第17卷第6期南方电网技术Vol.17，No.62023年6月SOUTHERNPOWERSYSTEMTECHNOLOGYJun.2023文章编号：1674-0629（2023）06-0034-10中图分类号：TM74；F123.9文献标志码：ADOI：10.13648/j.cnki.issn1674-0629.2023.06.005基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算别佩，林少华，王宁，王浩浩（广东电力交易中心，广州510623）摘要：用电侧碳排放因子的准确合理计算对精准评估各地区、各行业、各企业的用电碳排放量具有重要意义。构建了一种结合电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电碳排放因子计算模型与方法，基于发、用电企业的电力生产和消费数据、电力潮流分布数据以及绿色电力交易数据，挖掘用电侧碳排放量与企业所在位置、用电时段和绿色电力交易情况等因素之间的关系，实现用电侧碳排放因子的实时更新。最后通过IEEE30节点和实际省级电网的算例分析证明了所提方法的有效性。关键词：用电碳排放因子；潮流追踪；绿色电力交易；电力市场CalculationofCarbonEmissionFactorsontheCorporateElectricityConsumptionSideBasedonPowerFlowTracingandGreenPowerTradingBIEPei,LINShaohua,WANGNing,WANGHaohao（GuangdongPowerExchangeCenter,Guangzhou510623,China）Abstract：Theaccurateandreasonablecalculationofthecarbonemissionfactorsontheelectricity-consumptionsideisofgreatsignificancefortheaccurateassessmentofthecarbonemissionscausedbyelectricityconsumptionofvariousregions,industriesandenterprises.Inthispaper,acalculationmodelandmethodofcarbonemissionfactorsofcorporateelectricityconsumptionisconstructedbycombiningpowerflowtracingandgreenpowertrading.Basedonthepowerproductionandconsumptiondata,powerflowdistributiondataandgreenpowertradingdataofpowergenerationandconsumptionenterprises,therelationshipamongthecarbonemissionsontheelectricityconsumptionsideandtheenterpriselocation,powerconsumptionperiodandgreenpowertradingisresearchedtoachievereal-timeupdateofcarbonemissionfactorsontheelectricityconsumptionside.Finally,thecasescalcula⁃tionsonbothIEEE30-busandanactualprovincialpowergridverifytheeffectivenessoftheproposedmethod.Keywords：electricity-carbonemissionfactor；powerflowtracing；greenpowertrading；electricmarket0引言探讨了电力市场与碳市场之间的协同作用和相互影响。为了更进一步促进电碳耦合，发挥电力市场与随着国家“3060”双碳目标的提出，国家先后发碳市场协同降碳减排的作用，还需深入剖析两者的布了《2030年前碳达峰行动方案》《关于完整准确全内在关系，从市场设计和碳排放核算体系构建的角面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意度出发，引导全社会主动消费绿色电力，全面降低见》［1-2］，指出要加强电力交易、用能权交易和碳排电力碳排放。放权交易的统筹衔接。文献［3-8］分别从不同角度2021年9月，国家碳排放统计核算工作组成基金项目：国家自然科学基金资助项目（71701087）；中国南方电网立，负责组织协调全国及各地区、各行业碳排放统有限责任公司科技项目（GDKJXM20212041）。计核算等工作，显示了我国对碳排放数据核算及数Foundationitem：SupportedbytheNationalNaturalScience据质量的高度重视。碳排放的计量方式主要是“活FoundationofChina（71701087）；theScienceandTechnologyProject动数据×排放因子×全球变暖潜能值（globalwarmingofChinaSouthernPowerGridCo.，Ltd.（GDKJXM20212041）.potentials，GWP），在活动数据和GWP外生的情况第6期别佩，等：基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算35下，排放因子的精确性对碳排放计量结果起到关键身用电行为达到降低碳排放的目的。但这类方法与性作用。省级电力碳排放核算的相关研究开展得比现行的绿电交易未能实现有效融合，且可能造成重较早，文献［9］提出了考虑二次能源省际调配下的复激励。文献［25］提出一种以交易为分配主体的混碳排放计算方法；文献［10］基于生产者和消费者共合电力市场下的负荷碳排放计算方法，将负荷所消担原则对中国省级电力消费排放因子进行了核算；费的电力分解为由联营交易和双边交易两部分，再文献［11］对各省份火电生产和消费“双向”视角的碳分别计算两部分碳排放量再叠加后形成负荷的最终排放进行了核算，并研究了其耗能特征等。碳排放量，然而该方法对交易的考虑较为简单，并未计及交易与实际电力生产与消费间的影响，无法然而随着全国碳市场的建立，碳排放的核算更有效激励企业更多地消纳新能源电力，也难以促进多聚焦到控排企业上。用电侧碳排放因子是连接企绿电市场、碳市场等多个市场的协调发展。业电能消费与碳排放量的关键桥梁，其计算方式是否合理、是否与电力系统的实际运行情况相吻合，随着2021年9月全国绿色电力交易试点启动，对于能否精准评估各地区、各行业、各企业的碳排附带清洁属性的绿色电力将成为用电企业的选择。放量，促进用电企业主动消纳绿色电力（简称绿电）基于此，本文构建了一种结合电力潮流追踪与绿色具有重要意义。所谓用电侧碳排放因子，即为计算电力交易的企业用电碳排放因子计算模型与方法，每消费1kWh电量产生的碳排放，目前主要是通过能更加合理核算用电侧碳排放量，将绿电市场与碳区域或省域电网辖内所有电厂的总碳排放与总发电市场有效衔接，使用户购买绿色电力所付出的减排量相除得到。现有的用电侧碳排放因子计算方法主成本真实地反映在其用电碳排放核算中，从而引导要存在以下问题：1）数据更新不够及时；2）无法反全社会主动消费绿电，并激发供需双方潜力加快绿映不同时段、不同地区的用电碳排放情况，也无法色能源发展。本文的主要创新点如下。区分不同行业、不同企业的用电特征；3）只具有统计核算作用，无法有效激励企业更多地消纳新能源1）提出了一种结合电力潮流追踪与绿色电力交电力，也难以促进绿电市场、碳市场等多个市场的易的企业用电碳排放因子计算模型与方法，在新能协调发展。源比例不断提高的背景下，能有效适应用电碳排放因子时空特性愈发显著的趋势。鉴于上述种种弊端，部分学者已经在用电侧碳排放核算方面进行了有益探索，其中文献［12-13］2）所提出的用电碳排放因子能根据发、用电企基于潮流追踪的碳排放流理论提出了用电侧碳排放业的电力生产和消费数据、电力潮流分布数据以及核算提供了新的视角。文献［14］首次提出了碳排放绿色电力交易数据实时更新，挖掘用电侧碳排放量流的概念用于负荷碳排放计算，取得了很好的效与企业所在位置、用电时段和绿电交易情况等因素果。文献［15-16］分别探讨了电力系统中碳排放流之间的关系，克服了目前碳市场中碳排放因子数据的计算模型与方法，并通过算例分析进行了验证。更新不及时的缺点，为更精准地计量企业用电侧碳文献［17］研究了碳排放流在系统中的分布机理。文排放提供理论依据。献［18］以碳排放流理论为基础提出了新型电力系统"碳视角"的研究框架。这种基于潮流追踪的碳排放3）所提出的用电碳排放因子核算方法能够促进流计算模型可以充分利用实时的发用电数据和潮流绿电市场与碳市场的有效衔接，促进企业积极参与数据对用电侧碳排放因子进行更新，可以反映不同绿电交易、并调整自身负荷特性以适应可再生发出时段、不同地区的用电碳排放情况。在此基础上，力特性，从而激励可再生能源的投资与建设，促进文献［19-21］进一步在多能源系统、复功率等方面可再生能源消纳，助力能源清洁低碳化转型。拓展和深化了该理论的应用。然而，以上方法中用电侧碳排放高低仅由电网的拓扑结构以及负荷所在1基于电力潮流追踪的企业用电侧碳排放节点位置所决定，未能体现用电主体的行为特性对因子模型节能降碳的影响。文献［22-24］则基于碳排放流理论，以低碳需求响应的方式来引导用户通过调节自潮流追踪是输电费用分摊的常用方法，其核心思想是比例分享原则，即出线支路的功率由各进线支路按功率比例提供，进线支路的功率也由各出线支路按功率比例分配［26］。该方法可用来追踪电力碳36南方电网技术第17卷排放，即通过潮流追踪得出各企业所消耗电力的来()■1，j=i源，再根据各时段发电用电数据和各支路功率分AP，j∈αu（4）=■-C=-P布，计算出各节点消耗单位电量对应的碳排放量，u，ijijjiji也即该时段处于该节点位置企业的用电碳排放■0，其他因子。如果Au-1存在，则式（4）可变形为：潮流追踪法基本原理为：发电机优先供应本地P=Au-1PG（5）负荷，剩余功率供应非本地负荷。电网中的每个节对负荷节点，存在：点均可视为潮流的混合器，各输出支路的潮流由各PL=diag(B)P（6）输入支路的潮流混合组成。在潮流计算的基础上，式中B为负荷系数行向量，其中的元素为：将有损网络等效成无损网络，然后按比例共享原则■PLi，且i∈αLBi=■Pi（7）进行追踪。图1反映了单节点下的潮流追踪原理：■0，其他节点i有2条进线1和2，进线功率分别为P1、P2；式中：αL为负荷节点集合；PLi为i节点的负荷。因有2条出线3和4，出线功率分别为P3、P4。根据比此负荷Li的用电功率可表示成各发电机组出力的线例共享原则，输出支路的功率由各输入支路按功率性组合。比例提供，输入支路的功率也由各输出支路按功率PL=BAu-1PG（8）比例分配，即出线功率P3由进线1提供的功率为通过式（8）即可追踪到系统中每一个负荷的发P1P，由进线2提供的功率为P2P。出电来源。P1+P23P1+P23负荷的用电碳排放向量EL可写成如下形式。线功率P4可同理进行分配。EL=BAu-1diag(CG)PG（9）式中：ELi为向量EL的元素；CG为发电机的度电碳排放因子向量，其元素为发电机的度电碳排放因子CGi。由式（8）—（9）可以得到负荷的用电碳排放因子CLi=ELi/PLi，。图1潮流追踪原理2修正模型——引入绿电交易Fig.1Principleofpowerflowtracing2.1用电碳排放核算与绿电交易互认原则图1的情况可以推广到n个节点的系统。则任如上文所述，潮流追踪法可有效反映不同时一节点的总注入功率可表示为：间、不同节点的电力碳排放情况，且计算过程较为清晰，通用性好。但此方法中企业仅能通过改变用∑Pi=（1）电行为（如用电节点和用电时段）来控制自身的电力Pij+PGi碳排放量，难以与电力市场（包括绿电市场）形成有效衔接，无法通过市场化交易的手段降低自身用电j∈αui碳排放。理论上用电企业在参与绿电交易后已经为这部分绿电的清洁属性支付了费用，不应在其用电式中：Pi为任一节点i的总注入功率；PGi为节点i碳排放核算中重复计入此部分电量。然而现有的绿电交易和碳排放核算体系并未统筹考虑考虑两者的的发电机注入有功功率；αu为节点i的进线集合；关系，导致绿电交易的作用发挥受限。i为有效提升用电企业参与绿电交易的积极性，Pij为支路i-j上从节点j流入节点i的功率。亟须建立绿电交易清洁属性与用电碳排放核算的互在无损网络中，有Pij=Pji，设Cij=Pji/Pj，认机制。同时，还应统筹设计绿电交易在碳排放核算中的具体认证方法，以促进源荷互动，有效解决代入式（1）得：∑Pi-CijPj=PGi（2）j∈αui写成矩阵形式为：AuP=PG（3）式中：PG为发电机功率列向量；P为n个节点总注入功率列向量；Au为n×n阶回溯矩阵，其元素为：第6期别佩，等：基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算37可再生能源消纳的难题。■PL1■=■121■■PG1■（11）目前开展绿电交易的地区多以双边协商交易为■PL2■■120■■PG2■主，在开展现货交易的地区还需约定合约曲线。基由于G1为可再生能源机组，其碳排放系数为于此，可在碳排放核算中约定如下原则：1）用电企业可以通过购买绿电来减少自身用电碳排放，但前0，假设G2为燃煤机组，其碳排放系数为800g/提是发电侧的可再生出力曲线与用户侧的负荷曲线相匹配才能进行扣减。以避免企业单纯依靠绿电交kWh，则CL1=400g/kWh，CL2=0。易抵扣用电碳排放，然而受系统传输能力或是可再生能源自身特性无法实际消纳。2）可再生能源发电现在假设负荷L1与G1进行了绿电交易（见图企业的绿色属性只能在用电侧碳排放核算中统计一次，即参与绿电交易的电量不能在基于潮流追踪的3），且在该时段绿电合约分解值为PC=5MW，则用电侧碳排放因子模型中重复计入。2.2基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用对应的潮流追踪将作如下修正：负荷L1的等效负电侧碳排放因子核算方法荷变为P′L1，P′L1=PL1-PC=5MW，可再生能源机对于参与了绿电交易的企业，可在对其用电来组G1的等效出力变为P′G1=PG1-PC=5MW（上标源进行追踪时，假定其所在节点接入虚拟的新能源电源，其出力即为该时段的绿电合约值，并在其交“'”代表进行了绿电交易），重新计算各线路的潮流易的对手发电厂所在节点接入虚拟负荷，负荷值也为绿电合约值。然后对节点的功率进行修正后，重分布为：P12=2MW、P13=3MW、P23=2MW，从新计算潮流分布和回溯矩阵。而有：考虑如图2的简单3节点系统。系统中有3个节点，3条支路，节点2上连接1个火电机组G2和■P′L1■=■2757■■P′G1■（12）负荷L1，节点3为纯负荷节点，连接负荷L2，节■PL2■■5727■■PG2■点1连接一个可再生能源发电机组G1。负荷L1、L2的碳排放因子变为CL1=286g/kWh，CL2=229g/kWh。可见，因为负荷L1参与了绿电交易，故模型修正后计算的碳排放量相比不参与交易有所减少。更进一步，当其该时段的绿电交易量达到PC=10MW时，可认为其负荷全部由绿电提供，其碳排放因子降为0。图23节点系统示意图图3引入绿电交易的3节点系统示意图Fig.2Diagramof3-bussystemFig.3Diagramof3-bussystemintroducinggreenpower假设某一时段各机组出力和负荷如下：PG1=10tradingMW、PG2=5MW、PL1=10MW、PL2=5MW，各线但是由于负荷、可再生能源出力的不稳定性，一般很难在签订合约时使得负荷与可再生能源实际路的潮流分布为：P12=5MW、P13=5MW、P32=0出力与合约分解曲线完全吻合。当PC>PL、PC>PG1时，P′L1为负，变为电源；P′G1为负，变为负荷。MW，该系统的回溯矩阵为：此时仍需计算P′G1变为负荷后的虚拟碳排放量。假设PC=15MW，即负荷L1变为等效电源，其出力■100■■0■P′G，L1=PC-PL1=5MW，可再生能源机组G1变为Au=-1210，B=1（10）等效负荷，负荷P′L，G1=PC-PG1=5MW。从而有：■-1201■■1■从而可以得到：38南方电网技术第17卷■P′L，G1■=■1212■■P′G，L1■（13）的节点转移，可有效提升系统消纳可再生能源的水■PL2■■1212■■PG2■平。但无法激励企业参与绿电交易，也难以促进可再生能源的持续投资建设和发展。此时需要计算负荷L1自身碳排放及其交易对在第3种体系下，当系统传输容量充裕时，企手方电源变为等效负荷的虚拟碳排放量。负荷L1业参与绿电交易并调整自身负荷特性以适应发电侧出力特性时，可有效降低自身用电碳排放量，同时变为等效电源后的等效碳排放量为EL′1=0，可再生可再生能源发电侧也将得到额外的收入。当越来越能源机组G1变为等效负荷后的等效碳排放量多的企业参与绿电交易时，将极大地促进可再生能源的投资与建设，从而提升全系统的可再生能源装()EL′，G1=2000g，从而负荷L1的等效碳排放因子为机水平。此外，当可再生能源装机水平不断提升，当出现送出受阻而产生弃风弃光时，受限于可再生CL1=EL′1+E′L，G1/PL1=200g/kWh，CL2=400g/kWh。能源的实际上网电量，企业仅依靠参与绿电交易而降低自身碳排放的效果将受到影响，从而同样会促因此即便是购买的合同分解量高于实际负荷，但由使企业向可再生能源富裕区域聚集，或是引导投资商在负荷集中的区域建设可再生能源发电厂，进一于发电侧在此时并未发出足够的绿电，L1该时段步促进源荷互动与源荷分布的均衡。的碳排放因子并不为0。3算例分析可见，只有可再生能源实际出力与负荷完全匹为验证本文所提碳排放因子核算体系的有效性与合理性，将以IEEE30节点系统和我国某省级电配，使得绿电合约分解曲线也与发用电实际曲线一网系统为例开展算例分析。3.1基本模型核算结果致时，才能最大程度地发挥购买绿电的减排效果。IEEE30节点系统结构如图4所示，相关参数当可再生能源实际出力与负荷不匹配时，用电企业见表1—2。就无法做到绿电全覆盖，会削弱绿电交易的减排核图4IEEE30节点系统Fig.4IEEE30-bussystem算效果。这意味着负荷侧应尽可能调整自身负荷曲假设此时为上午08：00时的负荷水平，系统中线或加装负荷侧储能，以便与可再生能源出力曲线节点1、5为燃煤机组（碳排放因子为800g/kWh），节点2、8为燃气机组（碳排放因子为400g/kWh），相适应，从而提高绿电交易的收益；可再生能源发节点11、13为风电机组（碳排放因子为0）。在不考虑绿电交易的情况下，各节点用电侧碳排放因子的电侧也应积极加装储能，使其出力能尽可能满足负荷特性需求，从而增加在绿电市场中的竞争力。上述机制能有效促进源荷互动，进而促进可再生能源的消纳。2.3不同碳核算体系下对降碳减排影响分析为了在不同用电碳核算体系下对降碳减排影响进行分析，现设定3种碳排放核算体系：1）按照现行的较为粗略的区域或省级碳排放因子对企业用电碳排放进行核算；2）按照基于潮流追踪的方式对企业用电碳排放进行核算；3）按照本文所提出的基于潮流追踪与考虑绿电交易的方式对企业用电碳排放进行核算。在第1种体系下，该区域内的所有企业都共用同样的碳排放因子，且在相当一段时间内均为固定值，此时企业唯一能做的减少用电碳排放的方式即减少用电量。该方法对促进清洁能源消纳能发挥的作用有限。在第2种体系下，用电碳排放因子不再是相对固定的值，而是会随着发电结构、用电行为实时变化，不同节点和用电时间不同的企业的用电碳排放因子将存在差异，可以引导企业在可再生能源出力水平较高的时段用电，或是向可再生能源较为集中第6期别佩，等：基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算39表1IEEE30节点系统发电机参数制图6所示的用电碳排放因子分布图。方格中的数Tab.1GeneratorsparametersofIEEE30-bussystem字代表节点编号，颜色代表不同用电碳排放因子水平。可见，不同节点的用电碳排放因子差别很大：节点编号有功出力/MW碳排放因子（/g·kWh-1）节点9、11、13因靠近风电接入节点，其用电碳排放因子接近0（深蓝色）；节点1、3、4等靠近燃煤1103.4800机组接入节点，其用电碳排放因子也接近800g/kWh（深红色）。2404005508008304001140013200表2IEEE30节点系统节点参数Tab.2BusparametersofIEEE30-bussystem节点编号有功负荷/MW节点编号有功负荷/MW10163.5221.7179.032.4183.247.6199.5594.2202.2602117.5722.8220830.0233.2图6各节点用电碳排放因子分布图Fig.6Electricity-carbonemissionfactorofeachbus90248.7此外，考虑到不同时间负荷水平、可再生能源105.8250出力不同，将对某一天3个不同时段的用电碳排放情况进行分析，选取00：00、08：00、12：003个时110263.5段，分别代表负荷水平低、中、高3种水平。假设该天上午08：00负荷水平约为280MW，风机出力1211.2270共60MW；中午12：00负荷水平为350MW，风机出力共30MW；午夜00：00负荷水平为210MW，130280风机出力90MW。分别计算这3个时段的用电碳排放因子，如图7—8所示。146.2292.4可见，不同时段各节点的用电侧碳排放因子差158.23010.6别也较大。由于本系统中可再生能源为风电，其反调峰特性使得其夜间出力一般大于白天，而夜间的核算结果如图5所示。负荷水平低于白天，因此总体上12：00负荷高峰期将IEEE30节点系统抽象成8×8格地图，可绘传统火电机组出力占比高，碳排放因子也高于其他时段。此外，00：00时系统的总负荷为210MW，图5各节点用电碳排放因子直方图而风电出力达到90MW，渗透率达到43%，且负荷Fig.5Histogramofelectricity-carbonemissionfactorofeach水平较高的节点（如节点2、5、8）等都位于火电机组附近，大部分远离火电机组的节点负荷水平较bus低，依据潮流追踪理论，这些节点的用电来源都来自风电，因此00：00时刻大部分节点的碳排放因子接近于0。40南方电网技术第17卷（a）00：00时刻（b）08：00时刻（c）12：00时刻图7不同时段各节点用电碳排放因子直方图Fig.7Histogramofelectricity-carbonemissionfactorofeachbusatdifferenthours（a）00：00时刻（b）08：00时刻（c）12：00时刻图8不同时段各节点用电碳排放因子分布图Fig.8Electricity-carbonemissionfactormapatdifferenthours3.2修正模型核算结果曲线分解考虑以下3种方式：1）全天平曲线；2）假设节点2的负荷与节点13的风电开展了绿电按照负荷的特性划分；3）按照可再生能源出力特性划分。3种曲线的分解方式下各时段的合约值如交易，且需要将交易合约划分到该日00：00、08：表4所示。00、12：00这3个时刻。3个不同时段下负荷2的负荷水平与风电13的出力如表3所示。表4交易合约曲线分解情况表3不同时段系统负荷、可再生能源出力水平Tab.4TradingcurvedecompositionMWTab.3Systemloadandrenewablegenerationatdifferenttime方式00：00时刻08：00时刻12：00时刻方式一periodsMW方式二202020方式三负荷00：00时刻08：00时刻12：00时刻302010负荷216.321.727.1162024风电13302010考虑到电力市场中的常用曲线分解方式包括：采用方式一分解合约时，00：00时负荷2的等平曲线、与负荷特性一致的曲线分解方式、与发电效负荷为-3.7MW，实际为电源；08：00的等效负机组出力特性一致的曲线分解方式。本算例中合约荷为1.7MW，12：00的等效负荷为7.1MW。00：00时风电13的等效出力为10MW，8：00时等效出第6期别佩，等：基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算41力为0，12：00时等效出力为-10MW，实际为负整为更符合可再生能源出力特性，同时对交易合约荷，其产生的虚拟碳排放也应纳入负荷2的碳曲线分解也做相应调整（如表4所示）。排放。在此场景下，00：00时负荷2的等效负荷为5.1采用方式二分解合约时，00：00时负荷2的等MW，08：00时等效负荷为0MW，12：00时等效负效负荷为-13.7MW，实际为电源；08：00的等效荷为0MW。风电13在各时段的等效出力均为0负荷为1.7MW，12：00的等效负荷为17.1MW。MW。此时负荷2的用电碳排放因子将大大降低，风电13在各时段的等效出力均为0。只有00：00时为87g/kWh，其余时刻均为0，3个时段的平均碳排放因子仅47g/kWh，最大限度地发挥采用方式三分解合约时，00：00时负荷2的等了绿电交易在碳排放核算中的作用。调整后负荷2效负荷为0.3MW，08：00的等效负荷为1.7MW，的用电碳排放情况如表6所示。12：00为3.1MW。00：00时风电13的等效出力为14MW，08：00时等效出力为0，12：00时等效出力表6调整后负荷2的用电碳排放为-14MW，实际为负荷，其产生的虚拟碳排放也Tab.6Electricity-carbonemissionofLoad2withload应纳入负荷2的碳排放。adjustment3种合约曲线分解方式下负荷2用电碳排放因子计算结果如表5所示。参数00：00时刻08：00时刻12：00时刻负荷2/MW合约分解情况/MW35.12010用电碳排放因子（/g·kWh-1）表5不同情况负荷2用电碳排放因子302010Tab.5Electricity-carbonemissionfactorofLoad2with8700differenttradingcurvesg/kWh3.3实际系统测试结果在未来碳市场建设逐步成熟、纳入碳排放市场方法00：00时刻08：00时刻12：00时刻平均的行业和企业越来越多，且碳排放配额逐步收紧、基于潮流追踪的方法568650676640碳价上涨的情况下，将使得用电碳排放成本升高，当高于企业购买绿电成本时，将会促使更多企业参基于潮流追方式一050452205与绿电交易，并调整自身负荷特性以适应可再生能源出力特性。这将能极大促进全系统消纳可再生能踪和绿电交方式二050429195源。同时，当可再生能源送出通道容量受限并出现弃风弃光时，在该碳排放核算体系下，也将促进用易的方法方式三1050463212户向可再生能源较多的节点转移，或是吸引投资商在负荷中心兴建可再生能源发电厂，从而促进源荷单纯的基于潮流追踪的方法［14-16］所计算出来的分布的均匀，减少弃风弃光的发生。用电碳排放因子没有考虑绿电交易的影响，电力用户只能被动接受，无法体现用户参与绿电交易所带以我国某省级电网为例，在某典型运行方式来的环境权益。而本文所提的碳排放因子计算方法下，该省共有149个节点，250条支路。在54个发不仅可以给出不同时段、不同新能源渗透率下各个电机节点中，有18个节点（36—42、47—48、72—节点的用电碳排放因子，还能有效反映绿电交易行74、79、82、106、114、130、143）接入可再生能为对自身用电碳排放的影响。可以看到，在考虑绿源机组，其余发电机节点均接入传统燃煤机组（碳电交易后，不论采用何种曲线分解方式，负荷2的排放因子为800g/kWh）。当前该系统总负荷为用电碳排放因子相比不考虑交易均有所下降。但当13859MW，可再生能源发电占比约为21%。由于负荷特性与可再生能源出力特性不匹配时，无法发输电容量的限制，还有约7%的弃风弃光，主要集挥可再生能源的最大效用。若该用户调整自身用电中在36—42节点上。此时该系统各节点的碳排放特性，或是加装用户侧储能，使得其负荷特性变成因子如图9所示。与可再生能源一致，同时约定相适应的分解曲线，则当其全电量参与可再生能源交易后，其用电侧碳可见碳排放因子水平较低的节点与可再生能源排放因子可趋于0。接入节点高度重合，尤其是发生弃风弃光的节点的例如在用户调整自身负荷特性或加装储能后，在其总用电量保持不变的前提下，将其负荷曲线调42南方电网技术第17卷图9某省级电网用电碳排放因子直方图2）所提出的用电碳排放因子考虑了绿电交易的Fig.9Histogramofelectricity-carbonemissionfactorofa影响。通过在交易双方所在节点接入虚拟电源与虚拟负荷，对节点功率进行修正后，再重新进行潮流provincegrid追踪，从而体现绿电交易中环境属性的价值，能更精准地计量企业用电侧碳排放。碳排放因子均为0。若采用原有全网统一的碳排放因子，则不论负荷处于何节点，其碳排放因子均为3）所提出的基于潮流追踪与考虑绿电交易的用632g/kWh。此时用电企业没有动力通过转移用电电碳排放核算体系能够促进绿电市场与碳市场的有节点或是改变负荷特性来主动消纳更多可再生能效衔接。在该核算体系下，企业参与绿电交易并调源。若采用本文所提出的碳排放核算体系，当碳排整自身负荷特性以适应发电侧出力特性的积极性将放配额收紧、碳价高涨时，用电企业会优先购买绿显著提升，将有效促进可再生能源的投资与建设，电来降低用电碳排放。但当因为输电容量限制，系也能促使企业向可再生能源富裕区域聚集，或引导统消纳绿电受限时，用电企业购买绿电的效果也会投资商在负荷集中的区域建设可再生能源发电厂，受到影响。此时企业会更倾向转移到碳排放因子为进一步促进源荷均衡，助力新型电力系统建设和双0的节点用电，从而大大降低自身用电碳排放成本，碳目标的达成。也有利于减少弃风弃光，增大系统消纳可再生能源的能力。若有7%的负荷转移至36—42节点用电，参考文献则该时刻的弃风弃光率将会趋于0。［1］中共中央，国务院.中共中央国务院关于完整准确全面贯彻4结论［2］新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见［EB/OL］（.2021-［3］09-22）.http：//www.gov.cn/zhengce/2021-10/24/content_本文构建了一种结合电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电碳排放因子计算模型与方法，基于［4］5644613.htm.发、用电企业的电力生产和消费、电力潮流分布以［5］国务院.2030年前碳达峰行动方案［.EB/OL］（.2021-09-及绿色电力交易等实时数据，实现了用电碳排放因［6］22）.http：//www.gov.cn/zhengce/content/2021-10/26/content_子的实时更新，从而充分挖掘用电侧碳排放量与企［7］业所在位置、用电时段和绿电交易情况等因素之间5644984.htm.的关系，为更精准地计量企业用电侧碳排放提供理［8］姚军，何姣，吴永飞，等.考虑碳交易和绿证交易制度的电力论依据，并通过算例分析验证了本文所提方法的有批发市场能源优化［J］.中国电力，2022，55（8）：190-195.效性。本文的主要结论如下。［9］YAOJun，HEJiao，WUYongfei，etal.Energyoptimization1）所提出的企业用电碳排放因子能根据发、用ofelectricitywholesalemarketconsideringcarbonemissions电企业的电力生产和消费数据、电力潮流分布数据tradingandgreenpowercertificatetradingmechanism［J］.以及绿色电力交易数据实时更新，克服了目前碳市ElectricPower，2022，55（8）：190-195.场中碳排放因子数据更新不及时的缺点，能有效适张森林.基于“双碳”目标的电力市场与碳市场协同发展研究应用电碳排放因子时空特性愈发显著的趋势。［J］.中国电力企业管理，2021（10）：50-54.冯永晟，周亚敏“.双碳”目标下的碳市场与电力市场建设［J］.财经智库，2021，6（4）：102-123，143-144.陈杰.碳市场对电力现货市场影响的模拟研究［D］.北京：华北电力大学，2020.王瑞东，吴杰康，蔡志宏，等.多协同市场下含电动汽车虚拟电厂的优化调度［J］.南方电网技术，2021，15（12）：45-55.WANGRuidong，WUJiekang，CAIZhihong，etal.Optimaldispatchingofvirtualpowerplantcontainingelectricvehiclesinmulti-cooperativemarket［J］.SouthPowerSystemTechnol⁃ogy，2021，15（12）：45-55.杨威，龚学良，曾智健，等.碳排放交易市场机制对电力市场的影响：基于碳价需求响应的电力市场用户行为分析［J］.南方电网技术，2022，16（8）：59-67.YANGWei，GONGXueliang，ZENGZhijian，etal.ImpactsofETSmechanismonelectricitymarket：behavioranalysisofmarketcustomersbasedoncarbon-orienteddemandresponse［J］.SouthernPowerSystemTechnology，2022，16（8）：59-67..周曙东，赵明正，王传星，等.基于二次能源省际调配的中国分省CO2排放量计算［J］.中国人口·资源与环境，2012，22（6）：69-75.ZHOUShudong，ZHAOMingzheng，WANGChuanxing，etal.第6期别佩，等：基于电力潮流追踪与绿色电力交易的企业用电侧碳排放因子核算43［10］Calculationofcarbondioxideemissionsconsideringsecondary［20］carbonemissionflowinmultipleenergysystems［J］.IEEE［11］energydeploymentamongprovincesinChina［J］.China［21］TransactionsonSmartGrid，2019，10（4）：3562-3574.PopulationResourcesandEnvironment，2012，22（6）：69-75.［22］龚昱，蒋传文，李明炜，等.基于复功率潮流追踪的电力用户付坤，齐绍洲.中国省级电力碳排放责任核算方法及应用［23］侧碳排放计量［J］.电力系统自动化，2014，38（17）：113-117.［J］.中国人口·资源与环境，2014，24（4）：27-34.GONGYu，JANGChuanwen，LIMingwei，etal.Carbonemis⁃FUKun，QIShaozhou.AccountingmethodanditsapplicationofprovincialelectricityCO2emissionsresponsibility［J］.ChinasioncalculationonpowerconsumersidebasedoncomplexPopulationResourcesandEnvironment，2014，24（4）：27-34.powerflowtracing［J］.Auto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