一种多情景下港口碳排放预测方法、系统、计算设备和存储介质

技术领域

本发明涉及碳排放预测技术领域，具体涉及一种多情景下港口碳排放预测方法、系统、计算设备和存储介质。

背景技术

在“双碳”目标背景下，仍在快速发展的交通运输领域面临更加严峻的减排压力，推动交通领域碳排放达峰和深度减排对全社会实现碳达峰、碳中和意义重大。水路运输主要由港口和航运两部分组成，承担了我国90%以上外贸货物的运输工作。随着运输结构的持续优化调整，水路运输将承担更多的运输需求。

港口作为我国综合运输体系中的重要组成部分，港口做好碳达峰、碳中和工作，是低碳绿色转型、推动港口高质量发展的重要抓手，是加速建设世界一流港口的重要内容。在“双碳”目标背景下，港口碳排放预测是促进港口绿色低碳转型的重要数据支撑，为港口制定碳达峰、碳中和规划提供科学依据。

目前针对港口碳排放计算主要为现状核算，方法具体如下：

基于港口能源消耗统计监测数据进行碳排放现状核算，即通过统计不同能源品种的能耗情况，再用相应能源的消耗量乘以对应的碳排放系数即可计算得到该港口不同能耗的碳排放量。

有研究学者核算了我国港口整体碳排放，使用我国港口的吞吐量、港口每万吨单耗（吨标准煤）和吨标煤的碳排放系数相乘得到，其计算公式为：

式中，

此外，现有专利CN108984927B公开了一种基于系统仿真的港口碳排放计算方法，其通过Arena软件构建港口生产作业系统仿真模型，系统包括船舶生成及属性赋予子系统、进港子系统、装卸作业子系统、出港子系统和外集卡子系统；仿真模型构建完成后，确定系统各部分碳排放计算方法并添加碳排放计算统计模块到模型中，从而计算并预测出各种工况下港口产生的碳排放。该方法是从已有数据出发定量预测船舶实际航速、装卸设备数量、装卸设备工作效率、辅助作业时间等因素对港区总碳排放的影响，并考虑港口生产作业中的到港船舶的随机性、天气条件的随机性、装卸设备工作效率的随机性等随机性对港口碳排放的影响。

现有技术针对港口碳排放计算多局限于已发生年份，并不适用于未来年份港口碳排放的预测；在对未来年份能源消耗数据，或港口吞吐量、港口每万吨单耗未知的情况下，并不能预测未来某年不同情景下港口碳排放。在港口吞吐量现状、能源消耗现状、港口发展规划等数据已知的情况下，现有技术无法预测未来年份多情景港口碳排放，不能为港口绿色低碳转型提供充足的数据支持，且不能为港口制定碳达峰、碳中和规划提供科学依据。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种多情景下港口碳排放预测方法、系统、计算设备和存储介质。

本发明第一目的在于提供一种多情景下港口碳排放预测方法，包括：

获取代表年份的港口基础数据；其中，所述港口基础数据包括港口吞吐量以及能源消耗统计监测数据或港口每万吨单耗；

基于所述港口基础数据，计算代表年份的港口总能源消耗量；

基于代表年份的港口吞吐量，预测目标年份的港口吞吐量；

设置目标年份港口碳排放的不同预测情景；

预测每种情景下目标年份的港口总能源消耗下降率；

预测每种情景下目标年份的港口各类能源消耗占比；

预测每种情景下目标年份的港口碳捕集与封存量；

预测每种情景下目标年份的港口碳排放量：

式中，

作为本发明的进一步改进，所述代表年份为近几年最能代表港口运营和节能降碳工作情况的年份或可获取完整数据的临近年份。

作为本发明的进一步改进，

代表年份的港口总能源消耗量为：

式中，

或，

代表年份港口的总能源消耗量为：

式中，

作为本发明的进一步改进，所述预测目标年份的港口吞吐量的方法为增长率法、回归分析法或弹性系数法。

作为本发明的进一步改进，所述预测情景包括基准情景、低碳情景和强化低碳情景；

所述基准情景是根据港口节能降碳现状，延续当前实行的低碳政策、低碳技术、减排管理手段对未来港口发展进行设置；

所述低碳情景是在基准情景的基础上，对标先进港口企业节能降碳效果，推进各项节能减排措施；

所述强化低碳情景是在低碳情景基础上，强化推进各项节能减排措施。

作为本发明的进一步改进，

根据港口对应的能效提升措施下的能源消耗减少量，预测每种情景下目标年份的港口总能源消耗下降率；

根据未来我国港口能源推广趋势、港口资源条件和发展情况，预测每种情景下目标年份的港口各类能源消耗占比；

根据碳捕集与封存技术发展和港口实际情况，预测每种情景下目标年份的港口碳捕集与封存量。

作为本发明的进一步改进，还包括：

基于不同情景下目标年份的港口碳排放量，指导港口制定目标年份节能降碳政策措施和技术路径。

本发明第二目的在于提供一种多情景下港口碳排放预测系统，用于实现上述多情景下港口碳排放预测方法，包括：

数据采集模块，用于获取代表年份的港口基础数据；其中，所述港口基础数据包括港口吞吐量以及能源消耗统计监测数据或港口每万吨单耗；

计算模块，用于基于所述港口基础数据，计算代表年份的港口总能源消耗量；

第一预测模块，用于基于代表年份的港口吞吐量，预测目标年份的港口吞吐量；

设置模块，用于设置目标年份港口碳排放的不同预测情景；

第二预测模块，用于预测每种情景下目标年份的港口总能源消耗下降率；

第三预测模块，用于预测每种情景下目标年份的港口各类能源消耗占比；

第四预测模块，用于预测每种情景下目标年份的港口碳捕集与封存量；

第五预测模块，用于预测每种情景下目标年份的港口碳排放量：

式中，

本发明第三目的在于提供一种计算设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，所述处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现上述多情景下港口碳排放预测方法。

本发明第四目的在于提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述多情景下港口碳排放预测方法。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明在港口吞吐量现状、能源消耗现状、港口发展规划等数据已知的情况下，可以预测未来年份不同情景下的港口碳排放，为科学掌握港口未来碳排放量，了解港口未来碳排放趋势，为促进港口绿色低碳转型，科学合理制定碳达峰、碳中和规划提供科学支撑。

附图说明

图1为本发明一种实施例公开的多情景下港口碳排放预测方法的流程图；

图2为本发明一种实施例公开的多情景下港口碳排放预测系统的框架图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合附图对本发明做进一步的详细描述：

如图1所示，本发明提供一种多情景下港口碳排放预测方法，包括：

步骤1获取代表年份的港口基础数据；其中，

代表年份为近几年最能代表港口运营和节能降碳工作情况的年份或可获取完整数据的临近年份；

港口基础数据包括港口吞吐量以及能源消耗统计监测数据或港口每万吨单耗；即，对于可获取能源消耗统计监测数据的港口，港口基础数据包括港口吞吐量和能源消耗统计监测数据；对于无法获取能源消耗统计监测数据的港口，港口基础数据包括港口吞吐量和港口每万吨单耗（吨标准煤）；

进一步，港口能源消耗统计监测数据具体包括柴油、电力、汽油、天然气等燃料的消耗统计监测数据。

步骤2、基于港口基础数据，计算代表年份的港口总能源消耗量；其中，

若步骤1获取的基础数据是港口吞吐量和能源消耗统计监测数据，则代表年份的港口总能源消耗量为：

式中，

若步骤1获取的基础数据是港口吞吐量和港口每万吨单耗，则代表年份的港口总能源消耗量为：

式中，

步骤3、基于代表年份的港口吞吐量，预测目标年份的港口吞吐量；其中，

具体的预测方法为：

结合交通发展规划、港口发展规划，考虑商贸物流需求、港口升级优化、我国港口货物吞吐量长期趋势等因素，采用增长率法、回归分析法或弹性系数法，预测目标年份的港口吞吐量。

步骤4、设置目标年份港口碳排放的不同预测情景；其中，

预测情景包括基准情景、低碳情景和强化低碳情景；

基准情景可根据港口节能降碳现状，延续当前实行的低碳政策、低碳技术、减排管理手段对未来港口发展进行设置；

低碳情景可在基准情景的基础上，对标先进港口企业节能降碳效果，进一步推进各项节能减排措施；

强化低碳情景可在低碳情景基础上，进一步强化推进各项节能减排措施。

步骤5、预测每种情景下目标年份的港口总能源消耗下降率；其中，

具体的预测方法为：

根据港口对应的能效提升措施下的能源消耗减少量，预测每种情景下目标年份的港口总能源消耗下降率。

步骤6、预测每种情景下目标年份的港口各类能源消耗占比；其中，

具体的预测方法为：

根据未来我国港口能源推广趋势、港口资源条件、发展情况等，预测每种情景下目标年份的港口各类能源消耗占比。

步骤7、预测每种情景下目标年份的港口碳捕集与封存量；其中，

具体的预测方法为：

根据碳捕集与封存技术发展、港口实际情况等预测，预测每种情景下目标年份的港口碳捕集与封存量。

步骤8、预测每种情景下目标年份的港口碳排放量：

式中，

本发明可基于不同情景下目标年份的港口碳排放量，指导港口制定目标年份节能降碳政策措施和技术路径，为促进港口绿色低碳转型，科学合理制定碳达峰、碳中和规划提供科学支撑。

实施例：

本发明提供一种多情景下港口碳排放预测方法，包括：

步骤1、以某港口为案例，结合港口可获取的数据情况，考虑近两年（2020-2021）疫情影响，确定2019年为代表年份；收集2019年某港的吞吐量为85917万吨，能源消耗统计监测数据具体为：31053吨柴油、17954万千瓦时电力、232吨汽油、15吨天然气。

步骤2、基于步骤1获取的2019年某港能源消耗统计监测数据，根据公式1计算2019年某港总能源消耗量为67681吨标煤；其中，柴油、电力、汽油、天然气折标准煤参考系数分别为1.4571千克标准煤/千克、0.1229 千克标准煤/千瓦小时、1.4714 千克标准煤/千克、1.7572千克标准煤/千克。

步骤3、确定某港碳排放预测的目标年份为2030年，基于2019年某港吞吐量85917万吨，综合某省综合立体网、交通发展、某港口“十四五”发展等规划，考虑商贸物流需求、某港2035年建成世界一流港口的总目标，采用增长率法，预测2030年某港吞吐量为103451万吨。

步骤4、设置2030年某港碳排放的不同预测情景；其中，基准情景：结合某港的节能降碳现状，延续当前实行的低碳政策、低碳技术、减排管理手段，预测某港装卸工艺改进、技术和管理手段方面的能效提升、能源消费结构调整的发展趋势；低碳情景：在基准情景的基础上，对标先进港口企业节能降碳效果，进一步推进某港各项节能减排措施，加快港口清洁能源替代、提升港口装卸设备能效、优化码头装卸工艺系统；强化低碳情景：在低碳情景基础上，某港进一步强化推进各项节能减排措施，快速发展港口清洁能源、大力发展风力和光伏发电、发展电动新能源流动机械、氢燃料电池重卡。

步骤5、基于步骤4设置的不同情景，根据某港对应的能效提升措施节能率，预测基准情景、低碳情景、强化低碳情景总能源消耗下降率分别为2%、9%、15%。

步骤6、基于步骤4设置的不同情景，根据未来我国港口能源推广趋势、某港资源条件、发展情况等，预测某港基准情景2030年消耗柴油、电力、汽油、天然气、零碳能源的占比分别为31.27%、66.57%、0.38%、0.38%、1.40%；低碳情景2030年消耗柴油、电力、汽油、天然气、零碳能源的占比分别为22.19%、74.98%、0.38%、0.55%、1.90%；强化低碳情景2030年消耗柴油、电力、汽油、天然气、零碳能源的占比分别为14.06%、82.46%、0.38%、0.71%、2.39%。

步骤7、基于步骤4设置的不同情景，根据碳捕集与封存技术发展、港口实际情况等，预测基准情景、低碳情景、强化低碳情景某港碳捕集与封存量分别为0、0、0吨。

步骤8、基于步骤5~7设置的参数，根据公式3预测某港2030年基准情景、低碳情景、强化低碳情景碳排放分别为195673、188398、180707吨；其中，2030年柴油、电力、汽油、天然气的碳排放系数根据某港口所在区域确定，分别为1.65、2.89、1.55、1.56吨碳/吨标煤，电力的碳排放因子根据某港所在区域本地排放因子0.3549 吨碳/1000千瓦时换算获得。

结论：

与2019年相比，预测2030年某港吞吐量增加17534万吨，基准情景、低碳情景、强化低碳情景下碳排放增量分别为34266、26991、19300吨。预测数据为指导某港制定目标年份节能降碳政策措施和技术路径，为促进某港绿色低碳转型，科学合理制定碳达峰、碳中和规划提供科学支撑。

如图2所示，本发明提供一种多情景下港口碳排放预测系统，包括：

数据采集模块，用于实现上述步骤1；

计算模块，用于实现上述步骤2；

第一预测模块，用于实现上述步骤3；

设置模块，用于实现上述步骤4；

第二预测模块，用于实现上述步骤5；

第三预测模块，用于实现上述步骤6；

第四预测模块，用于实现上述步骤7；

第五预测模块，用于实现上述步骤8。

本发明提供一种计算设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述多情景下港口碳排放预测方法，即步骤1~步骤8。

本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述多情景下港口碳排放预测方法，即步骤1~步骤8。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。