Исследование по прогнозированию выбросов углерода от электроэнергии населению с учетом динамического коэффициента выбросов энергосистемы

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 5568 (2023) Цитировать эту статью

735 Доступов

Подробности о метриках

На основе подсчитанных коэффициентов выбросов энергосистемы Северо-Китайской энергосистемы создается выборочная база данных по выбросам углекислого газа в сообществе. Модель регрессии опорного вектора (SVR) обучена прогнозировать выбросы углекислого газа в электроэнергетике, которые оптимизируются с помощью генетического алгоритма (GA). В соответствии с результатами разрабатывается общественная система предупреждения о выбросах углекислого газа. Кривая динамического коэффициента выбросов энергосистемы получается путем подбора годовых коэффициентов выбросов углерода. Построена модель прогнозирования выбросов углерода SVR временных рядов, а ГА усовершенствован для оптимизации ее параметров. На примере пекинского сообщества Цаочан на основе кривой потребления электроэнергии и коэффициента выбросов создается база данных образцов выбросов углекислого газа для обучения и тестирования модели SVR. Результаты показывают, что модель GA-SVR хорошо сочетается с обучающей выборкой и тестовой выборкой, а точность прогнозирования тестовой выборки достигает 86%. С учетом модели обучения, представленной в этой статье, прогнозируется тенденция выбросов углекислого газа в результате потребления электроэнергии населением в следующем месяце. Разработана система предупреждения сообщества о выбросах углерода и предложена конкретная стратегия сокращения выбросов углерода сообществом.

На фоне серьезных глобальных климатических проблем и растущего эффекта острова тепла низкоуглеродное развитие стало требованием времени. С ускорением процесса урбанизации Китая численность городских жителей продолжает увеличиваться. Промышленные кластеры ускорили развитие, а потребление энергии и выбросы углекислого газа постоянно растут. Проблема высоких выбросов углекислого газа в городах стала особенно актуальной. Сообщество, особенно густонаселенное, является основной единицей города. С внедрением такой политики, как преобразование угля в электроэнергию, выбросы углекислого газа при электроэнергии становятся все более основными выбросами углерода в сообществе. Прогнозирование выбросов углекислого газа в электроэнергетике показывает большое значение для содействия низкоуглеродной жизни жителей и строительства низкоуглеродных городов.

В последние годы, будучи крупнейшей развивающейся страной, Китай имеет крупную экономику и высокую долю населения. Китай потребляет много ископаемого топлива, и его выбросы углекислого газа быстро растут. Общий объем выбросов углерода постоянно увеличивался после того, как общий объем выбросов углерода в Китае впервые превысил объем выбросов в США в 2008 году. Китай стал крупнейшим источником выбросов углерода, поскольку его общий объем выбросов углерода увеличился вдвое, чем в Соединенных Штатах в 2019 году. Чтобы решить проблему глобального потепления и сократить выбросы парниковых газов, низкоуглеродное развитие стало консенсусом во всем мире. В 2014 году Китай впервые предложил план пика выбросов углерода до 2030 года в Совместной декларации США и Китая об изменении климата и объявил цели Китая по достижению пика выбросов углерода и углеродной нейтральности в 2020 году. В то же время, в январе 2022 года, Государственный совет издал 14-ю «Пятерку» -Годовой план по энергосбережению и комплексному плану работ по сокращению выбросов, который усовершенствовал политические механизмы, развернул ключевые проекты и уточнил краткосрочные цели Китая по сокращению выбросов.

Чтобы служить национальной цели по сокращению выбросов углекислого газа, модели и решения для прогнозирования выбросов углекислого газа стали предметом исследований ученых в стране и за рубежом. В настоящее время имеется больше прогнозов1,2,3 по выбросам углекислого газа в рамках определенной отрасли. В энергетике выбросы углекислого газа обычно прогнозируются с учетом экономических аспектов и аспектов энергопотребления. Исследователи провели серию исследований, основанных на влияющих факторах выбросов углерода4,5, регрессионных моделях6,7, моделях системной динамики8,9,10 и нелинейных моделях11,12. Например, что касается влияющих факторов, Хэ и др.13 отметили, что выбросы углекислого газа в энергетическом секторе составляют более 40% от общего объема выбросов в Китае. Они изучили факторы, влияющие на выбросы углекислого газа в энергетическом секторе Китая как на национальном, так и на провинциальном уровне, при этом экономический рост является основным драйвером, а интенсивность энергопотребления, энергоемкость производства тепловой энергии и структура энергетики являются основными сдерживающими факторами. Сунь Вэй и др.14 использовали стохастический граничный анализ для отбора факторов, влияющих на интенсивность выбросов углерода с точки зрения эффективности выбросов углерода, и построили модель прогнозирования интенсивности выбросов углерода на основе факторного анализа и машины экстремального обучения. МакКиббин и др.15 приняли подход, разработанный с использованием многострановой модели G-Cubed, в которой экономическая структура и результаты выбросов определялись одновременно. Основа прогнозирования выбросов должна быть сосредоточена на меняющихся во времени источниках экономического роста и структуре мировой экономики.