全球变暖严重威胁着人类的生存和发展,二氧化碳排放持续增长加剧了温室效应对环境的影响。目前,全球二氧化碳排放量占温室气体排放总量的55%。2007年,我国二氧化碳排放量跃居世界第一。2011年,我国电力和热力生产部门二氧化碳排放量达到35.8亿吨,占全国排放总量的49.3%。其中,我国煤电机组排放量占火力发电排放总量的93.2%,燃气和燃油发电机组二氧化碳排放占6.8%。因此,研究和预测煤电行业二氧化碳排放量是亟待解决的重要问题。本文首先构建扩展Kaya恒等式对我国煤电行业进行描述,并在此基础上建立对数平均迪氏(Logarithmic Mean Divisia Index,LMDI)分解模型。通过LMDI分解模型对我国煤电行业二氧化碳排放因素进行分析,发现能源结构、经济规模和人口规模对煤电行业二氧化碳排放产生正向驱动作用,年平均正向驱动贡献率分别为190.68%、8.26%和0.83%,我国2000-2015年间经济的高速发展带来电力需求大幅上升是导致煤电行业碳排放量增加的主要因素;电源结构、供电煤耗和电力强度对煤电行业二氧化碳排放产生负向驱动作用,年平均负向驱动贡献率分别为26.67%、9.44%和63.66%,我国能源利用率的提高和火力发电技术的提升使得电力强度和供电煤耗成为抑制电力行业碳排放量的主要因素。在LMDI因素分解的基础上建立煤电行业二氧化碳排放的系统动力学(System Dynamics,SD)模型,并对影响我国煤电行业二氧化碳排放量的重要因素进行预测。结果表明:当煤电比例较高时,碳捕集和封存技术(Carbon Capture and Storage,CCS)有助于煤电行业碳排放峰值提前到来,当煤电比例较低时,CCS技术对我国煤电行业碳排放峰值到来时间没有影响;当煤电行业整体供电煤耗未出现大幅下降时,CCS技术对煤电行业碳减排贡献大于供电煤耗减排贡献。通过情景分析法对我国煤电行业二氧化碳排放进行情景设定,并利用系统动力学模型对不同情景进行仿真模拟,根据仿真结果并结合我国煤电行业实际情况认为我国应该优化电源结构,降低煤电比例;降低供电煤耗,提高能源效率;发展新型发电技术,推进低碳研究应用。