一种新型碳排放预测模型.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115759335A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211250191.8(22)申请日2022.10.12(71)申请人湖南能源大数据中心有限责任公司地址410004湖南省长沙市天心区万家丽南路二段688号中南总部基地7栋1307(72)发明人刘小海王向阳熊厚辉艾洪山王海啸刘才华毛苗李沛哲马骏李阳刘林平(74)专利代理机构北京鼎德宝专利代理事务所(特殊普通合伙)11823专利代理师钟西飞(51)Int.Cl.G06Q10/04(2023.01)G06Q10/067(2023.01)G06Q50/26(2012.01)权利要求书1页说明书5页附图1页(54)发明名称一种新型碳排放预测模型(57)摘要本发明涉及碳排放监测技术领域，具体涉及一种新型碳排放预测模型，包括能源碳排放预测模型和电力碳排放预测模型，基于能源结构对宏观层面的碳排放数据进行预测，根据能源结构及经济结构演变情景，对全省、各区域及企业的碳排放水平、碳达峰情况进行预测，为政府企业开展碳排放交易提供数据和服务支撑，助力政府企业决策淘汰落后产能、推动低碳转型；以投入产出表、能源平衡表、历年能源价格以及环境统计年鉴等能源供给侧、能源消费侧两方面数据为基础数据，开发能源‑经济‑碳排放动态预测模型，并进行重点行业碳排放预测和减碳潜力分析，实现地区整体碳生产、消耗、可替代资源、减碳渠道等综合维度分析，并对未来趋势进行态势感知和预测。CN115759335ACN115759335A权利要求书1/1页1.一种新型碳排放预测模型，其特征在于：包括：能源碳排放预测模型：lnAI＝0.904Per_income‑0.014(Per_income)2‑0.491information_level+0.776Energy_intensity+0.736Ratio_coal+0.105Ratio_urban+0.195Private_car‑5.278；其中，AI为人均碳排放量，Per_income为人均GDP，(Per_income2)为人均GDP二次项，information_level为信息化发展水平，Energy_intensity为能源强度，Ratio_coal为能源消费煤炭占比，Ratio_urban为城镇化水平，Private_car为人均汽车拥有量；电力碳排放预测模型：lnAI＝1.5471lnPer_income‑0.03(lnPer_income)2++0.9574lnstan_coalcon+0.9960power_intensity+0.3787Ratio_urban‑8.2331；其中，AI为人均电力碳排放量，Per_income为人均GDP，(Per_income2)为人均GDP二次项，ratio_thermal为供电结构(火电占比)，stan_coalcon为标准煤耗，power_intensity为电力消费强度，Ratio_urban为城镇化水平。2.如权利要求1所述的一种新型碳排放预测模型，其特征在于：基于能源碳排放测算模型的回归结果的对比，在参考影响因素是否通过检验以及模型整体拟合程度的基础上，构建能源碳排放预测模型，其中，能源碳排放预测模型采用STIRPAT碳排放预测模型，预测的指标设定为人均二氧化碳排放量，并选取人口规模、人均GDP、城市化率、工业结构、贸易开放度、能源消费结构、人均汽车拥有量、信息化发展水平八个影响因素，初步构建的能源碳排放测算模型如下：2lnAI＝β1Per_income+β2(Per_income)+β3information_1evel+β4Energy_intensity+β5Ratio_coal+β6Ratio_urban+β7Private_car+c其中，AI为人均碳排放量，Per_income为人均GDP，(Per_income)2为人均GDP二次项，information_level为信息化发展水平，Energy_intensity为能源强度，Ratio_coal为能源消费煤炭占比，Ratio_urban为城镇化水平，Private_car为人均汽车拥有量，c为常数项，ln为对数运算符。3.如权利要求1所述的一种新型碳排放预测模型，其特征在于：基于能源碳排放测算模型的回归结果的对比，在参考影响因素是否通过检验以及模型整体拟合程度的基础上，构建电力碳排放预测模型模型，能源碳排放测算模型采用STIRPAT碳排放预测模型，预测的指标设定为人均二氧化碳排放量，并选取人口规模、人均GDP、城市化率、工业结构、贸易开放度、能源消费结构、人均汽车拥有量、信息化发展水平八个影响因素，初步构建的能源碳排放测算模型如下：2lnAI＝β1Per_inc