亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Robust optimization-based dynamic power generation mix evolution under the carbon-neutral target

碳中和 碳排放税 发电 温室气体 环境经济学 化石燃料 能量转换 风力发电 自然资源经济学 全球变暖 持续性 气候变化 环境科学 经济 功率(物理) 工程类 生态学 废物管理 物理 病理 电气工程 替代医学 生物 医学 量子力学 灵丹妙药
作者
Youzhong Zhang,Xingping Zhang,Liuhan Lan
出处
期刊:Resources Conservation and Recycling [Elsevier]
卷期号:178: 106103-106103 被引量:38
标识
DOI:10.1016/j.resconrec.2021.106103
摘要

A transition towards long-term sustainability in energy systems based on a low-carbon generation mix could mitigate growing global warming threats to human society. However, the optimal structure of future systems and potential transition paths are still open questions, especially for China's power generation sector dominated by fossil fuels. In this research, robust optimization-based dynamic generation expansion planning is proposed to describe the carbon-neutral transition path for China's power generation sector. The steps required to enable a realistic transition that prevents societal disruption, and the impact of pricing policies (i.e., carbon trading and tax) on neutrality are also discussed. Simulation results show that there exist multiple potential evolution paths for China's power generation system to reach carbon neutral. For the next decades-long journey, this radical transition will require steady but evolutionary changes. The low-share (under 10%) coal scheme is more likely a better option for the carbon-neutral transition of China's power generation sector. Under the low-coal scenario, the emissions peak would be seen by 2025 with around 4543 Mt (20% above the 2015 level) of CO2, and the milestone of neutrality would be reached in 2057. By 2060, wind and solar production could provide 63% of the electricity demand, and the share of non-fossil energy generation would approach 84%. The total cost of the low-coal plan is 14% lower than that under the 100% clean energy supply scenario.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
32秒前
32秒前
Fairy完成签到,获得积分10
39秒前
40秒前
1分钟前
1分钟前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
Hello应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
wyx发布了新的文献求助10
1分钟前
yzhilson完成签到 ,获得积分0
1分钟前
lyh0408完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
2分钟前
xzlijingjing完成签到 ,获得积分10
3分钟前
江枫渔火完成签到 ,获得积分10
3分钟前
奋进的熊完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
难过的踏歌完成签到,获得积分10
3分钟前
4分钟前
4分钟前
李爱国应助放假了万岁采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
烟花应助26采纳,获得10
4分钟前
4分钟前
4分钟前
26发布了新的文献求助10
4分钟前
4分钟前
26完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
YifanWang应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
5分钟前
5分钟前
5分钟前
6分钟前
高分求助中
Aerospace Standards Index - 2025 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Treatise on Geochemistry (Third edition) 1600
Clinical Microbiology Procedures Handbook, Multi-Volume, 5th Edition 1000
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 981
L-Arginine Encapsulated Mesoporous MCM-41 Nanoparticles: A Study on In Vitro Release as Well as Kinetics 500
流动的新传统主义与新生代农民工的劳动力再生产模式变迁 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5455008
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4562247
关于积分的说明 14284991
捐赠科研通 4486155
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2457255
邀请新用户注册赠送积分活动 1447868
关于科研通互助平台的介绍 1423094