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重污染天气下电力行业排放对京津冀地区PM_(2.5)的贡献 被引量:21
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作者 杜晓惠 徐峻 +4 位作者 刘厚凤 刘俊 何友江 党鸿雁 孟凡 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2016年第4期475-482,共8页
利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM_(2.5)的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对"电能替代"(以电力行业产能替... 利用CAMx(区域空气质量模型)中的PSAT(颗粒物源示踪技术),分析了重污染天气下分区域、分行业的污染物排放对京津冀地区PM_(2.5)的贡献,设计了分行业排放的环境影响效率系数(EESCR)计算方法,并对"电能替代"(以电力行业产能替代民用能源消耗)情景方案下的排放进行模拟分析.结果表明:在重污染天气背景下,电力行业排放对京津冀地区ρ(PM_(2.5))的贡献率较低,各地均低于10%,并且区域排放的贡献次序为京津冀以外地区>京津冀其他城市>当地,这与电力行业高架源排放的特征有关,而工业和民用行业对区域排放的贡献次序相反.PM_(2.5)主要组分和前体物的分行业EESCR计算结果表明,电力行业ESSCR值均在y=1/2x趋势线之下,远低于其他行业,因此优先控制其他行业排放才是改善京津冀地区空气质量的关键.电能替代的情景模拟结果表明,电能替代是有效降低京津冀地区ρ(PM_(2.5))的可行方式.研究显示,充分利用电力行业高架源排放的特点和便于集中处理的行业优势,尽力降低因产能增长带来的排放增量,实施电能替代可成为改善区域空气质量的有效途径之一. 展开更多
关键词 电力行业排放 PM2.5贡献 京津冀地区 电能替代
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基于系统动力学的电力行业碳排放预测 被引量:6
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作者 王喜平 王玥玥 《陕西电力》 2016年第6期29-32,58,共5页
利用VENSIM软件构建系统动力学模型,对中国电力行业碳排放进行仿真模拟。模型设置了基准情景、低碳情景、超低碳情景3种情景:并分别基于3种不同情景对2005—2030年电力行业碳排放量进行模拟与预测,在此基础上,对不同减排效果进行了比较... 利用VENSIM软件构建系统动力学模型,对中国电力行业碳排放进行仿真模拟。模型设置了基准情景、低碳情景、超低碳情景3种情景:并分别基于3种不同情景对2005—2030年电力行业碳排放量进行模拟与预测,在此基础上,对不同减排效果进行了比较和评价。结果显示研究和开发低碳技术、调整电源结构和产业结构都将有助于中国电力行业的低碳发展。 展开更多
关键词 电力行业排放 系统动力学 低碳技术 电源结构
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基于LMDI的电力行业CO_2排放影响因素分析 被引量:3
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作者 王喜平 王玥玥 《黑龙江电力》 CAS 2016年第4期343-346,366,共5页
为了解决中国火力发电行业CO_2排放增加影响国家低碳发展的问题,笔者利用对数平均权重分解法(LMDI)构建了电力行业碳排放因素分解模型,定量分析了2000-2013年间能源结构、电力结构、发电煤耗率等对电力行业碳排放的影响,结果表明:采用L... 为了解决中国火力发电行业CO_2排放增加影响国家低碳发展的问题,笔者利用对数平均权重分解法(LMDI)构建了电力行业碳排放因素分解模型,定量分析了2000-2013年间能源结构、电力结构、发电煤耗率等对电力行业碳排放的影响,结果表明:采用LMDI模型能够分析影响电力行业CO_2排放的因素,优化电力结构,提升能源综合利用效率,提高电力利用效率。最后,从电力生产环节和消费环节分别提出了CO_2减排建议。 展开更多
关键词 电力行业排放 对数平均权重分解法 因素分解
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电力行业碳排放的影响因素——基于长江经济带空间动态面板的实证研究 被引量:4
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作者 齐绍洲 林屾 《环境经济研究》 2016年第1期91-105,共15页
本文基于Malmquist指数方法,测算了长江经济带电力行业绿色全要素生产率,然后运用STIRPAT模型和空间动态面板计量方法研究了长江经济带电力行业碳排放的影响因素。实证研究结果表明:空间因素对于长江经济带电力行业的碳排放具有不可忽... 本文基于Malmquist指数方法,测算了长江经济带电力行业绿色全要素生产率,然后运用STIRPAT模型和空间动态面板计量方法研究了长江经济带电力行业碳排放的影响因素。实证研究结果表明:空间因素对于长江经济带电力行业的碳排放具有不可忽视的作用,域内常住人口数量、城镇化水平和人口受教育程度的提高对电力行业碳减排有一定的促进作用;人均收入的提高加剧了电力行业碳排放;各省市的绿色全要素生产率、非化石能源发电比重、企业技术进步和研发水平的提高对电力行业碳减排有正向的促进作用,其中企业研发水平的提高对碳减排的促进作用最大,第二产业比重的提高增大了碳排放。 展开更多
关键词 长江经济带 电力行业排放 绿色全要素生产率 空间动态面板
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Estimate of China's energy carbon emissions peak and analysis on electric power carbon emissions 被引量:7
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作者 WANG Zhi-Xuan ZHANG Jing-Jie +2 位作者 PAN Li YANG Fan SHI Li-Na 《Advances in Climate Change Research》 SCIE 2014年第4期181-188,共8页
China's energy carbon emissions are projected to peak in 2030 with approximately 110% of its 2020 level under the following conditions: 1) China's gross primary energy consumption is 5 Gtce in 2020 and 6 Gtce in 2... China's energy carbon emissions are projected to peak in 2030 with approximately 110% of its 2020 level under the following conditions: 1) China's gross primary energy consumption is 5 Gtce in 2020 and 6 Gtce in 2030; 2) coal's share of the energy consumption is 61% in 2020 and 55% in 2030; 3) non-fossil energy's share increases from 15% in 2020 to 20% in 2030; 4) through 2030, China's GDP grows at an average annual rate of 6%; 5) the annual energy consumption elasticity coefficient is 0.30 in average; and 6) the annual growth rate of energy consumption steadily reduces to within 1%. China's electricity generating capacity would be 1,990 GW, with 8,600 TW h of power generation output in 2020. Of that output 66% would be from coal, 5% from gas, and 29% from non-fossil energy. By 2030, electricity generating capacity would reach 3,170 GW with 11,900 TW h of power generation output. Of that output, 56% would be from coal, 6% from gas, and 37% from non-fossil energy. From 2020 to 2030, CO2 emissions from electric power would relatively fall by 0.2 Gt due to lower coal consumption, and rela- tively fall by nearly 0.3 Gt with the installation of more coal-fired cogeneration units. During 2020--2030, the portion of carbon emissions from electric power in China's energy consumption is projected to increase by 3.4 percentage points. Although the carbon emissions from electric power would keep increasing to 118% of the 2020 level in 2030, the electric power industry would continue to play a decisive role in achieving the goal of increase in non-fossil energy use. This study proposes countermeasures and recommendations to control carbon emissions peak, including energy system optimization, green-coal-fired electricity generation, and demand side management. 展开更多
关键词 Energy consumption Growth rate Carbon emissions peak Electric power development
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