中国区域电网二氧化碳排放因子研究（2023）.docx

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1、中国区陆电双一聂生磕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X2022.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窕院，正高级工程师严刚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，研究员中赵良国华能集团有限公司碳中和研究所，教授级高级工程师生态张哲环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，助理研究员中国芦新波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

2、，博士张立生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心，助理研究员中国刘美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

3、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H个省份的降幅超过50%o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

4、模式，降低企业预测间接排放不确定性，提供借鉴和参考。录ICONTENTSOl研究背景01/052 中国电网排放因子现状06/132.1 中国各省电力分布现状2.2 中国电网排放因子现状3 双碳目标下中国中长期电网排放因子研究14/213.1 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22/30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31/341研究背景1研究背景电网二氧化碳排放因子是精准核算电力消费引起的温室气体间接排放量的基础，是定量分析并推动消费端碳减排的重要参数，其空间精度和时效性对区域、行业、企业等不同层级排放单元的间接排放影响显著。电网二

5、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（IkWh）所导致的间接二氧化碳排放（范围二）。电网排放因子是消费端核算碳排放量的关键指标，用于测算评估由于电力消费所产生的间接排放。电网排放因子尤其是区域电网排放因子，其空间精度和时效性对区域、行业、企业等不同层级排放单元的间接排放影响显著。中国电网分为不同的层级，如全国电网、区域电网和省级电网等，不同层级电网的覆盖范围不同，相应的电源放因子也不同。电网范围划分越小，电网排放因子越接近单位电力消费的实际间接排放，电网排放因子更新频率越高，其越能真实反映的电力排放情况。一般将区域边界内的活动引起、但发生在区域外的排放称为间接

6、排放。如企业外购电力的排放，该部分排放实际发生在发电端，但是由用电端的消费活动引起，对于用电端来说就属于间接排放。在现有温室气体核算标准中，净购入电力隐含排放一般基于排放因子法计算，即排放量二净外购电量X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。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，是精准反映区域能源结构低碳化进度，以及在

7、消费端精准鼓励用户优化生产和行为模式的重要基础。研究建立中国中长期区域电网排放因子，对于支撑各省（区）碳达峰碳中和路径规划以及降低间接排放预测不确定性有着重要意义。中国电力行业碳排放占中国二氧化碳总排放量的40%以上（中国大陆省区），准确摸清电力消费端碳排放，积极推动电力消费端碳减排，是落实“双碳”目标的关键举措。碳达峰碳中和目标下，未来发电端将以清洁能源为主体，新型电力系统中风电、太阳能发电为代表的非化石能源占比将大幅提高，电力行业实现深度低碳零碳。工业、交通和建筑等电力消费端部门的用电需求进一步增加，全社会电气化水平将持续提升，未来将依赖低碳电力实现降碳脱碳。2022年，间接排放占总二氧化

8、碳排放比例，北京、上海均超过20%,浙江、天津、江苏等省超过10%。未来随着用电需求的上升，间接排放对典型省份总排放的影响可能会进一步凸显。研究建立并滚动更新中国中长期区域电网排放因子，有利于精准估算消费端间接碳排放，反映各省电网排放因子的时序变化特征，精准计量净调入电量变化引起的间接排放量，有助于地方因地制宜地制定适合本地实际的能源转型政策，优化电力调入调出和电力消费结构，评估不同区域新能源发展、电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同推进碳减排的良性互动，发挥新型电力系统在各部门降碳脱碳过程中的核心枢纽作用，为各省（区）确定碳达峰时间表、路线图以及政策措施等提供重要

9、支撑。同时，有利于鼓励用户进一步优化生产和行为模式，为企业预测间接排放提供重要参数，降低测算误差和不确定性。国内外研究学者对于计算电网排放因子主要采用两类方法：宏观测算法和平衡分析法。宏观测算法通过应用宏观统计或测算的区域电力行业碳排放总量数据和发电量数据，从而计算该区域电网排放因子水平。该方法测算方法简单，降低了对基础数据的要求，存在测算精度低、误差大等问题，无法客观准一本研究综合应用平衡分析法，全面整合中国省级（涵盖中国大陆30个省区，由于数据原因，本研究不包括香港、澳门、台湾和西藏）电网发电数据、电力运行数据以及中长期电力发展规划等多源数据，系统构建省级电网生产模拟优化模型，对未来省级电

10、源结构和电力消费进行情景分析，进而研究建立中国202O-2035年省级电网排放因子。确反映区域间电力交换带来的排放影响。相比较而言，平衡分析法重点基于电网发电数据、区域间电力交换数据，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个区域电网排放因子。测算过程对基础数据要求较高，能够大幅提高电网排放因子的精确度。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布电网平均排放因子的机制。中国的全国电网排放因子已更新三次，国家发展改革委发布了2015年的全国电网平均排放因子。在全国碳市场启动后，生态环境部在2022年和2023年两度更新全国电网排放因子数值。中国区域电网平均排放因子

11、公布了2010、2011、2012的年度数据；省级电网平均排放因子公布了2010、2012和2018的年度数据。随着中国绿色发展步伐加快，电力生产供应清洁化、低碳化程度不断提升，电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测算出中国省级电网排放因子，通过情景分析法预测不同年份各省电源结构、电力需求，基于电力网络结构和各省电力盈亏，估算省间电力交换情况，进而测算现状及未来年(2020-2035年)省级电网排放因子。并将平衡分析法与情景分析相结合，预测省级电网电源结构和电力需求变化，进一步提升了电网排放因子研究方法的准确性，促进了中长期省级电网排放因子研究方法进步。本研究全面梳理了全国及

12、各省电力发展规划和碳达峰方案预期目标等政策措施，综合应用平衡分析法，全面整合中国省级电网发电数据、跨省电力交换数据以及中长期电力发展规划等多源数据，系统构建中国省级电网生产模拟优化模型(OptimizationModelofPowerProductionandDispatchforChina,sProvincialPowerGrid,OPPD),对未来省级电网电源结构和电力消费进行情景分析，进而研究提出中国2020-2035年省级电网排放因子的演化规律。2中国电网排放因子现状2中国电网排放因子现状2.1 中国各省电力分布现状2022年，全国发电装机容量25.64亿千瓦，火电仍是现阶段中国最主要

13、的电源类型。装机占比中，火电装机占52%,水电装机占16%,核电装机占2%,风电装机占14%,太阳能发电装机占15%o全国全口径发电量8.69万亿千瓦时，火电发电量占66%,水电发电量占15%,核电发电量占5%,风电发电量占9%,太阳能发电量占5%（图1）。从地区维度看，由于能源资源禀赋条件和开发利用情况不同，各省份之间发电结构存在显著差异。上海、天津和北京等地区以火电为主，装机占比分别达到89%、84%和84%；而青海、云南和四川等地区则以可再生能源发电为主，装机占比分别达到91%、86%和85%o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ft东、江苏、内蒙古等地区

14、，其装机容量占全国总装机比重分别达到9%、8%和8%；水电主要分布于四川、云南、湖北等西南及中南地区，其装机容量占全国总装机比重分别达到24%、20%和9%核电主要分布于广东、福建、浙江等东部沿海地区，其装机容量占全国总装机比重分别达到30%、22%和18%；风光发电主要分布于ft东、内蒙古、河北等地区，其风电和光电装机占全国总装机比重分别达到6%、13%、8%和11%、4%、10%o不同类型电源分布主要与资源分布密切有关，与各地区生产力发展水平和能源消费结构也有较大关系。中国省际间电力交换（图2）整体呈现“西电东送、北电南供的特点。其中，内蒙古、云南和四川等西部北部地区为电力净调出省份，净调

15、出电量分别占全国总调出电量的17%、15%和11%。相对应地，广东、江苏和浙江等东南地区省份为主要的电力输入省份，净调装机容展（万千瓦）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%0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。调出省份 发电结构(%)火电太阳能发电调入省份吉辽黑山天 林宁龙西津浙 江 安上m江湖湖四河 广海 广 陕宁甘西新江 茂微海床四市北川南西南东州四夏藏制内河山安江浙福四审湖河湖 海 云贵广宁陕西竹新白蒙北东徽苏江建川庆北南南

16、南南州西发西藏去制沟风电水电核电图22020年中国各省发电结构及电力交换情况2.2 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）。火电风电光伏水电核电储能其他一一ra-洋电力调入电网排放因子区电网通省内电力调出图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放因子数据对比可以看出，中国省级电网排放因子整体呈现东北高、西南低的分布（表1和图4）。电网排放因子较高的省份主要集中在东北和华北北部。在这些地区中，ft西、内蒙古均为中国主要煤炭产区，电力结构中煤电占比高。电网排放因子较低地区

17、主要分布在西南地区，该地区水能资源丰富，电源结构以水电为主。虽然省级电网排放因子有较强的地域分布特征，但相同区域内不同省份由于发电结构不同，导致省级电网排放因子与区域电网排放因子有一定差异。例如青海省电网排放因子仅是西北区域电网排放因子的14.1%,主要因为青海省发电装机结构以水电(30%)、风电(21%)和光伏发电(40%)为主，2020年青海可再生能源发电量占总发电量比例高达86%,而西北区域电网内的新疆、宁夏、陕西均以火电为主，具有较高的省级电网排放因子。表1中国2010、2012、2018及2020省级电网排放因子（kgCOkWh）2010年2012年2018年2020年辽宁0.836

18、0.7750.7220.91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0.9150.8980.9031.092ft西0.880.8490.740.841内蒙古0.850.9290.7531.000ft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

19、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

20、.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。与美国各个区域、欧盟各个国 家电网排放因子(图5)相比，中 国各省电网排放因子分布较为分 散。中国各省电网排放因子分布范 围为 0.095-1.092kgkWh,各省平 均电网排放因子约0.608 kgkWh,

21、 居于美国(0.651 kgkWh)和欧盟(0.278 kgkWh)之间。此外，从 各个区域之间的分散程度看，相比美国各区域和欧盟各国，中国各省 份电网排放因子差异较大。特别 地，中国各个省份电网排放因子的 变异系数最高达到0.41,远高于美 国各个区域电网排放那因子变异系 数(0.22)(注：变异系数为标准 差与平均值之比，是表征离散程度 的一个归一化量度)。1.201.000.800.600.400.200.00美国欧盟中国图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,202

22、3;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。r+-3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 因子主要包括以下步骤(图6)： (1) 按照覆盖的地理区域确定所研究的 省级电网。本次研究对象主要包括 中国31个省级电网，暂不考虑香 港特别行政区、澳门特别行政区和 台湾省3个地区的省级电网；(2) 预测省级电网电源结构及电网间交 换的电力电量。基于现状省级电网 各类电源发电出力及用电需求，综合考虑各省份达峰方案及电力发展 规划，应用非线性优化模型

23、，预测 2025-2035年省级电网发电及负荷 情况，经分省电力电量平衡分析及 生产模拟优化，确定各省级电网电 力盈亏及省间电力电量交换规模；(3)从电力净调出省份出发，按 照电力流向及规模，计算各省级电 网排放因子。前期准备2020年分省用电、 发电数据2020年电量磁 数据未来年全国总发 电、分0人口预 测数据“十四五”、达 峰方案等电力规 划触2025-2035年省级2025-2035年的 分电源发电数据2025-2035年省际 | 间调度结构2025-203笄省级 电网排放因子时间特征分析空间特征分析电源类别分析成因分析情景分析电力消费数据图6中国中长期电网排放因子研究框架3.2情景设

24、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。华北地区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

25、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。华东地区华北地区将建设冀北新能源基地和ft东海上风电基地，“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”期间，风电、太阳能发电和核电装机分别增加7000万千瓦、1亿千瓦和3300万千瓦。华中地区华中地区各类电源装机保持稳定增长,十四五期间,新能源、煤电和水电装机分别新增6200万千瓦、2500万千瓦和350万千瓦。“十六五”期间，新能源装机占比达到60%,发电量占比接近4

26、0%,煤电装机占比降低至25%以下，发电量占比约40%o东北地区西北地区西南地区东北地区十五五和“十六五”期间，煤电装机占比持续降低至50%和22%,新能源装机占比将超过70%。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,新能源持续高速增长，“十四五”和“十五五新增装机1.4亿千瓦。十六五期间，新能源装机占比达到75%,发电量占比超过50%o西南地区结合流域水电开发，发展水风光互补，保持大规模电力外送，十四五和“十五五”期间，水电和新能源新增装机均超过4000万千瓦和2000万千瓦。“十六五”期间，水电装机占比接近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

27、”期间，新能源、气电、水电、煤电和核电装机分别新增7000万千瓦、4200万千瓦、1100万千瓦、1500万千瓦和500万千瓦以上。“十五五”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%,核机占比8%03.3电网排放因子情景分析新能源政策发展情景下，从区 域维度看，华北区域省份电网排放 因子整体较高，南方区域省份电网 排放因子整体较低，华北区域省份 电网排放因子平均为南方区域省份 电网排放因子的2.3倍。从省级维 度看，各省电网排放因子平均年下 降速率达4.07%,其中，青海、云南、海南下降速率最高，分别达到 12.26%, 9.9

28、5% 和 7.47%；安徽、 陕西和湖北年下降速率较低，分别 为 1.12%, 1.26% 和 1.28%。此外， 各省份下降趋势存在较大差异，降 幅变异系数CV高达40%o从时间 维度看，新能源政策发展情景下， 2020-2035年间各省电网排放因子中国2020-2035年，各省份电网排放因子将出现大幅下降，新能源政策发展情景下，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

29、超过50%。整体呈现下降趋势，其中，2025-2020年间平均降幅达14%,2030-2025年间平均降幅达12%,2035-2035年间平均降幅达26%。新能源高速发展情景下，从区域维度看，华北区域省份电网排放因子整体较高，南方区域省份电网排放因子整体较低，华北区域省份电网排放因子平均为南方区域省份电网排放因子的2.4倍。从省份维度看，各省电网排放因子平均年下降速率达5.24%,其中，青海、云南和海南下降速率最高，分别达到13.94%,11.81%和9.10%；安徽、陕西和ft西年下降速率较低，分别仅达到2.21%,2.38%和2.42%O此外，各省份下降趋势存在较大差异，降幅变异系数CV高

30、达31%。从时间维度看，新能源高速发展情景下，2020-2035年间各省电网排放因子整体呈现下降趋势，其中，2025-2020年间平均降幅达24%,2030-2025年间平均降幅达15%,2035-2035年间平均降幅达28%。按照两类情景分析结果中位数考虑，从区域维度看，华北区域省份电网排放因子整体较高，南方区域省份电网排放因子整体较低，华北区域省份电网排放因子平均为南方区域省份电网排放因子的2.3倍。从省份维度看，各省电网因子平均年下降速率达4.68%,其中，青海、云南和海南下降速率最高，分别达到13.86%,11.09%和8.87%陕西、安徽和新疆年下降速率较低，分别为1.45%,1.6

31、3%和1.78%o此夕卜，各省份下降趋势存在较大差异，降幅变异系数CV高达35%0im0fc三i京徽苏海江建南西南庆北川西密东州南夏疆西南尊北安江上浙福河江湖湖四广海广货云宇新陕甘洋0.724O.72).6070.4430.279(M)320.0102.00.02.00.0B.062050.7132.00.0H)M250.459图720202035年中国省级电网排放因子（kgCOJkWh）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。表22020-2035年中国省级电网排放因子（kgCCkWh）省份2025年2030年2035年辽宁0.578

32、(0.5280.664)0.496(0.432-0.571)0.371(0.342-0.408)吉林0.564(0.559).594)0.43(0.384-0.472)0.216(021(M)281)黑龙江0.654(0.648-0.683)0599(0.590-0.621)0.504(0.467-0528)北京0595(0.573-0.612)0519(0.476-0.532)0.289(0.208-0.299)天津0.688(0.6684),709)0536(0.534),584)0.418(0.4134).448)河北0.736(0.7144),784)0.683(0.666-0.733

33、)0.544(0.512-0.571)ft西0.707(0.69-0.738)0.7(0.684-0.738)0.598(O.583-O.633)内蒙古0.8(0.791-0.836)0.792(0.785-0.836)0.673(0.6654).714)ft东0546(0.536-0.56)0.498(0.48-0.506)0.383(0.36-0.386)上海0333(0.321-0.464)0.325(0.312-0.432)0.281(0.259-0349)江苏0.60)(0.5794),639)0.512(0.489-0.539)0.411(0.386-0.435)浙江0.418(0

34、.412-0.427)0.386(0.381-0,402)0.307(0.289-0.314)安徽0.755(0.725-0.758)0.694(0.65-0.757)0.596(0.5464).644)福建0.363(0.546)379)0.33(0.322-0.358)0.27(0266-0.293)江西0.474(0.451-0.498)0.436(0.4!4-0.444)0.354(0334-0359)河南0.599(0.553-0.621)0.49(0.462-0.512)0.389(035M).409)湖北03!(0.307-0.3!7)0.254(0.247-0.316)0.20

35、2(0.1-0.261)湖南0.453(0.447-0.46)0.409(0.397-0.422)0.312(03X).331)里庆0.363(0.2314),396)0.256(0.193-0,304)0.179(0.131-0.226)四川O.I(M(0.1034),107)0.075(0.073.0,075)0.04(0.04-0.04)广东0.369(0.359-0.382)0.332(0.318-0.351)0.276(0.269-0.295)广西0.336(0.3!6).3)0.334(0.317-0.373)0.279(0.26-0.308)海南0.326(0.3124).332

36、)0.224(0.188-0.236)0.115(0.11-0.143)贵州0.398(0.393-0.408)0276(0.26X).278)0.204(0.146-0.206)云南0.1(0.093-0,102)0.062(0.05-0.075)0.025(0.022-0.03)陕西0.607(0.533),623)0.601(0.52S-0,6i9)0.515(0.446-0.53)甘肃0.443(0.433.0.469)0.407(0.391-0.439)0.279(0.223-0.285)青海0.067(0.048.0.078)0.032(0.027-0.041)0.01(0.01-

37、0.0!3)宁夏0.724(0.703).758)0.665(0.64S-0.7!4)0.459(0.452-0551)新疆0.720(0.601).745)0.713(0.595-0.745)0.575(0316-0.599)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L3万次模拟优化后选取的中位数。附件材料附1：研究方法Al数据来源(1) 2020年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

38、计资料汇编；各省份人口数据来源于2021年中国统计年鉴。(2) 2025年-2035年全面梳理电力发展规划政策以及相关单位研究成果，作为未来年份发电结构以及电力交换数据的优化及预测依据。未来年份电源结构预测，主要依据各省份“十四五”及中长期规划、中国工程院中国碳达峰碳中和战略及路径研究、各省份碳达峰方案规划目标、国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。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年远景目标纲要、十四五现代能源体系规划等，参

39、考全球能源互联网发展合作组织中国十四五”电力发展规划研究、国网能源研究院中国能源电力发展展望(2021)及中国能源电力发展展望(2022)等研究报告中提出的2030年和2035年跨区电力传输通道，并结合工程建设进度等实际情况，确定未来年份跨省区电力传输规模。未来年份人口预测，主要参考国家有关部门相关研究结果，综合考虑中国人口出生率、死亡率、迁移率、教育程度，生育促进政策与超大城市人口规模政策，以及全国数据与分省数据的一致性等，参考各省的“十四五和中长期规划等，根据最新情况进行动态更新。A2数据优化I_电力消费预测模块-I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

40、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)。1.省级发电优化模块一(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)：MMG=Z和J(ZGM-Q小)*J其中，iow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

41、发电)；1为年份；G为总间接排放(g)；EFiW为净调出省份电网排放因子(kgCO2kWh-l);Gu为发电量(kWh);Gi为省份电力需求(kWh)o其中，净调出省份的电网排放因子计算如公式72)：GijJX就j.fQjjef.7E7_ourgMout即MramimuCMiic九p-其中，efiJ/和efiJJ为气电和煤电排放因子(kgCO?kWh-1)。OitIgait(wtcoal(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：GjJ=ZGJ(3)j约束2：可再生能源发电约束，见公式(4)：YGi.R(5)G-xJJiJJ-其中，Rj.

42、t为i省份第j类电源类型第t年发电增长率。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）：(6)GiJhlrJ，JJ，P(G_Ih)ijjI9JJhj其中如为发电小时（h）,假设发电小时与2022年发电小时一致。Pijt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）oI_电力交换及因子测算模块I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。

43、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 efEF =3+G,ef,(DEF)im./milJ.户WJru,wf其中，D为净调出省份i而对净调入省份I的在第t年的电力传输量（kWh）O特别地，净调入省份I发电量、用电量和调入电量应满足如下等式（8）：(8)%3=G-jC-加in刖J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，风电亿轻鳖电总装机容量达到1

44、2230年前碳达峰行动方案全国全面推进风电和太阳能发电大规模开发和高质量发 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，推广应用低风 速风电技术。十四五”现代能源体系规划天津大力发展地热及热泵、太阳能、储能蓄热等清洁供热模式，2025年太阳能、风电总装机容量达到280万千瓦：到2030年，太阳能、风电总装机容量达到500万千瓦左右。开发陆上风电，稔妥推进海上风电。北京市碳达峰实施方案天津市碳达峰实施方案河北河北省碳达峰实施方案全面推进风电、太阳能发电大规模开发利用和高质量发展。辽宁科学合理规划和利用海上风能资源，加快陆上风电建设，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。“十四五”能源发展规划黑龙江到2025年风电新增装机100o万千瓦；到2025年光电新增装机550万千瓦。黑龙江省国民经济和社会发展第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。上海市碳达峰实施方案江苏省碳达峰实施方案全力推进近海海上风电规模化发展，稳