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1)城镇化率:2030年中国城市人口预计将占总人口的70%,以此为基准情景,设定城镇化率增速为0.9%。在此基础上随着低碳演进和经济发展,城市发挥更强的聚集效应,中国城镇人口将进一步提高,设定低碳场景和强低碳场景的城镇化率在基准场景的基础依次上浮1.5个百分点,分别为2.4%和3.9%。
2)第三产业经济占比:根据2020中国电力规划发展论坛发布的《中国能源转型与“十四五”电力规划研究》,到2025年第三产业占比将达到57%,将第三产业占比增速设定为1.24%,以此为基准情景,在此基础上考虑到随着低碳技术的进步和绿色经济、绿色消费、绿色服务的持续深化,设定低碳场景和强低碳场景的第三产业经济占比在基准场景的基础依次上浮1个百分点,分别为2.24%和3.24%。
3)标准煤物理消耗量增长率:文献[27]对中国能源消耗进行预测,结果显示到2025年中国标准煤耗将达到54.90亿t,2021—2025年增速分别为3.4%、2%、1.8%、1.6%,本文在此基础上假设2025—2030年增长率保持原数值进行增长,并以此为基准情景,设定低碳场景和强低碳情景的标准煤物理消耗量增长率在基准情景的基础上依次分别下降0.4个百分点。在低碳场景中,增速依次为3%、1.6%、1.4%、1.2%、1.0%。在强低碳情景中,增速依次为2.6%、1.2%、1.0%、0.8%、0.6%。
4)火力发电量和年发电量:根据能源生产和消费革命战略(2016—2030)、中国“十四五”电力发展规划研究的相关成果,到2025年电力总量年均增速达到4.4%,2030年非化石能源发电量占比50%。将火力发电量占比年增长速度设为–2.74%,以此为基准情景,设定低碳情景和强低碳情景的火力发电量和年发电量在基准情景的基础上依次分别下降2个百分点和1个百分点。在低碳情景中,火力发电增长率和年发电量增长率分别为–4.74%和3.4%。在强低碳情景中,火力发电增长率和年发电量增长率分别为–6.74%和2.4%。
5)第二产业占比增长率:文献[28]对中国经济总量及其结构进行预测,结果显示到2035年中国经济将达到2050639亿元,第二产业占比将下降至10.4%,以此为基准情景,考虑到产业结构升级和高能耗产业低碳改造的推进,设定低碳情景和强低碳情景的第二产业增长率在基准情景的基础上依次分别下降0.25个百分点,分别为4.15%和3.90%。
6)人口数据:国务院印发的《国家人口发展规划(2016—2030年)的通知》中指出中国总人口将在2030年前后达到峰值,人口将达到14.5亿人左右,该时间点与碳达峰时间点一致。文献[29]对中国人口规模进行预测,预测结果显示到2035年中国人口将降低到13.42亿人,人口规模较早达到峰值。因此本文在此基础上假定2021—2030年各年份的人口增长率分别为0.31%、0.30%、0.22%、0.18%、0.05%、–0.10%、–0.20%、–0.40%、–0.50%、–0.50%,以此确定基准情景的人口变化,考虑到随着低碳政策的推进,环境问题得到有效改善,人口生育环境得到有效改善,低碳情景和强低碳情景的人口增速在此基础上依次上浮0.25个百分点。在低碳情景中,人口增长率依次为0.56%、0.55%、0.47%、0.43%、0.30%、0.15%、0.05%、–0.15%、–0.25%、–0.25%。在强低碳情景中,人口增长率依次为0.81%、0.80%、0.72%、0.68%、0.55%、0.40%、0.30%、0.10%、0%、0%。
2.4.2 电力行业CO2排放量预测
将2004—2020年电力行业CO2排放驱动因素分别代入LSSVM和SSA-LSSVM预测模型中,对比模型预测结果的绝对误差和相对误差,其中绝对误差取其绝对值,结果如表6所示。
表6 SSA-LSSVM和LSSVM预测模型对比
Table 6 Comparison of SSA-LSSVM and LSSVM prediction models
由表6可知,由LSSVM预测模型得到的CO2排放量绝对误差的最大值为7.84亿t,最小值为0.21亿t,相对误差的最大值为41.29%,最小值为0.65%;由SSA‐LSSVM预测模型得到的CO2排放量绝对误差的最大值为2.05亿t,最小值为0.01亿t,相对误差的最大值为7.75%,最小值为0.20%。根据以上数据可知SSA-LSSVM预测模型的预测精度更高,且该模型预测的相对误差在以8%内,远低于LSSVM预测模型的预测误差。
因此,本文采用SSA-LSSVM预测模型进行电力行业CO2排放量预测,c=6945.00469,σ2=19337.1471,模型拟合精度可以达到97%以上,结果显示预测值与实际值基本吻合,进一步验证了SSA-LSSVM预测的可行性。因此可以采用SSA-LSSVM预测模型对不同情景下的电力行业CO2排放进行预测。
2021—2030年基准情景、低碳情景、强低碳情景电力行业CO2排放预测值如图2所示。由图2可知,2021—2030年间基准情景、低碳情景、强低碳情景电力行业CO2排放量均呈现出上升趋势,但各个情景下电力行业CO2排放量有所区别,其中,强低碳情景电力行业CO2排放量最低,在2030年排放量为42.90亿t;低碳情景电力行业CO2排放量其次,在2030年排放量为44.81亿t;基准情景电力行业CO2排放量最高,在2030年排放量为47.30亿t。3种情景下2030年电力行业CO2排放量已达到峰值,在此基础上探究电力行业CO2脱钩路径。
图2 2021—2030年电力行业碳排放预测值
Fig.2 Electric power industry carbon emissions forecast for 2021-2030
2.4.3 电力行业CO2脱钩路径
在计算不同情景下电力行业CO2排放量的基础上,将不同情景下2021—2030年各个驱动因素的预测值和电力行业CO2排放量值代入式(10),计算得出不同情景下的各年电力行业CO2脱钩状态,结果如表7所示。
表7 2021—2030年电力行业脱钩路径
Table 7 Decoupling path of the electric power industry for 2021-2030
由表7可知,2022—2030年电力行业CO2排放与经济增长均处于弱脱钩状态,2021年处于强脱钩状态。2021年5月,“双碳”工作领导小组召开第一次会议,7月建立全国碳市场,10月正式印发碳达峰指导意见,政策导向形成强脱钩状态。此后2022—2030年期间随着“双碳”工作的不断推进、清洁能源消纳能力提高、新型电力系统不断推进,中国电力行业CO2排放与经济增长将始终处于弱脱钩状态。从数值来看,2021—2030年各情景下的脱钩数据均小于2004—2020年脱钩数据,同时强低碳场景的脱钩数值小于低碳场景和基准场景,这意味随着“双碳”政策的不断推进,电力行业CO2排放与经济增长的脱钩状态将愈发明显,电力行业CO2排放对经济增长的影响愈发削弱。因此电力行业应积极推动清洁能源发展,促进清洁能源消纳,逐步推动清洁能源进入电力市场并做好火电灵活性改造,优化电力生产结构。
03
结论和政策建议
随着中国电力行业CO2排放量增长趋势愈发明显,识别电力行业CO2排放驱动因素,量化各个因素对电力行业CO2排放的影响程度,判断电力行业CO2与经济增长的脱钩状态,实现碳达峰目标,并制定针对性的政策,是需要研究解决的问题。本文基于中国2004—2020年的数据,通过LMDI模型把中国电力行业CO2排放变化分解为4种驱动因素,得出以下结论。
1)电力行业CO2排放影响因素中,经济增长是电力行业CO2排放量增长的主要因素,电力生产结构效应和电力生产强度效应对电力行业CO2排放起明显的抑制作用,碳排放系数效应和燃料转化率效应对电力行业CO2排放量的影响处于波动状态,但整体而言起抑制作用。
2)整个研究期内,电力行业CO2排放与经济增长的脱钩状态处于弱脱钩的状态下,经济效益指数是促进电力行业CO2排放与经济增长的主要因素,在2019—2020年,随着电力消费强度指数和燃料转换指数快速提升,电力行业CO2排放与经济增长脱钩状态指数也快速提升。
3)从电力行业CO2排放预测值来看,2020—2030年基准情景、低碳情景、强低碳情景下电力行业CO2排放量均呈现出上升趋势,2021年电力行业CO2排放与经济增长处于强脱钩状态,2022—2030年电力行业CO2排放与经济增长均处于弱脱钩状态,强低碳场景的脱钩数值小于低碳场景和基准场景。
基于上述结论,为实现碳达峰目标,促进电力系统低碳化转型,构建新型电力系统,本文提出以下建议。
1)转变经济增长方式,实现经济绿色低碳增长。中国需要由高排放类型经济转变为绿色低碳经济,需要从牺牲环境、消耗过量资源为代价的增长模式转变为创新驱动、内生增长的增长模式,实现产业结构低碳化转型,提高能源利用效率,在保证经济增长的同时,实现一次性能源消耗减少,降低电力行业CO2排放量。
2)发展清洁能源,构建新型电力系统。大力发展清洁能源,转变电力生产结构,提高电力生产强度,推动新型电力系统构建。借助新技术、新材料和新思维,采用多元化的能源结构,推广可再生能源,提高能源利用效率,减少污染排放,实现经济效益和环境效益的双赢,同时提升电力系统智能化、信息化和安全性水平,以适应清洁能源的大规模接入和可持续发展的需要。
3)推进低碳技术创新,实现电力行业碳排放脱钩。推广清洁发电技术,推进火电机组的低排放和节能改造力度,实现电力行碳排放脱钩。加强政策支持,鼓励电力企业加大对低碳技术研发的投入;加强产学研合作,共同研发低碳技术项目,推进技术创新。
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