전력계통의 동적배출계수를 고려한 지역사회 전기탄소배출 예측에 관한 연구

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 5568(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

중국 북부 전력망의 계산된 전력 시스템 배출 계수를 기반으로 지역사회 탄소 배출 샘플 데이터베이스가 구축됩니다. SVR(지원 벡터 회귀) 모델은 유전 알고리즘(GA)을 통해 최적화된 전력 탄소 배출량을 예측하도록 학습되었습니다. 결과에 따라 지역사회 탄소 배출 경고 시스템이 설계되었습니다. 전력계통의 동적 배출계수 곡선은 연간 탄소배출계수를 피팅하여 구한다. 시계열 SVR 탄소 배출 예측 모델이 구축되었으며, GA는 매개변수를 최적화하도록 개선되었습니다. 베이징 카오창 커뮤니티(Beijing Caochang Community)를 예로 들면, 탄소 배출 샘플 데이터베이스는 SVR 모델을 훈련하고 테스트하기 위해 전기 소비 및 배출 계수 곡선을 기반으로 생성됩니다. 결과는 GA-SVR 모델이 훈련 세트와 테스트 세트에 잘 들어맞고, 테스트 세트의 예측 정확도가 86%에 달하는 것을 보여줍니다. 본 논문의 훈련 모델을 통해 다음 달 지역사회 전력소비의 탄소배출 추세를 예측한다. 지역사회의 탄소 배출 경고 시스템을 설계하고 지역사회의 탄소 배출 감소를 위한 구체적인 전략을 제안합니다.

전 세계적인 기후 문제가 두드러지고 열섬 현상이 증가하는 배경에서 저탄소 발전은 시대적 요구가 되었습니다. 중국의 도시화 과정이 가속화됨에 따라 도시 거주자는 계속해서 증가하고 있습니다. 산업 클러스터의 발전이 가속화되고 에너지 소비와 탄소 배출량이 지속적으로 증가하고 있습니다. 도시의 높은 탄소 배출 문제는 특히 중요해졌습니다. 커뮤니티, 특히 고밀도 커뮤니티는 도시의 주요 단위입니다. 석탄을 전기로 전환하는 등의 정책이 시행되면서 전기 탄소 배출이 점점 더 주요 지역사회 탄소 배출이 되고 있습니다. 지역전기 탄소배출량 예측은 주민의 저탄소 생활 증진과 저탄소 도시 건설에 큰 의미를 갖는다.

최근 몇 년 동안 중국은 최대 개발도상국으로서 경제 규모가 크고 인구 비율도 높습니다. 중국은 화석연료를 많이 소비하며 탄소배출량도 빠르게 증가하고 있다. 총 탄소 배출량은 2008년 중국의 총 탄소 배출량이 처음으로 미국을 추월한 이후 지속적으로 증가했습니다. 중국은 2019년 총 탄소 배출량이 미국의 두 배로 증가한 이후 최대 탄소 배출국이 되었습니다. 지구 온난화 문제를 해결하고 탄소 배출량을 줄이기 위해 온실가스 배출, 저탄소 발전은 세계의 합의가 되었습니다. 2014년 중국은 미·중 기후변화 공동선언에서 2030년 탄소피크 계획을 처음으로 제안했고, 2020년 중국의 탄소피크 및 탄소중립 목표를 발표했다. 동시에 2022년 1월 국무원은 제14차 5차 탄소중립 목표를 발표했다. - 정책 메커니즘을 개선하고 핵심 프로젝트를 배치하며 중국의 단기 배출 감소 목표를 명확히 한 에너지 절약 및 배출 감소 종합 작업 계획을 위한 연도 계획입니다.

탄소 배출 감소라는 국가 목표를 달성하기 위해 탄소 배출 예측 모델과 솔루션은 국내외 학자들의 연구 초점이 되었습니다. 현재 특정 산업 내에서 탄소 배출에 대한 더 많은 예측1,2,3이 있습니다. 전력 산업에서 탄소 배출은 일반적으로 경제 및 전력 소비 측면에서 예측됩니다. 연구자들은 탄소 배출4,5, 회귀 모델6,7, 시스템 역학 모델8,9,10 및 비선형 모델11,12의 영향 요인을 기반으로 일련의 연구를 수행했습니다. 예를 들어, 영향 요인 측면에서 He et al.13은 전력 부문의 탄소 배출량이 중국 전체 배출량의 40% 이상을 차지한다고 지적했습니다. 그들은 국가 및 지방 차원에서 중국 전력 부문의 탄소 배출에 영향을 미치는 요인을 조사했습니다. 경제성장은 주요 동인이자 전력 소비 강도이며, 화력 발전 에너지 집약도 및 전력 혼합은 주요 억제 요인입니다. Sun Wei et al.14은 확률론적 프론티어 분석을 사용하여 탄소 배출 효율 관점에서 탄소 배출 강도에 영향을 미치는 요인을 선별하고, 요인 분석 및 익스트림 학습 기계를 기반으로 탄소 배출 강도 예측 모델을 구축했습니다. McKibbin et al.15은 경제 구조와 배출 결과가 동시에 결정되는 G-Cubed 다국가 모델을 사용하여 개발된 접근 방식을 채택했습니다. 배출 예측의 틀은 시간에 따른 경제 성장의 원천과 세계 경제의 구조에 초점을 맞춰야 합니다.