中国安徽省电力行业污染与碳排放协同减排方法研究

《ACS Omega》：Study on the Synergistic Approach to Pollution and Carbon Emissions Reduction of Power Generation Industry in Anhui Province, China

中国安徽省电力行业通过LMDI分解模型和LEAP情景分析，提出洗煤技术、发电效率提升和清洁能源替代的综合减排策略，预测2022-2035年碳排放及污染物趋势，表明综合措施在2027年实现峰值后显著减排，并验证协同效应优于单一措施。

　　### 研究背景与意义

在人类社会快速发展的过程中，化石燃料的广泛使用推动了经济增长，但也带来了严重的环境问题，如温室气体排放和空气污染。这些环境问题不仅影响了全球气候变化，还对公众健康、生态系统和空气质量造成了深远的影响。为了应对这些问题，中国提出了“2030碳达峰”和“2060碳中和”两大战略目标，旨在通过一系列政策措施，实现碳排放的峰值目标和最终实现碳中和。这一目标的实现需要各个行业共同努力，其中电力行业作为能源消耗和排放的重要来源，成为重点治理对象。

电力行业在许多地区占据着主导地位，尤其是中国，煤炭发电仍然是主要的电力来源，占全国电力总产量的60%以上，并且贡献了超过40%的碳排放。安徽作为中国中部东部的一个重要省份，其电力结构以煤炭为主，2022年煤炭发电占全省总发电量的88%。这使得安徽在实现碳达峰和碳中和目标的过程中面临巨大的挑战。因此，探索安徽电力行业在减少碳排放和空气污染方面的协同减排路径，对于推动区域可持续发展具有重要意义。

### 研究方法与模型选择

为了准确评估安徽电力行业在未来一段时间内的碳排放和空气污染物排放趋势，本研究采用了一种结合KAYA-LMDI分解模型和LEAP模型的综合方法。KAYA-LMDI分解模型是一种广泛用于分析碳排放影响因素的工具，它能够将碳排放的变化分解为多个关键因素，如人口、经济、能源和碳排放强度等。通过这种分解方法，可以更清晰地识别出哪些因素对碳排放具有更大的影响，从而为政策制定提供科学依据。

LEAP模型（Low Emission Analysis Platform）是由斯德哥尔摩环境研究所（SEI）开发的一种综合能源与环境分析工具，适用于温室气体排放预测和环境政策评估。该模型具有灵活性和适应性，能够根据不同研究需求进行定制化配置。LEAP模型的核心功能包括关键假设模块、能源需求模块和能源转换模块。关键假设模块用于存储基础数据，如GDP、人口、工业产出和电力生产等；能源需求模块用于管理与能源相关的数据，如燃料活动水平、能源强度、能源类型和排放因子；能源转换模块则用于模拟能源转换过程，从而提高模型的现实性。通过这些模块的整合，LEAP模型能够对不同能源结构和政策情景下的碳排放和空气污染物排放进行准确预测。

此外，本研究还采用了情景分析方法，构建了五个不同的减排情景，以模拟未来电力行业的潜在发展路径。这五个情景分别是：**基准情景（BAU）**、**洗煤技术推广情景（WCP）**、**发电效率提升情景（GEI）**、**清洁能源替代情景（CES）**和**综合措施情景（IMS）**。这些情景分别代表了不同类型的减排策略，包括技术改进、能源结构调整和政策干预等。通过比较不同情景下的排放趋势，可以评估哪种策略在实现碳达峰和碳中和目标方面更为有效。

### 研究结果与分析

根据KAYA-LMDI模型的分析结果，安徽电力行业碳排放的主要驱动因素是经济效应。在2015至2022年的数据中，经济效应对碳排放的影响最为显著，而人口效应的影响相对较小。这表明，安徽的电力发展与经济增长之间存在密切的关联，因此，控制经济增长速度或优化能源结构是实现碳减排的重要手段。

在LEAP模型的预测中，五个情景的碳排放趋势呈现出不同的发展路径。其中，**综合措施情景（IMS）**的减排效果最为显著，预计在2027年达到碳排放峰值，之后逐年下降，到2035年时，碳排放量为304.045百万吨，低于基准情景（BAU）的313.289百万吨。相比之下，**清洁能源替代情景（CES）**的减排效果次之，预计在2031年达到峰值，之后逐渐下降，到2035年时，碳排放量为352.443百万吨。**发电效率提升情景（GEI）**的减排效果也较为明显，预计在2035年实现50%的碳排放减少。而**洗煤技术推广情景（WCP）**的减排效果相对较弱，预计在2035年时，碳排放量为536.763百万吨，略低于基准情景。**基准情景（BAU）**则显示，碳排放将持续增长，到2035年时将达到553.122百万吨。

在空气污染物排放方面，各情景的表现也有所不同。**综合措施情景（IMS）**在氮氧化物（NOx）和二氧化硫（SO2）的减排效果最佳，预计在2027年达到排放峰值，之后逐年下降。**清洁能源替代情景（CES）**在NOx和SO2的减排方面表现良好，但在氮氧化物（NOx）和氮气氧化物（N2O）的协同减排方面略逊于**综合措施情景（IMS）**。**发电效率提升情景（GEI）**在NOx和SO2的减排方面也表现出较强的协同效应，但相较于**综合措施情景（IMS）**，其减排效果略低。**洗煤技术推广情景（WCP）**虽然对SO2的减排有一定作用，但对NOx的减排效果有限，因此在空气污染物的协同减排方面不如其他情景。

从整体来看，**综合措施情景（IMS）**在实现碳达峰和碳中和目标方面具有最强的减排潜力，同时在空气污染物的协同减排方面也表现出最优的减排效果。这一结果表明，通过多措施协同推进，可以实现电力行业在减少碳排放和空气污染方面的双重目标。

### 政策建议与未来展望

为了实现电力行业的碳达峰和碳中和目标，安徽需要采取一系列有效的政策措施。首先，应加快淘汰落后燃煤发电设施，推动电力行业的转型升级。其次，要全面开展能源审计，实施燃煤发电过程中的技术改进，以降低能源损耗并提高发电效率。此外，还应积极推动清洁能源的替代，如风能、光伏发电、水电和生物质能等，以减少对化石燃料的依赖，从而降低碳排放和空气污染。

在政策层面，政府应通过补贴、税收优惠和法规约束等手段，鼓励企业和个人采用清洁能源。同时，应加强环境监管，完善碳排放交易机制，确保排放目标的实现。此外，应加快先进能源技术的研发和应用，如碳捕集、利用与封存（CCUS）技术，以及纳米技术在碳减排中的应用。这些技术的发展将为电力行业的绿色转型提供有力支撑。

未来，随着清洁能源技术的不断进步，如风-光互补发电模式的推广，以及电池储能技术的提升，安徽的电力行业将能够更好地实现碳达峰和碳中和目标。同时，智能电网管理技术的应用将进一步提高电力系统的运行效率，减少能源损耗，提升电力供应的稳定性。此外，物联网（IoT）和微电网技术的融合将推动电力系统的数字化和智能化发展，为未来的减排研究提供新的视角和方法。

### 结论

本研究通过KAYA-LMDI模型和LEAP模型的结合，对安徽电力行业的碳排放和空气污染物排放趋势进行了系统的分析和预测。研究结果表明，**综合措施情景（IMS）**在实现碳达峰和碳中和目标方面具有最强的减排潜力，预计在2027年达到排放峰值，之后逐年下降。这一情景的减排效果不仅体现在碳排放的减少上，还表现在空气污染物的协同减排方面，显示出多措施协同实施的优势。

在政策层面，安徽应优先推动洗煤技术的推广、燃煤发电效率的提升和清洁能源的替代，以实现电力行业的可持续发展。同时，应加强环境监管，完善碳排放交易机制，并加快先进能源技术的研发和应用，为电力行业的绿色转型提供技术保障。这些措施的实施不仅有助于安徽实现碳达峰和碳中和目标，还将为其他地区的电力行业提供有益的借鉴和参考。

未来，随着技术的不断进步和政策的不断完善，安徽电力行业有望在实现碳达峰和碳中和目标的同时，进一步减少空气污染物的排放，推动区域经济的高质量发展。通过科学合理的规划和实施，安徽的电力行业将能够在减少碳排放和空气污染之间找到平衡点，为全国乃至全球的可持续发展做出积极贡献。