一种双碳目标下城市规模工业发展可行域评估方法与流程

1.本发明涉及一种双碳目标下城市规模工业发展可行域评估方法，属于城市发展评估技术领域。


背景技术：

2.随着世界范围内对温室气体排放问题的关注，中国也逐渐走向了低碳的发展和能源利用之路。城市作为政策执行的基本单元之一，正面临着改进能源和产业结构，以实现低碳发展的挑战之中。
3.以往对于碳排放的研究多集中于碳排放的测算、评估和预测等方面，从而通过研究结果定性的给出对当前城市产业发展的建议。然而，城市的产业碳排放和人口、能源消费、产业等因素的数量和结构等都存在着复杂的定量关系。限制产业的碳排放总量和碳排放强度，必然会对产业的经济发展和消耗的能源结构等多因素产生反向约束。以往研究少有从碳排放总量和强度出发，反向定量评估城市产业发展中各类关键因素的可行域。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种双碳目标下城市规模工业发展可行域评估方法，能够评估在双碳目标下，人口、经济发展、能源消费结构等各类影响因素的可行域，从而为政府制定经济发展规划和能源消费政策等提供依据。
5.为达到上述目的，本发明提供一种双碳目标下城市规模工业发展可行域评估方法，数据输入构建的城市规模工业碳排放量计算模型，获得碳排放量的预测结果。
6.优先地，数据包括待测地区的历年总人口、待测地区的从事第二产业的人口、待测地区的规模工业中各细分行业的gdp值、待测地区的各细分行业的对各能源类型的消耗量数据、待测地区的各细分行业的对各能源类型的热值、待测地区的各细分行业的对各能源类型的氧化率和待测地区的各细分行业的对各能源类型的碳排放系数。
7.优先地，构建城市规模工业碳排放量计算模型，包括：
8.基于改进的环境影响评估方法，构建碳排放量预测模型；
9.基于双碳目标下对碳排放相关指标的限定，构建城市规模工业碳排放量计算模型。
10.优先地，基于改进的环境影响评估方法，构建碳排放量预测模型，包括：
11.根据统计年鉴内全市规模以上工业企业分行业能源消费量表，获得全市规模以上工业企业分行业能源的消费量ec
i,j,t
，
12.计算碳排放量：
[0013][0014]
式中，c
t
为第t年的碳排放量；i为能源类型中细分行业类型的集合，i∈i，j为工业中细分行业类型的集合，j∈j；ec
i,j,t
为工业中细分行业j在第t年的能源类型i的消耗量；
ncvi为能源类型i的净热值，o
i,j
为能源类型i在细分行业j中的氧化率，cci为单位净热值的能源类型i所产生的二氧化碳排放量，fi为能源类型i的标准煤折算系数。
[0015]
优先地，基于改进的环境影响评估方法，构建碳排放量预测模型，包括：
[0016]
碳排放影响因素分解模型为：
[0017][0018]
其中，i为能源类型中细分行业类型的集合，j为工业中细分行业类型的集合，c
i,j,t
为细分行业j在第t年的能源类型i的能源消费结构,p
t
为待测地区的第t年的人口，为在第t年待测地区的从事第二产业的人口，g
t
为第t年的gdp假设值，ec
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的能源消耗量，g
j,t
为细分行业j在第t年的gdp假设值，a
t
为待测地区的第t年的人口结构，b
t
为待测地区的第t年的第二产业的人均gdp贡献值，d
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的产业机构，e
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的能耗强度；
[0019]
基于碳排放影响因素分解模型，获得基于环境影响评估方法的碳排放量预测模型：
[0020][0021]
式中，c
i,j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t 1年的能源类型i的能源消费结构，ε
i,j
为设定的误差系数，a
t 1
为待测地区的第t 1年的人口结构，b
t 1
为待测地区的第t 1年的第二产业的人均gdp贡献值，d
j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t 1年的产业机构，e
j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t年的能耗强度，p t 1
为待测地区的第t 1年的人口；a
i,j
为人口结构因素对细分行业j中消耗能源类型i所产生的碳排放的相对变化量的影响的拟合系数，b
i,j
为第二产业的人均gdp贡献的拟合系数，c
i,j
为能源消费结构的拟合系数,d
i,j
为产业结构的拟合系数,e
i,j
为能耗强度的拟合系数,f
i,j
为人口总量的拟合系数的拟合系数；
[0022]
对式(3)两边取对数，得到线性拟合关系：
[0023][0024]
利用最小二乘法求解式(4)，获得a
i,j
、b
i,j
、c
i,j
、d
i,j
、e
i,j
和f
i,j
的值。
[0025]
优先地，基于双碳目标下对碳排放相关指标的限定，构建城市规模工业碳排放量计算模型，包括：
[0026]
基于a
i,j
、b
i,j
、c
i,j
、d
i,j
、e
i,j
和f
i,j
的值，构建任意年份的碳排放量的表达式，获得城市规模工业碳排放量计算模型的约束条件之一：
[0027][0028]
式中，t0为基准年份，为细分行业j在第t0年的能源类型i的能源消费结构，τ∈[t0 1,t]；a
τ 1
为待测地区的第τ 1年的人口结构，a
τ
为待测地区的第τ年的人口结构，b
τ 1
为待测地区的第τ 1年的第二产业的人均gdp贡献值，b
τ
为待测地区的第τ年的第二产业的人均gdp贡献值，c
i,j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的能源类型i的能源消费结构，c
i,j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的能源类型i的能源消费结构，d
j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的产业机构，d
j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的产业机构，e
j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的能耗强度，e
j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的能耗强度，p
τ 1
为待测地区的第τ 1年的人口，p
τ
为待测地区的第τ年的人口；
[0029]
为待测地区的第t0年的人口结构，为待测地区的第t0年的第二产业的人均gdp贡献值，为待测地区的细分行业j在第t0年的产业机构，为待测地区的细分行业j在第t0年的能耗强度；为待测地区的第t0年的人口；
[0030]
基于双碳目标下对碳排放相关指标的限定，构建城市规模工业碳排放量计算模型的目标函数：
[0031][0032]
式(6)服从式(5)约束以及下列(7)-(14)的非平凡约束：
[0033]
5)依据五年规划和政策文件，需要满足碳排放总量和碳排放强度约束：
[0034][0035][0036]
式中，αq为允许的碳排放总量的增长率，为第t0年的碳排放量，为第t0年的gdp实际值，αi为允许的碳排放强度的增长率；
[0037]
6)根据五年规划，每年的经济发展需要满足一定下限：
[0038][0039]
式中，β为五年规划中公布的年平均gdp增长率；
[0040]
7)能源结构和产业结构满足如下等式约束：
[0041][0042][0043]
式中，ec
t
为第t年城市规模工业所有细分行业对所有能源类型的能源消耗量，ec
i,t
为第t年城市规模工业所有细分行业对能源类型i的能源消耗量，g
i,t
为能源类型i在第t年的gdp假设值，g
i,j,t
为细分行业j中能源类型i在第t年的gdp假设值，为各类型能源消耗的平均增长率，为第t0年的城市规模工业所有细分行业对所有能源类型的能源消耗量；
[0044]
8)其他受发展规划影响的边界条件为：
[0045][0046][0047][0048]
式中，γ为待测地区的人口的自然增长率；为第t年第二产业人口占总人口数的比例，为细分行业j在第t0年的gdp实际值。
[0049]
优先地，城市规模工业碳排放量计算模型为：
[0050][0051][0052][0053][0054][0055][0056][0057][0058][0059][0060]
本发明所达到的有益效果：
[0061]
本发明可通过待测地区历年总人口、从事第二产业的人口、规模工业中各细分行业的gdp、各细分行业的对各类型能源的消耗数据以及各类型能源的热值、氧化率和碳排放系数，评估在双碳目标下，人口、经济发展、能源消费结构等各类影响因素的可行域，从而为政府制定经济发展规划和能源消费政策等提供依据。
附图说明
[0062]
图1为本发明预测苏州市规模工业在控制碳排放强度下煤炭产品消耗的可行域折线图；
[0063]
图2为本发明预测苏州市规模工业在控制碳排放强度下电力消耗的可行域折线图；
具体实施方式
[0064]
以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0065]
实施例一
[0066]
一种双碳目标下城市规模工业发展可行域评估方法，数据输入构建的城市规模工业碳排放量计算模型，获得碳排放量的预测结果。
[0067]
数据包括待测地区的历年总人口、待测地区的从事第二产业的人口、待测地区的规模工业中各细分行业的gdp、待测地区的各细分行业的对各能源类型的消耗量数据、待测地区的各细分行业的对各能源类型的热值、待测地区的各细分行业的对各能源类型的氧化率和待测地区的各细分行业的对各能源类型的碳排放系数。
[0068]
构建城市规模工业碳排放量计算模型，包括：
[0069]
基于改进的拓展的随机性的环境影响评估方法，构建碳排放量预测模型；
[0070]
基于双碳目标下对碳排放相关指标的限定，构建城市规模工业碳排放量计算模型。
[0071]
该分析方法能够评估在双碳目标下，人口、经济发展、能源消费结构等各类影响因素的可行域，从而为政府制定经济发展规划和能源消费政策等提供依据。
[0072]
根据统计年鉴内全市规模以上工业企业分行业能源消费量表，获得全市规模以上工业企业分行业能源的消费量ec
i,j,t
，计算碳排放量：
[0073][0074]
式中，c
t
为第t年的碳排放量；i为能源类型中细分行业类型的集合，i∈i，j为工业中细分行业类型的集合，j∈j；ec
i,j,t
为工业中细分行业j在第t年的能源类型i的消耗量；ncvi为能源类型i的净热值，o
i,j
为能源类型i在细分行业j中的氧化率，cci为单位净热值的能源类型i所产生的二氧化碳排放量，fi为能源类型i的标准煤折算系数。
[0075]
基于改进的拓展的随机性的环境影响评估方法，构建碳排放量预测模型，包括：
[0076]
在原本kaya等式将碳排放影响因素分解为人口、经济、能耗强度的基础上，扩展至人口结构、第二产业的人均gdp贡献、能源消费结构、产业结构和能耗强度。碳排放影响因素分解模型表达式如下：
[0077][0078]
其中，i为能源类型中细分行业类型的集合，j为工业中细分行业类型的集合，c
i,j,t
为细分行业j在第t年的能源类型i的能源消费结构,p
t
为待测地区的第t年的人口，为在第t年待测地区的从事第二产业的人口，g
t
为第t年的gdp假设值，ec
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的能源消耗量，g
j,t
为细分行业j在第t年的gdp假设值，a
t
为待测地区的第t年的人口结构，b
t
为待测地区的第t年的第二产业的人均gdp贡献值，d
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的产业机构，e
j,t
为待测地区的细分行业j在第t年的能耗强度；
[0079]
基于碳排放影响因素分解模型，利用环境影响评估方法扩展和重构了模型，并通过各因素的相对变化量进行拟合，获得基于环境影响评估方法的碳排放量预测模型：
[0080][0081]
式中，c
i,j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t 1年的能源类型i的能源消费结构，ε
i,j
为设定的误差系数，a
t 1
为待测地区的第t 1年的人口结构，b
t 1
为待测地区的第t 1年的第二产业的人均gdp贡献值，d
j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t 1年的产业机构，e
j,t 1
为待测地区的细分行业j在第t年的能耗强度，p
t 1
为待测地区的第t 1年的人口；a
i,j
为人口结构因素对细分行业j中消耗能源类型i所产生的碳排放的相对变化量的影响的拟合系数,b
i,j
为第二产业的人均gdp贡献的拟合系数，c
i,j
为能源消费结构的拟合系数,d
i,j
为产业结构的拟合系数,e
i,j
为能耗强度的拟合系数,f
i,j
为人口总量的拟合系数的拟合系数；
[0082]
通过等式两边取对数，得到线性拟合关系：
[0083][0084]
上述公式通过最小二乘法，获得a
i,j
、b
i,j
、c
i,j
、d
i,j
、e
i,j
和f
i,j
的值。
[0085]
在得到所有拟合系数的值后，构建任意年份的碳排放量的表达式，获得城市规模工业碳排放量计算模型的约束条件之一：
[0086][0087]
式中，t0为基准年份，为细分行业j在第t0年的能源类型i的能源消费结构，τ∈[t0 1,t]；a
τ 1
为待测地区的第τ 1年的人口结构，a
τ
为待测地区的第τ年的人口结构，b
τ 1
为待测地区的第τ 1年的第二产业的人均gdp贡献值，b
τ
为待测地区的第τ年的第二产业的人均gdp贡献值，c
i,j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的能源类型i的能源消费结构，c
i,j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的能源类型i的能源消费结构，d
j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的产业机构，d
j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的产业机构，e
j,τ 1
为待测地区的细分行业j在第τ 1年的能耗强度，e
j,τ
为待测地区的细分行业j在第τ年的能耗强度，p
τ 1
为待测地区的第τ 1年的人口，p
τ
为待测地区的第τ年的人口；
[0088]
为待测地区的第t0年的人口结构，为待测地区的第t0年的第二产业的人均gdp贡献值，为待测地区的细分行业j在第t0年的产业机构，为待测地区的细分行业j在第t0年的能耗强度；为待测地区的第t0年的人口。
[0089]
在目前紧迫的双碳目标下，国家和省级政府通常通过五年规划或政策的形式限制省市的碳排放总量和碳排放强度。因此，对于城市的规模工业，其发展程度与发展方式必然被限制在一定的可行域范围内。由于影响因素的多元化，可行域表现为高维空间中的多面体。为了确定城市规模工业发展的可行域，本专利通过求解下述优化问题，来决定在给定其他因素的条件下，某一因素的可行域的上下边界。该方式业等同于将高维空间内的可行域向某一平面进行投影。以能源结构为例，假设我们需要获取能源类型i在细分行业j在第t年
的结构的上边界和下边界即构建城市规模工业碳排放量计算模型的目标函数：
[0090][0091]
服从等式约束(5)以及下列非平凡约束：
[0092]
9)依据五年规划和政策文件，需要满足下述的碳排放总量和碳排放强度约束：
[0093][0094][0095]
式中，αq为允许的碳排放总量的增长率，为第t0年的碳排放量，为第t0年的gdp实际值，αi为允许的碳排放强度的增长率；
[0096]
10)根据五年规划，每年的经济发展需要满足一定下限：
[0097][0098]
11)能源结构和产业结构满足如下等式约束。由于产业发展，对于能源的需求量每年伴随着一定的增长：
[0099][0100][0101]
式中，ec
t
为第t年城市规模工业所有细分行业对所有能源类型的能源消耗量，ec
i,t
为第t年城市规模工业所有细分行业对能源类型i的能源消耗量，g
i,t
为能源类型i在第t年的gdp假设值，g
i,j,t
为细分行业j中能源类型i在第t年的gdp假设值，为各类型能源消耗的平均增长率，为第t0年的城市规模工业所有细分行业对所有能源类型的能源消耗量；
[0102]
12)其他受发展规划等影响的给定的边界条件：
[0103][0104][0105][0106]
式中，γ为待测地区的人口的自然增长率；为第t年第二产业人口占总人口数的比例，为细分行业j在第t0年的gdp实际值。
[0107]
实施例二
[0108]
苏州市历年总人口、从事第二产业的人口、规模工业中各细分行业的gdp、各细分行业的对各类型能源的消耗数据来自苏州市统计局发布的各年度的苏州统计年鉴，各类型能源的热值、氧化率和碳排放系数来自联合国政府间气候变化专门委员会(ipcc)2019年温室气体指南及我国《省级温室气体清单编制指南》；标准煤折算系数来自《中国能源统计年鉴》。
[0109]
在实施例1中，本专利评估了苏州规模工业的发展中不同能源消费结构的可行域。我们对比了4个场景。在第一个场景中，并未采取措施限制碳排放强度，其值保持为过去十年内的平均值。在第二个和第三个场景中，碳排放强度分别下降5％和10％。在第四个场景中，碳排放强度按照十三五规划中的要求，被控制下降为原来的20.5％。
[0110]
图1展示了不同碳排放强度限制对煤炭产品消费的影响。不同场景下的能源结构的可行域不同。随着碳排放强度要求的提高，煤炭消耗的可行域也在逐渐收窄与下降。从第一个场景到第四个场景，煤炭消耗量可行域的上下边界分别下降了68.03％和48.15％。这是由于煤炭及其产品相关的化石燃料的碳排放系数较高，能效较低，在满足同样能源需求的情况下，他们会产生比其他能源更多的二氧化碳排放。因此，随着碳达峰和碳中和步伐的推进，对煤炭的使用将会变得越来越严格。
[0111]
图2展示了不同碳排放强度限制对电力消费的影响。随着碳排放强度控制变得严格，电力消耗的可行域逐渐上升且略有变宽。其上下限分别上升了462.41％和2089.38％。这是因为电力为较为清洁低碳的能源，且其碳排放系数会随着新型电力系统的建设不断下降，因此其消耗比例会在未来大幅增长。
[0112]
综上实施例，本发明能够评估在双碳目标下，人口、经济发展、能源消费结构等各类影响因素的可行域，从而为政府制定经济发展规划和能源消费政策等提供依据。
[0113]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0114]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0115]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0116]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。