环境效率视角下电力系统节能减排优化策略研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71373172
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    56.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0412.资源管理与政策
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The policy of dually controlling energy intensity and total consumption presents new challenges to energy saving and emission reduction of electric power systems. The differences of fuel structure and technology, as well as the competitiveness in quota allocation under a given target of energy consumption, increase the difficulties of environmental efficiency evaluation for different participants. It becomes an urgent and important research issue to guarantee the scientificity and rationality of evaluation results, and to minimize the influence of control objective on economic development by means of management mechanism reform and strategy optimization. Firstly, several methods, such as kernel function and stochastic frontier analysis, are adopted to promote the effectiveness of dynamical environmental efficiency. Then the reasons for efficiency differences will be analyzed through empirical studies on the power generation industries of OECD (Organization for Economic Cooperation and Development) and BRIC countries (Brazil, Russia, India, China), as well as provincial administrative regions of China. In addition, the network DEA model will be developed and innovated to analyze the influence of system structure on environmental efficiency, and to reveal the interaction mechanism between the goal of energy saving and emission reduction and operation systems. Then rigorous theoretical supports and practical policy recommendations for management system reforms of electric power industry will be offered. Finally, absorbing the ideas of scenario analysis and mechanism design approach, stochastic dynamic programming and environmental DEA game cross efficiency model will be established respectively to analyze the development trend of electric power industry, clean energy industry in particular, and to forward the quota allocation mechanism of energy saving and emission reduction. This will provide decision support techniques and strategy analysis tools for authorities in formulating subsidy policies and incentive mechanisms and in forwarding optimization strategies of energy saving and emission reduction for power systems.
能源消费强度和消费总量双控制对电力系统的节能减排工作提出了新的挑战。燃料结构、技术水平的差异以及有限能耗配额的竞争关系凸显科学评价电力系统环境效率的重要性,怎样通过优化管理体制和调整发展策略减小控制目标对经济发展的影响成为亟待研究的重要科学问题。本项目首先采用核函数,随机前沿分析等技术探索提高动态环境效率评价结果有效性的方法,研究我国各省市区以及OECD国家与金砖四国发电部门生产情况,分析效率差异的原因。然后创新和发展网络模型,研究电力系统结构对环境效率的影响,揭示节能减排目标与经营体制间相互影响和作用的机理,为优化电力管理体制提供严格的理论支持与切实可行的政策建议。最后借鉴机制设计与情景分析的研究思路,分别构建随机动态规划和博弈交叉环境效率模型,研究电力行业尤其是清洁能源产业发展趋势和能耗配额分配方案,为主管部门制定扶持政策与激励机制,提出节能减排优化策略提供决策技术支持和策略分析工具。

结项摘要

能源消费强度和消费总量双控制对我国总体,尤其是以电力系统为代表的能源密集型行业的节能减排工作提出了新的挑战。燃料结构、技术水平的差异以及有限能耗配额的竞争关系凸显科学评价电力系统环境效率的重要性,进而通过管理体制优化和发展策略调整,减小控制目标对经济发展的影响成为亟待研究的重要科学问题。. 本课题首先采用多种方式提高动态环境效率评价结果有效性。如采用自助法、增加限制条件等方式减少决策单元数量不足对效率值的影响;通过随机前沿分析方法中的无效率项的分析分离异质性因素影响;采用共同前沿分析方法对决策单元分组,确保同组决策单元的同质性等。之后对上述方法尝试以我国各省市区发电部门以及世界经济合作组织(OECD)国家与金砖四国(巴西、俄罗斯、印度和中国)发电部门生产情况为例进行实证分析,研究引致决策单元效率差异的原因。. 其次,课题创新和发展了网络数据包络分析模型,通过模拟政策变革的不同情景,研究电力系统结构对环境效率的影响,揭示节能减排目标与经营体制间相互影响和作用的机理,进而通过各决策单元投入产出指标边际成本变化研究提高电力系统环境效率的方式方法;之后借助对数迪氏平均指数法研究电力行业及其他高耗能行业减排的主要驱动因素;还通过半结构化访谈等方法研究节能技术、电动汽车推广的阻碍因素,这些成果都能够为优化电力管理体制提供严格的理论支持与切实可行的政策建议。. 最后,课题借鉴机制设计与情景分析的研究思路,考虑外部环境异质性的影响,构建随机动态规划模型,研究清洁能源发展的优化路径;并采用投入产出分析与抽样调查方法研究电力行业尤其是清洁能源产业发展的影响因素;考虑决策单元间的竞争关系,采用博弈交叉环境效率模型研究火电行业减排潜力与减排配额分配;还综合数据包络分析与随机前沿分析方法研究工业行业不同时期减排的关键部门;这些工作都能够为主管部门优化清洁能源发展激励政策,提出重点行业节能减排优化策略提供决策技术支持和策略分析工具。

项目成果

期刊论文数量(32)
专著数量(0)
科研奖励数量(3)
会议论文数量(6)
专利数量(0)
Changes of energy-related GHG emissions in China: An empirical analysis from sectoral perspective
中国能源相关温室气体排放变化:部门视角的实证分析
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2014.07.025
  • 发表时间:
    2014-11-01
  • 期刊:
    APPLIED ENERGY
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    Xu, Xianshuo;Zhao, Tao;Kang, Jidong
  • 通讯作者:
    Kang, Jidong
The effects of urbanization and household-related factors on residential direct CO2 emissions in Shanxi, China from 1995 to 2014: A decomposition analysis
1995-2014年山西省城镇化及家庭相关因素对居民直接CO2排放的影响分解分析
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    Atmospheric Pollution Research
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Zang Xue-Ling;Zhao Tao;Wang Juan;Guo Fang
  • 通讯作者:
    Guo Fang
基于Ghosh投入-产出模型的敏感性分析——以中国高耗能行业为例
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015-03
  • 期刊:
    管理评论
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    阎俊娜;赵涛;张欣
  • 通讯作者:
    张欣
What drives the GHG emission changes of the electric power industry in China? An empirical analysis using the Logarithmic Mean Divisia Index method
是什么驱动了中国电力行业温室气体排放变化?
  • DOI:
    10.1080/17583004.2017.1386532
  • 发表时间:
    2017-10
  • 期刊:
    Carbon Management
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Shuang Zhang;Tao Zhao;Bai-Chen Xie;Jie Gao
  • 通讯作者:
    Jie Gao
How to achieve the 2020 and 2030 emissions targets of China: Evidence from high, mid and low energy-consumption industrial sub-sectors
中国如何实现2020年和2030年排放目标:来自高、中、低能耗工业子行业的证据
  • DOI:
    10.1016/j.atmosenv.2016.09.038
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Atmospheric Environment
  • 影响因子:
    5
  • 作者:
    Wang Juan;Zhao Tao;Wang Yanan
  • 通讯作者:
    Wang Yanan

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FMS中“柔性”的定量评价模型研究
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    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
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    10.11930/j.issn.1004-9649.202012113
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    中国电力
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    解百臣;卢龙;段娜
  • 通讯作者:
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  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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    --
  • 作者:
    支华炜;杜纲;解百臣
  • 通讯作者:
    解百臣
考虑非理想产出的中国火电行业效率省际差异分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    资源科学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    曲茜茜;解百臣;殷可欣
  • 通讯作者:
    殷可欣

其他文献

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解百臣的其他基金

平价上网趋势下间歇性可再生能源并网的机制设计与影响评估
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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