一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法及系统，方法包括，获取碳市场历年碳配额；对目标地区年度能源消费与碳排放数据分析；将重点排放行业纳入年度能耗与碳排放进行数据分析；耦合第一与第二数据分析的关键参进行对比分析，关键参数包括，碳排放强度和能源强度；将第一与第二数据分析的关键参带入建立基于碳配额的灰色关联模型；依据灰色关联模型建立城市渐近设计的判断函数，依据判断函数分类得到规划方法。本发明专利技术结合城市的产业特点进行碳排放数据收集分析，同时结合碳市场碳配额交易的经济数据，综合对其城市渐进式发展进行规划。发展进行规划。发展进行规划。

【技术实现步骤摘要】
一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法及系统


[0001]本专利技术涉及碳排放管理
，尤其涉及一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法及系统。

技术介绍

[0002]二氧化碳是全球能源生产、工业制造、交通运输和居民生活过程中最重要的排放物。目前由于二氧化碳的排放带了全球平均气温升高、生态气候异常等一系列问题，因此也采取了控制二氧化碳排放的一系列行动。
[0003]而目前，碳市场建设刚刚起步，缺少能够准确利用碳市场协调城市规划发展的方法。尤其是低碳城市的发展没有明确的道路可循。且由于各城市组成、地理位置、能源使用等均存在特异性，因此需要结合城市工业的特点，才能更加准确地对其碳排放情况进行评价。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。因此，本专利技术提供了一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法解决目前缺少能够准确利用碳市场协调城市规划发展的方法，尤其是低碳城市的发展没有明确的道路可循，且由于各城市组成、地理位置、能源使用等均存在特异性，没法准确评价碳排放量值的问题
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，包括：
[0008]获取碳市场历年碳配额；
[0009]对目标地区年度能源消费与碳排放进行第一数据分析；
[0010]将重点排放行业纳入年度能耗与碳排放进行第二数据分析；
[0011]耦合第一与第二数据分析的关键参数进行对比分析，所述关键参数包括，碳排放强度和能源强度；
[0012]将第一与第二数据分析的关键参数带入基于碳配额的灰色关联模型；
[0013]依据灰色关联模型建立城市渐近设计的判断函数，依据判断函数分类得到规划方法。
[0014]作为本专利技术所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法的一种优选方案，其中：对目标地区年度能源消费与碳排放进行第一数据分析，
[0015]其中，所述能源消费与碳排放数据，包括，
[0016]碳排放总量T、能耗总量N、单位能耗的碳排放系数δ、碳排放强度μ、能源强度θ以及能源消费弹性系数γ。
[0017]所述第一数据分析，包括，
[0018]历年目标地区工业规模以上工业能源消费结构分析；
[0019]历年目标地区能源消费总量和能源强度计算；
[0020]历年目标地区碳排放总量和碳排放强度计算。
[0021]作为本专利技术所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法的一种优选方案，其中：所述重点排放行业包括，电力、建材、钢铁、化工、石化、航天、有色和造纸；
[0022]所述第二数据分析，包括，
[0023]历年目标地区重点排放行业的能耗总量计算及碳排放总量计算，年均碳排放及年均能耗值计算，年均碳排放强度及年均能源强度计算，重点排放行业单位能耗的碳排放系数。
[0024]作为本专利技术所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法的一种优选方案，其中：耦合第一与第二数据分析的关键参数进行对比分析，包括，
[0025]目标碳排放强度和能源强度的数据分析；
[0026]目标地区重点排放行业的碳排放强度和能源强度(θ)数据分析；
[0027]对历年数据进行对比，通过对比目标地区重点排放行业在能源强度和碳排放强度两个层面上的数据差异与变化，得到能耗与碳排放之间的关联信息。
[0028]作为本专利技术所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法的一种优选方案，其中：将第一、第二数据分析的关键参数带入建立基于碳配额的灰色关联模型，包括，
[0029]确定分析序列，设因变量数据构成参考序列X0′
为试点碳市场碳排放权交易的年均价格，各自变量因素构成比较序列
[0030]X
i
′
(i＝1，2，...，n)
[0031]其中，X
i
′
＝(X
i
′
(1)，X
i
′
(2)，...，X
i
′
(N))
T
，i＝0，1，2，...，n，N为变量序列的长度；自变量X
i
′
包括，目标地区碳排放总量、重点排放行业排放总量、目标地区能源消费总量、重点排放行业能源消费总量、省/市碳排放强度、重点排放行业碳排放强度、目标地区能源消费强度、重点排放行业能源消费强度；
[0032]对变量序列进行无量纲化；
[0033]算各比较序列与最优参考序列间的绝对差列、最大差和最小差；
[0034]计算比较序列与最优参考序列之间的关联系数，对绝对差值阵中数据做变换；
[0035]计算关联度并排序。
[0036]作为本专利技术所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法的一种优选方案，其中：依据灰色关联模型建立城市渐近设计的判断函数，并依据判断函数分类得到规划方法，包括，
[0037]控能耗模式的判断函数，
[0038]定义f1为以碳价为目标函数的控能耗关联度判断函数；
[0039]定义三个不同关联度的阶段f1≤0.5、0.5＜f1≤0.6、f1＞0.6为低碳城市控能耗的三个渐进规划阶段；
[0040]其中，针对f1＞0.6的行业能源强度：给定同一减排目标，引入碳价以及市场型政策工具；针对0.5＜f1≤0.6之间的行业能源强度：结合命令控制型与市场型政策工具抑制能源消费；针对f1≤0.5的行业能源强度：给予命令控制型手段来抑制能源消费；
[0041]控碳排放模式的判断函数，
[0042]定义f2为以目标地区总碳排放量为目标函数的控排放关联度判断函数；
[0043]定义三个不同关联度的阶段f2≤0.7、0.7＜f2≤0.8、f2＞0.8为低碳城市控排放的三个渐进规划阶段；
[0044]针对f2＞0.8的行业碳排放量：给定同一减排目标减少目标地区的碳排放；针对0.7＜f2≤0.8的行业碳排放量：结合命令控制型与市场型政策工具来控制碳排放，进而促进目标地区碳排放减少；针对f2≤0.7的行业碳排放量：f2≤0.7的行业碳排放量与目标地区碳排放量的关联度较低，需要命令控制型工具来抑制碳排放。
[0045]第二方面，本专利技术提供了一种低碳城市多能源协同交互的碳减排计算的系统，包括，获取模块，用于获取碳市场历年碳配额；
[0046]第一分析模块，用于对目标地区年度能源消费与碳排放进行第一数据分析；
[0047]第二分析模块，用于将重点排放行业纳入年度能耗与碳排放进行第二数据分析；
[0048]比对模块，用于耦合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，其特征在于，包括：获取碳市场历年碳配额；对目标地区年度能源消费与碳排放进行第一数据分析；将重点排放行业纳入年度能耗与碳排放进行第二数据分析；耦合第一与第二数据分析的关键参数进行对比分析，所述关键参数包括，碳排放强度和能源强度；将第一与第二数据分析的关键参数带入基于碳配额的灰色关联模型；依据灰色关联模型建立城市渐近设计的判断函数，依据判断函数分类得到规划方法。2.如权利要求1所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，其特征在于，对目标地区年度能源消费与碳排放进行第一数据分析，其中，所述能源消费与碳排放数据，包括，碳排放总量T、能耗总量N、单位能耗的碳排放系数δ、碳排放强度μ、能源强度θ以及能源消费弹性系数γ；所述第一数据分析，包括，历年目标地区工业规模以上工业能源消费结构分析；历年目标地区能源消费总量和能源强度计算；历年目标地区碳排放总量和碳排放强度计算。3.如权利要求1或2所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，其特征在于，所述重点排放行业包括，电力、建材、钢铁、化工、石化、航天、有色和造纸；所述第二数据分析，包括，历年目标地区重点排放行业的能耗总量计算及碳排放总量计算，年均碳排放及年均能耗值计算，年均碳排放强度及年均能源强度计算，重点排放行业单位能耗的碳排放系数。4.如权利要求3所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，其特征在于，耦合第一与第二数据分析的关键参数进行对比分析，包括，目标碳排放强度和能源强度的数据分析；目标地区重点排放行业的碳排放强度和能源强度(θ)数据分析；对历年数据进行对比，通过对比目标地区重点排放行业在能源强度和碳排放强度两个层面上的数据差异与变化，得到能耗与碳排放之间的关联信息。5.如权利要求4所述的基于碳市场配额的低碳城市渐进规划方法，其特征在于，将第一、第二数据分析的关键参数带入基于碳配额的灰色关联模型，包括，确定分析序列，设因变量数据构成参考序列X0′
为试点碳市场碳排放权交易的年均价格，各自变量因素构成比较序列X
i
′
(i＝1，2，
…
，n)其中，X
i
′
＝(X
i
′
(1),X
i
′
(2)，
…
，X
i
′
(N))
T
，i＝0，1，2，
…
，n，N为变量序列的长度；自变量X
i
′
包括，目标地区碳排放总量、重点排放行业排放总量、目标地区能源消费总量、重点排放行业能源消费总量、省/市碳排放强度、重点排放行业碳排放强度、目标地区能源消费强度、重点排放行业能源消费强度；对变量序列进行无量纲化；算各比较序列与最优参考序列间的绝对差列、最大差和最小差；
计算比较序列与最优参考序列之间的关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：张娜，宋卓然，张明理，潘霄，王春生，窦文雷，赵琳，程孟增，商文颖，蒋海玮，刘禹彤，黄玉辉，李佳，张斯懿，
申请(专利权)人：上海交通大学国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：