重大环境自然灾害下的电网应急模型设计研究

在重大环境自然灾害下构建电网应急调度模型,确保电网畅通,提出一种基于区域网格分割和功率相关性调制的重大环境自然灾害下的电网应急模型,利用多个独立的网格分布模式进行电网和电力资源调度,采用Small-World模型构建电网应急调度网络结构,结合电网传输电力资源的相关性特征构建电力数据权重分配机制,采用自适应分配方法进行电网输出的网格模块化分区,通过区域网格分割进行电网应急调度的最优化分块设计,根据功率相关性调制方法提高电网的输出增益,避免重大环境自然灾害的影响。仿真结果表明,采用该方法进行重大环境自然灾害下的电网应急调度,能提高电网的连通性,电网的输出增益较好,组网能力较强。     

潜力的兑现还是赢者的诅咒——来自跨区域能源项目电价反向招标的证据(2006—2020年)北大核心CSCDCSSCI

能源项目反向招标作为替代统一上网电价的市场自由化政策在全球范围内有效提高了各类能源的降本效率,但近年来项目投标运营主体却陷入了盈利瓶颈。针对这一现象,该研究修正关联价值模型,构建动态竞标决策框架,评估项目成本和产出不确定时能源投资企业附加动态预期的最优投标电价决策,并利用2006—2020年欧美和亚太地区3000余个大型电站电价招标及项目后期运营的样本数据进行检验。结果显示:①几乎全球能源投资企业都会陷入“过分乐观”预期导致的“赢者诅咒”怪圈,最终所持项目的实际运营收益远低于预期。投标主体往往更容易低估项目建设和运营的成本压力和风险,并高估项目的电力产出和收入稳定性,尤其在联合投标机制被取消和禁止以后,招标结果甚至变得更加激进。由于经历过超预期技术进步的持续修正,过度乐观的预期超越了行业内生性的技术进步,成为持续施压电价下降的重要动力。②当前的能源产业特别是风、光新能源未能有效发挥行业潜力,随着新能源行业技术革新,它较之火电项目表现出更加激进的竞标策略。在内卷化竞标压力下,内生性的成本优化阻碍了新能源项目的潜力发挥,当期成本是导致其陷入“赢者诅咒”的最重要原因。③在考虑学习曲线效应等诸多因素以后,除了企业的融资成本优势以外,样本数据并未发现包括经验、市场环境等内外部因素能使企业跳出这一怪圈。甚至在过去的5年左右时间里,“赢者诅咒”导致的项目投资利润下降超过市场技术进步因素,一度成为风电和太阳能项目电力价格下降的最主要因素。因此,健康可持续的能源产业政策需要立足于上游持续的技术革新,完善绿色金融为基础的资本市场体系,确保提供优质项目服务能源消费者,并为能源项目投资者提供来自资本市场的认可和支持。     

中国电力行业的全周期碳足迹北大核心CSCDCSSCI

在碳达峰与碳中和目标下,国家层面与各省份均在积极推动碳减排。电力行业作为我国最大的排放部门成为减排重点之一,然而电力行业存在的隐含碳排放造成实际排放低估,省际间碳转移导致省级碳减排不公平问题突出。因此识别电力行业全周期碳足迹,尤其是不同省份的隐含碳足迹以及省际间的转移碳足迹特征,有助于正确评估电力行业碳排放,科学界定不同省份的碳减排责任并合理分配。通过构建电力行业全周期点-流模型以揭示电力产业链中存在的能源活动,进而明确基于用电侧考虑的2018年全周期碳足迹,并刻画碳隐含度与碳转移依赖度指标来分析电力行业的隐含碳排放与省间转移碳排放。研究表明:(1)我国电力行业全周期碳排放系数为689 g/(kW·h),排放量为4.747×10^(9)t,其中北方大部分地区排放系数偏高,山东最高达891 g/(kW·h),南方地区偏低,云南最低仅101 g/(kW·h)。(2)全国电力行业全周期碳隐含度为8.95%,东南沿海贫煤省与煤炭生产高排放省的碳隐含度偏高,贵州最高达14.63%,西北、华北富煤省的碳隐含度偏低,新疆最低仅4.94%;全国隐含碳排放量为4.25×10^(8)t,广东隐含碳排放量最高达5.0×10^(7)t,青海最低仅1.17×10^(6)t。(3)全国电力行业全周期碳转移量为9.26×10^(8)t,约占排放总量的19.5%,电力与煤炭自给率越低的省区对外碳转移依赖度越高,其中北京最高达71.24%;内蒙古、山西、陕西、宁夏、安徽、新疆、贵州是主要碳转入省,总转入7.11×10^(8)t,其中内蒙古最高达2.64×10^(8)t;江苏、浙江、广东、山东、河北、北京、辽宁、河南、上海是主要碳转出省,总转出6.92×108t,其中江苏最高达1.12×10^(8)t;全国共有240对省存在碳转移,其中有102对的转移量超过1.0×10^(6)t。在研究基础上,提出相应建议推动省级电力行业公平合理低碳发展。     

广州市大气细粒子的化学组成与来源

对广州市四个不同功能区(石井、荔湾、天河和海珠)的夏季大气PM2.5进行了为期一个月的监测,并测试分析了其化学组成(有机碳/元素碳、水溶性离子和元素)。结果表明,广州市夏季PM2.5的平均浓度为97.54μg/m3,其化学组分有机物、SO42-和EC对PM2.5质量浓度贡献最大,分别占PM2.5质量浓度的42%~52%、25%~47%和10%~17%。化学质量平衡模型研究表明,机动车排放和煤燃烧是对广州市大气PM2.5影响最大的污染源,其贡献率分别为54%~75%和32%~52%。     

表面活性剂存在下铁-邻菲罗啉-曙红分光光度法的研究

研究了表面活性剂(乳化剂OP)存在下,铁、邻菲罗啉、曙红的显色反应.该离子缔合物的最大吸收波长为545 nm,摩尔吸光系数为9.4×104 L·mol-1·cm-1,铁含量在0-0.4 mg/L内符合比耳定律.以自来水为基体进行铁的回收实验,回收率在99%以上.     

建立和完善环保信托业模型的研究

根据我国环保资本市场的建立和环保市场化发展的需求，提出在环保产业中引入信托机制的重要性和必要性，并结合信托市场运营的特点和规律，从理论和实践的结合上，建立了包括环保投资，融资，租赁，合营，交易和转让在内的六大环保信托模型。     

济南市环境空气中多环芳烃的来源识别和解析

根据环境空气污染源标识物的确定和多环芳烃降解行为,利用CMB受体模型进行拟合计算,确定多环芳烃污染源贡献率,并在比较多环芳烃实测值和CMB受体模型计算值的基础上,得出可吸入颗粒物中多环芳烃源解析结果,确定机动车污染源是济南市可吸入颗粒物中多环芳烃的主要贡献源。     

镉─邻菲啰啉配合物吸附波的研究与应用

在ｐＨ３．３的盐酸－醋酸钠介质中．镉－邻菲啉配合物在－０．６５Ｖ（ｖＳ．ＳＣＥ）处产生一灵敏的吸附波，其二次导数波高与镉浓度在０．０００６～０．１ｍｇ／Ｌ范围内呈良好的线性关系，检出下限达０．０００３ｍｇ／Ｌ。极谱波性质的研究表明该波具有配合物吸附波的特征。方法已用于环境水样中微量错的测定，结果与其它方法吻合。     

博斯腾湖水质矿化度模型及预测研究

根据博斯腾湖１９８５～１９９５年水质监测数据和出入湖水量等水文数据观测值，采用水质扩散模型和盐量平衡关系推导出博斯腾湖大湖区（简称博湖）水质矿化度模型，并预测了几种情况下博湖水质矿化度及近几年变化趋势，分析了影响博湖水质矿化度的主要因素，为博湖的近期和远期环境保护规划、环境管理等提供科学依据．