| 碳约束下的京津冀2035年能源消费路径分析 |
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| 引用本文： | 吴&#; 剑,许嘉钰.碳约束下的京津冀2035年能源消费路径分析[J].科学技术与工程,2020,20(24):10089-10096. |
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| 作者姓名： | 吴&#; 剑 许嘉钰 |
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| 作者单位： | 清华大学环境学院,北京100084;清华大学环境学院,北京100084 |
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| 基金项目： | 国家大气攻关项目（DQGG0302-04）；中国工程院重大咨询项目(2016-ZD-07-01,2017-ZD-09-02-01)资助 |
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| 摘 要： | 化石能源消费产生二氧化碳，二氧化碳排放量增加导致气候变化，因此，京津冀地区能源消费将会受到二氧化碳（CO2）排放量（碳排放）的制约。首先，利用经典的时间序列模型预测了驱动因素，如国内生产总值（GDP） 、人口、城市化率、产业结构和能耗强度等。然后将驱动因素预测值作为自变量，能源消费作为因变量，采用神经网络方法计算出北京、天津和河北的能源消费量。并利用排放系数法计算实际碳排放量作为约束量，根据内增原理对煤炭、石油、天然气和其它能源消费量进行优化，优化结果作为京津冀在应对气候变化的能源消费可行路径。研究表明：经济和社会是驱动能源消费量增长的主要驱动因素，碳约束下的能源消费路径核心在于控制煤炭和石油消费，天然气和电力供应是能源结构调整的关键。
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| 关 键 词： | 碳排放 神经网络 排放系数法 能源消费路径 能源结构优化 |
| 收稿时间： | 2019/7/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/6/4 0:00:00 |
Study on Beijing-Tianjin-Hebei Zone Energy Consumption Pathway in 2035 under Carbon Emission Constrain |
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| wujian.Study on Beijing-Tianjin-Hebei Zone Energy Consumption Pathway in 2035 under Carbon Emission Constrain[J].Science Technology and Engineering,2020,20(24):10089-10096. |
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| Authors: | wujian |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | carbon dioxide emission artificial neural network emission factor method energy consumption pathway energy consumption optimization |
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