碳约束下的京津冀2035年能源消费路径分析

发布时间：2021-11-09 02:33

　　为了抑制京津冀地区二氧化碳排放量（碳排放）导致的气候变化灾难,开展碳排放容量约束下的能源消费途径研究。首先,利用经典的时间序列模型预测了驱动因素,如地区生产总值（GDP）、人口、城市化率、产业结构和能耗强度等。然后将驱动因素预测值作为自变量,能源消费作为因变量,采用神经网络方法计算出北京、天津和河北的能源消费量。并利用排放系数法计算实际碳排放量作为约束量,根据内增原理对煤炭、石油、天然气和其他能源消费量进行优化,优化结果作为京津冀在应对气候变化的能源消费可行路径。结果表明:经济和社会是驱动能源消费量增长的主要驱动因素,碳约束下的能源消费路径核心在于控制煤炭和石油消费,天然气和电力供应是能源结构调整的关键。持续煤炭总量控制、提升天然气和电力能源供应是解决京津冀碳排放容量制约的主要途径。 

【文章来源】：科学技术与工程. 2020,20(24)北大核心

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
1 研究方法
    1.1 BP(back propagation)神经网络
    1.2 二氧化碳排放系数法
2 能源需求分析
    2.1 能源需求主要驱动因素
        2.1.1 GDP
        2.1.2 产业结构
        2.1.3 人口总数
        2.1.4 城市化率
        2.1.5 能耗强度
    2.2 经济社会发展情景假设
        2.2.1 京津冀经济社会发展约束
        2.2.2 京津冀社会发展情景
        2.2.3 京津冀能源消费总量估计
3 能源结构优化
    3.1 环境气候制约因素
    3.2 京津冀能源结构分析
        3.2.1 北京能源消费预测结果
        3.2.2 天津能源结构调整结果
        3.2.3 河北能源结构调整结果
4 结果与讨论
    4.1 能源结构优化方案可行性分析
    4.2 二氧化碳排放量达标分析
        4.2.1 北京二氧化碳排放量分析
        4.2.2 天津二氧化碳排放量分析
        4.2.3 河北二氧化碳排放量分析
5 结论
    (1)经济(GDP)和社会(人口)是驱动能源消费量增长的主要驱动因素。
    (2)控制煤炭和石油消费将有利于空气质量改善。
    (3)碳排放量约束比空气质量控制约束更为苛刻。
    (4)天然气和电力供应是实现京津冀地区能源结构调整的关键。


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于生产函数理论的碳排放量模型及应用[J]. 吴剑,许嘉钰.  江苏大学学报(自然科学版). 2019(03)
[2]我国京津冀和西北五省(自治区)大气环境容量研究[J]. 郝吉明,许嘉钰,吴剑,马乔.  中国工程科学. 2017(04)
[3]应用BP神经网络预测煤层含气量分布[J]. 吴剑,常毓文,刘保磊,张遂安,祁大晟.  重庆科技学院学报(自然科学版). 2014(01)



本文编号：3484457