CN119539829A 考虑节能降碳成本的碳达峰路径规划方法和系统、设备 （国家电网有限公司大数据中心）

考虑节能降碳成本的碳达峰路径规划方法本发明提供一种考虑节能降碳成本的碳达虑规划区域的能源活动和工业生产的碳排放影化规划区域的碳排放和碳排放的经济扰动为目虫算法对规划区域的碳达峰多目标优化模型进2对于一个碳达峰规划期，考虑规划区域的能源活动和工业生产基于改进的多目标萤火虫算法对所述规划区域的碳达峰多目标优化模型进行优化求解，得到规划区域在碳达峰规划期内每个规划时间点各能源品类的能源消费量优化结果、各工业产品的产量优化结果和经济指标优化基于每个规划时间点各能源品类的能源消费量优化结果、各工业产和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径基于所述规划区域内的能源类别和每个能源品种的碳排放影响因子基于所述规划区域内的工业产品种类和每种工业产品的碳排放影基于所述规划区域的能源碳排放模型和所述规划区域的工业生产3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述考虑节能降碳对规划区域经济的影基于所述碳排放量与经济增长率之间的关系和所述碳达峰规划期内各规划时间节点对于所述碳达峰规划期内每个规划时间节点，基于所述消费效用贴现因子和所述规划通过每个规划时间节点的消费的总贴现效用反向表征每个规划时间节点的碳排放经以最小化所述规划区域内的碳排放和最大化所述规划区域内的消费的总贴现效用为3基于所述模型目标函数和所述模型约束条件，得到所述规划区所述规划区域内的经济指标约束包括规划区域在碳达峰规划期的每个规划时间节点关系约束为所述规划区域的碳排放与所述规划区域的消费量和投资量之间的关联dt为t4将各能源品类的能源消费量、各工业产品的产量、总消费量和消费的总贴作为决策变量，将所述决策变量的可行解区域内一组决策变量组成的决策向量作为萤火基于莱维飞行扰动确定萤火虫的当前移动步长，基于所述基于对所述决策向量中的决策变量的变异操作进行所述萤火虫的个重复所述萤火虫的位置搜索、所述萤火虫的位置和亮度的更碳排放经济模型构建模块，用于对于一个碳达峰规划期，考虑规划区多目标优化模型构建模块，用于以最小化规划区域优化求解模块，用于基于改进的多目标萤火虫算法路径规划模块，用于基于每个规划时间点各能源品类的能源消费产品的产量优化结果和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径的规划。5[0008]基于改进的多目标萤火虫算法对所述规划区域的碳达峰多目标优化模型进行优结果和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径6[0016]基于所述碳排放量与经济增长率之间的关系和所述碳达峰规划期内各规划时间[0018]通过每个规划时间节点的消费的总贴现效用反向表征每个规划时间节点的碳排[0020]以最小化所述规划区域内的碳排放和最大化所述规划区域内的消费的总贴现效为t年规划区域内的效用贴现率；kpvs(t)为t年规划区域内资本的增加值占区域生产总值7[0027]所述规划区域内的经济指标约束包括规划区域在碳达峰规划期的每个规划时间排放与所述规划区域的消费量和投资量之间工业产品种类的索引，pet为t年第e种工业产品的碳排放因子；Pet为t年第e种工业产品的8工业产品的产量优化结果和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径的规划。性。通过改进的多目标萤火虫算法对所述规划区域的碳达峰多目标优化模型进行优化求[0049]图2为本发明的一种改进的多目标萤火虫算法对碳达峰多目标优化模型的求解流9的产量优化结果和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径[0058]在本示例实施方式中，碳达峰规划期可以是国家或地区规定的一个碳达峰时间衡所有目标函数获得一组最优解集。改进的多目标萤火虫算法可以是利用步长扰动和/或遗传变异算法等对多目标萤火虫(Multi_objectiveFireflyAlgorithm，MOFA)算法进行[0071]基于所述碳排放量与经济增长率之间的关系和所述碳达峰规划期内各规划时间[0073]通过每个规划时间节点的消费的总贴现效用反向表征每个规划时间节点的碳排求不能反映能源价格对其的影响，因此将MARKAL模型与MACRO模型通过能源服务需求进行[0078]以最小化所述规划区域内的碳排放和最大化所述规划区域内的消费的总贴现效[0083]基于产业部门的碳排放量和能源消耗量等相关数据，结合国家碳减排政策的要[0093]规划区域在碳达峰规划期的每个规划时间节点的总消费量与总产出和总投资之域t年的总投资。工业产品种类的索引，pet为t年第e种工业产品的碳排放因子；Pet为t年第e种工业产品的[0109]针对传统的求解多目标优化模型的MOFA算法求解过程中间点各能源品类的能源消费量优化结果、各工业产品的产量优化结果和经济指标优化结[0114]在本示例实施方式中，碳达峰多目标优化模型的求解属于多目标优化问题(MOP)个目标函数，x代表多目标优化问题的决策向量，即优化问题中所有决策变量所组成的向pqq最优解为解集中不被任何其余可行解支配的解；Pareto最优解集为可行解区域中所有的将搜索过程模拟成亮度小的萤火虫向亮度大的萤ij为萤火虫i到萤火虫j的空间距[0125]第一种更新方式是萤火虫i在搜索过程中找到了被支配的萤火虫j，此时萤火虫i[0128]第二种更新方式是萤火虫i在搜索过程中没有找到被支配的萤火虫，这种情况下k维决策变量xik的可行解范围为Ivninwunurxl,变异率mu为：从正态分布的实数。利用上述过程确定个体萤火虫的变异维度并进行对应维度的变异操)为n维步长参n，u~N(0,o⃞)、v~N(0,o引),而σu和σv分别为uk、v对应正态分布的方差参数最终得到规划期内每年各能源品种的能源消费量优化结果、各工业产品的产量优化结构、规划区域总消费量优化结果和消费总贴现效用优[0147]在上述模型求解过程中需要的已知量包括各能源品种以及各工业产品的碳排放工业产品的产量优化结果和经济指标优化结果进行规划区域在所述碳达峰规划期内的碳达峰路径的规划。[0165]基于所述碳排放量与经济增长率之间的关系和所述碳达峰规划期内各规划时间[0167]通过每个规划时间节点的消费的总贴现效用反向表征每个规划时间节点的碳排[0176]所述规划区域内的经济指标约束包括规划区域在碳达峰规划期的每个规划时间所述规划区域的碳排放与所述规划区域的消费量和投资量之间的关联用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor、DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field_实现上述实施例中一种考虑节能降碳成本的碳达峰路现上述实施例中一种考虑节能降碳成本的碳达峰路径规划方现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0193]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程