智能电网环境下我国电力工业碳排放控制关键问题研究

The carbon emission control of electric power industry is important for China to fulfill its international emission reduction obligation "according to its responsibility and capability", and realize the sustainable development of economy and environment. The development of smart grid will provide opportunities for it. This project will research on several key issues in carbon emission control of China's electric power industry supported by the smart grid, they are: 1) multi-dimensional roadmap decomposition model for electric power carbon intensity, which is used to quantitatively identify the driving and obstructing factors; 2) dynamic purchase price model of renewable energy electricity based on cost evolution equation, which is used to promote the development of renewable energy electricity by market mechanism; 3) carbon capture and storage equipment decision model in the coal-fired plants based on uncertain integer programming, which is used to popularize this equipment by market mechanism as well as 4) small-sample scenario forecasting model of carbon emissions in electric power industry, which is used to forecast the carbon emissions in China's electric power industry under different scenarios. The above models will preliminarily establish the carbon emission control analysis system of China's electric power industry supported by the smart grid. The empirical results of them will offer evidence for China to obtain the reasonable reduction share in the future international carbon emission control agreement, and also offer advices for adjusting China's energy-related industrial policies.

电力工业的碳排放控制对于我国"根据其责任和能力"履行国际减排义务，实现经济与环境的可持续发展具有重要意义，而智能电网的发展为此提供了机遇。本项目将对智能电网环境下我国电力工业碳排放控制的几项关键内容进行研究，包括：第一，电力碳密度多维路径分解模型，用于电力碳密度变化驱动因素和滞后因素的定量识别；第二，基于成本演进方程的新能源电力动态上网电价模型，用于通过市场手段推动新能源电力的发展；第三，基于不确定整数规划的火电厂碳捕捉及存储设备安装决策模型，用于通过市场手段促进该设备的普及推广；第四，电力工业碳排放小样本情景预测模型，用于对我国电力工业在不同发展情景下的碳排放进行预测。上述模型将初步形成智能电网环境下我国电力工业碳排放控制分析系统，其实证研究结论将为我国在未来的国际碳排放控制协议中获得合理的减排份额提供依据，并为能源产业政策的调整提供借鉴。

电力工业的碳排放量约占我国碳排放总量的40%，对其进行有效控制对于我国向联合国兑现"国家自主贡献"（INDCs）相关承诺，实现经济与生态环境的可持续发展具有重要意义，而智能电网的发展为此提供了技术基础。本项目对我国智能电网支持下的电力工业碳排放控制关键问题进行了研究，按计划完成了以下四项主要研究：第一，电力碳密度和碳排放量分解模型。项目组采用LMDI和STIRPAT等思路设计分解算法，对我国电力电力碳密度和碳排放的驱动因素和滞后因素进行了识别。第二，新能源电力上网电价模型。项目组采用DEA博弈模型对新能源电力项目的收益分配方式进行了研究，以优化其上网电价；对微网环境下考虑综合运行成本的新能源电力优化调度方法进行了研究；还对区域能源互联网提升新能源电力消纳能力的布局优化进行了研究。第三，碳捕捉及存储（CCS）项目决策模型。项目组提出了两阶段实物期权模型，对CCS项目投资可行性进行了评估，并对碳价格的盈亏平衡点进行了测算。此外，项目组还对碳交易对CCS项目的影响进行了定量研究。第四，电力工业碳排放预测模型。项目组以对数线性方程和混合趋势外推方程为基础，设计了5种情景对2030年前我国电力工业的碳排放进行了预测。此外，还探讨了火电企业盈利能力的变化对未来碳排放的影响。除上述项目研究计划的四项内容外，项目还根据实际需要的发展，对其它两项内容进行了探索：第一，电力工业碳排放与我国INDCs的关系。我国向联合国提交INDCs是在本项目立项以后。项目组对能源电力行业对各省低碳经济效率的影响进行了研究。第二，新市场环境对电力工业绿色发展的影响。我国第二轮电力工业改革也发生在本项目立项之后。项目组对这次改革后形成的新市场环境对电力工业绿色发展所带来的机遇和挑战进行了初步研究。共出版论文52篇，其中被SCI收录44篇；出版专著1部；获得2017年中国优选法统筹法与经济数学研究会统筹分会杰出贡献奖1项；已培养毕业研究生10人。