LEAP模型能源与碳排放模型

LEAP 模型(Long-range Energy Alternatives Planning System),即低排放分析系统,是一个基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具,由斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发LEAP拥有灵活的结构,使用者可以根据研究对象特点、数据的可得性、分析的目的和类型等来构造模型结构和数据结构,可以用来分析不同情景下的能源消耗和温室气体排放,这些情景是基于能源如何消耗、转换和生产的复杂计算,综合考虑关于人口、经济发展、技术、价格等一系列假设

 基于LEAP模型的能源及碳排放建模实践与应用​

案例1:构建基本的能源需求及供应分析模型

1. 案例地区情况介绍

2. 软件参数设置

3. 能源需求模型构建

3.1 构建现状账户:录入2010年城镇居民、农村居民能源消费现状数据,包括冰箱、照明、其他电器及炊事等用能活动。

3.2 构建基准情景:录入2040年情景数据

4. 能源供应模型构建

4.1 电力传输和分配(输配电)模块设置

4.2 发电模块设置:录入现状、基准情景参数,包括燃煤发电、水力发电及柴油发电等方式。

5. 温室气体及其他空气污染物排放分析

5.1 录入污染物排放因子

5.2 查看模型结果

6. 节能政策情景分析:能源需求侧管理

6.1 能源需求侧管理政策介绍及情景参数录入

6.2 查看模型结果

案例2:构建细化的能源需求情景分析模型

1. 工业

1.1 构建现状账户:录入2010年钢铁业、造纸业、其他工业的能源消费现状数据

1.2 构建基准情景:录入2040年情景数据

1.3 查看模型结果

2. 交通部门

2.1 构建现状账户:录入2010年客运(小汽车、巴士、铁路)、货运(道路、铁路)的能源消费现状数据

2.2 构建基准情景:录入2040年情景数据

2.3 查看模型结果

3. 商业:有用能分析(有效能分析)

3.1 构建现状账户:录入2010年商业建筑采暖能耗现状数据

3.2 构建基准情景:录入2040年情景数据

3.3 查看模型结果

4. 查看能源需求总量

案例3:构建细化的能源供应情景分析

1. 木炭生产

2. 发电(水电、燃煤发电、燃油发电)

3. 炼油

4. 煤炭开采

5. 能源资源

6. 查看模型结果(包括能源平衡表、桑基图)

 案例4:对情景进行成本效益分析

1. LEAP中的成本效益分析简介及模型参数设置

2. 构建政策情景

3. 录入各政策情景的成本数据(技术渗透率、技术效率、技术成本)

3.1 高效照明情景(考虑利率的年化成本计算方法)

3.2 节能冰箱情景(推广节能设备的增量成本录入方法)

3.3 工业效率提升情景(单位节能量成本的录入方法)

3.4  CNG公交车情景

3.5 天然气及可再生能源情景(NGCC及风力发电的资本成本、固定运维成本、可变运维成本、能源资源成本)

3.6 综合减排情景(组合若干个政策情景)

4. 查看成本效益分析结果

案例5:对非能源活动的温室气体排放进行分析

1. 现状账户及基准情景

1.1 冰箱及空调排放的氢氟碳化物(HFCs)

1.2 粪便管理产生的甲烷及一氧化二氮(通过新建自定义变量来计算非能源活动的

 温室气体排放)

2. 政策情景:通过消化动物粪便来发电(关联发电模块与非能源活动模块)

3. 查看模型结果

案例6:构建交通部门减排模型

1. 软件参数设置及模型结构设计

2. 现状账户及基准情景

2.1 录入小汽车(燃油车、混合动力)及SUV(燃油车及混合动力)的活动水平数据

2.2 录入各车型的当前污染物排放因子

2.3 查看模型结果

3. 政策情景

3.1 提高燃油经济性情景

3.2 提高混合动力电动车市场占有率情景

3.3 提高柴油小汽车及SUV市场占有率情景

3.4 提高尾气排放标准情景

3.5 大力推广小汽车(而非SUV)情景

4. 查看模型结果

案例7:构建成本最小化发电模型

1. 录入发电数据

2. 通过导入每小时负荷数据创建季度负荷曲线

3. 通过建立不同情景来考察不同发电技术的特点(NGCC、风电、煤电及水电的成本及污染物排放)

4. 考虑污染的外部性成本

5. 使用优化功能来构建发电成本最小化情景(利用OSeMOSYS或NEMO框架)

6. 在优化模型中引入碳排放上限约束

案例8:基于GREAT框架构建减排模型

1. GREAT 结构及基本使用方法

1.1 GREAT 的基本结构

1.2 数据录入及与 Excel 的交互操作

1.3 GREAT 主要分支结构

2. GREAT 能源需求建模

3. GREAT 能源需求情景分析

4. GREAT 排放分析

建模技巧

1. 补充LEAP中缺少的能源类型(新建燃料),并录入热值和含碳量等信息;

2. 在 Key Assumption 中建立自定义模型(如 Gompertz 模型),以便在能源模型中使用;

3. 基于能源平衡表数据,新建发电模块;

4. 在LEAP模型中纳入“调入电”碳排放的方法;

5. 基于LEAP模型结果生成复合指标,比如计算人均碳排放、单位GDP碳排放、单位发电量碳排放(度电碳排放)、输配电损耗导致的间接碳排放量等;

6. 论文中LEAP模型的复现思路举例。

文章出处登录后可见!

已经登录?立即刷新

共计人评分,平均

到目前为止还没有投票!成为第一位评论此文章。

(0)
xiaoxingxing的头像xiaoxingxing管理团队
上一篇 2023年10月19日
下一篇 2023年10月19日

相关推荐