电煤作为火力发电的原料,稳定低成本的供应是电煤供应链参与者共同的期望。随着全民环保意识的提升,“碳达峰·碳中和”的提出,政府对碳排放的高度重视与众多减排政策的制定,绿色低碳的电力能源供应成为大家的期许。火电作为发电的重要组成部分,如何实现其绿色低碳发展,需要对电煤供应链的低碳化运行展开深入的研究。本文立足于电煤供应链整体层面,通过分析其结构框架,将其划分为生产环节、运输环节和消费环节。在利用聚类算法对现实数据计算得到的供需点空间分布和相互关系的基础上,分析每个环节的碳排放与成本构成。并依此构建了电煤供应链多目标规划模型,模型以供应链的总排放与总成本最低为目标,以供应链组成元素属性为约束。然后,综合供需点、结构分析与多目标规划模型,本文构建了电煤供应链仿真模型,基于多智能体系统仿真技术,借助Anylogic平台分别设置了供应点、需求点、铁路、火车、干散货船、港口等智能体参数,同时对不同智能体设置数据统计渠道,获取智能体运行数据。最后以实际数据作为实证分析的依据,通过仿真模型的模拟运行得到仿真结果,在对结果的充分分析后得到降本减碳关键参数,针对其关键参数进行优化。本文构建多目标规划模型与多智能体仿真模型是合理的,两者可以实现有机结合。仿真模型可将多目标规划的约束条件具体化,同时又可对目标函数所需参数数值进行统计,并且多目标规划模型可将仿真模型的结果进行整体分析,通过两种模型的综合分析可得出最终优化结论。同时,通过对电煤供应链各环节的降本减碳关键参数优化后的模拟仿真结果进行分析,电煤供应链的减碳方案应围绕生产环节的原煤生产CH4释放量、生产所需电力的构成、消费环节的排放因子、入炉煤种选择等因素进行优化,降本方案应围绕生产环节的生产成本与消费环节的原料成本等因素进行优化。例如,电煤供应链的低碳化运行应该重点关注生产环节与消费环节,碳排放的减少可通过降低开采深度较深产量极低的煤矿比例、选用排放因子较低的煤种入炉、提升锅炉环保水平、降低碳排放因子等方式实现。