[发明专利]一种新型碳排放预测模型

说明书

本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种新型碳排放预测模型，包括能源碳排放预测模型和电力碳排放预测模型，基于能源结构对宏观层面的碳排放数据进行预测，根据能源结构及经济结构演变情景，对全省、各区域及企业的碳排放水平、碳达峰情况进行预测，为政府企业开展碳排放交易提供数据和服务支撑，助力政府企业决策淘汰落后产能、推动低碳转型；以投入产出表、能源平衡表、历年能源价格以及环境统计年鉴等能源供给侧、能源消费侧两方面数据为基础数据，开发能源‑经济‑碳排放动态预测模型，并进行重点行业碳排放预测和减碳潜力分析，实现地区整体碳生产、消耗、可替代资源、减碳渠道等综合维度分析，并对未来趋势进行态势感知和预测。

技术领域

本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种新型碳排放预测模型。

背景技术

近几年经济发展进入新常态，经济增速放缓，而电力需求增速变化超出预期，难以把握电力需求的发展趋势，从而难以有的放矢地做出相应的电力规划措施、配网规划、超前布局电力基础设施建设、智能通信规划融合、电网结构优化。

发明内容

基于能源结构及经济结构演变情景构建碳排放预测体系，实现对全省、不同地区、不同碳排放主体的碳排放水平、碳达峰情况的预测，辅助碳足迹全过程追踪，有利于加强政府监管与企业经营决策，助力构建以清洁能源为主的新型电力系统，促进能源低碳转型。服务政府精准治理，实现宏观经济智能化辅助决策，支撑政府精准施策，降低决策成本，基于此，本发明提供了一种可以实现不同碳排放主体的碳排放水平、碳达峰情况的预测的新型碳排放预测模型。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种新型碳排放预测模型，以投入产出表、能源平衡表、历年能源价格以及环境统计年鉴等数据为基础数据，可基于能源结构及经济结构演变情景，对全省、不同碳排放主体的碳排放水平、碳达峰情况进行预测，包括：

能源碳排放预测模型：

lnAI＝0.904Per_income-0.014(Per_income)²-0.491information_level+0.776Energy_intensity+0.736Ratio_coal+0.105Ratio_urban+0.195Private_car-5.278；

其中，AI为人均碳排放量，Per_income为人均GDP，(Per_income2)为人均GDP二次项，information_level为信息化发展水平，Energy_intensity为能源强度，Ratio_coal为能源消费煤炭占比，Ratio_urban为城镇化水平，Private_car为人均汽车拥有量。

电力碳排放预测模型：

lnAI＝1.5471lnPer_income-0.03(lnPer_income)²++0.9574lnstan_coalcon+0.9960power_intensity+0.3787Ratio_urban-8.2331；

其中，AI为人均电力碳排放量，Per_income为人均GDP，(Per_income2)为人均GDP二次项，ratio_thermal为供电结构(火电占比)，stan_coalcon为标准煤耗，power_intensity为电力消费强度，Ratio_urban为城镇化水平。

进一步地，基于能源碳排放测算模型的回归结果的对比，在参考影响因素是否通过检验以及模型整体拟合程度的基础上，构建能源碳排放预测模型，其中，能源碳排放预测模型采用STIRPAT碳排放预测模型，预测的指标设定为人均二氧化碳排放量，并选取人口规模、人均GDP、城市化率、工业结构、贸易开放度、能源消费结构、人均汽车拥有量、信息化发展水平八个影响因素，初步构建的能源碳排放测算模型如下：