()本研究得到中国工程院品牌项目《我国碳达峰碳中和若干重大问题研究》（2022-PP-01）资助指导专家舒印彪国家电网有限公司，中国工程院院士王金南生态环境部环境规划院，中国工程院院士评审专家杜祥琬中国工程院院士黄其励国家电网有限公司，中国工程院院士赵勇中国华能集团有限公司能源研究院，正高级工程师生态环境部环境规划院，研究员作者蔡博峰生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，研究员赵良中国华能集团有限公司碳中和研究所，教授级高级工程师张哲生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，助理研究员芦新波中国华能集团有限公司碳中和研究所，工程师贾敏生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，博士张立生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，助理研究员刘美中国华能集团有限公司碳中和研究所，高级工程师雷宇生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，研究员姜玲玲中国工程院战略咨询中心，副研究员高亚静中国华能集团有限公司碳中和研究所，高级工程师宁礼哲浙江吉利数字科技有限公司，高级工程师郭静生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，博士伍鹏程清华大学万科公共卫生与健康学院，博士摘要区域电网二氧化碳排放因子是精准核算电力消费引起二氧化碳间接排放的基础参数。本研究采用平衡分析法，根据省级电网发电数据、跨省电力交换数据以及中长期电力发展规划等数据，构建省级电网生产模拟优化模型，通过情景分析评估未来不同情景下，省级电网电源结构和电力消费，分析中国2020-2035年不同情景下区域和省级电网二氧化碳排放因子。基于情景分析，中国2020-2035年各省份电网排放因子将出现大幅下降，新能源政策情景下，各省降幅平均达到43%，青海、云南、海南、吉林等8个省份的降幅超过50%；新能源高速发展情景下，各省降幅平均达到53%，青海、云南、海南、吉林等16个省份的降幅超过50%；按照两类情景结果中位数考虑，各省份降幅平均达到48%，青海、云南、海南、四川等11个省份的降幅超过50%。本研究建立的中长期省级电网排放因子，为支撑各省碳达峰碳中和路径研究，推动区域能源结构低碳化转型评估，鼓励用户优化生产和行为模式，降低企业预测间接排放不确定性，提供借鉴和参考。目录CONTENTS01研究背景01/0506/1302中国电网排放因子现状14/212.1中国各省电力分布现状22/302.2中国电网排放因子现状31/3403双碳目标下中国中长期电网排放因子研究3.1技术路线图3.2情景设置3.3电网排放因子情景分析附件材料附1：研究方法附2：中国区域中长期电力发展规划明确边界条件参考文献1研究背景研究背景中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）021研究背景端不确定性的显著增大，影响电力国内生产总值（GDP）占比超过75%的全球131个国家宣布了碳中系统的安全稳定。充分考虑电力系和目标。中国和其他国家碳中和目统实现快速减排并保证灵活性、可标的逐渐明电确网及二碳氧减化排碳工排作放的因加子快是精准核靠算性电等力多消重费需引求起，的火温电室加气装体CCUS推进，间使接得排C放C量US的的基定础位，是和定作量用分愈析并推是动具消有费竞端争碳力减的排重的要重技要术参手数段，，可加凸显其。空间精度和时效性对区域、行业实、现企近业零等不碳同排层放级，排提放供单稳元定的清洁低C间CU接S排是放目影前响实显现著化。石能源低碳电力，平衡可再生能源发电的波碳化利用的唯一技术选择。中国能动性，并在避免季节性或长期性的源系统规模庞大、需求多样，从电力短缺方面发挥惯性支撑和频率电网二氧化碳排放因子指从电结构布局和网络条件不同，电网排网获取和消费单位电量（1kWh）放因子也不同。电网范围划分越小，所导致的间接二氧化碳排放（范电网排放因子越接近单位电力消费围二）。电网排放因子是消费端核的实际间接排放，电网排放因子更算碳排放量的关键指标，用于测算新频率越高，其越能真实反映的电评估由于电力消费所产生的间接排力排放情况。放。一般将区域边界内的活动引电网排放因子尤其是区域电网起、但发生在区域外的排放称为间排放因子，其空间精度和时效性对接排放。如企业外购电力的排放，区域、行业、企业等不同层级排放该部分排放实际发生在发电端，但单元的间接排放影响显著。中国电是由用电端的消费活动引起，对于网分为不同的层级，如全国电网、用电端来说就属于间接排放。在现区域电网和省级电网等，不同层级有温室气体核算标准中，净购入电电网的覆盖范围不同，相应的电源力隐含排放一般基于排放因子法计03中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）研究背景算，即排放量=净外购电量×电网排放因子。对于绝大部分非高耗能企业，间接排放是其碳排放的主要来源。电网排放因子作为电力生产端与电力消费端的关键枢纽，将发电侧的直接碳排放与电力消费侧的间接排放关联起来，有利于温室气体不仅从生产端进行源头减排，而且从消费端进行引导控制。因此，电网排放因子的准确性对于消费端实施碳排放有效控制至关重要。国内生产总值（GDP）占比超过端不确定性的显著增大，影响电力75%的全球131个国家宣布了碳中系统的安全稳定。充分考虑电力系和目标。中国和其他国家碳中和目统实现快速减排并保证灵活性、可结合实际电力需求和生产运行条件，研究区域电网排放因子，标的逐是渐精明准确反及映碳区减域排能工源作结的构加低快碳化进度靠，性以等及多在重消需费求端，精火准电鼓加励装用CCUS推进，户使优得化C生C产US和的行定为位模和式作的用重愈要基础。是研具究有建竞立争中力国的中重长要期技区术域手电段，可加凸显网。排放因子，对于支撑各省（区）碳实达现峰近碳零中碳和排路放径，规提划供以稳及定降清洁低C低CU间S接是排目放前预实测现不化确石定能性源有低着重要意碳义电。力，平衡可再生能源发电的波碳化利用的唯一技术选择。中国能动性，并在避免季节性或长期性的源系统规模庞大、需求多样，从电力短缺方面发挥惯性支撑和频率中国电力行业碳排放占中国二京、上海均超过20%，浙江、天津、氧化碳总排放量的40%以上（中江苏等省超过10%。未来随着用电国大陆省区），准确摸清电力消费需求的上升，间接排放对典型省份端碳排放，积极推动电力消费端碳总排放的影响可能会进一步凸显。减排，是落实“双碳”目标的关键举措。碳达峰碳中和目标下，未来研究建立并滚动更新中国中长发电端将以清洁能源为主体，新型期区域电网排放因子，有利于精准电力系统中风电、太阳能发电为代估算消费端间接碳排放，反映各省表的非化石能源占比将大幅提高，电网排放因子的时序变化特征，精电力行业实现深度低碳零碳。工业、准计量净调入电量变化引起的间接交通和建筑等电力消费端部门的用排放量，有助于地方因地制宜地制电需求进一步增加，全社会电气化定适合本地实际的能源转型政策，水平将持续提升，未来将依赖低碳优化电力调入调出和电力消费结电力实现降碳脱碳。2022年，间构，评估不同区域新能源发展、电接排放占总二氧化碳排放比例，北力交换和储能应用等对降低排放的效果，形成电力生产端和消费端协研究背景中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）04同推进碳减排的良性互动，发挥新国内外研究学者对于计算电网型电力系统在各部门降碳脱碳过程排放因子主要采用两类方法：宏观中的核心枢纽作用，为各省（区）测算法和平衡分析法。宏观测算法确定碳达峰时间表、路线图以及政通过应用宏观统计或测算的区域电策措施等提供重要支撑。同时，有力行业碳排放总量数据和发电量数利于鼓励用户进一步优化生产和行据，从而计算该区域电网排放因子为模式，为企业预测间接排放提供水平。该方法测算方法简单，降低重要参数，降低测算误差和不确定了对基础数据的要求，存在测算精性。度低、误差大等问题，无法客观准国内生产总值（GDP）占比超过端不确定性的显著增大，影响电力75%的全球131个国家宣布了碳中系统的安全稳定。充分考虑电力系和目标。中本国研和究其综他合国应家用碳平中衡和分目析法，全统面实整现合快中速国减省排级并（保涵证盖灵中活国性、可标的逐大渐陆明30确个及省碳区减，排由工于作数的据加原快因，本靠研性究等不多包重括需香求港，、火澳电门加、装台CCUS推进，湾使和得西藏CC）U电S的网定发位电和数作据用、愈电力运行是数具据有以竞及争中力长的期重电要力技发术展手规段，可加凸显划。等多源数据，系统构建省级电网生实产现模近拟零优碳化排模放型，，提对供未稳来定省清洁低C级C电US源是结目构前和实电现力化消石费能进源行低情景分碳析电，力进，而平研衡究可建再立生中能国源20发20电-的波碳化利20用35的年唯省一级技电术网选排择放。因中子国。能动性，并在避免季节性或长期性的源系统规模庞大、需求多样，从电力短缺方面发挥惯性支撑和频率确反映区域间电力交换带来的排放个区域电网排放因子。测算过程对影响。相比较而言，平衡分析法重基础数据要求较高，能够大幅提高点基于电网发电数据、区域间电力电网排放因子的精确度。交换数据，根据不同区域电源结构，按照平衡分析后的电力流向计算每美国、澳大利亚、加拿大、英国、新西兰等国均已形成定期更新和发05中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）研究背景布电网平均排放因子的机制。中国子。并将平衡分析法与情景分析相的全国电网排放因子已更新三次，结合，预测省级电网电源结构和电国家发展改革委发布了2015年的力需求变化，进一步提升了电网排全国电网平均排放因子。在全国碳放因子研究方法的准确性，促进了市场启动后，生态环境部在2022中长期省级电网排放因子研究方法年和2023年两度更新全国电网排进步。放因子数值。中国区域电网平均排放因子公布了2010、2011、2012本研究全面梳理了全国及各省的年度数据；省级电网平均排放因电力发展规划和碳达峰方案预期目子公布了2010、2012和2018的年标等政策措施，综合应用平衡分度数据。随着中国绿色发展步伐加析法，全面整合中国省级电网发电快，电力生产供应清洁化、低碳化数据、跨省电力交换数据以及中长程度不断提升，电力排放因子的更期电力发展规划等多源数据，系统新需求也更加迫切。构建中国省级电网生产模拟优化模型（OptimizationModelofPower本研究采用平衡分析法测算出ProductionandDispatchforChina's中国省级电网排放因子，通过情景ProvincialPowerGrid，OPPD），分析法预测不同年份各省电源结对未来省级电网电源结构和电力消构、电力需求，基于电力网络结构费进行情景分析，进而研究提出中和各省电力盈亏，估算省间电力交国2020-2035年省级电网排放因子换情况，进而测算现状及未来年的演化规律。（2020-2035年）省级电网排放因研究背景中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）062中国电网排放因子现状07中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）中国电网排放因子现状2中国电网排放因子现状比重分别达到9%、8%和8%；水电主要分布于四川、云南、湖北等2.1中国各省电力分布现状西南及中南地区，其装机容量占全国总装机比重分别达到24%、20%2022年，全国发电装机容量和9%；核电主要分布于广东、福建、25.64亿千瓦，火电仍是现阶段中浙江等东部沿海地区，其装机容量国最主要的电源类型。装机占比占全国总装机比重分别达到30%、中，火电装机占52%，水电装机占22%和18%；风光发电主要分布于16%，核电装机占2%，风电装机山东、内蒙古、河北等地区，其风占14%，太阳能发电装机占15%。电和光电装机占全国总装机比重分全国全口径发电量8.69万亿千瓦别达到6%、13%、8%和11%、4%、时，火电发电量占66%，水电发电10%。不同类型电源分布主要与资量占15%，核电发电量占5%，风源分布密切有关，与各地区生产力电发电量占9%，太阳能发电量占发展水平和能源消费结构也有较大5%（图1）。关系。从地区维度看，由于能源资源中国省际间电力交换（图2）禀赋条件和开发利用情况不同，各整体呈现“西电东送、北电南供”省份之间发电结构存在显著差异。的特点。其中，内蒙古、云南和四上海、天津和北京等地区以火电为川等西部北部地区为电力净调出省主，装机占比分别达到89%、84%份，净调出电量分别占全国总调出和84%；而青海、云南和四川等地电量的17%、15%和11%。相对应区则以可再生能源发电为主，装机地，广东、江苏和浙江等东南地区占比分别达到91%、86%和85%。省份为主要的电力输入省份，净调从电源类型看，各类电源类别的空间分布特征存在较大差异。火电主要分布于山东、江苏、内蒙古等地区，其装机容量占全国总装机中国电网排放因子现状中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）08图12020年中国各省发电装机结构入电量占全国总调入电量的22%、14%和13%。主要由于中国传统化石能源资源总体分布呈现西部北部多、东部中部少的空间布局，而东中部地区是用电负荷中心，资源与负荷逆向分布决定了中国形成跨省跨区输电的基本格局。09中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）中国电网排放因子现状图22020年中国各省发电结构及电力交换情况中国电网排放因子现状中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）0102.2中国电网排放因子现状基于各省份各类电源构成、省际间电力交换以及电力消费数据，从电力净调出省份出发，按照电力实际和规划流向及规模计算省级电网排放因子（图3）。火电风电光伏电网电网排放因子省内用电工业省内发电交通水电建筑核电生物质发电储能其他其他电网省内电力调出图3电网排放因子计算框架图从计算结果及与已公布电网排东北和华北北部。在这些地区中，放因子数据对比可以看出，中国省山西、内蒙古均为中国主要煤炭级电网排放因子整体呈现东北高、产区，电力结构中煤电占比高。电西南低的分布（表1和图4）。电网排放因子较低地区主要分布在西网排放因子较高的省份主要集中在南地区，该地区水能资源丰富，电011中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）中国电网排放因子现状源结构以水电为主。虽然省级电网因为青海省发电装机结构以水电排放因子有较强的地域分布特征，（30%）、风电（21%）和光伏发但相同区域内不同省份由于发电结电（40%）为主，2020年青海可再构不同，导致省级电网排放因子与生能源发电量占总发电量比例高达区域电网排放因子有一定差异。例86%，而西北区域电网内的新疆、如青海省电网排放因子仅是西北宁夏、陕西均以火电为主，具有较区域电网排放因子的14.1%，主要高的省级电网排放因子。中国电网排放因子现状中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）012表1中国2010、2012、2018及2020省级电网排放因子（kgCO2/kWh）省份2010年2012年2018年2020年辽宁0.8360.7750.7220.91吉林0.6790.7210.6150.839黑龙江0.8160.7970.6630.814北京0.8290.7760.6170.615天津0.8730.8920.8120.841河北0.9150.8980.9031.092山西0.880.8490.740.841内蒙古0.850.9290.7531.000山东0.9240.8880.8610.742上海0.7930.6240.5640.548江苏0.7360.750.6830.695浙江0.6820.6650.5250.532安徽0.7910.8090.7760.763福建0.5440.5510.3910.489江西0.7640.6340.6340.616河南0.8440.8060.7910.738湖北0.3720.3530.3570.316湖南0.5520.5170.4990.487重庆0.6290.5740.4410.432四川0.2890.2480.1030.117广东0.6380.5910.4510.445广西0.4820.4950.3940.526海南0.6460.6860.5150.459贵州0.6560.4950.4280.42云南0.4150.3060.0920.146陕西0.870.7690.7670.641甘肃0.6120.5730.4910.46青海0.2260.2320.260.095宁夏0.8180.7790.620.872新疆0.7640.790.6220.749注：表中2010年数据来自国家发展和改革委员会《2010年中国区域及省级电网平均排放因子》；2012年数据来自国家发展和改革委员会《2012年省级电网平均二氧化碳排放因子》；2018年数据来自《关于商请提供2018年度省级人民政府控制温室气体排放目标责任落实情况自评估报告的函》；2020年数据为本研究计算结果。013中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）中国电网排放因子现状与美国各个区域、欧盟各个国美国各区域和欧盟各国，中国各省家电网排放因子（图5）相比，中份电网排放因子差异较大。特别国各省电网排放因子分布较为分地，中国各个省份电网排放因子的散。中国各省电网排放因子分布范变异系数最高达到0.41，远高于美围为0.095-1.092kg/kWh，各省平国各个区域电网排放那因子变异系均电网排放因子约0.608kg/kWh，数（0.22）（注：变异系数为标准居于美国（0.651kg/kWh）和欧盟差与平均值之比，是表征离散程度（0.278kg/kWh）之间。此外，从的一个归一化量度）。各个区域之间的分散程度看，相比图5国内外区域电网排放因子对比注：图中的点代表各个具体的省份、区域或国家。美国和欧盟数据来源：U.S.EnvironmentalProtectionAgency,2023;EMBER数据库。年份说明：图中美国各区域采用2021年数据；欧盟各国采用2022年数据；中国各省采用2020年数据。3双碳目标下中国中长期电网排放因子研究015中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）双碳目标下中国中长期电网排放因子研究3双碳目标下中国中长期电网排放因子研究3.1技术路线图研究中国中长期省级电网排放合考虑各省份达峰方案及电力发展因子主要包括以下步骤（图6）：（1）规划，应用非线性优化模型，预测按照覆盖的地理区域确定所研究的2025-2035年省级电网发电及负荷省级电网。本次研究对象主要包括情况，经分省电力电量平衡分析及中国31个省级电网，暂不考虑香生产模拟优化，确定各省级电网电港特别行政区、澳门特别行政区和力盈亏及省间电力电量交换规模；台湾省3个地区的省级电网；（2）（3）从电力净调出省份出发，按预测省级电网电源结构及电网间交照电力流向及规模，计算各省级电换的电力电量。基于现状省级电网网排放因子。各类电源发电出力及用电需求，综图6中国中长期电网排放因子研究框架双碳目标下中国中长期电网排放因子研究中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）0163.2情景设置为有效评估未来中国清洁能源发电发展的不同场景，在各省份电力发展规划、碳达峰方案等已明确目标基础上，设计2个情景来定量分析和评估未来中国省级电网排放因子的分布区间范围。2个情景分别为：新能源政策发展情景、新能源高速发展情景。（1）新能源政策发展情景。各省中长期可再生能源发展低预期情景。（2）新能源高速发展情景。结合生态环境部环境规划院对于可再生能源未来技术发展潜力评估结果，参考联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）第六次评估报告情景数据库亚洲和中国情景数据，以各省中长期可再生能源发展高预期为目标。随着中国新能源装机持续快速增长，煤电将逐步向基础保障性和系统调节性电源并重转型，未来发电结构存在较大的区域异质性。从区域维度，基于已有规划，结合资源禀赋和经济发展状况等因素，对华北、华东、华中、东北、西北、西南和南方七个区域进行了分析。华北华北地区将建设冀北新能源基地和山东海上风电基地，地区“十五五”和“十六五”期间，新能源装机分别新增1亿千瓦和2.1亿千瓦。华东地区风电和太阳能发电装机保持较快增长，“十六五”华东地期间，风电、太阳能发电和核电装机分别增加7000万千瓦、1区亿千瓦和3300万千瓦。华中华中地区各类电源装机保持稳定增长，“十四五”期间，新能源、地煤电和水电装机分别新增6200万千瓦、2500万千瓦和350万千区瓦。“十六五”期间，新能源装机占比达到60%，发电量占比接近40%，煤电装机占比降低至25%以下，发电量占比约40%。017中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）双碳目标下中国中长期电网排放因子研究东东北地区“十五五”和“十六五”期间，煤电装机占比持续北降低至50%和22%，新能源装机占比将超过70%。地区西西北地区将新建多条送电华北、华中和西南的直流外送通道，北地新能源持续高速增长，“十四五”和“十五五”新增装机1.4亿区千瓦。“十六五”期间，新能源装机占比达到75%，发电量占比超过50%。西南地区结合流域水电开发，发展水风光互补，保持大规模西电力外送，“十四五”和“十五五”期间，水电和新能源新增装南地机均超过4000万千瓦和2000万千瓦。“十六五”期间，水电装区机占比接近60%，新能源装机占比38%。南方地区各类电源装机呈稳定增长。“十四五”期间，新能南源、气电、水电、煤电和核电装机分别新增7000万千瓦、4200方地万千瓦、1100万千瓦、1500万千瓦和500万千瓦以上。“十五五”区除煤电装机下降，其余电源装机将持续增长。“十六五”期间，新能源装机占比达到42%，水电装机占比略高于20%，核电装机占比8%。双碳目标下中国中长期电网排放因子研究中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）0183.3电网排放因子情景分析新能源政策发展情景下，从区南、海南下降速率最高，分别达到域维度看，华北区域省份电网排放12.26%，9.95%和7.47%；安徽、因子整体较高，南方区域省份电网陕西和湖北年下降速率较低，分别排放因子整体较低，华北区域省份为1.12%，1.26%和1.28%。此外，电网排放因子平均为南方区域省份各省份下降趋势存在较大差异，降电网排放因子的2.3倍。从省级维幅变异系数CV高达40%。从时间度看，各省电网排放因子平均年下维度看，新能源政策发展情景下，降速率达4.07%，其中，青海、云2020-2035年间各省电网排放因子国内生产总值（GDP）占比超过端不确定性的显著增大，影响电力75%的全球131个国家宣布了碳中系统的安全稳定。充分考虑电力系和目标。中中国国和2其020他-2国03家5碳年中，和各目省份电网统排实放现因快子速将减出排现并大保幅证下灵降活，性、可新能源政策发展情景下，各省降幅平均达到43%，青海、云南、标的逐渐明确及碳减排工作的加快靠性等多重需求，火电加装CCUS海南、吉林等8个省份的降幅超过50%；新能源高速发展情景下，推进，使得CCUS的定位和作用愈是具有竞争力的重要技术手段，可各省降幅平均达到53%，青海、云南、海南、吉林等16个省份加凸显。实现近零碳排放，提供稳定清洁低的降幅超过50%；按照两类情景结果中位数考虑，各省份降幅平C均CU达S到是4目8%前，实青现海化、石云能南源、低海南、碳四电川力等，1平1个衡省可份再的生降能幅源超发过电的波碳化利50用%的。唯一技术选择。中国能动性，并在避免季节性或长期性的源系统规模庞大、需求多样，从电力短缺方面发挥惯性支撑和频率整体呈现下降趋势，其中，2025-电网排放因子平均为南方区域省份2020年间平均降幅达14%，2030-电网排放因子的2.4倍。从省份维2025年间平均降幅达12%，2035-度看，各省电网排放因子平均年下2035年间平均降幅达26%。降速率达5.24%，其中，青海、云南和海南下降速率最高，分别达到新能源高速发展情景下，从区13.94%，11.81%和9.10%；安徽、域维度看，华北区域省份电网排放陕西和山西年下降速率较低，分别因子整体较高，南方区域省份电网仅达到2.21%，2.38%和2.42%。排放因子整体较低，华北区域省份019中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）双碳目标下中国中长期电网排放因子研究此外，各省份下降趋势存在较大差域省份电网排放因子整体较低，华异，降幅变异系数CV高达31%。北区域省份电网排放因子平均为南从时间维度看，新能源高速发展情方区域省份电网排放因子的2.3倍。景下，2020-2035年间各省电网排从省份维度看，各省电网因子平均放因子整体呈现下降趋势，其中，年下降速率达4.68%，其中，青海、2025-2020年间平均降幅达24%，云南和海南下降速率最高，分别达2030-2025年间平均降幅达15%，到13.86%，11.09%和8.87%；陕西、2035-2035年间平均降幅达28%。安徽和新疆年下降速率较低，分别为1.45%，1.63%和1.78%。此外，按照两类情景分析结果中位数各省份下降趋势存在较大差异，降考虑，从区域维度看，华北区域省幅变异系数CV高达35%。份电网排放因子整体较高，南方区020区域省份2020年2025年2030年2035年东北中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）华北辽宁0.9100.578-36.5%0.496-48.7%-45.5%0.371-59.3%-32.8%0.4300.216-74.2%华东吉林0.8390.564华中黑龙江0.654河北0.8140.736-19.6%0.599-26.4%0.504-38.1%南方内蒙古0.800西北山西1.0920.707-32.6%0.683-37.4%0.544-50.2%天津0.6880.792山东1.000-20.0%-20.8%0.673-32.7%0.546北京0.8410.595-15.9%0.700-16.8%0.598-28.9%0.755安徽0.841滚滚长江东逝水0.601-26.4%-18.2%0.536-36.3%0.418-50.3%-48.4%江苏0.742-3.2%0.498-32.9%0.383-52.9%上海0.3330.519-15.5%0.289浙江0.6150.418福建0.7630.363-1.0%0.694-9.0%0.596-21.9%-13.5%0.512-26.3%0.4110.6950.3250.281-40.9%-48.8%0.548-39.3%-40.7%0.532-21.4%0.386-27.4%0.307-42.3%0.489-25.7%0.330-32.5%0.270-44.8%河南0.7380.599-18.8%0.490-33.6%0.389-47.3%江西0.6160.474湖南0.4870.453-23.0%0.436-29.1%0.354-42.5%0.4320.363-7.1%0.4090.312重庆0.3160.310-16.1%-36.0%湖北0.1170.104-16.1%0.256-40.8%0.179-58.5%四川-1.9%0.254-19.6%0.202-36.1%广西0.5260.336-36.1%0.075-51.1%-36.2%0.040-66.2%-47.1%海南0.4590.326-28.9%-11.1%0.334-36.6%0.279-37.9%0.445-16.9%0.115广东0.3690.224-25.3%0.276-74.9%0.332贵州0.4200.398-5.4%0.276-34.4%0.204-82.9%-51.5%云南0.1460.1000.0620.025-31.6%-57.1%宁夏0.8720.724-17.0%0.665-23.7%0.459-47.4%新疆0.7490.720-3.9%0.7130.573双碳目标下中国中长期电网排放因子研究0.6410.6070.601-4.8%-23.6%陕西0.4600.443-5.3%-6.2%0.515-19.6%甘肃0.0950.0670.4070.279-39.2%青海-11.3%0.010-29.2%-3.6%0.032-66.9%-89.3%0.00.51.01.52.00.00.51.01.52.00.00.51.01.52.00.00.51.01.52.0图72020-2035年中国省级电网排放因子（kgCO2/kWh）注：图中数据使用两类情景中位数；折线代表未来年份各个省份电网排放因子相比于2020年的下降百分比。021中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）双碳目标下中国中长期电网排放因子研究表22020-2035年中国省级电网排放因子（kgCO2/kWh）省份2025年2030年2035年辽宁0.5780.4960.371吉林(0.528-0.664)(0.432-0.571)(0.342-0.408)黑龙江北京0.5640.430.216天津(0.559-0.594)(0.384-0.472)(0.210-0.281)河北山西0.6540.5990.504内蒙古(0.648-0.683)(0.590-0.621)(0.467-0.528)山东上海0.5950.5190.289江苏(0.573-0.612)(0.476-0.532)(0.208-0.299)浙江安徽0.6880.5360.418福建(0.668-0.709)(0.53-0.584)(0.413-0.448)江西河南0.7360.6830.544湖北(0.714-0.784)(0.666-0.733)(0.512-0.571)湖南重庆0.7070.70.598四川(0.69-0.738)(0.684-0.738)(0.583-0.633)广东广西0.80.7920.673海南(0.791-0.836)(0.783-0.836)(0.665-0.714)贵州云南0.5460.4980.383陕西(0.536-0.56)(0.489-0.506)(0.36-0.386)甘肃青海0.3330.3250.281宁夏(0.321-0.464)(0.312-0.432)(0.259-0.349)新疆0.6010.5120.411(0.579-0.639)(0.489-0.539)(0.386-0.435)0.4180.3860.307(0.412-0.427)(0.381-0.402)(0.289-0.314)0.7550.6940.596(0.725-0.758)(0.65-0.757)(0.546-0.644)0.3630.330.27(0.346-0.379)(0.322-0.358)(0.266-0.293)0.4740.4360.354(0.451-0.498)(0.414-0.444)(0.334-0.359)0.5990.490.389(0.553-0.621)(0.462-0.512)(0.356-0.409)0.310.2540.202(0.307-0.317)(0.247-0.316)(0.19-0.261)0.4530.4090.312(0.447-0.46)(0.397-0.422)(0.3-0.331)0.3630.2560.179(0.231-0.396)(0.193-0.304)(0.131-0.226)0.1040.0750.04(0.103-0.107)(0.073-0.075)(0.04-0.04)0.3690.3320.276(0.359-0.382)(0.318-0.351)(0.269-0.295)0.3360.3340.279(0.316-0.363)(0.317-0.373)(0.26-0.308)0.3260.2240.115(0.312-0.332)(0.188-0.236)(0.11-0.143)0.3980.2760.204(0.393-0.408)(0.26-0.278)(0.146-0.206)0.10.0620.025(0.093-0.102)(0.05-0.075)(0.022-0.03)0.6070.6010.515(0.533-0.623)(0.528-0.619)(0.446-0.53)0.4430.407(0.391-0.439)0.279(0.433-0.469)(0.223-0.285)0.0320.067(0.027-0.041)0.01(0.048-0.078)(0.01-0.013)0.6650.724(0.643-0.714)0.459(0.703-0.758)(0.452-0.551)0.7130.720(0.595-0.745)0.573(0.601-0.745)(0.516-0.599)注：表中（）内上限和下限分别代表新能源高速发展情景和新能源政策发展情景的测算结果，最终取值为对两类情景1.3万次模拟优化后选取的中位数。附件材料023中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)附件材料附1：研究方法未来年份电力流预测，主要基于现有电力传输通道，根据《中华A1数据来源人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目(1)2020年标纲要》、《“十四五”现代能源2020年各省份火电、水电、体系规划》等，参考全球能源互联风电、太阳能发电量数据源自《中网发展合作组织《中国“十四五”国电力统计年鉴2021》，核电发电力发展规划研究》、国网能源电量数据源自《2020年电力工业研究院《中国能源电力发展展望统计资料汇编》；跨省电量交换数（2021）》及《中国能源电力发展据和全社会总用电量源自《2020展望（2022）》等研究报告中提出年电力工业统计资料汇编》；各省的2030年和2035年跨区电力传输份人口数据来源于《2021年中国通道，并结合工程建设进度等实际统计年鉴》。情况，确定未来年份跨省区电力传输规模。(2)2025年-2035年全面梳理电力发展规划政策以未来年份人口预测，主要参考及相关单位研究成果，作为未来年国家有关部门相关研究结果，综合份发电结构以及电力交换数据的优考虑中国人口出生率、死亡率、迁化及预测依据。未来年份电源结构移率、教育程度，生育促进政策与预测，主要依据各省份“十四五”超大城市人口规模政策，以及全国及中长期规划、中国工程院《中国数据与分省数据的一致性等，参考碳达峰碳中和战略及路径研究》、各省的“十四五”和中长期规划等，各省份碳达峰方案规划目标、国根据最新情况进行动态更新。家及各地区能源电力发展规划数据等，参考国网能源研究院、中国电力科学研究院、电力规划设计总院等机构在“十四五”电源发展方面的研究成果。附件材料中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)024A2数据优化电力消费预测模块本研究基于中国工程院研究的全国总发电、Chen等（2020）研究的分省人口预测结果，预测未来年份各省份电力消费数据。具体地，假设未来年份各省份人均电力消费增速与全国人均电力消费增速一致，测算各省份未来年份电力消费（附图1）。附图12020-2035年中国各省份电力消费（单位：十亿千瓦时）省级发电优化模块(1)目标函数2020年各省份火电、水电、风电、太阳能发电量数据源自《中国电力统计年鉴2021》，核电发电量数据源自《2020年电力工业统计资料汇编》；跨省电量交换数据和全社会总用电量源自《2020年电力工业统计资料汇编》；各省份人口数据来源于《2021年中国统计年鉴》。本研究目标函数为各省份间接排放最低，见公式（1）:025中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)附件材料∑∑Min:Ct=[EFiout,t×(G−C)]iout,j,t(1)iout,tioutj其中，iout为净调出省份；j为不同发电类型（即煤电、气电、风电、光电、核电、水电和生物质发电）；t为年份；Ct为总间接排放（g）；EFiout为净调出省份电网排放因子(kgCO2kWh-1)；Giout,t为发电量(kWh);Giout为省份电力需求（kWh）。其中，净调出省份的电网排放因子计算如公式（2）：EF=G×ef∑G+G×efiout,tiout,jgas,tiout,jgas,tiout,jcoal,tiout,jcoal,t(2)iout,j,tj其中，efiout,jgas,t和efiout,jcoal,t为气电和煤电排放因子（kgCO2kWh-1）。（2）约束条件约束1：电力需求供给平衡约束。为保证电力需求，假设全国总电力供给量应等于电力总需求量:∑∑∑Gi,j,t=Ci,t(3)iji约束2：可再生能源发电约束，见公式（4）：∑G≤Potentiali,jrenewable,tjrenewable,t(4)i其中，Potentialjrenewable,t为可再生能源发电上限。约束3：能源安全约束。为了保证逐年增长的用电需求，本研究设定各类电力类型发电最低增长率或上一期发电量作为发电下限，相关增长率数据来源于工程院前期预测结果，见公式（5）：Gi,j,t−Gi,j,t−1≥Rj,t(5)Gi,j,t−1其中，Rj,t为i省份第j类电源类型第t年发电增长率。附件材料中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)026约束4：政策约束。本模型将现有政策（“十四五”等）中对各电力类型发电装机的发展规划作为未来电力发展的下限。具体地，现有政策主要涵盖三类指标：装机容量目标值、占比和增速。其中，装机容量目标值作为参数下限设置；装机容量占比约束见公式（6）：∑Gi,j,t/hi,j≥P(6)(Gi,j,t/hi,j)i,j,tj其中hi,j为发电小时（h），假设发电小时与2022年发电小时一致。Pi,j,t为政策中的装机容量占比指标。对于装机容量增速约束，约束同公式（5）。电力交换及因子测算模块基于现状年电力传输结构（2020年）以及相关政策规划，初步确立2025-2035年电力传输网络。耦合现状及优化模型预测结果，测算2020-2035年各省份电网排放因子。电网排放因子划分为净调出省份和净调入省份电网排放因子。其中，净调出省份电网排放因子计算见公式（2），净调入省份电网排放因子见公式（7）：G×ef+G×ef+∑(D×EF)iin,jgas,tiin,jgas,tiin,jcoal,tiin,jcoal,tiiniout,tiout,t(7)EFi,t=ioutin∑∑G+iin,j,tDiiniout,tjiout其中，Dii,t为净调出省份iout对净调入省份iin的在第t年的电力传输inout量（kWh）。特别地，净调入省份iin发电量、用电量和调入电量应满足如下等式（8）：∑=Diiniout,t∑G−Ciin,j,tiin,t(8)jiout027中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)附件材料附2：中国区域中长期电力发展规划明确边界条件附表1全国及省级新能源发展政策全国/省级规划目标政策文件全国到2030年，风电、太阳能发电总装机容量达到122030年前碳达峰行动方案亿千瓦以上。全面推进风电和太阳能发电大规模开发和高质量全国发展，优先就地就近开发利用，加快负荷中心及周边地区分散式风电和分布式光伏建设，推广应用低“十四五”现代能源体系规划风速风电技术。大力发展地热及热泵、太阳能、储能蓄热等清洁供北京热模式，2025年太阳能、风电总装机容量达到280北京市碳达峰实施方案万千瓦；到2030年，太阳能、风电总装机容量达到500万千瓦左右。天津开发陆上风电，稳妥推进海上风电。天津市碳达峰实施方案河北全面推进风电、太阳能发电大规模开发利用和高质河北省碳达峰实施方案辽宁量发展。黑龙江科学合理规划和利用海上风能资源，加快陆上风电“十四五”能源发展规划建设，积极推动风能资源条件较好的西部地区加快发展；充分利用矿区等废弃土地发展光伏发电，鼓励有条件地区利用屋顶、院落等发展分布式光伏发电。到2025年风电新增装机1000万千瓦；到2025年黑龙江省国民经济和社会发展第光电新增装机550万千瓦。十四个五年规划和二○三五年远景目标纲要上海探索实施深远海风电示范试点，因地制宜推进陆上上海市碳达峰实施方案风电及分散式风电开发；大力推进光伏大规模开发和高质量发展。江苏全力推进近海海上风电规模化发展，稳妥开展深远江苏省碳达峰实施方案海风电示范建设；稳步有序开展海上光伏建设，加快推进光伏复合利用，全力发展分布式光伏系统。附件材料中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)028全国/省级规划目标政策文件浙江有序推进抽水蓄能电站和海上风电布局建设；鼓励浙江省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远发展分布式光伏发电。景目标纲要安徽积极开发风电资源，在皖北平原、皖西南地区建设安徽省碳达峰实施方案集中连片风电，持续推进就近接入、就地消纳的分散式风电建设；推动光伏发电规模化发展。福建2025年电力规划装机风电900万千瓦、占10.6%，“十四五”能源发展专项规划新增410万千瓦；光伏装机500万千瓦、占5.9%，新增300万千瓦。河南到2025年，风电累计并网容量达到2700万千瓦以河南省碳达峰实施方案上；光伏发电并网容量达到2000万千瓦以上。湖北“十四五”期间有序推进集中式风电项目建设，加湖北省能源发展“十四五”规划快推进分散式风电项目开发，新增风电装机500万千瓦；新增光伏发电装机1500千瓦。湖南大力促进具备条件的风电和光伏发电快速规模化湖南省碳达峰实施方案发展。规模化开发海上风电，打造粤东粤西两个千万千瓦广东级海上风电基地，适度开发风能资源较为丰富地区广东省碳达峰实施方案的陆上风电；积极发展分布式光伏发电，因地制宜建设集中式光伏电站示范项目。积极开发陆上风电，规模化、集约化发展海上风电；广西积极开发光伏发电，加快推进整县屋顶分布式光伏广西壮族自治区碳达峰实施方案试点。海南积极发展海上风电；加大分布式光伏应用。海南省碳达峰实施方案重庆有序推进市内风电、光伏项目建设。重庆市能源发展“十四五”规划（2021—2025年）029中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)附件材料全国/省级规划目标政策文件贵州贵州省碳达峰实施方案到2025年光伏、风电和生物质发电装机容量分别达3100万千瓦、1080万千瓦、60万千瓦；到2030年光伏、风电和生物质发电装机容量分别提高到6000万千瓦、1500万千瓦、80万千瓦以上。陕西全面推动风电和光伏发电大规模开发利用。陕西省碳达峰实施方案甘肃在消纳条件较好、接入条件较优的中东部地区，高甘肃省“十四五”能源发展规划青海标准建设生态环境友好型风电场，稳步推进分散式宁夏风电项目开发；逐步扩大光伏基地建设规模，优先新疆在沙漠、戈壁、荒漠地区开展规模化建设。加强全省风电、太阳能发电为主的多类型清洁能源青海省碳达峰实施方案规模化开发和高质量发展。重点依托沙漠、戈壁、荒漠、采煤沉陷区等建设一宁夏回族自治区能源领域碳达峰批百万千瓦风电光伏基地；稳步推进集中式平价风实施方案电建设和分散风能资源开发，加快老旧风电项目技改升级。积极开发分布式太阳能发电和分散式风电。新疆生态环境保护“十四五”规划0301中国区域电网二氧化碳排放因子研究(2023)参考文献参考文献ÁlvarezM,CuelloN,BerigüeteR.DeterminationoftheGridCO2EmissionFactorfortheElectricalSystemoftheDominicanRepublic[C].PuertoRicoEnergyCenter,UniversidaddelTurabo.VIInternationalSymposiumonEnergyandInnovationandEntrepreneurshipForum(2014).2013:88-97.CaiB,ZhangL,XiaC,etal.AnewmodelforChina’sCO2emissionpathwayusingthetop-downandbottom-upapproaches[J].ChineseJournalofPopulation,ResourcesandEnvironment,2021,19(4):291-294.ChenY,GuoF,WangJ,etal.ProvincialandgriddedpopulationprojectionforChinaundersharedsocioeconomicpathwaysfrom2010to2100[J].ScientificData,2020,7(1):83.EMBER.EmissionIntensityofElectricityProductionin2022.(April2023)[EB/OL].https://ember-climate.org/countries-and-regions/regions/european-union/.UnitedStatesEnvironmentalProtectionAgency.eGRIDwith2021Data(January2023)[EB/OL].https://www.epa.gov/egrid/summary-data.FinenkoA,CheahL.CarbonDioxideReductionPotentialinSingapore'sPowerGenerationSector[J].EnergyProcedia,2014,61:527-532.GuA,ZhouX.EmissionreductioneffectsofthegreenenergyinvestmentprojectsofChinainbeltandroadinitiativecountries[J].EcosystemHealthandSustainability,2020,6(1):1747947.MaennelA,KimHG.ComparisonofgreenhousegasreductionpotentialthroughrenewableenergytransitioninSouthKoreaandGermany[J].Energies,2018,11(1):206.Masson-DelmotteV,ZhaiP,PiraniA,etal.Climatechange2021:thephysicalsciencebasis.ContributionofworkinggroupItothesixthassessmentreportoftheintergovernmentalpanelonclimatechange,2021,2.PengY,ChongT,ZhangX,etal.CalculationofEmissionFactorsoftheNorthwestRegionalGridBasedonLinearSupportVectorMachines[C].JournalofPhysics:ConferenceSeries.IOPPublishing,2023,2474(1):012083.RiahiK,VanVuurenDP,KrieglerE,etal.TheSharedSocioeconomicPathwaysandtheirenergy,landuse,andgreenhousegasemissionsimplications:Anoverview[J].Globalenvironmentalchange,2017,42:153-168.ShuklaPR.,SkeaJ,SladeR,etal.Climatechange2022:Mitigationofclimatechange.ContributionofworkinggroupIIItothesixthassessmentreportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange,2022,10,9781009157926.UNDESA(UnitedNationsPopulationDivisionDepartmentofEconomicandSocialAffairs).WorldPopulationProspects2022,2022.https://population.un.org/wpp/WorldBank,PopulationestimatesandprojectionsDatabase,2021.YangZ,ZhangQ,LiJ,etal.Emissionfactorsmeas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