本內容突出與實例結合，緊密結合國家能源統計制度及《省級溫室氣體排放編制指南》，深入淺出地介紹針對不同級別研究對象時如何根據數據結構、可獲取性、研究目的，構建合適的能源生產、轉換、消費、溫室氣體排放（以碳排放為主）預測模型并設計情景以量化不同低碳化能源發展政策效果，并且采用蒙特卡洛法進行預測結果的不確定性分析。結合軟件自帶例子，對關鍵部門及重點關注技術，如能源結構清潔轉型、重點領域如工業、交通節能減排降耗、新能源發電系統及發電成本最優化、區域碳達峰碳中和實現路徑設計及政策評估等，進行了重點解析示范。涵蓋范圍廣，理論深度強，緊密結合理論與操作，有助于快速掌握模型使用并可靈活套用于自身研究中。
【內容簡介】：
第一章 、LEAP建模理論基礎
1.1能源需求及碳排放預測方法
1.1.1 能源系統工程基礎理論及典型研究內容
1.1.2典型能源需求及碳排放預測方法和模型
1.1.3 LEAP模型計算原理
1.2 LEAP軟件操作基礎 （基礎操作）
1.2.1 LEAP軟件安裝與注冊
1.2.2 LEAP軟件設置、主要模塊及基本操作
1.2.3 LEAP軟件模型構建基本原理和數據結構
1.3 情景分析法
介紹情景分析法原理及其與LEAP模型的結合使用。
1.4 能源及碳排放數據獲取方式
1.4.1 經濟、人口、工業產品產量、交通運輸周轉量：統計年鑒;GDP的不變價、可比價換算；
1.4.2 能源：行業年鑒、統計年鑒能源篇、政府報告、電力消費、發展規劃、標準規范等；能源平衡表讀取分析、能源平衡流動圖繪制；明確能源統計報表，了解我國能源統計制度；
1.4.3溫室氣體排放：歷年溫室氣體排放清單、統計年鑒、技術標準、實驗數據、文獻報告等。
第二章、基于LEAP模型的能源需求預測模型構建
2.1 結合情景分析法的基本能源需求預測模型構建
2.1.1 需求模塊主要功能和計算方法
2.1.2 案例描述及基本參數設置：標準單位（標噸煤、凈現值）、基年、基期、參考情景等
2.1.3 需求側模型構建
- 需求樹形圖繪制
- 基年賬戶數據錄入：城鎮居民及農村家庭能源消費數據（家庭數及各能源品種消費強度）
2.1.4 參考情景創建及結果分析
- 參考情景創建：預測年內人口結構及能源消費強度變化率
- 以圖表方式查看結果
2.1 結合情景分析法的基本能源需求預測模型構建
2.1.1 需求模塊主要功能和計算方法
2.1.2 案例描述及基本參數設置：標準單位（標噸煤、凈現值）、基年、基期、參考情景等
2.1.3 需求側模型構建
- 需求樹形圖繪制
- 基年賬戶數據錄入：城鎮居民及農村家庭能源消費數據（家庭數及各能源品種消費強度）
2.1.4 參考情景創建及結果分析
- 參考情景創建：預測年內人口結構及能源消費強度變化率
- 以圖表方式查看結果
2.1.5 節能政策效果量化：高效照明及冰箱
- 創建節能情景，輸入各節能措施下能源強度的預測年內變化率
- 查看結果并與參考情景結果比較
2.2 不同部門、情景下的細化需求側模型構建
2.2.1 細化需求側部門模型：工業、交通及商業建筑
2.2.2 工業
- 細化為能源密集型產業（鋼鐵和制漿造紙）和其他所有行業
- 基年賬戶數據錄入：活動水平（產值或產量）、活動強度（過程熱、電力、油氣煤等化石能源消耗強度）
- 參考情景創建：使用Time Series Wizard設置各參數預測年變化情況
- 結果查看及分析
2.2.3 交通部門
- 細化為客運交通（小汽車、公共汽車及鐵路）及貨運交通（公路貨運及鐵路貨運）
- 基年賬戶數據錄入：活動水平（周轉量、運輸里程）、活動強度（單位里程耗油量、能源強度）
- 參考情景創建：周轉量、轎車占比以及人均貨運需求增長率、能源效率提高率
- 結果查看及分析
2.2.4 商業建筑
- 細化為多種燃料和技術下的采暖、制冷、供電等有效能源分析
- 基年賬戶數據錄入：活動水平（建筑面積）、活動強度（終端能源消費等價熱值、供熱技術效率）、燃料消費比例等
- 參考情景創建：建筑面積、能源強度及供熱技術效率變化率
- 結果查看及分析
2.2.5 總體能源需求分析
- 分部門、子部門、能源品種、年份、情景下能源需求預測
第三章、基于LEAP模型的能源供應預測模型構建
3.1 結合情景分析法的基本能源供應預測模型構建
3.1.1 能源供應轉換模塊主要功能及計算方法
3.1.2 基礎供應側模型構建及參數設置
- 能源輸入、轉化模型框架圖繪制
- 基年賬戶數據錄入：發電、輸配電、天然氣輸配等模塊設置
- 電網供電穩定性、電力調度原則、電網負荷變化、不同發電技術特征等參數設置
3.1.3參考情景創建及結果分析
- 參考情景創建：電廠建設、發電效率、能源運輸效率等年度變化情況
- 重點關注各發電形式間的調度原則
- 查看各發電方式電力貢獻率等結果
3.1.4 能源流動情況診斷
- 基于能源流動圖分析該案例能源供應及消費平衡情況
- 研判參考情景下能源發展態勢
3.1.5 能源供應側節能措施效果量化
- 節能政策：輸配電損失減少、電力系統負荷系數改進
3.2 不同能源品種、情景下的細化供應側模型構建
3.2.1 細化能源轉換模型：木炭生產、電力、煉油和煤炭開采
3.2.2 木炭生產
模擬單能源品種輸入單能源品種產出的能源轉換流程
- 建立標準模塊：木炭產量、不同技術轉換效率（技術替代）
3.2.3 電力生產
模擬多能源品種輸入單能源品種產出的能源轉換流程
- 調整發電系統容量以配合電量需求：水電、煤電、燃油發電
- 新能源發電新增容量規劃
3.2.4 煉油
模擬單能源品種輸入多能源品種產出的能源轉換流程
- 煉油廠效率、產品種類及各產品產量
3.2.5 煤炭開采
模擬本地能源開采
- 煤炭開采能力、煤礦廠效率
3.2.6 資源情況
模擬不同能源品種的本地生產、調入調出情況
- 區分生產資源、進口資源
- 區分化石燃料儲備、可再生能源產量
3.2.7 逐年、逐情景能源系統圖、能源平衡表分析比較
第四章、基于LEAP模型的溫室氣體及其他空氣污染物排放預測模型構建
4.1 結合情景分析法的基本排放預測模型構建
4.1.1 排放模塊主要功能和計算方法
4.1.2 溫室氣體及其他空氣污染物排放模型構建
- 明確污染物類型和污染物來源：能源及非能源過程（工業過程、碳匯等）
- 污染物排放因子錄入及TED數據庫使用及編輯
- 基于能源供應及消費模塊的構建，鏈接IPCC排放因子庫或者自行添加排放因子，可采用多種方法定義排放因子
4.1.3 參考情景構建及結果分析
- 查看參考情景下各大氣污染物預測結果
4.1.4 節能政策情景構建
- 查看節能政策對各大氣污染物排放的影響
4.2 結合情景分析法的非能源來源排放預測模型構建
4.2.1 非能源來源排放類型
- 工業流程和產品使用、農業林業其他土地使用、廢棄物
4.2.2 案例整體描述及基礎參數設置
4.2.3 模型構建及基年賬戶數據錄入
- 制冷空調行業排放HFC
- 與EXCEL鏈接，直接輸入排放因子逐年值
- 糞便管理中產生的甲烷、一氧化二氮
- 設定自定義變量，實現基于不同活動水平的排放因子
4.2.4 基礎情景設置
- 非能源來源排放活動水平及排放強度設置
- 全球變暖潛力值等結果比較
4.2.5 沼氣發電情景設置
- 發電模塊中設置沼氣發電技術參數
- 非能源排放部門對應減排量設置
第五章、基于LEAP模型的能源需求及碳排放預測實例示范
5.1 基于LEAP的典型能源輸入型城市能源需求預測實例操作
5.1.1數據搜集及模型結構劃分
- 根據數據可獲得性，基于經濟和能源統計表將模型劃分如下，綜合考慮宏觀經濟社會發展、能源環境政策及能源技術水平的影響。
5.1.2 基年能流圖繪制
5.1.3 情景設置
- 結合平均增長率法、計量經濟學模型（ARIMA模型等）、人口預測模型（Leslie模型）等方法，考慮不同政策設置多種情景：
- 基礎情景：能源需求在過去的基礎上自然發展(BS)
- 不同經濟增速情景：高、低經濟增長速度(HGDP、LGDP)
- 不同產業結構情景：高、低第二產業占比(HIS、LIS)
- 節能情景：技術進步及設備升級引起的能源強度降低(ES)
- 綜合情景：綜合考察GDP增速、第二產業占比及能源強度變化(MBS、MSS)
5.1.4 結果對比
- 定量分析GDP增速、產業結構及節能目標對該市能源需求的影響
- 重點部門節能政策效果量化
- 能源發展情況研判及政策建議
5.1.5 預測結果不確定性分析
- 基于蒙特卡洛法，采用與EXCEL鏈接的水晶球軟件，操作簡單
- 構建函數，確定估計變量和需求參數
- 確定參數的概率分布，包括正態分布、對數正態分布等
- 分析指定情景、指定年份下的能源需求總量分布曲線及不確定性敏感性分析
5.2 基于GREAT模型的省市一級能源政策分析和排放評估示例
5.2.1 基于GREAT模型的能源需求模塊構建
- 生活用能：城市、農村；電力、天然氣等；照明、家電用電
- 商業用能
- 交通用能
- 工業用能：鋼鐵、水泥、鋁工業、造紙業、玻璃工業等
- 農業用能
5.2.2 基于GREAT模型的能源轉換模塊構建
- 輸配電
- 熱力生產和供應
- 發電
- 石油開采
- 焦化
- 天然氣開采
- 煤炭開采
5.2.3 控制變量設置
- 生活電耗強度指數
- 工業電耗強度指數
- 農業燃料消耗強度指數等
5.2.4 基于GREAT模型的排放模塊構建
- 電力間接排放或直接排放計算等
5.2.5 情景設計及結果分析
5.3 LEAP用于碳達峰預測注意事項
5.3.1 省級溫室氣體排放編制指南解讀
5.3.2 省級溫室氣體排放排放部門劃分與能源消費統計的區別
5.3.3 排放因子和折標煤系數統一
5.3.4 碳排放強度、減排空間、非化石能源占比等指標設定
第六章、LEAP模型成本效益分析專題
6.1基于LEAP模型的成本效益分析簡介
6.1.1 成本計算方法和分類
- 預測年限內需求、轉換、一次能源及輸入能源、外部環境中所有成本
- 能源需求的資本成本、運行和維護成本，能源節約的成本
- 能源轉換資本成本、固定成本、運行及維護成本
- 本土資源的成本
- 進、出口燃料的成本
- 污染物排放的外部成本
- 用戶自定義成本等
6.1.2 成本計算系統邊界和經濟參數含義
- 需求側、部分能源系統和整體能源系統
- 貼現率、燃料成本、設備投資成本、能源效率提升成本等經濟參數
6.2 示例整體描述
6.2.1成本數據參數輸入和模型設置
- 技術滲透
- 技術性能
- 技術成本
6.2.3 政策情景創建
- 高效照明
- 節能冰箱
- 壓縮天然氣公交車
- 天然氣和可再生能源
- 工業效率提升
6.2.4 成本效益結果分析
- 成本效益分析表
- 不同情景下節能減排凈現值
- 邊際減排曲線
第七章、LEAP模型交通運輸及碳排放專題
7.1 基于庫存周轉率法的交通部門建模
7.1.1 庫存周轉率法含義及使用
- 銷售量
- 庫存量
7.1.2 車輛性能隨車齡分布曲線設定
- 行駛里程數
- 能源效率
- 排放因子
7.2 示例整體描述
7.2.1 模型構建及基本設置
- 模型架構設置
- 轎車、運動多功能車（SUV）數量（分為柴油車、汽油車、混合動力車及電動車）
7.2.2 基年賬戶車輛參數輸入
- 車輛年齡及庫存銷售量函數關系
- 車輛耗油量及耗油量與車輛年齡關系
- 車輛行駛里程數
7.2.3 基年賬戶排放因子錄入
- 二氧化碳、氮氧化物、一氧化碳及可吸入顆粒
- 根據各車型輸入其排放因子
7.2.4 參考情景設置（BAU）
- 無新政策減少燃料使用及排放
- 預測年內各參數變化率
7.2.5 政策情景設置
- 燃油經濟性提高（Improved fuel economy）
- 混合動力電動汽車、電動汽車市場占有率提升(Hybrid)
- 柴油轎車和柴油SUV車市場占有率提升（Diesel）
- 新尾氣排放標準（Tailpipe Emissions Standard）
- 轎車推廣力度高于SUV(Fewer SUVS)
- 組合情景（Combined）
7.2.6 結果分析
第八章、LEAP模型電力系統優化專題
8.1 LEAP優化模塊基本原理
- 優化方法的分類和簡介
- NEMO和Julia平臺的使用和介紹
8.2以發電成本最小化為目標的發電模塊優化示例
- 可用于新能源裝機配置和電網調度研究
8.2.1多種發電技術特性數據
- 成本
- 裝機容量
- 系統負荷曲線
- 規劃儲備余額
- 效率
- 各技術排放因子
8.2.2 導入小時負載數據建立載模型
- 時間片段
- 每小時的點子表格數據（EXCEL）
- 年度變化
- 系統能源負荷曲線
8.2.3 情景設置
- 僅天然氣發電
- 僅核能發電
- 僅水力發電
- 僅風能發電
- 僅光伏光熱發電
- 僅燃煤發電
8.2.4 單獨發電模式情景結果查看
- 社會成本
- 規劃裝機容量
- 溫室氣體排放量等外部價值
8.2.5 最小發電成本優化配置情景
- 使用NEMO進行優化
- 得到優化的發電技術組合和調度分配情況
- 選擇優化變量及優化情景
8.3 儲能模塊構建
- NEMO框架儲能模塊的使用
- 優化儲能模塊大小及儲放時間
8.4 約束條件下的最低發電成本優化模型
- 建立排放約束
- 建立最低可再生能源利用率約束
- 尋找在約束條件下最低發電成本情景
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和 BLE)