GAMS軟件建模歐盟運輸碳強度目標

時間：2022-07-01

背景

**清潔運輸** (ICCT) 是一個非營利組織，幫助各國**和政策制定者做出正確的決策，以減少各種運輸方式帶來的空氣污染和燃料消耗?？紤]到運輸部門的復雜性，如果可以使用一組統(tǒng)一的規(guī)則，整個部門都使用統(tǒng)一的復合模型和整合模型，那么決策者很容易做出正確的決策。代數(shù)建模語言（AMLs），如GAMS，已被證明是開發(fā)此類模型的有用工具。對于歐盟**發(fā)起的運輸部門脫碳項目，ICCT要求使用GAMS開發(fā)、測試和運行歐盟運輸部門的部分均衡模型，包括輕型車輛、重型車輛和航空運輸工具。該模型的目的是測試幾個政策場景，包括重疊的溫室氣體 (GHG) 減排目標、資格上限和其他優(yōu)惠待遇。在 GAMS 中，我們可以同時應用這些約束集，并求解模型以衡量市場對這些政策的反應。這項工作的結(jié)果將納入歐盟**關(guān)于氣候變化的“綠色協(xié)議”計劃，目標是到 2030 年將溫室氣體排放量減少 55%，到 2050 年實現(xiàn)氣候中性。本文以簡明的形式總結(jié)了研究的一些方面。報告全文可在ICCT網(wǎng)站上查閱。

考慮的政策情景

共考慮了10種政策情景，這些情景是與 ICCT 的研究人員合作制定的。每個場景都包含以下組合：

·溫室氣體減排目標或可再生能源授權(quán)

·食物和飼料生物燃料的上限

·**生物燃料指令

·非生物來源的可再生燃料 (RFNBO)

·可持續(xù)航空燃料 (SAF) 授權(quán)

·航空電子燃料授權(quán)

·預計電動汽車年增長率

·限制某些中間作物（如大豆或玉米）用于生物燃料生產(chǎn)

情景參數(shù)總結(jié)如下：

表1. 輸入場景

模型

該模型是一個靜態(tài)部分均衡模型，使用多個代理。這些代理中的每一個都扮演著成本較小化者的角色，同時遵守一系列擬議的政策目標：

Consumer agents為使用不同發(fā)動機技術(shù)（汽油、柴油、電動、氫燃料或壓縮天然氣）的輕型車輛或重型車輛做出購買決策。

Aviation consumer agent為購買混合燃料做出購買決策。

Blender agent負責為消費者代理提供燃料，滿足政策要求。假設(shè)攪拌機的混合原料供應符合iso彈性供應曲線。

關(guān)于擴展數(shù)學規(guī)劃 (EMP)

均衡問題的實現(xiàn)可能會很繁瑣，但作為一的代數(shù)建模語言，GAMS提供了“擴展數(shù)學規(guī)劃”（EMP）擴展，并對這些問題提供了特殊支持。EMP可以將各個代理實現(xiàn)為單獨的子問題，然后自動將這些子問題重新格式化為商業(yè)求解器可以有效解決的格式。這種格式化技術(shù)的真正威力在于，它能夠讓模型快速再開發(fā)，*考慮與重新格式化-調(diào)試-驗證周期相關(guān)的必要工作時間。如果需要后期更改，這種重新開發(fā)周期可能很快變得勢不可擋，這是一個旨在為不斷演變的政策對話提供信息的項目所固有的。

結(jié)論

圖 1 總結(jié)了用于滿足每個情景政策要求的燃料類型。情景之間的一些差異如預期所示，例如，當溫室氣體排放目標降低時，可再生能源的總量較低（情景 2），當基于食物的上限設(shè)置為0%（方案3、4和10）時，不使用基于食物的生物燃料。一個明顯的結(jié)果是，在大多數(shù)情況下，大量中間作物生物燃料不受食品生物燃料上限的限制。當政策變得較加雄心勃勃時，例如將能源授權(quán)水平從情景 8 提高到情景 9，中間作物生物燃料將填補可再生燃料需求總量增加的大部分。特別是，我們發(fā)現(xiàn)大豆加氫植物油 (HVO) 的數(shù)量大幅增加。簡單地將目標水平降低，例如從情景 1 降到情景 2，可以大幅減少中間作物生物燃料的使用量。我們發(fā)現(xiàn)，一旦遵守次級授權(quán)和上限，中間作物是滿足溫室氣體目標或可再生能源任務較廉價的合規(guī)選擇。

圖 1. 根據(jù)政策情景按燃料類別劃分的能源消耗

問題在于，**大多數(shù)中間作物都是主要的商品作物，它們在生物燃料中的使用可能會導致間接土地利用變化 (ILUC)，就像以食物為基礎(chǔ)的生物燃料一樣。當我們考慮 ILUC 排放時，來自中間作物大豆生物燃料的溫室氣體總排放量非常高，這大大降低了整個政策的溫室氣體減排量。我們可以在表 2 中看到這一點，其中顯示了每種情景下的溫室氣體總節(jié)約量，以及碳減排的平均成本、溫室氣體信貸價格以及可再生能源在公路和航空部門的總份額。

表2：環(huán)境匯*計

這項研究的一個重要發(fā)現(xiàn)是，溫室氣體目標比可再生能源授權(quán)帶來較大的溫室氣體節(jié)約。情景 8 代表 26% 的可再生能源授權(quán)，導致可再生燃料的總量與情景 1 相似，但僅提供約三分之一的溫室氣體總節(jié)約量。因此，情景 8 的碳減排成本大約是情景 1 的三倍。與可再生能源任務相比，溫室氣體目標似乎是實現(xiàn)氣候緩解的較具成本效益的手段。

可再生燃料政策是復雜的，政策變化的影響并不總是直觀的。如本文所示，定量建模可以成為客觀分析指導方針變化帶來廣泛影響的有用工具，并允許政策制定者做出明智的決策。

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