总值年均增长6.5%以上的目标，设定到2035年山东省沿海城镇带的经济最低年增速为6.5%，得到山东省沿海城镇带的经济约束函数
2035年山东省沿海城镇带多目标决策函数求解的最优能源消费结构，其优化结果与2015年山东省沿海城镇带的能源消费数据对比如图3所示，其中，优化后煤炭消费量占能源消费总数的36%；石油能源消费量占能源消费总数的17%；天然气消费量占能源消费总数的25%；清洁能源占能源消费总数的比例提高到了22%，各项指标均在满足“十三五”规划的前提下，符合各类能源消费的约束。此外，优化结果适当降低了煤炭能源的消费占比，提高了清洁能源的所占比例，可以明显减少碳排放总量。符合山东省节能减排、低碳发展的实际需要，具有可参考的实际意义，并可为未来山东省发展“十四五”规划的制定和政策的实施提供依据。(2）各类能源消费占比有所调整和改善。优化结果中煤炭消费量占能源消费比例有所下降，但仍然是山东省沿海城镇带的主要支柱能源种类之一。为了山东省沿海城镇带的节能减排和可持续发展，必须实施煤炭总量控制约束，加大高耗能产业升级和结构调整力度，加快化解过剩产能和淘汰落后产能步伐，削减煤炭消费总量，有序推进“煤改气”“煤改电”“煤制氢”工程，积极推进煤炭清洁高效利用。能源结构优化后，天然气的消费量占比有一定幅度提高，一方面原因是天然气燃烧效率高，且燃烧的产物只有二氧化碳和水，不存在严重的污染排放，一直以来在中国的能源消费中占主导地位。但通过对山东省能源消费现状的研究发现，山东省天然气消费的占比略低于国家的规划，因此适当加快天然气的开发和利用，是山东省能源结构优化的一项重要决策。另一方面原因是，煤炭和天然气的消费数量对研究区经济发展的影响较大，为满足山东省沿海城镇带发展的各项规划，在减少煤炭消费占比的同时，适当提升天然气的消费占比是实现经济快速稳定发展的必要条件和重要保证。同时，天然气的碳排放和污染物排放指数远低于煤炭，因此，适当提升能源消费结构中天然气的数量占比，是保障资源供给，满足社会需求，优化能源消费结构的重要措施。清洁能源占能源消费总数的比例从2015年的7%增长到2035年的22%，达到了“十三五”规划的目标要求，表明清洁能源和非化石能源的开发和利用规模逐渐得到提高，为山东省优化能源体系的构建和可持续发展提供了支持。因地制宜，科学有序地利用清洁能源如风电、光伏发电、生物质发电、抽水蓄能等，是提高山东省沿海城镇带清洁能源占比，实现全面协调可持续发展的重要举措。
【参考文献】：
期刊论文
[1]山东省能源消费碳排放影响因素分析[J]. 邵敏,郝晴,闫桂焕,许崇庆. 科学与管理. 2019(04)
[2]能源消费总量约束下的青海产业结构优化研究[J]. 杜广巍. 青海环境. 2019(01)
[3]煤矿节能减排多目标优化研究[J]. 黄华. 工矿自动化. 2017(06)
[4]低碳目标约束下我国能源消费结构优化研究[J]. 李爽,曹文敬,陆彬. 山西大学学报(哲学社会科学版). 2015(04)
[5]基于能源约束的江苏省工业结构优化及空间重组[J]. 仇方道,张纯敏,唐晓丹. 地理与地理信息科学. 2014(05)
[6]中国能源消费结构调整与天然气产业发展前景[J]. 陆家亮,赵素平. 天然气工业. 2013(11)
[7]中国经济增长中碳强度下降的省区贡献分解[J]. 王锋,冯根福,吴丽华. 经济研究. 2013 (08)
[8]基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究[J]. 渠慎宁,郭朝先. 中国人口.资源与环境. 2010(12)
[9]一种基于粒子群优化的多目标优化算法[J]. 孙小强,张求明. 计算机工程与应用. 2006(18)
硕士论文
[1]火力发电企业节能减排管理研究[D]. 崔欣欣.太原理工大学 2019
[2]基于碳排放约束的浙江省能源消费结构优化研究[D]. 王飞.浙江财经大学 2018
[3]基于遗传算法的河北省能源结构多目标优化研究[D]. 张春莲.华北电力大学 2013
[4]基于遗传算法的能源结构多目标优化模型的研究[D]. 任艳.中国石油大学 2007
本文编号：3466698
【文章来源】：科技导报. 2020,38(11)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
山东省沿海城镇带多目标优化决策模型
根据其数据特征，采用多元线性回归方法，确定各变量之间的依赖关系。实验结果表明：煤炭消费量每增加1个单位，GDP增加2.76个单位；石油消费量每增加1个单位，GDP增加7.15个单位；天然气消费量每增加1个单位，GDP增加2.5个单位；清洁能源消费量每增加1个单位，GDP增加0.31个单位。依据上述分析，设置经济约束，根据已有数据对2035年山东省沿海城镇带的区域生产总值进行预测，并根据山东省的经济发展规划，在满足能源消费的合理优化配置下，保证经济由高速发展向高质量稳定发展模式转变，依据《山东省政府工作报告》中确保全省生产总值年均增长6.5%以上的目标，设定到2035年山东省沿海城镇带的经济最低年增速为6.5%，得到山东省沿海城镇带的经济约束函数
2035年山东省沿海城镇带多目标决策函数求解的最优能源消费结构，其优化结果与2015年山东省沿海城镇带的能源消费数据对比如图3所示，其中，优化后煤炭消费量占能源消费总数的36%；石油能源消费量占能源消费总数的17%；天然气消费量占能源消费总数的25%；清洁能源占能源消费总数的比例提高到了22%，各项指标均在满足“十三五”规划的前提下，符合各类能源消费的约束。此外，优化结果适当降低了煤炭能源的消费占比，提高了清洁能源的所占比例，可以明显减少碳排放总量。符合山东省节能减排、低碳发展的实际需要，具有可参考的实际意义，并可为未来山东省发展“十四五”规划的制定和政策的实施提供依据。(2）各类能源消费占比有所调整和改善。优化结果中煤炭消费量占能源消费比例有所下降，但仍然是山东省沿海城镇带的主要支柱能源种类之一。为了山东省沿海城镇带的节能减排和可持续发展，必须实施煤炭总量控制约束，加大高耗能产业升级和结构调整力度，加快化解过剩产能和淘汰落后产能步伐，削减煤炭消费总量，有序推进“煤改气”“煤改电”“煤制氢”工程，积极推进煤炭清洁高效利用。能源结构优化后，天然气的消费量占比有一定幅度提高，一方面原因是天然气燃烧效率高，且燃烧的产物只有二氧化碳和水，不存在严重的污染排放，一直以来在中国的能源消费中占主导地位。但通过对山东省能源消费现状的研究发现，山东省天然气消费的占比略低于国家的规划，因此适当加快天然气的开发和利用，是山东省能源结构优化的一项重要决策。另一方面原因是，煤炭和天然气的消费数量对研究区经济发展的影响较大，为满足山东省沿海城镇带发展的各项规划，在减少煤炭消费占比的同时，适当提升天然气的消费占比是实现经济快速稳定发展的必要条件和重要保证。同时，天然气的碳排放和污染物排放指数远低于煤炭，因此，适当提升能源消费结构中天然气的数量占比，是保障资源供给，满足社会需求，优化能源消费结构的重要措施。清洁能源占能源消费总数的比例从2015年的7%增长到2035年的22%，达到了“十三五”规划的目标要求，表明清洁能源和非化石能源的开发和利用规模逐渐得到提高，为山东省优化能源体系的构建和可持续发展提供了支持。因地制宜，科学有序地利用清洁能源如风电、光伏发电、生物质发电、抽水蓄能等，是提高山东省沿海城镇带清洁能源占比，实现全面协调可持续发展的重要举措。
【参考文献】：
期刊论文
[1]山东省能源消费碳排放影响因素分析[J]. 邵敏,郝晴,闫桂焕,许崇庆. 科学与管理. 2019(04)
[2]能源消费总量约束下的青海产业结构优化研究[J]. 杜广巍. 青海环境. 2019(01)
[3]煤矿节能减排多目标优化研究[J]. 黄华. 工矿自动化. 2017(06)
[4]低碳目标约束下我国能源消费结构优化研究[J]. 李爽,曹文敬,陆彬. 山西大学学报(哲学社会科学版). 2015(04)
[5]基于能源约束的江苏省工业结构优化及空间重组[J]. 仇方道,张纯敏,唐晓丹. 地理与地理信息科学. 2014(05)
[6]中国能源消费结构调整与天然气产业发展前景[J]. 陆家亮,赵素平. 天然气工业. 2013(11)
[7]中国经济增长中碳强度下降的省区贡献分解[J]. 王锋,冯根福,吴丽华. 经济研究. 2013 (08)
[8]基于STIRPAT模型的中国碳排放峰值预测研究[J]. 渠慎宁,郭朝先. 中国人口.资源与环境. 2010(12)
[9]一种基于粒子群优化的多目标优化算法[J]. 孙小强,张求明. 计算机工程与应用. 2006(18)
硕士论文
[1]火力发电企业节能减排管理研究[D]. 崔欣欣.太原理工大学 2019
[2]基于碳排放约束的浙江省能源消费结构优化研究[D]. 王飞.浙江财经大学 2018
[3]基于遗传算法的河北省能源结构多目标优化研究[D]. 张春莲.华北电力大学 2013
[4]基于遗传算法的能源结构多目标优化模型的研究[D]. 任艳.中国石油大学 2007
本文编号：3466698
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dongligc/3466698.html
