面向碳中和目标的北京市能源结构优化机理与政策模拟研究

联系合作
绿色低碳(碳中和)产业
绿色能源与节能环保
成果单位: 北京工业大学
合作方式: 技术入股技术转让
所处阶段: 概念
关 键 词 : 太阳能建筑氢燃料公交能源强度能源公司电力公司AHP层次分析尖峰模型LMDI分解SDM模型门槛回归
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核心问题

北京市在碳中和目标下,面临能源结构优化与转型的重大挑战。核心问题集中在如何有效评估并推广太阳能建筑热利用系统、氢燃料公交车等绿色能源技术,以及如何降低能源强度以减少碳排放,同时确保能源公司的研发投入能高效转化为企业绩效,从而全面推动北京市的能源消费转型。

解决方案

本研究通过AHP层次分析法构建综合效益评价体系,评估太阳能建筑热利用系统的经济效益、环境效益和社会效益,为政策制定者提供决策依据。同时,利用尖峰模型估计北京家庭对氢燃料公交车的支付意愿,分析影响因素。此外,运用LMDI分解方法和SDM模型分析能源强度对碳减排的影响,探讨其空间溢出效应。最后,采用门槛回归模型研究研发投入与北京能源公司绩效的关系,提出最优研发投资区间。针对电力公司发电规划问题,采用模糊集理论提出组合优化方法,有效规划跨多种生产技术的电力生产。

竞争优势

本研究综合考虑了经济效益、环境效益和社会效益,为北京市能源结构优化提供了全面的评估体系。通过实证分析和模型构建,揭示了能源强度降低对碳减排的关键作用,以及研发投入对企业绩效的非线性影响。提出的模糊集理论组合优化方法为解决电力公司发电规划问题提供了新思路。研究成果不仅具有理论创新性,而且为北京市乃至全国能源转型和碳中和目标实现提供了有力支持。

成果公开日期

2025-01-10

所属产业领域

科学研究和技术服务业

转化现有基础

基础理论研究与实验室实证研究

转化合作需求

对方机构的投资要求:有1亿元人民币的内资机构;或者2000万美元的外资机构

转化意向范围

可国(境)内外转让

转化预期效益

在碳中和的背景下,北京地区迫切需要寻找可持续发展的能源解决方案。太阳能建筑热利用系统作为一种潜在的替代能源技术,被广泛关注和研究。本文以北京市太阳能热利用系统设备作为研究对象,利用AHP层次分析法,从经济效益、环境效益和社会效益作为一级指标构建综合效益评价体系,旨在为决策者提供依据,促进太阳能建筑热利用系统在城镇居住建筑部门的推广和应用,对北京市太阳能建筑热利用系统提出建议。并由此得出结论:在太阳能热利用系统的全寿命周期15年内,可以为北京市常住居民节省124.246亿元,减少二氧化碳排放量23072.22 万吨,平均每一年北京减少1538.13万吨二氧化碳排放量。2023年北京市二氧化碳排放量82272639.94吨,即8227.263994万吨。通过安装屋顶光伏,北京每一年减少的二氧化碳排放量相当于2023年北京市二氧化碳排放量的18.69%。

项目名称

北京市自然科学基金面上项目

项目课题来源

北京市科学技术委员会;中关村科技园区管理委员会

摘要

(1) 碳中和目标下北京太阳能建筑热利用系统的综合效益研究 在碳中和的背景下,北京地区迫切需要寻找可持续发展的能源解决方案。太阳能建筑热利用系统作为一种潜在的替代能源技术,被广泛关注和研究。本文以北京市太阳能热利用系统设备作为研究对象,利用AHP层次分析法,从经济效益、环境效益和社会效益作为一级指标构建综合效益评价体系,旨在为决策者提供依据,促进太阳能建筑热利用系统在城镇居住建筑部门的推广和应用,对北京市太阳能建筑热利用系统提出建议。并由此得出结论:在太阳能热利用系统的全寿命周期15年内,可以为北京市常住居民节省124.246亿元,减少二氧化碳排放量23072.22 万吨,平均每一年北京减少1538.13万吨二氧化碳排放量。2023年北京市二氧化碳排放量82272639.94吨,即8227.263994万吨。通过安装屋顶光伏,北京每一年减少的二氧化碳排放量相当于2023年北京市二氧化碳排放量的18.69%。 (2) 北京家庭为氢燃料公交车支付额外费用的意愿:基于支付意愿的调查 氢燃料公交车在低碳建设中发挥着重要作用,是城市作为一种绿色出行的方式。北京作为氢燃料公交车的试点城市,推广氢燃料公交车方面非常重要。不幸的是,公众对氢燃料公交车及其环境正外部性价值尚未研究。我们基于网络问卷调查调查了北京家庭为推广氢燃料公交车的付费意愿及其影响因素。尖峰模型被用来估计支付意愿(WTP)。结果表明,北京家庭的WTP为每次3.19元人民币。家庭收入水平,环境知识、个人环境伦理和感知行为控制是WTP的主要影响因素。 (3) 北京市能源强度对碳减排的影响 利用北京市的数据,对北京市碳排放进行了测度与分析,在此基础上,运用 LMDI分解方法对碳排放的驱动因素进行分解,并对不同行业能源强度的减排效应进行分析。同时,通过SDM模型对能源强度对碳减排的空间溢出效应进行检验;最后,本文对能源强度对碳排放的影响机制进行了探讨。研究结论如下。 (a) 经济扩张是促进北京市碳排放增长的主要因素,但能源强度下降对碳排放的抑制作用远高于经济发展、人口规模扩大等对碳排放的拉升,因此降低能源强度是推动北京市碳减排、实现碳中和目标的关键。其中工业部门在近 10年来降低能源强度实现二氧化碳减少21.4063 百万吨,是能源强度减排作用最为突出的部门;鉴于新能源汽车的发展以及疫情的影响,北京市交通运输业近几年的减排效果显著提升;农业部门通过降低能源强度实现碳减排的效果则最不显著。 (b) 无论在长期还是短期,能源强度对碳减排的影响始终具有空间溢出效应,且该溢出效应强于本地直接效应,即降低本地区能源强度不仅可以降低本地区的碳排放,更会有效降低邻近地区的碳排放,需要指出的是,降低能源强度在长期产生的减排效果要显著高于短期内的减排效果; (c) 经济发展对能源强度的减排效用具有正向调节作用,当经济发展达到一定程度,降低能源强度的所产生的碳减排效果越好。现阶段只有东城、西城、海淀与朝阳区经济发展跨越该经济门槛。 (4) 研发投入对北京能源公司绩效的影响研究 以44家北京上市能源企业的数据为样本,使用门槛回归模型讨论了北京上市能源公司的研发投资和企业绩效之间的关系。首先,研发投入与公司绩效具有明显的倒W型非线性关系。即研发投入只有在适当的研发投资区间内,才能对公司绩效产生正面的影响,当跨过门槛值后,则会出现负向效应。其次,基于考虑了企业规模、资本结构、资本密度作为门槛变量的模型,从三个角度分析门槛变量影响研发投入对企业绩效的关系。结果表明,企业规模造成研发投入对企业绩效成倒U型线性关系,资本结构影响研发投入对企业绩效为负向非线性关系,资本密度造成研发投入与企业绩效呈现倒N型线性相关,且三个门槛变量均存在最优区间。此外,研发投入强度对企业绩效的影响存着滞后效应,会削弱正向影响,增强负向影响。研究结论有助于能源企业制定研发创新策略,更好地发挥研发投入对企业绩效的推动作用。 (5) 多种可再生能源政策下采用混合生产技术的电力公司的发电规划 电动汽车等环保和节能交通工具的使用增加电力供应需求增加,给电力基础设施带来压力。其中一个关键在这种背景下运营的电力公司面临的挑战是有效规划电力生产跨多种生产技术。为了应对这一挑战,本研究采用了模糊集理论并针对发电规划问题提出了一种组合优化方法。这个规划过程被认为是一个多周期的优化任务,其中每个周期的不确定因素被认为是模糊变量。提出了在政治因素影响下具有复杂约束条件的目标优化模型。

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