低碳化电力市场论文提纲

论文题目：我国火电“近零排放”减排效应及补偿机制研究

摘要：低碳化、清洁化已成为新一轮能源革命的趋势与方向。近年来,我国新能源发展取得长足进步,多元能源供应体系逐步形成,煤炭在能源消费中的比重持续下降,但由于资源禀赋限制,总量依然较为庞大,2018年全国原煤消费量高达35.89亿吨,其中约50%用于发电转换,由此带来的环境影响和大气污染问题仍然不能忽视,提升煤炭清洁利用水平具有十分重要的现实意义。火电“近零排放”是传统发电企业进一步提升煤炭清洁利用水平,推动烟气排放从常规治理向精益治理进阶突破的积极尝试,也是我国从高速度发展向高质量发展转型的一个缩影。本文综合技术经济学相关理论知识,针对火电“近零排放”推广过程中面临的环境形势、实施效果、政策支持和社会参与等方面问题,开展了研究。具体研究成果如下:（1）分析了我国大气污染治理面临的形势,反映出我国环境空气质量控制标准设置较为宽松,总体空气质量达标比例偏低,严重污染天数尚未得到有效改善。构建了基于萤火虫算法优化的Elman神经网络大气污染物排放预测模型,在综合考虑经济增长、产业结构、技术进步和能源强度等影响因素的基础上,分不同经济增速情景,预测了我国主要大气污染物排放规模,提示在未来一段时期内,主要污染物仍将保持一定排放强度,治理难度较大,推广火电“近零排放”等烟气深度治理技术具有重要的环境意义。（2）开展了火电“近零排放”改造项目减排效应评价。构建了基于超效率DEA的评价模型,设计了涵盖烟气排放绩效、工艺成熟度、投资运行成本和施工便利性等关键因素在内的评价指标体系,选定具有代表意义的若干火电“近零排放”项目作为分析对象,验证了相关集成技术路线在降低主要大气污染物排放方面的稳定性和有效性。（3）开展了计及政策补贴情景的火电“近零排放”减排效应分析。基于演化博弈理论建立模型,应用协同进化算法,分别在电力市场条件下和政策激励条件下,模拟了多主体发电集团的博弈情况及理性选择,论证了政策补贴在火电“近零排放”推广过程中的必要性。构建了基于系统动力学的火电“近零排放”减排效应分析模型,结合国家给予的0.01元/千瓦时政策补贴,分不同执行情景进行仿真,从定量角度显示了政策补贴在促进绿色技术推广和提升减排效果方面,具有重要作用;结合仿真结果,对政策补贴的窗口期关闭节点给出了建议性提示。（4）基于选择实验理论,构建了居民大气环境改善支付意愿评估模型,进一步拓展火电“近零排放”补偿机制的实现渠道。开展了河北省居民侧大气环境改善问卷设计、调查和分析,反映出了社会公众对于火电“近零排放”等大气污染治理举措持积极态度,评估计算了居民侧大气环境改善支付意愿,提出了政策补贴疏导的潜在路径。（5）提出了健全完善火电“近零排放”补偿机制的相关实施策略。根据环保治理特点和火电市场化发展趋势,分析了当前火电“近零排放”补贴政策的局限性,提出了火电“近零排放”价值补偿机制优化总体思路,围绕科学实施价格补贴、建立基于烟气排放连续监测系统（CEMS）的优先交易机制、重视居民侧参与意愿、发挥环保政策协同合力等方面,提出了有关建议措施。本文旨在通过研究,更好地把握火电行业系统性提升大气污染治理绩效的普遍性规律,形成具有一定理论价值与实践指导意义的技术经济学方法和思路。同时,也可为今后钢铁、建材、化工等其他高耗煤行业推广绿色创新技术、加强源头排放治理,提供参考和借鉴。

关键词：火力发电;近零排放;减排效应;演化博弈;补偿机制

学科专业：技术经济及管理

摘要

Abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 火电环境影响相关研究

1.2.2 综合评价相关研究

1.2.3 财政补贴相关研究

1.2.4 环境规制政策相关研究

1.3 研究方法和技术路线

1.4 主要创新点

第2章 相关基础理论与方法

2.1 火电“近零排放”概述

2.1.1 燃煤电厂主要大气污染物

2.1.2 火电“近零排放”概念和标准的提出

2.1.3 火电“近零排放”技术路线

2.1.4 火电“近零排放”的环境效果

2.1.5 火电“近零排放”的能源安全效益

2.2 智能预测相关理论

2.3 效应评价相关理论

2.4 演化博弈论相关理论

2.5 系统动力学相关理论

2.6 支付意愿相关评估方法

2.7 本章小结

第3章 基于FA-Elman模型的我国大气污染物排放预测研究

3.1 我国大气污染治理相关情况

3.1.1 我国大气污染物控制标准的国际对照

3.1.2 空气质量总体达标情况

3.1.3 首要污染物情况

3.1.4 我国大气污染呈现出的新特点

3.2 大气污染物排放的主要影响因素

3.3 基于萤火虫算法优化的Elman神经网络预测模型构建

3.3.1 萤火虫算法基本原理

3.3.2 Elman神经网络基本原理

3.3.3 基于FA优化的Elman神经网络模型构建

3.4 主要大气污染物排放量预测分析

3.4.1 历史数据来源

3.4.2 相关性分析

3.4.3 预测结果分析

3.4.4 火电行业大气污染物排放情况

3.5 本章小结

第4章 基于超效率DEA的火电“近零排放”减排效应评价

4.1 “近零排放”烟气处理主要技术

4.1.1 除尘主要技术

4.1.2 脱硫主要技术

4.1.3 脱硝主要技术

4.2 减排效应评价指标体系构建

4.2.1 烟气排放指标

4.2.2 投资及成本指标

4.2.3 工艺成熟度指标

4.2.4 施工便利性指标

4.2.5 火电“近零排放”减排效应评价指标体系

4.3 基于超效率DEA的减排效应评价模型构建

4.3.1 数据包络分析基本概念

4.3.2 DEA主要模型基本原理

4.3.3 基于超效率DEA的评价模型构建

4.4 实证计算及结论分析

4.4.1 火电“近零排放”典型项目基本情况

4.4.2 减排效应评价计算

4.4.3 结论分析

4.5 本章小结

第5章 计及政策补贴的火电“近零排放”减排效应情景分析

5.1 基于EGT模型的火电“近零排放”技术扩散多主体博弈分析

5.1.1 EGT模型构建

5.1.2 基于协同进化算法的模型计算

5.1.3 仿真分析与结论

5.2 基于SD模型的火电“近零排放”减排效应仿真分析

5.2.1 系统动力学模型的边界设定

5.2.2 系统动力学模型的构建

5.2.3 仿真与结论分析

5.3 本章小结

第6章 大气环境改善居民支付意愿分析

6.1 基于选择实验模型的大气环境改善支付意愿评估方法构建

6.1.1 调查问卷区域的大气环境状况

6.1.2 调查问卷的设计

6.1.3 MNL选择模型的构建

6.2 大气环境改善支付意愿评估分析

6.2.1 调查结果样本特征分析

6.2.2 多元logit模型回归结果分析

6.2.3 大气环境改善支付意愿结果计算

6.2.4 大气环境改善支付意愿结果分析

6.3 本章小结

第7章 我国火电“近零排放”补偿机制研究

7.1 现行火电“近零排放”补贴政策的局限

7.2 火电“近零排放”补偿机制优化总体思路

7.3 火电“近零排放”补偿机制实施策略

7.3.1 价格补贴方面

7.3.2 优先交易方面

7.3.3 管控规制方面

7.3.4 外部居民参与方面

7.4 本章小结

第8章 研究成果与结论

8.1 研究成果与结论

8.2 展望

参考文献

附录 大气环境改善支付意愿评估调查问卷

致谢