简介:摘要伴随着社会的不断发展和社会经济水平的逐步提升,能源利用需求也呈现出了几何级的增长,特别是对不可再生资源的无节制利用更加剧了能源供给负担。现代工业的快速发展,虽然使人类社会经济取得了长足进步,然而这种进步却是以能源的大量使用、消耗为代价,是建立在破坏自然环境基础之上的,也就是说这种发展和进步是以牺牲环境为代价,是不可持续的,也是非常危险的。为解决日益严重的环境问题和不健康的工业发展模式,促进经济能源的可持续发展,无论是国际还是国内相关各方都越来越重视新型能源的开发、利用以及低碳经济的发展。利用清洁能源、发展低碳经济是一种符合环境可持续发展的集约型经济增长模式,它能提高能源的使用效率、有效减少温室气体的排放,解决环境污染问题。清洁能源与低碳经济浅析全面对发展清洁能源促进低碳经济发展的有效途径进行了一系列的阐述,分析了低碳经济的含义,然后论述了我国发展低碳经济的必要性,最后提出了发展清洁能源促进低碳经济发展的有效策略。
简介:摘要摘要通过对比天然气发电和燃煤发电的碳排放,分析“十三五”期间天然气发电需求对碳减排的影响,预测天然气发电对中国未来的碳减排将有巨大助力作用。随着工业化进程的深入,大量温室气体,主要是碳的排出,导致气候变暖趋势加速、全球极端气候事件发生的频率及强度激增。控制温室气体及其它污染气体排放己成为世界各国的普遍共识,加之国内空气污染治理形势日益严峻、雾霆天气频繁光顾各大中城市,使得我国近来不断收紧“十三五”乃至2030年的全社会主要污染物排放总量指标。电力行业是我国最大的温室气体排放源,这主要是由我国以燃煤为主的电力结构决定的,调整电力能源结构,减少碳的排放潜力巨大。
简介:为了提高碳排放预测的精确度,提出了量子粒子群—最小二乘支持向量机(QuantumParticleSwarmOptimization-Leastsquaressupportvectormachine,QPSO-LSSVM)算法用于预测中国的碳排放量。首先基于STIRPAT模型选取影响碳排放的自变量,然后运用量子粒子群算法优化LSSVM的参数,最后运用该组合模型对中国碳排放进行预测。通过与PSO-LSSVM,LSSVM和GM(1,1)模型的对比可知,此文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的中国碳排放预测方法。