一种边际碳排放异质性分析方法及系统与流程

一种边际碳排放异质性分析方法及系统
[0001][0002]
技术领域
[0003]
本发明涉及电力市场技术领域，特别是涉及一种边际碳排放异质性分析方法及系统。


背景技术：

[0004]
随着电力体制向市场化和清洁化转型，电力系统边际碳排放量的影响因素和相应的影响方向越来越受到关注。目前尚且没有针对电力系统边际碳排放异质性的一般化研究工具，在计量模型中加入虚拟变量来控制有/无该因素对因变量的影响无法在电力市场边际碳排放异质性分析中直接应用，这是因为：
[0005]
1.电力市场存在一定的特殊性。市场主体繁多：发电企业、电网企业、零售企业、用户等；市场类型丰富：批发市场、零售市场、辅助服务市场、电容量市场、碳市场、金融市场等陆续试点开展；市场交易规则复杂：双边协商、中长期交易、现货交易、期权期货等；产品性质特殊：电力既是一种商品、也是保障宏观经济运营和居民生活质量的重要基础品；产品性质的特殊又使得电力市场“双轨制”并行的特殊局面。作为一种如此复杂的产品，其边际碳排放的异质性不能简单地应用虚拟变量方法，而需要一套系统的、可识别的计量模型工具。
[0006]
2.电力系统碳排放的计算与分析存在缺漏。现有关于边际碳排放的研究主要聚焦于数值的核算，但没有人进行了边际碳排放的异质性分析。事实上，与核算相比，边际碳排放的影响因素分析将对政策的制定和电力系统投资规划有着更重要的参考意义。例如，当一个公司通过降低需求进行节能减排时，对于全社会来说，其降低的碳排放应当是边际碳排放而非平均碳排放或者是输电线缆所连接的发电机组的对应碳排放。此外，计算减排的碳排放应到考虑到时间的异质性——在一天中、一年中不同时期的减排的效果因发电结构的不同而不同。


技术实现要素：

[0007]
为解决以上现有技术问题，本发明提供一种边际碳排放异质性分析方法及系统，实现分析不同因素对边际碳排放的影响。
[0008]
本发明第一方面提供一种边际碳排放异质性分析方法，包括：
[0009]
获取每小时的煤电发电量、每小时的气电发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量；
[0010]
分别根据所述每小时的煤电发电量、每小时的风力发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量，建立煤电的不相关回归模型、气电的不相关回归模型、生物质能的不相关回归模型及外受电的不相关回归模型；
[0011]
根据历史数据，计算煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参
数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数；
[0012]
根据所述煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数，计算发电的异质情境下的边际碳排放。
[0013]
进一步地，所述发电的异质情境下的边际碳排放，通过以下公式计算：
[0014][0015]
其中，mef
i
表示在异质情境下的边际排放量，e
coal
表示煤电干扰值，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，e
gas
表示气电干扰值，β2表示气电的不相关回归模型的参数，β
3,i
表示季节参数，e
biomass
表示生物质能干扰值，γ2表示生物质能的不相关回归模型的参数，γ
3,i
表示年份参数，e
imp ort
表示外受电量干扰值，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数。
[0016]
进一步地，所述煤电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0017][0018]
其中，δcoal
t
表示煤电的不相关一阶差分值，α0表示煤电的一阶系数，α1表示煤电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
coal
表示煤电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，表示煤电干扰项参数。
[0019]
进一步地，所述气电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0020][0021]
其中，δgas
t
表示气电的不相关一阶差分值，β0表示气电的一阶系数，β1表示气电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，β2表示气电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
gas
表示气电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，β
3,i
表示季节参数，表示外生变量，表示气电干扰项参数。
[0022]
进一步地，所述生物质能的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0023][0024]
其中，δbiomass
t
表示生物质能发电的不相关一阶差分值，γ0表示生物质能发电的一阶系数，γ1表示生物质能发电的发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，γ2表示生物质能发电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，
θ
biomass
表示生物质能发电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，γ
3,i
表示年份参数，表示外生变量，表示生物质能发电干扰项参数；
[0025]
所述外受电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0026][0027]
其中，δimport
t
表示外受电的不相关一阶差分值，δ0表示外受电的一阶系数，δ1表示外受电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
import
表示外受电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数，表示外生变量，表示外受电干扰项参数。
[0028]
本发明第二方面提供一种边际碳排放异质性分析系统，包括：
[0029]
数据获取模块，用于获取每小时的煤电发电量、每小时的气电发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量；
[0030]
模型建立模块，用于分别根据所述每小时的煤电发电量、每小时的风力发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量，建立煤电的不相关回归模型、气电的不相关回归模型、生物质能的不相关回归模型及外受电的不相关回归模型；
[0031]
参数计算模块，用于根据历史数据，计算煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数；
[0032]
边际碳排放量计算模块，用于根据所述煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数，计算发电的异质情境下的边际碳排放。
[0033]
进一步地，所述发电的异质情境下的边际碳排放，通过以下公式计算：
[0034][0035]
其中，mef
i
表示在异质情境下的边际排放量，e
coal
表示煤电干扰值，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，e
gas
表示气电干扰值，β2表示气电的不相关回归模型的参数，β
3,i
表示季节参数，e
biomass
表示生物质能干扰值，γ2表示生物质能的不相关回归模型的参数，γ
3,i
表示年份参数，e
import
表示外受电量干扰值，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数。
[0036]
进一步地，所述煤电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0037][0038]
其中，δcoal
t
表示煤电的不相关一阶差分值，α0表示煤电的一阶系数，α1表示煤电
发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
coal
表示煤电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，表示煤电干扰项参数。
[0039]
进一步地，所述气电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0040][0041][0042]
其中，δgas
t
表示气电的不相关一阶差分值，β0表示气电的一阶系数，β1表示气电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，β2表示气电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
gas
表示气电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，β
3,i
表示季节参数，表示外生变量，表示气电干扰项参数。
[0043]
进一步地，所述生物质能的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0044][0045]
其中，δbiomass
t
表示生物质能发电的不相关一阶差分值，γ0表示生物质能发电的一阶系数，γ1表示生物质能发电的发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，γ2表示生物质能发电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
biomass
表示生物质能发电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，γ
3,i
表示年份参数，表示外生变量，表示生物质能发电干扰项参数；
[0046]
所述外受电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0047][0048]
其中，δimport
t
表示外受电的不相关一阶差分值，δ0表示外受电的一阶系数，δ1表示外受电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
import
表示外受电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数，表示外生变量，表示外受电干扰项参数。
[0049]
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果在于：
[0050]
本发明提供一种边际碳排放异质性分析方法及系统，其中方法包括：获取每小时的煤电发电量、每小时的气电发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量；分别根据所述每小时的煤电发电量、每小时的风力发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量，建立煤电的不相关回归模型、气电的不相关回归模型、生物质能的不相关回归模型及外受电的不相关回归模型；根据历史数据，计算煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参
数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数；根据所述煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数，计算发电的异质情境下的边际碳排放。本发明实现分析不同因素对边际碳排放的影响，提高了分析结果的准确性。
附图说明
[0051]
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0052]
图1是本发明某一实施例提供的一种边际碳排放异质性分析方法的流程图；
[0053]
图2是本发明某一实施例提供的一种边际碳排放异质性分析系统的装置图；
[0054]
图3是本发明某一实施例提供的一种电子设备的结构图。
具体实施方式
[0055]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0056]
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0057]
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0058]
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0059]
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0060]
第一方面。
[0061]
请参阅图1，本发明一实施例提供一种边际碳排放异质性分析方法，包括：
[0062]
s10、获取每小时的煤电发电量、每小时的气电发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量。
[0063]
s20、分别根据所述每小时的煤电发电量、每小时的风力发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量，建立煤电的不相关回归模型、气电的不相关回归模型、生物质能的不相关回归模型及外受电的不相关回归模型。
[0064]
优选地，所述煤电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0065][0066]
其中，δcoal
t
表示煤电的不相关一阶差分值，α0表示煤电的一阶系数，α1表示煤电
发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
coal
表示煤电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，表示煤电干扰项参数。
[0067]
所述气电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0068][0069]
其中，δgas
t
表示气电的不相关一阶差分值，β0表示气电的一阶系数，β1表示气电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，β2表示气电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
gas
表示气电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，β
3,i
表示季节参数，表示外生变量，表示气电干扰项参数。
[0070]
所述生物质能的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0071][0072]
其中，δbiomass
t
表示生物质能发电的不相关一阶差分值，γ0表示生物质能发电的一阶系数，γ1表示生物质能发电的发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，γ2表示生物质能发电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
biomass
表示生物质能发电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，γ
3,i
表示年份参数，表示外生变量，表示生物质能发电干扰项参数。
[0073]
所述外受电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0074][0075]
其中，δimport
t
表示外受电的不相关一阶差分值，δ0表示外受电的一阶系数，δ1表示外受电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，γ
import
表示外受电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数，表示外生变量，表示外受电干扰项参数。
[0076]
s30、根据历史数据，计算煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数。
[0077]
s40、根据所述煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数，计算发电的异质情境下的边际碳排放。
[0078]
优选地，所述发电的异质情境下的边际碳排放，通过以下公式计算：
[0079][0080]
其中，mef
i
表示在异质情境下的边际排放量，e
coal
表示煤电干扰值，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，e
gas
表示气电干扰值，β2表示气电的不相关回归模型的参数，β
3,i
表示季节参数，e
biomass
表示生物质能干扰值，γ2表示生物质能的不相关回归模型的参数，γ
3,i
表示年份参数，e
import
表示外受电量干扰值，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数。
[0081]
本发明提供的方法实现分析不同因素对边际碳排放的影响，提高了分析结果的准确性。
[0082]
本发明另一实施例提供一种边际碳排放异质性分析方法，包括：
[0083]
步骤一：针对不同的电源类型，建立以下近似不相关(sure) 回归模型：
[0084][0085][0086][0087][0088]
其中t代表小时，δ为一阶差分，coal
t
、gas、biomass
t
以及 import
t
分别为省内煤电、气电、生物质能以及外受电量的每小时发电量，wind
t
以及demand
t
分别为每小时的风力发电量以及市场的电力需求，x
t
为其他相关控制变量，可以为机组或小时的虚拟变量，以捕捉个体固定效应和时间固定效应。为虚拟变量，当受到某种外生变量冲击时取值为1，其他时候取值为0，为需求差分与外生冲击的交互项，该项的系数α
3,i
、β
3,i
、γ
3,i
、δ
3,i
则反映了负荷、季节、年份、极端值冲击和政策变化等因素对于不同电源类型发电机组的影响。这些系数的估值越大，代表对应的负荷、季节、年份、极端值冲击和政策变化对δdemand
t
对δcoal
t
等发电技术的影响越大。例如，若在第一行回归中，冬季对应的系数越大，代表在冬季，需求煤电对增加的响应越大，那么由于煤电排放更多的二氧化碳，边际碳排放将越大。
[0089]
最后，为干扰项。sure 模型限制同一等式内干扰项之间的关联为零，允许跨等式的干扰项之间具有关联，更加符合不同类型
发电机组的协调发电的实际情况。
[0090]
步骤二：代入数据，估计回归方程中参数：
[0091]
利用广东省分电源15分钟电厂级的历史发电颗粒度数据，配以相关数据处理软件(stata，spss等)，输入代码，得出回归参数。
[0092]
步骤三：分析回归参数：
[0093]
基于sure模型估算出的边际系数(α2、γ2、γ2、δ2)和煤电、气电、生物质能以及外受电量的碳排放强度(记作e
i
，其中 i∈{coal,gas,biomass,impoet})。
[0094]
运用以下公式，计算出发电的异质情境下的边际碳排放：
[0095][0096]
其中，异质性体现在角标i，mef
i
是指在异质情境下的边际排放系数(marginal emission factor)。
[0097]
进而，系数α3、β3、γ3、δ3则反映了负荷、季节、年份、极端值冲击和政策变化等因素对于边际碳排放的影响。
[0098]
本发明设计了针对电力系统的分析边际碳排放异质性的一般化研究工具。将是否受到某种因素影响带入该模型可以直观分析出该因素对边际碳排放的影响。
[0099]
本发明在做异质性分析的过程中更细化的区分了影响路径，通过 sure模型细分了不同因素是如何通过影响燃煤机组、燃气机组、生物质机组和净进口量来影响边际排放量。
[0100]
本发明综合电力行业的特殊性，适用于影响边际碳排放的所有外生因素的异质性分析。负荷冲击会通过改变边际机组改变边际碳排放。季节因素会影响可再生能源的发电量，如夏季太阳能机组出力较高，此时电力系统出力与负荷的匹配性会发生变化，进而影响边际碳排放。年份因素可以捕捉影响边际碳排放的随时间变化的因素。极端值冲击反映了当电力供给和需求中至少一方出现极端值时对边际碳排放的影响，由于电力的基础品属性，电力系统基本上要保持供需实时平衡，当极端值出现时机组的调度安排会出现很大不同，也会对边际碳排放造成冲击。最后，一些政策变化也会影响边际碳排放，如“碳中和”目标的提出，碳市场的建立，现货市场的建立等等。
[0101]
第二方面。
[0102]
请参阅图2，本发明一实施例提供一种边际碳排放异质性分析系统，包括：
[0103]
数据获取模块10，用于获取每小时的煤电发电量、每小时的气电发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量。
[0104]
模型建立模块20，用于分别根据所述每小时的煤电发电量、每小时的风力发电量、每小时的生物质能发电量、每小时外受电量发电量及每小时的市场电力需求量，建立煤电的不相关回归模型、气电的不相关回归模型、生物质能的不相关回归模型及外受电的不相关回归模型。
[0105]
优选地，所述煤电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0106][0107]
其中，δcoal
t
表示煤电的不相关一阶差分值，α0表示煤电的一阶系数，α1表示煤电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
coal
表示煤电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，表示煤电干扰项参数。
[0108]
所述气电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0109][0110]
其中，δgas
t
表示气电的不相关一阶差分值，β0表示气电的一阶系数，β1表示气电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，β2表示气电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
gas
表示气电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，β
3,i
表示季节参数，表示外生变量，表示气电干扰项参数。
[0111]
所述生物质能的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0112][0113]
其中，δbiomass
t
表示生物质能发电的不相关一阶差分值，γ0表示生物质能发电的一阶系数，γ1表示生物质能发电的发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，γ2表示生物质能发电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
biomass
表示生物质能发电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，γ
3,i
表示年份参数，表示外生变量，表示生物质能发电干扰项参数。
[0114]
所述外受电的不相关回归模型，通过以下公式表示：
[0115][0116]
其中，δimport
t
表示外受电的不相关一阶差分值，δ0表示外受电的一阶系数，δ1表示外受电发电量的系数，δwind
t
表示每小时的风电发电量，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δdemand
t
表示每小时市场的电力需求，θ
import
表示外受电控制参数的系数，x
t
表示控制参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数，表示外生变量，表示外受电干扰项参数。
[0117]
参数计算模块30，用于根据历史数据，计算煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数。
[0118]
边际碳排放量计算模块40，用于根据所述煤电的不相关回归模型的参数、气电的不相关回归模型的参数、生物质能的不相关回归模型的参数及外受电的不相关回归模型的参数，计算发电的异质情境下的边际碳排放。
[0119]
优选地，所述发电的异质情境下的边际碳排放，通过以下公式计算：
[0120][0121]
其中，mef
i
表示在异质情境下的边际排放量，e
coal
表示煤电干扰值，α2表示煤电的不相关回归模型的参数，α
3,i
表示负荷量，表示外生变量，e
gas
表示气电干扰值，β2表示气电的不相关回归模型的参数，β
3,i
表示季节参数，e
biomass
表示生物质能干扰值，γ2表示生物质能的不相关回归模型的参数，γ
3,i
表示年份参数，e
impirt
表示外受电量干扰值，δ2表示外受电的不相关回归模型的参数，δ
3,i
表示极端值冲击参数。
[0122]
本发明提供的系统实现分析不同因素对边际碳排放的影响，提高了分析结果的准确性。
[0123]
第三方面。
[0124]
本发明提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0125]
处理器、存储器和总线；
[0126]
所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；
[0127]
所述存储器，用于存储操作指令；
[0128]
所述处理器，用于通过调用所述操作指令，可执行指令使处理器执行如本技术的第一方面所示的一种边际碳排放异质性分析方法对应的操作。
[0129]
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图3所示，图3所示的电子设备5000包括：处理器5001和存储器5003。其中，处理器5001和存储器5003相连，如通过总线5002相连。可选地，电子设备5000还可以包括收发器5004。需要说明的是，实际应用中收发器5004不限于一个，该电子设备5000的结构并不构成对本技术实施例的限定。
[0130]
处理器5001可以是cpu，通用处理器，dsp，asic，fpga或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本技术公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器5001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，dsp和微处理器的组合等。
[0131]
总线5002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线5002 可以是pci总线或eisa总线等。总线5002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图3中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0132]
存储器5003可以是rom或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，ram或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是eeprom、cd
‑
rom或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
[0133]
存储器5003用于存储执行本技术方案的应用程序代码，并由处理器5001来控制执行。处理器5001用于执行存储器5003中存储的应用程序代码，以实现前述任一方法实施例
所示的内容。
[0134]
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、pda(个人数字助理)、pad(平板电脑)、pmp(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。
[0135]
第四方面。
[0136]
本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本技术第一方面所示的一种边际碳排放异质性分析方法。
[0137]
本技术的又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。