面向碳达峰碳中和的电网碳排放因子改进计算方法

陈政，何耿生，尚楠

（南方电网能源发展研究院，广州 510663）

0 引言

建立健全科学有效的碳排放核算方法是我国应对全球气候变化的重要举措，能够为有效把握国内碳排放强度变化趋势、助力碳减排系列工作实施、推动经济社会绿色低碳转型发展提供重要支撑［1］。国家发改委参考《IPCC 指南》相关核算方法理论，编制了《省级温室气体清单编制指南》以及24 个行业的企业温室气体排放核算方法与报告指南［2］，初步形成了国家、地区、企业多级温室气体排放核算与报送工作体系［3］。目前，在省级及地方温室气体排放清单编制中，都明确要求核算电力调入调出隐含碳排放量，也就是电力传输消费带来的间接碳排放。在北京、上海、广东等目前已开展的多个地方碳排放权交易市场试点中，都将企业电力消费的间接碳排放纳入市场［4］。此外，2022 年6 月欧盟议会审议通过的碳边境调节机制修正案［5］，首次将外购电力产生的间接碳排放纳入“碳关税”征收范围。建立科学完善的电力消费间接碳排放核算机制既是推进国内碳减排工作、助力“双碳”目标实现的需要，也是有效应对欧盟等强行实施“碳关税”，打破新型国际贸易壁垒的要求［6-7］。

现有电网碳排放因子计算方法体系缺乏与时俱进的更新迭代，难以适应能源电力加速绿色低碳转型发展的新形势需要，亟需重新进行梳理完善。近年来，诸多专家学者已在该领域开展研究，文献［8］将二次能源的调入调出纳入碳排放量计算范围，提出了一种考虑二次能源跨省区调配的碳排放量计算方法。文献［9-11］研究提出了基于潮流追踪的碳排放区域分摊方法，通过追溯受电区域的电力来源实现碳排放权的合理分配。文献［12］通过投入产出分析法核算了中国居民消费引起的间接碳排放。文献［13］就企业核算温室气体排放的外购电力排放因子展开了系列探讨。文献［14］围绕量化绿色电力消费的降碳贡献标准，初步提出了两种考虑绿电消费的电力用户碳排放计算方法。文献［15］提出了一种基于共担原则的省级电力排放核算方法，并利用此方法进一步估算出各省级电力消费排放因子。综合来看，当前对电网碳排放因子的认识和使用仍存在误区，现行电网碳排放因子体系仍存在诸多问题亟待解决：一是电网碳排放因子计算方法学有待尽快完善，目前正式发布的标准方法学需追溯至2012 年，难以适应新形势需要；二是电网碳排放因子中尚未考虑绿色电力消费等影响，在激励用户消费绿色电力方面存在短板［16-17］；三是目前国内多套排放因子体系并存，包括电网平均碳排放因子与电网基准线排放因子，存在全国、区域、省级等层级，在排放因子的选取、计算、应用等方面存在争议，在地区范围划分、时间跨度选择等方面仍未形成统一标准［18］。

面向建立健全电力碳排放核算标准与方法学、推进电网碳排放因子精细化计算等需要，本文结合当前我国绿色电力认证体系建设已逐步完善的现状，借鉴国际典型电网碳排放因子设计经验，从我国未来电网碳排放因子应用需求出发，研究提出了考虑绿色电力消费的电网碳排放因子改进计算方法，改进方法通过有效辨识绿色电力环境价值，实现对用能端电力消费碳排放的精细化测算，将更好适应“双碳”目标下电力行业绿色低碳转型背景，为完善我国温室气体排放核算提供理论支撑与方法借鉴。

1 电网碳排放因子概述

电网碳排放因子定义为表征单位电能消费的温室气体排放量的系数，即每消费1 kWh 的电量（或每单位购入使用电量）所产生的二氧化碳排放量，通常又被称之为“电网平均排放因子”。从国内外温室气体核查机制、碳市场发展情况以及当前国内政策要求来看，电网碳排放因子主要应用范围包括以下几方面。

1.1 全国及地方碳排放统计核算

国家发改委、国家统计局、生态环境部三部门联合发布的《关于加快建立统一规范的碳排放统计核算体系实施方案》指出，排放因子是全国及省级地区碳排放统计核算制度的基础数据之一［24］；在国家发改委《省级温室气体清单编制指南（试行）》、广东省生态环境厅《广东省市县（区）级温室气体清单编制指南》等文件中亦提及，对于由电力调入调出所带来的二氧化碳间接排放量，可利用省区/市境内电力调入或调出电量、乘以该调入或调出电量所属区域电网平均供电排放因子得到［25］；在《关于加快建立统一规范的碳排放统计核算体系实施方案》中也进一步明确指出，要加强动态排放因子等新方法在国家温室气体清单编制中的应用，推动清单编制方法与国际要求接轨［26］。

1.2 企业碳排放统计核算

原国家发展改革委应对气候变化司（现生态环境部应对气候变化司）早在2013—2015 年期间就分三批发布了24 个行业的企业温室气体排放核算方法与报告指南；2022 年，生态环境部印发《企业温室气体排放核算方法与报告指南 发电设施（2022 年修订版）》，其中再次提到，企业购入使用电力产生的二氧化碳排放，通过购入使用电量乘以电网排放因子计算得出［27］，且该因子根据东北、华北、华东、华中、西北、南方电网划分，选用国家主管部门最近年份公布的相应区域电网排放因子进行计算［28］。

1.3 重点产品碳排放核算

在传统的企业产品碳足迹核算过程中，通常采用基于生命周期评价方法（life cycle assessment，LCA）计算获得产品生命周期内所有碳排放的总和［29-30］，最终以二氧化碳当量（eCO2）为基本单位量化并报告产品每个生命周期阶段的温室气体排放清单分析结果。在一个完整的产品生命周期内，将所有的产品所涉及的活动数据乘以相应的排放因子（包括具体排放源或特定设施的排放因子、区域平均排放因子等）后再加和，即可计算得出温室气体的排放量［31］。通常地，用电产生的碳排放是产品全生命周期碳排放的重要组成部分，区域电网平均排放因子等亦作为常用排放因子被纳入产品碳足迹的计算过程中。

2 电网碳排放因子的国际典型案例

2.1 美国

美国的温室气体排放因子按年度定期更新发布，排放因子所覆盖区域不严格和美国行政区域边界相对应。自2005年起，美国环保署（EPA）基于电网公司的经营区域范围将美国电力市场划分为26个次区域（Subregion）［32］，且暂不考虑次区域之间的电力调入调出以及电力进出口影响，并将输配电损耗产生的碳排放纳入用户侧间接碳排放核算范围。美国环保署推荐使用次区域层面的排放因子计算企业外购电力的温室气体排放。

式中：EFgen，grid为发电侧电网平均CO2排放因子，kgCO2/kWh；Emgrid和Egrid分别为发电侧产生的直接排放（kgCO2）和净上网电量，kWh；Emcon和Econ分别为用户侧的碳排放（kgCO2）以及用电量（kWh）；Emcon，loss和Eloss%分别为网损排放（kgCO2）以及为电网平均损耗率（%）。

2.2 英国

英国温室气体排放因子包括“直接排放”、“间接排放”以及“其他间接排放”三类，其中间接排放中与外购电相关的电网排放因子即为英国全国电网温室气体排放因子。英国电网碳排放因子由英国能源与气候变化部（DECC）以年为周期定期更新发布，同时还考虑了英国从爱尔兰、荷兰、法国等周边国家或地区的电力交互，并将由于输配电损耗产生的碳排放纳入用户间接碳排放范围。通常基于纳入约两年前的基础数据计算排放因子［33］（如2019 年发布排放因子为基于2017 年数据的计算结果）。

式中：EFk为向英国净出口电量的k国发电平均CO2排放因子，kgCO2/kWh；Eimp，k为k国向英国净出口电量，kWh；EFcon，grid、EFgen，grid以及EFloss，grid分别为用电侧、发电侧、输配电损耗对应的电网平均CO2排放因子，kgCO2/kWh。

2.3 欧盟

欧盟温室气体排放因子由欧洲委员会联合研究中心（JRC）不定期发布，该排放因子体系包括欧盟各成员国内的排放因子以及欧盟总体的排放因子两类，欧盟也暂不考虑成员国之间的电力交互，并将由于输配电损耗产生的碳排放纳入用户间接碳排放范围。在排放因子的实际使用过程中，欧盟鼓励各成员国根据当地可再生能源发电以及获得核证的绿色电力消费量等实际情况，对排放因子予以适当修正：

式中：EFgrid为电网平均排放因子，kgCO2/kWh；Econ为用户侧用电量，其值为Egen扣除网损电量Eloss的差值，kWh；EFlocal和Elocal分别为本地电网平均CO2排放因子（kgCO2/kWh）以及本地用户侧用电量；∑ERES和∑CE分别为本地绿色电源发电量和获得核证的绿色电力，kWh；CEpurchased和CEsold分别为本地购入和售出的获得核证的绿色电力，kWh。

2.4 澳大利亚

澳大利亚《国家温室气体和能源数据报告法案》将外购电排放划分范围一和范围二两类，前者为设施的直接排放，后者为设施消费的非设施自身产生的外购电力、热力和蒸汽对应产生的温室气体排放。外购电排放量等于用电量和对应排放因子的乘积，且对外购电的来源有所区分：若外购电来源于澳大利亚州或领地电网，则排放因子为该地区对应的主要电网排放因子EFgrid，若外购电来自其他区域，排放因子EFsupplier则由发电商提供，或参照北部领地排放因子选取。澳大利亚将全国划分为新南威尔士和澳大利亚首都直辖区、维多利亚、昆士兰、南澳、西澳西南互联系统、塔斯马尼亚、北部领地7 个区域，共形成7 个主要电网排放因子，排放因子按年度定期更新。

式中：Emlocal、Emk和Emi分别为该区域、区域k和区域i的发电侧直接排放量；Elocal、Ek，grid和Ei，grid分别为该区域发电量、该区域从区域k调入电量以及向区域i送出电量；Egen，k和Egen，i分别为区域k和区域i发电量。

2.5 小结

结合多个典型国家和地区的电网碳排放因子计算方法分析来看，既存在共性特征，也存在个性差异，如表1所示。

表1 各国排放因子对比Tab.1 Comparison of emission factors in different countries

1） 各国家或地区目前普遍考虑按区域电网或行政区域覆盖范围进行碳排放因子的核算。比如美国、澳大利亚等主要按电网联系紧密程度，以区域电网为主要划分依据；而欧盟则既有整体排放因子也有分国别的成员国排放因子。

2） 基于跨区域电力交互占比不同等因素，各国和地区对跨区域交互电力是否纳入本地碳排放核算范畴进行了差异化处理。部分电力交互占比不高的国家或地区（如欧盟、美国），没有考虑电力调入调出影响，而仅计入区域地理覆盖范围内的发电侧直接排放，且通常将排放量按区域内总发电量或用电量分摊，其中美国对区域碳排放因子覆盖范围划分进行了优化，以最小化区域间的电力交互，从而弱化区域间电力交互对排放因子计算的影响；部分区域间联系较为紧密电力交互占比高的国家或地区（如英国、澳洲等），往往将区域间电力交互纳入考虑，即将跨区域调入或调出电力对应的碳排放纳入本地碳排放总量计算。

3） 各国家和地区普遍将输配电损耗对应的碳排放计入用户侧碳排放，排放总量通过网损率直接或间接分摊到本地终端电力消费量。初步分析来看，各国和地区之所以不把输配电损耗独立出来，对电网运营企业进行核算，其根源在于输配电损耗只是用户用电行为的关联伴生物，对电网企业独立进行网损排放核算并无实际意义。

4） 部分国家或地区允许地方根据本地可再生能源发电与核证绿电消费量情况等对本地电网碳排放因子进行修正。例如欧盟鼓励各成员国在计算本国电力对应碳排放量时将本地绿色电源发电量等在总电量中予以扣除，以在碳排放量核算中体现绿色电力的减排价值。

3 国内常用电力碳排放因子计算方法

国内电力碳排放因子体系主要包括基准线排放因子和电网平均排放因子两类，其中前者主要反映系统碳排放边际变化情况，后者主要反映系统平均碳排放水平。

基准线排放因子包括有电量边际排放因子（OM）和容量边际排放因子（BM）两个组成部分，通常用于量化CDM、CCER等自愿减排项目产生的减排效益，目前业内普遍用于计算CCER 等项目减排效益的排放因子为生态环境部于2019 年发布的区域电网基准线排放因子［34］。目前我国CCER 项目基本处于暂停发展状态，且基准线排放因子主要跟系统中能被替代的边际发电机组排放水平相关联，计算方法相对清晰明了，这里不做详细介绍。

电网平均排放因子用于计算每消费1 kWh 电能产生的碳排放，通过将区域内发电侧总排放量与总发电量相除得到，目前主要包括有全国电网平均二氧化碳排放因子、区域电网平均二氧化碳排放因子、省级电网平均二氧化碳排放因子［35］。

以区域电网平均排放因子为例，其计算方法如下。

式中：EFgrid，i、EFgrid，j和EFk分别为区域电网i、向区域电网i净送出电量的区域电网j、以及向区域电网i净出口电量的区域电网k（或省市、区域）平均CO2排放因子，Emgrid，i和Egrid，i分别为区域电网i发电侧产生的直接排放量和总发电量；Eimp，j，i和Eimp，k，i分别为区域电网j和k向区域电网i净送出/净出口的电量。

生态环境部2023 年将全国电网平均排放因子调整为0.570 3 tCO2/MWh［36］。目前最新的区域电网平均碳排放因子为国家气候中心公布的2011 与2012 年的数据［37］，省级电网平均排放因子目前更新至2019年［38］。

4 电网碳排放因子改进算法设计

结合电网碳排放因子计算方法的国内外对比以及未来应用需求分析等来看，有必要对我国现有电网碳排放因子从核算周期、核算范围以及衔接绿色电力消费等方面进行展开探讨，通过优化研究形成更为科学的核算标准体系。

4.1 核算周期优化

电网碳排放因子反应目标电力系统的平均碳排放水平主要受电力系统电源结构变化影响，当电力系统中燃煤火电等装机比重高时电网碳排放因子较大，而清洁能源发电占比高时电网碳排放因子较小。这一特性决定了电源结构持续发生变化时需要定期对电网碳排放因子进行重新核算并更新数值。对于电源结构持续变化的系统电网碳排放因子长期保持不变，势必导致电力碳排放量计算严重偏离实际值，如我国2012 年发布的区域电网碳排放因子已明显不能真实反映跨省区送受电的碳排放情况。

受电力负荷需求、新能源出力等存在随机时变性影响，电力系统中燃煤发电、燃气发电等化石能源发电机组需要随时调节出力，以保障电力供应和需求的即时平衡，进而导致电力系统的碳排放量和单位电量碳排放强度时刻发生着变化［39-40］。尽管发电量计量表计精度很高，理论上可以计算出每个最小计量单位（可以是数分钟甚至更小时间尺度）的电网碳排放因子。然而，电网碳排放因子核算周期并非越小越好，主要原因在于：一是电网碳排放因子主要应用在全国及地方、企业碳排放统计以及产品碳足迹核算等领域，这些应用场景更多关注碳排放总量影响，细到分钟级的碳排放强度变化除增加核算管理成本外，目前暂未看到实际应用价值；二是通过碳排放权市场将碳排放外部成本内部化后，依托现有电力市场和电力调度体系，已能够实现在最小时间尺度上将碳排放成本包含在内的电力系统最优化运行，在用户端重复引入高频的碳排放成本信号，只会增加用户的多市场决策难度甚至造成市场信号紊乱，因此即使从引导用户用能行为、减少碳排放角度看，也暂未看到引入小时间尺度的电网碳排放因子的必要性。

目前国内暂未启动对电网碳排放因子开展常态化更新工作，考虑到定期更新排放因子与碳边境调节机制等国际碳相关机制得以有效协同的重要价值，再综合考虑国内碳市场履约周期、国外实践经验的基础上，选择以年度为基本核算周期，每1～2年对我国相关电网碳排放因子进行重新核算并更新发布较为合适。如此既能满足主要应用场景中客观反映电力系统碳排放情况的需要，也不至于增加过多核算管理成本。

4.2 核算范围优化

目前我国电网碳排放因子按覆盖行政区划范围不同，主要包含全国、区域及省级三类，其中全国电网碳排放因子主要基于全国电力碳排放总量和总发电量计算得到，区域/省级电网碳排放因子主要基于多省区/省内电力碳排放总量、总发电量、跨区域/跨省送受电碳排放情况等计算得到［41-42］。主要区别在于全国电网碳排放因子忽略了电力碳排放的空间差异，对全国范围内的电力用户都予以同等对待，而区域/省级电网碳排放因子则划小了核算地理空间范围，考虑了不同地区的资源特性差异，对电力碳排放的空间分布特性反映较为充分。目前多套电网平均碳排放因子并存，且并未有明确的应用场景，考虑碳排放数据的统一规范化管理以及测算成本等问题，目前核算范围存在优化空间。

电网碳排放因子覆盖范围不同，产生的政策影响和激励导向存在显著差异。电网碳排放因子主要取决于发电出力结构，而与单个电力消费者用电行为几乎无关联，对处于不同地区电力消费者的同样用电行为核算不同的碳排放水平，将导致低碳“洼地”追逐效应，带来无谓的社会产能空间转移成本以及引发用能公平性问题等。尽量扩大电网碳排放因子覆盖地理空间范围，固然可以规避用能公平性以及产能无谓转移问题，但也明显忽视了当存在严重电力传输网络约束时电力消费者用电行为的地理空间分布将直接影响电力碳排放水平，导致基于整体区域结构测算的单位电量碳排放强度将相对实际值发生偏移。

综合来看，电网碳排放因子覆盖地理空间范围既不是越大越好，也不是越小越好，而是应根据具体应用场景综合考虑覆盖范围变化带来的利弊影响进行优化选择。兼顾实际应用场景以及用能公平性问题，可优化保留全国以及省级两级电网平均碳排放因子。对全国碳排放权市场而言，如若电力间接碳排放纳入全国碳排放权交易市场，基于统一规则体系以及保障用能公平等角度考虑，则应优先采用全国电网碳排放因子核算市场主体的电力间接碳排放量。对产品碳足迹核查认证而言，欧盟针对国际贸易最新出台的碳排放边界调节机制将电力间接碳排放也纳入征收范畴，基于保障各地区公平发展权益、简化核算体系衔接国际经验等考虑，国际贸易商品的碳足迹核算认证也宜采用全国电网碳排放因子。对地方碳排放统计核算而言，在省级（地区）碳排放总量统计核算、省级（地区）碳排放强度考核、省级（地区）温室气体排放清单编制等应用场景中，为推动各地方积极发展清洁能源以及消纳外区送入清洁电力，宜采用更能体现电力碳排放地理空间分布差异性的省级电网碳排放因子。

4.3 衔接绿电消费的改进算法

持续推进风电、光伏等新能源发展，加快能源绿色低碳转型，是落实碳达峰碳中和战略部署的内在要求。风电、光伏等绿色电力具有零碳排放特性，在用户电力消费行为中将绿色电力单独区分出来，既是对用户用电结构更真实的反应，也有利于促进绿色电力消纳及发展。随着绿色电力交易、绿色电力证书发放及绿证市场等发展，目前我国已逐步形成较完善的绿色电力消费认证体系，为开展更精细化的用电消费碳排放计量提供了有力支撑。考虑绿色电力消费行为，对现有电网碳排放因子进行科学修正，是更准确核算用户外购电力碳排放的客观需要。

4.3.1 全国电网碳排放因子

基于当前国内发布的电网平均二氧化碳排放因子计算方法学，修订全国电网碳排放因子，如图1所示的主要思路如下：考虑绿色电力零碳排放特性，将绿色电力单独剥离出来，将电力碳排放总量在扣减绿色电力后的剩余电量中进行平均分摊，即能得到修订后的电网碳排放因子，该排放因子可用于测算用户扣减绿色电力消费后其余电量所产生的间接碳排放。

图1 测算流程图Fig.1 Calculation flow chart

在实际操作层面，可考虑进一步细分为如下两种处理方式。

方式一：通过在总电量中扣减风电、光伏等绿色电力发电量来修订排放因子。

式中：EFgrid为全国电网碳排放因子，在式（16）基础上扣除区域内风电、光伏等绿色电力全部发电量后计算得出修订后的全国电网碳排放因子E∗Fgrid；Em和Emimp分别为全国范围发电侧的直接碳排放量以及外受电量对应的碳排放量；∑E、∑Eg和∑Eabroadimp分别为全国范围内总发电量、全国范围内总绿电电量以及境外输入电量。

方式二：通过在总电量中扣减已经获得绿色认证的电力消费量来修订排放因子。该方式下，在获得覆盖地理范围内所产生的碳排放总量基础上，基于“中国绿色电力证书认购交易平台”等官方认证机构的绿证交易合同信息可获得全国范围内用户已获得绿证交易凭证的用电量∑Pg，再根据总发电量∑E计算获得新的碳排放因子。

与式（17）不同之处在于，式（18）中所扣除的电量部分为已获得认证的绿色电力，即得到绿证凭证的绿电消费量∑Pg。

上述两种计算方式中，方式一从发电侧出发考虑了区域内风电、光伏等绿色电源发电量规模；方式二从用户侧出发基于获得绿证交易凭证的用电量对排放因子进行修订。同样为了及时反映电力系统电源结构变化情况，需要以年度为周期，定期对排放因子进行重新核算并滚动更新发布。

4.3.2 省级（地区)电网碳排放因子

在省级（地区）电网碳排放因子中同样应考虑绿色电力消费影响，可通过如下方式计算得到省级（地区）电网碳排放因子。

4.3.3 改进电力碳排放核算方法

通过上述方法完成了电网碳排放因子测算逻辑的修正，与此同时，终端碳排放量的测算逻辑需同步配套修正，计算公式如下。

5 算例分析

为更清晰地阐明前文所述电网排放因子改进算法计算过程，本文构建了涵盖多区域的模拟系统案例，其中区域A、B、C、D、E共同构成一个整体区域M，区域F位于整体区域M之外。本文将跨省区、跨境电力电量交互过程进行简化处理，抽象成6 大地区的系统进行算例分析，可近似认为整体区域为以国别为界定的区域，位于整体区域之外的电量传输为不同国家之间的跨境电力交互；整体区域之内的子区域为省级区域，子区域之间的电力交互可近似认为是跨省跨区之间的电力电量输送。区域间网络联系、跨区域交互电量及结构组成如图2所示。

图2 模拟案例系统结构图Fig.2 Simulation case system diagram

模拟案例中，各区域内本地发电量及结构、本地用电量、外送电量、外受电量等系统基本参数如表2 所示。发电机组包括燃煤发电、核电、风电、光伏4 种类型，其中燃煤发电机组的度电碳含量近似取为0.853 tCO2/MWh，核电、风电、光伏的发电机组度电碳含量计为0，忽略网络传输损耗电量。依托于所构建的模拟案例环境，本文采用MATLAB 计算软件对考虑跨区域交互电量等信息在内的区域排放因子进行仿真测算。

表2 模拟案例参数表（区域M内)Tab.2 Parameters of simulation case in region M MWh

基于前述章节所提出的常规及改进电网碳排放因子计算方法，分别计算区域A、B、C、D、E、F的电网排放因子（与省级电网排放因子类似）以及整体区域M 的电网排放因子（与全国电网排放因子类似），计算结果如表3所示。

表3 电网碳排放因子计算结果对比Tab.3 Comparison of calculatis reshlts of carbon emission facctors or power grid tCO2/MWh

从计算结果来看，相较于常规算法，改进算法将绿色电力剔除后区域电网碳排放因子都呈现明显增大，其中区域A—F 由0.302～0.586 增加至0.403～0.789，整体区域M 由0.487 增加至0.630；因为电源结构有差异，采用不同算法各区域电网碳排放因子变化幅度也存在明显差异，其中区域D 仅增加0.038，而区域A 增加0.21，整体区域M 则增加0.143。

从前文计算省级排放因子的过程中看，影响省级排放因子的重要参数项包括目标地区对应外购电力来源地区的排放因子水平、目标地区对应外购电力的规模以及结构（即绿色电力的电量占比）等。因此，为进一步探索参数变化对于计算结果的影响，在上述场景基础上补充了基于改进算法的“无外送电场景”以及“50%绿电规模场景”，计算结果如图3所示。

图3 基于改进算法的多场景计算结果Fig.3 Multi-scenario results based on the proposed method

其中，相较于原案例场景，“无外送电场景”指位于整体区域M 之外的区域F 与区域C 之间无电量交互；“50%绿电规模场景”指跨区域交易电量中的绿电电量规模数值均为原案例数值的50%。从计算结果来看，在无外送电场景下，区域A、B、C、D、E 的排放因子相较于基准场景均有不同程度的上升，最高达到为2.6%，其原因在于区域F 排放因子较低，减少外来电输入造成了更多区域内的高碳机组排放；在50%绿电规模场景下，区域A、B、C、D、E 的排放因子有所下降，最大降幅约为3.0%，其原因在于虽然在电量中同步扣减了绿电电量，但绿电电量规模的下降使得区域碳排放量核算结果总体减少，计算所得的排放因子数值也有所回落。

以上算例清晰表明，该改进算法能够更准确地体现各区域电力用户绿电消费情况和非绿电部分对应的真实排放水平，能够更精确地刻画用户的用电间接碳排放水平。

6 结语

本文在系统梳理国内外电网碳排放因子计算方法基础上，面向“碳达峰碳中和”背景下更准确测算用户用电碳排放水平、促进绿色电力消纳发展等目标需要，研究提出了考虑绿色电力消费影响的电网碳排放因子算法改进思路，重新构建了全国电网碳排放因子和省级（地区）电网碳排放因子计算方法，改进算法能够将绿色电力消费的零碳效应充分反映出来，更真实反映用户用电结构及对应碳排放水平。该改进算法可应用于构建适应新形势要求的电力碳排放核算标准与方法，能为完善碳排放权市场、碳足迹核查、各级碳排放统计核算等提供有力支持。