《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Multi-fuel energy demand projections for Pakistan to 2050: a LEAP-based scenario analysis
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本研究基于LEAP框架，整合2011-2021年历史数据与人口、宏观经济驱动，对巴基斯坦2021-2050年多燃料、多部门能源需求进行预测，分析BAU及三个政策情景（能源效率提升、电气化、燃料替代、结构转型），结果显示总需求在BAU下增至2412.1 TWh，最激进情景降至1850.1 TWh，为政策制定提供数据支持，助力SDGs 7和13。
Muhammad Sumair|Muhammad Idrees
巴基斯坦塔克西拉工程技术大学机械工程系
摘要
为了确保能源安全，明智的能源和气候规划需要长期的能源需求预测。在巴基斯坦，现有的LEAP框架研究主要集中在电力方面，或者依赖于单一基准年的假设，因此其政策相关性有限。本研究通过开发一个全面的、多燃料和多部门的长期能源需求预测模型来推进相关文献，该模型使用校准后的LEAP框架，结合了2011-2021年的历史能源消费数据以及人口和宏观经济驱动因素。在“一切照旧”（BAU）情景下，以及三种基于政策的情景下对能源需求进行了预测，这些情景考虑了效率提升、电气化、燃料替代和结构变化等因素。结果表明，在BAU情景下，总能源需求将增加到2,412.1太瓦时（TWh），而在最具雄心的情景下，总能源需求将减少到1,850.1太瓦时。这些替代情景反映了结构上的变化，表现为工业能源需求相对减少，电力使用增加，以及终端使用部门中的化石燃料使用量下降。通过提供透明、数据驱动且基于情景的预测结果，本研究为符合巴基斯坦国家能源效率与节约政策的长期能源规划提供了有力支持，并有助于实现可持续发展目标7（负担得起的清洁能源）和目标13（气候行动）。
引言
能源在社会各个领域发挥着至关重要的作用，是人类发展的基本驱动力[1]、[2]、[3]、[4]。从利用生物质能和风能进行燃烧或航行，到发电，能源已经塑造了社会的发展[3]、[5]、[6]。人口增长、城市化和经济扩张被认为是能源消费增加的驱动因素[7]、[8]。在像巴基斯坦这样的发展中国家，由于需求预测不准确导致能源规划政策薄弱，经常出现能源供需不平衡的情况[9]、[10]。
巴基斯坦一直面临严重的供需缺口。从1990年到2023年，全国能源总消耗量从421太瓦时增加到930太瓦时，能源结构以化石燃料为主，住宅、工业和运输部门占据了最大的最终能源消耗量，如图1（补充材料）所示[12]、[13]。快速的人口增长加上规划不足被认为是该国能源状况恶化的关键因素[14]。平均年人口增长率从1997-2017年的2.40%[15]上升到2017-2023年的2.55%，截至2023年人口达到了2.415亿[16]、[17]。据预测，到2050年总人口将达到4.03亿，使巴基斯坦成为到2050年全球人口增长超过50%的八个国家之一[18]。这种巨大的人口增长导致了巴基斯坦能源消费的急剧增加。
作为关键的二次能源，电力值得特别关注。到2025财年，该国的总装机发电容量达到了46.6吉瓦（GW），其中热电厂占主导地位，其次是水力发电和核能。发电结构略有变化，热电发电仍占主导地位（46.30%），如图2（补充材料）所示。电力消费主要集中在住宅部门（46.6%）和工业部门（28.2%），如图3（补充材料）[12]、[14]、[19]、[20]、[21]所示。
为了确保能源来源的及时发展，长期能源规划需要准确的能源需求预测。文献中存在多种需求预测方法，包括时间序列模型[22]、[23]、[24]、[25]、计量经济学模型[26]、[27]、[28]、灰色模型[29]、[30]以及人工智能（AI）模型[31]、[32]、[33]。时间序列模型通过外推历史能源消费模式来预测未来能源需求[34]、[35]、[36]，而计量经济学模型则与GDP、工业产出和人口增长等外生变量建立联系。基于AI的方法可以提供准确的建模，但它们更适合短期预测，如负荷管理[37]、[38]。
在这些方法中，基于模拟的框架（如长期能源替代规划（LEAP）为长期能源规划提供了最灵活且与政策相关的平台，因此被许多研究人员广泛使用。Windarta等人[39]应用LEAP对印度尼西亚的长期（2010-2025年）部门电力需求进行了估算，Nieves等人[40]预测了哥伦比亚到2050年的部门能源需求和二氧化碳排放量，Mahendra等人[41]预测了班卡岛（印度尼西亚）到2028年的电力需求，Emodi等人[42]分析了尼日利亚在“一切照旧”（BAU）和替代情景下的能源需求、供应和排放情况，Musarrat等人[43]使用LEAP分析了马来西亚道路运输部门的能源需求和排放情况到2040年。还有其他几项研究[44]、[45]、[46]、[47]、[48]也将LEAP应用于各种国家和次国家级别的情况。
在这些国际应用的基础上，一些研究人员将LEAP应用于巴基斯坦的能源系统，主要集中在电力部门。例如，Raza等人[49]使用基准年的电力消费增长率预测了2018-2030年的全国电力需求，而没有考虑历史趋势、人口动态或能源强度。类似地，其他研究[50]、[51]、[52]、[53]、[54]也提出了不同时间范围内的电力需求预测。少数研究[55]、[56]将分析扩展到多燃料评估，但没有考虑生物质能——巴基斯坦国内部门的主要能源来源之一[57]。有一项早期的多燃料研究[58]应用LEAP涵盖了所有主要燃料和部门，但仅依赖于LEAP的趋势预测功能，没有考虑人口和宏观经济参数以及情景分析，这限制了结果的可靠性和政策相关性。
为了解决这些不足，本研究遵循以下关键原则：
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全面的多燃料、多部门建模和分析：本研究为2021-2050年期间的主要能源燃料（包括电力、化石燃料和生物质能）提供了长期能源需求预测，从而为巴基斯坦的能源情景提供了宏观层面的蓝图。
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社会经济驱动因素的整合：通过将人口统计、总体GDP和部门GDP增长以及经济活动整合到LEAP模型中，本研究考虑了经济发展与能源消费之间的动态关系，以提高预测结果的准确性。
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基于情景的政策评估：本研究提出了一个基准情景（BAU）以及三个基于政策的情景，以评估包括能源效率、燃料转换或部门政策在内的因素的影响，这些可能为长期能源-气候战略提供重要的政策启示，与巴基斯坦的国家自主贡献（NDCs）和其他承诺保持一致。
方法上，本研究通过结合历史校准、基于活动强度的需求建模和量化的政策情景，在一个统一且可复制的框架内推进了之前在巴基斯坦应用的LEAP方法。据作者所知，这些贡献代表了巴基斯坦首个全面、数据驱动、多燃料和基于情景的LEAP分析，为基于证据的能源和气候政策制定提供了有力的工具。
这项分析旨在支持巴基斯坦的实际能源规划，而不仅仅是一个纯粹的理论练习。情景中的假设基于现有的国家政策，如国家自主贡献、关于可再生能源的目标、提高能源效率的议程，以及关注交通部门向电气化的转变。因此，将此类国家政策嵌入LEAP模型的结构中，使得可以在不同时间段内轻松比较能源需求的定量路径。情景结果使政策制定者和规划者能够研究不同水平的效率提升、电气化和燃料替代如何影响未来的能源需求和燃料结构。通过这种方式，建模框架为评估当前政策目标与长期能源需求趋势的一致性提供了透明的基础，并确定了可能需要额外政策关注的领域。
部分内容摘要
LEAP建模框架和研究范围
长期能源替代规划（LEAP）是一个综合的能源规划工具。由于其全面的结构，它被广泛用于国家和区域能源规划及情景分析。在本研究中，使用了“需求”和“关键假设”模块。“关键假设”模块下定义的变量包括人口指标（人口及其增长率、家庭规模和家庭数量）以及宏观经济参数（国家和部门GDP及其增长率）
结果
使用11年的历史数据（2011-2021年），LEAP模型被用来估算全国能源需求，以捕捉长期消费模式。在“一切照旧”（BAU）和三种替代情景下，对多种燃料和电力需求进行了模拟。
模型的有效性通过SPIs（包括MAPE、RMSE和R2）进行了评估。2011-2021年的实际和模拟的全国能源消费值见表7（补充材料）。可以看出，模拟值
讨论
“一切照旧”（BAU）情景代表了历史消费模式的延续。正如预期的那样，这种轨迹产生了最高的长期能源需求，反映了技术采用的惯性、效率提升缓慢以及几乎没有政策干预的情况。因此，BAU情景作为一个基准，展示了能源基础设施扩张的规模。
相比之下，三种替代情景（A、B和C）展示了有针对性的干预措施可以如何显著
结论
本研究使用LEAP框架，为2021-2050年期间巴基斯坦提供了全面的多燃料和多部门国家能源需求展望。与以往专注于电力、依赖基准年假设或简单趋势外推的研究不同，本研究结合了2011-2021年的长期历史能源消费数据以及关键的人口和宏观经济指标。通过涵盖所有主要能源载体和终端使用部门，该建模框架提供了
未来研究的局限性和方向
尽管本研究对巴基斯坦多个部门的长期能源需求进行了全面分析，但仍存在一些读者需要了解的局限性。首先，这项工作依赖于国家能源平衡和部门统计数据的可用性和可靠性。尽管已尽力使2011-2021年的历史数据保持一致，但在非商业数据方面仍存在报告不一致的情况
作者贡献声明
Muhammad Sumair：撰写——原始草稿、监督、软件、方法论、数据整理、概念化。Muhammad Idrees：撰写——审阅与编辑、撰写——原始草稿、验证、资源准备、正式分析。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。本研究未获得任何资助。
