多情景视角下中国能源消费和碳达峰路径

摘要：

准确预测能源消费及碳排放量对十科学有序洛实我国"2030年前碳达峰,2060年前碳中和"目标有重要现实意义.提出了一种融合位置扰动和模拟退火的改进粒子群算法(IPSO)优化基于两层"分解-集成"策略的预测方法:首先利用趋势分解(TD)将原始能源消费时序分解成趋势项和非趋势项,继而使用经验模态分解(EMD)将非趋势项分解成若干本征模态函数(IMFs)和一个残差项,然后对上述趋势项、IMFs和残差项分别建模预测,利用IPSO优化多元线性回归模型(MLR)预测趋势项,采用长短期记忆神经网络(LSTM)预测非趋势项的本征模态函数IMFs和残差子序列,最后通过相加集成求取最终能源消费预测值.实证分析表明,基于TD-EMD两层"分解-集成"策略的IPSO-MLR-LSTM模型融合了 TD、EMD、IPSO和LSTM的优点,更全面地捕捉了趋势项和非趋势项演化规律,提升了预测性能,将其应用于能源消费领域是可行且有效的.最后,预测了在不同能源消费结构、经济增长、人口数量、能源效率和人均生活能源消费水平情景下的我国2021～2035年能源消费和碳排放量,并给出相关政策建议.

关键词：能源消费、碳排放、碳达峰、预测、分解-集成

所属期刊栏目：44

分类号：X24(人类、资源、能源与环境的关系)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：5464-5477