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【气变专稿】全球能源互联网如何促进全球碳排放提前达峰?

【编者按】建设全球能源互联网(Global Energy Interconnection,GEI),有助于推动能源体系由化石能源向低碳可再生能源转型。为确定GEI战略的实施对全球碳排放的影响,山东大学与全球能源互联网发展合作组织合作开展研究,提出一种全球碳排放预测方法,并利用该模型对GEI建设情景下的全球碳排放进行了预测。


基于计量经济学的能源转型背景下

全球碳排放预测分析方法

李晨1,耿亮2,熊燚1,张恒旭1,石访1

(1. 山东大学全球能源互联网战略技术研究院;2. 全球能源互联网发展合作组织)

文章导读

     减少碳排放、控制全球温升,是能源转型的重要目标和推动力。中国所倡导的全球能源互联网(GEI)建设,为推动世界能源转型、应对气候变化提供了切实可行的新思路。能源转型背景下,全球碳排放预测和关键影响要素间的作用关系分析亟需深入研究。准确预测全球碳排放进程和发展趋势,对于合理制定GEI建设规划等能源转型战略举措具有重要作用。

     文章基于计量经济学,研究了与全球碳排放密切关联的驱动因素,建立了一种环境影响评估(STIRPAT)模型,利用向量自回归(VAR)方法分析因素之间的相互作用关系。针对不同的GEI情景,利用上述模型预测全球碳排放进程。

研究成果


1

本文综合Kaya恒等式变量和灰色关联分析法,对影响碳排放的关键因素进行关联度分析。根据所提取的关键因素,建立了拓展的STIRPAT模型,实现对能源转型过程中全球碳排放进程的预测。

2

利用向量自回归(VAR)方法分析各驱动因素之间的相互作用关系。针对不同GEI建设情景,利用上述方法预测全球碳排放进程,并对结果的合理性进行了分析。


主要内容

全球能源互联网(GEI)的建设,将电力流、信息流和资金流等更紧密的融入全球能源系统,影响全球碳排放的关键要素及各要素间的作用关系,将随着能源转型进程而不断调整;反之,准确预测全球碳排放的进程,对于全球能源互联网建设规划具有重要指导作用。为确定GEI战略的实施对全球碳排放的影响,提出了一种环境影响评估(STIRPAT)模型和向量自回归(VAR)方法相结合的全球碳排放预测方法。利用Kaya等式和灰色关联分析方法,对与全球碳排放密切关联的驱动因素进行分析并排序;在此基础上,建立了考虑单位能耗碳排放量的拓展STIRPAT模型,实现对能源转型过程中全球碳排放进程的预测,并利用向量自回归方法明确各驱动因素之间的相互作用关系;针对不同GEI建设情景,利用上述方法预测全球碳排放进程,并对结果的合理性进行分析。

全球能源互联网建设不同情境下全球二氧化碳排放图如图1所示。针对四个场景进行全球碳排放预测,分别为原始情景以及全球能源互联网建设背景下的低速发展情景、中速发展情景和高速发展情景。原始情景以《BP世界能源展望2019版》为依据,另外3种情景则以《全球能源互联网骨干网架研究2018版》所提出的高、中、低三个发展情景为依据。相比于原始情景,全球能源互联建设情景下世界碳排放峰值显著降低并将提前10年左右到来,可实现《巴黎协定》中至2075年碳排放零净值的目标。

图1 全球能源互联网建设不同情境下全球二氧化碳排放图

脉冲响应可以解释冲击对某个变量在不同时间的影响结果,反映的是某一变量对另一变量的动态影响路径;方差分解提供了关于每个扰动项影响各个变量的相对程度。图2和图3分别给出了VAR模型脉冲图和方差分解图。

图2 VAR模型脉冲响应图

图2(a)表明,当碳排放受到一个正向脉冲冲击时,单位能耗碳排放强度在前两期保持稳定,第三期迅速下降,之后趋于平稳。单位GDP能耗受到冲击时,初始对单位能耗碳排放强度的影响不显著,但在第三期到达顶峰,作用效果随着时间缓慢下降。在图2(c)中,碳排放冲击对于人均GDP有很强的正响应,随后逐渐衰减至零,没有负响应。这可以解释为,大量消耗化石能源造成碳排放突增的行为,会在短期内使人均GDP大幅度提升,但不能持久地维持经济增长。

图3 VAR模型方差分解图

图3(a)的方差分解图表明,对于单位能耗碳排放强度来说,碳排放量、单位GDP能耗的贡献度最显著,初始前三期贡献变化明显,随后贡献度平稳。当单位能耗碳排放强度受到冲击后,其余变量对于该影响的累计解释程度达到60%以上。全球能源互联网的建设首先带来的是一次能源消费的变化,在模型中将表现为∆lnP的变化。在脉冲响应分析(图2(b))中可以发现,当∆lnP受到正向冲击时,对单位GDP能耗具有正向影响,随后该影响逐渐衰减,在第7期之后作用消失,整个过程不会出现负响应。表明全球能源互联网有助于降低单位能耗碳排放,同时会促使单位GDP能耗指标降低,也可理解为促进技术手段的提高。


本文引文信息

李晨,耿亮,熊燚,等.基于计量经济学的能源转型背景下全球碳排放预测分析方法[J].全球能源互联网,2020,3(1):51-58.


LI Chen, GENG Liang, XIONG Yi, et al.Forecasting and analyzing global carbon emissions based on econometrics against the background of energy transformation[J].Journal of Global Energy Interconnection,2020,3(1):51-58(in Chinese).

研究团队

山东大学与国网山东省电力公司共同发起组建了“全球能源互联网(山东)协同创新中心”,并进一步升级为山东省高等学校协同创新中心。中心研究团队由山东大学电气工程、数学、经济管理、计算机等各领域的专家学者组成,山东省电力公司结合电力生产实际提供技术指导和信息、数据支撑。中心深化校企合作,开展多学科交叉融合、联合攻关和协同创新,承担了“全球能源互联网的物理与信息系统宏观统筹关键技术研究”、“全球能源互联网构建中宏观战略关键问题研究”等全球能源互联网领域的多项前瞻性研究项目。

项目研究团队包括教授10名、副教授20名、讲师8名、博士研究生10人、硕士研究生30余人,涉及电气工程、经济管理、计算机等多个学科,充分发挥全球能源互联网(山东)协同创新中心的组织和管理职能,针对全球能源互联网构建过程中的宏观运行特性展开研究。

作者简介


李晨


硕士研究生


主要研究方向为电力系统及其自动化

E-mail:

li-chen@mail.sdu.edu.cn


耿亮


高级工程师


主要从事能源规划方面的研究工作

E-mail:

liang-geng@geidco.org


熊燚


硕士研究生


主要研究方向为电力系统及其自动化

E-mail:

xiongyi@mail.sdu.edu.cn


张恒旭


教授,山东大学全球能源互联网战略技术研究院院长


主要研究方向为电力系统监测;电力系统稳定性分析与控制

E-mail:

zhanghx@sdu.edu.cn


石访


高级讲师


主要研究方向为电力系统稳定分析与控制

E-mail:

shifang@sdu.edu.cn


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编辑:张鹏

审核:白恺


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