Industrial carbon emission forecasting considering external factors based on linear and machine learning models
Ye, L., Du, P., & Wang, S. (2024). Industrial carbon emission forecasting considering external factors based on linear and machine learning models. Journal of Cleaner Production, 434, 140010.
Journal of Cleaner Production / IF 11(Top 9%)
Summary
탄소 배출량의 정확한 예측을 위한 하이브리드 방법론 제안 연구로, 큰 지역(ex. 경상남도) 단위의 예측이 아닌 도시 단위의 탄소 배출량을 예측하였으며 추가로 경제발전, 도시개발, 산업에너지 소비 등에 대한 외부 요인도 추가하였다.
Data
중국의 우시(Wuxi) 지역(4629.47km2, 부산의 약 6배)을 대상으로 하였으며, 우시는 탄소 제로도시를 목표로 하고 있어 탄소 배출량의 정확한 예측과 통제가 필요하고, 이러한 정책과도 밀접한 영향을 미친다.
우시는 탄소 배출량 데이터를 공식적으로 발표하지 않았기 때문에 Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC)이라는 정부에서 제공하는 계산 공식을 활용하여 계산하였다.
Eco2 : 총 이산화탄소 배출량(단위 : 백만톤)
Ei : 특정 에너지원(천연가스, 석탄, 연료유 등 7가지)의 소비량(단위 : 백만 톤)
Oi: 에너지 탄소 변환 계수(단위 : 석탄/톤)
Fi: 에너지 탄소 배출 계수(단위 : 석탄/톤)
중국에너지통계연보(China Energy Statistics Yearbook)에서 제공하는 자료를 참조하여 산업탄소 배출량 산정을 위한 에너지원과 각 환산계수, 배출계수를 표현하였다.
도시화는 전 세계적으로 온실가스를 증가시키는 주요 요인으로 보고, 주요 영향은 도시 건물과 인프라의 건설 및 운영에서 발생한다. 도시의 급속한 확장이 운송 활동의 증가로 이어지며 결국 에너지 소비와 CO2 배출을 증가시킨다. 우시는 여러 도시 하수 처리장이 있으며 산업 폐수 처리에서도 탄소 배출에 중요한 역할을 한다. 따라서, 인구, 경제 발전, 도시 건설, 산업 에너지 등 4가지 측면에서 CO2 배출에 긍정적인 영향, 부정적인 영향을 미치는 12개의 핵심 지표를 선택하였다.
표는 2023년도 Wuxi City Statistical Yearbook의 통계 및 데이터 자료를 활용하였다.
용어
UDV(도시 개발): 도시 확장 및 건설 활동
ECO(경제): 도시 경제 활동 및 산업 발전 현황
ROC(Resource Consumption): 에너지 소비
물 사용 등을 포함한 도시의 자원 활용
DEM(인구통계): 도시의 인구 상태
Methodology
ARIMA + SVR hybrid model 제안하였다.
RMSE를 최소화하기 위한 최적화 문제로 풀었으며, 두 가지 모델의 예측 변수를 사용해 실제값과 예측값의 차이를 최소화하는 가중치를 찾는 것을 목표로 해 예측 정확도 향상 프레임워크를 만들었다.
Kni : ARIMA, SVR 각각의 예측변수
Result
Five-year scenario planning
“우시시의 국가 경제 및 사회 발전을 위한 14차 5개년 계획과 2035년 장기 목표 개요”의 정책을 고려하여 3가지 개발 시나리오(low-speed, medium-speed and high-speed)를 설정하였다. Medium-speed의 매개변수 조정은 지난 5년간 각 지표의 평균 변화율을 기준으로 하며, low&high-speed 시나리오는 녹색개발계획, 탄소배출저감을 모두 고려하여 조정하였다.
6개의 시나리오 설정
1) Baseline Scenario : 기존의 평균 성장률을 기준으로 설정된다고 가정한 시나리오이며, 다른 시나리오와 비교하기 위하여 설정된 시나리오이다.
2) Technology Innovation Scenario : 경제성장, 환경보호를 동시에 달성하기 위해 기술 발전을 촉진하려는 우시시의 목적을 반영한 시나리오이며, 신기술 채택, 제조공정 최적화를 통해 산업 생산 효율성 및 자원 활용도 향상을 강조한다.
3) Environmental Priority Scenario : 경제 발전을 추구하면서 환경을 보전하려는 우시의 목적을 반영하는 시나리오로, 도시녹화의 중요성을 강조하면서 건축지역의 녹화율을 높게 설정하고 공업지역을 낮게 설정하고 있다.
l 도시 녹화 : 시내 곳곳에 공원이나 도시숲 같은 녹지 시설을 만들면 열섬효과를 예방함으로써 도시의 전체적인 온도를 내릴 수 있다는 것
4) Low Growth Scenario : 우시시에서 채택한 산업 및 녹화 프로젝트를 포함한 정책을 고려한 시나리오이며, 모든 제어 변수들이 느린 개발 속도로 가정하고 반영하였다.
5) Industrial Development Scenario : 산업 확장에 대한 우시의 우선순위와 산업 개발 증대 목표를 반영한 시나리오 이며, 산업전력소비와 관련이 있어 전력소비 증가율을 높은 수준으로 설정하였다.
6) Industrial Structure Optimization Scenario : 산업 구조 최적화에 대한 우시시의 강조를 반영하는 시나리오이고, GDP 성장률을 높은 수준으로 설정하였다.
Conclusion
우시시의 향후 개발 계획과 하이브리드 모델을 이용하여 여러 시나리오 분석을 통해 향후 20년 간 우시의 탄소배출량 예측을 통해 도시가 저탄소 정책을 수립하는 데 과학적인 근거와 참고자료를 제공하였다. 우시시가 탄소 배출 전략을 제어하고 줄이기 위한 지침 제공 및 탄소 중립 목표와 녹색 전환 달성을 위한 가치를 가지고 있다.
예측 결과에 따르면 환경 우선 시나리오에 비해 기술혁신 시나리오가 탄소 배출 피크를 일직, 더 낮은 수준으로 달성할 것으로 예상된다. 이는 환경적 조치에만 의존하는 것만이 탄소 배출을 줄이는 데 좋은 영향이 아닐 수 있으며, 기술 혁신이 저탄소 기술의 채택 및 보급을 촉진하여 탄소 배출을 줄임으로써 중요한 역할을 한다고 강조한다.