【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,全球能源危機(jī)也日益嚴(yán)重,尤其是以石油和煤炭等化石燃料為主的電力行業(yè),每年需要消耗大量的能源,這不僅導(dǎo)致了全球變暖,也加劇了環(huán)境污染的步伐。因此,傳統(tǒng)電力企業(yè)如何向低碳智能電網(wǎng)過渡,轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的高碳、高污染的發(fā)電結(jié)構(gòu),提高可再生能源發(fā)電的比例,減少一次能源的消耗,從而降低碳排放,成為了全球電力行業(yè)亟待解決的首要問題,并對(duì)實(shí)現(xiàn)低碳效益有著重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義�；鹆Πl(fā)電企業(yè)低碳效益的影響因素眾多,而國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中又缺乏對(duì)關(guān)鍵因素的量化分析。因此,本研究在電源電碳特性分析的基礎(chǔ)上,提出了三種發(fā)電模式和碳排放的關(guān)系;然后,闡述了進(jìn)行低碳效益因素分析的必要性和選取原則;最后,概括了低碳效益的主要因素,并根據(jù)國(guó)際能源網(wǎng)的研究結(jié)論,提取了低碳效益的三個(gè)關(guān)鍵因素。可再生能源發(fā)電和低碳技術(shù)的應(yīng)用,在傳統(tǒng)電網(wǎng)進(jìn)行智能電網(wǎng)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型過程中起著關(guān)鍵性的作用。首先,結(jié)合NAR動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)低碳效益的關(guān)鍵因素進(jìn)行了量化分析,并與一次、二次指數(shù)平滑法和回歸分析進(jìn)行比較研究,結(jié)果表明:當(dāng)相關(guān)參數(shù)設(shè)置為:訓(xùn)練,驗(yàn)證,測(cè)試集所占比例分別為70%,15%,15%,隱含層10個(gè),輸入和輸出1個(gè),延時(shí)階數(shù)為3個(gè)時(shí),NAR動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)擬合效果更好;繼而以2017年為基準(zhǔn)年,預(yù)測(cè)了2018-2020年貴州省火力發(fā)電企業(yè)的低碳效益,分別用CER和EUA兩種計(jì)價(jià)方式得:1.29(1.50)、2.80(3.26)、4.95(5.76)億元。其次,根據(jù)低碳綜合效益模型,在滿足碳配額和供需平衡的約束條件下,預(yù)測(cè)了2020年貴州省發(fā)電行業(yè)的低碳綜合效益;當(dāng)無(wú)出售碳排放權(quán)和政策補(bǔ)貼收入時(shí),2020年最大化低碳綜合效益為7.33億元,此時(shí)可再生和不可再生能源發(fā)電的最優(yōu)占比為40.01%和59.99%;當(dāng)有出售碳排放權(quán)和政策補(bǔ)貼收入時(shí),可再生和不可再生能源發(fā)電的最優(yōu)占比不變,但2020年最大化低碳綜合效益為162.21(175.59)億元。最后,根據(jù)研究結(jié)論對(duì)貴州省政府和電網(wǎng)公司提出了幾點(diǎn)政策性建議。
【圖文】：

研究路線

圖 4.1 NAR 動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ( ) = ( ( ) ( )， ， ( )) （4-1其中，d 是延時(shí)階數(shù)， ( )是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。從式中可知 ( )的取值由( ( ) ( )， ， ( )的取值所決定的，即象征該模型承認(rèn)數(shù)據(jù)發(fā)展的延續(xù)性，，能用以往的值來(lái)
【學(xué)位授予單位】：貴州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F426.61;X322

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 梁軍;;淺談市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)背景下的火力發(fā)電企業(yè)如何降本增效[J];環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)w

本文編號(hào)：2592007