摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-40页 |
1.1 选题的背景 | 第12-36页 |
1.1.1 国际主要国家和地区低碳发展现状 | 第13-32页 |
1.1.2 国内低碳能源发展现状 | 第32-36页 |
1.2 选题的目的和意义 | 第36-37页 |
1.3 本研究的主要工作内容 | 第37-40页 |
第2章 低碳能源政策研究有关方法分析 | 第40-60页 |
2.1 偏重经济的定性研究 | 第40-48页 |
2.1.1 环境库兹涅茨曲线方法 | 第41-42页 |
2.1.2 结构分解分析方法(SDA)的发展 | 第42-46页 |
2.1.3 低碳的可再生能源规划研究 | 第46-48页 |
2.2 能源经济综合模型的方法 | 第48-59页 |
2.2.1 自顶向下的模型 | 第50-53页 |
2.2.2 自底向上的模型 | 第53-59页 |
2.3 本章小结 | 第59-60页 |
第3章 IPAC-BEIJING 模型的构建和实现 | 第60-74页 |
3.1 模型建立的主要思路 | 第60-62页 |
3.1.1 IPAC 模型开发框架 | 第61-62页 |
3.1.2 代数建模(GAMS)系统 | 第62页 |
3.2 IPAC-BEIJING 模型的构建 | 第62-70页 |
3.2.1 模型的目标函数 | 第64-66页 |
3.2.2 模型的技术演进约束 | 第66-68页 |
3.2.3 模型的误差修正及敏感性分析 | 第68-70页 |
3.3 IPAC-BEIJING 模型的实现 | 第70-73页 |
3.3.1 主要开发工具介绍 | 第70-71页 |
3.3.2 模型的实现 | 第71-73页 |
3.4 本章小结 | 第73-74页 |
第4章 北京市低碳能源技术进步分析及数据库的建立 | 第74-106页 |
4.1 模型中的低碳技术 | 第74-91页 |
4.1.1 CO2捕集与封存技术 | 第74-77页 |
4.1.2 可再生能源利用技术 | 第77-86页 |
4.1.3 智能电网 | 第86-88页 |
4.1.4 新能源汽车 | 第88-91页 |
4.2 北京低碳能源数据库 | 第91-94页 |
4.2.1 数据库的数据表 | 第91页 |
4.2.2 数据库的结构与实现 | 第91-94页 |
4.3 数据库中的低碳能源工程案例 | 第94-104页 |
4.3.1 A 公司纯电动汽车充电站项目 | 第94-98页 |
4.3.2 B 公司煤改天然气锅炉房项目 | 第98-101页 |
4.3.3 C 公司光伏电站项目 | 第101-104页 |
4.4 本章小结 | 第104-106页 |
第5章 情景的制定和分析 | 第106-138页 |
5.1 情景分析的理性预期方法 | 第106-110页 |
5.1.1 理性情景分析的理论基础 | 第106-108页 |
5.1.2 情景分析的步骤 | 第108-110页 |
5.2 北京市经济社会的现状分析 | 第110-122页 |
5.2.1 基本的经济社会现状 | 第110-119页 |
5.2.2 现状发展思路和指标 | 第119-122页 |
5.3 北京能源供需现状分析 | 第122-129页 |
5.3.1 能源供应 | 第122-125页 |
5.3.2 能源消费 | 第125-128页 |
5.3.3 能源发展目标 | 第128-129页 |
5.4 主要情景的设置 | 第129-136页 |
5.4.1 国际经验对北京的启示 | 第129-131页 |
5.4.2 宏观情景主要指标的设置 | 第131-134页 |
5.4.3 主要情景的描述 | 第134-136页 |
5.5 本章小结 | 第136-138页 |
第6章 模型的计算与结果 | 第138-146页 |
6.1 IPAC –BEIJING 模型的运算 | 第138-140页 |
6.2 模型计算结果及分析 | 第140-145页 |
6.2.1 不同情景下能源消费总量和结构 | 第140-143页 |
6.2.2 不同情景下温室气体排放结果 | 第143-145页 |
6.2.3 不同情景政策的边际成本 | 第145页 |
6.3 本章小结 | 第145-146页 |
结论及政策建议 | 第146-152页 |
参考文献 | 第152-158页 |
攻读博士学位期间所发表的学术论文 | 第158-160页 |
致谢 | 第160页 |