解读张子青：新能源电力系统碳排放核算研究综述【深度研究】

电力碳排放占比超四成，传统核算范式为何失灵

电力行业碳排放量在能源行业总排放量中占比超过40%，中国2020年明确提出2030年前碳达峰、2060年前碳中和，并要求构建以新能源为主体的新型电力系统。然而传统电力系统以集中式可调度的化石能源机组为核心，碳排放主要源自燃煤燃气直接燃烧，来源集中、过程可控、时空分布均匀，核算方法大多依据静态排放因子或燃料消耗量，系统边界清晰、数据获取方便、责任归属明确。

传统核算方法由于忽视电力潮流动态特性，很难契合“双碳”目标下对碳责任归属、碳足迹追踪的精细化、实时化要求。新能源电力系统碳排放结构更复杂、时空动态性更高、系统耦合度更强、运行机制深刻变革，风电光伏运行阶段几乎没有直接排放，但其碳足迹间接隐含在设备制造、原材料开采、运输安装以及配套储能等整个生命周期环节。

。为平抑波动，系统需依靠火电调峰、跨区输电、储能充放电等多种调节手段，碳排放责任在源网荷储多个主体之间相互交织，边界模糊、归属困难。

三类排放：直接、间接与全生命周期

依据排放环节与归属方式的差异，新能源电力系统碳排放分为直接排放、间接排放和生命周期排放三种类型。直接排放指电力系统运行期间直接生成的二氧化碳，例如生物质发电中燃烧生物质燃料产生的CO₂，而风电、光伏等可再生能源正常运行时不涉及燃料燃烧，几乎不存在直接碳排放。

间接排放主要源自新能源系统运行所依靠的外部资源产生的碳排放。风电场在建设和运行阶段需耗费大量电力与金属材料，其依赖的传统能源系统会间接带来碳排放；为应对新能源波动性而配置的火电调峰机组、储能系统充电过程中的电力来源，也可能被算入间接排放。

生命周期排放指从自然资源获取、开采、原材料加工、产品生产、包装运输、销售、使用到废弃处置各阶段产生的碳排放。新能源电力系统在制造环节的碳排放占比较大，以光伏发电为例，光伏硅料生产约占全生命周期65%，风机叶片环氧树脂工艺约占70%~80%，因此生命周期视角下的核算是衡量新能源实际减排贡献的关键方式。

时空异质性与弃风弃光如何推高核算难度

新能源并网显著改变了电力系统的碳排放特征。在时间维度上，部分光伏高渗透率地区午间和晚间的碳排放因子差距可达40%，这种差异使波动性补偿需求激增。在空间维度上，西北风电基地等新能源富集区与华东等负荷密集区产生能源与需求错位，跨区输电引发碳排放责任分摊的争议。这种异质性源于新能源出力与负荷需求的时空错配，光伏受昼夜周期影响较大，风电则因风速波动呈现日内与日间的不稳定性。

当新能源消纳能力不足时会出现弃风弃光现象，既造成资源浪费，也阻碍低碳转型进程。为平抑新能源波动，火电需频繁启停调峰，但在低负荷状态下运行效率明显下降——对于60万千瓦机组而言，负荷率每降低10%，煤耗大约上升6.9 g/kWh，在70%负荷时煤耗可达300 g/kWh。

为实现消纳而配套的储能设备，其全生命周期碳排放也需纳入核算范围。例如磷酸铁锂电池由于硅料提纯、电极制造等环节，其全生命周期碳足迹达到12 g CO₂ eq/kWh。在构建新能源电力系统碳排放模型时，必须充分考虑其运行方式的多样性以及系统集成的复杂性。

四类主流核算标准：从国际指南到国标

在新能源碳排放核算的标准体系里，IPCC发布的《国家温室气体清单指南》是全球最具权威性的核算方法依据，2006年版指南及2019年修订版为能源部门提供明确的排放计算方法和排放因子，运用“活动数据×排放因子”的基本核算逻辑，更注重宏观统计，适用于全国或区域层面新能源碳减排效果评估。

ISO制定的温室气体系列标准包括ISO 14064、ISO 14067、ISO 14040，为组织、项目乃至产品层面的碳排放核算和碳足迹评估提供系统化的国际标准，适用于碳交易和信用认证场景。GHG Protocol企业准则由世界资源研究所与世界可持续发展工商理事会联合开发，明确界定范围1直接排放、范围2间接排放和范围3价值链排放三范围排放框架，常运用于企业级碳足迹分析。

国家标准《工业企业温室气体排放核算和报告通则》（GB/T 32150—2015）和《温室气体排放核算方法指南》（GB/T 32151—2015）仅覆盖运行阶段直接排放，忽略新能源设备制造、运输、退役等生命周期环节。该设计主要针对传统火力发电的碳排放监管，在新型电力系统背景下存在显著局限性。

系统边界怎么划：空间与时间两个维度

系统边界的划定是碳排放核算的核心环节，直接决定被纳入核算的排放源种类、时间以及空间范围。从空间维度，系统边界可包含单个发电站、区域电网乃至全国性综合能源系统。以风电场为例，较窄的边界或许仅涉及运行期间的能耗与排放，较宽的边界则可能覆盖风电场及其供电区域在发电、输送及分配等环节的碳排放；在风光储多能融合系统中，核算边界还需包含储能设施、火电调峰机组以及风电场植被恢复区等子系统。

从时间维度，系统边界可依据年度、生命周期以及运行周期划分。生命周期边界可充分呈现新能源项目从建设直至退役的整个碳排放情况，但数据采集周期较长、核算复杂度较高；年度运行边界则更适合政策制定以及排放报告，有利于与现行碳市场机制对接。

系统碳排放的主要影响因素包括能源结构、技术效率、调度策略以及储能系统配置。高比例可再生能源接入可降低单位电量碳排放水平，风电机组容量因子、光伏转换效率、储能能量利用率等参数也影响整体排放表现。明确系统边界并准确识别关键因子，是构建科学碳核算模型的前提条件。

供给侧方法：LCA与投入产出分析

传统火电厂碳排放核算主要有燃烧排放因子法、物料平衡法和实测法三种。燃烧排放因子法借助燃料消耗与碳排放量之间的线性关系，数据要求低、适于大规模统计，但精度受燃料类型和燃烧条件影响较大；物料平衡法基于碳守恒原理，核算精度较高，可追踪碳元素去向，但计算复杂、数据采集成本高；实测法通过烟气监测或卫星遥感实时获取碳排放数据，最接近真实值，但受技术与地域限制较大，尚未在我国全面普及。

生命周期评估（LCA）秉持“从摇篮到坟墓”的理念，核算边界覆盖燃料生产运输、设备制造安装、运行维护以及退役处理等多个阶段。LCA能比较不同新能源项目在不同环境和技术条件下的碳排放情况，识别主要碳排放热点环节，其核算通常分目标与范围定义、数据收集与清单分析、环境影响评估以及不确定性处理四个步骤，优势在于系统性与可扩展性，局限在于模型构建复杂、系统边界不统一、基础数据可获得性低。

投入产出分析（IO）方法通过构建社会经济各行业之间的投入产出表，揭示能源消费与碳排放于各产业及区域之间的流动和转移关系，其基本公式为X=A×X+Y，其中X表示总产出，A表示技术系数矩阵，Y表示最终需求。IO分析侧重宏观层面碳排放足迹量化，能有效反映电力生产的间接碳排放及经济活动间的关联效应，但难以体现特定发电项目或工艺的差异性。

需求侧方法：区域平均、碳流追踪与机器学习

区域平均法假定区域内碳排放呈现均匀分布状态，用户碳排放量按比例均摊，所需数据量较少、计算快速，适用于大规模宏观统计以及企业年度碳排查，当缺少实时电力调度数据时可直接采用国家发改委发布的区域电网因子。然而该方法数据更新频率低，难以反映实时变化；所有区域内用户碳排放因子相同，存在区域划分颗粒度导致的公平性不足；对于安装光伏的用户，由于光伏出力波动会致使碳排放出现时空异质性，而这种影响通常被忽略。

碳排放流（CEF）理论通过将电网视为有向加权图，建立功率—碳流耦合的虚拟网络模型，基于基尔霍夫定律扩展的碳流守恒方程，利用矩阵运算实现全网碳流的动态分配，可量化跨区域电力交易中的隐含碳排放。碳流追踪法可以实现用户侧节点级碳排放计量、小时级碳责任分摊以及源荷互动碳流优化，特别适用于含高比例新能源、存在跨区电力交易的复杂电网，但其计算复杂度较高，随电网节点数量增多计算量极为庞大。

基于机器学习的碳排放核算方法利用深度神经网络建立电网运行状态与碳排放因子的非线性映射关系，通过训练历史运行数据可快速预测区域碳排放因子，计算速度可达分钟级。然而神经网络模型需要海量历史数据（某些场景需5年以上）以及大量计算资源，中小型企业部署成本较高；且模型属于黑箱模型，结论难以解读。

尚无单一方法全能，未来走向融合与协同

由不同碳排放核算方法对比可以看出，各类方法在理论基础、适用尺度以及技术实现路径方面各有特色。传统火电厂核算方法适用于结构稳定、以化石能源为主的系统，但在新能源高渗透环境下难以捕捉系统整体碳流的动态演化。LCA虽能全景式刻画新能源技术从“摇篮到坟墓”的碳足迹，但对制造、运输等环节基础数据高度依赖，静态分析框架限制其在实时调度中的应用。IO法凭借宏观经济视角在区域或行业层面碳关联分析中具有独特优势，却因部门聚合度过高而无法辨识具体电源技术或电网节点的排放差异。

当前核算体系面临四方面挑战：一是核算边界拓展、多系统耦合提升、计算复杂性上升，构建多维度高分辨率数学模型对算法效率和资源提出更高要求；二是数据获取难度和准确性问题依旧突出，不同制造商、项目之间工艺和能耗差异极大，难以形成统一核算体系；三是碳排放责任分配与公平性问题日益突显，跨区域输电、共享储能、合同电量交易等新兴模式下碳责任归属复杂；四是核算与现有政策和市场机制存在协同缺口，碳市场、绿色电力交易多以整体电量或装机容量为基础，尚未充分纳入动态碳足迹信息。

。面向未来，应加强多学科协同研究，推动核算方法、标准、平台与政策机制的全链条优化，实现“数据—核算—交易—激励”一体化发展路径。

从装机数据看，全国可再生能源累计装机从2019年的约7.6 GW增长到2023年首次超过15 GW，截至2024年上半年风光合计约1206 GW，装机占比预计超过55%。电力行业碳排放量在能源行业总排放量中占比超过40%，是碳排放的关键源头领域。 从生命周期排放看，光伏硅料生产约占全生命周期65%，风机叶片环氧树脂工艺约占70%~80%，制造环节是新能源设备碳排放的主要来源。这些数据表明，新能源并非零碳，其制造环节和间接排放必须被纳入核算体系。

火电调峰的碳排放代价不容忽视。60万千瓦机组负荷率每降低10%，煤耗上升约6.9 g/kWh，70%负荷时煤耗达300 g/kWh。配套储能的碳足迹同样显著，磷酸铁锂电池全生命周期碳足迹达到12 g CO₂ eq/kWh。 时空异质性方面，部分光伏高渗透率地区午间和晚间的碳排放因子差距达40%。跨区域输电方面，2022年“西电东送”规模超过3万亿千瓦时，其中煤电占比超过60%，在此过程中会出现复杂的碳排放责任归属问题。这些参数共同说明，新能源消纳背后的间接排放和调节成本必须在核算中被充分考量。