基于LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析

LEAP模型允许研究者根据研究目的、数据可获取多、研究对象特点等灵活构建模型结构，十分适用于能源数据不全面情况，现已广泛应用于国家、区域、部门、行业的能源战略研究中。掌握该模型不仅有助于高校及科研院所工作人员从事能源系统评价诊断、低碳节能发展技术研判等能源系统工程相关工作，也可为政府决策提供技术支持。特别是可应用于风光储、氢能一体化利用策略在全社会能源供应系统中的作用、电动汽车对终端能源需求及碳排放的影响等热点问题。

帮助科研及相关工作者快速掌握LEAP模型操作及应用，结合实例来全面掌握能源供应转换、能源需求及碳排放预测中的基础数据搜集及处理、能源平衡表核算、模型框架构建、模型操作、情景设计、结果分析、优化、预测结果不确定性分析等。

【目标】：
1.掌握LEAP软件操作基础流程
2.掌握不同能源系统数据核算及能源现状评价
3.掌握应用多种数据处理方法以测算模型输入数据预测年内变化情况
4.掌握LEAP软件构建基本的能源需求及供应分析模型
5.掌握LEAP软件构建细化的能源需求情景分析模型
6.掌握LEAP软件对情景进行成本效益分析、对非能源活动的温室气体排放进行分析
7.掌握LEAP软件构建交通部门减排模型、构建成本最小化发电模型
8.掌握LEAP软件预测结果不确定分析

/// 基 于 LEAP模型 的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析

【专家】：陈博士，来自重点高校及科研院所一线科研人员，长期从事城市能源需求预测及可再生能源系统建模仿真工作，主要参与编写市级能源发展规划多项，发表科研论文多篇，精通能源系统模型及多种数据预测方法，具有丰富的能源需求及碳排放预测经验。

【详情】：特色在于以国内典型能源输入型省份、城市为例，深入浅出的介绍不同级别对象时根据数据结构构建合适的能源生产、转换、消费及碳排放预测模型，根据研究目的合理设计情景以量化不同低碳化能源发展政策效果，并采用蒙特卡洛法进行了预测结果的不确定性分析。结合软件自带例子，对关键部门及重点关注技术，如工业能源消耗、交通部门碳排放、新能源发电系统及发电成本最优化等，也进行了重点解析示范。理论与操作紧密结合有助于学员快速掌握模型使用并可灵活套用于自身研究中。大纲的设置主要围绕下述体系来设计理论知识与上机操作步骤，通过逐一环节的讲解与实际操作。

第一章 LEAP建模理论基础	1.1 能源需求及碳排放预测方法 [☆理论学习] 1.1.1 投入产出法 1.1.2系统动力学模型 1.1.3灰色系统理论 1.1.4计量经济分析法 1.1.5神经网络模型 1.1.6部门分析法：LEAP模型为代表，模型结构如下 能源需求为活动水平和活动强度之积   其中ED是总的能源需求量，AL是活动水平，EI是能源强度；i，j 和 k分别代表不同的部门、设备和燃料 1.2 LEAP软件操作基础 （基础操作）[☆理论学习] 1.2.1 LEAP软件安装与注册 1.2.2 LEAP软件设置、主要模块及基本操作 1.2.3 LEAP软件模型构建基本原理和数据结构 1.3 情景分析法[☆理论学习] 介绍情景分析法原理及其与LEAP模型的结合使用。 1.4 能源及碳排放数据获取方式[☆理论学习] 1.4.1 经济、人口：统计年鉴 1.4.2 能源：行业年鉴、统计年鉴能源篇、政府报告、电力消费、发展规划、标准规范等 1.4.3温室气体排放：统计年鉴、技术标准、实验数据、文献报告等
第二章 基于LEAP模型的能源需求预测模型构建	2.1 结合情景分析法的基本能源需求预测模型构建 2.1.1 案例整体描述 2.1.2 基本参数设置：标准单位（标吨煤、净现值）、基年、基期、参考情景等 2.1.3 需求侧模型构建 需求树形图绘制 基年账户数据录入：城镇居民及农村家庭能源消费数据（家庭数及各能源品种消费强度） 2.1.4 参考情景创建及结果分析 参考情景创建：预测年内人口结构及能源消费强度变化率 以图表方式查看结果 2.1.5 节能政策效果量化：高效照明及冰箱 创建节能情景，输入各节能措施下能源强度的预测年内变化率 查看结果并与参考情景结果比较 2.2 不同部门、情景下的细化需求侧模型构建 2.2.1 细化需求侧部门模型：工业、交通及商业建筑 2.2.2 工业 细化为能源密集型产业（钢铁和制浆造纸）和其他所有行业 基年账户数据录入：活动水平（产值或产量）、活动强度（过程热、电力、油气煤等化石能源消耗强度） 参考情景创建：使用Time Series Wizard设置各参数预测年变化情况 结果查看及分析 2.2.3 交通部门 细化为客运交通（小汽车、公共汽车及铁路）及货运交通（公路货运及铁路货运） 基年账户数据录入：活动水平（周转量、运输里程）、活动强度（单位里程耗油量、能源强度） 参考情景创建：周转量、轿车占比以及人均货运需求增长率、能源效率提高率 结果查看及分析 2.2.4 商业建筑 细化为多种燃料和技术下的采暖、制冷、供电等有效能源分析 基年账户数据录入：活动水平（建筑面积）、活动强度（终端能源消费等价热值、供热技术效率）、燃料消费比例等 参考情景创建：建筑面积、能源强度及供热技术效率变化率 结果查看及分析 2.2.5 总体能源需求分析 分部门、子部门、能源品种、年份、情景下能源需求预测       图1 预测年各部门能源需求（左）及各能源品种需求（右）示意图
第三章 基于LEAP模型的能源供应预测模型构建	3.1 结合情景分析法的基本能源供应预测模型构建 3.1.1 案例整体描述及基本参数设置 3.1.2 基础供应侧模型构建 能源输入、转化模型框架图绘制 基年账户数据录入：发电、输配电、天然气输配等模块设置 3.1.3参考情景创建及结果分析 参考情景创建：电厂建设、发电效率、能源运输效率等年度变化情况 重点关注各发电形式间的调度原则 查看各发电方式电力贡献率等结果 3.1.4 能源流动情况诊断 基于能源流动图分析该案例能源供应及消费平衡情况 研判参考情景下能源发展态势 3.1.5 能源供应侧节能措施效果量化 节能政策：输配电损失减少、电力系统负荷系数改进 3.2 不同能源品种、情景下的细化供应侧模型构建 3.2.1 细化能源转换模型：木炭生产、电力、炼油和煤炭开采 3.2.2 炭生产 建立标准模块：炭产量、不同技术转换效率 3.2.3 电力生产 调整发电系统容量以配合电量需求：水电、煤电、燃油发电 新能源发电新增容量规划 3.2.4 炼油 炼油厂效率、产品种类及各产品产量 3.2.5 煤炭开采 煤炭开采能力、煤矿厂效率 3.2.6 资源情况输入 区分生产资源、进口资源 区分化石燃料储备、可再生能源产量 3.2.7 能源系统图、能源平衡表分析比较     图2 各能源品种能源系统转化图（左）及能源平衡表（右）
第四章 基于LEAP模型的温室气体及其他空气污染物排放预测模型构建	4.1 结合情景分析法的基本排放预测模型构建 4.1.1 案例整体描述及基本参数设置 4.1.2 温室气体及其他空气污染物排放模型构建 污染物排放因子录入及TED数据库使用 基于能源供应及消费模块的构建，连接IPCC排放因子库 4.1.3 参考情景构建及结果分析 查看参考情景下各大气污染物预测结果 4.1.4 节能政策情景构建 查看节能政策对各大气污染物排放的影响 4.2 结合情景分析法的非能源来源排放预测模型构建 4.2.1 非能源来源排放类型 工业流程和产品使用、农业林业其他土地使用、废弃物 4.2.2 案例整体描述及基础参数设置 4.2.3 模型构建及基年账户数据录入 制冷空调行业排放HFC（采用EXCEL直接输入排放因子） 粪便管理中产生的甲烷、一氧化二氮（自定义变量的设定） 4.2.4 基础情景设置 非能源来源排放活动水平及排放强度设置 全球变暖潜力值等结果比较 4.2.5 沼气发电情景设置 发电模块中设置沼气发电技术参数 非能源排放部门对应减排量设置    图3 与基础情景沼气发电情景全球变暖潜力值
第五章  LEAP模型成本效益分析专题	5.1基于LEAP模型的成本消息分析简介 5.1.1 成本分类：需求、转换、一次能源及输入能源、外部环境 能源需求的资本成本、运行和维护成本，能源节约的成本 能源转换资本成本、固定成本、运行及维护成本 本土资源的成本 进、出口燃料的成本 污染物排放的外部成本 用户自定义成本等 5.1.2案例整体描述及基础参数设置 5.1.3系统边界及经济参数输入 5.2 政策情景创建 高效照明 节能冰箱 压缩天然气公交车 天然气和可再生能源 工业效率提升 5.4 各情景成本数据输入 技术渗透 技术性能 技术成本 5.5 成本效益结果分析   图4 各情景典型年成本效益分析表
第六章 LEAP模型关键数据处理及预测结果不确定性分析专题	6.1 关键变量预测年内变化趋势预测 平均增长率法 计量经济学模型：ARIMA模型等 人口预测模型：Leslie模型 6.2 预测结果不确定性分析：蒙特卡洛法 构建函数，确定估计变量和需求参数 确定参数的概率分布，包括正态分布、对数正态分布等 水晶球等软件模拟   图5 蒙特卡洛不确定性分析原理图 6.3某省份LEAP模型能源需求预测实例操作 6.3.1 案例能源情况分析 图6典型省份基年能源流动图 6.3.2 案例能源需求结构树绘制 农业部门、工业部门、建筑部门、交通运输部门、其他服务业部门及居民生活部门。 其中工业部门细分为六大高耗能部门和工业其它部门；交通运输部门分为货运部门及客运部门 6.3.3 计量经济学等模型的使用 6.3.4 情景设置 基准情景 人口增长情景 节能情景 6.3.5 情景结果比较 6.3.6 基础情景预测结果不确定性分析      图7 典型年能源需求预测结果概率分布图（左）及各参数对需求预测结果方差贡献率 6.4某市LEAP模型能源需求预测实例操作 6.4.1 数据搜集及模型结构划分   图8 某市LEAP模型结构划分 6.4.2 基年能流图绘制 图9 某市基年能源流动图 6.4.3 情景设置 基础情景：能源需求在过去的基础上自然发展(BS) 不同经济增速情景：高、低经济增长速度(HGDP、LGDP) 不同产业结构情景：高、低第二产业占比(HIS、LIS) 节能情景：技术进步及设备升级引起的能源强度降低(ES) 综合情景：综合考察GDP增速、第二产业占比及能源强度变化(MBS、MSS) 6.4.4 结果对比 定量分析GDP增速、产业结构及节能目标对该市能源需求的影响 重点部门节能政策效果量化 能源发展情况研判及政策建议       图10 不同GDP增速情景（左）及不同产业结构（右）能源消费总量及能源强度        图11  节能情景（左）及综合情景（右）能源消费及能源强度
第七章  LEAP模型交通运输及碳排放专题	7.1 基本参数和结构设置   图12 交通部门碳排放模型结构树形图 7.2 基年账户数据录入 轿车、运动多功能车（SUV）数量（分为柴油车、汽油车、混合动力车及电动车） 车辆年龄及库存销售量函数关系 车辆耗油量及耗油量与车辆年龄关系 车辆行驶里程数 7.3 基年账户排放因子录入 二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳及可吸入颗粒 根据各车型输入其排放因子 7.4 参考情景设置（BAU） 无新政策减少燃料使用及排放 预测年内各参数变化率 7.5 政策情景设置 燃油经济性提高（Improved fuel economy） 混合动力电动汽车、电动汽车市场占有率提升(Hybrid) 柴油轿车和柴油SUV车市场占有率提升（Diesel） 新尾气排放标准（Tailpipe Emissions Standard） 轿车推广力度高于SUV(Fewer SUVS) 组合情景（Combined） 7.6 结果分析 图13 各情景典型预测年碳排放量
第八章 LEAP模型与EXCEL集成优化专题	8.1 以最小发电成本为例的LEAP优化模型构建 8.1.1 在转换模块下输入发电数据 成本 装机容量 系统负荷曲线 规划储备余额 效率 发电技术类型 各技术排放因子 8.1.2 导入小时负载数据建立载模型 时间片段 每小时的点子表格数据（EXCEL） 年度变化 系统能源负荷曲线 8.2 多技术类型情景设置 仅天然气 仅核能 仅水力 仅风能 仅光伏光热 仅燃煤 8.3 结果查看 社会成本 装机容量 结合环境等外部价值 8.4 使用优化算法确定最低成本情景 OSeMOSYS优化模型 选择优化变量及优化情景      图14 各情景典型年发电成本（左）及发电小时数来源（右）  8.5 建立优化算法约束条件：二氧化碳排放 建立排放约束 寻找在约束条件下最低发电成本情景   图15 约束条件下各情景碳排放量（左）及发电成本（右）

点击查看原文