【LEAP模型】能源环境发展及碳排放建模预测及不确定性分析
? ? ? ? ?在國家“3060”碳達峰碳中和的政策背景下，如何尋求經濟-能源-環境的平衡有效發展是國家、省份、城市及園區等不同級別經濟體的重要課題。根據國家政策、當地能源結構、能源技術發展水平以及相關碳排放指標制定合理有效的低碳能源發展規劃需要以科學準確的能源環境發展預測模型為支撐，定量預估節能減排等政策效果。 ?
? ? ? ? 采用部門分析法建立的LEAP（Long Range Energy Alternatives Planning System/ Low emission analysis platform，長期能源可替代規劃模型）是一種自下而上的能源-環境核算工具，由斯德哥爾摩環境研究所和美國波士頓大學聯合研發。該模型與情景分析法緊密結合，可用于預測不同發展條件下中長期能源供應、能源供應轉換、能源終端需求及污染氣體排放（溫室氣體CO2等），綜合考慮人口、經濟發展、交通運輸周轉量、技術、價格等因素對能源-環境發展的影響。?
? ? ? ? ?LEAP模型允許研究者根據研究目的、數據可獲取度、研究對象特點等靈活構建模型結構，十分適用于能源數據不全面情況，現已廣泛應用于國家、區域、部門、行業的能源戰略研究中。掌握該模型不僅有助于高校及科研院所工作人員從事能源系統評價診斷、低碳節能發展技術研判等能源系統工程相關工作，也可為政府決策提供技術支持。特別是可應用于風光儲、氫能一體化利用策略在全社會能源供應系統中的作用、電動汽車對終端能源需求及碳排放的影響等熱點問題。
? ? ? ?本文旨在幫助科研及相關工作者快速掌握LEAP模型操作及應用，結合實例來全面掌握能源供應轉換、能源需求及碳排放預測中的基礎數據搜集及處理、能源平衡表核算、模型框架構建、模型操作、情景設計、結果分析、優化、預測結果不確定性分析等
? ? ? ? 以國內典型能源輸入型省份、城市為例，深入淺出的介紹不同級別對象時根據數據結構構建合適的能源生產、轉換、消費及碳排放預測模型，根據研究目的合理設計情景以量化不同低碳化能源發展政策效果，并采用蒙特卡洛法進行了預測結果的不確定性分析。結合軟件自帶例子，對關鍵部門及重點關注技術，如工業能源消耗、交通部門碳排放、新能源發電系統及發電成本最優化等，也進行了重點解析示范。理論與操作緊密結合有助于學員快速掌握模型使用并可靈活套用于自身研究中。
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能源需求及碳排放預測方法
投入產出法? ? 系統動力學模型? ? ?灰色系統理論? ? ?計量經濟分析法? ? ? 神經網絡模型? ? ?
部門分析法：LEAP模型為代表，模型結構如下
-能源需求為活動水平和活動強度之積
?其中ED是總的能源需求量，AL是活動水平，EI是能源強度；i，j 和 k分別代表不同的部門、設備和燃料。
LEAP軟件操作基礎
?LEAP軟件安裝與注冊
LEAP軟件設置、主要模塊及基本操作
LEAP軟件模型構建基本原理和數據結構
情景分析法
介紹情景分析法原理及其與LEAP模型的結合使用。
能源及碳排放數據獲取方式
經濟、人口：統計年鑒
能源：行業年鑒、統計年鑒能源篇、政府報告、電力消費、發展規劃、標準規范等
溫室氣體排放：統計年鑒、技術標準、實驗數據、文獻報告等
結合情景分析法的基本能源供應、需求及排放預測模型構建
案例整體描述
基本參數設置：標準單位（標噸煤、凈現值）、基年、基期、參考情景等
需求側模型構建 -需求樹形圖繪制
-基年賬戶數據錄入：城鎮居民及農村家庭能源消費數據（家庭數及各能源品種消費強度）
-參考情景創建：預測年內人口結構及能源消費強度變化率
以圖表方式查看結果
供應側模型構建
-能源輸入、轉化模型框架圖繪制
-基年賬戶數據錄入：發電、輸配電、天然氣輸配等模塊設置
-參考情景創建：電廠建設、發電效率、能源運輸效率等年度變化情況
-查看各發電方式電力貢獻率等結果
溫室氣體及其他空氣污染物排放模型構建
-污染物排放因子錄入及TED數據庫使用
-查看各大氣污染物預測結果
能源流動情況診斷
-基于能源流動圖分析該案例能源供應、消費及排放現狀
-研判參考情景下能源及排放發展態勢
量化節能政策效果：電力需求側管理情景分析
-節能政策：高效照明、輸配電損失減少、電力系統負荷系數改進
-輸入各節能措施下能源強度的預測年內變化率
-查看結果并與參考情景結果比較
不同部門、情景下的細化需求側模型構建
細化需求側部門模型：工業、交通及商業建筑
工業 -細化為能源密集型產業（鋼鐵和制漿造紙）和其他所有行業
-基年賬戶數據錄入：活動水平（產值或產量）、活動強度（過程熱、電力、油氣煤等化石能源消耗強度）
-參考情景創建：使用Time Series Wizard設置各參數預測年變化情況
-結果查看及分析
交通部門
-細化為客運交通（小汽車、公共汽車及鐵路）及貨運交通（公路貨運及鐵路貨運）
-基年賬戶數據錄入：活動水平（周轉量、運輸里程）、活動強度（單位里程耗油量、能源強度）
-參考情景創建：周轉量、轎車占比以及人均貨運需求增長率、能源效率提高率
-結果查看及分析
商業建筑
-細化為多種燃料和技術下的采暖、制冷、供電等有效能源分析
-基年賬戶數據錄入：活動水平（建筑面積）、活動強度（終端能源消費等價熱值、供熱技術效率）、燃料消費比例等
-參考情景創建：建筑面積、能源強度及供熱技術效率變化率
-結果查看及分析
總體能源需求分析
-分部門、子部門、能源品種、年份、情景下能源需求預測
不同能源品種、情景下的細化供應側模型構建
細化能源轉換模型：木炭生產、電力、煉油和煤炭開采
炭生產
-建立標準模塊：炭產量、不同技術轉換效率
電力生產
-調整發電系統容量以配合電量需求：水電、煤電、燃油發電
煉油
-煉油廠效率、產品種類及各產品產量
煤炭開采
-煤炭開采能力、煤礦廠效率
資源
-區分生產資源、進口資源
-區分化石燃料儲備、可再生能源產量
能源系統圖、能源平衡表分析比較
?案例能源供應、轉換、需求及排放現狀分析
數據搜集及模型結構劃
基年能流圖繪制?
?情景設置 -基礎情景：能源需求在過去的基礎上自然發展(BS)
-不同經濟增速情景：高、低經濟增長速度(HGDP、LGDP)
-不同產業結構情景：高、低第二產業占比(HIS、LIS)
-節能情景：技術進步及設備升級引起的能源強度降低(ES)
-綜合情景：綜合考察GDP增速、第二產業占比及能源強度變化(MBS、MSS)
結果對比
-定量分析GDP增速、產業結構及節能目標對該市能源需求的影響
-重點部門節能政策效果量化
-能源發展情況研判及政策建議
交通運輸部門燃料消耗及溫室氣體排放建模?
基本參數和結構設置
基年賬戶數據錄入
-轎車、運動多功能車（SUV）數量（分為柴油車、汽油車、混合動力車及電動車）
-車輛年齡及庫存銷售量函數關系
-車輛耗油量及耗油量與車輛年齡關系 -車輛行駛里程數
基年賬戶排放因子錄入
-二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳及可吸入顆粒
-根據各車型輸入其排放因子
參考情景設置（BAU）
-無新政策減少燃料使用及排放 -預測年內各參數變化率?
政策情景設置
-燃油經濟性提高（Improved fuel economy）
-混合動力電動汽車、電動汽車市場占有率提升(Hybrid)
-柴油轎車和柴油SUV車市場占有率提升（Diesel）
-新尾氣排放標準（Tailpipe Emissions Standard）
-轎車推廣力度高于SUV(Fewer SUVS)
-組合情景（Combined）
結果分析
LEAP模型成本效益分析?
成本分類：需求、轉換、一次能源及輸入能源、外部環境
-能源需求的資本成本、運行和維護成本，能源節約的成本
-能源轉換資本成本、固定成本、運行及維護成本
-本土資源的成本
-進、出口燃料的成本
-污染物排放的外部成本 -用戶自定義成本等
系統邊界及經濟參數單位設置
政策情景創建
-高效照明
-節能冰箱
-壓縮天然氣公交車
-天然氣和可再生能源
-工業效率
各情景成本數據輸入
-技術滲透 -技術性能 -技術成本
成本效益結果分析
以最小發電成本為例的LEAP優化模型構建
在轉換模塊下輸入發電數據
-成本
-裝機容量
-系統負荷曲線
-規劃儲備余額
-效率 -發電技術類型
-各技術排放因子
導入小時負載數據建立載模型
-時間片段
-每小時的點子表格數據（EXCEL）
-年度變化
-系統能源負荷曲線?
多技術類型情景設置
-僅天然氣
-僅核能
-僅水力
-僅風能
-僅光伏光熱
-僅燃煤
結果查看
-社會成本
-裝機容量
-結合環境等外部價值
使用優化算法確定最低成本情景
-OSeMOSYS優化模型
選擇優化變量及優化情景
?關鍵變量預測年內變化趨勢預測
平均增長率法
計量經濟學模型：ARIMA模型等
人口預測模型：Leslie模型
預測結果不確定性分析：蒙特卡洛法
構建函數，確定估計變量和需求參數
確定參數的概率分布，包括正態分布、對數正態分布等
水晶球等軟件模擬
某省份LEAP模型能源需求預測實例操作
案例能源情況分析?
案例能源需求結構樹繪制
農業部門、工業部門、建筑部門、交通運輸部門、其他服務業部門及居民生活部門。 其中工業部門細分為六大高耗能部門和工業其它部門；交通運輸部門分為貨運部門及客運部門?
計量經濟學等模型的使用
情景設置
基準情景
人口增長情景
節能情景
情景結果比較
基礎情景預測結果不確定性分析
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【LEAP模型】能源环境发展及碳排放建模预测及不确定性分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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