《Renewable Energy》：Decarbonizing energy industry through multi-criteria techno-economic method for preservation of renewable forest carbon sinks
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森林生物能源部门日益受到脱碳政策和碳汇（carbon sink）保护要求的影响，为战略性木材采购规划带来了新挑战。本研究开发了一种基于动态多目标线性规划（Dynamic Multi-objective Linear Programming, DMOLP）的决策
森林生物能源部门日益受到脱碳政策和碳汇（carbon sink）保护要求的影响，为战略性木材采购规划带来了新挑战。本研究开发了一种基于动态多目标线性规划（Dynamic Multi-objective Linear Programming, DMOLP）的决策支持系统（Decision Support System, DSS）框架，该框架集成了碳汇影响、排放定价和技术经济优化，用于木材采购。研究人员使用现实世界市级层面的采购、收入、排放、物流和环境约束数据对该方法进行了评估。将采购半径从120 km扩大至140 km后，收入从1.069亿欧元增至1.091亿欧元，同时排放成本从780万欧元降至310万欧元。优化后的采购策略使云杉相关排放减少11,528 tCO2e/年，对应脱碳价值为117万欧元。市级层面所有树种的脱碳潜力估计为737万欧元，源于减少68,182 MWh/年的不可持续木材采伐。结果表明，空间灵活的生物质采购可以在不修改现有物流系统的情况下改善碳汇保护。所提出的DSS为将碳定价和多目标优化整合到可持续森林基能源供应链中提供了一个实用工具。尽管更广泛的跨区域应用需要改进森林资源数据集的一致性，但该框架为区域脱碳政策的实施提供了可扩展的支持。该框架也支持工业5.0（Industry 5.0）的可持续性目标。
**研究背景、存在问题与研究目的**
随着欧洲碳中和目标的推进，森林生物能源部门面临脱碳政策与碳汇（carbon sink）保护要求的双重压力。现有木材采购规划模型多聚焦于成本效率（cost-efficiency）、库存管理（inventory）、物流优化（logistics）或能源生产的单目标权衡，但未能将森林碳汇约束作为显性限制和成本组分直接整合到采购优化中。这一空白限制了系统层面理解可持续性要求如何重塑区域供应可用性、采购区域设计以及生物能源战略的整体可行性。为弥补这一不足，研究人员开发了一个动态多目标线性规划（Dynamic Multi-objective Linear Programming, DMOLP）框架，通过在战略木材采购规划中内化森林碳汇约束（作为显性限制和成本组分），量化过度采伐导致的碳汇损失成本（基于欧盟排放交易体系（EU ETS）价格信号），并评估采购区域大小对可持续性约束与成本效率之间权衡的影响。该研究旨在联合优化木材燃料流、碳汇保护和可持续性要求，并通过芬兰综合木材与能源工业（Integrated Wood and Energy Industry, IWEI）的技术经济建模进行验证。论文发表在《Renewable Energy》。
**关键技术方法**
研究人员采用了基于动态多目标线性规划（DMOLP）的决策支持系统（DSS）框架，结合加权和法（weighted sum method）和帕累托最优性理论（Pareto optimality theory）处理多目标权衡。模型以最大化收入、最小化不可持续林木燃料使用和减少采购货币损失为三个目标函数，并包含动态连续性约束（库存平衡方程）和木质流动约束（采购、采伐、运输限额）。数据来源于芬兰33个市（基于第11次国家森林清查的开放获取森林平衡统计数据）和两家电厂2023年的实际运营成本（采购、采伐、削片、运输、库存等）。敏感性分析设计了六个战略场景：三种碳排配额价格水平（基线100%、+20%、+50%）结合两种采购区域（小区域半径120 km覆盖33个市；大区域半径140 km扩大至42个市）。计算使用Lindo API在C++和Visual Studio 2022中实现。
**研究结果**
**计算效率与目标值范围**：模型在标准笔记本电脑上2分钟内达到全局最优，迭代次数4,967次。基线排放价格（100 �/tCO
2）下，小采购区域收入目标范围为1.069亿欧元（偏差D4=13.2千欧元），大采购区域升至1.091亿欧元（D4=13.8千欧元）；总排放成本从780万欧元（D5=1.1百万欧元）降至310万欧元（D5=0.5百万欧元）。
**碳汇与排放减少**：场景A1（小区域/基线）中云杉采伐量838,614 MWh/年导致碳汇减少62,620 MWh/年（13个市减少136,364 MWh/年，20个市增加181,535 MWh/年）。转向场景B1（大区域/基线）后，小区域内的云杉采伐降至429,580 MWh/年，相应碳汇减少31,879 MWh/年。优化后云杉相关排放减少11,528 tCO
2e/年，脱碳价值116.8万欧元；所有树种总脱碳潜力达737.2万欧元，对应减少68,182 MWh/年不可持续采伐。
**物流与库存兼容性**：框架无需修改现有物流模块或库存供应计划即可实现优化木质流动，表明当前多式联运配置已支持动态采购规划方法。
**区域变异与可持续性**：市级层面碳汇变化存在显著区域差异，空间灵活性（扩大采购半径）有效减轻了不可持续采伐压力，平衡了生物质需求与区域碳汇保护。
**讨论与结论总结**
讨论部分指出，研究证明将碳定价纳入木材采购规划可显著降低不可持续采伐压力，同时维持经济可行的生物质供应链。现有物流和库存系统支持该框架的工业规模应用，模块化优化架构与工业5.0（Industry 5.0）的可持续性目标（透明、自适应、数据驱动决策）一致。剩余局限性包括高质量森林资源数据集的可用性（尤其在跨区域评估中），以及未来需扩展至实时优化环境和不同监管市场条件下的敏感性测试。研究结论翻译如下：
本研究开发并验证了一个数据驱动的决策支持系统（DSS），用于碳定价约束下的环境可持续木材采购规划。该框架将碳汇影响、排放配额成本与动态多目标线性规划（DMOLP）整合到市级战略性生物质采购优化中。结果表明，框架可在实际计算时间内（使用标准硬件）高效生成全局最优采购方案。将采购半径从120 km扩大至140 km使云杉相关碳汇损失减少11,528 tCO
2e/年，产生约117万欧元的脱碳价值；市级所有树种总脱碳潜力约737万欧元。空间灵活性在平衡生物质需求、区域碳汇保护与工业盈利性中发挥关键作用。DSS显示，无需对现有物流或库存管理系统进行重大修改即可实施环境可持续的采购策略。从政策角度，碳定价机制可能显著影响未来欧盟气候法规下的区域生物质分配与采购策略。将碳汇动态整合到生物质采购规划中，是支持工业脱碳同时保障森林可持续性的重要路径。研究受限于森林资源与碳平衡数据集的可获得性，未来应关注高分辨率森林清查数据的一致性，并在不同监管和市场条件下进行敏感性测试。总之，所提出的基于DMOLP的DSS为将经济、物流和气候相关目标整合到战略性木材采购规划中提供了可扩展且可转移的方法，支持向工业5.0所设想的低碳、资源高效生物能源系统转型。
