PMDC Competitive Analysis Overview January 2010

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插电式混合动力汽车控制策略与建模

106机械设计与制造Machinery Design & Manufacture第3期2021年3月插电式混合动力汽车控制策略与建模宫唤春(燕京理工学院，北京065201)摘要：为了深入分析插电式混合动力汽车能量管理控制策略就需要建立准确的插电式混合动力汽车仿真测试模型，分析影响能量管理系统的因素。

利用M A T L A B/S I M U L I N K软件基于实验数据和理论模型相结合的方法对插电式混合动力汽车建模，根据插电式混合动力汽车传动系部件的工作特征对应建立各部件的数学模型，并建立了基于规则的能量管理控制策略对整车的动力性与经济性进行计算仿真验证，计算结果表明建立的插电式混合动力汽车仿真糢型和能量管理控制策略能够有效确保发动机处于高效区域运行并改善整车燃油经济性，控制策略可靠有效。

关键词:插电式混合动力汽车;建模;能量管理;控制策略中图分类号:T H16文献标识码:A文章编号：1001-3997(2021)03-0106-04Control Strategy and Modeling of Plug-in Hybrid Electric VehiclesGONG Huan-chun(Yanching Institute of Technology, Beijing 065201, China)Abstract ：/n order to deeply analyze the energy management control strategy o f plug-in hybrid vehicles, it is necessary to establish an accurate plug-in hybrid vehicle simulation test model and analyze the factors affecting the energy management systerruThe M A T L A B/S I M U L I N K software is used to model the p lu g—in hybrid vehicle based on the combination of experimented data and theoretical model. The mathematical model o f each component is established according to the working characteristics o f the powertrain o f the p lu g-in hybrid vehicle y and the basis is established. The energy management and control strategy o f the rule calculates and verifies the power and economy o f the vehicle. The calculation results show that the plug—in hybrid vehicle simulation model and energy management control strategy established in this paper can effectively ensure that the engine is running in an efficient area and improve the whole. Vehicle fu el economy, control strategy is reliableand effective.Key Words:Plug-in Hybrid Vehicle; Modeling; Energy Management; Control Strategyl引言插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle, P H E V)是基于传统混合动力汽车衍生出的一种车辆，该类型汽车可以直接接人电网进行充电，纯电动模式下续驶里程更远，同时统发动机更省油等优点，已经成为电动汽车领域重点研发的产品之一插电式混合动力汽车对动力传动系统的设计及能量管理系统控制等要求较高从而使得其工作模式与传动混合动力汽车相比更为复杂。

国际温室气体减排方案评估及中国长期排放权讨论

活方式, 可以想见, 要建立一个公平合理的全球责任体系将会非常困难, 并必定会经历一场激烈的利益博弈. 事实上, 尽管许多国家的政治家表达了应对全球变暖的良好意愿, 但并没有真正做出具有自我牺牲精神的承诺, 也没有从建立全球责任体系的角度, 提出过全面合理的控制排放方案. 我们知道, 在定下某个时间节点大气 CO2 浓度目标后, 到这个节点止, 人类可排放的 CO2 总量就随之确定, 因此所谓减排, 实质上就是确定这个总量如何在各国间分配, 而分配过程就是利益博弈过程.
① 中国科学院地质与地球物理研究所, 北京 100029; ② 中国科学院办公厅, 北京 100864; ③ 中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101; ④ 中国科学院国家科学图书馆兰州分馆, 中国科学院资源环境科学信息中心, 兰州 730000 * E-mail: :zlding@
第七个方案(表 1)由丹麦研究人员 Sørensen[9]提
出(后文称 Sørensen 方案), 该方案对 2000~2100 年期间不同排放主体的排放空间直接作了分配. 它分配的原则是“人均未来趋同”, 即当前排放高者逐渐减排, 低者可逐渐增高, 到 2100 年左右时, 达到不同国家人均排放相同. 在这样的原则下, 该方案通过模型计算, 得出 2000~2100 年通过化石能源燃烧和土地利用可总共排放 486.27 GtC, 并将这部分排放空间分配到 13 个主体, 分别是: 美国 69.55 GtC, 加拿大、澳大利亚和新西兰 12.00 GtC, 日本 17.73 GtC, 西欧 48.82 GtC, 东欧 9.27 GtC, 俄罗斯、乌克兰和白俄罗斯 21.27 GtC, 中东 43.91 GtC, 中国 68.18 GtC, 印度 49.91 GtC, 其他亚洲国家 42.27 GtC, 拉丁美洲 23.45 GtC, 非洲 58.09 GtC, 国际航空和航海 21.82 GtC.

环境空气质量国家标准的演变与比较_何书申

第30卷第4期2014年8月中国环境监测Environmental Monitoring in China Vol．30No．4Aug．2014环境空气质量国家标准的演变与比较何书申，赵兵涛，俞致远上海理工大学能源与动力工程学院，上海200093摘要：环境空气质量标准是进行环境空气质量监测、评价和管理的重要规范。

研究了环境空气质量国家标准的形成、现状与发展，重点分析了环境空气质量标准的演变内容和背景依据及新标准与典型发达国家或组织标准的差异。

结果表明，环境空气质量国家标准的污染物项目、标准形式不断更新完善，浓度阈值更加严格，标准修订的依据和程序更加科学完善。

虽然在某些方面仍与其他发达国家标准有一定差距，但总体来说，新标准的建立以及实施有助于我国建立更加完善的环境空气质量管理体系。

关键词：环境空气质量;国家标准;演变;比较中图分类号：X823文献标志码：A文章编号：1002-6002（2014）04-0050-06Development and Comparison of National Ambient Air Quality Standards in China HE Shu-shen ，ZHAO Bing-tao ，YU Zhi-yuanSchool of Energy and Power Engineering ，University of Shanghai for Science and Technology ，Shanghai 200093，China Abstract ：Ambient air quality standards are important specifications for air quality monitoring ，assessment and management．This paper systematically discussed the formation ，current status and development of China ’s air quality standards ，focusing on the contents and backgrounds of the evolution ，as well as the differences with the standards in some typical organizations and developed countries．The results show that the pollutant items and standard forms are updating constantly ，the concentration thresholds of pollutants are more stringent and the foundations and procedures for revising standards are more scientific．Despite some gaps between the standards of China and developed countries ，the new standard will contribute to establishing a more complete ambient air quality management framework in China．Key words ：ambient air quality ；national standard ；development ；comparison收稿日期：2013-09-16；修订日期：2014-01-04基金项目：国家自然科学基金资助项目（50806049）；上海市自然科学基金资助项目（08ZＲ1415100）；国家留学基金委资助项目（201208310168）作者简介：何书申（1989-），男，河南鲁山人，硕士．通讯作者：赵兵涛我国快速的工业化和城镇化发展消耗了大量的能源，使发达国家现代化过程中分阶段出现的环境问题集中出现，尤其是空气质量问题已成为目前我国面临的重点问题之一。

需求侧响应下主动配电网优化调度

第41卷　第2期吉林大学学报(信息科学版)Vol.41　No.22023年3月Journal of Jilin University (Information Science Edition)Mar.2023文章编号:1671⁃5896(2023)02⁃0207⁃10需求侧响应下主动配电网优化调度收稿日期:2022⁃06⁃10基金项目:黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2019E016)作者简介:高金兰(1978 ),女,山西运城人,东北石油大学副教授,主要从事电力系统运行与稳定㊁新能源发电研究,(Tel)86⁃136****6089(E⁃mail)jinlangao@㊂高金兰,孙永明,薛晓东,刁　楠,侯学才(东北石油大学电气信息工程学院,黑龙江大庆163318)摘要:针对电网运行中能量调度不佳的问题,首先基于需求侧响应不确定性特点,引入非经济因素以及消费心理学特征,建立需求侧响应模型;其次使用拉丁超立方抽样(LHS:Latin Hypercube Sampling)改善初始种群质量,引入正弦因子提高局部搜索能力,并实行变异操作优化全局搜索精度,以解决麻雀算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)的早熟等问题;最后需求侧响应以电网运行成本和环境成本最小为目标建立主动配电网优化调度模型,并使用改进的麻雀算法进行求解㊂仿真结果验证了提出模型的准确性,算法的高效性,有效解决了能量调度不佳的问题㊂关键词:需求侧响应;改进麻雀算法;主动配电网;非经济因素中图分类号:TP302;TM734文献标志码:AOptimal Dispatch of Active Distribution Network under Demand Side ResponseGAO Jinlan,SUN Yongming,XUE Xiaodong,DIAO Nan,HOU Xuecai(School of Electrical and Information Engineering,Northeast Petroleum University,Daqing 163318,China)Abstract :Demand side response is an important means of active distribution network optimization scheduling.Aiming at the problem of poor energy scheduling in power grid operation,firstly,based on the uncertainty characteristics of demand side response,introducing non⁃economic factors and characteristics of consumer psychology,the active distribution network optimization is modeled with the minimum power grid operation cost and environmental cost as the objective function;secondly,aiming at the premature problem of sparrow algorithm,latin hypercube sampling is used to improve the initial population quality,sine factor is introduced to improve the local search ability of the algorithm,and mutation operation is implemented to optimize the global search accuracy of the algorithm;finally,the improved sparrow search algorithm is applied to the solution of the active power grid optimization model.The simulation results verify the accuracy of the proposed model and the efficiency of the algorithm,and effectively solve the problem of poor energy scheduling.Key words :demand side response;improved sparrow search algorithm;active distribution network;non⁃economic factors 0　引　言随着电力改革的深入发展,新的电力需求也随之而来㊂对分布式电源广泛接入电网带来的能量调度问题,主动配电网的提出对改善该问题是一个行之有效的手段[1]㊂需求侧响应技术是主动配电网的一种典型调度方式,可通过不同的定价措施以及政策导向引导用户改变用电习惯[2],可协调用户的负荷改善能力,调节整体的峰谷用电曲线,平衡各阶段用电器数量,其经济成本低㊁适用范围广㊂在主动配电网发展迅猛的今天,对需求侧响应技术的研究在改善用电质量㊁提升用户用电体验以及合理调配区域内有限电力资源方面有着重要意义㊂目前,对需求响应有许多学者进行相关研究㊂张智晟等[3]通过对不同时刻的电价信息响应程度进行负荷转移率的求解,将用户消费习惯与需求响应进行有效结合,通过实验证明了需求响应中考虑多种因素的重要性㊂许汉平等[4]主要应用政策激励进行需求响应,以整体能源的利用率㊁经济成本为优化目标,建立多方面调度模型㊂张超等[5]依据电力市场定义下,用电量以及电力价格的线性关系进行需求响应技术实施㊂在忽略储能成本的前提下,进行分布式能源㊁储能㊁电网等大规模功率交互条件下的综合优化㊂艾欣等[6]在直接负荷控制下进行整体的耦合系统优化模型建立,通过实验结果验证了需求响应能进行高低时段负荷调节,可有效缓解高峰时段用电压力,使负荷供需趋于平衡㊂朱超婷等[7]通过对电价弹性矩阵的建立进行负荷需求模拟,考虑用电量交互㊁需求响应成本等建立电网成本最低优化目标㊂上述研究并未考虑价格型响应在经济因素以外的影响,以及多种响应协调优化的情况㊂笔者在上述研究的基础上,引入非经济因素影响的电价型响应,以及攀比心理㊁从众心理影响的激励型响应,建立以经济㊁环境成本最小为目标的主动配电网优化模型㊂为精确求解模型,提出一种改进的麻雀算法,在基本算法中加入拉丁超立方抽样㊁正弦因子和变异操作㊂通过IEEE33节点算例,验证了笔者提出的模型和算法的准确性㊂1　需求侧响应1.1　价格型响应在消费心理学的描述中,价格的高低会影响消费者的选择㊂对电价而言,电价的差值大小和浮动范围都会影响需求响应的波动㊂用户的主观意愿在价格的影响下会频繁的改变,具有强烈的不确定性,其行为用曲线表示会有相应的上下限,定义为乐观曲线与悲观曲线[3],以不同时段的价格变化为基础,对应相应的负荷变化率,利用Logistic函数对负荷转移率进行描述如下:λpv(Δp pv)=a1+e-(Δp pv-c)/μ+b,(1)其中a为限制变化范围值;b为可变化参数;c为电价近似中间值;μ为调节参数;λpv为电价响应负荷转移率,Δp pv为电价差值㊂对不同响应区用户行为特征的负荷转移如下:λzpv=λmax pv+λmin pv2,0≤Δp pv≤a pv,λmin pv+λmaxpv+λmin pv2(1+m),a pv≤Δp pv≤b pv,λmax pv,Δp pv≥b pvìîíïïïïïï,(2)m=Δp pv-a pvb pv-a pv,(3)其中a pv㊁b pv分别为不同电价差分段点;λzpv为负荷峰谷转移率;λmax pv为最大峰谷转移率;λmin pv为最小峰谷转移率㊂同理,分别求出峰转平㊁平转谷的实际负荷转移率λzpf㊁λzfv㊂在需求侧响应过程中,用户并不只会从价格差值方面改变负荷大小㊂上述模型只能表示用户受经济因素影响进行相应决策,而实际电网运行过程中用户所面临的影响远远不止经济因素一种㊂在实际过程中,用户在价格差异的刺激下想要进行负荷转移,但存在由于条件限制没办法完成此操作的情况,如后续时间段有其他任务无法在当前时间段转移负荷,即各种非经济因素导致的约束㊂为符合实际负荷转移情况,笔者提出非经济因素影响的负荷转移曲线,并引入心理学特征,实际负荷转移曲线类似于倒S型曲线,其负荷转移概率(λfz)与非经济因素(f)关系如图1所示㊂图1可用公式表示为λfz=h(1+e1-l/f)-1,(4)其中h为基础系数;l为条件系数㊂802吉林大学学报(信息科学版)第41卷图1　负荷转移概率曲线Fig.1　Load transfer probability curve 综合考虑经济因素以及非经济因素对负荷转移概率的影响,可得用户响应的转移量Q t =-λzpf L p λfz -λzpv L p λfz ,t ∈T p ,λzpf L p λfz -λzfv L f λfz ,t ∈T f ,λzpv L p λfz +λzfv L f λfz,t ∈T v ìîíïïïï㊂(5)以及转移后负荷总量L t =L 0+Q t ,(6)其中λzpf 为峰转平时段转移率;λzfv 为平转谷时段转移率;L p ㊁L f 分别为峰㊁平时段原始平均负荷;T p ㊁T f ㊁T v 分别为峰㊁平㊁谷3时段,L 0为电价响应前负荷㊂1.2　激励型需求响应直接负荷控制(DLC:Direct Load Control)㊁可中断负荷(IL:Interruptible Load)激励响应适应条件简洁,应用较为广泛㊂二者均是与电力公司或电网管理部门提前签署的负荷控制协议㊂前者相对后者协议的自由度更高,并且没有IL 在不按照协议规定动作时的违约惩罚政策㊂1.2.1　直接负荷控制为在储能设备应用频繁的情况下充分发挥其双向交互的优势[8],签订DLC 协议的用户在满足基本的协议容量要求下,可在一定限度内通过储能设备人为增减响应程度㊂传统的激励型响应并未考虑人本身的不确定因素,为此笔者引入心理学中攀比心理以及从众心理因素,即在同一区域内用户签订相应供电协议后,会根据其他参与协议人数的变化在约定改变负荷期间进行相应变化㊂结合响应人群的心理特点,构建响应模型如下:D DLC =∑24t =1D DLC t +∑24t =1(E +t +E -t )α,(7)其中D DLC t 为DLC 协议响应量;D DLC 为响应后负荷;E +t ,E -t 为不同时间段增减负荷大小;α为响应系数㊂1.2.2　中断负荷在IL 规划中考虑违约协议部分,并依据上述心理学因素,在DLC 响应量变化时IL 也会随之变化,二者协同作用,建立中断负荷情况下的负荷响应模型如下:Q IL =∑24t =1(P IL,t -P wx,t ),P IL,t =rP wx,t {,(8)其中P IL,t 为IL 协议响应量;P wx,t 为中断响应未响应负荷;r 为违约响应系数㊂2　考虑需求侧响应的主动配电网优化模型2.1　目标函数目标函数包括经济与环境成本两部分,经济成本主要为储能维护㊁新能源发电㊁需求侧响应补偿和网络损耗成本,表达式为F 1=min ∑24t =1P x ,t C pvq +∑24t =1P bat,t C cn +∑24t =1P grid,t C g,t +B MG +B DLC +B IL +B []loss ,(9)其中P x ,t ㊁P bat,t ㊁P grid,t 分别为新能源出力㊁储能出力㊁向上级电网购电量;C pvq ㊁C cn ㊁C g,t 为相应成本系数;B DLC 为DLC 成本;B IL 为IL 成本;B loss 为网损成本;B MG 为燃气轮机运行成本㊂新能源设备出力情况:P x ,t =P pv,t +P wind,t ,(10)其中P pv,t ㊁P wind,t 分别为光伏㊁风机发电功率㊂燃气轮机运行成本:902第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度B MG =∑24t =1P MG,t ηMG L p gas ,(11)其中ηMG 为效率;L 为热值;p gas 为气价;P MG,t 是燃气轮机功率㊂需求侧响应成本:B DLC =∑24t =1C DLCD DLC t +∑24t =1(E +t d +t +E -t d -t )α,(12)B IL =∑24t =1(C IL P IL,t -C wx P wx,t ),(13)其中C DLC 为DLC 补偿价格;d +t ㊁d -t 为增减负荷价格;C IL ㊁C wx 为IL 补偿价格㊁惩罚价格㊂网损成本:B loss =∑24t =1C g,t ∑Nj =1u j ,t ∑k ∈Ωj u k ,t G jk cos δjk ,t ,(14)其中N 为节点总数;u j ,t ㊁u k ,t 为t 时刻节点j ㊁k 电压幅值;G jk 为节点j ㊁k 间电导;Ωj 为以节点j 为首节点的尾节点集合;δjk ,t 为t 时刻节点j ㊁k 间电压相角差㊂环境成本即污染物处理成本最低,表达式为F 2=min ∑24t =1P grid,t W g C 1+∑24t =1P MG,t W MG C []2,(15)其中W g ㊁W MG 分别为向上级购买电量产生的污染物系数㊁燃气轮机污染系数;C 1㊁C 2为成本系数㊂2.2　动态权重调整主动配电网优化目标包括经济和环境成本两方面,可采用引入动态权重因子对综合成本进行实时优化[9]㊂对整个周期相同时间范围内的成本函数进行归一化处理,即可得到F 1(t )㊁F 2(t ),通过动态权重因子进行实时优化得到总目标函数:min f =∑24t =1[xF 1(t )+yF 2(t )],x =c 1+c 2F 1(t ),y =1-x ìîíïïïï,(16)其中x 为经济权重系数;y 为环境权重系数;c 1㊁c 2为变化因子㊂2.3　约束条件功率平衡约束为P MG +P pv +P wind +P bat +P grid =P load +P loss +P DR ,(17)其中P MG ㊁P pv ㊁P wind ㊁P bat ㊁P grid ㊁P load ㊁P loss ㊁P DR 分别为燃气轮机㊁光伏㊁风机㊁储能㊁上级电网传输㊁初始负荷㊁网损和需求响应功率㊂储能运行约束为E bat,t =E bat,t -1+(P c,t ηc -P d,t ηd )Δt ,(18)E min bat ≤E bat ≤E max bat ,(19)其中E max bat ㊁E min bat 分别为储能元件最大最小储量;E bat,t 为当前时刻储能元件储量;E bat,t -1为储能元件上一时刻余量;ηc ,ηd 分别为充放电效率;P c,t ㊁P d,t 分别为充放电功率㊂燃气轮机约束为P min ≤P MG ≤P max ,(20)其中P min ,P max 分别为燃气轮机出力上下限㊂除上述约束外,其他诸如节点电压约束等如文献[7]所描述㊂3　模型求解3.1　原始麻雀算法麻雀算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)是对麻雀种群觅食过程中发生的一系列行为的分步012吉林大学学报(信息科学版)第41卷分析[10],具体原理如下㊂发现者位置更新:X t+1i,d=X t i,d exp-iαT()max,R2<S,X t i,d+Q L,R2≥Sìîíïïï,(21)其中X t i,d为第i只麻雀d维位置;T max为迭代次数上限值;α∈(0,1]为随机数;R2㊁S分别为危险值和正常值;Q为随机数;L为1×D的矩阵㊂跟随者位置更新:X t+1i,d=Q exp X t W i,d-X t i,diæèçöø÷2,i>n2,X t bi,d+X tb i,d-X t i,d A+L,其他ìîíïïïï,(22)其中X t Wi,d 为最差位置;X t bi,d为最好位置;A+=A T(A T A)-1,A为全为1或-1的矩阵㊂预警者位置更新:X t+1i,d=X t i,d+βX ti,d-X b t i,d,X t i,d+K X t i,d-X W t i,d(f i-f w)+æèçöø÷ε,ìîíïïïï(23)其中β为(0,1)的正态分布随机数;K为[-1,1]的随机数;f i为当前个体适应度;f g为最优个体适应度;f w为最差个体适应度㊂3.2　改进算法3.2.1　改善初始种群对智能算法,初始种群较差会对算法寻优过程产生一定负面影响,为避免由于初始种群造成局部最优现象,采用拉丁超立方抽样产生初始种群,具体步骤如下:1)确定一个初始种群规模T;2)将每一维量的可行区域分割成T个长度均一的区域,即H n个超立方体;3)建立矩阵B(H×n),其每行即为一个被抽到的超立方体;4)在不同抽中的超立方体中随机得到样本,即为初始种群的值㊂3.2.2　引入正弦权重系数为避免麻雀算法早熟现象,先引入粒子群算法的粒子移动概念,将跳跃到最优解的方式变为正常移动,并去除向原点收敛操作㊂再引入正弦变化的权重系数,具体如下㊂发现者:X t+1i,d=X t i,d(1+Q),R2<S,ωX t i,d+Q,R2≥S{㊂(24) 跟随者:X t+1i,d=ωX tb i,d+1D∑D d=1(K(X t b i,d-X t i,d))㊂(25) 权重系数:ω=ωmin+ωmax+ωmin2sinπt t()max,(26)其中ωmax为权重峰值;ωmin为权重谷值;t为当前迭代次数;t max为迭代次数峰值㊂对预警者改变跟随方式:X t+1i,d=X t i,d+β(X t i,d-X t bi,d),f i≠f g,X t i,d+β(X t Wi,d-X t bi,d),f i=f g{㊂(27)112第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度3.2.3　变异操作变异操作能在一定程度上改善个体均一性,提升整体寻优效果[11⁃12]㊂在算法流程中引入变异概念对当前适应度最差的10%个体进行替换,并且按照自然进化的方式对变异概率进行合理变化,以平衡寻优进程,变异过程和概率为X new i ,d =X now i ,d +p m X now i ,d ,(28)p m =p max -∑N i =1(f i -f avg )2N p ,(29)其中X new i ,d 为变异后个体;X now i ,d 为变异前个体;P max 为变异频率上限;f i ㊁f avg 分别为个体的适应度㊁种群中所有个体的平均适应度;p 为变异频率调节参数㊂3.3　基于改进SSA 的主动配电网优化调度求解步骤依据主动配电网优化调度模型选取合适控制变量,麻雀个体位置的优劣代表目标函数的优化程度㊂通过麻雀群体避让天敌的行为进行位置更新,迭代到最优位置,即最佳优化调度结果,其流程图如图2所示,具体步骤如下:Step 1　输入主动配电网参数,包括新能源㊁储能设备等出力大小和负荷大小,以及分时电价㊁补偿价格等;Step 2　设置改进麻雀算法的初始数据,即迭代次数㊁权重系数㊁种群大小和变异概率等;Step 3　采用LHS 初始麻雀种群;Step 4　进行改进麻雀算法操作,根据粒子移动概念进行发现者㊁跟随者位置更新;在全维度进行警戒者位置更新;Step 5　判断是否进行终止操作,是则输出最优结果;Step 6　未达到截至条件,进行变异操作,将部分劣等个体进行变异,替代变异前个体,重新返回Step4进行循环,直至达到截至条件㊂图2　主动配电网优化调度流程图Fig.2　Optimal dispatching flow chart of active distribution network 4　算例分析4.1　仿真参数笔者采用修改后的IEEE33节点系统(见图3)验证整体模型的效果㊂节点17㊁18㊁24㊁25接入价格响应负荷;节点30㊁31㊁32接入激励响应用户;光伏接入节点15;风机接入节点4;燃气轮机接入节点21;储能设备接入节点23㊂DLC 补偿成本为0.3元/(kW㊃h),IL 的补偿成本为0.5元/(kW㊃h)㊂24h 的风光出力㊁负荷情况如图4所示,需求侧模型参数设置㊁区域内电价划分方式参照文献[13]㊂储能设备允许的SOC(State Of Charg)波动为0.2~0.9;燃气轮机的效率为0.85;光伏风机的维护成本为0.3元/(kW㊃h)㊂212吉林大学学报(信息科学版)第41卷图3　改进IEEE33节点图Fig.3　Improved IEE33node diagram 图4　主动配电网新能源出力、负荷曲线Fig.4　New energy output and load curve of active distribution network 4.2　仿真分析设置4种场景㊂场景1:电网不执行需求响应及优化㊂场景2:电网执行价格型需求响应㊂场景3:电网执行激励型需求响应㊂场景4:电网执行多种需求响应㊂场景1㊁4的总体调度情况如图5所示㊂图5　不同场景主动配电网优化调度图Fig.5　Optimal dispatching diagram of active distribution network in different scenarios 场景1中,在夜间时段以及用电器数量增加时,储能装置进行放电调节,在用电器数量减少以及新能源出力充足时进行充电调节,充分发挥其高发低储作用㊂燃气轮机在新能源出力不足及负荷升高时进行出力,减少相应的购电功率㊂在场景4中,需求侧响应技术的加入,在负荷高峰8⁃14h㊁20⁃23h 负荷相应减少,且部分负荷转移到1⁃6h㊂由于考虑环境成本以及动态优化条件,所以燃气轮机出力减少㊂对比场景1,场景4仅在20h㊁21h 燃气轮机工作㊂由图5可知,笔者提出的模型可有效调节不同阶段设备出力情况,合理实现一个周期内的总体调度㊂大电网㊁新能源发电以及储能设备协同作用,对区域内进行整体负荷供电㊂不同情况下需求侧响应前后负荷对比如图6㊁图7所示㊂可以看出3种情况均有削峰填谷效果,单一的需求响应在削峰填谷综合方面都有一定局限性㊂312第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度图6　单一需求侧响应负荷变化曲线Fig.6　Response load curve of single demandside 图7　多种需求侧响应负荷变化曲线Fig.7　Response load change curves of multiple demand side 价格型响应下,7⁃11h 负荷减少约5%,12⁃14h几乎无变化,夜晚峰时段负荷减少约3%,谷时段1⁃7h 负荷提升3.3%㊂激励型响应下,夜晚峰时段负荷减少约5%,7⁃11h 几乎无变化,谷时段1⁃7h 负荷无升高㊂而综合两种响应模式所得结果在峰谷时段优于单一模式,峰时段均有5%以上负荷削减量,低谷时段负荷也有序上升㊂不同情况下的综合成本值如表1所示,与不进行需求侧响应相比,单一型需求响应以及多种需求响应结合可以通过响应措施进行负荷改变,使成本降低10%~20%㊂相比于场景1,场景4成本减少1242元,可有效降低整体的综合成本㊂表1　不同场景下成本情况 Tab.1　Cost under different scenarios 元场景1234经济成本4050.53791.83797.73109.6环境成本1756.31532.31425.11355.2总成本5706.85324.15222.84464.8 在调度周期内经济㊁环境权重变化情况如图8所示㊂在1⁃9h 经济权重递增趋势较大,从0.33递增到0.359,减少相应经济成本;17⁃21h 环境权重上升,对污染排放加以限制㊂对动态权重在一个调度周期内进行不间断调节,以减少整体成本㊂图8　动态权重变化图Fig.8　Dynamic weight change diagram 笔者分别采用灰狼优化算法(GWO:Grey Wolf Optimizer)㊁原始麻雀算法㊁鲸鱼优化算法412吉林大学学报(信息科学版)第41卷　图9　算法对比图　Fig.9　Algorithm comparison (WOA:Whale Optimization Algorithm)以及笔者的改进麻雀算法进行主动配电网优化,对比结果如图9所示㊂从图9中可看出,改进SSA 在整体迭代过程中稍优于其他算法㊂LHS㊁引入正弦权重㊁变异操作让算法中麻雀个体具备初始优势,在前期可达到较高的收敛速度;变异㊁正弦权重的引入可让其具备更好的全局寻优能力㊂对比发现,GWO 与WOA 前期收敛能力不强,原始SSA 的寻优速度与改进SSA 较为接近,但改进SSA 寻优精度更高㊂5　结　论笔者在考虑多种因素影响需求响应的基础上,构建主动配电网优化模型,采用改进麻雀算法进行求解,通过IEEE33算例进行仿真验证,证明了笔者模型㊁算法的准确性,结论如下:1)笔者提出的模型可有效实现主动配电网的优化调度,当需求响应加入运行时,可与其他设备进行协同优化,增加削峰填谷效果,配合动态权重因子的实时优化,可降低电网的整体成本;2)采用LHS㊁正弦因子㊁变异策略改进麻雀算法,可改善种群丰富程度,提高算法的收敛效果,与WOA㊁GWO㊁SSA 算法相比,改进的麻雀算法可以更好地进行主动配电网优化调度,有效降低综合成本㊂参考文献:[1]吕智林,廖庞思,杨啸.计及需求侧响应的光伏微网群与主动配电网双层优化[J].电力系统及其自动化学报,2021,33(8):70⁃78.LÜZ L,LIAO P S,YANG X.Bi⁃Level Optimization of Photovoltaic Microgrid Group and Active Distribution Network Considering Demand Side Response [J].Journal of Power System and Automation,2021,33(8):70⁃78.[2]刘伟,王俊,龚成生,等.基于激励机制的家庭能量系统优化策略研究[J].吉林大学学报(信息科学版),2021,39(5):525⁃530.LIU W,WANG J,GONG C S,et al.Research on Optimization Strategy of Family Energy System Based on IncentiveMechanism [J].Journal of Jilin University (Information Science Edition),2021,39(5):525⁃530.[3]张智晟,于道林.考虑需求响应综合影响因素的RBF⁃NN 短期负荷预测模型[J].中国电机工程学报,2018,38(6):1631⁃1638,1899.ZHANG Z S,YU D L.RBF⁃NN Short⁃Term Load Forecasting Model Considering Comprehensive Influencing Factors of Demand Response [J].Chinese Journal of Electrical Engineering,2018,38(6):1631⁃1638,1899.[4]许汉平,李姚旺,苗世洪,等.考虑可再生能源消纳效益的电力系统源⁃荷⁃储”协调互动优化调度策略[J].电力系统保护与控制,2017,45(17):18⁃25.XU H P,LI Y W,MIAO S H,et al.Power System Source Load Storage”Coordinated Interactive Optimal Dispatching Strategy Considering Renewable Energy Consumption Benefits [J ].Power System Protection and Control,2017,45(17):18⁃25.[5]张超,左高,腾振山,等.基于需求侧响应的配电网优化调度研究[J].智慧电力,2020,48(2):53⁃57,91.ZHANG C,ZUO G,TENG Z S,et al.Research on Optimal Dispatching of Distribution Network Based on Demand SideResponse [J].Smart Power,2020,48(2):53⁃57,91.[6]艾欣,陈政琦,孙英云,等.基于需求响应的电⁃热⁃气耦合系统综合直接负荷控制协调优化研究[J].电网技术,2019,43(4):1160⁃1171.AI X,CHEN Z Q,SUN Y Y,et al.Research on Coordinated Optimization of Integrated Direct Load Control of Electric Thermal Pneumatic Coupling System Based on Demand Response [J].Power Grid Technology,2019,43(4):1160⁃1171.[7]朱超婷,杨玲君,崔一铂,等.考虑需求响应用户参与度的主动配电网优化调度[J /OL].电测与仪表:1⁃9[2022⁃06⁃08].https:∥ /kcms /detail /23.1202.TH.20201217.1641.003.html.512第2期高金兰,等:需求侧响应下主动配电网优化调度612吉林大学学报(信息科学版)第41卷ZHU C T,YANG L J,CUI Y B,et al.Optimal Dispatching of Active Distribution Network Considering Demand Response and User Participation[J/OL].Electric Measurement and Instrument:1⁃9[2022⁃06⁃08].https:∥/kcms/detail/ 23.1202.TH.20201217.1641.003.html.[8]范宏,邓剑.不确定性的激励型需求响应对配电网可靠性的影响[J].现代电力,2020,37(4):416⁃424. FAN H,DENG J.Influence of Uncertain Incentive Demand Response on Distribution Network Reliability[J].Modern Power, 2020,37(4):416⁃424.[9]杨雪.计及柔性负荷的多时间尺度主动配电网优化调度研究[D].北京:北京交通大学电气工程学院,2018. YANG X.Research on Optimal Dispatch of Multi⁃Time Scale Active Distribution Network Considering Flexible Load[D]. Beijing:School of Electrical Engineering,Beijing Jiaotong University,2018.[10]薛建凯.一种新型的群智能优化技术的研究与应用[D].上海:东华大学信息科学与技术学院,2020.XUE J K.Research and Application of a New Swarm Intelligence Optimization Technology[D].Shanghai:College of Information Science and Technology,Donghua University,2020.[11]黄治翰,汪晗,李启迪,等.基于改进遗传算法的主动配电网经济优化调度[J].山东电力技术,2021,48(10): 12⁃16,65.HUANG Z H,WANG H,LI Q D,et al.Economic Optimal Dispatch of Active Distribution Network Based on Improved Genetic Algorithm[J].Shandong Electric Power Technology,2021,48(10):12⁃16,65.[12]王彦琦,张强,朱刘涛,等.基于改进鲸鱼优化算法的GBDT回归预测模型[J].吉林大学学报(理学版),2022,60 (2):401⁃408.WANG Y Q,ZHANG Q,ZHU L T,et al.GBDT Regression Prediction Model Based on Improved Whale Optimization Algorithm[J].Journal of Jilin University(Science Edition),2022,60(2):401⁃408.[13]徐青山,曾艾东,王凯,等.基于Hessian内点法的微型能源网日前冷热电联供经济优化调度[J].电网技术,2016, 40(6):1657⁃1665.XU Q S,ZENG A D,WANG K,et al.Hessian Interior Point Method Based Economic Optimal Dispatch of Day Ahead Combined Cooling,Heating and Power Generation in Micro Energy Network[J].Power Grid Technology,2016,40(6): 1657⁃1665.(责任编辑:刘俏亮)。

环境管制对造纸业的国际竞争力实证分析

２回归结果．
［关键词］环境管制造纸业国际竞争力
一
经过处理发现，控制变量ＳＡ１％的水平下不显著，因此我Ｃ在０造纸业作为高污染性行业之一，受政府的环境管制措施影响较们把它从模型中剔出，对剩余变量进行回归的具体结果如下：大。那么，随着我国环境保护问题日益突出，一系列相关法规办法表２回归结果矩阵
ＲＷ：相关与辅助产业情况，以中国造纸业原料购进的价格指数Ａ变动作为代理变量，理论上原材料的购进价格增加，对我国造纸业国际竞争力产生抑制作用，应该是负相关；ＡＳ：指企业规模，用
以表示企业竞争状况，以中国造纸企业年均销售收入来衡量，该指
ＰＥｘ
一一 —
模型
（．６）０｛７｛６０）
０７１
二、环境管制强度指标选择
准确的测量环境管制强度通常有两种方法：是采用企业的环一境成本，是采用企业执行和落实环境保护的支出。按照美国环境二管理委员会对环境成本的定义，很难搜集到全部的成本数据，尤其是其中的保护成本和事务成本更是无从获得，所以无法以环境成
其中，ｃ是截距项，、、、∥ 、分别是被解释变量｜
的估计系数。
性分析和回归分析，得出环境管制的加强有助于提高造纸业国际竞
争力。
对时间序列模型进行回归，我们要对模型进行自相关和异方差

作为溯因推理研究方法的因果过程追踪及其在公共政策研究中的应用

与演绎和归纳不同的是，因果过程追踪方法以溯因推论（ abductive reasoning）为逻辑路径，研究者从其他案例环境中借鉴观测结果、研究结论及已有文献，同时深入考察具体事件（ Schwartz-Shea and Yanow，2012），研究过程经过循环往复“多次迭代” （ in a feedback loop），在经验观察和抽象理论之间灵活移动，开展更具扩展性的事件追踪（ Schwartz-Shea and Yanow，2012； Beach and Pedersen，2019）。这个方法在对特定案例进行观察分析时，一般不对事实进行过度筛选，而注重将案例事实与特定时间和空间情境进行联系，从而在研究设计中纳入多个因果解释的可能性，通过梳理结构性变量之间的相互作用以及多变量时序变化引起的非线性效应，从而在同一解释框架内解释复杂的政策现象（ Kay and Baker，2015）。该方法更为关注因果过程展开的社会情境、因果机制的时空范围条件及其基础理论，其目标是通过对单个或少数案例的深度质性分析来观察因果过程，理清不同结构性因素对结果产生影响的过程，揭示政策现象和政策结果之间的因果机制（ Mahoney，2004； Gerring，2007； Falleti and Lynch，2009； Goertz and Mahoney，2012； Trampusch and Palier，2016）。
与量化研究相比，质性研究显然更擅长于发掘和描述政策变化过程的因果机制①（朱天飚，2017）。“一个完整的解释，必须规定一种机制来描述一个变量影响另一个变量的过程，换句话说，X 是如何产生 Y 的”（ Kiser and Hechter，1991）。质性方法论体系利用个案分析方法研究社会现实案例，是国内外公共管理以及公共政策研究的重要载体（ Sigelman and Gadbois，1983；马骏，2012）。个案分析方法通过对公共政策过程的全景式描述，多角度地把握研究对象的特征，可以探索揭示公共政策实施过程的因果机制，但其方法论瓶颈在于从个别到一般的因果推论解释力弱（ Eisenhardt，1989； Yin，1994； Goodin，2009）。为提高因果推论能力，公共政策的质性研究方法论体系需要进一步突破。近年来兴起的因果过程追踪方法（ Causal Process Tracing）具有识别并纠正虚假因果关联以及遗漏变量偏误等内生性问题的方法论优势（ Falleti，2016；张长东，2018），成为公共政策学者可以使用的重要方法论工具。

中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应

中国环境科学 2019,39(8)：3549~3557 China Environmental Science 中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应马晓君*,陈瑞敏,董碧滢,牛雪琪(东北财经大学统计学院,辽宁大连 116025)摘要：采用广义迪氏指数分解法(GDIM)分析2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素,并在此基础上,创新性地结合DPSIR框架构建脱钩努力模型测度工业碳排放的脱钩效应.研究结果表明:产出规模效应、技术进步效应、能源消费规模效应和人均碳排放效应是导致工业碳排放增加的主要因素,而产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是减少工业碳排放的关键因素;工业碳排放的脱钩效应呈“未脱钩~弱脱钩~强脱钩”的阶段性特点;产出碳强度效应与技术进步碳强度效应是工业碳排放实现强脱钩的决定性因素,同时更需要调整能源结构、降低能源强度与碳排放强度来实现工业碳排放强脱钩. 关键词：工业；碳排放；广义迪氏指数分解法；脱钩努力模型中图分类号：X24 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2019)08-3549-09Factor decomposition and decoupling effect of China's industrial carbon emissions. MA Xiao-jun*, CHEN Rui-min, DONG Bi-ying, NIU Xue-qi (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China). China Environmental Science, 2019,39(8)：3549~3557Abstract：In this paper, a generalized divisia index decomposition method (GDIM) was used to analyze the driving factors of China's industrial carbon emissions from 2000 to 2016. On this basis, a decoupling effort model was innovatively constructed combing with the DPSIR framework to measure the decoupling effect of industrial carbon emissions. The empirical results showed that output scale effect, technological progress effect, energy consumption scale effect and per capita carbon emissions effect were the main factors leading to increased industrial carbon emissions, while output carbon intensity effect and technological progress carbon intensity effect were the key factors which reduce industrial carbon emissions. T he decoupling effect of industrial carbon emissions was characterized by “negative decoupling~weak decoupling~strong decoupling”. The output carbon intensity effect and technological progress carbon intensity effect were the decisive factors to achieve strong decoupling of industrial carbon emissions. At the same time, it was necessary to adjust energy structure, reduce energy intensity and carbon intensity to realize the strong decoupling of industrial carbon emissions.Key words：industry；carbon emissions；generalized divisia index decomposition method；decoupling effort model当前世界各国均在采取各项措施降低二氧化碳排放来应对气候变化及其影响,中国承诺2030年单位GDP的二氧化碳排放比2005年下降60%~65%.其中,工业部门在实现碳减排目标的过程中居于决定性地位.因此研究中国工业碳排放的驱动因素与脱钩效应,制定相应减排政策与措施,对中国总体实现低碳目标至关重要.目前关于碳排放影响因素的研究较多,但对影响因素的分解方法多采用结构分解法(SDA)和指数分解法.其中对数平均迪氏指数分解法(LMDI)最为常见[1-8].随着学术界对指数分解法的深入研究, LMDI分解法的不足也逐渐显露出来.Vaninsky[9]指出包括LMDI在内的现有指数分解法均是以Kaya[10]恒等式为基础,将目标变量分解成多个影响因素乘积的形式,使得各因素在形式上存在相互依赖性,而因素的选取又决定了分解结果,针对同一目标变量选取不同影响因素进行分解时,可能会得出相悖的结论.此外,现有指数分解法只能分析一个绝对因素对碳排放的影响,无法衡量其他绝对因素与分解过程中可能隐含因素的影响,使得分解结果不可靠.在此基础上,Vaninsky提出一种新的指数分解方法,即广义迪氏指数分解法(GDIM),它克服了现有指数分解法的不足,能够更加全面准确地分析中国工业碳排放的影响因素.目前对该方法的运用较少, Shao等[11]、Wang等[12]和Zhu等[13]采用GDIM分别研究了中国采矿业、交通运输业和电力行业碳排放的影响因素,得出产出规模是导致碳排放增加的首要因素,产出碳强度是减少碳排放的关键因素;邵帅收稿日期：2019-02-20基金项目：国家社会科学基金资助项目(19BTJ054);辽宁省经济社会发展研究资助项目(2019lslktwzz-01801)* 责任作者, 副教授, maxiaojun@3550 中国环境科学 39卷等[14]和李治国等[15]先后考虑了投资因素对中国和山东省制造业碳排放的影响,发现投资规模促进制造业碳排放增加,投资碳强度与产出碳强度引致碳排放减少;闫庆友等[16]运用GDIM对京津冀地区碳排放影响因素进行分解分析.在有关脱钩分析的研究中,王崇梅[17]和Román[18]利用脱钩弹性指数分别对中国和哥伦比亚能源消耗与经济增长的关联进行实证研究;Wu[19]、彭佳雯[20]、Freitas等[21]、Grand[22]和Roinioti等[23]通过构建经济与碳排放脱钩模型,分别探讨了世界、中国、巴西、阿根廷和希腊经济增长与碳排放的脱钩关系及程度;张娣[24]和刘惠敏[25]分别研究了中国苏北地区和东部地区经济增长与能源消耗的脱钩关系;徐盈之等[26]和贺爱忠等[27]通过基于DPSIR 框架构建脱钩努力指数模型分别对中国制造业和流通业碳排放的脱钩效应进行分析.尽管现有文献对碳排放的研究视角日趋多样化,且研究方法逐渐完善,但是仍存在一些不足:(1)因素分解方法欠缺.大多数文献侧重于使用LMDI 分解法,但该方法使得各元素在形式上相互依赖,且仅考虑了单个绝对因素的影响,未考虑其他绝对因素与潜在因素的影响,使得分解结果不准确.(2)脱钩效应分析不深入.单纯地使用Tapio指数研究工业碳排放的脱钩状态,未能深入分析各因素的脱钩效应以及各因素在脱钩效应中的贡献.(3)因素选取片面.在对碳排放进行因素分解时,由于所选分解方法固有的局限性,迫使因素选取不够全面.虽然部分研究扩展了Kaya恒等式,考虑了更多的影响因素,但其只是增加了相对因素的影响,其他绝对因素仍未被单独考虑在内.基于研究现状,本文的改进和创新如下:(1)在研究方法上,首次使用广义迪氏指数分解法(GDIM)分析中国工业碳排放的驱动因素.GDIM不仅考虑了各因素间的依赖性,同时兼顾到其他绝对因素与潜在因素对碳排放的影响.(2)在脱钩效应分析上,本文在GDIM的基础上,基于DPSIR框架构建脱钩努力模型,分析政府减排努力的实际脱钩效果以及各因素在脱钩中的作用,全面反映当前工业碳排放的脱钩情况,为工业碳排放实现强脱钩指明方向.(3)在因素选取上,充分考虑能源消费规模、碳排放强度和技术进步等10个关键性因素,同时测度了各个绝对因素的影响,将所有绝对因素和相对因素进行同时研究,使得分析结果更加准确可靠.1研究方法与数据说明1.1中国工业碳排放的估算方法二氧化碳排放主要来源于化石燃料燃烧,世界上二氧化碳排放量多是通过化石能源消费进行推算.因此,本文以原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8种能源为基准估算中国工业部门的CO2排放量.根据IPCC(2006)制定的国家温室气体清单指南第二卷(能源卷)第六章提供的参考方法和参数,与中国已公布的相关参数相结合估算二氧化碳排放量.二氧化碳排放量是各种能源消费导致的二氧化碳排放量的总加,具体公式如下:()81CV CCF COF4412i i i iiC E==××××∑ (1)式中: i=1,2,…,8,表示能源种类;C表示二氧化碳排放量,万t标准煤;E i为第i种能源消费量,万t或m3;CV i为第i种能源平均低位发热值,KJ/kg或KJ/m3;CCF i为第i种能源碳含量,表示单位热量的含碳水平,kg/106kj;COF i为第i种能源碳氧化因子,即能源燃烧时的碳氧化率,%;44/12表示二氧化碳与碳分子量之比.CV主要来源于《中国能源统计年鉴2017》附录4,CCF来源于IPCC,COF来源于《中国温室气体清单研究》,其他能源消耗数据来源于《中国统计年鉴》与《中国能源统计年鉴》.1.2 工业碳排放驱动因素分解方法—GDIMGDIM主要是通过Kaya恒等式的变形建立多维因素分解模型,揭示碳排放变化的动因.基于GDIM的基本原理,工业碳排放及其相关影响因素的表达式如下:CO2=(CO2/GDP)×GDP=(CO2/E)×E=(CO2/P)×P=(CO2/T)×T (2)GDP/P=(CO2/P)/(CO2/GDP) (3) E/GDP=(CO2/GDP)/(CO2/E) (4) 为将上述公式简便化, 令Z=CO2, X1=GDP, X2=CO2/GDP, X3=E, X4=CO2/E, X5=P, X6=CO2/P, X7=T,X8=CO2/T, X9=GDP/P, X10=E/GDP.式中:CO2表示工业碳排放,万t;GDP表示工业增加值,亿元;CO2/GDP表示产出碳强度,t/万元;E表示工业能源消费,万t标8期马晓君等：中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应 3551准煤;CO 2/E 表示能源消费碳强度,t/t 标准煤;P 表示人口规模,万人;CO 2/P 表示人均碳排放,t/人;T 表示工业技术进步,亿元;CO 2/T 表示技术进步碳强度,t/万元;GDP/P 表示人均工业增加值,万元/人;E /GDP 表示能源强度,t 标准煤/万元.因此,公式(2)~(4)可以表示为: Z =X 1X 2=X 3X 4=X 5X 6=X 7X 8 (5) X 9=X 6/X 2 (6)X 10=X 2/X 4(7)为进一步运用GDIM 方法,现将式(5)~(7)转换成如下公式: Z =X 1X 2 (8) X 1X 2-X 3X 4=0 (9) X 1X 2-X 5X 6=0 (10) X 1X 2-X 7X 8=0 (11)X 1-X 5X 9=0 (12)X 3-X 1X 10=0(13)对于因素X ,用函数C (X )表示其对碳排放变化的贡献,由公式(9)~(13)构造一个由各影响因素组成的雅可比矩阵ΦX :214321652187951010000000000000000001000000001000000X X X X X X X X X X X X X X X X X Φ−−⎛⎞⎜⎟−−⎜⎟⎜⎟=−−⎜⎟−−⎜⎟⎜⎟−−⎝⎠(14)根据GDIM 方法可知,工业碳排放变化量∆C 可以被分解为各影响因素贡献之和,具体见下式: []()|I d T X X LC X C X +ΔΦ=∇−ΦΦ∫(15) 式中:L 表示时间跨度∆C =(X 2X 1 0 0 0 0 0 0 0 0)T ;I 表示单位矩阵;“+”表示广义逆矩阵;若雅可比矩阵ФX 中列向量线性无关,则ФX +=(ФX T ФX )-1ФX T .依据式(15),本文将工业碳排放的变化分解为10种因素的总和: ∆C X 1,∆C X 2,∆C X 3,∆C X 4,∆C X 5, ∆C X 6,∆C X 7,∆C X 8,∆C X 9,∆C X 10.其中:4个绝对影响因素∆C X 1,∆C X 3,∆C X 5和∆C X 7分别表示产出规模变化、能源消费规模变化、人口规模变化和技术进步变化对工业碳排放变化的影响;在相对影响因素中,∆C X 2, ∆C X 4,∆C X 6,∆C X 8,∆C X 9和∆C X 10分别表示工业发展的低碳程度(碳生产率)变化、工业能源消费碳强度(能源结构)变化、人均碳排放变化、工业技术进步碳强度变化、人均工业增加值变化和能源强度变化对工业碳排放变化的影响.本文以2000~2016年中国工业部门数据为研究对象,分析工业碳排放的驱动因素与脱钩效应.其中中国工业增加值和总人口数来源于《中国统计年鉴》,为消除市场价格的影响,以2000年为基期进行价格平减;工业能源消费数据来源于《中国能源统计年鉴》;工业技术进步指标选取参考文献[28],并以“0.55*消费价格指数+0.45*固定资产投资价格指数”[29]折算为2000年不变价格,数据来源于《中国科技统计年鉴》.1.3 脱钩效应分析—构建脱钩努力模型GDIM 主要用于研究工业碳排放变化的驱动因素,但此方法仅限于从表面上分析工业碳排放的情况,难以衡量政府节能减排努力所导致碳排放变化的实际效果.因此,本文在GDIM 的基础上,构建了工业碳排放脱钩努力模型.脱钩理论常被用于衡量经济增长与物质消耗投入及生态环境保护不同步变化的关系,这种不同步关系主要源自于经济增长驱动力作用下,政府基于环境成本压力的反应.其理论基础是1993年经济合作与发展组织(OECD)提出的DPSIR 框架~驱动力、压力、状态、影响和反应.其中,“驱动力”是指对环境造成破坏的根本动力和潜在原因,是一种经济驱动因子;“压力”是指人类活动对环境造成的直接影响,如本文的二氧化碳排放;“状态”是指环境在压力因子作用下所处的状态,如气候变化状况;“影响”是指研究主体在所处状态下对人类及社会发展的影响;“反应”是指人类为限制环境恶化实现可持续发展所作出的努力或积极政策[26-27].在本文中,政府节能减排努力是直接或者间接减少碳排放所采取的政策或措施,具体是降低能源强度、提高能源利用效率、调整能源结构和提高低碳技术发展水平等.因此,依据GDIM 分解结果,政府的减排努力(∆F )可以间接表示为:∆F =∆C tot -∆P =∆C tot -∆C X 1=∆C X 2+∆C X 3+∆C X 4+∆C X 5+∆C X 6+∆C X 7+∆C X 8+∆C X 9+∆C X 10(16)3552 中国环境科学 39卷由式(16)可知,产出规模效应∆P(∆C X1)与政府减排努力∆F呈负相关关系. ∆F表示人类为限制碳排放所采取的政策或措施,可以理解为“反应”因子, ∆P 表示碳排放的经济驱动因子, ∆C tot表示环境的直接压力因子.根据上述分析与DPSIR框架的原理,本文在分解模型的基础上构建了如下脱钩努力模型:D t=-∆F/∆P (17) 式中:D t表示碳排放的总脱钩效应.当D t≥1时,表示强脱钩效应;当0<D t<1时,表示弱脱钩效应;当D t≤1时表示未脱钩效应.对脱钩努力模型进一步分解得到各影响因素的脱钩效应:D t=∆C tot-∆C X1=(∆C X2+∆C X3+∆C X4+∆C X5+∆C X6+∆C X7+∆C X8+∆C X9+∆C X10)/∆P (18) =D X2+D X3+D X4+D X5+D X6+D X7+D X8+D X9+D X10式中:D X2、D X3、D X4、D X5、D X6、D X7、D X8、D X9与D X10分别表示产出碳强度、能源消费规模、能源碳强度、人口规模、人均碳排放、技术进步、技术进步碳强度、人均增加值与能源强度的脱钩效应.2 实证结果及分析2.1 工业碳排放的驱动因素分析2.1.1工业碳排放驱动因素的阶段性分析本文基于GDIM方法,利用R语言对2000~2016年中国工业碳排放的驱动因素进行分解,得出产出规模效应(GDP),能源消费规模效应(E),人口规模效应(P),技术进步效应(T),产出碳强度效应(CO2/GDP),能源消费碳强度效应(CO2/E),人均碳排放效应(CO2/P),技术进步碳强度效应(CO2/T),人均增加值效应(GDP/P),能源强度效应(E/GDP)和总效应(CO2).为了便于分析,将研究时间2000~2016年划分为3个阶段:2000~2005年、2005~2010年与2010~2016年,根据公式(10)和(15)计算得出因素分解结果,如图1所示.通过图1可以看出,2000~2016年,产出规模效应、能源消费规模效应、人口规模效应、技术进步效应和人均碳排放效应对工业碳排放变化起正向驱动作用,产出碳强度效应、技术进步碳强度效应、人均增加值效应和能源强度效应起负向驱动作用,能源消费碳强度效应的正负驱动作用均有出现.在工业碳排放变化的正向驱动因素中,产出规模的驱动效应从2000~2005年的3.96亿t增加到2005~2010年的6.84亿t,再减少到2010~2016年的6.03亿t,其驱动作用在后2个时间段内均是最强的,这意味着中国目前经济增长方式对能源需求的刚性较大,如果此时实行强制性减排政策势必会以牺牲工业经济发展为代价.能源消费规模的正向驱动作用不断减弱,由2000~2005年的3.63亿t降低到2005~2010年的2.88亿t再到2010~2016年的1.12亿t,分别下降了20.78%与61.14%,主要是由于中国在“十一五”规划中首次提出“节能减排”作为约束性指标,赋予节能减排重大战略决策地位,以及在“十二五”时期由于工业化进程加快和消费结构升级,中国经济发展面临的能源消费瓶颈约束更加突出,中国政府提出了加快转变能源发展方式、合理控制能源消费总量的发展战略,工业部门也相应地制定了节能减排措施,减少工业能源消费.人口规模效应的正向驱动作用最弱,其原因可能在于中国人口规模不断扩大以及城市化进程加快,带动工业等行业的经济发展,增加能源消费,导致工业碳排放增加.技术进步效应对工业碳排放起正向驱动作用,这主要是由于技术进步减少碳排放的程度尚不足以抵消技术进步推动经济增长带来的碳排放增加,最终导致碳排放量的增加.这一结论与申萌[30]、金培振[31]的研究结论基本一致.因此,为了实现经济增长与碳排放减少的双重目标,未来中国工业部门应加快工业技术升级,鼓励高新技术产业发展,引进以节能减排为导向的低碳技术,同时加大力度降低技术进步碳强度.人均碳排放效应对工业碳排放变化起正向驱动作用,但其驱动作用有较大的波动,从2000~2005年的3.66亿t增加到2005~2010年的3.62亿t,然后迅速降至2010~2016年的0.58亿t,较2005~2010年相比下降了83.93%.这主要是由于2011年中国政府在“十二五”规划纲要中明确提出低碳目标,同时不断增强对节能减排的重视程度,逐渐完善节能减排激励约束机制,低碳概念深入民心,全民节能减排意识不断提高,从而导致人均碳排放效应的正向驱动作用减弱.在工业碳排放变化的负向驱动因素中,产出碳强度效应的促降作用最强,且其作用逐渐增强,从2000~2005年的0.22亿t增加到2005~2010年1.94亿t再到2010~2016年的3.59亿t,这可归因于中国政府在十一五时期做出承诺,争取到2020年实现8期马晓君等：中国工业碳排放的因素分解与脱钩效应 3553碳强度降低40%~45%的目标,而在2017年中国碳强度比2005年下降约46%,已经超额完成2020年碳强度目标.因此,随着碳生产率的提高与工业低碳型经济发展模式,预计未来产出碳强度效应的驱动作用将进一步增强.技术进步碳强度效应的负向驱动作用仅次于产出碳强度效应,由从2000~2005年的1.43亿t 减少到2005~2010年1.03亿t,再迅速增至2010~2016年的2.48亿t,增长幅度最大,为139%,这主要是随着应对气候变化措施的落实,技术进步将更多地偏向于节能减排,加大减排技术的研发与创新投入,从而引导技术进步朝着有利于资源节约、环境保护及其与社会、经济、环境3E 系统之间的良性循环方向协调发展,技术进步对减排的影响也逐渐凸显,因此技术进步碳强度效应对二氧化碳减少的影响效应相对更大.人均增加值效应驱动工业碳排放减少,这个结果看似不符合常理.-40000-20000020000400006000080000C O ₂/G D EC O ₂PC O ₂/P T C O ₂/T GD P /P()G D PC O 2/G D PC O2/E C O2TC O 2/TE /G D P8 6 4 20 -2 -4碳排放(亿t )-40000-200000200004000060000800001000001200001400002000~20052005~20102010~2016碳排碳(万t )14 12 10 8 6 4 20 -2 -4碳排放(亿t )图1 工业碳排放变化的阶段性分解结果Fig.1 Staged factor decomposition results of industrial carbonemissionsVaninsky [9]指出人均增加值是一个相对量指标,是两个绝对量指标工业增加值与人口规模之比,这两个指标的变化将会影响它们各自的碳化,而这种碳化很可能是不同步的;其次是工业人均增加值与其他若干个指标相关联,通过式(8)~(13)的计算作用于所有指标,同时以这种方式将其自身变化分配到其他指标中,而在计算对碳排放变化的影响中,只有其自身变化的一部分被计入在内,其余部分被计入到其他指标的影响中.因此,人均增加值的这种互联性质使得其可能表现为负向驱动作用.人均增加值的促降作用暗示着人们福利的动力滞后于国家工业经济的发展.在2000~2005年与2005~2010年两个时间段内,能源强度效应的作用最弱,仅占1.1%,但在2010~2016年已增加到0.35亿t,相当于2000~2005年的17.5倍,这是由于中国首次在“十一五”规划中明确提出“能源强度”这一约束指标,并在不同时期制定了能源强度下降目标,促使工业企业转型,提高能源利用效率,减排效果显著,可以预期在未来一段时间内降低能源强度是节能减排的重要举措.能源消费碳强度效应的驱动作用是双向的,在2005~2010年增加碳排放0.20亿t,在2000~2005年和2010~2016年促使碳排放减少0.42亿t 和0.33亿t.表明在2005~2010年中国再次出现重工业化倾向与粗放型经济增长,而在2010~2016年中国能源结构低碳化调整,同时提出能源结构低碳目标,到2020年,非化石能源占一次能源消费比重达到15%,天然气比重达到10%以上,煤炭消费比重控制在62%以内,石油比重为剩下的13%.因此,调整能源结构、降低能源消费碳强度对工业实现节能减排目标至关重要. 2.1.2 工业碳排放驱动因素的累积贡献分析为了更加全面地分析各驱动因素对工业碳排放变化的动态影响,本文以2000年为基期,计算了各驱动因素的累积贡献值,结果如图2所示.由图2可知,2000~2014年工业碳排放量不断增加,但增速减缓,2014年是碳排放量的极大值点,为29.96亿t ,年均增长率为32.66%,而在2014年后开始出现下降的趋势,2015年与2016年碳排放累积量分别下降了1.8%和4.4%.这说明节能减排政策卓有成效,其主要由于中国在“十二五”以来,淘汰落后产能、推广先进节能减排技术、实施减排技改项目、加大投资对太阳能、风能以及水电等清洁能源的开发、提高工业能源效率和能源利用率,在保持工业经济增长的情况下,减少能源消费和二氧化碳排放.如中国在2014年的可再生能源投资领先全球,895亿美元的规3554 中国环境科学 39卷模相当于全球清洁能源投资的三分之一.因此,加快工业经济低碳转型和能源低碳转型,加大低碳技术创新,落实节能减排政策,开发清洁能源,将是中国工业碳排放减少的关键举措.200200200200200200200200200200201201201201201201201图2 工业碳排放驱动因素的累积贡献Fig.2 Cumulative contribution of factors driving industrialcarbon emissions从各驱动因素的累积贡献可以看出,产出规模效应的驱动作用最强,占总贡献的51.64%,其次是技术进步效应,然后是能源消费规模效应与人均碳排放效应,再次是产出碳强度效应和技术进步碳强度效应.其中产出规模效应起正向驱动作用,从2001年的0.46亿t 增加到2016年的14.53亿t,年均增长率为25.88%;技术进步效应促进工业碳排放增加,但其边际驱动增量递减, 2001~2016年的年均增长率为23.43%;能源消费规模效应与人均碳排放效应同样对工业碳排放变化起正向驱动作用,促进碳排放增加,并且两者的增长趋势相同,年均增长率分别为24.53%和28.01%.在碳排放负向驱动作用中,产出碳强度效应和技术进步碳强度效应是促进碳排放减少的关键因素,产出碳强度效应的驱动作用在2002~ 2005年明显下降,年均增长率为43.24%,于2005年之后开始稳步增长,年均增长率为29.34%;技术进步碳强度效应的促降作用逐渐增强,年均增长率为20.02%.人口规模的促增作用和人均增加值的负向驱动作用均不显著,分别引致碳排放累积变化0.73亿t 与0.70亿t;能源消费碳强度效应的负向驱动作用起伏波动,2007年为累积碳排放最多的转折点,为0.60亿t,自2015年后开始大幅度回升,2016年累积碳排放0.47亿t 是2015年的2.09倍;能源强度效应的负向驱动作用相对最弱,至2016年累积减少碳排放0.15亿t,约占碳排放累积总量的1%,这主要是由于中国能源结构单一以及可替代的低碳型能源发展缓慢.以上分析结果表明,中国通过调整能源结构、降低产出碳排放强度和技术进步碳强度、提高经济增长质量以及降低能源强度等方式落实节能减排政策卓有成效,但远未达到预期的减排目标,说明中国工业部门碳减排之路任重道远.由于中国是发展中国家,把发展作为执政兴国的第一要务,目前正处于工业化、城镇化快速发展阶段,能源消耗巨大,如果实施以牺牲经济增长为代价的强制减排措施并不符合中国当前的国情.因此,未来中国应加快推动经济低碳转型和能源低碳转型,就工业而言,其具体的碳减排措施应着重于调整能源消费结构、降低能源强度、加大低碳技术创新与推广应用、提高能源利用效率、开发与使用清洁能源等,争取早日实现中国工业碳减排的长远目标.2.2 工业碳排放的脱钩效应分析通过构建脱钩努力模型分析工业经济增长与减排双赢的实际情况以及中国政府落实减排政策的实际效果,如表1所示.中国工业碳排放的脱钩效应呈现出“未脱钩~弱脱钩~强脱钩”的阶段性特点.其中2000~2011年表现为未脱钩效应,2011~ 2014年表现为弱脱钩效应,2014~2016年表现为强脱钩效应. 2.2.1 未脱钩效应分析 2000~2011年工业碳排放表现未脱钩效应,而这种效应呈先减弱后增强再减弱再增强的“W”型阶梯增长.2000~2004年未脱钩效应逐年下降,2004~2005年后未脱钩效应不断增长,而在2008~2009年未脱钩效应开始突然下降,在2009~2010年后未脱钩效应又回弹为逐年增强,出现这种现象的原因可能在于:2000~2004年中国经济增长的方式还处于由粗放低效型向集约高效型转变的初级阶段,经济增长的同时必定会消耗能源排放二氧化碳,而工业经济增长的方式又多是“高能耗、高污染、低效率”的粗放型增长,因此会导致碳排放的增加;2004年以后国家开始关注经济增长所带来的负面效应,出台了多项政策法规,如2004年和2005年出台的《节能中长期专项规划》与《可再生能源法》,以及2006年首次提出建设“资源节约型和环境友好型”社会,这些法规的实施促使工业碳排放的减少,引致未脱钩效应不断上升;从脱钩努力指数。

journal of cleaner production双重差分的文章

journal of cleaner production双重差分的文章摘要：一、引言1.研究背景2.研究目的3.研究方法二、文献综述1.清洁生产研究现状2.双重差分法应用概述三、研究框架1.研究对象2.研究变量3.数据来源四、实证分析1.数据处理2.模型设定3.结果分析五、结果讨论1.清洁生产政策对双重差分的影响2.行业特征对双重差分的影响3.政策实施效果的异质性分析六、结论与政策建议1.研究结论2.政策建议3.研究局限与展望正文：一、引言随着环境污染问题日益严重，清洁生产作为一种绿色发展战略，已成为我国转变经济发展方式、提高生态文明水平的重要途径。

近年来，学术界对清洁生产政策效果的研究不断深入，其中双重差分法作为一种有效的因果关系识别方法，被广泛应用于评估政策干预效果。

本文通过运用双重差分法，研究我国清洁生产政策对行业绩效的影响，旨在为政策制定者和企业提供有益的参考。

二、文献综述1.清洁生产研究现状清洁生产主要包括生产过程的绿色化改造、产品设计、能源与环境管理等方面。

现有研究表明，清洁生产政策对企业减排具有显著的促进作用，但对其经济效益可能产生一定影响。

因此，在实施清洁生产政策时，如何在保证环境效益的同时提高经济效益，是亟待解决的问题。

2.双重差分法应用概述双重差分法（DID，Difference-in-Differences）是一种基于自然实验的因果关系识别方法，通过对比实施政策前后的处理组与对照组的平均结果变化，评估政策干预效果。

近年来，该方法在我国政策评估领域得到了广泛应用，如环保税、碳排放权交易等。

三、研究框架1.研究对象本文以我国某行业企业为研究对象，纳入清洁生产政策实施前后的数据进行分析。

2.研究变量（1）因变量：企业绩效，采用企业产值、利润等指标衡量。

（2）自变量：清洁生产政策，采用政策实施与否表示。

（3）控制变量：企业规模、行业特征、地区差异等。

3.数据来源数据来源于国家统计局、生态环境部等官方发布的统计数据和企业年报。

推动电器产业可持续发展的有力工具——生命周期评价原理、方法及软件

张
磊赵新（１合肥工业大学合肥
Hale Waihona Puke ２００３０９２中国电器科学研究院广州
摘要：本文主要从生命周期评价的定义和概念、起源与发展、技术框架、评价指标和生命周期评价软件等方面分别介绍了生命周期评价这一环境管理工具。关键词：生命周期评价；清单分析：环境影响指标
与电器相关的各国法律法规中最具影响力的是欧盟的三大指令：
ＷＥＥＥ、ＲｏＨＳ、ＥＰ。ｒ
为了满足各进口国的相关法律法规要求，就需要量化其产品在各个方面对环境产生的影响。生命周期评价作为目前被广泛应用的环境管理工具，它能够量化电器产品在其生命周期过
能源利用效率。到了９年代，Ｏ在美国 “ 环境毒理学和化学学会”
（ＥＡＣ）和欧洲 “ ＳＴ生命周期评价开发促进会 ” （ＰＬＳＯＤ）大力推动下，生命周期评价方法在全球范围内得到较大规模应用。ＳＴＥＡＣ于１９９０年首次提出 “ 生命周期评价”的概念，从而统一了国际上的生命周期评价研究。ＩＯ于１９Ｓ９３年６月成立
目前，全球范围的电器生产企业和废旧电器处理企业在电
成的环境影响，评估和实施相应的改善环境表现的机会【。ｌｊ生命周期评价的过程是：①识别和量化整个生命周期过程中物质和能量的消耗以及排放到环境中的物质；②评估这些消耗和排放对环境产生的影响；③识别和评价减少这些环境影响的可能性。这一过程不仅需要了解整个生产、使用和末端处理等过程的材料和能源需求量及向环境中的排放量，还要对这些材料和能源消耗及排放量所造成的环境影响进行评估，并根据评估结果给出改善的可能性与方法。生命周期评价注重研究产品或系统在生态健康、人类健康和资源消耗等领域的环境影响。

扩散模拟方法[发明专利]

专利名称：扩散模拟方法专利类型：发明专利
发明人：熊代成孝
申请号：CN98121465.7申请日：19981030
公开号：CN1216377A 公开日：
19990512
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：对于每个网点,利用总的杂质浓度来求解用于确定电活性杂质浓度的方程,以便近似地确定电活性杂质浓度,上述总的杂质浓度是在刚过去的时间点上求解扩散方程的结果。

确定每个网点的电活性杂质浓度的近似值与在刚过的时间点的总杂质浓度之间的比值。

通过对每条网格支线的相对端的网点上的值进行内插,来确定这比值。

求解包括作为变量的总杂质浓度的、应用了有效扩散常数的扩散方程,以便确定当前分析时间点的总杂质浓度。

申请人：日本电气株式会社
地址：日本东京都
国籍：JP
代理机构：中国专利代理(香港)有限公司
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波特假设检验——基于中国省级工业面板数据的实证研究

浙江理工大学硕士学位论文目录摘’要……………………………………………………………．……………ｌＡｂｓｔｒａｃｔ…………………．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．…………．…．．．．．．．．…．………．．．．．．．．．ＩＩＩ目录………………………………………………………………………………………………．．Ｖ１绪论………………………………………………………………………………………………．１１．１研究背景………………………………………………………………………………．．１１．２研究目标………………………………………………………………………………．１１．３研究内容、方法与技术路线……………………………………………………………ｌＪ．３。

１研究内容…………………………………………………………………………一ｌ１．３．２研究方法…………………………………………………………………………一２１．３３技术路线…………………………………………………………………………一２１．４可能的创新之处………………………………………………………………………．．３２文献综述……………………………………………………………………５２．１支持波特假设的文献综述………………………………………………………………６２．２反对波特假设的文献综述………………………………………………．．ｊ……ｊ……．．７２．３对中国波特假设的相关研究……………………………………………………………．８２．４相关文献评述…………………………………………………………………………一９２．４．１环境管制难以测度…………………………………………………………………９２．４．２测量偏差…………………………………………………………………………一９２．４＇３研究角度局限……………………………………………………………………．１０３理论框架…………………………………………………………………。

ISMI半导体行业关键环境绩效指标研讨(英文)

ISMI半导体行业关键环境绩效指标研讨（英文）Title: Key Environmental Performance Indicators Discussion in the ISMI Semiconductor IndustryIntroduction:The semiconductor industry plays a crucial role in driving technological advancements across various sectors. With the rapid growth and expansion of this industry, it becomes imperative to examine and monitor its environmental performance. Key environmental performance indicators (KEPIs) serve as essential metrics for evaluating the industry's sustainability and reducing its ecological footprint. This article discusses the importance of KEPIs in the ISMI semiconductor industry and explores some specific indicators and their implications.Importance of KEPIs:1. Environmental Impact Assessment: KEPIs enable the measurement and evaluation of the industry's impact on the environment. By identifying areas with high environmental risks, companies can develop effective strategies to minimize ecological damage.2. Compliance with Regulations: Employing KEPIs ensures that the semiconductor industry complies with environmental regulations and standards, reducing the risk of non-compliance penalties. It also promotes responsible business practices by encouraging companies to exceed regulatory requirements.3. Reputation Management: Public perception and trust are critical for the long-term success and growth of any industry. Effectivelymanaging environmental performance can enhance an organization's reputation, attracting potential investors, customers, and talents.Key Environmental Performance Indicators in the ISMI Semiconductor Industry:1. Energy Consumption: Semiconductor manufacturing processes are energy-intensive. Monitoring and reducing energy consumption is vital for minimizing the industry's carbon footprint. KEPIs related to energy consumption include kilowatt-hours per wafer produced or per unit of revenue.2. Water Usage: Water scarcity is a global concern. Semiconductor manufacturing requires significant amounts of water for cooling, cleaning, and chemical mixing. Measuring water usage and implementing water conservation initiatives are crucial KEPIs.3. Greenhouse Gas Emissions: The semiconductor industry must monitor and reduce greenhouse gas emissions. KEPIs such as carbon dioxide equivalent emissions per unit revenue can provide insights into the industry's progress in mitigating climate change.4. Waste Generation: Semiconductor manufacturing generates various types of waste, including hazardous materials. Tracking and reducing waste production through KEPIs, like waste generated per unit of product output, is vital for sustainable operations.5. Chemical Management: Semiconductor manufacturing involves the use of numerous chemicals. KEPIs related to chemicalmanagement can include the reduction of hazardous chemicals, proper waste management, and compliance with chemical regulations.6. Supply Chain Management: The sustainable practices of the semiconductor industry extend beyond the manufacturing stage. KEPIs related to supply chain management can include measures to ensure responsible sourcing of materials, reduced transportation emissions, and ethical labor practices.Implications and Future Outlook:Implementing KEPIs in the ISMI semiconductor industry can result in several benefits. Companies can identify opportunities for resource efficiency, cost reduction, and innovation. It also allows benchmarking and performance comparisons among industry peers which can drive healthy competition.Furthermore, the adoption of KEPIs can lead to increased transparency. Investors and stakeholders can make informed decisions based on a company's environmental performance, promoting sustainability as a business priority.Moving forward, the ISMI semiconductor industry will continue to face environmental challenges. KEPIs should evolve to include emerging concerns such as electronic waste management, circular economy practices, and overall lifecycle assessments of semiconductor products.Conclusion:The adoption of KEPIs in the ISMI semiconductor industry iscrucial for promoting environmental responsibility and achieving long-term sustainable growth. By monitoring and improving key environmental performance indicators, the industry can minimize its ecological footprint and become a leader in sustainable manufacturing practices. The continuous measurement and evaluation of these indicators will facilitate a more sustainable future for the semiconductor industry as a whole.Continued:In addition to the key environmental performance indicators (KEPIs) discussed earlier, there are several other aspects of sustainability that are important to consider in the ISMI semiconductor industry. These include:1. Toxic Chemicals: The semiconductor industry often uses chemicals that are harmful to human health and the environment, such as solvents, acids, and heavy metals. KEPIs related to toxic chemicals can track the reduction and elimination of hazardous substances, the implementation of safer alternatives, and the proper handling and disposal of chemicals. Implementing green chemistry practices and promoting the use of environmentally friendly materials can also contribute to reducing the industry's impact.2. Emissions to Air and Water: Monitoring and reducing air and water emissions is critical to protecting the environment and human health. The semiconductor industry should track and control emissions of volatile organic compounds (VOCs), hazardous air pollutants (HAPs), and other contaminants released during manufacturing processes. KEPIs related to emissions can include the amount of pollutants generated per unit output, compliance with air and water quality regulations, and theimplementation of emission control technologies.3. Energy Efficiency: In addition to tracking overall energy consumption, KEPIs should focus on energy efficiency in the semiconductor manufacturing process. This involves identifying energy-intensive parts of the production cycle and implementing measures to optimize energy use. KEPIs related to energy efficiency can include energy intensity ratios, energy consumption per process step, and the adoption of energy-saving technologies and practices.4. Renewable Energy: As the demand for semiconductors continues to grow, the industry must shift towards renewable energy sources to mitigate its greenhouse gas emissions. KEPIs related to renewable energy can include the percentage of renewable energy used in manufacturing facilities, the implementation of onsite renewable energy generation, and the purchase of renewable energy credits. Collaboration with renewable energy providers and investing in renewable energy infrastructure can help the industry transition to cleaner energy sources.5. Product Life Cycle: The sustainability of the semiconductor industry extends beyond the manufacturing stage. KEPIs should consider the entire product life cycle, including the design, use, and end-of-life stages. This can involve measuring the energy efficiency and environmental impact of semiconductor products, implementing strategies for product reuse and recycling, and reducing electronic waste generation. KEPIs related to the product life cycle can provide insights into the industry's progress inadopting circular economy principles and reducing its overall environmental footprint.As the ISMI semiconductor industry continues to grow and evolve, it is crucial for companies to regularly review and update their KEPIs to address emerging environmental concerns. This includes staying up to date with new regulations, technologies, and best practices in sustainability. Collaboration and knowledge-sharing among industry peers, stakeholders, and government entities can also help drive the development and implementation of relevant KEPIs.It is important to note that KEPIs should not be viewed as standalone measures but rather as part of a comprehensive sustainability strategy. Companies should use KEPIs as a tool for continuous improvement, setting ambitious targets and regularly monitoring progress towards achieving them. Open and transparent reporting of KEPIs can also help build trust and accountability within the industry, as well as foster collaboration and knowledge-sharing on sustainability practices.By incorporating KEPIs into their operations, the ISMI semiconductor industry can play a significant role in addressing global environmental challenges. Through their efforts to reduce energy consumption, water usage, greenhouse gas emissions, and waste generation, semiconductor companies can demonstrate their commitment to sustainability and contribute to a greener and more sustainable future.。

国内外常用的空气质量模式介绍

国内外常用的空气质量模式介绍空气质量模型是环境科学研究的重要工具，主要用于研究大气污染的源、特征、浓度及特定地域的时空分布特征。

由于近年来全球环境污染日益严重，因此，空气质量模式受到人们日益关注，国内外专家对空气质量模型也不断进行改进和完善。

本文就介绍目前国内外常用的空气质量模型。

一、中国本土空气质量模式中国现有环境空气质量模型主要有等离子体质量模型PEIPM、空气化学-大气环境模型CMAQ、混合大气大气模型COMPAS、墨西哥城模式 MEPHISTO、地表气象模式WRF、多污染物传输模型CALPUFF、空气和气象模式CMAQ/MM5、苏南省空气质量模型SAS（苏州）和中国空气质量模型MASS（上海）等。

其中，PEIPM是中国最常用的空气质量模型，主要用于研究大气污染的源、浓度及其时空分布特征。

该模型采用了两种不同类型的污染源发生模型，能够有效地模拟和评估大气污染物的时空分布特征，计算出单位时间内温室气体、有机物和重金属污染物等质量浓度，已被用于大气污染综合评价及空气污染物排放源调查等研究。

二、国外常用空气质量模式国外最常用的空气质量模型有EMEP/EEA空气质量模型、MOTIF空气质量模型、SCIPUFF空气质量模型。

其中，EMEP/EEA空气质量模型是指欧洲大陆环境计量模式（EMEP）与欧洲环境署（EEA）所合作开发的空气质量模型，主要用于测试有毒污染物的跨越边界的特征，从而帮助政策制定者做出明智的决策。

MOTIF是由中国科学院大气物理研究所和捷克科学院合作开发的空气质量模型，主要用于定量评估大气污染的源、特征、浓度及其时空分布特征。

而SCIPUFF是一款专为模拟大气被污染而设计的空气质量模型，主要用于研究空气污染物的实时变化趋势，是模拟大气污染物排放和传输过程的重要工具。

三、结论随着人们对空气质量的重视，空气质量模型的应用也越来越广泛，国内外都有大量的空气质量模式，其中，中国本土的空气质量模式主要有PEIPM、CMAQ、COMPAS、MEPHISTO、WRF等，国外常用的空气质量模型有EMEP/EEA、MOTIF、SCIPUFF等，它们来不断改进和完善，为全球环境污染提供重要参考依据。

介绍一种评价实验室质量水平的工具的研究报告

介绍一种评价实验室质量水平的工具的研究报告实验室质量水平是评估一个实验室优劣的常用指标。

不仅在科学研究中，实验室在工业、医学和教育等各种领域都扮演着至关重要的角色。

因此，一个准确且可靠的工具来评价实验室质量水平对于保证实验室工作的安全和高效具有关键作用。

本文介绍一种评价实验室质量水平的工具-实验室管理成本法（LMC）的研究报告。

实验室管理成本法是一种基于经济学思想的评估实验室质量水平的方法。

它建立在总成本理论的基础上，既考虑了直接成本，又考虑了间接成本，并且能够将这些成本与实验室的各种因素进行关联。

因此，它在评估实验室的常规运作、质量管控和改进方案等方面都非常有效。

本研究的主要目的是利用实验室管理成本法评估实验室质量水平，并进一步探索如何应用该方法来改进实验室的日常管理和运作。

研究选取了四个具有代表性的实验室作为样本，其中两个实验室来自高等院校，一个实验室来自医学机构，另一个实验室则来自工业生产企业。

其中，两个实验室设备相对简单，另外两个实验室拥有大量高价值设备。

研究采用问卷调查、专家访谈和文献分析等多种方式收集数据。

在实验室管理成本法中，直接成本包括人力成本、实验室设备成本、耗材和试剂成本，而间接成本则包括设备维修、保养和更新成本、环境卫生和清洁成本等方面。

经过对所有数据的收集和处理，我们对四个样本实验室进行了计算，并得出了各个实验室的具体成本分布情况和质量水平。

研究结果表明，实验室管理成本法是一种有效的评估实验室质量水平的工具。

通过统计和分析实验室的各种成本，我们可以更全面、更客观地评估实验室的整体水平，为实验室的运作和管理提供有力的支持。

具体而言，该方法能够帮助实验室管理人员更好地管理设备、控制开支、改进实验室的操作流程和提高员工效率。

此外，该研究还提出了实验室管理成本法的不足和改进方案。

例如，我们发现现有方法未考虑实验室的质量评估和评估结果的实际应用问题，但这些问题对实验室的运作和管理至关重要。

贸易收支弹性理论静态和动态影响实证研究——基于我国主要贸易伙伴国整体的数据

作者：赵颖岚邓知博
作者机构：四川大学,成都610065
出版物刊名：经济问题探索
页码： 145-151页
年卷期： 2015年第4期
主题词：贸易收支实际汇率 J曲线效应静态影响动态影响
摘要：基于我国和8个最主要贸易伙伴国数据,构造新的外国实际有效汇率指数和外国国民收入,估计了进口和出口商品模型。

JJ协整表明,马歇尔-勒纳条件成立,实际汇率升值会减少贸易收支差额。

脉冲响应图表明,我国进口存在J曲线效应,而出口并不存在。

动态影响分析表明,实际汇率升值大多会减少出口和进口,对出口的影响更大,对贸易收支差额的总影响也为负。

实证结果对我国贸易收支差额的预测与实际情况相吻合。

我们应该增加国内最终私人消费需求,让人民币持续渐进地升值,加大产业结构的调整,转变出口商品的结构,以平衡贸易收支。

产出测量定义

产出测量定义
产出的测量包括数量测量、质量测量以及混合测量等进行全面梳理，以期在“双一流”建设的背景下，探讨科学有效的学术产出测量体系，对首都高校师资队伍绩效评价提出建议。

质量测量包括同行评议以及引文分析。

同行评议指若干专家对一位学者的产出的评价。

但同行评议也存在两点不足：一是同行评议易受到被评议人个人魅力及学者所在工作单位的声望所影响。

二是同行评议结果往往与学者的发表数量存在显著相关性，而不同评议人对不同类型发表的心理权重难以把握。

即使是同类产出，评议人对其发表内容的心理权重也不同，以发表期刊为例，有些评议人侧重被评议人对知识的应用，而有些侧重被评议人的创新研究。

相比同行评议，引文测量受到更多学者的关注。

引文分析能较好地反映学者的研究认可，一位学者的文章引用次数越多，表明他为学术界贡献了越多的思想、概念、发现与方法。

但是引文测量同时存在多处不足：一是不同学科的引用情况不同。

学科部落的规模、生产周期等因素都将影响一篇文章的引用情况。

环境规制强度和生产技术进步

等：环境规制强度和生产技术进步
的努力更多，任务也更艰巨。 “双赢 ” 那么，在环境规制和企业竞争力之间能实现吗？ ① 学者们基于不同的前提假设、分析方法、研究样本和变量构造得到了并不一致的结论。从静态的角度来看，环境规制和企业竞争力之间 “两难 ” 存在着格局，即在实现一个目标的同时，需要以另一个目标为代价。因为在假设技术、资源配置和消费者需求固定的前提下，企业已经做出最优选择，环境规制的引入只会增加企业的成本负 1981 ； Gollop ＆ Roberts ， 1983 ； Gray ，担，从而削弱被规制企业的创新能力和国际竞争力（ Dension ， 1987 ）。但是， “双赢 ” 从动态的角度来看，环境规制和企业竞争力之间则具备实现格局的现实可能 1995 ）就曾指出合理的环境规制能够刺激被规制企业在变动约束条件下，性。 Porter et al. （ 1991 ，进 “创新补偿 ” 一步优化资源配置效率和改进技术水平，刺激出企业的效应，从而在部分乃至全部抵 “遵循成本 ” 消企业的同时，还能提高它的生产率和国际竞争力。 “双赢 ” “创新补偿 ” 可见，实现环境规制和企业竞争力、经济增长之间的关键在于效应的大小，准确地说，很大程度上取决于环境规制能否促进企业的生产技术进步。目前，现有文献主要集中于 1995 ； Dean et al. ， 2000 ； Shadbegian et al. ，验证环境规制对企业生产率和成本的影响（ Jaffe et al. ， 2005 ；王兵等， 2008 ； Fleishman et al. ， 2009 ；张成等 ② ， 2010 ）；或者集中于验证环境规制对总体创新（即生产技术创新和治污技术创新的综合）和治污技术创新的影响（ Lanjouw ＆ Mody ， 1996 ； Jaffe ＆ 1997 ； Brunnermeier ＆ Cohen ， 2003 ； Hamamoto ， 2006 ； Toshi ＆ Sugino ， 2007 ；赵红， 2007 ；李强、 Palmer ，