基于麻雀搜索算法的福建省碳达峰路径优化研究
蔡湟1
林晓宇1
蔡志铃1
钟一文1
钟凤林2
1.福建农林大学计算机与信息学院,福建福州 350002;智慧农林福建省高校重点实验室,福建福州 3500022.福建农林大学园艺学院,福建福州 350002
摘要：应对全球碳减排的紧迫挑战,可靠的碳达峰路径对中国碳减排的实施具有重要作用.然而,由于碳排放过程受众多因素影响,且相互作用复杂,传统情景分析方法难以有效识别最优减排路径.为此,在分析福建省的能源消费和碳排放数据的基础上,构建了麻雀搜索算法-支持向量回归模型(Sparrow Search Algorithm-Support Vector Regression,SSA-SVR)模型,该模型综合考虑了影响碳排放的14个关键因素,并基于SVR模型对福建省1999-2022年的碳排放量进行了预测和验证.随后,采用SSA算法优化了各因素的年度变化率组合,探索满足2030年碳达峰目标的多种可能路径.研究结果表明,模型具有较高的准确性和可靠性,探索出的所有路径均能在2030年实现碳达峰,但碳排放量存在显著差异.SSA-SVR模型能够为福建省工业部门实现碳达峰目标提供科学依据和策略建议.
关键词：碳减排情景分析麻雀搜索算法碳达峰路径
分类号：X32(环境规划与环境管理)
资助基金：福建省科技厅自然科学基金资助项目(2022J01153)
论文发表日期：2024-06-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：11( 173-183 )
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