2023华为杯研究生数学建模D题区域双碳目标与路径规划研究思路代码详解

最新更新：2023华为杯研赛D题已更新第1问代码，第1问代码关键点分析：题目没有给出能源供应部门碳排放量，需要计算能源供应部门碳排放量(重要！！！)。

后续详细思路和代码更新地址：2023年中国研究生数学建模竞赛D题

能源供应部门计算相关数据.xlsx中处理好的能源供应部门碳排放因子，没有数据的地方填0。把能源消费品种结构重排成和能源供应部门碳排放因子表格的结构一样，相乘再求和得到能源供应部分的碳排放量；

部分代码如下；

%相乘再求和得到能源供应部分的碳排放量
Energy_supply_CO2=sum(Energy_supply_factor.*Energy_consumption_structure);
%%
% （1）建立指标与指标体系
%年份
year=[2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020
];

%总人口
population=[7869.34	8022.99	8119.81	8192.44	8281.09	8315.11	8381.47	8423.50	8446.19	8469.09	8477.26
];
% 地区生产总值	总量1
% 一产增加值2	农林消费部门2
% 二产增加值	总量3
% 	能源供应部门4
% 	工业消费部门5
% 三产增加值	总量6
% 	交通消费部门7
% 	建筑消费部门8
% 唯一原创地址：https://mbd.pub/o/author-a2yYmmlkbA==，其他地方购买均为抄袭！！
GDP=[41383.87	45952.65	50660.20	55580.11	60359.43	65552.00	70665.71	75752.20	80827.71	85556.13	88683.21
2409.24	2736.86	3057.82	3228.54	3358.61	3636.08	3690.61	3568.54	3591.61	3726.61	3916.81
21853.60	23739.96	25612.91	27298.13	28907.54	30700.41	32013.02	34514.33	36533.74	37730.14	38183.23
904.65	947.43	1121.15	1065.45	1149.82	1357.63	1417.90	1526.98	1604.56	1692.70	1660.68
20948.95	22792.53	24491.76	26232.68	27757.72	29342.78	30595.12	32987.35	34929.18	36037.45	36522.55

GDP_total=GDP(1,:);
GDP_bumen_total=GDP([2,3,6],:);%一产二产三产GDP总量
%通过excel计算得到居民生活消费的GDP为0（忽略
GDP_bumen=[GDP([2,4,5,7,8],:);zeros(1,11)];%各部门GDP



% 能源消费量	总量1
% 一产能耗量	农林消费部门2
% 二产能耗量	总量3
% 	能源供应部门4
% 	5
% 	6
% 	7
% 	工业消费部门8
% 三产能耗量	总量9
% 	交通消费部门10
% 	建筑消费部门11
% 生活能耗量	居民生活消费12
% 唯一原创地址：https://mbd.pub/o/author-a2yYmmlkbA==，其他地方购买均为抄袭！！
Energy_consumption=[23539.31	26860.03	27999.22	28203.10	28170.51	29033.61	29947.98	30669.89	31373.13	32227.51	31438.00
345.36	393.87	448.95	362.18	383.72	429.37	433.46	440.49	457.99	438.58	423.78
20113.07	23145.47	23869.22	23889.14	23670.13	24261.96	24929.67	25317.56	25580.66	26196.12	25325.99
5752.10	6992.75	7339.98	7820.62	6951.05	7380.49	7786.52	8219.69	8104.87	8131.55	7491.05
204.84	286.73	354.09	335.18	382.10	440.86	415.01	523.98	1010.79	953.12	1003.97

Energy_consumption_total=Energy_consumption(1,:);
Energy_consumption_bumen_total=Energy_consumption([2,3,9],:);%一产二产三产能源消费量总量
Energy_consumption_bumen=[Energy_consumption(2,:);sum(Energy_consumption([4,5,6,7],:));...
    Energy_consumption([8,10,11,12],:)];%各部门能源消费量

分别统计总和的、各产业的（第一第二第三产业）、各部门的GDP、能源消费量、碳排放量，进行相关指标的可视化与分析，并计算相关关联模型，得到该区域碳排放量产生影响的各因素及其贡献；

2023年中国研究生数学建模竞赛D题区域双碳目标与路径规划研究已更新初步思路，

D题区域双碳目标与路径规划研究

一、背景介绍

我国是世界上最大的发展中国家，为实现中华民族伟大复兴，规划了在2035年基本实现现代化、在2050年实现中国式现代化的经济社会发展目标。因此，实现2060年碳中和的目标，必须破解发展与碳减排之间的矛盾。其中，推动经济社会高质量发展是矛盾的主要方面。

经济增长与能源消费量以及能源消费量与碳排放量之间存在关联关系，破解发展与减排的矛盾，只能寻求经济增长与碳排放量的负相关变化，必须从提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重两个方面入手。

提高能源利用效率（即降低单位GDP能耗），可实现经济增长与能源消费量增长的负相关变化。提高能源利用效率的主要途径：一是开展管理节能、技术节能和结构节能等能效工程，降低单位产品与服务的能耗；二是开展以科技创新为基础的产业升级工程，增加单位产品与服务的科技附加值。

提高非化石能源消费比重（即降低单位能耗碳排放），可实现能源消费量与碳排放量增长的负相关变化。提高非化石能源消费比重的主要途径有：一是开展新能源发电、火电脱碳与新型电网等能源脱碳工程，提升非化石能源发电占比；二是开展以电能替代化石能源为核心的能源消费电气化工程，提升电力消费比重。

可见，破解发展与减排的矛盾，需要从提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重两个方面，实施能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化等四大重点工程。

本赛题需要建立并运用数学模型，分析、评价和预测能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化等重点工程对碳排放的影响。

二、需要解决的问题

请你们结合数学建模的方法解决如下2023年华为杯研究生数学建模竞赛D题问题：

问题1思路

问题一：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状分析

（1）建立指标与指标体系

要求1：指标能够描述某区域经济、人口、能源消费量和碳排放量的状况；

要求2：指标能够描述各部门（能源供应部门、工业消费部门、建筑消费部门、交通消费部门、居民生活消费、农林消费部门）的碳排放状况；

要求3：指标体系能够描述各主要指标之间的相互关系；

要求4、部分指标的变化（同比或环比）可以成为碳排放量预测的基础。

（2）分析区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的现状

要求1：以2010年为基期，分析某区域十二五（2011 2015年）和十三五

（2016 2020年）期间的碳排放量状况（如总量、变化趋势等）；

要求2：分析对该区域碳排放量产生影响的各因素及其贡献；

要求3：研判该区域实现碳达峰与碳中和需要面对的主要挑战，为该区域双碳（碳达峰与碳中和）路径规划中差异化的路径选择提供依据。

（3）区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量各指标及其关联模型

要求1：分析相关指标的变化（环比与同比）；

要求2：建立各项指标间的关联关系模型；

要求3：基于相关指标的变化，结合双碳政策与技术进步等多重效应，确定

碳排放预测模型参数（如能源利用效率提升和非化石能源消费比重等）取值。

1. 建立指标体系： 为了描述某区域的碳排放量、经济、人口和能源消费量的状况，需要定义一系列指标，例如：

1. 碳排放总量

2. 人口数量

3. GDP总量

4. 能源消费总量

5. 各部门的碳排放量（能源供应部门、工业消费部门、建筑消费部门、交通消费部门、居民生活消费、农林消费部门）

6. 碳排放因子（各种能源的碳排放因子）

2. 收集数据：

从提供的历史数据中获取相应的信息，包括人口数量、GDP、能源消费量、碳排放量等。

3. 分析现状：

以2010年为基期，分析十二五和十三五期间的各指标状况，计算碳排放量的总量、变化趋势等。

4. 建立关联模型：

建立数学模型来描述各指标之间的关系，例如使用Kaya模型或其他适当的模型。Kaya模型的表达式已经提供，可以用来分析碳排放量与人口、GDP、能源利用效率和非化石能源比重之间的关系。

5. 数据分析：

使用建立的模型对历史数据进行分析，了解碳排放量变化的原因，识别各因素对碳排放的贡献。

6. 碳达峰与碳中和分析：

根据模型的结果，研判某区域实现碳达峰与碳中和需要面对的主要挑战，包括确定碳达峰和碳中和的路径选择。

7. 结果呈现：

将分析结果以图表、表格等形式清晰呈现，以便更好地理解和传达结果。

8. 模型参数的确定：

在分析过程中，需要根据相关指标的变化和政策影响来确定模型中的参数，如能源利用效率提升和非化石能源消费比重等。

问题2思路

问题二：区域碳排放量以及经济、人口、能源消费量的预测模型

（1）基于人口和经济变化的能源消费量预测模型

要求1：以2020年为基期，结合中国式现代化的两个时间节点（2035和

2050），预测某区域十四五（2021 2025年）至二十一五（2056 2060年）期

间人口、经济（GDP）和能源消费量变化。

要求2：能源消费量与人口预测相关联。

要求3：能源消费量与经济（GDP）预测相关联；

（2）区域碳排放量预测模型

要求1：碳排放量与人口、GDP和能源消费量预测相关联；

要求2：碳排放量与各能源消费部门（工业消费部门、建筑消费部门、交通

消费部门、居民生活消费、农林消费部门）以及能源供应部门的能源消费量

相关联（如反映能效提升对总能耗在上述能源消费部门分布的影响）；

要求3：碳排放量与各能源消费部门（同上）的能源消费品种（一次能源中

化石能源消费与非化石能源消费以及二次能源（电或热）消费）以及能源供

应部门的能源消费品种（化石能源发电与非化石能源发电）相关联（如反映

非化石能源消费比重提升对各部门能源消费品种或碳排放因子的影响）。

问题二涉及到人口、经济、能源消费量和碳排放量的预测模型。以下是解决问题二的步骤：

1. 基于人口和经济变化的能源消费量预测模型：

这个模型将考虑人口数量、GDP和能源消费量之间的关系，并用于预测未来的能源消费量。

步骤1：建立人口预测模型

利用历史人口数据，可以采用人口增长率或其他适当的方法建立人口预测模型，预测未来的人口数量。

步骤2：建立经济（GDP）预测模型

同样，利用历史GDP数据，可以建立GDP预测模型，考虑经济增长率等因素，以预测未来的GDP。

步骤3：建立能源消费量预测模型

建立能源消费量与人口和GDP之间的关系模型。这可以采用Kaya模型或其他合适的模型，以预测未来的能源消费量。

2. 区域碳排放量预测模型：

这个模型将考虑人口、GDP、能源消费量和各能源消费部门、能源供应部门的关系，并用于预测未来的碳排放量。

步骤1：建立碳排放量与人口、GDP和能源消费量之间的关系模型

利用历史数据，建立碳排放量与人口、GDP和能源消费量之间的关系模型，以便预测未来的碳排放量。

步骤2：考虑各能源消费部门的影响

将模型扩展到考虑各能源消费部门（工业消费部门、建筑消费部门、交通消费部门、居民生活消费、农林消费部门）对碳排放的影响。这可以通过建立每个部门的碳排放模型来实现，考虑能效提升对总能耗在各部门的分布的影响。

步骤3：考虑能源消费品种的影响

扩展模型以考虑能源消费品种，包括一次能源中的化石能源消费与非化石能源消费以及二次能源（电或热）消费。这可以通过考虑非化石能源消费比重的提升对各部门能源消费品种或碳排放因子的影响来实现。

步骤4：数据输入和预测

使用人口、GDP和能源消费的预测数据，输入到建立的模型中，以预测未来的碳排放量。

问题3思路

问题三：区域双碳（碳达峰与碳中和）目标与路径规划方法

（1）情景设计（不少于三种情景，如无人为干预的自然情景、按时碳达峰与碳

中和的基准情景、率先碳达峰与碳中和的雄心情景等）。

要求1：与碳达峰和碳中和的时间节点相关联；

要求2：与能效提升和非化石能源消费比重提升相关联。

（2）多情景下碳排放量核算方法

基本假设：

假设1、2035年的GDP比基期（2020年）翻一番；2060年比基期翻两番；

假设2、2060年生态碳汇的碳消纳量为基期碳排放量的10%；

假设3、2060年工程碳汇或碳交易的碳消纳量为基期碳排放量10%。

要求1：区域碳排放与多情景假设相一致；

要求2：区域碳排放与各部门碳排放量的总和相一致；

要求3：碳排放量核算模型与问题二中预测模型相一致（即在多情景条件约

束下，区域与各部门能源消费量、能源消费品种及其碳排放量预测方法相一

致）。

（3）确定双碳（碳达峰与碳中和）目标与路径

要求1：确定GDP、人口和能源消费量的目标值（2025年、2030年、2035年、

2050年和2060年）；

要求2：确定提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重的目标值（2025

年、2030年、2035年、2050年和2060年）；

要求3：完成能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化的

定性与定量分析。

问题三涉及到区域双碳目标（碳达峰和碳中和）的情景设计、碳排放量核算方法以及确定双碳目标与路径的方法。

1. 情景设计：

步骤1：定义情景

定义不少于三种情景，包括自然情景、基准情景（按时碳达峰与碳中和）、雄心情景。每个情景都应与碳达峰和碳中和的时间节点相关联，并考虑能效提升和非化石能源消费比重提升。

步骤2：设定情景参数

对于每个情景，设定关键参数，如碳达峰和碳中和的时间节点、GDP增长率、人口增长率、能源消费量增长率、能效提升率、非化石能源消费比重等。

2. 多情景下碳排放量核算方法：

步骤1：制定碳排放量核算方法

基于问题二中的模型，将情景设计中的参数应用于模型中，以核算每个情景下的碳排放量。确保区域碳排放与多情景假设相一致，并与各部门碳排放量的总和相一致。

步骤2：考虑生态碳汇和碳交易

根据情景设定，将生态碳汇和碳交易的碳消纳量考虑进来。这可以通过将其纳入碳排放量核算模型中来实现。

步骤3：验证与问题二的一致性

确保碳排放量核算模型与问题二中的预测模型相一致，即在多情景条件下，区域与各部门能源消费量、能源消费品种及其碳排放量预测方法相一致。

3. 确定双碳目标与路径：

步骤1：设定目标值

根据情景设计，确定区域在不同时间节点（2025年、2030年、2035年、2050年和2060年）的GDP、人口和能源消费量的目标值。

步骤2：设定能源效率和非化石能源目标

设定提高能源利用效率和提高非化石能源消费比重的目标值，也可以根据情景分别设定

步骤3：进行定性与定量分析

对能效提升、产业（产品）升级、能源脱碳和能源消费电气化进行定性与定量分析，以确定如何实现设定的目标值。这包括制定政策、技术升级、产业结构调整等方案。

问题三需要综合考虑多个因素，包括经济增长、人口变化、能源消费结构、碳消纳等