数分解法的电能消费碳排放情景分析

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1、万方数据第28卷第ll期20l0年11月水电能源科学WaterResourcesandPowerV01．28No．11Nov．2010文章编号：i000—7709(2010)11—0166—03基于Divisia指数分解法的电能消费碳排放情景分析祖国海1马向春2杨玲玲2(1．内蒙古交通职业技术学院，内蒙古赤峰024000；2．华北电力大学经济与管理学院，北京102206)摘要：基于产业链角度分析了电能消费碳排放关键影响因素．采用Divisia指数分解法研究了1990～2007年间我国燃料结构、发电结构、辅助服务及输配损失对碳排放的影响，并给出三类情景下2010～2030

2、年间电力部门的碳排放总量及电能消费的碳排放系数预测。结果表明。我国电力部门2030年的C02排放总量为49×108～60×i08t，相应的电能消费碳排放系数为0．407～0．493，为电力工业未来减排目标及减排途径的设计提供了参考。关键词：碳排放；排放系数；电能消费；情景分析中图分类号：TK01+l文献标志码：A电力行业在保障我国经济发展、人民生活水平提高等方面发挥了极其重要的作用。但作为污染大户，电力行业必须承担调整其能源结构的艰巨责任[1’2]。降低电力工业的温室气体(主要是CO。)排放不仅可降低对化石燃料的依赖度，还可为应对气候变化和能源安全做出贡献，因此电力工业

3、碳排放成为研究的热点。文献[3，4]将碳排放作为变量或约束条件引入电力系统，并分析其影响；文献[5，6]聚焦于电力工业发输配各环节低碳技术的研究与运用。但鲜有文献从产业链细分的角度研究电能终端消费的碳排放。鉴此，本文采用Divisia指数分解法研究了整个电力产业链中碳排放的轨迹及其主要影响因素，获得了合理的电能消费碳排放情景分析，以期为电力工业未来减排目标及减排途径的设计提供有益参考。1电能消费的碳排放影响因素分解1．1关键影响因素及方法选取电能消费的碳排放系数即单位电能消费的碳排放量，体现的是从一次能源消耗到不同部门电能消费整个产业链的碳排放情况，对其进行正确评估和预

4、测是其他工业部门建立碳排放基准的重要参考。单位电能消费的碳排放量受终端电能消费量和其他因素的影响，如发电厂燃料类型和火电、水电、核电占比等，此外还受辅助服务消耗和输配电损失(即供电量与实际用电量之差)的影响。简言之，电能消费的碳排放系数受分子(即火电厂的总排放)和分母(即消费电能)的影响。其中，分子主要受供应侧因素的影响，如发电燃料的质量、密度和结构等，而分母则主要受需求侧因素影响，如电能实际消费量、辅助服务消耗和输配损失等。影响电能消费碳排放的关键因素为燃料结构、能源强度、发电结构、输配损失和电能辅助服务。碳排放预测必须在反映现实的基础上考虑动态因素。此外，预测方法还

5、必须在重复利用时具有可扩展性和可修复性。与随机预测技术过度依赖函数形式不同，非参数技术透明度较高，操作性较强且经得起反复验证。本文选用算术平均Divisia指数分解法进行分析的主要原因在于其更易实施，且以每年的时间序列数据为对象，研究结果与对数平均Divisia指数分解方法无明显悬殊。1．2Divisia指数分解模型碳排放系数及其影响因子的Divisia指数关系可表示为：C=D,mD。iD。。。DmD。dR式中，C为碳排放总量变化；Dh为燃料结构效应的Divisia指数；Dei、D。、D。。、D。d分别为能源强度效应、辅助消费效应、发电结构效应、输配损失效应的Divis

6、ia指数；R为余项。2分解结果1990～2007年电能消费排放系数分解结果见表1。由表可知：①电能消费的碳排放系数在分析时段内总体呈下降趋势，其中20世纪90年收稿日期：2010—05—20，修回日期：2010—06—30作者简介：祖国海(1967一)，男，副教授，研究方向为能源与交通，E-mail；zuguohai@163．corn万方数据第28卷第11期祖国海等：基于Divisia指数分解法的电能消费碳排放情景分析·167·表1电能消费碳排放系数分解Tab．1Decompositionofemissioncoefficientofpowerconsumption缸以

7、碳排放系数燃料结能源强发电结辅助服输配损⋯”／(kg·(kW·h)一1)构效应度效应构效应务效应失效应19951．2360．9880．9260．7981．0121。00520001．1970．9820．9570．8221．0191．00620050．9980．9500．8240．8191．125I．0021旦!!!：!!!旦：!!!竺：!!!旦：!!!!：!!!!：!旦!代下降趋势稍缓，2000～2005年下降趋势较明显。降幅达16．6％，体现了我国节能减排措施初见成效；②燃料结构效应在分析时段内亦呈下降趋势，且降幅逐年增大；③能源强度效