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Fc为区域内碳排放量,E为区域内年发电量,cy为y年的电力碳排放因子,a为“以电算碳”比例系数,b为“以电算碳”常数项系数,ky为反映社会能耗结构变化的修正系数。通过历史数据进行回归分析,“以电算碳”模型碳排放核算误差可达到4%以内。因此,电力作为各行业能源利用的关键纽带,在实现“双碳”目标中发挥着重要作用。
电力具有可预测性,“以电算碳”使得碳排放预测成为可能。贵州建有国家级数据中心,近年来多个大数据信息产业抢滩贵州发展。贵州“双碳”目标的实现需要发挥好大数据中心近水楼台的优势,利用新一代计算机技术,实现贵州区域碳排放预测。电-能-碳之间较强的相关性表明碳排放具有可预测性,新一代人工智能技术相对于回归法、指数平滑法等传统预测方法有着更为明显的优势。贵州电网碳排放核算研究团队考虑电-碳相关性、利用深度神经网络技术,构建了的LSTM-GBRT碳排放预测模型,开展了贵州碳排放预测。利用人工智能技术的大数据处理能力,可以全面挖掘贵州省及全国其他各省的电力-碳排放特征,预测了2030年碳达峰年之前的贵州区域碳排放发展趋势,所得的结果能够反映出碳排放增长放缓并逐渐达峰的趋势。预测结果显示,贵州省碳排放总量于2030年将达到295.28兆吨,且趋于平缓。为了对比,研究团队也开展了基于ARIMA技术的碳排放预测。可以看出,LSTM-GBRT模型的预测结果更为平滑,可以更好消除波动因素、局部因素的影响。
以电算碳优势解析
贵州2030年前碳排放趋势预测结果
综上所述,贵州电网有限责任公司电网规划研究中心构建了各类能源消耗的碳排放因子及整体碳排放核算模型,深入开展了电-能-碳相关性分析,提出了“以电算能、以电算碳”的创新模型,并针对贵州省碳排放进行了科学预测,评估了2030年贵州的碳排放总量。通过大数据和人工智能技术的应用,贵州电网有限责任公司电网规划研究中心分析了未来碳排放趋势,为贵州在2030年实现碳达峰提供了科学依据和有力支撑。随着相关政策的逐步落实和技术的不断进步,贵州省将在绿色低碳转型中继续发挥引领作用,为全省乃至全国的可持续发展作出重要贡献。
作者:
陶力(北京科东电力控制系统有限责任公司)
张裕(贵州电网有限责任公司电网规划研究中心)
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