不确定性优化方法在温室气体减排规划中的应用

摘要

本研究中,一个两阶段不精确随机规划(TISP)方法和一个多阶段不精确随机整数规划(MISIP)方法被分别用于进行不确定条件下的二氧化碳(CO2)排放贸易规划。TISP方法将区间参数规划(IPP)和两阶段随机规划(TSP)技术结合在同一个最优化框架中,而MISIP是将区间参数规划(IPP)、多阶段随机规划(MSP)和整数规划(IP)结合在同一个最优化框架中。它们不仅能够处理以概率分布和离散区间表示的不确定性信息,而且能够为温室气体(GHG)管理政策的制定及其可能引起的相关经济影响提供有效的链接。此外,MISIP方法更能反应系统不确定性以及过程的动态性。TISP方法和MISIP方法被分别用于不确定条件下的能源系统以及CO2排放贸易规划例子的研究,其结果表明已经得到合理的解。它们能够被用来产生决策选择,并且能够帮助决策者确定不同经济以及系统可信度条件下期盼的GHG削减政策。

目录

文摘

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主要符号表

第一章 引言

1.1 背景介绍

1.1.1 气候变化的特点及影响

1.1.2 能源与气候变化

1.1.3 能源与环境管理系统温室气体削减措施

1.1.4 不确定性优化方法用于处理能源与环境管理系统中的不确定性

1.2 研究目的

1.3 文章组织结构

第二章 不确定性优化方法

2.1 两阶段随机规划

2.2 多阶段随机规划

2.3 区间规划

2.4 两阶段区间随机规划

2.5 多阶段区间随机整数规划

第三章 不确定条件下两阶段区间随机规划模型用于二氧化碳排放贸易规划

3.1 研究背景介绍

3.2 模型构成

3.3 结果分析

3.3.1 S5-T和S5-NT情景下得到的模型结果

3.3.2 S1-T和S3-T情景下得到的模型结果

3.3.3 S1-NT和S3-NT情景下得到的模型结果

3.3.4 比较CO2贸易和非贸易条件下得出的结果

3.3.5 比较不同削减水平下的结果

3.4 讨论

3.5 小结

第四章 不确定条件下多阶段区间随机整数规划模型用于二氧化碳排放贸易规划

4.1 研究背景介绍

4.2 模型构成

4.3 结果分析

4.3.1 方案2下得到的模型结果

4.3.2 方案1和方案2下得到的模型结果

4.3.3 方案2和方案3下得到的模型结果

4.3.4 比较不同削减速度下得到的模型结果

4.4 讨论

4.5 小结

第五章 结论

参考文献

致谢

附录

在学期间发表的学术论文和参加科研情况