中国产业能源消费碳排放变化的因素分解——基于广义GFI的指数分解

基于扩展的Johan恒等式及广义费雪指数分解(GFI)方法,建立了1995～2010年中国能源消费人均碳排放因素分解模型,定量分析了产业能源结构、产业能源强度、产业结构、经济产出四个因素对我国能源消费的人均碳排放的影响。对比拉氏指数和D氏指数分解法,姑模型具有更好的因素分解特性,能够消除分解的残差项,使得分解结果更加准确。实证结果显示:经济产出的持续增长是我国人均碳排放增长的主导因素,该阶段总贡献比例为42.84%;产业能源结构与产业结构对我国人均碳排放的增长起到了微弱的拉动效应,贡献比例分别为21.99%和21.24%;而产业能源强度对我国的人均碳排放的增长呈现显著的抑制效应,贡献比例为13.94%,并且产业能源强度的抑制作用表现出逐年增强的趋势。     

个人碳交易视角下消费者能源消费与福利变化研究

个人碳交易是一种直接针对个体消费者的碳减排市场机制,旨在通过引导、管制和鼓励等方式改变消费者高碳能源消费模式,形成低碳能源消费模式,以实现碳减排目的.本文基于消费者行为理论,构建了个人碳交易体系下消费者能源消费效用优化模型和福利变化测度模型,并运用中国电力消费数据对模型结果进行实证分析.结果表明:碳排放权市场交易量与初始碳排放权、能源价格呈显出先增后减的变化规律;碳排放权市场交易量与交易成本呈负向相关关系;初始碳排放权正向影响高排放者和低排放者的能源消费量;交易成本正向影响低排放者能源消费量、负向影响高排放者能源消费量;由于缓冲效应的存在,能源价格对消费者能源消费量的影响不显著;个人碳交易体系下,高排放者是福利的受损方,而低排放者是福利的获益方,实现了高污染者向低污染者的补贴,有助于促进社会公平.该研究成果对于今后个人碳交易的实施具有一定的引导和借鉴意义.     

中国能源消费与经济增长的协整与误差校正模型研究

详细研究中国从1954—2003年间年度GDP和能源总消费以及能源消费各构成部分(包括煤、石油、天然气和水电力等)之间的长期均衡关系。研究结果表明GDP分别与能源总消费、煤炭消费之间存在协整关系，而GDP与石油、天然气和水电之间不存在协整关系，进而分别建立了GDP与能源总消费以及GDP与煤炭消费之间的误差校正模型。     

中国能源消费与经济增长的协整性与因果关系分析

协整性分析和因果关系研究方法已经成为国际上研究能源消费与经济增长之间关系的重要工具，但迄今为止，尚没有文献报道关于中国能源与经济之间协整性和因果关系的研究工作。本文开展1978～2000年中国能源消费与经济增长协整性和因果关系的研究，结论是：中国能源消费与经济增长之间存在双向的因果关系，但不具有长期的协整性。通过研究我们认为，中国在制订能源政策时既要考虑对经济增长目标的冲击，同时也要充分估计能源供应压力的严重性和紧迫性。     

我国居民生活消费碳排放的动态特征及影响因素分析

依据居民最终消费商品和服务情况,估算出2000～2010年中国城乡居民生活消费的直接和间接碳排放,分析了中国居民生活碳排放动的态特征,并采用对数平均权重分解法(LMDI)分解出中国居民生活消费碳排放的主要影响因素。研究结果显示:我国居民生活消费碳排放总体上呈增长趋势,间接碳排放量多于直接碳排放,城镇碳排放总量和人均量均超过农村,且差距越来越大;食品类、居住类、交通和通信类以及文教娱乐用品服务类是居民间接碳排放的主要来源,居住类增长最快;居民消费总量是生活消费碳排放的主要影响因子,其次是居民消费结构和城乡消费比例;技术提升是抑制碳排放的重要因素。     

中国产业结构调整碳排放效应的多目标遗传算法

基于建立的投入产出多目标优化模型,借助多目标遗传算法NSGA-Ⅱ详细测算分析了中国产业结构调整的碳排放效应,研究思路与算法均不同于因素分解或回归分析模式.得出结论:在保证经济增长与就业水平稳定的前提条件下,合理压缩工业、适度扩张批发零售住宿餐饮业等结构性调整仍能比较显著地减少碳排放量,但目前既定的技术水平、所处的工业化阶段会一定程度上限制了这种低碳效应的充分发挥;为了充分实现产业结构的“低碳化调整”,需要优化行业内部结构、产品结构与能耗结构,改进生产技术,创新开发与应用节能技术、新能源等方面相互配合、步调一致.     

基于能源投入的经济增长模型的消费路径

研究了在有可再生能源投入的经济模型中消费路径的变化,讨论了效用贴现率、能源再生率和技术水平对消费路径的影响.结果表明,贴现率越小、能源再生率越大或技术水平越高,消费峰值越大,达到峰值的时间越长,消费路径越平缓.并为实现经济的可持续发展提出了相应的政策建议.     

中国能源消费的EKC检验及影响因素

选取1955~2010年中国能源消费和人均GDP数据,建立了基于三次方关系的中国能源消费与人均GDP的EKC模型,通过计算、比较发现:线性回归系数和二次回归系数均不显著,能源消费总量、人均能源消费与人均GDP之间存在N型EKC曲线,且不存在拐点;能源强度与人均GDP之间存在N型EKC曲线,但存在拐点。能源消费的因素分解和熵权评价法表明:人均GDP增加是能源消费增加的驱动力,能源强度的降低能抑制能源消费的增加;能源强度的扩展模型和最佳子集回归表明:对能源强度影响最大的是工业能源强度,其次是工业结构,然后是第三产业能源强度。     

碳排放约束目标下的中国省际潜在支出分析

建立以二氧化碳排放权为标的资产的欧式期权模型,根据"十二五"规划提出的约束性目标,以2010年为起点计算初始碳排放量,2015年为到期日计算各省份的碳排放阙值,得到各省份为实现减排要求而产生的可能潜在支出,以中国30个省市自治区的面板数据为样本进行实证研究。研究结果显示,中国为实现既定目标的平均潜在支出较高,不同省份间的潜在支出存在巨大差异;中部地区的潜在支出显著高于东部和西部地区;制定和分解约束目标时,要给纳入低碳试点和碳交易试点的城市发展留足空间。     

黄河流域金融发展与能源消费:节能效应与空间溢出

立足黄河流域高质量发展的现实要求,本文就黄河流域低碳建设和区域协同减排背景下的金融发展对能源消费水平的影响机制和传导路径进行系统考察.基于包含知识产出的内生增长Romer模型,构建金融发展与能源消费的理论模型;进而通过选取2000-2017年黄河流域省际面板数据构造动态空间杜宾模型,对金融发展驱动能源消费的空间效应展开...     

基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测

煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数（RBF）神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2．02％,     

无线网卡能耗建模及在GloMoSim中的实现

参照笔记本电脑无线网卡各工作模式下功率消耗实测结果，建立了ad hoc网络结点无线网卡能耗模型，并介绍了如何在GloMoSim仿真环境中进行实现。此模型可广泛用于ad hoc网络无线结点能量消耗的研究中。运用新模型对IEEE 802．11节能模式的仿真表明：在流数目较多网络负荷较大时802．11节能模式并不能有效节省结点能耗，协议还需进一步改进。     

PHEV模糊控制能量管理策略建模与仿真

为降低汽车的燃油消耗和尾气排放,对并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid ElectricVehicle,简称PHEV)的能量管理系统(Energy Management System,简称EMS)进行了研究。利用Matlab/simulink建立了PHEV模糊控制能量管理算法,并将该算法嵌入到Advisor软件的PHEV中进行仿真和对比分析。结果表明,与原电辅助控制策略相比,采用所设计的模糊控制能量管理策略,在有效降低每100千米汽车的燃油消耗的同时,HC、CO、NOX等废气排放均有所下降。     

基于能耗的带时间窗车辆路径问题建模与仿真

基于节能环保的新视角,研究了以总油耗最小为目标的萨时间窗车辆路径问题,建立了基于油耗的数学规划模型,提出了随机变邻域禁忌搜索算法.该算法选用自适应并行算法构造初始解,采用了随机变邻域搜索和重起策略.最后,对具有不同目标的带时间窗车辆路径问题进行了数值仿真,并对客户规模、等待期油耗率和时间窗的变化进行了性能分析.仿真结果表明,基于总油耗的路线安排比传统的以总运行距离或总运行时间最小为目标的路线安排具有更好的节油潜力,也更能减少对环境的污染.     

卫星激光输能模型与布站方案研究

针对未来空间任务的复杂性对卫星机动性能要求的提高,提出了利用激光输能技术作为卫星机动的能源解决方案;建立了激光传输距离、仰角约束的卫星输能应用模型,用于确定激光有效输能范围;描述了激光器输能时段的选择方法,用于确定最佳输能开始点和结束点;在此基础上,阐述了激光器的协同布站方案,并对该方案进行了仿真。最终仿真结果显示,基于该模型与布站方案,激光器能够完成对过境卫星的输能任务。     

基于动能PSO的环己醇/环己酮动力学参数估计

针对基本PSO算法在迭代后期粒子发生"趋同"而易陷入局部极值的问题,提出了动能粒子群算法(KEPSO)。该算法将粒子"趋同"看作粒子群体与最优粒子发生塑性碰撞的过程,通过动能补偿机制使"惰性"粒子重新恢复"活力",从而跳出局部极值。仿真结果显示,KEPSO算法大大提高了全局搜索能力,在高维函数测试中表现出了较好的优化性能。将KEPSO算法用于环乙醇/环已酮硝酸氧化动力学参数估计中,获得模型的平均相对误差绝对值之和比文献报道值分别降低了42.6%和47.3%。