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1、?(?)本研究得到中國工程院品牌項目我國碳達峰碳中和若干重大問題研究（2022-PP-01）資助舒印彪王金南國家電網有限公司，中國工程院院士生態環境部環境規劃院，中國工程院院士指導專家杜祥琬 黃其勵 趙 勇 中國工程院院士國家電網有限公司，中國工程院院士中國華能集團有限公司能源研究院，正高級工程師 嚴 剛生態環境部環境規劃院，研究員評審專家作者蔡博峰 趙 良 生態環境部環境規劃院碳達峰碳中和研究中心，研究員 中國華能集團有限公司碳中和研究所，教授級高級工程師張 哲 蘆新波 賈 敏 生態環境部環境規劃院碳達峰碳中和研究中心，助理研究員中國華能集團有限公司碳中和研究所，工程師生態環境部環境規劃院碳

2、達峰碳中和研究中心，博士張 立 劉 美 雷 宇 姜玲玲 高亞靜 寧禮哲 郭 靜 伍鵬程 生態環境部環境規劃院碳達峰碳中和研究中心，助理研究員 中國華能集團有限公司碳中和研究所，高級工程師生態環境部環境規劃院碳達峰碳中和研究中心，研究員中國工程院戰略咨詢中心，副研究員中國華能集團有限公司碳中和研究所，高級工程師浙江吉利數字科技有限公司，高級工程師生態環境部環境規劃院碳達峰碳中和研究中心，博士清華大學萬科公共衛生與健康學院，博士區域電網二氧化碳排放因子是精準核算電力消費引起二氧化碳間接排放的基礎參數。本研究采用平衡分析法，根據省級電網發電數據、跨省電力交換數據以及中長期電力發展規劃等數據，構建省級

3、電網生產模擬優化模型，通過情景分析評估未來不同情景下，省級電網電源結構和電力消費，分析中國 2020-2035 年不同情景下區域和省級電網二氧化碳排放因子?；谇榫胺治?，中國 2020-2035 年各省份電網排放因子將出現大幅下降，新能源政策情景下，各省降幅平均達到 43%，青海、云南、海南、吉林等 8 個省份的降幅超過 50%；新能源高速發展情景下，各省降幅平均達到53%，青海、云南、海南、吉林等 16 個省份的降幅超過 50%；按照兩類情景結果中位數考慮，各省份降幅平均達到 48%，青海、云南、海南、四川等11 個省份的降幅超過 50%。本研究建立的中長期省級電網排放因子，為支撐各省碳達峰

4、碳中和路徑研究，推動區域能源結構低碳化轉型評估，鼓勵用戶優化生產和行為模式，降低企業預測間接排放不確定性，提供借鑒和參考。摘要1 研究背景01/0501研究背景2.2 中國電網排放因子現狀2.1 中國各省電力分布現狀02中國電網排放因子現狀06/13目錄 CONTENTS附2：中國區域中長期電力發展規劃明確邊界條件附1：研究方法附件材料22/303.2 情景設置3.1 技術路線圖3.3 電網排放因子情景分析03雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究14/21參考文獻31/341 研究背景中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）02研究背景1研究背景結構布局和網絡條件不同，電網排放因子也不同。

5、電網范圍劃分越小，電網排放因子越接近單位電力消費的實際間接排放，電網排放因子更新頻率越高，其越能真實反映的電力排放情況。一般將區域邊界內的活動引起、但發生在區域外的排放稱為間接排放。如企業外購電力的排放，該部分排放實際發生在發電端，但是由用電端的消費活動引起，對于用電端來說就屬于間接排放。在現有溫室氣體核算標準中，凈購入電力隱含排放一般基于排放因子法計電網二氧化碳排放因子指從電網獲取和消費單位電量（1kWh）所導致的間接二氧化碳排放（范圍二）。電網排放因子是消費端核算碳排放量的關鍵指標，用于測算評估由于電力消費所產生的間接排放。電網排放因子尤其是區域電網排放因子，其空間精度和時效性對區域、行業

6、、企業等不同層級排放單元的間接排放影響顯著。中國電網分為不同的層級，如全國電網、區域電網和省級電網等，不同層級電網的覆蓋范圍不同，相應的電源國內生產總值（GDP）占比超過75%的全球 131 個國家宣布了碳中和目標。中國和其他國家碳中和目標的逐漸明確及碳減排工作的加快推進，使得 CCUS 的定位和作用愈加凸顯。CCUS 是目前實現化石能源低碳化利用的唯一技術選擇。中國能源系統規模龐大、需求多樣，從端不確定性的顯著增大，影響電力系統的安全穩定。充分考慮電力系統實現快速減排并保證靈活性、可靠性等多重需求，火電加裝 CCUS是具有競爭力的重要技術手段，可實現近零碳排放，提供穩定清潔低碳電力，平衡可再

7、生能源發電的波動性，并在避免季節性或長期性的電力短缺方面發揮慣性支撐和頻率電網二氧化碳排放因子是精準核算電力消費引起的溫室氣體間接排放量的基礎，是定量分析并推動消費端碳減排的重要參數，其空間精度和時效性對區域、行業、企業等不同層級排放單元的間接排放影響顯著。中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）03研究背景算，即排放量=凈外購電量 電網排放因子。對于絕大部分非高耗能企業，間接排放是其碳排放的主要來源。電網排放因子作為電力生產端與電力消費端的關鍵樞紐，將發電側的直接碳排放與電力消費側的間接排放關聯起來，有利于溫室氣體不僅從生產端進行源頭減排，而且從消費端進行引導控制。因此，電網排放因子的準

8、確性對于消費端實施碳排放有效控制至關重要。中國電力行業碳排放占中國二氧化碳總排放量的 40%以上（中國大陸省區），準確摸清電力消費端碳排放，積極推動電力消費端碳減排，是落實“雙碳”目標的關鍵舉措。碳達峰碳中和目標下，未來發電端將以清潔能源為主體，新型電力系統中風電、太陽能發電為代表的非化石能源占比將大幅提高，電力行業實現深度低碳零碳。工業、交通和建筑等電力消費端部門的用電需求進一步增加，全社會電氣化水平將持續提升，未來將依賴低碳電力實現降碳脫碳。2022 年，間接排放占總二氧化碳排放比例，北國內生產總值（GDP）占比超過75%的全球 131 個國家宣布了碳中和目標。中國和其他國家碳中和目標的逐

9、漸明確及碳減排工作的加快推進，使得 CCUS 的定位和作用愈加凸顯。CCUS 是目前實現化石能源低碳化利用的唯一技術選擇。中國能源系統規模龐大、需求多樣，從端不確定性的顯著增大，影響電力系統的安全穩定。充分考慮電力系統實現快速減排并保證靈活性、可靠性等多重需求，火電加裝 CCUS是具有競爭力的重要技術手段，可實現近零碳排放，提供穩定清潔低碳電力，平衡可再生能源發電的波動性，并在避免季節性或長期性的電力短缺方面發揮慣性支撐和頻率結合實際電力需求和生產運行條件，研究區域電網排放因子，是精準反映區域能源結構低碳化進度，以及在消費端精準鼓勵用戶優化生產和行為模式的重要基礎。研究建立中國中長期區域電網排

10、放因子，對于支撐各?。▍^）碳達峰碳中和路徑規劃以及降低間接排放預測不確定性有著重要意義。京、上海均超過 20%，浙江、天津、江蘇等省超過 10%。未來隨著用電需求的上升，間接排放對典型省份總排放的影響可能會進一步凸顯。研究建立并滾動更新中國中長期區域電網排放因子，有利于精準估算消費端間接碳排放，反映各省電網排放因子的時序變化特征，精準計量凈調入電量變化引起的間接排放量，有助于地方因地制宜地制定適合本地實際的能源轉型政策，優化電力調入調出和電力消費結構，評估不同區域新能源發展、電力交換和儲能應用等對降低排放的效果，形成電力生產端和消費端協中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）04研究背景同

11、推進碳減排的良性互動，發揮新型電力系統在各部門降碳脫碳過程中的核心樞紐作用，為各?。▍^）確定碳達峰時間表、路線圖以及政策措施等提供重要支撐。同時，有利于鼓勵用戶進一步優化生產和行為模式，為企業預測間接排放提供重要參數，降低測算誤差和不確定性。國內外研究學者對于計算電網排放因子主要采用兩類方法：宏觀測算法和平衡分析法。宏觀測算法通過應用宏觀統計或測算的區域電力行業碳排放總量數據和發電量數據，從而計算該區域電網排放因子水平。該方法測算方法簡單，降低了對基礎數據的要求，存在測算精度低、誤差大等問題，無法客觀準國內生產總值（GDP）占比超過75%的全球 131 個國家宣布了碳中和目標。中國和其他國家碳

12、中和目標的逐漸明確及碳減排工作的加快推進，使得 CCUS 的定位和作用愈加凸顯。CCUS 是目前實現化石能源低碳化利用的唯一技術選擇。中國能源系統規模龐大、需求多樣，從端不確定性的顯著增大，影響電力系統的安全穩定。充分考慮電力系統實現快速減排并保證靈活性、可靠性等多重需求，火電加裝 CCUS是具有競爭力的重要技術手段，可實現近零碳排放，提供穩定清潔低碳電力，平衡可再生能源發電的波動性，并在避免季節性或長期性的電力短缺方面發揮慣性支撐和頻率本研究綜合應用平衡分析法，全面整合中國省級（涵蓋中國大陸 30 個省區，由于數據原因，本研究不包括香港、澳門、臺灣和西藏）電網發電數據、電力運行數據以及中長期

13、電力發展規劃等多源數據，系統構建省級電網生產模擬優化模型，對未來省級電源結構和電力消費進行情景分析，進而研究建立中國 2020-2035 年省級電網排放因子。確反映區域間電力交換帶來的排放影響。相比較而言，平衡分析法重點基于電網發電數據、區域間電力交換數據，根據不同區域電源結構，按照平衡分析后的電力流向計算每個區域電網排放因子。測算過程對基礎數據要求較高，能夠大幅提高電網排放因子的精確度。美國、澳大利亞、加拿大、英國、新西蘭等國均已形成定期更新和發中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）05研究背景布電網平均排放因子的機制。中國的全國電網排放因子已更新三次，國家發展改革委發布了 2015

14、年的全國電網平均排放因子。在全國碳市場啟動后，生態環境部在 2022年和 2023 年兩度更新全國電網排放因子數值。中國區域電網平均排放因子公布了 2010、2011、2012的年度數據；省級電網平均排放因子公布了 2010、2012 和 2018 的年度數據。隨著中國綠色發展步伐加快，電力生產供應清潔化、低碳化程度不斷提升，電力排放因子的更新需求也更加迫切。本研究采用平衡分析法測算出中國省級電網排放因子，通過情景分析法預測不同年份各省電源結構、電力需求，基于電力網絡結構和各省電力盈虧，估算省間電力交換情況，進而測算現狀及未來年（2020-2035 年）省級電網排放因子。并將平衡分析法與情景分

15、析相結合，預測省級電網電源結構和電力需求變化，進一步提升了電網排放因子研究方法的準確性，促進了中長期省級電網排放因子研究方法進步。本研究全面梳理了全國及各省電力發展規劃和碳達峰方案預期目標等政策措施，綜合應用平衡分析法，全面整合中國省級電網發電數據、跨省電力交換數據以及中長期電力發展規劃等多源數據，系統構建中國省級電網生產模擬優化模型（Optimization Model of Power Production and Dispatch for Chinas Provincial Power Grid，OPPD），對未來省級電網電源結構和電力消費進行情景分析，進而研究提出中國 2020-203

16、5 年省級電網排放因子的演化規律。06中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）06研究背景2中國電網排放因子現狀中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）07中國電網排放因子現狀072中國電網排放因子現狀2.1中國各省電力分布現狀2022 年，全國發電裝機容量25.64 億千瓦，火電仍是現階段中國最主要的電源類型。裝機占比中，火電裝機占 52%，水電裝機占16%，核電裝機占 2%，風電裝機占 14%，太陽能發電裝機占 15%。全國全口徑發電量 8.69 萬億千瓦時，火電發電量占 66%，水電發電量占 15%，核電發電量占 5%，風電發電量占 9%，太陽能發電量占5%（圖 1）。從地區維度

17、看，由于能源資源稟賦條件和開發利用情況不同，各省份之間發電結構存在顯著差異。上海、天津和北京等地區以火電為主，裝機占比分別達到 89%、84%和 84%；而青海、云南和四川等地區則以可再生能源發電為主，裝機占比分別達到 91%、86%和 85%。從電源類型看，各類電源類別的空間分布特征存在較大差異?；痣娭饕植加谏綎|、江蘇、內蒙古等地區，其裝機容量占全國總裝機比重分別達到 9%、8%和 8%；水電主要分布于四川、云南、湖北等西南及中南地區，其裝機容量占全國總裝機比重分別達到 24%、20%和9%；核電主要分布于廣東、福建、浙江等東部沿海地區，其裝機容量占全國總裝機比重分別達到 30%、22%和

18、 18%；風光發電主要分布于山東、內蒙古、河北等地區，其風電和光電裝機占全國總裝機比重分別達到 6%、13%、8%和 11%、4%、10%。不同類型電源分布主要與資源分布密切有關，與各地區生產力發展水平和能源消費結構也有較大關系。中國省際間電力交換（圖 2）整體呈現“西電東送、北電南供”的特點。其中，內蒙古、云南和四川等西部北部地區為電力凈調出省份，凈調出電量分別占全國總調出電量的 17%、15%和 11%。相對應地，廣東、江蘇和浙江等東南地區省份為主要的電力輸入省份，凈調2中國電網排放因子現狀中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）08 中國電網排放因子現狀圖 1 2020 年中國各省發

19、電裝機結構入電量占全國總調入電量的 22%、14%和 13%。主要由于中國傳統化石能源資源總體分布呈現西部北部多、東部中部少的空間布局，而東中部地區是用電負荷中心，資源與負荷逆向分布決定了中國形成跨省跨區輸電的基本格局。中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）09 中國電網排放因子現狀圖 2 2020 年中國各省發電結構及電力交換情況中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）010中國電網排放因子現狀火電風電光伏水電核電生物質發電儲能電網電網省內發電省內用電省內電力調出電網排放因子工業交通建筑其他其他2.2中國電網排放因子現狀圖 3 電網排放因子計算框架圖從計算結果及與已公布電網排放因子

20、數據對比可以看出，中國省級電網排放因子整體呈現東北高、西南低的分布（表 1 和圖 4）。電網排放因子較高的省份主要集中在東北和華北北部。在這些地區中，山西、內蒙古均為中國主要煤炭產區，電力結構中煤電占比高。電網排放因子較低地區主要分布在西南地區，該地區水能資源豐富，電基于各省份各類電源構成、省際間電力交換以及電力消費數據，從電力凈調出省份出發，按照電力實際和規劃流向及規模計算省級電網排放因子（圖3）。中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）011中國電網排放因子現狀因為青海省發電裝機結構以水電（30%）、風電（21%）和光伏發電（40%）為主，2020 年青?？稍偕茉窗l電量占總發電量比例

21、高達86%，而西北區域電網內的新疆、寧夏、陜西均以火電為主，具有較高的省級電網排放因子。源結構以水電為主。雖然省級電網排放因子有較強的地域分布特征，但相同區域內不同省份由于發電結構不同，導致省級電網排放因子與區域電網排放因子有一定差異。例如青海省電網排放因子僅是西北區域電網排放因子的 14.1%，主要中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）012中國電網排放因子現狀注：表中 2010 年數據來自國家發展和改革委員會2010 年中國區域及省級電網平均排放因子；2012年數據來自國家發展和改革委員會 2012年省級電網平均二氧化碳排放因子；2018 年數據來自關于商請提供 2018 年度省級人

22、民政府控制溫室氣體排放目標責任落實情況自評估報告的函；2020 年數據為本研究計算結果。表 1 中國 2010、2012、2018及 2020省級電網排放因子（kgCO2/kWh）省份2010 年2012 年2018 年2020 年遼寧0.8360.7750.7220.91吉林0.6790.7210.6150.839黑龍江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內蒙古0.850.9290.7531.000山東0.9240.8

23、880.8610.742上海0.7930.6240.5640.548江蘇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重慶0.6290.5740.4410.432四川0.2890.2480.1030.117廣東0.6380.5910.4510.445廣西0.4820.4950.3940.526海南0

24、.6460.6860.5150.459貴州0.6560.4950.4280.42云南0.4150.3060.0920.146陜西0.870.7690.7670.641甘肅0.6120.5730.4910.46青海0.2260.2320.260.095寧夏0.8180.7790.620.872新疆0.7640.790.6220.749中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）013 中國電網排放因子現狀與美國各個區域、歐盟各個國家電網排放因子（圖 5）相比，中國各省電網排放因子分布較為分散。中國各省電網排放因子分布范圍為 0.095-1.092kg/kWh，各省平均電網排放因子約 0.608

25、kg/kWh，居于美國（0.651 kg/kWh）和歐盟（0.278 kg/kWh）之間。此外，從各個區域之間的分散程度看，相比美國各區域和歐盟各國，中國各省份電網排放因子差異較大。特別地，中國各個省份電網排放因子的變異系數最高達到 0.41，遠高于美國各個區域電網排放那因子變異系數（0.22）（注：變異系數為標準差與平均值之比，是表征離散程度的一個歸一化量度）。圖 5 國內外區域電網排放因子對比注：圖中的點代表各個具體的省份、區域或國家。美國和歐盟數據來源：U.S.Environmental Protection Agency,2023;EMBER 數據庫。年份說明：圖中美國各區域采用 20

26、21 年數據；歐盟各國采用 2022 年數據；中國各省采用 2020 年數據。3雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）015雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究0153雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究3.1技術路線圖研究中國中長期省級電網排放因子主要包括以下步驟（圖6）：（1）按照覆蓋的地理區域確定所研究的省級電網。本次研究對象主要包括中國 31 個省級電網，暫不考慮香港特別行政區、澳門特別行政區和臺灣省 3 個地區的省級電網；（2）預測省級電網電源結構及電網間交換的電力電量?；诂F狀省級電網各類電源發電出力及用電需求，綜合考慮各省份達峰方案及電力

27、發展規劃，應用非線性優化模型，預測2025-2035 年省級電網發電及負荷情況，經分省電力電量平衡分析及生產模擬優化，確定各省級電網電力盈虧及省間電力電量交換規模；（3）從電力凈調出省份出發，按照電力流向及規模，計算各省級電網排放因子。圖 6 中國中長期電網排放因子研究框架3雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）016 雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究3.2情景設置為有效評估未來中國清潔能源發電發展的不同場景，在各省份電力發展規劃、碳達峰方案等已明確目標基礎上，設計 2 個情景來定量分析和評估未來中國省級電網排放因子的分布區間范圍。2 個情景分別為

28、：新能源政策發展情景、新能源高速發展情景。（1）新能源政策發展情景。各省中長期可再生能源發展低預期情景。（2）新能源高速發展情景。結合生態環境部環境規劃院對于可再生能源未來技術發展潛力評估結果，參考聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）第六次評估報告情景數據庫亞洲和中國情景數據，以各省中長期可再生能源發展高預期為目標。隨著中國新能源裝機持續快速增長，煤電將逐步向基礎保障性和系統調節性電源并重轉型，未來發電結構存在較大的區域異質性。從區域維度，基于已有規劃，結合資源稟賦和經濟發展狀況等因素，對華北、華東、華中、東北、西北、西南和南方七個區域進行了分析。華中地區各類電源裝機保持穩定增長，“十四

29、五”期間，新能源、煤電和水電裝機分別新增 6200 萬千瓦、2500 萬千瓦和 350 萬千瓦?！笆濉逼陂g，新能源裝機占比達到 60%，發電量占比接近40%，煤電裝機占比降低至 25%以下，發電量占比約 40%。華北地區將建設冀北新能源基地和山東海上風電基地，“十五五”和“十六五”期間，新能源裝機分別新增1億千瓦和2.1億千瓦。華東地區風電和太陽能發電裝機保持較快增長，“十六五”期間，風電、太陽能發電和核電裝機分別增加 7000 萬千瓦、1億千瓦和 3300 萬千瓦。華北地區華東地區華中地區中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）017 雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究西北地區將新

30、建多條送電華北、華中和西南的直流外送通道，新能源持續高速增長，“十四五”和“十五五”新增裝機 1.4 億千瓦?！笆濉逼陂g，新能源裝機占比達到 75%，發電量占比超過 50%。南方地區各類電源裝機呈穩定增長?！笆奈濉逼陂g，新能源、氣電、水電、煤電和核電裝機分別新增 7000 萬千瓦、4200萬千瓦、1100 萬千瓦、1500 萬千瓦和 500 萬千瓦以上?！笆逦濉背弘娧b機下降，其余電源裝機將持續增長?！笆濉逼陂g，新能源裝機占比達到 42%，水電裝機占比略高于 20%，核電裝機占比 8%。東北地區“十五五”和“十六五”期間，煤電裝機占比持續降低至 50%和 22%，新能源裝機占比將超

31、過 70%。西南地區結合流域水電開發，發展水風光互補，保持大規模電力外送，“十四五”和“十五五”期間，水電和新能源新增裝機均超過 4000 萬千瓦和 2000 萬千瓦?！笆濉逼陂g，水電裝機占比接近 60%，新能源裝機占比 38%。東北地區西北地區西南地區南方地區中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）018雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究電網排放因子平均為南方區域省份電網排放因子的 2.4 倍。從省份維度看，各省電網排放因子平均年下降速率達 5.24%，其中，青海、云南和海南下降速率最高，分別達到13.94%，11.81%和 9.10%；安徽、陜西和山西年下降速率較低，分別僅 達

32、到 2.21%，2.38%和 2.42%。國內生產總值（GDP）占比超過75%的全球 131 個國家宣布了碳中和目標。中國和其他國家碳中和目標的逐漸明確及碳減排工作的加快推進，使得 CCUS 的定位和作用愈加凸顯。CCUS 是目前實現化石能源低碳化利用的唯一技術選擇。中國能源系統規模龐大、需求多樣，從端不確定性的顯著增大，影響電力系統的安全穩定。充分考慮電力系統實現快速減排并保證靈活性、可靠性等多重需求，火電加裝 CCUS是具有競爭力的重要技術手段，可實現近零碳排放，提供穩定清潔低碳電力，平衡可再生能源發電的波動性，并在避免季節性或長期性的電力短缺方面發揮慣性支撐和頻率3.3電網排放因子情景分

33、析新能源政策發展情景下，從區域維度看，華北區域省份電網排放因子整體較高，南方區域省份電網排放因子整體較低，華北區域省份電網排放因子平均為南方區域省份電網排放因子的 2.3 倍。從省級維度看，各省電網排放因子平均年下降速率達 4.07%，其中，青海、云南、海南下降速率最高，分別達到12.26%，9.95%和 7.47%；安徽、陜西和湖北年下降速率較低，分別為 1.12%，1.26%和 1.28%。此外，各省份下降趨勢存在較大差異，降幅變異系數 CV 高達 40%。從時間維度看，新能源政策發展情景下，2020-2035 年間各省電網排放因子整體呈現下降趨勢，其中，2025-2020 年間平均降幅達

34、 14%，2030-2025 年間平均降幅達 12%，2035-2035 年間平均降幅達 26%。新能源高速發展情景下，從區域維度看，華北區域省份電網排放因子整體較高，南方區域省份電網排放因子整體較低，華北區域省份中國 2020-2035 年，各省份電網排放因子將出現大幅下降，新能源政策發展情景下，各省降幅平均達到 43%，青海、云南、海南、吉林等 8 個省份的降幅超過 50%；新能源高速發展情景下，各省降幅平均達到 53%，青海、云南、海南、吉林等 16 個省份的降幅超過 50%；按照兩類情景結果中位數考慮，各省份降幅平均達到 48%，青海、云南、海南、四川等 11 個省份的降幅超過50%。

35、中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）019 雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究此外，各省份下降趨勢存在較大差異，降幅變異系數 CV 高達 31%。從時間維度看，新能源高速發展情景下，2020-2035 年間各省電網排放因子整體呈現下降趨勢，其中，2025-2020 年間平均降幅達 24%，2030-2025 年間平均降幅達 15%，2035-2035 年間平均降幅達 28%。按照兩類情景分析結果中位數考慮，從區域維度看，華北區域省份電網排放因子整體較高，南方區域省份電網排放因子整體較低，華北區域省份電網排放因子平均為南方區域省份電網排放因子的2.3倍。從省份維度看，各省電網因子平均年

36、下降速率達 4.68%，其中，青海、云南和海南下降速率最高，分別達到13.86%，11.09%和8.87%；陜西、安徽和新疆年下降速率較低，分別為 1.45%，1.63%和 1.78%。此外，各省份下降趨勢存在較大差異，降幅變異系數 CV 高達 35%。中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）020 雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究圖 7 2020-2035 年中國省級電網排放因子（kgCO2/kWh）注：圖中數據使用兩類情景中位數；折線代表未來年份各個省份電網排放因子相比于 2020 年的下降百分比。0.841區域省份2020年2025年2030年2035年0.00.51.01.52

37、.00.51.01.52.00.00.51.01.52.0 0.00.51.01.52.0東北遼寧吉林黑龍江華北河北內蒙古山西天津山東北京華東安徽江蘇上海浙江福建華中河南江西湖南重慶湖北四川南方廣西海南廣東貴州云南西北寧夏新疆陜西甘肅青海0.9100.8390.8141.0921.000滾滾長江東逝水0.6830.5360.5120.3340.2240.2760.6650.7130.6010.0320.4960.430-42.5%-47.3%-36.0%-44.8%-42.3%-58.5%-59.3%-89.3%-48.8%-36.1%-74.2%-39.2%-66.2%-40.9%-38.1

38、%-19.6%-47.1%-21.9%-50.2%-23.6%-74.9%-52.9%-32.7%-47.4%-37.9%-48.4%-28.9%-82.9%-51.5%-50.3%-23.0%-18.8%-7.1%-25.7%-21.4%-16.1%-29.2%-39.3%-1.9%-3.6%-11.1%-13.5%-5.3%-36.1%-1.0%-32.6%-3.9%-28.9%-3.2%-20.0%-17.0%-16.9%-26.4%-15.9%-31.6%-5.4%-18.2%-29.1%-33.6%-16.1%-32.5%-27.4%-40.8%-66.9%-40.7%-19.6%-

39、48.7%-11.3%-36.2%-26.3%-6.2%-36.6%-9.0%-37.4%-4.8%-51.1%-15.5%-20.8%-23.7%-25.3%-32.9%-16.8%-57.1%-34.4%-36.3%0.3320.0-32.8%-19.6%-36.5%-45.5%-26.4%0.4070.0620.0750.2540.2560.4090.4360.4900.3300.3860.3250.6940.5190.4980.7920.7000.5990.0670.4430.6070.7200.7240.1000.3980.3690.3260.3360.1040.3100.3630.

40、4530.4740.5990.3630.4180.3330.6010.7550.5950.5460.6880.7070.8000.7360.6540.5640.5780.8410.8410.7420.6150.7630.6950.5480.5320.4890.7380.6160.4870.4320.3160.1170.5260.4590.4450.4200.1460.8720.7490.6410.4600.0950.0100.2790.5150.5730.4590.0250.2040.2760.1150.2790.0400.2020.1790.3120.3540.3890.2700.3070.

41、2810.4110.5960.2890.3830.4180.5980.6730.5440.5040.2160.371中國區域電網二氧化碳排放因子研究（2023）021 雙碳目標下中國中長期電網排放因子研究注：表中（）內上限和下限分別代表新能源高速發展情景和新能源政策發展情景的測算結果，最終取值為對兩類情景 1.3 萬次模擬優化后選取的中位數。省份2025 年2030 年2035 年遼寧0.5780.4960.371(0.528-0.664)(0.432-0.571)(0.342-0.408)吉林0.5640.430.216(0.559-0.594)(0.384-0.472)(0.210-0.2

42、81)黑龍江0.6540.5990.504(0.648-0.683)(0.590-0.621)(0.467-0.528)北京0.5950.5190.289(0.573-0.612)(0.476-0.532)(0.208-0.299)天津0.6880.5360.418(0.668-0.709)(0.53-0.584)(0.413-0.448)河北0.7360.6830.544(0.714-0.784)(0.666-0.733)(0.512-0.571)山西0.7070.70.598(0.69-0.738)(0.684-0.738)(0.583-0.633)內蒙古0.80.7920.673(0.7

43、91-0.836)(0.783-0.836)(0.665-0.714)山東0.5460.4980.383(0.536-0.56)(0.489-0.506)(0.36-0.386)上海0.3330.3250.281(0.321-0.464)(0.312-0.432)(0.259-0.349)江蘇0.6010.5120.411(0.579-0.639)(0.489-0.539)(0.386-0.435)浙江0.4180.3860.307(0.412-0.427)(0.381-0.402)(0.289-0.314)安徽0.7550.6940.596(0.725-0.758)(0.65-0.757)(

44、0.546-0.644)福建0.3630.330.27(0.346-0.379)(0.322-0.358)(0.266-0.293)江西0.4740.4360.354(0.451-0.498)(0.414-0.444)(0.334-0.359)河南0.5990.490.389(0.553-0.621)(0.462-0.512)(0.356-0.409)湖北0.310.2540.202(0.307-0.317)(0.247-0.316)(0.19-0.261)湖南0.4530.4090.312(0.447-0.46)(0.397-0.422)(0.3-0.331)重慶0.3630.2560.17

45、9(0.231-0.396)(0.193-0.304)(0.131-0.226)四川0.1040.0750.04(0.103-0.107)(0.073-0.075)(0.04-0.04)廣東0.3690.3320.276(0.359-0.382)(0.318-0.351)(0.269-0.295)廣西0.3360.3340.279(0.316-0.363)(0.317-0.373)(0.26-0.308)海南0.3260.2240.115(0.312-0.332)(0.188-0.236)(0.11-0.143)貴州0.3980.2760.204(0.393-0.408)(0.26-0.278

46、)(0.146-0.206)云南0.10.0620.025(0.093-0.102)(0.05-0.075)(0.022-0.03)陜西0.6070.6010.515(0.533-0.623)(0.528-0.619)(0.446-0.53)甘肅0.4430.407(0.391-0.439)0.279(0.433-0.469)(0.223-0.285)青海0.0670.0320.01(0.048-0.078)(0.027-0.041)(0.01-0.013)寧夏0.7240.6650.459(0.703-0.758)(0.643-0.714)(0.452-0.551)新疆0.7200.7130

47、.573(0.601-0.745)(0.595-0.745)(0.516-0.599)表 2 2020-2035 年中國省級電網排放因子（kgCO2/kWh）附件材料中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)023附件材料A1數據來源(1)2020 年2020 年各省份火電、水電、風電、太陽能發電量數據源自中國電力統計年鑒 2021，核電發電量數據源自2020 年電力工業統計資料匯編；跨省電量交換數據和全社會總用電量源自2020年電力工業統計資料匯編；各省份人口數據來源于2021 年中國統計年鑒。(2)2025 年-2035 年全面梳理電力發展規劃政策以及相關單位研究成果，作為未來年份發電結

48、構以及電力交換數據的優化及預測依據。未來年份電源結構預測，主要依據各省份“十四五”及中長期規劃、中國工程院中國碳達峰碳中和戰略及路徑研究、各省份碳達峰方案規劃目標、國家及各地區能源電力發展規劃數據等，參考國網能源研究院、中國電力科學研究院、電力規劃設計總院等機構在“十四五”電源發展方面的研究成果。未來年份電力流預測，主要基于現有電力傳輸通道，根據中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要、“十四五”現代能源體系規劃等，參考全球能源互聯網發展合作組織中國“十四五”電力發展規劃研究、國網能源研究院中國能源電力發展展望（2021）及中國能源電力發展展望（2022）等

49、研究報告中提出的 2030 年和 2035 年跨區電力傳輸通道，并結合工程建設進度等實際情況，確定未來年份跨省區電力傳輸規模。未來年份人口預測，主要參考國家有關部門相關研究結果，綜合考慮中國人口出生率、死亡率、遷移率、教育程度，生育促進政策與超大城市人口規模政策，以及全國數據與分省數據的一致性等，參考各省的“十四五”和中長期規劃等，根據最新情況進行動態更新。附 1：研究方法附件材料中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)024 附件材料A2 數據優化電力消費預測模塊本研究基于中國工程院研究的全國總發電、Chen 等（2020）研究的分省人口預測結果，預測未來年份各省份電力消費數據。具體地，

50、假設未來年份各省份人均電力消費增速與全國人均電力消費增速一致，測算各省份未來年份電力消費（附圖 1）。省級發電優化模塊附圖 1 2020-2035 年中國各省份電力消費（單位：十億千瓦時）(1)目標函數2020 年各省份火電、水電、風電、太陽能發電量數據源自中國電力統計年鑒 2021，核電發電量數據源自2020 年電力工業統計資料匯編；跨省電量交換數據和全社會總用電量源自 2020年電力工業統計資料匯編；各省份人口數據來源于2021 年中國統計年鑒。本研究目標函數為各省份間接排放最低，見公式（1）:中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)025 附件材料其中，iout 為凈調出省份；j為不

51、同發電類型（即煤電、氣電、風電、光電、核電、水電和生物質發電）；t 為年份；Ct為總間接排放（g）；EFiout為凈調出省份電網排放因子(kgCO2 kWh-1)；Giout,t為發電量(kWh);Giout為省份電力需求（kWh）。其中，凈調出省份的電網排放因子計算如公式（2）：其中，,outgasijtef和,outcoalijtef 為氣電和煤電排放因子（kgCO2 kWh-1）。（2）約束條件約束 1：電力需求供給平衡約束。為保證電力需求，假設全國總電力供給量應等于電力總需求量:約束 2：可再生能源發電約束，見公式（4）：其中，,renewablejtPotential為可再生能源發電

52、上限。約束 3：能源安全約束。為了保證逐年增長的用電需求，本研究設定各類電力類型發電最低增長率或上一期發電量作為發電下限，相關增長率數據來源于工程院前期預測結果，見公式（5）：其中，Rj,t 為 i 省份第 j 類電源類型第 t 年發電增長率。(1)(2)(3)(4)(5),(:)outoutoutouttitij titijCEFGMinC=,outgasoutgasoutcoaloutcoaloutoutijtijtijtijtitij tjGefGefEFG+=,i j ti tijiGC=,renewablerenewablei jtjtiGPotential,1,1i j ti j

53、tj ti j tGGRG中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)026 附件材料(7)(8)(6)約束 4：政策約束。本模型將現有政策（“十四五”等）中對各電力類型發電裝機的發展規劃作為未來電力發展的下限。具體地，現有政策主要涵蓋三類指標：裝機容量目標值、占比和增速。其中，裝機容量目標值作為參數下限設置；裝機容量占比約束見公式（6）：其中 hi,j為發電小時（h），假設發電小時與 2022 年發電小時一致。Pi,j,t為政策中的裝機容量占比指標。對于裝機容量增速約束，約束同公式（5）?；诂F狀年電力傳輸結構（2020 年）以及相關政策規劃，初步確立2025-2035 年電力傳輸網絡。耦合

54、現狀及優化模型預測結果，測算 2020-2035年各省份電網排放因子。電網排放因子劃分為凈調出省份和凈調入省份電網排放因子。其中，凈調出省份電網排放因子計算見公式（2），凈調入省份電網排放因子見公式（7）：其中，,in outi itD為凈調出省份 iout對凈調入省份 iin的在第 t 年的電力傳輸量（kWh）。特別地，凈調入省份 iin發電量、用電量和調入電量應滿足如下等式（8）：,/(/)i j ti ji j ti j ti jjGhPGh電力交換及因子測算模塊,()ingasingasincoalincoalin outoutoutininin outoutijtijtijtijti

55、 ititiitij ti itjiGefGefDEFEFGD+=+,in outij titininouti itijDGC=中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)027 附件材料附表 1 全國及省級新能源發展政策全國/省級規劃目標政策文件全國到 2030 年，風電、太陽能發電總裝機容量達到 12億千瓦以上。2030 年前碳達峰行動方案全國全面推進風電和太陽能發電大規模開發和高質量發展，優先就地就近開發利用，加快負荷中心及周邊地區分散式風電和分布式光伏建設，推廣應用低風速風電技術?！笆奈濉爆F代能源體系規劃北京大力發展地熱及熱泵、太陽能、儲能蓄熱等清潔供熱模式，2025 年太陽能、風電

56、總裝機容量達到 280萬千瓦；到 2030 年，太陽能、風電總裝機容量達到 500 萬千瓦左右。北京市碳達峰實施方案天津開發陸上風電，穩妥推進海上風電。天津市碳達峰實施方案河北全面推進風電、太陽能發電大規模開發利用和高質量發展。河北省碳達峰實施方案遼寧科學合理規劃和利用海上風能資源，加快陸上風電建設，積極推動風能資源條件較好的西部地區加快發展；充分利用礦區等廢棄土地發展光伏發電，鼓勵有條件地區利用屋頂、院落等發展分布式光伏發電?！笆奈濉蹦茉窗l展規劃黑龍江到 2025 年風電新增裝機 1000 萬千瓦；到 2025 年光電新增裝機 550 萬千瓦。黑龍江省國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二

57、 三五年遠景目標綱要上海探索實施深遠海風電示范試點，因地制宜推進陸上風電及分散式風電開發；大力推進光伏大規模開發和高質量發展。上海市碳達峰實施方案江蘇全力推進近海海上風電規?；l展，穩妥開展深遠海風電示范建設；穩步有序開展海上光伏建設，加快推進光伏復合利用，全力發展分布式光伏系統。江蘇省碳達峰實施方案附 2：中國區域中長期電力發展規劃明確邊界條件中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)028 附件材料全國/省級規劃目標政策文件浙江有序推進抽水蓄能電站和海上風電布局建設；鼓勵發展分布式光伏發電。浙江省國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二三五年遠景目標綱要安徽積極開發風電資源，在皖北平原、皖

58、西南地區建設集中連片風電，持續推進就近接入、就地消納的分散式風電建設；推動光伏發電規?；l展。安徽省碳達峰實施方案福建2025 年電力規劃裝機風電 900 萬千瓦、占 10.6%，新增 410 萬千瓦；光伏裝機 500 萬千瓦、占 5.9%，新增 300 萬千瓦?！笆奈濉蹦茉窗l展專項規劃河南到 2025 年，風電累計并網容量達到 2700 萬千瓦以上；光伏發電并網容量達到 2000 萬千瓦以上。河南省碳達峰實施方案湖北“十四五”期間有序推進集中式風電項目建設，加快推進分散式風電項目開發，新增風電裝機 500萬千瓦；新增光伏發電裝機 1500 千瓦。湖北省能源發展“十四五”規劃湖南大力促進具備

59、條件的風電和光伏發電快速規?；l展。湖南省碳達峰實施方案廣東規?；_發海上風電，打造粵東粵西兩個千萬千瓦級海上風電基地，適度開發風能資源較為豐富地區的陸上風電；積極發展分布式光伏發電，因地制宜建設集中式光伏電站示范項目。廣東省碳達峰實施方案廣西積極開發陸上風電，規?；?、集約化發展海上風電；積極開發光伏發電，加快推進整縣屋頂分布式光伏試點。廣西壯族自治區碳達峰實施方案海南積極發展海上風電；加大分布式光伏應用。海南省碳達峰實施方案重慶有序推進市內風電、光伏項目建設。重慶市能源發展“十四五”規劃（20212025 年）中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)029 附件材料全國/省級規劃目標政策

60、文件貴州到 2025 年光伏、風電和生物質發電裝機容量分別達 3100 萬千瓦、1080 萬千瓦、60 萬千瓦；到2030 年光伏、風電和生物質發電裝機容量分別提高到 6000 萬千瓦、1500 萬千瓦、80 萬千瓦以上。貴州省碳達峰實施方案陜西全面推動風電和光伏發電大規模開發利用。陜西省碳達峰實施方案甘肅在消納條件較好、接入條件較優的中東部地區，高標準建設生態環境友好型風電場，穩步推進分散式風電項目開發；逐步擴大光伏基地建設規模，優先在沙漠、戈壁、荒漠地區開展規?；ㄔO。甘肅省“十四五”能源發展規劃青海加強全省風電、太陽能發電為主的多類型清潔能源規?；_發和高質量發展。青海省碳達峰實施方案寧

61、夏重點依托沙漠、戈壁、荒漠、采煤沉陷區等建設一批百萬千瓦風電光伏基地；穩步推進集中式平價風電建設和分散風能資源開發，加快老舊風電項目技改升級。寧夏回族自治區能源領域碳達峰實施方案新疆積極開發分布式太陽能發電和分散式風電。新疆生態環境保護“十四五”規劃中國區域電網二氧化碳排放因子研究(2023)參考文獻031030參考文獻lvarez M,Cuello N,Berigete R.Determination of the Grid CO2 Emission Factor for the Electrical System of the Dominican RepublicC.Puerto Rico

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