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随着世界各地的化石能源供应日益紧张,电力需求的增长使得发电受到普遍的科学关注。而中国的电力系统服务的人口数量世界最多,由其产生的各种资源环境问题也是可持续发展关注的焦点。考虑到火电依然占据着中国电力系统的70%左右,且火电企业是燃煤大户,在其发电过程中,要向大气中排放CO2、SO2、Nox和PM等污染物。本文首先运用TCT（Type-cohort-time）的物质存量评估方法,对中国1980-2018年的火电机组结构的演进过程进行了分析,其中火电机组结构分为100 MW以下、100-200 MW、200-300 MW、300-600 MW、600-1000 MW和1000 MW及以上。其次,运用LCA模型（生命周期评价方法）对中国火电机组1980-2018年的污染物排放进行了评估,从而考虑火电生命周期的环境效应问题,并合理的加上了对整个电力系统中其它发电能源的生命周期排放的研究。接着,运用LMDI对中国火电机组1980-2018年的污染物排放进行动因分解,具体将污染物排放分解成装机容量因素、装机结构因素、运行时间因素和排放系数因素的变化。最后,针对2019—2050年的中国火电机组结构的变化,一方面通过BASS模型对2019-2050年火电机组结构的变化进行了预测,将300MW及以上火电机组作为群体系数进行估计,将可再生能源机组作为替代系数进行估计,并通过情景因素的不确定性分析来探讨发电量的增长率、300MW及以下的火电机组的使用寿命和替代能源装机比例对中国火电机组生命周期内的排放影响;另一方面,通过优化模型对中国火电机组结构进行路径优化研究,以安徽省为例进行探讨,通过相关模型对安徽省未来的电力需求、火电装机规模和大气污染物排放量进行全面的预测,并在此基础上通过投入成本与排放的关系来建立火电系统减排优化模型,得到2019-2050年安徽省火电清洁化转型污染物排放最低的优化路径,为火电的清洁化转型提供优化路径,并同样通过情景因素的不确定性分析来探讨投资成本的多少对安徽省火电机组演进结构的总排放的影响。