城市规模深度脱碳的动态激励机制分配

《ACM Journal on Computing and Sustainable Societies》：Dynamic Incentive Allocation for City-Scale Deep Decarbonization

住宅部门减排需动态激励分配优化。提出结合上下文多臂老虎机算法的激励模型，通过真实能源数据验证，相比基准方案减排提升最高37.88%，在公平性约束下仍达最优解83.34%。创新点在于将碳减排量最大化作为核心目标，动态调整激励预算分配。

　　住宅部门的温室气体排放占全球排放的很大一部分，要实现雄心勃勃的气候目标，必须显著减少这些排放。为了促进诸如屋顶光伏和热泵等技术的采用，政府和公用事业公司设计了各种激励措施。然而，研究表明，许多激励措施效率低下，因为大量支出并未真正推动技术采用。此外，这些激励措施在不同社会经济群体之间的分配并不公平。本文提出了一种全新的数据驱动方法，从整体、基于排放和城市层面的角度来探讨住宅部门脱碳的激励分配。我们提出了一个优化模型，动态地将总激励预算分配给家庭，以直接最大化由此产生的碳排放减少量，这与以往关注安装数量等指标的研究不同。我们利用多臂老虎机问题中的技术来估计诸如家庭对特定激励的接受意愿等人类因素。然后，利用这些估计来在城市层面优化脱碳计划。最后，我们将动态激励分配方法扩展到纳入公平性考虑，确保激励预算在特定社会经济群体之间得到公平分配，同时平均达到最优解决方案的83.34%的碳减排效果。

本文的研究重点在于通过优化模型和学习方法来实现更高效的碳减排。传统的激励机制往往关注安装数量，而本文的创新点在于将目标转向碳排放的减少。这意味着，我们不仅关心有多少家庭愿意安装新的技术，还关心这些技术能够带来多大的碳减排效果。通过这种方式，我们能够更有效地利用有限的预算，确保每一分投入都能最大程度地减少碳排放。同时，我们也意识到，不同家庭对激励的反应是不同的，这取决于他们的经济状况、能源使用习惯以及对新技术的接受度。因此，我们引入了一种学习方法，用于估计这些人类因素，从而在不知道每个家庭具体反应的情况下，做出更合理的激励分配决策。

在具体实施中，我们首先采用了一种两阶段的方法。第一阶段是调研阶段，我们通过多臂老虎机问题的框架，对部分家庭进行调查，以估算他们对不同激励的接受阈值。第二阶段是实施阶段，我们利用第一阶段得到的接受阈值信息，结合优化模型，选择那些最可能接受激励的家庭进行激励。为了确保激励分配的公平性，我们还设计了一种公平性感知的优化方法，使得激励预算在不同社会经济群体之间合理分配。这种方法不仅提高了碳减排的效率，还避免了现有激励措施中普遍存在的不公平问题。

为了验证我们的方法，我们使用了来自美国东北部一个小型城市的真实家庭能源使用数据。这些数据包括家庭的天然气和电力消耗情况、电网碳强度数据以及未来的价格情景。通过这些数据，我们能够更准确地模拟不同激励策略的效果，并比较我们的方法与现有状态 quo 基准以及简单的启发式基准之间的差异。结果显示，我们的方法在所有预算和回报周期下都显著优于这两个基准，能够实现高达37.88%的额外碳减排效果。此外，即使在不同价格环境和电网碳强度的情况下，我们的方法也能实现显著的碳减排效果，说明其具有广泛的适用性。

我们还特别关注了公平性问题。现有的激励措施往往在不同社会经济群体之间分配不均，这可能导致某些群体受益更多，而其他群体则被忽视。为了解决这一问题，我们设计了一种公平性感知的激励分配模型，使得激励预算在不同收入群体之间进行合理分配。结果表明，即使在施加公平性约束的情况下，我们的方法仍然能够实现接近最优碳减排效果的水平，平均达到83.34%。这说明我们的方法在实现碳减排的同时，也能够兼顾公平性，为未来政策制定提供了新的思路。

此外，我们还探讨了激励分配的时间维度。在长期的脱碳过程中，激励的分配可能会随着时间的推移而发生变化。我们考虑了两种不同的公平性约束：严格公平分配和宽松公平分配。严格公平分配要求每年的预算在不同群体之间均等分配，而宽松公平分配则是在整个预算周期内对不同群体进行公平分配。我们发现，严格公平分配可能会略微降低碳减排效果，因为公平性约束会限制某些群体的激励分配。然而，我们的方法仍然能够实现至少1%的碳减排提升，表明在公平性约束下，碳减排效果不会受到太大影响。

为了进一步验证我们的方法，我们进行了多组实验，包括不同预算、不同回报周期以及不同价格情景下的分析。结果显示，无论预算如何变化，我们的方法都能有效提高碳减排效果。同时，我们也观察到，随着价格情景的变化，碳减排效果也会有所不同。例如，在天然气价格上涨的情况下，我们的方法能够实现更高的碳减排效果，因为这会提高家庭对脱碳技术的接受度。而在电力价格上涨的情况下，我们的方法也能有效提高碳减排效果，因为这会增加家庭的经济激励。

通过这些实验，我们发现，我们的方法在多种情况下都能实现显著的碳减排效果。这表明，我们的方法不仅适用于特定地区，还能够适应不同经济环境和政策背景。此外，我们的方法还能够有效应对数据不足的问题，即使在有限的调研数据下，也能通过多臂老虎机算法的保守策略，确保激励分配的可靠性。

在实际应用中，我们的方法能够为政策制定者和公用事业公司提供一个全新的视角。传统的激励策略往往缺乏灵活性，无法根据家庭的具体情况进行动态调整。而我们的方法则通过数据驱动的方式，能够根据家庭的接受意愿和经济状况，动态调整激励的分配。这种灵活性使得我们的方法能够更好地适应不同的市场条件和政策目标。

总的来说，本文提出了一种基于数据驱动和多臂老虎机算法的动态激励分配框架，旨在通过更有效的激励策略，实现住宅部门的碳减排目标。我们的方法不仅能够显著提高碳减排效果，还能够在保证公平性的同时，实现接近最优的减排效果。这一研究成果为未来政策制定提供了重要的参考，也为实现全球气候目标提供了新的解决方案。