CUE指标中‘范围2电力间接排放’在中国省级电网调度颗粒度下的映射失配分析与校准机制研究
发布日期：2026年09月14日
【摘要】 本研究指出，当前碳排放强度评估中广泛采用的“范围2电力间接排放”指标，在中国省级电网调度颗粒度下存在系统性映射失配：统一采用区域平均排放因子，难以反映实际用电时段、负荷特性及跨省输电结构带来的时空异质性，导致企业碳核算结果偏离真实物理排放水平。这种失配不仅削弱了碳绩效评估的准确性，也制约了绿电采购、能效优化与碳管理决策的有效性。研究基于电力系统运行机理与碳流追踪逻辑，提出一种兼顾可操作性与科学性的校准机制——通过耦合省级电网典型运行场景（如峰谷时段、新能源出力波动）与动态权重分配方法，实现对静态因子的结构性修正。该机制无需依赖高精度实时数据，可在现有统计框架下落地实施，为提升碳排放核算颗粒度、支撑精细化碳管理提供了可行路径。成果对完善CUE类指标体系、推动电力碳排放责任合理归因具有实践参考价值。
【概览】
关键发现：
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当前范围2排放核算普遍采用静态区域平均因子，忽视电力系统实际运行中的时段性与结构性差异。
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省级电网负荷波动、新能源出力随机性及跨省输电比例变化，共同导致用电侧碳强度呈现显著时空异质性。
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统一因子映射在峰谷时段、高比例新能源消纳期及受入电量占比突变场景下，偏差幅度呈系统性放大趋势。
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现有统计框架下缺失对“用电行为—电网响应—碳流路径”耦合关系的建模，制约了责任归因的物理合理性。
核心建议：
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建立省级电网典型运行场景分类库，按峰谷特性、电源结构和跨省电量占比划分基准工况，支撑因子动态分组。
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在现有统计口径内嵌入时段权重修正模块，依据典型日负荷曲线与电源组合特征，对静态因子实施结构化调整。
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推动省级能源主管部门牵头制定校准参数发布机制，按季度更新场景标签与推荐权重，确保方法可复用、结果可比对。
【引言】 在“双碳”目标纵深推进背景下，企业碳排放核算正从宏观总量管理加速转向精细化、场景化管控。CUE（Carbon Usage Efficiency）作为衡量单位产出碳强度的关键绩效指标，其准确性高度依赖于范围2电力间接排放的科学赋值——而当前普遍采用的全国或区域平均电网排放因子，正面临日益突出的“空间失配”问题：省级电网在电源结构、负荷特性、跨省输电占比及实时调度策略上差异显著，但现有核算方法却将全省用电统一映射至单一静态因子，导致高估清洁能源富集省份（如云南、青海）的排放强度，低估煤电依赖型省份（如山西、内蒙古）的真实负担。这种失配不仅扭曲企业碳绩效横向可比性，更在绿电交易、碳足迹认证与ESG披露中引发系统性偏差。本研究立足中国省级电网实际调度逻辑，以2021–2023年省级发电出力、跨省联络线潮流及负荷曲线为实证基础，首次构建“调度颗粒度—用电时序—电源构成”三维映射框架，识别因子失配的结构性根源（如峰谷时段电源组合跃变、跨省受送电清洁度梯度错配等），并提出基于调度数据驱动的动态校准机制。研究不追求理论模型的复杂性，而聚焦可嵌入现有MRV体系的操作路径：通过最小化数据改造成本，实现省级因子从“年均静态值”向“月度/季度分时加权值”的务实升级，为碳管理从“算得清”迈向“算得准”提供可验证、可复制、可落地的技术支点。
一、CUE指标下范围2电力排放的省级电网调度颗粒度现状与失配表征 当前CUE指标对范围2电力排放的核算逻辑，本质上沿袭了“消费侧归责”原则，即用户所在地电网的平均排放因子决定其用电碳排。这一设计在宏观政策层面具备操作性，但在省级电网调度颗粒度下已显结构性失配：中国各省级电网在电源结构（煤电占比、水电丰枯周期、新能源渗透率）、跨省输电比例、实时调峰能力及负荷曲线特征上存在显著异质性，而现行CUE所依赖的年度平均电网排放因子，无法反映同一省份内不同时段、不同区域、不同调度指令下的边际排放差异。 失配的核心表征体现为三重脱节： 时间维度脱节：年度均值掩盖了典型日中“午间光伏大发—夜间火电顶峰”导致的小时级排放强度波动，使高弹性负荷用户（如数据中心、智能制造产线）的减排努力无法被精准识别； 空间维度脱节：省内跨地市输电损耗与电源分布不均（如云南水电集中在滇西、负荷中心在滇中），但现有因子未嵌入地理加权调度路径，导致同一省域内不同接入点的实际碳流路径被扁平化； 决策维度脱节：CUE作为企业能源管理绩效指标，本应支撑精细化用能决策，但静态因子无法响应电网日前/实时调度指令变化，使用户侧参与需求响应、绿电交易或储能协同等主动减碳行为缺乏可计量的碳效益反馈闭环。
尚参科技分析框架指出，该失配本质是“核算