上海能源系统MARKAL模型与情景分析

采用国际上通用的能源系统MARKAL模型,根据上海经济和社会发展的趋势,以及能源需求的增长,以中长期发展为研究目标,建立上海能源系统模型.模型设计了1个基准模型,它包含了一次能源供应,现有能源技术和未来先进的能源技术,以及终端能源需求预测;根据不同SO2排放策略作为约束条件设计了2个情景模型;通过模型的计算,实现基准模型和情景模型的对比与分析.该模型将为上海未来能源策略和政策研究提供通用的系统计算模型和研究方法,并为研究上海未来经济发展模式、低排放能源技术发展策略和能源政策研究奠定了基础.

MARKAL模型在北京中远期能源发展研究中的应用

MARKAL模型是一个综合能源系统优化模型,在满足给定的能源需求量和污染物排放量限制条件下,确定出使能源系统成本最小化的一次能源供应结构和用能技术结构。本文尝试将MARKAL模型应用于北京市中远期能源系统建设研究,根据北京市未来能源、经济、环境协调发展的要求,进行了几种可能的未来能源系统发展情景分析。研究结果表明,适当安排大气环境质量改善进程可以明显减少清洁能源系统建设成本,而且不影响大气环境质量改善的总体效果。

MARKAL模型在上海市能源结构调整与大气污染物排放中的应用

采用MARKAL(市场分配)模型研究了上海能源系统对能源结构调整政策的响应,情景中包括提高能源效率、供应侧的能源结构调整和终端能源消费结构调整等。结果显示,提高能源效率、实施能源结构调整后,2005年全市SO2和PM10排放量将较基础情景减少18.0万t和2.8万t,CO2排放量减少2 300万t。但要进一步降低SO2排放量,使之达到“两控区”二氧化硫控制指标,主要潜力将取决于末端处理。

MARKAL模型与建筑节能

MARKAL模型是“按需求驱动的”的通用能源模型 ,代表着一国或一个地区在几十年内能源系统的革新。该模型解决区域内工业、商业、建筑及交通等领域的能源总需求。模型能够反映一切现有的和预期的能源开采、运输、转化及使用的技术工艺。模型能反映一些约束条件 ,如投资成本、运行维护成本、有效寿命、燃料使用效率、新能源利用的可能性和预期最大市场容量等。作为线性模型 ,MARKAL模型能够选择满足能源需求的最佳技术组合 ,基本应用于评估新能源以及满足环境排放限制的能源技术。因供应和需求作为一个整体而相互影响 ,模型最基本的用途是选择在总能源成本最低条件下的复合工艺。最后还就重庆市MARKAL模型。

CO_2收集封存战略及其对我国远期减缓CO_2排放的潜在作用

碳收集封存(CCS)已被广泛地认为是一种潜在的、可供选择的CO2减排方案,以稳定大气中CO2浓度、减缓气候变化.本文介绍了CCS的3大环节:碳的捕获、运输与储存,对不同捕获技术及其技术经济参数进行分析评价,介绍了不同碳地质储存的机理、潜力与成本,以及CCS的应用对全球减缓碳排放的作用.更新中国MARKAL模型,加入各种可能的CCS技术,特别是考虑CCS的煤间接液化以及多联产技术,以同时考虑石油安全与CO2减排.通过设置不同的情景,应用中国MARKAL模型研究了CCS对我国远期(到2050年)减缓CO2排放的潜在作用,结果表明,CCS技术的应用不仅可能减少我国的碳排放,降低边际碳减排成本(碳减排率50%时,下降率达45%),减轻高减排率时对核电的高度依赖,还可能使我国更长时间地清洁利用煤炭资源(在C70情景下,2050年煤在一次能源消费中的比例可从10%增到30%).我国应重视对CCS技术的研发以及示范项目的建设.

中国能源消费排放的CO_2测算

基于"能源-经济-环境"的MARKAL-MACRO模型和数理人口学中的Keyfitz模型,测算未来中国能源消费需求;考虑能源效率、能源结构的变化以及气候变化问题的约束,设定了能源消费的3种情景,并分别测算了CO_2排放量.结果表明,在基准情景下,中国的CO_2排放在2042年达到峰值,为118.47亿t;在能源结构优化情景下,CO_2排放在2036年达到峰值,为107.53亿t;在气候变化约束情景下,CO_2排放在2031年达到峰值,为94.72亿t,相对于基准情景,排放峰值降低了23.75亿t,且峰值时间提前11a.随着城市化与工业化的推进,电力、水泥、钢铁行业的碳排放将先上升后下降;由于机动车保有量的增加,交通运输业的碳排放将持续上升.

辽宁省公共机构能源供应结构优化设计

目的为了降低辽宁省公共机构建筑能耗,充分利用太阳能以及地热能等可再生能源,优化能源供应结构,确定2020年至2050年辽宁省公共机构能源供应中利用可再生能源的最佳技术方案.方法对辽宁省公共机构能源需求量及可再生能源比例进行设定.根据辽宁省可再生能源情况,采用方案分析法设计4种不同的能源耦合方案.建立MARKAL模型对4种方案进行模拟和预测.结果在设计的4种方案中,采用太阳能与化石能源相耦合的方案降低碳排放量最大,相比不利用可再生能源供应的基准方案降低碳排放44%.采用地热能与化石能源相耦合的方案成本最低,总投资成本约为4622.1亿元.结论辽宁省公共机构能源供应方案宜选择太阳能、地热能与化石能源相耦合的供应方案,该方案可减少辽宁省公共机构碳排放,满足绿色发展需要.

低碳技术发展路线图及优选模型研究综述

面对能源安全的严峻形势、气候变化的威胁和发展中国家不断增长的能源需求,作为有效识别市场需求、预测技术发展前景和技术发展适宜性的有效工具,低碳技术发展路线图成为政府和相关研究机构重点关注对象之一。本文通过综述低碳技术发展路线图构建方法与模型,分析当前研究缺乏全面性、科学性、合理性,指明应用MARKAL模型定量化研究低碳技术发展路线图的研究方向。

用MARKAL模型研究中国未来可持续能源发展战略

为研究中国未来可持续能源发展战略 ,在对未来社会经济发展进行合理的假设基础上 ,应用中国 MARKAL 模型 ,对 1995～ 2 0 5 0年间中国终端能源消费及构成、一次能源消费及构成、电力构成、二氧化碳排放量等进行了研究。分析了终端能源消费中油气电比重的增加、先进高效的火电机组以及新能源与可再生能源和核能的应用对减排二氧化碳的作用。此外 ,还应用该模型对由煤制油品、煤制氢等满足未来急剧增长的交通运输燃料的需求以及由煤制合成气实现城市清洁能源的大规模应用进行了研究。

用MARKAL-MACRO模型研究碳减排对中国能源系统的影响

建立了能源-环境-经济耦合的非线性动态规划模型——中国MARKAL-MACRO模型,并以此对中国未来能源发展与碳排放的基准方案以及碳减排对中国能源系统的可能影响进行研究。模拟结果表明:若从2030年开始减排,减排率为10％～46％时碳边际减排成本在45～254美元/t之间;实施碳减排将导致化石能源等影子价格的上升、各种能源服务需求的下降,还将引起终端以及一次能源消费结构的变化。最终能源消费量将由于燃料结构的优化和能源服务需求的减少而减少,一次能源在高减排率下煤的比重将大大下降,而低碳和无碳能源特别是核能的比重将大幅度上升。中国未来碳减排的空间是有限的。

碳税与碳排放

二氧化碳 (CO2 )是引起全球气候变化的最重要的温室气体。碳税常常被认为是成本有效的碳减排政策工具 ,目前世界上已经有一些国家征收碳税或能源税。作者应用建立的一个中国 MARKAL -MACRO模型 ,研究了征收碳税对中国碳排放和宏观经济的影响。研究表明 :1)征收碳税将会导致较大的国内生产总值 (GDP)损失 ;2 )

未来中国的SO_2和CO_2排放控制对策

应用能源 -环境耦合的 MARKAL模型研究未来中国的 SO2 和 CO2 排放控制对策。模型的运行结果表明 :若2 0 5 0年 SO2 排放量控制在 10 Mt,终端能源消费构成中天然气的份额需达 3 2 .2 8% ,而有脱硫作用的高效先进煤电及油气发电机组的装机容量在总装机容量中的份额将达49.44 % ;若 2 0 5 0年 CO2 排放控制在 2 1亿 t(以碳计 ) ,核能、水电以及风能、太阳能、地热能等新能源在一次能源消费构成中的份额需达 3 4.91%。因此 ,SO2 排放控制的主要对策在于城市清洁能源的大规模应用以及有脱硫作用的高效先进火电机组的推广 ;而 CO2

中国的二氧化碳边际减排成本

应用能源、环境、经济耦合的中国 MARKAL-MACRO模型对 2 0 10到 2 0 5 0年中国的碳边际减排成本进行系统研究。给出 2 0 10、 2 0 2 0、 2 0 30、 2 0 4 0与 2 0 5 0年碳边际减排成本曲线的函数形式 ,分析不同的碳减排实施方式、减排实施起始年、以及限制核电发展等对碳边际减排成本的影响。研究结果表明 :中国的碳边际减排成本是相当高的 ,当减排率在 0 %～ 4 5 %时 ,碳边际减排成本在 0～ 2 5 0美元 / t之间 ;而且越早开始实施碳减排约束 ,在等同的减排量下碳边际减排成本将越高 ;

二氧化碳减排对中国未来GDP增长的影响

在未来二氧化碳排放基准情景构造的基础上设计了 6种减排情景。应用中国 MARKAL- MACRO模型进行模拟分析。给出了各种减排情景下减排实施当年的国内生产总值 (GDP)损失率函数。定量地描述了各种减排情景下减排对GDP增长影响的时间模式。比较了不同减排情景下规划期内未贴现的 GDP总损失。结果表明 :当减排率为 0～ 4 5 %时实施减排约束当年的 GDP损失率在 0～ 2 .5 %之间 ,且越早开始实施减排 GDP损失率越大 ;碳减排对 GDP增长的影响在减排实施之前约 10年发生 ,并逐渐增强一直延续到实施减排以后若干年 ;若从 2 0 4 0年提早到 2 0 30、2 0 2 0或 2 0 10年开始实施碳减排 ,规划期内未贴现的 GDP总损失将分别增大 0 .5 8～ 0 .74、 1.0 0～ 1.32、 1.10～ 1.

西部可持续能源开发利用模型

为了研究中国西部可持续的能源开发利用战略,建立了西部可持续能源开发利用模型。该模型以能源系统优化模型——MARKAL模型为内核,耦合了能源服务需求预测模块、水资源需求模块、污染物排放模块、经济分析模块和内生技术学习模块。应用该模型研究了2000—2050年间西部地区终端能源需求、一次能源供应、电力消费及构成、水资源需求以及污染物排放等。并分析了“能源东送”方案对西部能源系统的影响。结果显示,2050年中国西部终端能源消费量将达到12.43亿t,一次能源消费量将达到14.67亿t。预计“能源东送”方案实施后,一次能源消费、电力需求、水资源需求和污染物排放均会有较大幅度增加。

Current Status, Challenges, and Future Sustainable Development Strategies for China Energy

China抯 rapid economic growth, high-energy-intensitive industrial and product structure, coal- dominated energy structure, and low-energy efficiency result in China being the second largest energy consumer as well as the second largest CO2 emission country in the world. The Markal model, an integrated energy, environment, and economic model, was used to analyze China抯 energy development scenarios from 1995 through 2050 for policy study of long-term energy strategies. The results show that diversified, reliable, and environmentally sound energy development strategies should be adopted for China to solve the challenges of the increasing energy demand, the enlarging gap between the oil demand and supply, and growing concerns over local as well as global environmental issues. Coal-derived synthetic transportation fuels through coal liquefaction, hydrogen making, and advanced coal-based poly-generation technologies should be developed to solve energy security issues.

辽宁省公共机构中可再生能源的利用研究

为优化公共机构能源结构,节约能源资源量,通过建立MARKAL数学模型针对其进行能耗预测和模拟,提高可再生能源利用率以降低各类公共机构的能耗,达到建筑节能和减排的目的,探究辽宁省公共机构在经济、能源及环境条件下的可再生能源供应最优比例。研究发现,辽宁省公共机构2050年可再生能源总配比可达59.34%,节约能耗3.46×10^8吨标准煤,节能效果显著。

基于中国TIMES模型的碳排放情景比较

为研究碳税对中国未来能源消费和CO2排放的影响,该文建立了中国TIMES(The Integrated MARKALEFOM System)模型。在对未来社会经济和技术发展进行合理假设的基础上,对2010—2050年间中国一次和终端能源消费及构成、电力构成和二氧化碳排放量等进行了研究;分析了不同的碳税征收水平对中国能源消费和碳排放的影响;引入Kaya恒等式,分析了影响中国未来CO2排放和CO2排放强度的主要因素。研究表明:参考情景下,2050年前中国能源消费和CO2排放前都将持续快速增长;碳税征收会对中国一次能源消费结构产生重要影响。随着碳税水平的提高,2050年时非化石能源占比将从17.6%提高到31.3%,但是2020年前一次能源消费和CO2排放仍将分别比2010年高57%和46%;CO2减排需要重点降低单位能源消耗的CO2排放强度,广泛应用风能等可再生能源,核能以及CCS(carbon capture and storage)技术。