LEAP模型能源与碳排放模型

LEAP 模型（Long-range Energy Alternatives Planning System），即低排放分析系统，是一个基于情景分析的自底向上的能源—环境核算工具，由斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发。LEAP拥有灵活的结构，使用者可以根据研究对象特点、数据的可得性、分析的目的和类型等来构造模型结构和数据结构，可以用来分析不同情景下的能源消耗和温室气体排放，这些情景是基于能源如何消耗、转换和生产的复杂计算，综合考虑关于人口、经济发展、技术、价格等一系列假设。

 基于LEAP模型的能源及碳排放建模实践与应用​

案例1：构建基本的能源需求及供应分析模型

1. 案例地区情况介绍

2. 软件参数设置

3. 能源需求模型构建

3.1 构建现状账户：录入2010年城镇居民、农村居民能源消费现状数据，包括冰箱、照明、其他电器及炊事等用能活动。

3.2 构建基准情景：录入2040年情景数据

4. 能源供应模型构建

4.1 电力传输和分配（输配电）模块设置

4.2 发电模块设置：录入现状、基准情景参数，包括燃煤发电、水力发电及柴油发电等方式。

5. 温室气体及其他空气污染物排放分析

5.1 录入污染物排放因子

5.2 查看模型结果

6. 节能政策情景分析：能源需求侧管理

6.1 能源需求侧管理政策介绍及情景参数录入

6.2 查看模型结果

案例2：构建细化的能源需求情景分析模型

1. 工业

1.1 构建现状账户：录入2010年钢铁业、造纸业、其他工业的能源消费现状数据

1.2 构建基准情景：录入2040年情景数据

1.3 查看模型结果

2. 交通部门

2.1 构建现状账户：录入2010年客运（小汽车、巴士、铁路）、货运（道路、铁路）的能源消费现状数据

2.2 构建基准情景：录入2040年情景数据

2.3 查看模型结果

3. 商业：有用能分析（有效能分析）

3.1 构建现状账户：录入2010年商业建筑采暖能耗现状数据

3.2 构建基准情景：录入2040年情景数据

3.3 查看模型结果

4. 查看能源需求总量

案例3：构建细化的能源供应情景分析

1. 木炭生产

2. 发电（水电、燃煤发电、燃油发电）

3. 炼油

4. 煤炭开采

5. 能源资源

6. 查看模型结果（包括能源平衡表、桑基图）

 案例4：对情景进行成本效益分析

1. LEAP中的成本效益分析简介及模型参数设置

2. 构建政策情景

3. 录入各政策情景的成本数据（技术渗透率、技术效率、技术成本）

3.1 高效照明情景（考虑利率的年化成本计算方法）

3.2 节能冰箱情景（推广节能设备的增量成本录入方法）

3.3 工业效率提升情景（单位节能量成本的录入方法）

3.4  CNG公交车情景

3.5 天然气及可再生能源情景（NGCC及风力发电的资本成本、固定运维成本、可变运维成本、能源资源成本）

3.6 综合减排情景（组合若干个政策情景）

4. 查看成本效益分析结果

案例5：对非能源活动的温室气体排放进行分析

1. 现状账户及基准情景

1.1 冰箱及空调排放的氢氟碳化物（HFCs）

1.2 粪便管理产生的甲烷及一氧化二氮（通过新建自定义变量来计算非能源活动的

 温室气体排放）

2. 政策情景：通过消化动物粪便来发电（关联发电模块与非能源活动模块）

3. 查看模型结果

案例6：构建交通部门减排模型

1. 软件参数设置及模型结构设计

2. 现状账户及基准情景

2.1 录入小汽车（燃油车、混合动力）及SUV（燃油车及混合动力）的活动水平数据

2.2 录入各车型的当前污染物排放因子

2.3 查看模型结果

3. 政策情景

3.1 提高燃油经济性情景

3.2 提高混合动力电动车市场占有率情景

3.3 提高柴油小汽车及SUV市场占有率情景

3.4 提高尾气排放标准情景

3.5 大力推广小汽车（而非SUV）情景

4. 查看模型结果

案例7：构建成本最小化发电模型

1. 录入发电数据

2. 通过导入每小时负荷数据创建季度负荷曲线

3. 通过建立不同情景来考察不同发电技术的特点（NGCC、风电、煤电及水电的成本及污染物排放）

4. 考虑污染的外部性成本

5. 使用优化功能来构建发电成本最小化情景（利用OSeMOSYS或NEMO框架）

6. 在优化模型中引入碳排放上限约束

案例8：基于GREAT框架构建减排模型

1. GREAT 结构及基本使用方法

1.1 GREAT 的基本结构

1.2 数据录入及与 Excel 的交互操作

1.3 GREAT 主要分支结构

2. GREAT 能源需求建模

3. GREAT 能源需求情景分析

4. GREAT 排放分析

建模技巧

1. 补充LEAP中缺少的能源类型（新建燃料），并录入热值和含碳量等信息；

2. 在 Key Assumption 中建立自定义模型（如 Gompertz 模型），以便在能源模型中使用；

3. 基于能源平衡表数据，新建发电模块；

4. 在LEAP模型中纳入“调入电”碳排放的方法；

5. 基于LEAP模型结果生成复合指标，比如计算人均碳排放、单位GDP碳排放、单位发电量碳排放（度电碳排放）、输配电损耗导致的间接碳排放量等；

6. 论文中LEAP模型的复现思路举例。