本文關(guān)鍵詞：基于STIRPAT模型的發(fā)電側(cè)碳排放預(yù)測(cè)研究

  更多相關(guān)文章： 發(fā)電側(cè)碳排放 STIRPAT模型 Logistic模型 IOWHA算子

【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和工業(yè)化進(jìn)程的進(jìn)一步加快,氣候變暖效應(yīng)不斷加劇,溫室氣體排放已成為關(guān)注的熱點(diǎn),節(jié)能減排問題已經(jīng)成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)可持續(xù)發(fā)展中需要迫切解決的問題。二氧化碳對(duì)溫室效應(yīng)的貢獻(xiàn)最為明顯,是導(dǎo)致大氣變暖的首要溫室氣體,減少二氧化碳排放對(duì)緩解全球氣候變暖至關(guān)重要。而在溫室氣體排放中,能源相關(guān)的產(chǎn)業(yè)排放最為明顯,尤其是電力行業(yè)的碳排放。電力是主要的二次能源,電力的生產(chǎn)需要充足的一次能源作為支撐,在電力生產(chǎn)的過程中會(huì)產(chǎn)生大量的溫室氣體。發(fā)電側(cè)碳排放主要來源于火力發(fā)電,因?yàn)榛鹆Πl(fā)電過程中使用了化石能源。本文主要通過計(jì)算火力發(fā)電所產(chǎn)生的二氧化碳排放量來對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行核算,核算完成后分析影響發(fā)電側(cè)碳排放的因素,同時(shí)對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè),在分析與預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上提出發(fā)電側(cè)的減排策略。本文對(duì)核算方法進(jìn)行比較的基礎(chǔ)上,確定利用基于能源平衡表的直接計(jì)算法對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行核算,同時(shí)對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放的特征進(jìn)行分析,分析結(jié)果顯示,發(fā)電側(cè)二氧化碳排放量呈持續(xù)上升趨勢(shì),單位發(fā)電二氧化碳排放量總體呈下降趨勢(shì)。利用擴(kuò)展的STIRPAT模型和嶺回歸對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放的影響因素,包括人口、城市化水平、人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)增加值、標(biāo)準(zhǔn)煤耗和發(fā)電結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。嶺回歸結(jié)果顯示,人口對(duì)發(fā)電側(cè)二氧化碳排放量的影響最為顯著,其次是城市化水平,而人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和發(fā)電結(jié)構(gòu)對(duì)于發(fā)電側(cè)碳排放的影響較小。利用STIRPAT模型和Logistic模型對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè),然后利用IOWHA算子進(jìn)行賦權(quán),從而用這種組合預(yù)測(cè)的方法對(duì)發(fā)電側(cè)碳排放進(jìn)行更精確的預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示,2020年發(fā)電側(cè)二氧化碳排放量會(huì)達(dá)到450209萬噸。根據(jù)各影響因素的參數(shù)設(shè)置情況和情景設(shè)置情況,構(gòu)成了8種情景,對(duì)每種情景進(jìn)行了預(yù)測(cè)與分析。根據(jù)發(fā)電側(cè)碳排放影響因素分析結(jié)果和情景分析結(jié)果提出了發(fā)電側(cè)相應(yīng)的減排策略。
【關(guān)鍵詞】：發(fā)電側(cè)碳排放 STIRPAT模型 Logistic模型 IOWHA算子
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：X322;F426.61
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 選題背景及其意義10-11
• 1.2 文獻(xiàn)綜述11-12
• 1.2.1 國(guó)外相關(guān)研究的現(xiàn)狀11
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)相關(guān)研究的現(xiàn)狀11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及技術(shù)路線12-13
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.3.2 技術(shù)路線13
• 1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)13-14
• 1.5 本章小結(jié)14-15
• 第2章 發(fā)電側(cè)碳排放核算及特征分析15-22
• 2.1 我國(guó)電力發(fā)展情況15-17
• 2.1.1 電力結(jié)構(gòu)情況15-16
• 2.1.2 電力消費(fèi)情況16-17
• 2.2 發(fā)電側(cè)碳排放核算17-20
• 2.2.1 核算方法17-18
• 2.2.2 發(fā)電側(cè)碳排放核算18-20
• 2.3 發(fā)電側(cè)碳排放特征分析20-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第3章 發(fā)電側(cè)碳排放影響因素分析22-32
• 3.1 影響因素分析模型22-27
• 3.1.1 STIRPAT模型22
• 3.1.2 擴(kuò)展的STIRPAT模型22-27
• 3.2 嶺回歸分析27-30
• 3.2.1 最小二乘估計(jì)27-28
• 3.2.2 嶺回歸結(jié)果28-30
• 3.3 回歸結(jié)果分析30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 發(fā)電側(cè)碳排放預(yù)測(cè)32-44
• 4.1 發(fā)電側(cè)碳排放預(yù)測(cè)模型32-34
• 4.1.1 GM(1, 1)模型32-33
• 4.1.2 回歸模型33
• 4.1.3 Logistic模型33-34
• 4.2 影響因素的預(yù)測(cè)34-37
• 4.2.1 人口的預(yù)測(cè)34
• 4.2.2 城市化水平的預(yù)測(cè)34-35
• 4.2.3 人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和第二產(chǎn)業(yè)增加值的預(yù)測(cè)35-36
• 4.2.4 標(biāo)準(zhǔn)煤耗的預(yù)測(cè)36
• 4.2.5 發(fā)電結(jié)構(gòu)的預(yù)測(cè)36-37
• 4.3 基于組合預(yù)測(cè)模型發(fā)電側(cè)碳排放預(yù)測(cè)37-43
• 4.3.1 基于STIRPAT模型的發(fā)電側(cè)碳排放單項(xiàng)預(yù)測(cè)37-38
• 4.3.2 基于Logistic模型的發(fā)電側(cè)碳排放單項(xiàng)預(yù)測(cè)38-39
• 4.3.3 基于IOWHA算子的發(fā)電側(cè)碳排放組合預(yù)測(cè)39-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第5章 發(fā)電側(cè)碳排放的情景分析及減排策略44-51
• 5.1 情景設(shè)定44-46
• 5.1.1 情景參數(shù)設(shè)置44-45
• 5.1.2 情景描述45-46
• 5.2 情景預(yù)測(cè)46-47
• 5.3 減排策略47-50
• 5.3.1 轉(zhuǎn)變城市發(fā)展模式48
• 5.3.2 調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)48
• 5.3.3 調(diào)整發(fā)電結(jié)構(gòu)48-49
• 5.3.4 降低發(fā)電煤耗49-50
• 5.4 本章小結(jié)50-51
• 第6章 研究成果和結(jié)論51-52
• 參考文獻(xiàn)52-56
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果56-57
• 致謝57-58
• 附錄58

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本文編號(hào)：955695