原文链接：LEAP模型的能源环境发展、碳排放建模预测及不确定性分析教程https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247599754&idx=4&sn=243c9f8bff355235a7056c2cbb1331fa&chksm=fa82076dcdf58e7b871c3369c95ead9ff1d90baa0431318b26b6abd27ea8d5dd5ae5ffe9ee05&token=49479107&lang=zh_CN#rd第一LEAP建模理论基础

1.1能源需求及碳排放预测方法 

1.1.1 能源系统工程基础理论及典型研究内容

1.1.2典型能源需求及碳排放预测方法和模型

1.1.3 LEAP模型计算原理

能源需求为活动水平和活动强度之积：

其中是总的能源需求量，是活动水平，是能源强度；i，j 和 k分别代表不同的部门、设备和燃料

温室气体排放量为活动水平和排放因子之积：

其中是总的温室气体排放量，是活动水平（能源消费量或者工业产出），是排放因子；i，j 和 k分别代表不同的部门、设备和燃料

1.2 LEAP软件操作基础 

1.2.1 LEAP软件安装与注册

1.2.2 LEAP软件设置、主要模块及基本操作

1.2.3 LEAP软件模型构建基本原理和数据结构

1.3 情景分析法

介绍情景分析法原理及其与LEAP模型的结合使用。

1.4 能源及碳排放数据获取方式

1.4.1 经济、人口、工业产品产量、交通运输周转量：统计年鉴;GDP的不变价、可比价换算；

1.4.2 能源：行业年鉴、统计年鉴能源篇、政府报告、电力消费、发展规划、标准规范等；能源平衡表读取分析、能源平衡流动图绘制；明确能源统计报表，了解我国能源统计制度；

1.4.3温室气体排放：历年温室气体排放清单、统计年鉴、技术标准、实验数据、文献报告等。

第二基于LEAP模型的能源需求预测模型构建

2.1 结合情景分析法的基本能源需求预测模型构建

2.1.1 需求模块主要功能和计算方法

2.1.2 案例描述及基本参数设置：标准单位（标吨煤、净现值）、基年、基期、参考情景等

2.1.3 需求侧模型构建

- 需求树形图绘制

- 基年账户数据录入：城镇居民及农村家庭能源消费数据（家庭数及各能源品种消费强度）

2.1.4 参考情景创建及结果分析

- 参考情景创建：预测年内人口结构及能源消费强度变化率

- 以图表方式查看结果

2.1.5 节能政策效果量化：高效照明及冰箱

- 创建节能情景，输入各节能措施下能源强度的预测年内变化率

- 查看结果并与参考情景结果比较

2.2 不同部门、情景下的细化需求侧模型构建

2.2.1 细化需求侧部门模型：工业、交通及商业建筑

2.2.2 工业

- 细化为能源密集型产业（钢铁和制浆造纸）和其他所有行业

- 基年账户数据录入：活动水平（产值或产量）、活动强度（过程热、电力、油气煤等化石能源消耗强度）

- 参考情景创建：使用Time Series Wizard设置各参数预测年变化情况

- 结果查看及分析

2.2.3 交通部门

- 细化为客运交通（小汽车、公共汽车及铁路）及货运交通（公路货运及铁路货运）

- 基年账户数据录入：活动水平（周转量、运输里程）、活动强度（单位里程耗油量、能源强度）

- 参考情景创建：周转量、轿车占比以及人均货运需求增长率、能源效率提高率

- 结果查看及分析

2.2.4 商业建筑

- 细化为多种燃料和技术下的采暖、制冷、供电等有效能源分析

- 基年账户数据录入：活动水平（建筑面积）、活动强度（终端能源消费等价热值、供热技术效率）、燃料消费比例等

- 参考情景创建：建筑面积、能源强度及供热技术效率变化率

- 结果查看及分析

2.2.5 总体能源需求分析

- 分部门、子部门、能源品种、年份、情景下能源需求预测

图1 预测年各部门能源需求（左）及各能源品种需求（右）示意图

第三基于LEAP模型的能源供应预测模型构建

3.1 结合情景分析法的基本能源供应预测模型构建

3.1.1 能源供应转换模块主要功能及计算方法

3.1.2 基础供应侧模型构建及参数设置

- 能源输入、转化模型框架图绘制

- 基年账户数据录入：发电、输配电、天然气输配等模块设置

- 电网供电稳定性、电力调度原则、电网负荷变化、不同发电技术特征等参数设置

3.1.3参考情景创建及结果分析

- 参考情景创建：电厂建设、发电效率、能源运输效率等年度变化情况

- 重点关注各发电形式间的调度原则

- 查看各发电方式电力贡献率等结果

3.1.4 能源流动情况诊断

- 基于能源流动图分析该案例能源供应及消费平衡情况

- 研判参考情景下能源发展态势

3.1.5 能源供应侧节能措施效果量化

- 节能政策：输配电损失减少、电力系统负荷系数改进

3.2 不同能源品种、情景下的细化供应侧模型构建

3.2.1 细化能源转换模型：木炭生产、电力、炼油和煤炭开采

3.2.2 木炭生产

模拟单能源品种输入单能源品种产出的能源转换流程

- 建立标准模块：木炭产量、不同技术转换效率（技术替代）

3.2.3 电力生产

模拟多能源品种输入单能源品种产出的能源转换流程

- 调整发电系统容量以配合电量需求：水电、煤电、燃油发电

- 新能源发电新增容量规划

3.2.4 炼油

模拟单能源品种输入多能源品种产出的能源转换流程

- 炼油厂效率、产品种类及各产品产量

3.2.5 煤炭开采

模拟本地能源开采

- 煤炭开采能力、煤矿厂效率

3.2.6 资源情况

模拟不同能源品种的本地生产、调入调出情况

- 区分生产资源、进口资源

- 区分化石燃料储备、可再生能源产量

3.2.7 逐年、逐情景能源系统图、能源平衡表分析比较

各能源品种能源系统转化图（左）及能源平衡表（右）

第四基于LEAP模型的温室气体及其他空气污染物排放预测模型构建

4.1 结合情景分析法的基本排放预测模型构建

4.1.1 排放模块主要功能和计算方法

4.1.2 温室气体及其他空气污染物排放模型构建

- 明确污染物类型和污染物来源：能源及非能源过程（工业过程、碳汇等）

- 污染物排放因子录入及TED数据库使用及编辑

- 基于能源供应及消费模块的构建，链接IPCC排放因子库或者自行添加排放因子，可采用多种方法定义排放因子

4.1.3 参考情景构建及结果分析

- 查看参考情景下各大气污染物预测结果

4.1.4 节能政策情景构建

- 查看节能政策对各大气污染物排放的影响

4.2 结合情景分析法的非能源来源排放预测模型构建

4.2.1 非能源来源排放类型

- 工业流程和产品使用、农业林业其他土地使用、废弃物

4.2.2 案例整体描述及基础参数设置

4.2.3 模型构建及基年账户数据录入

- 制冷空调行业排放HFC

- 与EXCEL链接，直接输入排放因子逐年值

- 粪便管理中产生的甲烷、一氧化二氮

- 设定自定义变量，实现基于不同活动水平的排放因子

4.2.4 基础情景设置

- 非能源来源排放活动水平及排放强度设置

- 全球变暖潜力值等结果比较

4.2.5 沼气发电情景设置

- 发电模块中设置沼气发电技术参数

- 非能源排放部门对应减排量设置

图3 与基础情景沼气发电情景全球变暖潜力值

第五基于LEAP模型的能源需求及碳排放预测实例示范

5.1 基于LEAP的典型能源输入型城市能源需求预测实例操作

5.1.1数据搜集及模型结构划分

- 根据数据可获得性，基于经济和能源统计表将模型划分如下，综合考虑宏观经济社会发展、能源环境政策及能源技术水平的影响。

图4 某市LEAP模型结构划分

5.1.2 基年能流图绘

图5 某市基年能源流动图

5.1.3 情景设置

- 结合平均增长率法、计量经济学模型（ARIMA模型等）、人口预测模型（Leslie模型）等方法，考虑不同政策设置多种情景：

- 基础情景：能源需求在过去的基础上自然发展(BS)

- 不同经济增速情景：高、低经济增长速度(HGDP、LGDP)

- 不同产业结构情景：高、低第二产业占比(HIS、LIS)

- 节能情景：技术进步及设备升级引起的能源强度降低(ES)

- 综合情景：综合考察GDP增速、第二产业占比及能源强度变化(MBS、MSS)

5.1.4 结果对比

- 定量分析GDP增速、产业结构及节能目标对该市能源需求的影响

- 重点部门节能政策效果量化

- 能源发展情况研判及政策建议

图6 不同GDP增速情景（左）及不同产业结构（右）能源消费总量及能源强度

图7  节能情景（左）及综合情景（右）能源消费及能源强度

5.1.5 预测结果不确定性分析

- 基于蒙特卡洛法，采用与EXCEL链接的水晶球软件，操作简单

- 构建函数，确定估计变量和需求参数

- 确定参数的概率分布，包括正态分布、对数正态分布等

- 分析指定情景、指定年份下的能源需求总量分布曲线及不确定性敏感性分析

图8 蒙特卡洛不确定性分析原理图

图9 典型年能源需求预测结果概率分布图（左）及各参数对需求预测结果方差贡献率

5.2 基于GREAT模型的省市一级能源政策分析和排放评估示例

5.2.1 基于GREAT模型的能源需求模块构建

- 生活用能：城市、农村；电力、天然气等；照明、家电用电

- 商业用能

- 交通用能

- 工业用能：钢铁、水泥、铝工业、造纸业、玻璃工业等

- 农业用能

5.2.2 基于GREAT模型的能源转换模块构建

- 输配电

- 热力生产和供应

- 发电

- 石油开采

- 焦化

- 天然气开采

- 煤炭开采

5.2.3 控制变量设置

- 生活电耗强度指数

- 工业电耗强度指数

- 农业燃料消耗强度指数等

5.2.4 基于GREAT模型的排放模块构建

- 电力间接排放或直接排放计算等

5.2.5 情景设计及结果分析

5.3 LEAP用于碳达峰预测注意事项

5.3.1 省级温室气体排放编制指南解读

5.3.2 省级温室气体排放排放部门划分与能源消费统计的区别

5.3.3 排放因子和折标煤系数统一

5.3.4 碳排放强度、减排空间、非化石能源占比等指标设定

第六LEAP模型成本效益分析

- 能源需求的资本成本、运行和维护成本，能源节约的成本

- 能源转换资本成本、固定成本、运行及维护成本

- 本土资源的成本

- 进、出口燃料的成本

- 污染物排放的外部成本

- 用户自定义成本等

6.1.2 成本计算系统边界和经济参数含义

- 需求侧、部分能源系统和整体能源系统

- 贴现率、燃料成本、设备投资成本、能源效率提升成本等经济参数

6.2 示例整体描述

6.2.1成本数据参数输入和模型设置

- 技术渗透

- 技术性能

- 技术成本

6.2.3 政策情景创建

- 高效照明

- 节能冰箱

- 压缩天然气公交车

- 天然气和可再生能源

- 工业效率提升

6.2.4 成本效益结果分析

- 成本效益分析表

- 不同情景下节能减排净现值

- 边际减排曲线

图10 各情景典型年成本效益分析表

第七LEAP模型交通运输及碳排放专题

7.1 基于库存周转率法的交通部门建模

7.1.1 库存周转率法含义及使用

- 销售量

- 库存量

7.1.2 车辆性能随车龄分布曲线设定

- 行驶里程数

- 能源效率

- 排放因子

7.2 示例整体描述

7.2.1 模型构建及基本设置

- 模型架构设置

- 轿车、运动多功能车（SUV）数量（分为柴油车、汽油车、混合动力车及电动车）

图11 交通部门碳排放模型结构树形图

7.2.2 基年账户车辆参数输入

- 车辆年龄及库存销售量函数关系

- 车辆耗油量及耗油量与车辆年龄关系

- 车辆行驶里程数

7.2.3 基年账户排放因子录入

- 二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳及可吸入颗粒

- 根据各车型输入其排放因子

7.2.4 参考情景设置（BAU）

- 无新政策减少燃料使用及排放

- 预测年内各参数变化率

7.2.5 政策情景设置

- 燃油经济性提高（Improved fuel economy）

- 混合动力电动汽车、电动汽车市场占有率提升(Hybrid)

- 柴油轿车和柴油SUV车市场占有率提升（Diesel）

- 新尾气排放标准（Tailpipe Emissions Standard）

- 轿车推广力度高于SUV(Fewer SUVS)

- 组合情景（Combined）

7.2.6 结果分析

图12 各情景典型预测年碳排放量

第八LEAP模型电力系统优化

8.1 LEAP优化模块基本原理

- 优化方法的分类和简介

- NEMO和Julia平台的使用和介绍

8.2以发电成本最小化为目标的发电模块优化示例

- 可用于新能源装机配置和电网调度研究

8.2.1多种发电技术特性数据

- 成本

- 装机容量

- 系统负荷曲线

- 规划储备余额

- 效率

- 各技术排放因子

8.2.2 导入小时负载数据建立载模型

- 时间片段

- 每小时的点子表格数据（EXCEL）

- 年度变化

- 系统能源负荷曲线

8.2.3 情景设置

- 仅天然气发电

- 仅核能发电

- 仅水力发电

- 仅风能发电

- 仅光伏光热发电

- 仅燃煤发电

8.2.4 单独发电模式情景结果查看

- 社会成本

- 规划装机容量

- 温室气体排放量等外部价值

8.2.5 最小发电成本优化配置情景

- 使用NEMO进行优化

- 得到优化的发电技术组合和调度分配情况

- 选择优化变量及优化情景

图13 各情景典型年发电成本（左）及发电小时数来源（右）

8.3 储能模块构建

- NEMO框架储能模块的使用

- 优化储能模块大小及储放时间

8.4 约束条件下的最低发电成本优化模型

- 建立排放约束

- 建立最低可再生能源利用率约束

- 寻找在约束条件下最低发电成本情景

图14 在不同约束条件下各情景碳排放量（左）及发电成本（右）