电煤供应链碳排放分析与预测

慈铁军，马皓璨，杜恒，杨晓宇，陈通，吴自高

电煤供应链碳排放分析与预测

慈铁军1,2，马皓璨1，杜恒1，杨晓宇1，陈通1，吴自高1

（1. 华北电力大学 能源动力与机械工程学院，河北 保定 071003；2. 河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室（华北电力大学），河北 保定 071003）

为控制温室气体排放，努力实现“30·60目标”，对电煤供应链碳排放进行分析及预测，对指导减少碳排放具有重要意义。首先，采用Petri网理论分析电煤供应链的运行模式，并结合TOPSIS法寻找关键链节点，为后续求取碳排放量打下基础；然后，对各个关键链节点碳排放来源及计算公式进行分析，计算出实际碳排放量；最后，将实际碳排放量及其他影响因素数据输入到GA-BP神经网络，得出预测值，并比较预测值与实际值的误差，说明其准确性。GA-BP神经网络引入遗传算法，克服了BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优解的问题。

电煤供应链；Petri网；碳排放；GA-BP神经网络

0 引言

为响应“中国力争于2030年前二氧化碳排放达到峰值、2060年前实现碳中和”的号召，电力行业致力于对碳排放的控制。电煤供应链是指从煤炭的开采、储存，经过物流的转运，最后到达发电厂的整个网络体系，是电力行业产生碳排放的主要来源，对其进行研究对减少温室气体排放有重要意义。

许多学者对此进行了研究。文献[1]对直觉模糊Petri网理论提出了一种新的推理方法；文献[2]利用Petri网理论对乳制品质量链进行了分析；文献[3]提高了系统的适用性。文献[4]对电煤供应链采用定性与定量相结合的方法构建了风险评估体系。……