一种碳排放影响因素分析与指标评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种碳排放影响因素分析与指标评估方法及装置，其技术特点是：以对数关系形式推导碳排放与影响因素的函数关系，运用单位根检验各变量平稳性；针对时序数据采用广义矩分位数量化回归分析方法，分析碳排放与环境系统与技术创新的相互作用及变量之间的量化关系；根据碳排放源、碳汇计算模型构建碳平衡综合评估指数模型，评估地区复合生态系统中碳排放同自然生态系统碳吸收的关系，指导地区低碳发展转型路径。本发明专利技术通过广义矩算法限制分位数量化回归模型加权绝对数，将误差条件降到最低，以便对所选分位数中的正残差和负残差进行不同的加权，使得相关变量之间的相互作用及其与碳排放的量化影响关系更加清晰准确。其与碳排放的量化影响关系更加清晰准确。

【技术实现步骤摘要】
一种碳排放影响因素分析与指标评估方法及装置


[0001]本专利技术属于电力系统
，尤其是一种碳排放影响因素分析与指标评估方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，考虑到单位根检验中固定效应模型只能近似说明自变量对因变量的平均影响，而不能估计不同程度点的影响。采用分位数回归模型可以解决这一不足，该模型可以详细测量二氧化碳排放对其他自变量的影响，但是由于分位数量化回归模型加权绝对数较大，并且需要满足误差项的表达是相同的这种限制性假设，因此，该分位数量化回归模型实用性不强。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种碳排放影响因素分析与指标评估方法及装置，解决传统分位数量化回归模型加权绝对数较大，并且需要满足误差项的表达是相同的这种限制性假设的问题。
[0004]本专利技术解决现有的技术问题是采取以下技术方案实现的：
[0005]一种碳排放影响因素分析与指标评估方法，包括以下步骤：
[0006]步骤1、以对数关系形式推导碳排放与影响因素的函数关系，运用单位根检验各变量平稳性；
[0007]步骤2、针对时序数据采用广义矩分位数量化回归分析方法，分析碳排放与环境系统与技术创新的相互作用及变量之间的量化关系；
[0008]步骤3、根据碳排放源、碳汇计算模型构建碳平衡综合评估指数模型，评估地区复合生态系统中由于人类生产生活活动所导致的碳排放同自然生态系统碳吸收的关系，指导地区低碳发展转型路径。
[0009]而且，所述影响因素包括经济发展、能源构成、人口组成、环境系统和技术创新。
[0010]而且，所述步骤1的具体实现方法包括以下步骤：
[0011]步骤1.1、以对数关系形式推导得到碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统、技术创新的函数关系为：
[0012]CO2e
t
＝η0+η1ln INDS
t
+η2ln EI
t
+η3ln CI
t
+η4ln ECG
t
+η5ln GCF
t
+ε
t
[0013]式中，CO2e
t
表示二氧化碳排放量，INDS
t
表示人口组成，EI
t
表示能源构成，CI
t
表示技术创新，ECG
t
表示经济发展，GCF
t
表示环境系统式，t为时间，η0，η1，η2，η3，η4，η5为模型系数，上述模型系数为常数，ε
t
是误差项；
[0014]步骤1.2、利用如下单位根检验证明变量的平稳性：
[0015][0016]式中，t表示时间下标，ΔC
t
表示t时刻随机趋势误差项，λ。表示位移项，T表示线性
趋势，τ。表示线性趋势相关系数，U
t
‑1表示滞后项，τ1表示滞后项的系数，ΔC
t
‑1表示t
‑
1时刻随机趋势误差项，λ
l
表示自回归系数，l＝1，2，...，k，μ
t
表示白噪声。
[0017]而且，所述步骤2采用广义矩分位数量化回归分析方法，将碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统、技术创新的相互作用及变量之间的量化关系表示如下：
[0018][0019]式中，CO2e
t
表示二氧化碳排放量，INDS
t
表示人口组成，EI
t
表示能源构成，CI
t
表示技术创新，ECG
t
表示经济发展，GCF
t
表示环境系统式，t为时间，分别是分位回归估计系数，取值范围为0.1～0.9，ε
t
是误差项。
[0020]而且，所述步骤3的具体实现方法包括以下步骤：
[0021]步骤3.1、将用地类型分为：湿地、水体、海域、森林和农田，根据不同用地类型构建如下碳汇计算模型：
[0022][0023]其中，CS
i
分别代表不同用地类型的碳吸收量，i代表不同用地类型，A
i
代表不同用地类型的面积，R
i
分别代表不用地类型的单位面积固碳速率；
[0024]步骤3.2，根据碳排放源及碳汇计算模型构建如下碳平衡综合评估指数模型：
[0025][0026]其中，CBI为碳平衡指数，CO2e
t
表示二氧化碳排放量。
[0027]一种碳排放影响因素分析与指标评估装置，包括碳排放建模模块、碳排放模型参数量化模块和碳排放指标评估模块：
[0028]碳排放建模模块：通过以对数关系形式推导碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统、技术创新的函数关系，并运用单位根检验各变量平稳性；
[0029]碳排放模型参数量化模块：针对碳排放模型输出时序数据采用广义矩分位数量化回归分析方法，分析碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统、技术创新的相互作用及变量之间的量化关系；
[0030]碳排放指标评估模块：基于二氧化碳排放量化推导结果，结合地区碳汇数据，构建碳平衡综合评估指数模型，进行碳排放指标评估。
[0031]本专利技术的优点和积极效果是：
[0032]1、本专利技术设计合理，其根据广义矩分位数量化回归模型分析碳排放与各变量之间的相关系数与概率，通过广义矩算法限制分位数量化回归模型加权绝对数，将误差条件降到最低，以便对所选分位数中的正残差和负残差进行不同的加权，使得相关变量之间的相互作用及其与碳排放的量化影响关系更加清晰准确。
[0033]2、本专利技术非常适合于评估碳排放的量化影响，并基于这一量化关系，用以定量评估碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境碳汇与技术创新之间的相关性，进而提出一种碳平衡综合评估指标，根据碳平衡指标动态变化过程，评估地区低碳发展过程，指导碳中和碳达峰的具体实践及低碳化生产生活方式及转型路径。
具体实施方式
[0034]以下结合实施例对本专利技术做进一步详述。
[0035]一种碳排放影响因素分析与指标评估方法，包括以下步骤：
[0036]步骤1、以对数关系形式推导碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统与技术创新等影响因素的函数关系，运用单位根检验各变量平稳性。
[0037]本步骤的具体实现方法包括：
[0038]步骤1.1，运用单位根检验各变量平稳性，使用以下模型表示碳排放与各变量之间的函数关系：
[0039]CO2e
t
＝f(INDS
t
，EI
t
，CI
t
，ECG
t
，GCF
t
)
ꢀꢀ
(1)
[0040]式(1)中CO2e
t
表示二氧化碳排放量，INDS本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种碳排放影响因素分析与指标评估方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、以对数关系形式推导碳排放与影响因素的函数关系，运用单位根检验各变量平稳性；步骤2、针对时序数据采用广义矩分位数量化回归分析方法，分析碳排放与环境系统与技术创新的相互作用及变量之间的量化关系；步骤3、根据碳排放源、碳汇计算模型构建碳平衡综合评估指数模型，评估地区复合生态系统中由于人类生产生活活动所导致的碳排放同自然生态系统碳吸收的关系，指导地区低碳发展转型路径。2.根据权利要求1所述的一种碳排放影响因素分析与指标评估方法，其特征在于：所述影响因素包括经济发展、能源构成、人口组成、环境系统和技术创新。3.根据权利要求1或2所述的一种碳排放影响因素分析与指标评估方法，其特征在于：所述步骤1的具体实现方法包括以下步骤：步骤1.1、以对数关系形式推导得到碳排放与经济发展、能源构成、人口组成、环境系统、技术创新的函数关系为：CO2e
t
＝η0+η1ln INDS
t
+η2ln EI
t
+η3ln CI
t
+η4ln ECG
t
+η5ln GCF
t
+ε
t
式中，CO2e
t
表示二氧化碳排放量，INDS
t
表示人口组成，EI
t
表示能源构成，CI
t
表示技术创新，ECG
t
表示经济发展，GCF
t
表示环境系统式，t为时间，η0,η1,η2,η3,η4，η5为模型系数，上述模型系数为常数，ε
t
是误差项；步骤1.2、利用如下单位根检验证明变量的平稳性：式中，t表示时间下标，ΔC
t
表示t时刻随机趋势误差项，表示位移项，T表示线性趋势，表示线性趋势相关系数，U
t
‑1表示滞后项，τ1表示滞后项的系数，ΔC
t
‑1表示t
‑
1时刻随机趋势误差项，λ
l
...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏琪，施晓辰，王海波，迟福建，李桂鑫，王哲，孙阔，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：