[发明专利]一种基于不确定集的城市规模工业碳排放量预测方法

说明书

本发明公开了一种基于不确定集的城市规模工业碳排放量预测方法，将数据输入城市规模工业碳排放量预测模型，获得碳排放量的预测结果。构建城市规模工业碳排放量预测模型：基于箱型不确定集，构建碳排放各影响因素的不确定性模型；通过标么化的方式，建立改进的可拓展的随机性的环境影响评估模型；基于碳排放各影响因素的不确定性模型、改进的可拓展的随机性的环境影响评估模型和碳排放量，获得考虑不确定性下的优化模型。本发明预测在考虑多种不确定性的影响下的未来碳排放量及区间的变化趋势，同时提高预测精确性，对政府碳排放测算和脱碳路径规划提供支撑。

技术领域

本发明涉及一种基于不确定集的城市规模工业碳排放量预测方法，属于碳排放量预测技术领域。

背景技术

近些年来，随着社会经济的飞速发展，中国在2009年超过美国，成为全球碳排放量最大的经济体。作为负责任的大国，中国出台了一系列以减少碳排放为目的的能源政策，并力争在2030年实现碳达峰，2060年实现碳中和。城市是降低碳排放的重要实施单元，我国现在仍处于以工业产业为主导的社会发展阶段，降低城市规模工业的碳排放，是落实双碳目标的重要途径。因此，准确预测城市规模工业在未来的碳排放趋势，是未来城市产业和能源政策制定的重要依据之一。

以往对于碳排放的预测模型，通常采用人口、经济和技术的影响(Impact，Population，Affluence，and Technology,IPAT)模型、可拓展的随机性的环境影响评估(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)模型或长期能源替代规划系统(Long-range Energy Alternatives PlanningSystem,LEAP)模型等。然而，一个城市工业的碳排放受其产业发展水平、能源结构和细分行业结构等多重因素的影响。这些影响因素复杂且多元，在未来的变化趋势难以准确预测。因此，以往研究中采用的确定性预测方法，并不能考虑未来各影响因素发展的不确定性，因此其预测结果多为基于场景的预测，难以鲁棒应对未来各种可能的情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种基于不确定集的城市规模工业碳排放量预测方法，预测在考虑多种不确定性的影响下的未来碳排放量及区间的变化趋势，同时提高预测精确性，对政府碳排放测算和脱碳路径规划提供支撑。

为达到上述目的，本发明提供一种基于不确定集的城市规模工业碳排放量预测方法，将数据输入城市规模工业碳排放量预测模型，获得碳排放量的预测结果。

优先地，数据包括待测地区历年规模工业中各细分行业的结构数据、待测地区各细分行业的GDP数据、待测地区各细分行业的各能源类型的消耗数据和待测地区各能源类型的碳排放系数。

优先地，构建城市规模工业碳排放量预测模型，包括：

基于箱型不确定集，构建碳排放各影响因素的不确定性模型；

通过标么化的方式，建立改进的可拓展的随机性的环境影响评估模型；

基于碳排放各影响因素的不确定性模型、改进的可拓展的随机性的环境影响评估模型和碳排放量，获得考虑不确定性下的优化模型。

优先地，获得碳排放量，包括：

统计年鉴内全市规模以上工业企业分行业能源消费量表，获得工业中各细分行业对于各个能源类型的消耗量e_i,j,t，计算第t年的碳排放量c_t：

式中，I为能源类型的集合，i∈I，J为工业中细分行业类型的集合，j∈J，e_i,j,t为工业中细分行业j在第t年对能源类型i的消耗量，K_i为能源类型i的标准煤折算系数，F_i为能源类型i的碳排放系数。