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基于碳配额与交易的排放依赖型供应链低碳运营决策考量

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简介:
本文探讨了在排放依赖型供应链中,企业如何通过碳配额和交易机制做出有利于减少温室气体排放的运营决策。分析了不同策略对企业成本效益及环境影响的影响,并提出了优化建议。 在由排放依赖型产品制造商与碳排放权供应商构成的供应链系统中,除了受到政府对产品碳排放量限制的影响外,还必须考虑供应商关于碳排放权价格的变化因素。通过构建一个零供双方参与的Stackelberg博弈模型,可以找到它们相互作用时的Nash均衡解。在此基础上进一步探讨和分析了单位产品碳排放量以及政府规定的碳排放上限对最优策略及利润水平的影响关系。 研究结果显示:一方面,当考虑生产易逝品过程中产生的实际碳排放情况,并结合政府设定的限制条件后,零供双方依然存在提升各自利益的空间;另一方面,在这样的框架内,制造商需要有效控制产品的碳排放量以提高自身经济效益。同时,从政策角度来看,则要求政府部门合理确定碳排放上限值来促进整个系统的优化运行。 最终通过选取一组合理的参数进行数值模拟实验验证了所提出的模型及其策略的有效性。

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    本文探讨了在排放依赖型供应链中,企业如何通过碳配额和交易机制做出有利于减少温室气体排放的运营决策。分析了不同策略对企业成本效益及环境影响的影响,并提出了优化建议。 在由排放依赖型产品制造商与碳排放权供应商构成的供应链系统中,除了受到政府对产品碳排放量限制的影响外,还必须考虑供应商关于碳排放权价格的变化因素。通过构建一个零供双方参与的Stackelberg博弈模型,可以找到它们相互作用时的Nash均衡解。在此基础上进一步探讨和分析了单位产品碳排放量以及政府规定的碳排放上限对最优策略及利润水平的影响关系。 研究结果显示:一方面,当考虑生产易逝品过程中产生的实际碳排放情况,并结合政府设定的限制条件后,零供双方依然存在提升各自利益的空间;另一方面,在这样的框架内,制造商需要有效控制产品的碳排放量以提高自身经济效益。同时,从政策角度来看,则要求政府部门合理确定碳排放上限值来促进整个系统的优化运行。 最终通过选取一组合理的参数进行数值模拟实验验证了所提出的模型及其策略的有效性。
  • ARIMA-SVM模价格预测
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    本研究提出了一种结合ARIMA与SVM的混合模型来预测碳排放交易的价格。通过将时间序列分析和机器学习技术相融合,该模型能够有效捕捉数据中的长期趋势及短期波动,为政策制定者提供有力的数据支持。 为了帮助企业、投资者及市场监管部门优化碳排放市场的参与行为,需要对碳交易价格进行合理有效的预测。考虑到碳排放交易价格的时间序列同时具备线性和非线性特征,选择ARIMA-SVM融合模型应用于碳排放交易价格的预测中,并利用该模型的优势提高预测精度。 本段落使用了四种不同的方法——即ARIMA-SVM模型、ARIMA模型、SVM模型以及Db6-SVM模型来对湖北省内的碳排放交易价格进行8期的预测。通过计算这四个不同模型所得到结果的MSE值和MAE值,以确定每个模型的实际预测精度,并研究了ARIMA-SVM混合方法是否是准确有效的预测工具。 实证分析的结果显示:ARIMA-SVM模型在所有测试中均取得了最低的MSE值(0.1770),而在MAE指标上则仅次于Db6-SVM,以次低分的成绩表现优异。这些数据表明了ARIMA-SVM混合模型具有最高的预测精度,并且是一种有效的、高准确度的碳排放价格预测工具。 该方法不仅可以帮助碳交易市场的参与企业及投资者更好地把握市场价格波动的趋势,增强风险防范能力;同时也能为市场监管部门提供有效手段以防止市场过度波动。
  • 1960-2020年世界各国数据
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    本资料集涵盖了自1960年至2020年间全球各主要经济体的年度碳排放量及其参与的碳交易活动,提供详尽的历史数据分析。 该段文字描述了1960年至2020年间世界各个国家的碳交易数据,包括总排放和个人排放情况;特别提到了亚洲各国在这一时期的类似数据细节;还列举了同期内全球前二十大经济体的相关信息,并且分析了世界经济贸易与发展组织成员在此期间的碳交易状况及其个人和总体排放量。
  • 每日数据及分部门能源面板数据.zip
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    本资料包提供全球碳排放权和碳交易每日详细数据,以及各行业能源使用导致的碳排放面板数据,助力深入研究气候变化影响及减排策略。 碳排放权、碳交易日度数据及分部门数据、能源碳排放面板数据.zip
  • 2006-2019年各省强度数据.xlsx
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    这份Excel文件包含了中国各省份从2006年至2019年的年度二氧化碳排放总量和单位GDP排放强度的数据,为研究区域经济发展与减排策略提供了详实资料。 年份 省份 碳排放量(MT) GDP(万元) 碳排放强度(万吨/万元) 2006-2019 数据包括了从2006年至2019年的信息,涉及省份的碳排放量、GDP以及碳排放强度。
  • NSGA-Ⅱ优化BP神经网络建筑预测模.pdf
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    本文提出了一种结合NSGA-Ⅱ算法优化的BP神经网络模型,用于精准预测建筑领域的碳排放及碳减排量,为实现绿色建筑提供数据支持。 本段落探讨了一种基于NSGA-Ⅱ改进BP神经网络的建筑碳排放—碳减排预测模型。 主要知识点包括: 1. 建筑全生命周期产生的CO2排放量被称为建筑碳排放,涉及建材生产及运输阶段、建造与拆除过程以及运营期间能源消耗。 2. 通过技术手段或管理措施降低建筑物CO2释放量的过程称为建筑碳减排。其目标在于减少对环境的负面影响。 3. NSGA-II多目标遗传算法是一种优化工具,用于调整BP神经网络模型中的权重和阈值,在双目标条件下提高预测准确性,具体来说就是提升对于建筑领域内碳排放及减排效果的预判能力。 4. BP神经网络属于人工神经系统的一种形式,具备学习并模拟复杂非线性关系的能力。在此背景下被用来分析与预测建筑物相关联的碳排量及其减少情况。 5. 本段落提出的模型结合了NSGA-II算法对BP神经网进行了优化改进,旨在更准确地预测城市建筑中的碳排放趋势,并为实施有效的低碳策略提供科学依据。 6. 建筑碳排放-减排指标体系涵盖了建筑材料生产与运输、建造施工以及建筑物运行三个阶段的16个关键因素。 7. 多元线性回归法虽然能够建立数学模型进行预测,但在处理大量变量及存在多重共线性的数据时表现不佳。 8. 该研究提出的基于NSGA-II改进BP神经网络的城市建筑碳排放—减排预测模型为城市规划者提供了指导方案以实现更绿色、低碳的建筑设计与管理目标。 9. 绿色建筑是指通过采用环保材料和技术,旨在减少对环境影响的一种新型设计理念和实践方式。它强调可持续发展的重要性,并致力于推动社会向更加生态友好的方向转变。 10. 建筑能耗特指建筑物日常运营过程中消耗的各种能源类型,包括煤炭、电力、天然气以及可再生能源等。
  • 路径优化研究——MATLAB
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    本研究探讨了冷链配送中的低碳路径优化问题,并利用MATLAB软件进行建模和仿真分析,旨在提高物流效率的同时减少碳排放。 为了减少冷链物流运输中的高能耗和高碳排放问题,在路径优化过程中引入低碳理念。在传统冷链多温共配车辆路径优化的基础上加入碳排放成本,并建立一个以总成本最低为目标函数的模型,该模型包括了运输成本、制冷成本及损失成本等要素。通过设计遗传算法并利用MATLAB进行求解,通过对案例的研究验证了此方法的有效性和实用性。
  • 2013-2021年国内外数据.xlsx
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    该Excel文件收录了2013年至2021年间国内外主要地区的碳排放交易数据,包括成交量、成交额及平均价格等信息,便于研究和分析全球碳市场趋势。 2013年至2021年期间的国内外碳排放交易数据包括以下指标: - 全国碳市场碳排放配额(CEA):最新价、开盘价、最高价、最低价、成交量及成交金额。 - 深圳碳排放权(SZA):收盘价,当日和累计成交量与成交额以及成交均价。 - 上海碳排放权配额(SHEA):收盘价,当日和累计成交量与成交额以及成交均价。 - 北京碳排放权(BEA):成交均价、当日及累计的成交量与成交额。 - 广东碳排放权配额(GDEA):收盘价,当日和累计成交量与成交额以及成交均价。 - 天津碳排放权(TJEA):成交均价、当日及累计的成交量与成交额。 - 湖北碳排放权(HBEA):收盘价,当日和累计成交量与成交额以及成交均价。 - 重庆碳排放权(CQEA):成交均价、当日及累计的成交量与成交额。 - 福建碳排放权(FJEA):收盘价,当日和累计成交量与成交额以及成交均价。
  • 中国31个省份省级双经济发展数据(2005-2020年)及人均单位GDP二氧化
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    该研究提供了中国各省份从2005年至2020年的双碳经济发展的详细碳排放和碳减排数据,并分析了人均单位GDP的二氧化碳排放量。 双碳经济是一个新兴的概念,旨在通过减少碳排放并促进低碳技术和绿色经济发展来实现经济增长与环境保护的平衡。这一理念涵盖了降低碳排放量及增加碳汇量两个方面,以推动可持续发展的目标。 中国及其他地区正积极研究并实施有关双碳经济的各项政策和计划。以下是关于2005年至2020年间全国31个省份在该领域内的一些关键数据: - 数据来源:IPE - 时间范围:2005年到2020年 - 区域覆盖:中国所有省级行政区划单位 - 指标包括: - 省份名称 - 年度信息 - 类型(type) - 人均二氧化碳排放量 - 总体二氧化碳排放总量 - 单位GDP的二氧化碳排放水平 参考文献如下: 1. Wang, C., Liu, J., Mao, Q., Xu, C., Zhang, Y., & Dai, Y. (2021). From a green growth perspective on the effectiveness of carbon intensity reduction policies in Chinas industrial sector. Journal of Tsinghua University (Science and Technology), 61(1), 31-38. 2. Liu, Y., Zhang, Y., Xu, Y., & Gen Geng, Y. (2020). Breaking the deadlock for low-carbon transformation in China: Opportunities and challenges of a circular economy approach. Chinese Management Science, 28(未提供具体页码)