吳巧玲 WU Qiao-ling；焦詩元 JIAO Shi-yuan；邢達(dá) XING Da；宋曉華 SONG Xiao-hua

（①華電電力科學(xué)研究院有限公司，杭州 310030；②華北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，北京 102206）

0 引言

目前，我國電源結(jié)構(gòu)依然以煤電為主，但隨著1+N“雙碳”政策的提出，以風(fēng)電、光伏發(fā)電為代表的新能源將迎來新一輪發(fā)展浪潮，未來將成為電力供應(yīng)的主體，而煤電將被逐步替代，從主力電源向調(diào)節(jié)性電源、備用性電源過渡?！半p碳”政策促使電源結(jié)構(gòu)進(jìn)一步優(yōu)化，如何在滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，是我國電源結(jié)構(gòu)未來演變進(jìn)程中所要面臨的重要抉擇。構(gòu)建電源預(yù)測模型，分析政策背景下未來電源結(jié)構(gòu)的發(fā)展趨勢，可以為我國電源結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供理論和方法支撐。

當(dāng)前學(xué)界在電源結(jié)構(gòu)預(yù)測與優(yōu)化的研究中主要運(yùn)用了學(xué)習(xí)曲線理論、投資組合理論、運(yùn)籌學(xué)模型、情景分析等理論與模型方法。盧艷超等（2006）提出了多維偏好分析的線性規(guī)劃評價(jià)模型，運(yùn)用該模型對不同地區(qū)電源結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行評估。傅毓維等（2010）基于模糊模式識(shí)別法，構(gòu)建了電源優(yōu)化程度評價(jià)指標(biāo)體系，在此基礎(chǔ)上對我國電源結(jié)構(gòu)優(yōu)化進(jìn)行了評價(jià)。袁曉玲等（2013）構(gòu)建Logistic 模型和學(xué)習(xí)曲線模型對我國未來電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，得出未來40年和太陽能發(fā)電發(fā)展速度較快，但以火電為主的電源結(jié)構(gòu)將持續(xù)。Wu 等（2014）運(yùn)用組合投資理論、學(xué)習(xí)曲線理論與容量可信度方法研究了臺(tái)灣地區(qū)最優(yōu)電源組合，結(jié)果表明鑒于可再生能源自身特性，火力發(fā)電須作為備用電力以保證電力系統(tǒng)安全運(yùn)行，風(fēng)電只能在總裝機(jī)量中保持有限的占比。王耀華等（2017）提出了多區(qū)域、多場景中長期電力規(guī)劃模型，對中國2050 年各類電源發(fā)展布局及整體運(yùn)行情況進(jìn)行了預(yù)測分析。李渝等（2019）以經(jīng)濟(jì)成本最小、綜合能效最大為目標(biāo)，構(gòu)建了碳交易下電源規(guī)劃多目標(biāo)優(yōu)化模型，對某地區(qū)2018-2030 年間電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化配置研究。

此外，國內(nèi)外學(xué)者近年還提出了以下更貼合雙碳目標(biāo)設(shè)計(jì)的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測理論與模型方法。Xu 等（2016）運(yùn)用馬爾科夫模型對寧夏某地區(qū)的電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，并檢驗(yàn)了模型的有效性和穩(wěn)健性。張運(yùn)洲等（2021）差異化地構(gòu)建了電力低碳發(fā)展量化分析模型和新能源多元化利用方式的全鏈條技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價(jià)模型，計(jì)算并分析了近中期中國各類電源的發(fā)展規(guī)模。周孝信等（2021）基于我國能源轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，構(gòu)建“雙碳”目標(biāo)下我國能源電力系統(tǒng)發(fā)展情景，預(yù)估了2021-2060 年間我國能源電力結(jié)構(gòu)演變趨勢。肖立業(yè)等（2022）對“雙碳”目標(biāo)下的可再生能源發(fā)展趨勢進(jìn)行了預(yù)測，進(jìn)而對光伏發(fā)電為主的電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，在此基礎(chǔ)上提出了構(gòu)建廣域虛擬電廠和構(gòu)造新型電廠的總思路。舒印彪等（2022）在研究“雙碳”目標(biāo)下電力系統(tǒng)低碳轉(zhuǎn)型的路徑優(yōu)化問題時(shí)，建立了電力系統(tǒng)多情景優(yōu)化規(guī)劃模型，對2020-2060 年間電源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型路徑進(jìn)行推演預(yù)判。林伯強(qiáng)（2022）提出了一個(gè)涵蓋電力供給側(cè)和需求側(cè)的碳中和系統(tǒng)性方案，并討論了可行的市場化手段以支持方案的實(shí)施。

綜上所述，國內(nèi)學(xué)者針對電源結(jié)構(gòu)預(yù)測開展了相對豐富的研究，但為提高雙碳目標(biāo)下電源結(jié)構(gòu)預(yù)測準(zhǔn)確性，仍存在以下三個(gè)方面的不足：①目前，大多數(shù)學(xué)者所研究的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測方法集中于對電源結(jié)構(gòu)比重進(jìn)行預(yù)測，只通過比重開展電源結(jié)構(gòu)預(yù)測，無法體現(xiàn)出電源裝機(jī)結(jié)構(gòu)總量的演變規(guī)律；②有部分學(xué)者考慮采用灰色模型進(jìn)行預(yù)測，但未考慮到灰色模型會(huì)產(chǎn)生較大的殘差。③現(xiàn)有研究多依賴于數(shù)據(jù)模型，未充分考慮雙碳政策對電源結(jié)構(gòu)預(yù)測的影響。

鑒于以上所述，本文提出一種基于傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色-馬爾科夫電源結(jié)構(gòu)預(yù)測方法。首先，考慮到電源裝機(jī)總量歷史數(shù)據(jù)較少，采用灰色模型進(jìn)行預(yù)測，同時(shí)由于灰色模型預(yù)測精度受殘差影響較大，進(jìn)一步采用傅里葉級(jí)數(shù)對灰色模型的預(yù)測殘差進(jìn)行修正。其次，鑒于電源裝機(jī)結(jié)構(gòu)蘊(yùn)含內(nèi)部演化規(guī)律，提出基于誤差優(yōu)化馬爾科夫鏈的電源裝機(jī)預(yù)測模型。再次，結(jié)合“雙碳”政策相關(guān)影響因素，設(shè)計(jì)多元情景進(jìn)行電源裝機(jī)結(jié)構(gòu)預(yù)測分析。

1 方法與模型

在進(jìn)行電源結(jié)構(gòu)預(yù)測前，首先需對未來電源總裝機(jī)量進(jìn)行預(yù)測，從而結(jié)合后續(xù)未來電源結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)計(jì)算得出目標(biāo)年度下各類電源實(shí)際裝機(jī)量，實(shí)現(xiàn)減碳政策背景下各類電源變動(dòng)趨勢的精準(zhǔn)預(yù)測。本文基于電源數(shù)據(jù)特征，采用灰色模型預(yù)測電源裝機(jī)總量。灰色模型可以較好地解決樣本繁雜及信息未全等問題，同時(shí)擁有運(yùn)算簡易且便于檢驗(yàn)的模型特點(diǎn)。但現(xiàn)有灰色預(yù)測模型存在預(yù)測誤差較大的缺陷，無法實(shí)現(xiàn)中長期電源裝機(jī)量的精準(zhǔn)預(yù)測。因此，本文在灰色GM（1，1）模型基礎(chǔ)上，利用傅里葉級(jí)數(shù)降低數(shù)據(jù)噪音、提取負(fù)荷本質(zhì)信息，充分發(fā)揮灰色模型優(yōu)點(diǎn)的同時(shí)修正殘差，有效提升模型預(yù)測精準(zhǔn)度。

通過電源總裝機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，對未來電源發(fā)展方向進(jìn)行基本的預(yù)估，此后本文將對2022 年至2060 年的各類電源結(jié)構(gòu)占比數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測，基于預(yù)測數(shù)據(jù)詳細(xì)研究我國未來電源整體發(fā)展趨勢，從而為后續(xù)政策影響研究及情景仿真奠定堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。基于馬爾科夫理論的特點(diǎn)，本文考慮將馬爾科夫模型應(yīng)用于電源結(jié)構(gòu)預(yù)測。由于現(xiàn)有馬爾科夫預(yù)測模型無法滿足中長期電源結(jié)構(gòu)預(yù)測的精度需求，本文考慮建立優(yōu)化模型，使實(shí)際概率矩陣與模型計(jì)算出的概率矩陣誤差平方和達(dá)到最小，保證模型計(jì)算結(jié)果盡可能地?cái)M合歷史數(shù)據(jù)。

1.1 電源總裝機(jī)量預(yù)測

①傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色預(yù)測模型。

模型主要計(jì)算步驟和過程如下：

設(shè)有原始數(shù)據(jù)序列

1）使用滑動(dòng)平均法對原始數(shù)列進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

端點(diǎn)數(shù)據(jù)處理如下：

通過以上預(yù)處理過程，增強(qiáng)原始數(shù)列的規(guī)律性，弱化毛刺數(shù)據(jù)影響度，提升預(yù)測結(jié)果科學(xué)性。

2）對x（0）作一次累加生成（1-AGO），得到數(shù)據(jù)序列：

3）建立一階線性灰微分方程的白化微分方程：

4）利用最小二乘法求解參數(shù)a、u：

傅里葉殘差修正模型構(gòu)建過程如下：

1）構(gòu)建殘差序列。

2）傅里葉變換將殘差序列近似表示為

3）求解傅里葉公式，得系數(shù)an、bn的計(jì)算公式為

4）把η（1）=0 代入上式，得到a0

5）將歷史數(shù)據(jù)代入式求得an、bn、a0及傅里葉變換殘差序列η。

6）經(jīng)過傅里葉變換殘差修正的模型預(yù)測值為

其中，Xk為最終預(yù)測值，為一般灰色GM（1，1）預(yù)測值，為殘差。

②計(jì)算分析。

2006 年，我國在“十一五”規(guī)劃中首次提出節(jié)能減排目標(biāo)，在為期15 年的時(shí)間中，電源結(jié)構(gòu)也在各項(xiàng)政策的催進(jìn)下有了極大的改變。預(yù)測模型的數(shù)據(jù)輸入，需要充分考慮影響電源結(jié)構(gòu)發(fā)展的重要因素。電源總裝機(jī)量能夠直接反映未來電源結(jié)構(gòu)發(fā)展的規(guī)模和狀況，從而為后續(xù)電源結(jié)構(gòu)的預(yù)測及各類電源裝機(jī)量的測算奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。因此本文選取全國2006 年到2021 年電源總裝機(jī)量數(shù)據(jù)作為樣本。按照①中介紹的算法原理和步驟，利用Matlab 軟件進(jìn)行計(jì)算，可得全國電源總裝機(jī)量的2022 年至2060 年的預(yù)測結(jié)果，如表1 所示。

表1 全國電源總裝機(jī)量預(yù)測結(jié)果

為了評估本技術(shù)方案的預(yù)測精度，本文采用相對誤差和級(jí)比偏差值指標(biāo)對預(yù)測模型的性能優(yōu)劣進(jìn)行評估，驗(yàn)證模型效果情況。為了清晰對比現(xiàn)有灰色預(yù)測模型和本文所構(gòu)建傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色預(yù)測模型的結(jié)果，圖1 為2013 年至2021 年各個(gè)預(yù)測模型所得出的預(yù)測值與原始值的對比，其中紅色曲線M 為原始值變動(dòng)曲線，綠色曲線M1 為現(xiàn)有灰色預(yù)測模型預(yù)測曲線，紫色曲線M2 為傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色預(yù)測模型預(yù)測曲線。由圖1 可以看出，M2 預(yù)測模型的結(jié)果相較于M1 預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果更加接近實(shí)際值，與M 實(shí)際值曲線幾乎重合，可證本文所提出的方法整體具有較佳的預(yù)測效果。

圖1 模型預(yù)測結(jié)果

為了更加清晰直觀地對比各個(gè)預(yù)測模型的效果，表2 針對M、M2 預(yù)測模型，在本文中所采用的數(shù)據(jù)集下，進(jìn)行了模型評估指標(biāo)的結(jié)果對比分析。由表2 模型檢驗(yàn)結(jié)果可知，模型相對誤差值最大值0.0055<0.1，意味著模型擬合效果達(dá)到較高要求。同時(shí)通過表2 檢驗(yàn)結(jié)果可計(jì)算得出此模型的平均相對誤差為0.0027<0.1；均方誤差為0.0013<0.1。由此可證本文所搭建的傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色預(yù)測模型具有較高的精準(zhǔn)度及有效性，適用于中長期電源總裝機(jī)量預(yù)測。

表2 模型檢驗(yàn)表

1.2 基于馬爾科夫鏈模型的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測

①基于誤差優(yōu)化的馬爾科夫預(yù)測模型。

1）馬爾科夫鏈。

一般而言，把時(shí)間離散、狀態(tài)離散的馬爾科夫過程稱為馬爾科夫鏈。用數(shù)學(xué)語言描述如下：

2）轉(zhuǎn)移概率。

對于任意的h，l 屬于正整數(shù)，有

進(jìn)一步遞推可得：

由以上公式可知，馬爾科夫多步轉(zhuǎn)移矩陣可以由一步轉(zhuǎn)移矩陣直接求得。

3）馬爾科夫平鏈的遍歷性。

馬爾科夫鏈的遍歷性指，若馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率的極限存在且與i 無關(guān)，即

4）誤差優(yōu)化轉(zhuǎn)移概率矩陣估計(jì)方法。

本部分利用誤差優(yōu)化思想確定轉(zhuǎn)移概率矩陣，使實(shí)際概率矩陣與理論計(jì)算的概率矩陣的誤差平方和達(dá)到最小，由此建立優(yōu)化模型。

②電源結(jié)構(gòu)預(yù)測分析。

本文選取全國2006-2021 年的電力裝機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過計(jì)算得到2006-2021 年國內(nèi)電源結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果，從而結(jié)合以上電源裝機(jī)預(yù)測數(shù)據(jù)對未來各類電源發(fā)展態(tài)勢進(jìn)行有效預(yù)估及評價(jià)，為后續(xù)政策建議的提出打下堅(jiān)實(shí)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。從數(shù)據(jù)中可以總結(jié)得出，2006-2021 年國內(nèi)風(fēng)電和太陽能光伏發(fā)電的比例不斷增加，核電比例亦逐年穩(wěn)定上升；由于新能源發(fā)電的增加，以及水力發(fā)電的資源限制導(dǎo)致水電裝機(jī)占比逐漸減少；同時(shí)從趨勢來看，受碳中和政策影響，煤電比重正在以較快速度下降。

以下運(yùn)用基于誤差優(yōu)化的馬爾科夫預(yù)測模型對國內(nèi)電源結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，選取全國2006-2021 年電力裝機(jī)數(shù)據(jù)，利用Matlab 預(yù)測出國內(nèi)未來2022 年至2060 年的電源結(jié)構(gòu)，預(yù)測結(jié)果如表3 所示。

表3 全國2022-2060 年電源結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果

在未來減碳進(jìn)程中，考慮到電力需求的快速增長和電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，預(yù)計(jì)到2025 年煤電裝機(jī)占比達(dá)40.06%，到2030 年，煤電裝機(jī)占比將下降至30.21%，直至2060 年降至5.2%；氣電作為雙碳目標(biāo)下重要的調(diào)節(jié)電源，預(yù)計(jì)2025 年氣電裝機(jī)占比將達(dá)4.5%，2030 年將達(dá)4.38%，2060 年攀升至4.89%；隨著水電基地建設(shè)的推進(jìn)，預(yù)計(jì)2025 年水電裝機(jī)占比可達(dá)14.94%，2030 年將達(dá)12.58%，限于資源因素，水電建設(shè)雖在逐步加強(qiáng)，但在總體電源中優(yōu)勢并不明顯，在2060 年將達(dá)到5.26%的占比；為實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰目標(biāo)，風(fēng)電和光伏發(fā)展速度進(jìn)一步加快，預(yù)計(jì)2025 年風(fēng)電和光伏裝機(jī)總占比將達(dá)到36.43%，2030 年將達(dá)50.77%，2060 年增至82.58%；隨著核電技術(shù)不斷創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)性不斷提升，核電將繼續(xù)安全有序發(fā)展，預(yù)計(jì)2025年核電裝機(jī)占比達(dá)到1.44%，到2030 年核電裝機(jī)容量將持續(xù)上漲，但介于全國裝機(jī)容量同步攀升，因此核電裝機(jī)占比預(yù)計(jì)將達(dá)到1.31%，2060 年可達(dá)1.18%占比；由于生物質(zhì)為碳中性能源，生物質(zhì)摻燒的技術(shù)路線有利于促進(jìn)生物質(zhì)發(fā)電進(jìn)一步發(fā)展，生物質(zhì)發(fā)電將得到迅速發(fā)展，預(yù)計(jì)2025 年生物質(zhì)裝機(jī)占比達(dá)0.93%，到2030 年將達(dá)0.97%，2060 年漲至1.02%。由此我國將逐步實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)，新能源得到持續(xù)快速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)能源生產(chǎn)體系全部轉(zhuǎn)型。

1.3 不同情景下的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測分析

①情景設(shè)計(jì)思路。本文基于以上預(yù)測結(jié)果，從“雙碳”目標(biāo)相關(guān)政策影響維度出發(fā)進(jìn)行電源結(jié)構(gòu)預(yù)測情景設(shè)置，考察減碳目標(biāo)對電源結(jié)構(gòu)發(fā)展路徑的影響。情景之間的差異主要體現(xiàn)在減碳政策施行強(qiáng)度對電源結(jié)構(gòu)的影響。

1）基準(zhǔn)情景。該種情景下，未來電源結(jié)構(gòu)穩(wěn)定保持歷史年度電源結(jié)構(gòu)發(fā)展趨勢及各種類電源裝機(jī)量演變規(guī)律，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策改革等外部因素對電源結(jié)構(gòu)的影響控制在平穩(wěn)水平。將表2 的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)情景，在這種情境下，未充分考慮雙碳目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。2）穩(wěn)定達(dá)標(biāo)情景。該種情景下，能夠穩(wěn)定實(shí)現(xiàn)“3060”減碳目標(biāo)，“2030年前碳排放實(shí)現(xiàn)達(dá)峰，2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和”，合理分析政策硬性要求對電源結(jié)構(gòu)的影響。3）強(qiáng)化政策情景。該種情景下，力求提前實(shí)現(xiàn)減碳目標(biāo)，于2025 年提前實(shí)現(xiàn)煤電行業(yè)碳達(dá)峰，且于2050 年完成煤電行業(yè)碳中和的政策目標(biāo)。

通過上述情景設(shè)置，下面首先通過研析煤電及碳排放間數(shù)量關(guān)系，構(gòu)建碳排放與煤電年發(fā)電量間關(guān)系模型。然后結(jié)合電源結(jié)構(gòu)及碳排放歷史數(shù)據(jù)，以基準(zhǔn)情景為基礎(chǔ)，將減碳的要求量化至煤電以及其他產(chǎn)生碳排放的電源裝機(jī)，進(jìn)而得出不同減碳強(qiáng)度下的電源結(jié)構(gòu)預(yù)測。

發(fā)電企業(yè)的溫室氣體排放總量：

E—煤電行業(yè)二氧化碳排放總量（噸）；

E燃燒—燃燒化石燃料（包括發(fā)電及其他排放源使用化石燃料）產(chǎn)生的二氧化碳排放量（噸）；

E脫硫—脫硫過程產(chǎn)生的二氧化碳排放量（噸）；

E電—凈購入使用電力產(chǎn)生的二氧化碳排放量（噸）。

a）化石燃料燃燒排放。

E燃燒— 化石燃料燃燒的二氧化碳排放量（噸）；

ADi—第i 種化石燃料活動(dòng)水平（太焦），以熱值表示；

EFi—第i 種燃料的排放因子（噸二氧化碳/太焦）；

i —化石燃料的種類。

b）脫硫過程排放。

式中，

E脫硫—脫硫過程的二氧化碳排放量（噸）；

CALk—第k 種脫硫劑中碳酸鹽消耗量（噸）；

EFk—第k 種脫硫劑中碳酸鹽的排放因子（噸二氧化碳/噸）；

k—脫硫劑類型。

c）凈購入使用電力產(chǎn)生的排放。

式中，

E電—凈購入使用電力產(chǎn)生的二氧化碳排放量（噸）；

AD電—企業(yè)的凈購入電量（兆瓦時(shí)）；

EF電—區(qū)域電網(wǎng)年平均供電排放因子（噸二氧化碳/兆瓦時(shí)）。

d）單位煤電二氧化碳排放量。

通過以上公式，綜合計(jì)算得出煤電企業(yè)單位發(fā)電量下的溫室氣體排放量D 為：

D—每千瓦時(shí)煤電二氧化碳排放量；E—煤電行業(yè)二氧化碳排放總量；I—煤電年發(fā)電量。

在現(xiàn)有的電源結(jié)構(gòu)中，除煤電外，氣電和生物質(zhì)發(fā)電等也會(huì)產(chǎn)生一定量的碳排放，通過以上類似原理可對各類電源碳排放進(jìn)行合理預(yù)測。在未來進(jìn)行電源結(jié)構(gòu)的調(diào)整及優(yōu)化的過程中，應(yīng)將此類電源的碳排放加入考量，以提升預(yù)測結(jié)果的真實(shí)性及準(zhǔn)確性，限于篇幅不再贅述。

②不同預(yù)測情景測算結(jié)果。

1）穩(wěn)定達(dá)標(biāo)情景。本情景根據(jù)碳排放達(dá)峰及碳中和時(shí)間點(diǎn)和政策目標(biāo)約束的要求，設(shè)定電力行業(yè)的穩(wěn)定達(dá)標(biāo)情景，并以此估算氣候目標(biāo)約束下排碳電源可允許的發(fā)展規(guī)模。通過上文碳排放與煤電年發(fā)電量間關(guān)系模型計(jì)算得出，穩(wěn)定達(dá)標(biāo)情景下煤電行業(yè)碳排放在2030 年左右達(dá)到峰值的38.5 億噸二氧化碳，并隨之進(jìn)入緩步下降通道，直到2060 年前穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)煤電行業(yè)碳中和。穩(wěn)定情境下電力結(jié)構(gòu)預(yù)測見表4。

表4 穩(wěn)定達(dá)標(biāo)情景下電力結(jié)構(gòu)預(yù)測表 單位：億kW

2）強(qiáng)化政策情景。強(qiáng)化政策情景下，煤電行業(yè)碳排放量將于2025 年達(dá)到峰值以后實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)持續(xù)下降，直到2050 年提前實(shí)現(xiàn)碳中和。根據(jù)電力發(fā)展總趨勢，預(yù)測碳排放量在小幅增長后進(jìn)入短期平臺(tái)期，而后開始緩慢下降，進(jìn)一步加速減排以實(shí)現(xiàn)溫控目標(biāo)，以此得到2050 年左右達(dá)到碳中和的結(jié)果。強(qiáng)化政策情境下未來中國電力結(jié)構(gòu)預(yù)測值見表5。

表5 強(qiáng)化政策情景下電力結(jié)構(gòu)預(yù)測表 單位：億kW

2 結(jié)論

本文基于2006-2021 年歷史數(shù)據(jù)，通過傅里葉級(jí)數(shù)殘差修正的灰色預(yù)測模型對2022-2060 年歷年電源總裝機(jī)量進(jìn)行了合理的預(yù)測，并構(gòu)建基于誤差優(yōu)化的馬爾科夫預(yù)測模型精準(zhǔn)預(yù)測我國電源結(jié)構(gòu)未來變化趨勢，分析電源結(jié)構(gòu)在“雙碳”政策驅(qū)動(dòng)下的發(fā)展方向，并構(gòu)建三種不同情景進(jìn)行分析。具體可以得出以下研究結(jié)論：①本文在預(yù)測方法方面進(jìn)行了有效改進(jìn)與優(yōu)化，與現(xiàn)有方法相比，大大提升了灰色預(yù)測模型及馬爾科夫模型預(yù)測精度，擴(kuò)展了馬爾科夫模型適用范圍及預(yù)測年限，完善了我國未來電源結(jié)構(gòu)改革發(fā)展預(yù)測研究方法。②建立基于誤差優(yōu)化馬爾科夫鏈的電源裝機(jī)比重預(yù)測模型，解決了電源裝機(jī)比重?cái)?shù)據(jù)預(yù)測過程中缺失數(shù)據(jù)演變規(guī)律的問題。③結(jié)合“雙碳”政策相關(guān)影響因素所設(shè)計(jì)的多元情景可對電源裝機(jī)結(jié)構(gòu)預(yù)測進(jìn)行合理預(yù)測，為后續(xù)電源結(jié)構(gòu)規(guī)劃提供決策支持。