一种碳中和仿真方法及终端与流程

1.本发明涉及碳中和技术领域，尤其涉及一种碳中和仿真方法及终端。


背景技术：

2.为应对气候变化，控制全球碳排放量已成为世界共识。这一举措主要是针对化石能源使用过程中产生的气候灾性碳，实现碳达峰和碳中和，主要是降低此类碳排放。电力系统碳排放约占全社会碳排放的一半，占能源消耗碳排放的80％左右，是实现“双碳目标”的排头兵和重要落地场景。电力系统的前端牵着能源主体消耗，直接产生碳排放，终端连着全行业生产和居民消费，电力消费结构的变化可直接监测终端碳排放结构调整，电力系统碳排放变化密切影响全社会碳排放曲线波动。碳达峰的实现大多通过效率提升、结构调整来实现碳排放量的下降，而碳中和的达成，离不开碳汇的技术突破和落地。保持碳汇体量是一项长期且重大的工作，是在经济收益、绿色环保之间找一个平衡点，目前试验很多，成功的项目偏少，需提前做好规划和谋划。我国的低碳经济、碳市场萌芽与发展已有10多年，目前正在快速发展的关键时候，碳减排和碳汇的发展也随之加速。因此，做好灵活性的碳中和仿真模拟至关重要。
3.已有的碳源分析、碳汇分析基本都是两项单独的分析，分别以减排、固碳为目的，很少综合两者进行平衡分析，因此，难以实现较优地碳中和曲线路径。


技术实现要素：

4.本发明所要解决的技术问题是：提供一种碳中和仿真方法及终端，能够实现有效、可靠的碳中和路线。
5.为了解决上述技术问题，本发明采用的一种技术方案为：
6.一种碳中和仿真方法，包括步骤：
7.对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果；
8.对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果；
9.对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系；
10.基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果。
11.为了解决上述技术问题，本发明采用的另一种技术方案为：
12.一种碳中和仿真终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
13.对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果；
14.对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果；
15.对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系；
16.基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果。
17.本发明的有益效果在于：对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果，对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果，对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立电力系统碳排放测算结果与全社会碳排放总量预测结果的占比关系，基于占比关系、全社会碳排放总量预测结果和碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果，以此结合碳源和碳汇分析对碳中和路线进行仿真分析，能够更全面有效地确定碳中和路线，可实现经济社会发展和电力供应安全的均衡发展，从而实现有效、可靠的碳中和路线。
附图说明
18.图1为本发明实施例的一种碳中和仿真方法的步骤流程图；
19.图2为本发明实施例的一种碳中和仿真终端的结构示意图；
20.图3为本发明实施例的一种碳中和仿真方法中的仿真流程示意图。
具体实施方式
21.为详细说明本发明的技术内容、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图予以说明。
22.请参照图1，本发明实施例提供了一种碳中和仿真方法，包括步骤：
23.对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果；
24.对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果；
25.对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系；
26.基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果。
27.从上述描述可知，本发明的有益效果在于：对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果，对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果，对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立电力系统碳排放测算结果与全社会碳排放总量预测结果的占比关系，基于占比关系、全社会碳排放总量预测结果和碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果，以此结合碳源和碳汇分析对碳中和路线进行仿真分析，能够更全面有效地确定碳中和路线，可实现经济社会发展和电力供应安全的均衡发展，从而实现有效、可靠的碳中和路线。
28.进一步地，所述对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果包括：
29.对区域内发电机组碳排放进行测算，得到区域内发电机组碳排放测算结果；
30.对区域间交换电量碳排放进行测算，得到区域间交换电量碳排放测算结果；
31.对电力运输碳排放进行测算，得到电力运输碳排放测算结果；
32.根据所述区域内发电机组碳排放测算结果、所述区域间交换电量碳排放测算结果和所述电力运输碳排放测算结果得到电力系统碳排放测算结果。
33.由上述描述可知，对电力系统碳排放进行测算时，综合考虑区域内发电机组碳排
放、区域间交换电量碳排放和电力运输碳排放，以此预测的电力系统碳排放结果更加全面和准确。
34.进一步地，所述对区域内发电机组碳排放进行测算，得到区域内发电机组碳排放测算结果包括：
[0035][0036]
式中，表示区域内发电机组碳排放测算结果，x1表示1*3维的第一行向量，y表示1*3维的第二行向量，表示第t年发电过程中燃煤机组的燃煤消耗标准量，表示第t年发电过程中燃油机组的燃油消耗标准量，表示第t年发电过程中燃气机组的燃气消耗标准量，表示煤耗的碳排因子，表示油耗的碳排因子，表示气耗的碳排因子，t表示年份；
[0037]
所述对区域间交换电量碳排放进行测算，得到区域间交换电量碳排放测算结果包括：
[0038][0039]
式中，表示区域间交换电量碳排放测算结果，x2表示1*3维的第三行向量，表示第t年区域交换电量中燃煤机组的所用煤消耗标准量，表示第t年区域交换电量中燃油机组的所用油消耗标准量，表示第t年区域交换电量中燃气机组的所用气消耗标准量；
[0040]
所述对电力运输碳排放进行测算，得到电力运输碳排放测算结果包括：
[0041][0042]
式中，表示电力运输碳排放测算结果，x3表示1*3维的第四行向量，表示电力运输中所用煤消耗标准量，表示电力运输中所用油消耗标准量，表示电力运输中所用气消耗标准量；
[0043]
所述根据所述区域内发电机组碳排放测算结果、所述区域间交换电量碳排放测算结果和所述电力运输碳排放测算结果得到电力系统碳排放测算结果包括：
[0044][0045]
式中，表示电力系统碳排放测算结果。
[0046]
由上述描述可知，区域内发电机组碳排放根据发电机组所耗燃料的碳排放因子计算不同机组发电所排放的二氧化碳，计为生产侧碳排放量，区域间交换电量碳排放根据区域交换电量中的所用煤、油和气消耗进行预测，发电厂产生的电量通过电网线路运送到用户侧，过程中也会消耗电量，即线损电量，所以电力运输碳排放根据电力运输中所用煤、油和气消耗进行测算，从而使得测算得到的电力系统碳排放更符合实际场景，提高了电力系统碳排放测算的精确性。
[0047]
进一步地，所述对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果包括：
[0048]
获取林木碳汇历史数据，并对所述林木碳汇历史数据进行拟合预测，得到林木碳汇预测值；
[0049]
获取海洋碳汇历史数据，并对所述海洋碳汇历史数据进行拟合预测，得到海洋碳汇预测值；
[0050]
获取ccus历史数据，并对所述ccus历史数据进行拟合预测，得到ccus预测值；
[0051]
根据所述林木碳汇预测值、所述海洋碳汇预测值和所述ccus预测值得到碳汇预测结果。
[0052]
由上述描述可知，分别对林木碳汇、海洋碳汇和ccus(碳捕获、利用与封存)进行拟合预测，以此得到碳汇总量的预测结果，以此将碳汇与碳排放相结合共同实现碳中和模拟仿真，提高了碳中和仿真的可靠性。
[0053]
进一步地，所述对所述林木碳汇历史数据进行拟合预测，得到林木碳汇预测值包括：
[0054]
使用线性曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第一林木碳汇拟合值；
[0055]
使用二次曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第二林木碳汇拟合值；
[0056]
使用对数曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第三林木碳汇拟合值；
[0057]
分别计算所述第一林木碳汇拟合值、所述第二林木碳汇拟合值以及所述第三林木碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，并根据所述方差确定与所述第一林木碳汇拟合值对应的第一拟合权重、与所述第二林木碳汇拟合值对应的第二拟合权重以及与所述第三林木碳汇拟合值对应的第三拟合权重；
[0058]
根据所述第一林木碳汇拟合值、所述第二林木碳汇拟合值、所述第三林木碳汇拟合值、所述第一拟合权重、所述第二拟合权重以及所述第三拟合权重得到林木碳汇预测值；
[0059]
使用面积图和折线图组合的方式对所述林木碳汇预测值进行展示。
[0060]
由上述描述可知，使用不同方法对林木碳汇进行拟合预测，并对预测结果进行展示，以此能够了解全区域林木碳汇的数值及其增速，便于后续进行碳中和。
[0061]
进一步地，所述使用线性曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第一林木碳汇拟合值包括：
[0062][0063]
式中，表示第一林木碳汇拟合值，α表示第一待拟合系数，t表示年份，c表示第一截距项；
[0064]
所述使用二次曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第二林木碳汇拟合值包括：
[0065][0066]
式中，表示第二林木碳汇拟合值，表示第二待拟合系数；
[0067]
所述使用对数曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第三林木碳汇拟合值包括：
[0068]
[0069]
式中，表示第三林木碳汇拟合值；
[0070]
所述根据所述第一林木碳汇拟合值、所述第二林木碳汇拟合值、所述第三林木碳汇拟合值、所述第一拟合权重、所述第二拟合权重以及所述第三拟合权重得到林木碳汇预测值包括：
[0071][0072]
式中，fcs
t
表示林木碳汇预测值，ξ
lf
表示所述第一拟合权重，ξ
qlf
表示所述第二拟合权重，ξ
lcf
表示所述第三拟合权重。
[0073]
由上述描述可知，根据不同拟合方法的拟合值与实际值之间的方差确定拟合权重，最后计算未来的林木碳汇预测值，以此能够提高林木碳汇预测的准确性和可靠性。
[0074]
进一步地，所述对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果包括：
[0075][0076]
式中，表示全社会碳排放总量预测结果，c
′
表示第二截距项，α1表示第三待拟合系数，α2表示第四待拟合系数，α3表示第五待拟合系数，α4表示第六待拟合系数，p
t
表示第t年的人口数量，表示第t年的人均gdp，表示第t年的能耗强度，表示第t年的能耗碳排强度，ε表示随机扰动项；
[0077]
所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系γ
t
为：
[0078][0079]
式中，表示所述电力系统碳排放测算结果。
[0080]
由上述描述可知，二氧化碳排放量取决于人口、人均gdp、单位gdp能耗、单位能耗排放因子四个决定因素，根据上述四个决定因素计算的全社会碳排放总量预测结果能够满足未来经济社会发展的全社会碳排放量，便于后续基于全社会碳排放量确定碳中和路线。
[0081]
进一步地，所述基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果包括：
[0082]
根据所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果确定碳排放净额；
[0083]
若所述碳排放净额小于或等于第一预设值，则达到碳中和状态；
[0084]
若所述碳排放净额大于第一预设值，则确定影响碳排放的关键指标，并在所述占比关系趋于稳态的情况下，根据所述关键指标减少碳排放量直至所述碳排放净额趋于所述第一预设值，得到碳中和路线仿真结果。
[0085]
由上述描述可知，基于碳排放净额能够更准确地判断是否处于碳中和状态，便于后续得到碳中和路线仿真结果。
[0086]
进一步地，所述确定影响碳排放的关键指标，并在所述占比关系趋于稳态的情况下，根据所述关键指标减少碳排放量直至所述碳排放净额趋于所述第一预设值，得到碳中
和路线仿真结果包括：
[0087]
确定主要碳源以及所述主要碳源对应的关键指标；
[0088]
按照所述主要碳源的结构和上限确定所述关键指标的可调整范围，并确定每一所述关键指标对应的单位调整成本，得到调整总成本；
[0089]
在所述占比关系趋于稳态的情况下，按照调整总成本最小原则对所述关键指标进行调整，直至所述碳排放净额趋于所述第一预设值，得到碳中和路线仿真结果。
[0090]
由上述描述可知，以此得到的碳中和仿真结果在考虑经济成本的情况下，来调整关键指标以此减少碳排放，直至达到碳中和状态，能够实现有效、可靠的碳中和路线，进而提供双碳目标约束下电力系统建设发展策略，支撑新型电力系统建设决策。
[0091]
请参照图2，本发明另一实施例提供了一种碳中和仿真终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述碳中和仿真方法中的各个步骤。
[0092]
本发明上述的一种碳中和仿真方法及终端能够适用于碳中和的沙盘模拟仿真中，以下通过具体实施方式进行说明：
[0093]
实施例一
[0094]
请参照图1和图3，本实施例的一种碳中和仿真方法，包括步骤：
[0095]
s1、对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果，具体包括：
[0096]
s11、对区域内发电机组碳排放进行测算，得到区域内发电机组碳排放测算结果，具体的：
[0097][0098]
式中，表示区域内发电机组碳排放测算结果，x1表示1*3维的第一行向量，y表示1*3维的第二行向量，表示第t年发电过程中燃煤机组的燃煤消耗标准量，表示第t年发电过程中燃油机组的燃油消耗标准量，表示第t年发电过程中燃气机组的燃气消耗标准量，ηc表示煤耗的碳排因子，ηo表示油耗的碳排因子，ηg表示气耗的碳排因子，t表示年份；
[0099]
其中，发电机组包括燃煤机组、燃气机组、燃油机组、风力发电机组、光伏发电机组、核能发电机组、水力发电机组、其他机组等8种类型。如图3所示，由于风力发电、光伏发电、核能发电、水力发电、其他机组等不直接产生碳排放，此处只计算燃煤、燃气、燃油三大机组的碳排放。
[0100]
燃煤机组、燃气机组、燃油机组所耗的燃料量分别根据各自的装机容量、设备平均利用小时数和单位电量耗能量计算，计算公式如下：
[0101][0102][0103][0104][0105]
[0106][0107]
式中，表示第t年燃煤机组的发电量，δc表示燃煤机组单位电量耗能量，i
c1，t
表示第t年燃煤机组的装机容量，h
c1，t
表示第t年燃煤机组的设备平均利用小时数，表示第t年燃油机组的发电量，δo表示燃油机组单位电量耗能量，i
o1，t
表示第t年燃油机组的装机容量，h
o1，t
表示第t年燃油机组的设备平均利用小时数，表示第t年燃气机组的发电量，δg表示燃气机组单位电量耗能量，i
g1，t
表示第t年燃气机组的装机容量，h
g1，t
表示第t年燃气机组的设备平均利用小时数。
[0108]
s12、对区域间交换电量碳排放进行测算，得到区域间交换电量碳排放测算结果；
[0109]
具体的，区域间交换电量可分为区域外输入电量和供区域外电量。按照“谁使用，谁排放”的原则，区域外输入电量的碳排放量为正值，它的碳排放按来源机组电量成分进行测算。供区域外电量的碳排放量为负值，它的碳排放按供应机组电量成分进行测算。其中，区域间交换电量若能明确机组类型，则按对应机组类型的碳排放测算方法进行测算，测算思路同s11所述。若不能明确机组类型，则按此区域的电源结构进行计算，公式如下：
[0110][0111]
式中，表示区域间交换电量碳排放测算结果，x2表示1*3维的第三行向量，表示第t年区域交换电量中燃煤机组的所用煤消耗标准量，表示第t年区域交换电量中燃油机组的所用油消耗标准量，表示第t年区域交换电量中燃气机组的所用气消耗标准量；
[0112][0113][0114][0115][0116][0117][0118]
式中，表示第t年燃煤机组区域间交换电量，q
c2，t
表示第t年供电方电网的燃煤机组发电量，q
t
′
表示第t年供电方电网的所有机组发电总量，oq
t
表示第t年区域间交换的总电量，表示第t年燃油机组区域间交换电量，q
o2，t
表示第t年供电方电网的燃油机组发电量，表示第t年燃气机组区域间交换电量，q
g2，t
表示第t年供电方电网的燃气机组发电量。
[0119]
s13、对电力运输碳排放进行测算，得到电力运输碳排放测算结果，由于发电厂产生的电量通过电网线路运送到用户侧，过程中也会消耗电量，即线损电量，所以按区域电网的平均装机结构来测算这部分的电量碳排放，具体的：
[0120][0121]
式中，表示电力运输碳排放测算结果，x3表示1*3维的第四行向量，表示电力运输中所用煤消耗标准量，表示电力运输中所用油消耗标准量，表示电力运输中所用气消耗标准量；
[0122][0123][0124][0125][0126][0127][0128]
式中，表示第t年以燃煤机组计算的线损电量，q
c3，t
表示第t年本区域电网的燃煤机组发电量，q
t
表示第t年本区域电网的所有机组发电总量，lq
t
表示第t年线损总电量，表示第t年以燃油机组计算的线损电量，q
o3，t
表示第t年本区域电网的燃油机组发电量，表示第t年以燃气机组计算的线损电量，q
g3，t
表示第t年本区域电网的燃气机组发电量。
[0129]
s14、根据所述区域内发电机组碳排放测算结果、所述区域间交换电量碳排放测算结果和所述电力运输碳排放测算结果得到电力系统碳排放测算结果，如图3所示，具体的：
[0130][0131]
式中，表示电力系统碳排放测算结果。
[0132]
s2、对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果，如图3所示，具体包括：
[0133]
s21、获取林木碳汇历史数据，并对所述林木碳汇历史数据进行拟合预测，得到林木碳汇预测值，具体包括：
[0134]
s211、使用线性曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第一林木碳汇拟合值，具体的：
[0135][0136]
式中，表示第一林木碳汇拟合值，α表示第一待拟合系数，t表示年份，c表示第一截距项；
[0137]
s212、使用二次曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第二林木碳汇拟合值，具体的：
[0138][0139]
式中，表示第二林木碳汇拟合值，β表示第二待拟合系数；
[0140]
s213、使用对数曲线对所述林木碳汇历史数据进行拟合，得到第三林木碳汇拟合
值，具体的：
[0141][0142]
式中，表示第三林木碳汇拟合值；
[0143]
s214、分别计算所述第一林木碳汇拟合值、所述第二林木碳汇拟合值以及所述第三林木碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，并根据所述方差确定与所述第一林木碳汇拟合值对应的第一拟合权重、与所述第二林木碳汇拟合值对应的第二拟合权重以及与所述第三林木碳汇拟合值对应的第三拟合权重，具体的：
[0144][0145][0146]
式中，表示j方法下的林木碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，表示j方法下的林木碳汇拟合值，n表示样本个数，表示样本平均值，ξj表示j方法下的拟合权重，包括ξ
lf
、ξ
qlf
、ξ
lcf
，j包括线性曲线、二次曲线或对数曲线；
[0147]
比如，计算所述第一拟合权重，则根据所述第一林木碳汇拟合值、样本个数、样本平均值带入公式中计算出所述第一林木碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，然后根据该方差计算得到第一拟合权重，所述第二拟合权重和第三拟合权重依此类推。
[0148]
s215、根据所述第一林木碳汇拟合值、所述第二林木碳汇拟合值、所述第三林木碳汇拟合值、所述第一拟合权重、所述第二拟合权重以及所述第三拟合权重得到林木碳汇预测值，具体的：
[0149][0150]
式中，fcs
t
表示林木碳汇预测值，ξ
lf
表示所述第一拟合权重，ξ
qlf
表示所述第二拟合权重，ξ
lcf
表示所述第三拟合权重。
[0151]
s216、使用面积图和折线图组合的方式对所述林木碳汇预测值进行展示。
[0152]
在一种可选的实施方式中，还可使用使用面积图和折线图组合的方式对不同方法拟合预测得到的林木碳汇拟合值进行展示。
[0153]
s22、获取海洋碳汇历史数据，并对所述海洋碳汇历史数据进行拟合预测，得到海洋碳汇预测值，海洋碳汇的拟合预测同林木碳汇的拟合预测，具体包括：
[0154]
s221、使用线性曲线对所述海洋碳汇历史数据进行拟合，得到第一海洋碳汇拟合值，具体的：
[0155][0156]
式中，表示第一海洋碳汇拟合值，α表示第一待拟合系数，t表示年份，c表示第一截距项；
[0157]
s222、使用二次曲线对所述海洋碳汇历史数据进行拟合，得到第二海洋碳汇拟合值，具体的：
[0158][0159]
式中，表示第二海洋碳汇拟合值，β表示第二待拟合系数；
[0160]
s223、使用对数曲线对所述海洋碳汇历史数据进行拟合，得到第三海洋碳汇拟合值，具体的：
[0161][0162]
式中，表示第三海洋碳汇拟合值；
[0163]
s224、分别计算所述第一海洋碳汇拟合值、所述第二海洋碳汇拟合值以及所述第三海洋碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，并根据所述方差确定与所述第一海洋碳汇拟合值对应的第一拟合权重、与所述第二海洋碳汇拟合值对应的第二拟合权重以及与所述第三海洋碳汇拟合值对应的第三拟合权重，具体的：
[0164][0165][0166]
式中，表示j方法下的海洋碳汇拟合值与对应实际值之间的方差，表示j方法下的海洋碳汇拟合值，n表示样本个数，表示样本平均值，ξj表示j方法下的拟合权重，包括ξ
lf
、ξ
qlf
、ξ
lcf
，j包括线性曲线、二次曲线或对数曲线.
[0167]
s225、根据所述第一海洋碳汇拟合值、所述第二海洋碳汇拟合值、所述第三海洋碳汇拟合值、所述第一拟合权重、所述第二拟合权重以及所述第三拟合权重得到海洋碳汇预测值，具体的：
[0168][0169]
式中，ocs
t
表示海洋碳汇预测值，ξ
lf
表示所述第一拟合权重，ξ
qlf
表示所述第二拟合权重，ξ
lcf
表示所述第三拟合权重。
[0170]
s226、使用面积图和折线图组合的方式对所述海洋碳汇预测值进行展示。
[0171]
s23、获取ccus(碳捕获、利用与封存)历史数据，并对所述ccus历史数据进行拟合预测，得到ccus预测值，具体包括：
[0172]
s231、获取ccus历史数据，并确定预设技术突破年份；
[0173]
在一种可选的实施方式中，所述预设技术突破年份为2030年；
[0174]
s232、采用sigmoid曲线对所述ccus历史数据进行拟合预测，得到ccus预测值，具体的：
[0175][0176]
式中，ccus
t
表示ccus预测值，c1表示第七待拟合系数，c2表示第八待拟合系数，c3表示第九待拟合系数，c4表示第十待拟合系数，d表示所述预设技术突破年份；
[0177]
在一种可选的实施方式中，以最小二乘法对该曲线进行拟合。
[0178]
s24、根据所述林木碳汇预测值、所述海洋碳汇预测值和所述ccus预测值得到碳汇预测结果，具体的：
[0179][0180]
式中，表示碳汇预测结果。
[0181]
s3、对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系，具体的：
[0182]
采用kaya恒等式搭建全社会碳排放预测模型，如下式：
[0183][0184]
式中，c表示二氧化碳排放量，p表示人口数，g表示国民生产总值，e表示能源消耗量；
[0185]
从全社会碳排放预测模型可知，二氧化碳排放量取决于人口、人均gdp、单位gdp能耗、单位能耗排放因子等四个决定因素，由此构建碳排放量的多因素回归分析模型来得到全社会碳排放总量预测结果：
[0186][0187]
式中，表示全社会碳排放总量预测结果，c
′
表示第二截距项，α1表示第三待拟合系数，α2表示第四待拟合系数，α3表示第五待拟合系数，α4表示第六待拟合系数，p
t
表示第t年的人口数量，表示第t年的人均gdp，表示第t年的能耗强度，表示第t年的能耗碳排强度，ε表示随机扰动项；
[0188]
该式子中，获取历史数据后可多元回归拟合得到c
′
、α1、α2、α3、α4的估计值，情景分析上述四个变量的长期变化情况，得到满足未来经济社会发展的全社会碳排放量。
[0189]
其中，所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系γ
t
为：
[0190][0191]
式中，表示所述电力系统碳排放测算结果。
[0192]
在仿真过程中，预测期内γ
t+1
按近五年的年变化量均值滚动外推下一年的占比，保持占比关系趋于稳态：
[0193]
γ
t+1
＝γ
t
+δ
t+1
；
[0194][0195]
式中，γ
t+1
表示t+1年的所述占比关系，δ
t+1
表示t+1年较t年的占比变化量，δi表示i年较上一年的占比变化量。
[0196]
s4、基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果，具体包括：
[0197]
s41、根据所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果确定碳排放净额，具体的：
[0198][0199]
式中，nc
t
表示碳排放净额。
[0200]
s42、若所述碳排放净额小于或等于第一预设值，则达到碳中和状态；
[0201]
在一种可选的实施方式中，所述第一预设值为0；
[0202]
s43、若所述碳排放净额大于第一预设值，则确定影响碳排放的关键指标，并在所述占比关系趋于稳态的情况下，根据所述关键指标减少碳排放量直至所述碳排放净额趋于所述第一预设值，得到碳中和路线仿真结果，具体包括：
[0203]
s431、若所述碳排放净额大于第一预设值，则确定主要碳源以及所述主要碳源对应的关键指标；
[0204]
具体的，在s1的基础上，对区域内不同装机、区域间交换、电力运输等不同碳源进行结构分析，按占比较大、增速较快等情况来区别主要碳源和次要碳源，当碳源满足以下任意条件，则可确定为主要碳源：
①
某一种碳源碳排放量占电力系统碳排放总量的比重大于等于10％，年增长率大于5％以上；
②
它占电力系统碳排放总量的比重大于等于30％；
[0205]
分析确定所述主要碳源对应的关键指标，包括装机容量、设备平均利用小时数、单位电量耗能量、区域间电力交换量及结构、线损电量等指标。
[0206]
s432、按照所述主要碳源的结构和上限确定所述关键指标的可调整范围，并确定每一所述关键指标对应的单位调整成本，得到调整总成本；
[0207]
s433、在所述占比关系趋于稳态的情况下，按照调整总成本最小原则对所述关键指标进行调整，直至所述碳排放净额趋于所述第一预设值，得到碳中和路线仿真结果。
[0208]
实施例二
[0209]
请参照图2，本实施例的一种新增投资需求预测终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一中的碳中和仿真方法中的各个步骤。
[0210]
综上所述，本发明提供的一种碳中和仿真方法及终端，对电力系统碳排放进行测算，得到电力系统碳排放测算结果；对碳汇总量进行拟合预测，得到碳汇预测结果；对全社会碳排放总量进行预测，得到全社会碳排放总量预测结果，并建立所述电力系统碳排放测算结果与所述全社会碳排放总量预测结果的占比关系；基于所述占比关系、所述全社会碳排放总量预测结果和所述碳汇预测结果对碳中和路线进行仿真，得到碳中和路线仿真结果，以此结合碳源和碳汇分析对碳中和路线进行仿真分析，能够更全面有效地确定碳中和路线，可实现经济社会发展和电力供应安全的均衡发展，从而实现有效、可靠的碳中和路线，进而提供双碳目标约束下电力系统建设发展策略，支撑新型电力系统建设决策。
[0211]
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等同变换，或直接或间接运用在相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。