基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型构建方法*

□课题组

碳达峰碳中和是党中央、国务院作出的重大战略决策。习近平总书记在第75 届联合国大会宣布“二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”，展现中国积极应对气候变化的决心。然而如期实现碳达峰碳中和战略目标任务艰巨。因此科学合理进行碳排放预测，制定碳达峰的时间表、路线图迫在眉睫。

目前，国内外学者针对碳排放的预测研究较多，然而由于不同区域发展水平、产业结构等存在显著差异，因此学术界尚未形成统一的建模范式（张军莉和刘丽萍,2019）；（Flerlage 等,2021）。根据研究角度的不同，已有的碳排放预测模型可以分为自上而下模型（景侨楠等,2019）与自下而上（Yang等,2017）；（李群,2019），以及混合预测模型（Cai 等,2021）。

自上而下模型即能源经济模型，其将宏观经济理论和计量经济方法用于碳排放预测，以商品价格等经济指数表现其与能源生产和消费之间的关系（Flerlage 等，2021）。这类模型包括一般均衡模型（CGE）（Wang 等，2007）、宏观计量经济模型等（孙攀等，2018），CGE 模型作为其典型代表已被广泛用于研究能源税、碳税等环境税收政策对碳减排的影响（燕东等，2021）。

与自上而下模型从宏观角度进行建模不同，自下而上模型是以能源生产和能源消费过程中所使用的技术为基础，并从能源消费、生产出发进行供需预测，其典型代表包括 LEAP模型等（Khanna 等,2016）。LEAP 模型融合了部门分析法与投入产出法的优点，将资源禀赋、能源价格及投资等能源供给的影响因素纳入了模型，可实现短期、中期和长期的预测（YangPan等，2017）。

混合预测模型即在一个模型中耦合自上而下宏观分析与自下而上的部门分析，其可以对整个能源系统（从能源开采到终端消费）进行模拟和预测，同时对经济系统的发展演化进行模拟分析，并实现能源系统与经济系统之间的反馈联系（Flerlage 等，2021）；（CaiZhang等，2021）。尹祥等基于能源服务需求耦合MARKAL 与MACRO 形成MARKAL－MACRO 模型，研 究结果表明中国碳排放将持续增加，到2050 年不会出现拐点（尹祥和陈文颖,2013），该研究结论与我国碳达峰目标不一致。

然而，上述模型在碳排放预测时存在一定的局限性，对相关规划的约束性目标响应不够，且在重大项目等重要因素对碳达峰的影响考虑不足。本文围绕经济发展、能源消费、碳排放和居民生活四个维度，以国家和省级考核指标为约束，综合考虑地区生产总值、人口、能耗双控和煤炭控制指标等确定因素以及产业结构、能源消费结构、电力热力供应结构等可变因素，合理设定经济增长预期、重大项目建设时序等关键因素，构建基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型。

｜模型方法和指标定义

（一）方法说明

1.模型基础。国内外的机构和学者已有不少关于区域中长期碳排放预测的研究。纵观已有的研究成果，LEAP 模型提供了灵活的情景分析框架，在全世界多个国家和地区得到了广泛应用，可基于情景分析进行自下而上的 “能源-环境”核算。

2.模型本地化。针对浙江省碳排放预测，本文构建基于迭代寻优的碳排放预测模型。该模型基于LEAP 模型自下而上进行碳排放预测，同时又利用国家和浙江的经济、能源、环境等宏观指标（如GDP、能耗双控、碳排放强度等）进行自上而下迭代校核。

基于迭代寻优的碳排放预测模型包含能源需求预测和能源加工转换两大核心模块。能源需求预测模块通过经济社会发展、人口和单耗，并结合分品种能源结构预测，从而得到一二三产和居民生活分品种能源需求，主要包括终端煤炭、石油、天然气以及电力热力的需求。能源加工转换模块结合全省的电力装机、外来电、热电机组及发电小时数等的预测，满足终端电力、热力的需求。

基于上述两个模块，计算得到全省一次能源消费量。通过各品种能源碳排放因子，计算得到全省碳排放预测值。最后，根据GDP 增长目标、能耗双控、碳排放强度、煤炭消费量等约束边界，不断迭代循环，直至获得满足多维度目标平衡的碳达峰情景。

（二）指标定义

本文所提碳排放预测建模方法所用到的主要指标包括GDP、人口、能耗指标、终端能源消费、能源加工转换、重大用能产业项目、相关系数、校核变量等8 个类目共30 个指标，如表1 所示。基础数据来源为历年统计年鉴、能源平衡表等公开数据。

表1 重要指标定义及数据描述表

｜模型的建立与求解

（一）模型构建

本文基于自下而上的底层建模逻辑，引入能源政策，考虑重大能源、产业项目，构建终端能源消费模型和能源加工转换模型，实现初始能源消费总量与经济、人口等基础要素之间的映射，进一步结合碳排放政策约束，构建基于迭代寻优的中长期碳排放预测模型。

1.终端能源消费模型。由于经济、人口等基础要素模型的研究相对成熟，本文借鉴LEAP 模型的思路，参考主流经济、人口模型，基于基准年份的可比价全省生产总值和一二三产可比价生产总值，获取各预测年份的生产总值和全省常住人口。

其中，n 为包括目标节点年在内的预测年份数量。

根据全省、各分产业、居民生活的单耗，构建能耗模型，预测终端能源消费总量。考虑技术的进步以及产业结构调整，假设一二三产单耗呈现负增长，同时假设人均单耗正增长，则一产、二产、三产及居民生活能源消费总量预测值可表示为其中，U 为1×n 的全1 阵。

进一步考虑政策对于能耗水平的影响，引入五年计划全省单耗下降率目标值作为预测模型约束条件，并进行一定的松弛，得到全省单耗下降率不等式约束

其中，Dter为单耗下降率约束值，ε 为松弛系数。

由于终端能源消费中，电能和热能属于二次能源，需经加工转换模型折算回一次能源，进而统一核算碳排放总量。因此，本文在能耗模型中引入分部门用能结构，获取全省分品种能源消费折标量，即

考虑到省内用煤管控、分散燃煤锅炉淘汰、集中供热比例提高、电能替代以及工艺改善等因素对于终端用能结构的影响，引入煤、电、热三个品种能源的约束条件

其中l∈[0,n-1]。

2.能源加工转换模型。

（1）热力加工转换模型。基于终端热能消费模型，考虑热力加工转换及输配损耗系数，获取全社会热力需求

其中，ε2h为热力折标系数，μh为热力加工转换及输配损耗系数。

由于省内供热主要通过燃煤和燃气热电联产实现，因此热力加工转换所需的初始能源由煤炭消费量和天然气消费量构成，即

其中，ρcoal2h为供热标煤耗，ρgas2h 为折标后的供热气耗，prpcoal为燃煤热电联产占比，prpgas燃气热电联产占比，且prpcoal+prpgas=I，I 为全1 阵。

（2）电力加工转换模型。在电力加工转换过程中应充分考虑供应侧和需求侧的电力电量平衡。电力供应侧主要受省内各类存量装机、规划装机及其对应的发电利用小时数，以及电力调入调出影响，而需求侧主要通过终端电力消费及电力输配损耗系数计算全社会用电量，可表示为

其中，ε2e为发电标煤耗，μe为电力输配损耗系数。

电量平衡等式约束为

其中，je 表示省内各种发电装机品种，且je=1 表示煤电，je=2 表示气电，其余为清洁能源发电。Ein表示外来电调入电量，Eout表示电力调出电量。

电力加工转换所需的初始能源可表示为燃煤发电的煤炭消费量和燃气发电的天然气消费量，即

其中，ρcoal2e为发电标煤耗，ρgas2e为折标后的发电气耗。

3.碳排放进程跟踪模型。根据能源加工转换模型，可将终端消费的电能和热能转换成煤、油、气三种初始能源，由此可获得初始能源分品种模型

初始能源消费总量可表示为

考虑 “能耗双控” 政策影响，引入能耗强度下降率以及煤炭总量约束

基于初始能源消费量，乘以各能源品种的碳排放因子，可获取全省碳排放总量。全省碳排放进程跟踪模型可表示为

其 中，hcoal、hoil、hgas和hfele依次为煤、油、气和外来火电的碳排放因子。

由于重大能源与产业项目的投产将导致碳排放进程产生明显变化，因此在依据初始能源消费量预测值进行碳排放进程推演时，应单独考虑重大项目产能释放的影响。在实际生产过程中，重大能源项目投产将显著提升清洁能源在电力生产中的占比，从而有效降低电力加工转换过程的化石能源消耗，而重大产业项目则由于单位碳排放远高于终端能源消费的单位碳排放，将显著抬升实际全省碳排放总量。综上，在式（11）中引入重大能源项目，则式（11）可修正为

而重大产业项目则在碳进程跟踪模型中直接引入，综上，在式（16）中引入重大产业项目，则式（16）可修正为

（二）模型求解

本文构建的模型基于定步长遍历法，通过迭代校核模型约束条件，实现多场景下全省碳排放预测。

模型可用Java 等程序算法求解实现。模型求解过程中，根据不同场景的基础数据组合，模型可自动寻优求解该场景的可行解及最优解，从而完成对不同场景下的浙江省碳排放预测。

｜结论和建议

（一）模型结论

1.浙江省碳排放的峰值及时间。考虑新上重大产业项目，浙江省将于2030 年前实现全社会碳达峰。

2.浙江省碳达峰进程主要影响因素。（1）碳达峰峰值。碳排放峰值受大项目投产影响最大，其次为GDP 增速和二产占比。重大产业项目的投产将极大推高碳达峰峰值，高GDP 增速、高二产占比将推高浙江省碳排放峰值。（2）碳达峰时间。碳达峰时间受重大产业项目投产时间的影响较大，其投产将明显增加能源消费总量，增加二氧化碳排放。重大能源项目，如核电项目对碳达峰的影响非常大，2030 年前投产多台核电机组对浙江省碳达峰有明显的削峰现象，在重大产业项目不投产时可以将浙江省碳达峰时间前移。

（二）政策建议

围绕碳达峰目标，浙江省应坚持科学稳健原则，紧抓双碳工作中能源和产业“两个关键”。

1.大力优化能源结构。省内煤电、气电装机和利用小时数直接影响到能源加工转换的碳排放，因此要深入实施火电机组节能降耗，加速优化能源结构，积极安全有序发展核电，大力发展风电、光伏等清洁能源，积极谋划外来非化石电力入浙。

2.深度调整产业结构。在实现碳达峰目标的前提下，产业结构和单耗呈现负相关特性，因此产业结构调整和单耗下降两者需统筹考虑。要积极推进工业绿色转型，坚决遏制高耗能高排放低产出项目盲目发展，同时要为传统行业碳排放双控设置合理的过渡期，如纺织、化工等高耗能高排放行业在浙江经济中仍有较大比重，需要逐步引导有序开展改造升级。最后，要大力发展新一代信息技术、生物技术、高端装备等低碳新兴产业，推动“腾笼换鸟”。

3.强化重大项目管理。重大项目是否建设、何时投产对全省碳排放起到极大的作用，因此要合理规划重大项目建设时序，统筹考虑产能释放，强化重大项目的节能降碳诊断和管理。