城市群低碳减排不确定优化模型研究

摘要

本研究立足于国家《“十二五”控制温室气体排放工作方案》，选取长株潭城市群为案例研究区域，选取工业产值增加值、单位GDP能耗、资金、行业碳排放量、城市碳汇面积等作为约束条件，以规划期内城市群净碳减排量最小为优化目标，建立了基于机会约束规划(Chance Constrained Programming，CCP)方法的城市群低碳减排优化模型，在考虑决策空间的基础上，进而建立了基于区间-机会约束规划(Interval ChanceConstrained Programming，ICCP)的城市群低碳减排优化模型。此外，为了降低决策风险，将城市群温室气体减排效益最大化，进一步建立基于两阶段随机规划(Two-stageStochastic Programming，TSP)的城市群低碳减排优化模型，以实现同时满足温室气体减排规划和城市群温室气体减排费用最小。
　　基于CCP模型获得的结果显示，在不同可碳汇土地面积的三种违约概率水平0.01、0.05、0.1下，长株潭城市群区域碳排放总量规划值分别为3133.77万吨、3108.71万吨和3088.79万吨，与原有方案4081.54万吨碳排放总量相比，分别下降了23.22％、23.83％和24.32％。基于ICCP的城市群低碳减排模型优化结果显示，在不同可碳汇土地面积的三种违约概率水平0.01、0.05、0.1下，长株潭城市群碳排放总量的规划值分别为[3096.21，3171.32]万吨、[3071.74，3145.67]万吨、[3050.96，3126.61]万吨，与原有方案相比，分别下降了[22.30，24.14]％、[22.92，24.74]％、[23.39，25.24]％。此外，建立的基于TSP的城市群低碳减排优化模型优化结果显示，在低、中、高三个概率水平下获得的温室气体减排费用分别为92685万元，87039万元和80662万元，与第一阶段决策方案规划期118241万元温室气体减排费用相比，基于TSP方法的城市群碳减排模型的优化方案在概率水平0.01、0.05、0.1下分别将碳减排成本降低了21.63％、26.38％和31.78％。另一方面，基于TSP的城市群低碳减排优化模型获得的决策方案不仅满足国家《“十二五”控制温室气体排放工作方案》和《湖南省“十二五”环长株潭城市群发展规划》中对长株潭城市群区域的相关约束性指标的要求，而且可以对规划区域内可碳汇土地面积进行规划，合理控制碳汇面积，实现有效减少城市碳排放总量，充分开发未利用土地，制约城市化过快发展、土地浪费等问题，合理有效地利用了土地资源，达到最优的经济目标。

目录

摘要

1 绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 国内外研究现状

1．3．1 低碳经济研究进展

1．3．2 低碳城市发展研究综述

1．4 研究中存在的问题

1．5 论文主要研究内容

2 基于机会约束规划的城市群低碳减排不确定性优化模型

2．1 机会约束规划方法

2．2 基于机会约束规划的城市群低碳减排优化模型构建

2．2．1 模型目标函数

2．2．2 约束条件的选取

2．2．3 决策变量与参数意义

2．3 案例分析

2．3．1 案例概况

2．3．2 模型相关参数的选取

2．3．3 结果分析与讨论

2．4 本章小结

3 基于区间-机会约束规划的城市群低碳减排不确定性优化模型

3．1 研究方法

3．1．1 区间规划方法

3．1．2 区间规划方法

3．2 基于区间-机会约束规划的城市群低碳减排优化模型构建

3．2．1 模型目标函数

3．2．2 约束条件的选取

3．2．3 决策变量与参数意义

3．2．4 模型求解

3．3 案例分析

3．3．1 模型相关参数的选取

3．3．2 结果分析与讨论

3．4 本章小结

4 基于两阶段随机规划的城市群低碳减排不确定性优化模型

4．1 两阶段随机规划方法

4．2 基于两阶段随机规划的城市群低碳减排优化模型构建

4．2．1 模型目标函数

4．2．2 约束条件的选取

4．2．3 决策变量与参数意义

4．3 案例分析

4．3．1 模型相关参数的选取

4．3．2 结果分析与讨论

4．4 本章小结

结论

参考文献

附录

攻读学位期间发表的学术论文

致谢

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