一种区域碳排放量预测方法技术

本发明专利技术公开了一种区域碳排放量预测方法，该预测方法步骤如下：将区域内的部门划分为终端部门和转化部门，其中终端部门包含农业、工业、建筑业、交通业、居民生活和其他行业，转化部门包含本地电力生产与外来电力生产；获取区域内各部门能源消费的历史消费数据，构建预测能源消费结构的马尔科夫模型；获取区域内对各部门能源需求起到关键推动因素的历史需求数据，得出各因素的未来变化趋势，构建预测能源需求量的LEAP模型；计算各化石能源的碳排放因子；根据预测的能源消费结构、能源需求量以及各化石能源的碳排放因子，计算出未来该区域内的碳排放量。本发明专利技术的预测方法基于马尔科夫模型和LEAP模型，综合考虑区域资源、历史数据，并衡量政策和经济结构变动的影响。衡量政策和经济结构变动的影响。衡量政策和经济结构变动的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种区域碳排放量预测方法


[0001]本专利技术涉及区域二氧化碳的预测
，具体地说是一种基于马尔科夫模型和LEAP模 型的区域碳排放量预测方法。

技术介绍

[0002]传统的碳排放预测主要采用时间序列模型和数学核算的方法，但是整个区域的碳排放是一个复杂的系统，仅从数据变化中寻找规律，是无法准确衡量政策、经济结构变动带来的影响。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是针对现有技术存在的问题，提供一种基于马尔科夫模型和LEAP模型的区 域碳排放量预测方法。
[0004]本专利技术的目的是通过以下技术方案解决的：
[0005]一种区域碳排放量预测方法，其特征在于：该预测方法步骤如下：
[0006]步骤A、将区域内的部门划分为终端部门和转化部门，其中终端部门包含农业、工业、 建筑业、交通业、居民生活和其他行业，转化部门包含本地电力生产与外来电力生产；
[0007]步骤B、获取区域内各部门能源消费的历史消费数据，构建预测能源消费结构的马尔科 夫模型；
[0008]步骤C、获取区域内对各部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区域碳排放量预测方法，其特征在于：该预测方法步骤如下：步骤A、将区域内的部门划分为终端部门和转化部门，其中终端部门包含农业、工业、建筑业、交通业、居民生活和其他行业，转化部门包含本地电力生产与外来电力生产；步骤B、获取区域内各部门能源消费的历史消费数据，构建预测能源消费结构的马尔科夫模型；步骤C、获取区域内对各部门能源需求起到关键推动因素的历史需求数据和区域内的政策设定目标，得出预测期限内的各关键推动因素的未来需求数据，构建预测能源需求量的LEAP模型；上述关键推动因素指GDP、人口、行业比重、汽车保有量、能源强度、发电效率；步骤D、计算各化石能源的碳排放因子；步骤E、根据预测的未来一定时期内的区域内各部门的能源消费结构、能源需求量以及各化石能源的碳排放因子，计算出未来该区域内的碳排放量。2.根据权利要求1所述的区域碳排放量预测方法，其特征在于：所述步骤B中的预测能源结构的马尔科夫模型包括预测终端部门能源结构的马尔科夫模型和预测转化部门能源结构的马尔科夫模型。3.根据权利要求2所述的区域碳排放量预测方法，其特征在于：预测终端部门能源结构的马尔科夫模型的构建方法为：步骤B11、分别获取六个终端部门的煤炭、石油、天然气和电力的历史消费数据，构建六个终端部门的能源消费结构状态的向量为S
i
(n)＝[S
ic
(n),S
io
(n),S
ig
(n),S
ie
(n)]，其中S
ic
(n)、S
io
(n)、S
ig
(n)、S
ie
(n)分别表示煤炭、石油、天然气和电力在各终端部门的能源消费总量A中所占的比重，S
ic
(n)、S
io
(n)、S
ig
(n)、S
ie
(n)之和为1；步骤B12、对于六个终端部门，各终端部门的能源消费结构从n时刻到n+1时刻的转移概率矩阵P
i
(n)为：式(1)中，主对角线上的元素代表了各类能源消费继续保持原有比例的概率；主对角线外的元素表示该类能源消费向他类能源消费转移的比例概率；步骤B13、确定各终端部门的转移概率矩阵P
i
(n)中的各个元素，再得出各终端部门从初始时刻到n时刻能源消费结构的每步转移概率矩阵P
i
(1)，P
i
(2)...P
i
(n)，根据式(2)确定各终端部门的平均转移概率矩阵P
i
：步骤B14、根据各终端部门的平均转移概率矩阵P
i
，由式(3)预测n+m时刻各终端部门的能源消费结构：S
i
(n+m)＝S
i
(n)
×
P
im
ꢀꢀ
(3)式(3)中，S
i
(n+m)为n+m时刻各终端部门的能源消费结构状态向量；S
i
(n)为n时刻各终端部门的能源消费结构状态向量；P
im
为各终端部门平均转移矩阵的m次方。
4.根据权利要求2所述的区域碳排放量预测方法，其特征在于：预测转化部门能源结构的马尔科夫模型的构建方法为：步骤B21、分别获取两个转化部门的煤炭、石油、天然气与非化石能源的历史消费数据，构建两个转化部门的能源消费结构状态的向量为S
j
(n)＝[S
jc
(n),S
jo
(n),S
jg
(n),S
jn
(n)]，其中S
jc
(n)、S
jo
(n)、S
jg
(n)、S
jn
(n)分别表示煤炭、石油、天然气和非化石能源在各转化部门的能源消费总量A中所占的比中，S
jc
(n)、S
jo
(n)、S
jg
(n)、S
jn
(n)之和为1；步骤B22、对于两个转化部门，各转化部门的能源消费结构从n时刻到n+1时刻的转移概率矩阵P
j
(n)为：式(4)中，主对角线上的元素代表了各类能源消费继续保持原有比例的概率；主对角线外的元素表示该类能源消费向他类能源消费转移的比例概率。步骤B23、确定各转化部门的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭明星，陈鹏，王建军，兰莉，莫阮清，周吉，钱俊良，郝珊珊，
申请(专利权)人：东南大学溧阳研究院，
类型：发明
国别省市：