分布式绿色能源碳交易机制及碳数据管理的挑战

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.450

分布式绿色能源碳交易机制及碳数据管理的挑战

李幸芝, 韩蓓^,, 李国杰, 汪可友, 徐晋

上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室, 上海 200240

Challenges of Distributed Green Energy Carbon Trading Mechanism and Carbon Data Management

LI Xingzhi, HAN Bei^,, LI Guojie, WANG Keyou, XU Jin

Key Laboratory of Control of Power Transmission and Conversion of the Ministry of Education, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China

通讯作者: 韩蓓,女,副研究员;E-mail:han_bei@sjtu.edu.cn.

责任编辑: 孙伟

收稿日期: 2021-11-8

Received: 2021-11-8

作者简介 About authors

李幸芝(1996-),女,四川省达州市人,博士生,从事电力系统碳数据计量研究.

摘要

为了实现“碳达峰、碳中和”双碳目标,需要加快构建以绿色能源为主体的电力系统.随着系统规模增长,基于区块链技术的分布式绿色能源碳交易机制和碳数据管理技术可有效鼓励绿色能源发展,成为低碳电力推行的有效手段.而精确实时的碳计量将进一步为交易信息的准确性和安全性提供数据支撑.介绍目前绿证交易和碳交易的研究现状,分析区块链技术在绿电追溯、绿证交易、碳交易、绿证与碳资产联合市场4个方向的关键技术适用性;研究当前碳计量方式的具体数学模型,讨论分析适用于区块链架构的碳源追溯计量数据可用性,并对碳计量方式的未来发展提出参考建议.

关键词： 绿色电力证书; 碳数据管理; 碳计量; 绿色能源消纳; 区块链技术

Abstract

To achieve the double carbon goal of “carbon peaking and carbon neutrality”, the construction of the power system which is based on the green energy needs to be accelerated. With the growth of the system scale, the distributed green energy carbon trading mechanism and the carbon data management technology based on the blockchain technology can effectively encourage the development of green energy and become effective means for the implementation of low-carbon electricity. The accurate and real-time carbon emission calculation will further provide data support for the accuracy and security of carbon trading information. First, the current research status of green certificate trading and carbon asset management is introduced. Next, the adaptability analysis of the key technologies of the blockchain technology in the four directions of green electricity traceability, green certificate trading, carbon trading, and joint market of green certificate and carbon assets is performed. Afterwords, the specific mathematical models of carbon emission calculation is studied, and the data availability of carbon source traceability methods applicable to the blockchain architecture are discussed. Finally, some suggestions for the future development of carbon emission flow analysis are proposed.

Keywords： green certificate; carbon data management; carbon emission calculation; green energy consumption; blockchain technology

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本文引用格式

李幸芝, 韩蓓, 李国杰, 汪可友, 徐晋. 分布式绿色能源碳交易机制及碳数据管理的挑战[J]. 上海交通大学学报, 2022, 56(8): 977-993 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.450

LI Xingzhi, HAN Bei, LI Guojie, WANG Keyou, XU Jin. Challenges of Distributed Green Energy Carbon Trading Mechanism and Carbon Data Management[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2022, 56(8): 977-993 doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2021.450

习近平总书记对新能源发展提出了新的明确要求,要最终实现碳达峰、碳中和“3060”目标,就需要加快构建以新能源为主体的新型电力系统^[1].其中,提高绿色能源消纳能力和促进碳排放权交易对于实现双碳目标有重要作用.实行可再生能源配额制度及其衍生的绿色电力证书(简称绿证)交易制度可以促进清洁能源发电企业提高收益,而碳排放权交易制度会增大传统发电企业的减排压力,因此将进一步促进清洁能源发电企业参与市场竞争,有利于促进我国绿色能源消纳,实现低碳电力^[2].

低碳电力的实现需要精准计量碳排放量,电力是碳的重要评估途径.因此,精确实时的碳排放流感知可为低碳电力提供数据支撑.精确的碳计量可以帮助测算能源使用效率和二氧化碳排放效率,完成碳责任的分摊,实现节能减排,促进能源结构转型和经济协调发展.而目前碳源计量方法存在以下弊端.

(1) 不够精确.目前碳计量多按照区域层面计算,一片地区划定一种排放因子数据,不适用于更精细的配电网及微网结构.

(2) 不能提供用户侧的碳排放强度数据.目前碳计量集中在区域或发电侧,未能体现用户的作用,如何进行更有效的碳责任分摊仍有待研究.

(3) 不能反映电力网络传输过程的碳排放.基于一次能源的方法只能计算点排放源,无法考虑到网络,因此不能将网络的二氧化碳网损分摊到用户和发电侧.

(4) 基于历史数据的方法未能采用更加实时的数据,未能体现实时的碳排放流计算特点.而目前关于考虑实时数据的研究也未能考虑缺失量测、多量测混合周期数据的融合、坏数据以及虚假数据注入攻击等实际应用情景.

此外,参与碳交易的主体将会越来越复杂,因此考虑微网、配网里的用户碳排放计量也是当前研究热点.而电力消费是导致碳排放的源头,电网则可以有效引导碳排放的流动,因此精确的碳排放计量方式还会为电网规划、配网重构等提供数据支撑,为低碳电力调度提供决策方案.低碳电力市场的发展也可以参考碳流追踪的计算结果,从而可以根据各节点消耗的绿色电力占比和碳排放权来实施差别电价鼓励绿电上网.

目前,区块链技术具有去中心化、多方参与、公开透明、可追溯、防篡改等技术特点,在全球范围内引起了广泛关注.在推动电网转型发展过程中,区块链技术契合了分布式数据管理的发展需要,将区块链与电网业务结合,有利于促进电网生产管理和运营方式向智能化、网络化方向转型,对于电网产业结构调整具有积极作用,可以有效地运用在电网绿证交易与碳资产数据管理中.

本文首先介绍了绿证制度和碳交易的研究现状,从绿证交易制度和碳排放权交易制度两方面分析当前的实施现状;其次分析区块链关键技术在绿证交易和碳资产管理中的应用;从绿电溯源方法、绿证交易方案、碳交易市场模式、绿证与碳交易联合市场4个方面展开区块链关键技术的适用性分析;再次分析目前国内外碳计量方式的具体数学模型以及适用于区块链技术的数据可用性;最后对碳计量方法的未来研究方向进行展望.

1 绿证制度和碳交易制度的研究现状

1.1 绿证制度实施现状与效果

1.1.1 绿证制度的实施现状

从2017年开始,政府逐步出台可再生能源电力配额(简称配额制)和绿证认购的相关政策,目的在于用市场化方式完成对原有可再生能源补贴政策的替代,激励可再生能源产业发展.配额制^[3]是目前提及较多的一种激励政策,其使得承担配额的主体包括发电厂商、电网公司以及用电用户必须生产、销售和使用超过给定最低比率的可再生能源电力.

而绿证交易制度的实行旨在确保配额制能够有效地展开.绿证作为市场消纳可再生能源的凭证,具有货币的交易属性.交易过程中,可再生能源的发电厂商通过销售绿证来获取补贴,需要履行配额义务的主体通过购买绿证来完成消纳指标.绿证交易与配额制关系密切,受政策影响和价格机制的共同影响.

在国外,绿证制度已有一段发展历史.在美国,绿证交易制度的有效实施可以提升可再生能源的装机容量,促进新能源消纳.自2000年以来,美国有60%的可再生能源发电量来自于各州配额制的出台和绿证市场的建立^[4].此外,绿证制度也会因政策的不确定性而具有一定实施风险,例如罗马尼亚受2013年国内经济危机的影响和电能价格的调整,可再生能源配额下降使得市场上绿证溢出,价格下跌,可再生能源的发展几乎停滞^[5].不合理的绿证制度设计也会导致绿证价格波动,从而影响具体应用效果.

截至2020年2月^[5],我国累计风电绿证核发量、挂牌量和交易量分别为 23 315 779、5 607 607、36 277 个,挂牌率为24.19%,交易量总占比为0.16%;累计光伏发电绿证核发量、挂牌量和交易量分别为 3 845 828、544 811、161个,挂牌率为14.2%,交易量总占比为0.004%.由此可见,我国缺乏强制性和激励性措施的自愿绿证交易,市场的积极性严重不足.为此,亟需在全国范围内实施强制性绿证交易.

1.1.2 绿证制度对电力系统的影响

可再生能源配额制的提出和引入旨在缓解清洁能源消纳矛盾,提高清洁能源在能源消费和供给中的比率^[6].近年来,国内外学者针对可再生能源配额制和绿证交易机制对电力系统的影响展开了一系列研究,主要集中在以下几个方面.

(1) 机制的设计等理论系统搭建.文献[7]采用系统动力学理论,从长期角度在可再生能源动态模型中考虑配额制的影响,描述其发展过程中多种因素互相影响的过程.文献[8]基于配额制政策的指导方向,将年度风电消纳分发至各个区域电网,再向下直到各省级电网,从技术和经济角度提出一种多尺度的可再生能源消纳体系.

(2) 激励电力市场的需求和供给.文献[9]基于配额制设计了国家可再生能源市场的出清机制,研究结果表明该机制可以激励促进可再生能源发电预测水平.文献[10]将现有固定电价制和配额制相结合,提出一套两种制度协同发展下的电力市场均衡模型.文献[11]考虑制定一个综合能源发售电商的竞价策略,既可以通过配额制考核,又可以规避风电不确定性和差调度性带来的风险.

(3) 对优化调度的影响.文献[12]研究了配额制的实施对风电调度计划的影响,研究结果表明较高的配额比率和绿证价格会提高风电的消纳.文献[13]将绿证交易考虑至综合能源系统的优化调度中,采用算例分析说明绿证交易有助于系统运行成本下降和绿电消纳的提升.

1.2 碳交易制度实施现状与效果

1.2.1 碳交易制度的实施现状

在我国,能源结构常以煤炭等化石燃料为主.受地理位置的影响,人口集中在我国东部,一段时间密集的能源消耗将会使得碳排放远超环境承载力,因此需要采取措施控制碳排放量,缓解碳排放压力.碳交易是将二氧化碳排放权商品化的一种市场机制.2002年,英国成立了全球第一个碳排放权交易市场.随后欧盟、美国、加拿大及澳大利亚也陆续开展了碳排放权交易市场的建设.我国碳交易市场成立于2017年12月19日,主要交易碳排放配额(Carbon Emission Permits Allocation, CEPA)和国家核证自愿减排量(Chinese Certificated Emission Reduction, CCER)两类商品.

政策制定者初始确定年度碳排放额度,将其分配到各企业作为企业依法排放定量二氧化碳的权利.碳排放权的初始分配有免费分配和有偿分配两种方式,通常后者会增加行业的额外负担,因而通采用更易被接受的免费分配方式^[14].

CCER则需要通过项目的审查、备案和登记,经国务院生态环境主管部门认可之后,通过削减排放量获得减排凭证.可再生能源发电几乎不产生碳排放,因此常以CCER的形式参与碳交易,作为减排贡献的证明来替代新能源发电的补贴进入市场交易.

高碳排企业将会通过转让发电权来降低自己的碳排放量,降低由于超出碳排放额的经济损失;可再生能源企业通过购买发电权多发电,进一步参与竞争.因此,在电力系统引入碳交易制度有利于改变我国总体电源结构,实现我国能源转型和双碳目标.

1.2.2 碳交易制度对电力系统的影响

近年来,随着社会各界对大气碳排放问题的日益重视,碳排放权作为能够有效抑制碳排放的政策性工具,得到了广泛关注.在政策研究方面,文献[15]从碳市场中各部门行为分析、碳交易总量以及碳价格、排放限额、交易对部门产出、就业和GDP的经济影响方面研究了碳交易机制的相关政策问题.就电力行业而言,国内外的研究多集中在考虑碳交易所带来的经济效益.文献[16]以芬兰为例,探讨了欧盟碳排放交易体系对投资决策的影响.总体而言,碳交易的实行会提高发电商的发电成本,其中高能耗、高碳排的机组比可再生能源机组的发电成本增加更多,从而影响电量批发价,进一步影响机组组合和电力调度等方面,以及用户的用电倾向.

我国自2017年开始开展碳市场试点工作以来,国内也围绕碳交易对电力系统的各方面影响展开了研究.

在发电权交易方面,文献[17]假设只在发电商之间进行碳交易,提出优先调度采用减排技术的机组.文献[18]指出考虑碳排放交易可以激励发电权交易,而考虑碳排放交易的发电权交易也会进一步减少煤炭消耗,减少二氧化碳排放.

在优化调度方面,合理有效的电力系统调度方式将是实现高效低碳的有力手段.光伏、风电等可再生能源具有无碳排放特性,结合其波动性,势必会影响传统电力系统优化调度方式.因此,现有文献针对低碳背景下的风电、光伏等可再生能源调度方法进行研究.文献[14]提出碳排放也可以作为一种可调度资源参与风电调度,因而提出了兼顾低碳性和经济性的多目标风电调度模型,以碳交易价格的调节实现两者的平衡.文献[19]在计及对碳排放配额制方面的考虑引入二氧化碳的过排放成本,进一步考虑风电的随机性,实现低碳化的最优风电接纳.文献[20]将基于价格和基于激励形式的需求响应机组以及碳交易同时引入含风电的电力调度中,实现成本下降和低碳运行.文献[21]指出在传统电力调度时,未考虑碳排放因素使得低碳排、发电成本高的清洁能源得不到有效利用,因此碳交易成本高;在考虑了低碳的调度运行中,虽然发电成本有所增加,但是碳交易成本却大幅下降.文献[22]考虑换电站虚拟电厂、风电、具有碳捕集技术的火电机组之间的互动关系,指出接入风电和换电站能够减少碳排放,降低运行成本,增加机组的旋转备用.文献[23]考虑储能系统和碳交易系统,并对比分析两者对提升风电消纳的效果,结果表明引入储能系统和碳交易系统,会降低弃风率,减少火电发电量和煤耗量,但储能成本过高仍是限制因素.文献[24]进一步考虑需求侧需求响应、电动汽车、分布式电源等多种资源和碳交易对机组组合模型的影响,对机组组合作低碳优化.文献[25]提出一种日前调度的双阶段鲁棒优化模型,充分考虑了碳权交易额度、碳交易价格波动和负荷或风电预测误差对调度结果的影响.

在非传统电力系统的优化运行方面,涉及碳交易机制优化模型的形式主要有多目标模型(包括碳排放最小目标)和单目标模型(碳排放经济惩罚成本作为约束条件)两种.文献[26]考虑了电-气综合能源系统的低碳经济运行模型.结果表明,在碳交易机制下,电-气综合能源系统较单独火电系统的发电成本更低,碳排量也更低.其中碳价格和天然气价格都会影响到低碳目标的相对权重,因而系统对其波动非常敏感.文献[27]考虑了低碳背景下交直流混合微网的优化运行模型,并对比3种不同权重的调度方式,得出等权重方式能更好实现经济性和节能减排目标.

1.3 绿证和碳交易制度面临的挑战

现有的绿证交易和碳交易制度研究多集中在交易报价、市场协调和交易评估以及配额分配.然而,市场的有效运行离不开对交易信息的准确把控,交易信息需要对电力系统物理层数据进行有效挖掘,目前从数据价值出发的研究则相对较少.数据的安全性和准确性对现有绿证交易和碳交易市场提出了挑战,主要分为以下3个方面.

(1) 加强对电力数据价值挖掘,提高交易数据的准确性.目前对现有数据的利用力度不够,缺乏对数据的详细讨论,应该加强绿电溯源技术的研究和展开,告别模糊计量,实现精确追溯.绿电溯源除了可以提供精确的计量信息之外,还可以为绿证计量提供参考意见,从而实现金融上市场交易与物理上绿色能源消纳的桥梁,有助于交易的准确性和有效性.

(2) 有效统一的数据管理技术与平台.绿证交易和碳交易数据的更新和管理需要有效的数据平台.区块链具有灵活性、安全性、公开性,其关键技术,如去中心化的数据管理、具备先进加密技术的数据存储、可灵活编程的智能合约,都能为目前的绿证交易和碳交易提供先进平台.成熟的区块链技术应用有助于提高交易信息的安全性,高效的数据管理也有助于帮助用户了解自身绿电使用情况,为其绿证购买提供支持.区块链技术在交易和数据管理领域潜力巨大,因此需要对区块链技术进行系统的适用性分析.

(3) 绿证和碳交易的联合运行.目前国内尚未形成成熟的绿证和碳交易联合市场,绿证促进可再生能源消纳的效果和碳交易促进节能减排的效果都有待加强.因此,实现更灵活更高效的联合市场,将会减少繁琐环节,提高交易效率,同时促进可再生能源的全局配置.

2 区块链关键技术的适用性分析

随着参与交易的主体增多,涉及到的绿证数量或碳排放额交易记录数都会与日俱增.绿证和碳排放权的交易从核发到登记具有周期性特点,因此需要一种透明、安全、便捷的去中心化技术来支撑未来绿证和碳排放权交易市场.

区块链技术是一种安全分布式数据库技术,近年来已在金融、医疗、数据管理等领域得到广泛应用.基于区块链技术提出一种绿色能源碳交易机制与碳数据管理架构,如图1所示.该架构围绕电网绿色能量消纳、绿证流通过程、碳资产流转过程之间的相互关系,对以下4个方面展开研究.

图1

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图1 基于区块链技术的绿色能源碳交易机制与碳数据管理架构

Fig.1 Green energy carbon trading mechanism and data management architecture based on blockchain technology

(1) 基于综合数据融合和共识机制的绿电溯源方法可以有效感知微网用户某一时间段消纳的电力由哪些绿色能源供应,每种绿色能源在消纳电力中贡献的电量比率和电量值.

(2) 基于区块链技术的绿证交易方案可以将消纳绿电换算为绿证,从而有效地帮助用户了解自身已拥有的绿证资源,减少购买绿证的成本,为用户所需的绿证购买提供支持.

(3) 基于区块链技术的碳交易市场模式可以整合微网零散的碳资源,使其满足参与全国碳排放权交易市场的条件,进一步加速碳排放权的交易过程,使得各用户能够更加有效地进行交易.

(4) 构建具有绿证与碳资产转换机制的联合市场,可以结合绿证交易与碳资产交易,帮助用户将多余的绿证资源转化为碳资产,为满足用户碳排放容量提供参考.

2.1 区块链关键技术

区块链又被称为分布式账本,目前被广泛运用在电子交易^[28]、医疗管理^[29]、物联网^[30]等领域中.区块链技术具有灵活、公开透明、安全等特点,主要有加密算法、共识机制与智能合约、存储结构等关键技术.包括信息加密和数字签名的区块链非对称加密算法确保了交易的独立性和自由性;区块链共识机制保证每一个决策基于多数服从原则,其特点在于一旦形成共识则不可逆,可有效解决多个用户的协商的问题,因而赋予了绿电和碳权交易公开透明、不可篡改的特性;区块链的分布式数据存储机制采用数字摘要(哈希值)进行连接,从而实现数据存储的安全性.

2.2 基于综合数据融合和共识机制的绿电溯源方法

现代电网是由风电、光伏、水电、火电等不同类型电源供电的混合能源系统,供电企业和用户往往无法确知其消纳的电力中风电、光伏、水电和火电等能源成分占比.绿电溯源计量方法可以追溯用户在某一时段消纳的电力由哪些绿色能源供应,每种绿色能源在消纳电力中贡献的电量率和电量值.微网用户能够直观了解所用电结构、清洁能源使用占比及保护环境贡献度.通过实时挖掘分析、常态化综合评价微网能源消费结构,可提供便捷的绿电信息移动共享查询服务,提升社会各界对绿电活动的参与感、互动感.因此可以利用区块链技术共识机制的选取,实现对交易的记录的实时处理,保证系统的低延迟和实时运转,从而实现在链条上对整个交易系统所有参与用户绿电消纳的动态感知功能.

为实现微网用户绿电溯源,精细区分用电客户的水电、光伏发电、风电等电量消费情况,可采取如图2所示的绿电溯源体系总体架构.基于共识机制的绿电溯源系统利用数据采集技术,将微网用户的绿色用电量率、绿色用电量值、绿色能源种类等对象进行标识、链接,同时记录各个环节的相关数据并上传至区块链数据服务器存储,为绿电溯源提供数据依据.基于共识机制的绿电溯源系统,主要功能包括基本信息管理、各环节信息采集、环节关联以及追溯信息查询功能.

图2

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图2 基于共识机制的绿电溯源体系架构

Fig.2 Green energy tracing structure based on consensus algorithm

绿电追溯方法还能为绿证核发和碳配额计算提供参考,避免供给侧已交付绿证/碳税后在负荷侧再次进行激励或惩罚的二次消费.平价上网时,现行的电力市场交易模式无法体现清洁能源的绿色价值,因此需要核发绿证.绿证的核发和配额的计算都应该根据绿电的来源进行,同时绿证上也包含数字凭证,作为该绿证唯一的编号证明.目前国家能源局只面向大型风电场和光伏站核发绿证,因此分布式光伏发电和不在补助目录内的风电或光伏项目无法获得绿证.然而,由于分布式可再生能源在负荷侧的占比不断提高,电网可根据绿电溯源结果为未经国家能源局核发的小型分布式电源提供绿证证明的计量,遵循绿证核发后就不能享受可再生能源电价附加资金补贴的原则.因此,有效的绿电溯源方法将更好地确保绿证在进入市场前从源头保证绿证的合法性,避免二次消费.绿电溯源方法从物理角度追踪,直观清晰.根据电能流经网络的物理流核算绿电成本,其结果也能为市场电价制定给予合理的参考建议.

2.3 基于区块链的绿证交易平台方案

借助于区块链的公开透明、去中心化、安全等特点,基于区块链技术的绿证交易不仅可以防止绿证交易信息被恶意篡改,也将有效地提高交易效率和公开透明度.该交易平台各主体关系如图3所示.微网用户、绿证交易平台和行政监管部门通过区块链绿证交易链联合运行.绿证流通过程主要分为核发绿证、交易绿证和核查绿证3个方面^[31].首先由行政监管部门对各微网的可再生能源供应商进行资质审查,通过审查的可再生能源再由电网公司进行实际可再生能源电量上网的计量,并按照1 MW·h兑换1本(不足1 MW·h的累积至次日计入)的原则换算为绿证.绿证的编号应具有唯一性,从而可溯源.在交易绿证时,双方达成一致协议时则进行绿证所有权的转移,交易平台不干涉双方交易,仅提供平台且记录信息.最后在绿证核查环节,监管部门应核查所有微网用户持有绿证的有效性和所有权,并确认该用户是否完成配额制要求并按要求实施惩罚措施.已参与配额认证的绿证将退出市场,由监管部门统一注销备案.

图3

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图3 基于区块链的绿证交易平台方案

Fig.3 Green certificate trading platform based on blockchain technology

在基于区块链的绿证交易平台方案中,智能合约作为部署于区块链中的内部代码,可以按照预设逻辑自动执行相应环节:① 绿证核发环节将按照可再生能源电量与绿证换算逻辑的自动换算;② 监管部门对各用户是否满足配额达标的核查;③ 核查后各用户所缺绿证数自动进入市场公示;④ 交易完成后交易记录信息(购入、出售侧信息和日期、绿证编号以及价格)上链.

2.4 基于区块链技术的碳交易模式

目前碳交易主要采用碳排放权交易和CCER交易两种模式.根据碳交易流转模式可知,整个碳交易过程涉及到的参与者包括:碳排放权购买方与出售方、CCER交易方与购买方以及出售方、碳排放核查咨询机构、政府、第三方平台.因此碳交易涉及多方业务平台,适合基于区块链技术搭建系统以支撑不同参与者的多种业务场景.该交易平台各主体关系如图4所示.首先各业务主体都将获得公钥和私钥进入碳交易区块链系统,各交易方由实时监测机构和CCER注册登记平台确认其可交易碳排放权以及CCER减排量,为交易撮合做准备.交易过程中,碳排放权购买方与出售方、CCER交易方和购买方以及出售方将分别在碳排放权和CCER交易平台进行碳资源交易.同时,CCER减排量可根据智能合约折算抵消为碳排放权参与市场交易.碳交易结束时,被交易的碳排放权和CCER减排量应按照交易记录进行所有权的更改,并将新的所有权转移信息实时记录在区块链上.最后,行政部门应对各用户的碳排放权进行清缴,对已抵消配额的CCER减排量进行清算.区块链系统还允许碳排放核查咨询机构、政府、第三方平台实时查询并监管,防范金融风险.

图4

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图4 基于区块链技术的碳交易模式

Fig.4 Carbon trading mechanism based on blockchain technology

对于微网内零散的CCER资源,还可以采用基于区块链技术的微网内CCER资产聚合代理运营策略进行整合交易.聚合代理商通过整合微网内零散的CCER资源,并由此在全国碳排放权交易市场进行交易,系统结构如图5所示.各微网用户对所在区域聚合代理商给出的补偿价格进行响应,聚合商在满足可交易的碳排放权容量的前提下,通过优化其所在区域内可聚合的CCER资源,使得实际售卖的碳排放权与聚合CCER资源尽可能一致,并使自身净利润达到最大.

图5

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图5 微网内CCER资产聚合代理运营系统结构

Fig.5 Structure of CCER asset aggregation agent operation system in micro grids

对微网内CCER资产较小的微网用户而言,CCER资产聚合代理商聚合了海量的、具有强大整合潜力的CCER资产资源,使其满足参与全国碳排放权交易的条件,大量分散的微网CCER资产可以被利用起来,为其提供了碳交易的途径,提高了整体效益.聚合代理商在整合微网CCER资产参与碳交易之前,会对其所控制的资源进行信息预测,从而降低不确定因素对决策的影响,从而更好地把握用户的可售CCER资产,制定更合理的整合方案.在完成资源信息预测后,聚合代理商可以整合CCER资产参与全国碳排放权交易市场并获得收益.

2.5 构建绿证与碳交易联合市场

绿证记载了新能源电力的全部属性信息,是天然且精确的二氧化碳减排衡量方式,可以与未来碳减排交易体系形成天然的衔接.但是两者在具体任务上也有所区分,绿证交易解决能源结构调整问题,而碳排放市场解决温室气体排放问题.

新能源电力是碳排放交易中能够精确计量和核查的参与方,每1 MW·h新能源电力减少的二氧化碳排放量是确定的,在我国碳排放权交易机制的过程中,明确绿证背后所代表的减排权益归属即可参与碳排放权交易.目前关于绿证和碳交易的联合市场研究较少,而两者原本的设计初衷都是节能减排、促进绿色能源消纳,因而有必要考虑构建具有绿证与碳资产转换机制的联合市场.欧美碳市场和绿证市场都是相对独立的,各司其职.目前我国碳市场的设计并没有考虑绿证,因此本文所提绿证和碳资源联合市场是目前待研究的方向,初衷为帮助可再生能源公司处理有效期内的绿证,避免过期浪费,同时也给予传统化石能源企业购买绿证抵扣碳排放权的策略,最后促进区域内绿电消纳和联合减排.文献[32]提出将绿证与碳分别出清后,再构建绿证和碳排放权配额直接转化的机制,使得持有绿证余额的用户再次进入碳市场进行交易,有效整合从而完成绿证和碳资源的全局优化.其中,构建直接转化的机制是将绿证折算为可抵消的碳排放权数量.然而,这种转化机制受很多因素影响,需要进行实时修改调整:

(1)η=α

\frac{p_{c}}{p_{g}}

式中:η为折算比率;α为交易价格调整参数,与当地可再生能源类型、联合市场运行期间气候条件以及当地燃煤价格有关;p_c和p_g为绿证交易和碳排放权交易的边际价格.

在区块链的技术框架下,新的联合市场智能合约仍有待开发,如何更好地利用分布式电源的灵活接入,实现更灵活的交易策略,方便绿电的绿色能源属性参与到碳市场交易中仍是未来待研究的重要问题.

3 适用于区块链架构的碳计量数据可用性分析

随着环保意识的提高,人类对碳足迹精准计量、溯源也成为普遍需求.而电力是生产消费的终端能源,也就成为碳评估的主要来源.随着未来低碳智能电网的发展,碳计量将不仅仅局限在高碳排的传统电力生产者,更多微网用户都将被纳入碳排放权交易市场.同时,如果碳排放全部由发电企业承担,则会增加其负担,打击能源输出地区的积极性^[33].因此,如果能追溯受电区域的电力来源,进行碳排放权的合理分担将有利于促进区域间在减排上和经济上的合作.如图6所示,物理层的电网绿色电量计量和电网碳源追溯是数据之源,为信息层的绿证流通过程和碳资产流转过程提供数据支撑.对电网而言,碳排放的精确计量也会为电网的低碳化优化调度和优化运行提供强有力的分析根据和理论指导.

图6

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图6 数据计量和绿证/碳资产流转过程的关系

Fig.6 Data measurements versus green certificate and carbon transition process

然而现有电力系统碳源计量方法主要从碳排放监测与统计起步,多针对于理论层面,尚未能与工程实践紧密结合^[34].随着电网量测技术的发展,对电力系统的状态量监测已较为成熟,可以实时监测系统运行状态以及负荷用电情况.如果能在监测电网状态的同时,也充分利用来自电网量测装置的数据,对微网内的碳排放进行更精确实时的计算,将有助于碳排放量测技术的理论与实际相结合,更好地服务于低碳电力.

3.1 现有数据计量方法

目前,一些文献通过历史数据分析二氧化碳排放数据对社会、经济的诸多影响,文献[35]分析了我国二氧化碳排放与能源发展的动态关系,采用数据来源为《中国能源统计年鉴2013》等资料.文献[36]则从电力系统的宏观角度出发,研究电力消费强度和碳排放量之间的具体关系.

然而,对电力系统进行实时的碳排放计量统计,应采用与系统运行紧密结合的实时碳排放计量方法.现有计量方法从面向对象可以分为两类:一是点碳源排放计算方法,主要侧重在发电机组的碳排放计算,由实测二氧化碳计量或机组有功出力函数关系得到;二是网络碳排放计算方法,旨在采用网络分析的方法计算电网的碳排放流走向,并且可以根据负荷的用电来源划分碳责任,实现碳源追溯.

3.1.1 点碳源排放计算方法

碳排放权从定义上看是对环境容量资源的限量使用权^[37].对电力行业而言,传统的碳排放计算方法主要为宏观统计法^[38]和生命周期法^[39].宏观统计法先计算各类化石燃料的消耗总量,再按照各类燃料的碳排放因子进行计算;生命周期法则常用于在电网发展规划时进行可再生能源的可持续性评估.

根据目前研究,不同侧重点会使得对点源碳排放的数学模型有所不同.低碳效益评估涉及的环节有发电侧、电网侧、用户侧,主要相关过程有清洁发电、电网降损、用户节电、用户减排.低碳效益的评估有助于为我国实现双碳目标提供参考建议.低碳效益主要反映在一段时间内电网各处二氧化碳减排量的动量定量评估.但由于相关数据难以获取,目前文献多采用事前评价的方法,对智能电网的低碳效益动态评估进行预测^[40].在发电权交易方面,文献[17]将由火电机组安装的实时烟气在线测量装置获取的二氧化碳作为调度依据.文献[18]采用发电机组成本与煤耗消耗存在二次函数关系的假设计算二氧化碳能耗.在低碳优化运行方面,主要考虑将碳排放最小目标和碳排放经济惩罚成本作为约束条件,因而常采用机组碳排放量与机组出力的函数关系来建模点源碳排放量.采用的数学模型如下.

(1) 碳排放模型.碳排放主要来自于火电机组,T个时段内、N台火电机组系统总碳排放量为

(2)E_p=

\overset{T}{\sum_{t = 1}} \overset{N}{\sum_{i = 1}}

C_i(P_G_i,t)d_i

式中:P_G_i,t为时段t内机组i的机组出力;d_i为机组i的开机状态;C_i(P_G_i,t)为机组i的碳排放量,则式(2)可进一步写为基于碳排放额度的碳源模型^[19,26]:

(3)C_i(P_G_i,t)=σ_iP_G_i,tΔT

式中:σ_i为机组i的碳排放强度;ΔT为时段间隔.

不同机组的碳排放强度不同,大致可分为3类^[41]:①零碳排放电源,主要是风电、光伏、核电等零污染电源;②常规火电机组,根据所使用的能源(煤、石油、天然气)不同,其碳排放强度系数也不同,通常排放强度取机组二氧化碳排放因子;③装有碳捕集电厂的火力发电厂,碳捕集装置可以处理发电过程中的二氧化碳,因此应根据具体机组特征确定碳排放强度.

一般而言,C_i(P_G_i,t)也可以拟合为二次函数^[20,23]:

(4)C_i(P_G_i,t)=α_i

P_{G i, t}^{2}

+β_iP_G_i,t+γ_i

式中:α_i、β_i和γ_i为第i台火电机组二氧化碳的排放系数.

(2) 碳排放配额.目前中国的碳排放配额分配方式分为无偿分配和有偿分配两种,通常以无偿分配为主,有偿分配为辅.其中,无偿分配方式可进一步分为历史法和基准线法.基准线分配法的方式如下^[19]:

(5)E_q=δ

\overset{T}{\sum_{t = 1}} \overset{N}{\sum_{i = 1}}

P_G_{i, t}

式中:E_q为T个时段内、N台火电机组系统总无偿碳排放配额;δ为单位电量分配到的碳排放配额系数,由电量边际排放因子和容量边际排放因子加权构成,可参见《2019年度减排项目中国区域电网基准线排放因子》.

(3) 过排放成本^[19,26].已知E_p和E_q,过排放成本定义如下:

(6)F_c=C_c(E_p-E_q)

式中:C_c为二氧化碳交易价格.F_c>0表示系统二氧化碳过排放,需要从碳市场购买相应数量的碳排放权;F_c≤0表示系统二氧化碳仍在限额内,可将过量碳排放权放在碳市场交易获取收益.

文献[20]中的碳交易成本还进一步考虑了当系统碳排量超过配额时的惩罚情况.当额外购买碳配额时,其费用采用阶梯型的碳排放权价格,利用不同区间不同惩罚系数的方式进行结算.

综上,目前的点源碳排放计量方法集中在两个方面:① 国家或区域层面,对一片地区进行区域电网年平均供电排放因子的统计;② 直接在发电侧安装自动测量温室气体装置,测算碳排放强度.传统的基于一次能源消费的碳排放计算方法也只能计算火电机组的点排放源的碳排放量,未能考虑网络结构^[42].这些方法都不能准确地反映电力网络传输过程中的碳排放,也不能提供用户侧的碳排放强度数据^[43].

3.1.2 网络碳排放流计算方法

碳排放流追踪方法为电网内碳责任的分摊提供了新视角.文献[44 ⇓-46]提出一种电力系统碳排放流分析的理论框架,给出具体概念、指标和计算方法,可根据潮流计算结果计算电力系统内碳排放流的分布,将充分应用电力系统的电力数据实现碳排放流的追踪,更好地辅助解决低碳电力问题.碳排放计算中送端和受端的比率如何分配是一种碳责任分摊的讨论,而碳责任分摊在开展低碳电力系统大背景下具有重要的研究理论意义.

(1) 考虑用电成分.文献[33]将电力系统碳排放按用途分为电负荷、厂用电和网损3种成分,提出一种碳排放流的成分分布确定方法,有利于得到实时碳排放产权分配结果,将碳责任分摊到各电厂和受电负荷上.

(2) 考虑受电区域的用电来源.文献[43]基于潮流跟踪理论,提出通过追溯用户侧的电力来源来评估其碳排放强度,从而给出用户侧的清洁能源信息,为其所承担的碳排放责任提供参考依据.文献[47]进一步通过潮流跟踪理论,追溯受电区域的电力来源,进行各区域之间的碳责任分摊,有助于提高区域间合作节能减排的积极性.

(3) 考虑多环节.文献[48]研究了电力系统的碳排放结构,分为发电、输电、消费3个环节,形成具体的排放分量和影响因素,并提出计算排放因素贡献的分解算法.

在此基础上,文献[49]首次提出最优碳流的概念,提出一种基于强化学习算法的最优碳流优化求解方法.文献[50]考虑无损网络假设下风速不确定性对碳排放流分布的影响,将确定性的碳排放流计算拓展到不确定性分析上.文献[51]基于复功率碳排放计算方法提出用户的碳强度排放分级模型,并按照计算结果进行用户间的绿证分配,指导电网需求侧管理.文献[52]基于碳排放流理论研究投入碳捕集电厂后系统各节点的减排效果,为多台碳捕集装置接入系统参与调度提供建议.文献[53]进一步将碳排放流模型拓展到考虑网络损耗的场景,修正了忽略网损时的偏差,使得计算结果更准确.文献[54]针对双边交易和联营交易的碳排放源不同展开相应网损的碳排放计算,实现两种交易的解耦,比传统方法的比率共享原则分摊碳排放更为公平合理.文献[55]采用了递推算法依次质询节点计算碳排放流,避免了大型电力系统带来的复杂矩阵运算,适用于大部分具有小世界网络特性的输电网,并结合直接算法扩展到主网-配电网计算中.文献[56]从负荷侧出发,计算负荷从各电源中汲取的功率分量从而得到用户侧实际的碳排放,因此将网损碳排放都归至电源侧,得到网损的总碳流率.文献[57]通过研究不同碳责任分摊机制,发现在发电侧和负荷侧进行共同分摊的机制优于单独在发电侧或负荷侧分摊.文献[58]研究了一种分散式电力系统碳-能复合流自律优化模型,可解决集中式优化调度较为棘手的维数过大问题,并且避免碳责任的重复计算.文献[59]研究了含储能元件的配电系统碳排放流模型,并建立基于碳排放流模型展开了系统优化运行模型.文献[60]提出清洁电力的“负碳流”概念及其核算方法,并以跨国电网互联网的非洲能源互联网展开减排效益研究.文献[61]提出含冷热网、气网、电网的多能互补系统碳排放流计算模型.

传统电力系统碳源计量方法从碳排放监测与统计起步,存在发电侧和消费侧都进行电能到碳排放的转换,因而存在重复计算的可能.然而,考虑网络结构的碳追溯计量是基于物理层的绿电溯源而来,充分利用来自电网量测装置的数据,以电能传输为载体,进行碳排放流追溯.由一一确定的物理量计算衍生的采用网络分析的方法计算电网碳排放流走向将得出唯一确定的网络流向关系,因此可有效避免重复计算碳排放流.

3.2 适用于区块链技术的数据可用性分析

在绿色能源碳交易和碳数据管理的区块链技术应用中,由于智能合约以软件代码的形式规定了预先确定的执行条件,因而可用于封装碳数据处理、存储和转换的算法,便于平台的自动、高效计算.不同于传统的人工智能大数据处理,本文提出的架构基于区块链框架,以去中心化自组织的模式管理数据,因此算法使用数据的权重非人为设置,每种数据以同样的地位被相应的智能合约所需要,运用在多种以智能合约形式编制的算法中.因此,分析区块链技术的数据可用性可以从智能合约所需要处理数据的角度出发.按照前文分析的碳资产流转过程,可能涉及的智能合约形式和相关数据如下.

(1) 实时碳排放数据转化为碳排放权的智能合约:① 按照标准方法学,将排放因子和活动数据转化为排放数据;② 各重点排放单位的实时检测系统将监测到的温室气体转化为排放数据;③ 智能合约将碳排放数据转换为碳排放权消耗量.

(2) CCER上链智能合约:完成审定、备案和登记的CCER项目,在接受核查后存储在区块链上.

(3) 交易所有权转移智能合约:可交易碳排放权和CCER减排量的交易规则,智能合约将按规则实时生成可交易的挂牌.

(4) 交易清算智能合约:对相应已清缴的碳排放权和CCER减排量进行停止交易操作.

(5) 第三方调用智能合约:关于监管部门、第三方授权访问,智能合约应进行封装存储调用功能.

按照不同的功能,上述合约会被用到不同类型的量测数据和算法中.如表1所示,这些数据包括电网数据、第三方检测数据、碳交易金融数据,数据之间存在冗余、噪声,甚至可以相互转换.因此在区块链架构中,可根据对结果的精确性要求合理地进行数据之间的相互筛选,并不存在某种类型的数据是必不可少的,从而可以调用智能合约转换得到想要获取的数据.

表1 碳数据管理方面智能合约所用数据

Tab.1 Data used in smart contracts for carbon data management

各微网用户数据			第三方检测数据	碳交易金融数据
电力数据	碳排放物理数据	CCER项目数据	第三方检测数据	碳交易金融数据
微网内各机组出力数据	自动监测碳排放数据	CCER项目数据	碳排放的第三方监测数据	碳排放权配额发布/分配/拍卖数据
拓扑结构	监测/记录活动水平数据	CCER项目减排量核查数据	碳排放的第三方报告数据	碳排放权配额挂牌报价数据
节点负荷数据	监测/记录碳排放因子数据	CCER挂牌数据	碳排放的第三方核查数据	碳排放权配额交易数据
	碳排放数据	CCER交易数据		碳排放权配额登记数据
				碳排放权配额清缴数据

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表1中,所需数据主要有各微网用户数据、第三方监测数据和金融数据.微网用户数据主要有电力数据、碳排放物理数据和CCER项目数据,其中电力数据属于电网所有,可以进一步实现电网充分利用自身数据进行数据增值的作用,帮助用户更好地转化绿证抵扣碳排放权,进行各负荷用电造成的碳排放来源追溯.

目前电网量测类型存在以下3种:数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)系统量测、广域量测系统(Wide Area Measurement System,WAMS)量测和高级量测体系(Advanced Metering Infrastructure, AMI)量测,具体情况如下.

(1) SCADA数据.SCADA系统量测包括远程终端单元(Remote Terminal Unit, RTU)和馈线终端单元(Feeder Terminal Unit, FTU),已在电网中运行了几十年.SCADA也是能源管理系统(Energy Management System, EMS)的重要数据源,其仪表准确度等级为2级.

(2) WAMS.SCADA量测采样率通常为2~4 s,量测速率较慢.基于同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit, PMU)的WAMS量测的高精度相量信息可以改善这一问题^[62].PMU以非常高的速率(通常为30次/s)测量电压、电流和频率.PMU采用GPS通用时钟同步,因而可直接测量母线电压幅值和相位角.但PMU较昂贵,目前在电网的配置覆盖率较低.

(3) AMI.AMI量测由低压侧、中压馈线以及变压器上的智能电表数据组成^[63].量测量包括节点电压幅值、节点负荷、支路功率以及电量信息.与SCADA和PMU量测相比,AMI的量测周期可以预先设定,通常为15 min、30 min或1 h^[64],其仪表准确度等级为0.5级.

配电网及微网系统具有线路复杂、通信手段匮乏等特点,量测装置可能存在以下问题:① 配置高精度、高密度的量测装置花费昂贵,难以全网可观测;② 限于条件,某些所需量不易直接测量;③ 大量量测数据需要数据处理才能反映系统状态;④ 仪表、通信过程可能产生误差,量测数据可能会引入不良数据和误差.因此,还需要对量测数据进行一定的数学处理,才能将大量电力数据应用在绿电及碳源追溯中.对此,在硬件获取的量测数据信息基础上,还需要利用数学方法计算出系统的状态变量值,进一步计算出所有所需量.

另外,量测数据可能因各种原因而包含错误数据.自然状态下,对于一个实际电力系统,信息采集过程、信息传输环节、信息通信过程以及其他不确定性过程都有可能产生系统状态未变化下的信息错误.除了坏数据,虚假注入量测攻击^[65]也是其中一种数据问题.虚假注入量测攻击利用输电网状态估计中基于残差的不良数据检测漏洞,向SCADA中注入虚假数据,达到修改电力系统的量测值和状态变量、控制电力系统的运行状态或获取经济利益等不法目的.在绿电及碳源追溯中,攻击者可能通过伪造节点电压数据使得线路过负荷,从而改变网络碳排放流走向的计算结果,引发电力调度错误,混淆市场交易信息,从而扰乱绿证市场和碳排放权市场交易的正常秩序.

多种量测数据的混合量测周期特性也会对实时性造成一定影响.电力系统碳排放流计算依据潮流计算而来^[45],而潮流计算所依据的数据常依靠状态估计得到.电网状态估计可对不同量测装置测到的数据进行计算,从而得到电网各节点电压幅值和相角,进而得到全网功率分布.SCADA、WAMS、AMI的量测周期存在差异,给状态估计的实时计算带来了挑战,从而影响碳排放流计算.此外,目前的碳排放流计算为集中式计算方法,需要收集来自量测装置的每一条信息,因此在节点增多的系统里,实时性更难实现.

对此,在基于区块链技术的碳源追溯中,应对不同来源的数据进行冗余度和可信度核查,确保其精度和数量能够达到可计算要求;同时还应挖掘数据之间的关系,从碳排放流的机理出发,相互校验可用的数据,从而提升数据的可靠度和精确度,实现多源数据的有效利用.

3.3 适用于区块链技术的数据应用场景分析

未来碳计量技术应加强对现有电力系统数据的有效利用,实现更精确可靠的数据支撑.未来研究方向主要面向更精细、更明确、更实际3个方面.

3.3.1 更精细的从输电网到配电网及微网结构的计量方法

目前基于碳排放流追溯的相关研究多集中在输电网,如划分电力碳排放区域^[47]、按照省份进行碳排放流计算^[42],这些方法将区域或省际电力交易视为整体,讨论区域或省际二氧化碳转移量,使用的数据为区域电力消费量、电力输入量和电力输出量.因此只能计算出较为粗糙的区域间碳排放关系,不能有效利用到更精细的用电数据.以图7为例,传统碳排放流计算对象面向输电系统,以宏观数据为主,而未来则应朝着基于更精细用电数据的含微网群配网结构碳流追溯的方向进行研究.此外还可以逐步推向面向具体用户的碳源追溯,结合本文所提基于综合数据融合和共识机制的绿电溯源方法,辅助完成碳足迹计量,使用户了解其生产生活中碳排放轨迹,践行低碳环保理念.

图7

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图7 从输电网到配电网及微网结构的碳计量方法变迁

Fig.7 Change of carbon emission calculation from transmission network to distribution network and microgrids

3.3.2 更明确的基于计量溯源的绿证计量和碳排放责任分摊计算

目前,国家提出绿证交易收益可以替代补贴,《关于积极推进风电、光伏发电无补贴平价上网有关工作的通知》明确提出“鼓励平价上网项目和低价上网项目通过绿证交易获得合理收益补偿”.风电、光伏发电平价上网项目和低价上网项目可按国家可再生能源绿证管理机制和政策获得可交易的可再生能源绿证,通过出售绿证获得收益.因此补贴和绿证是互斥的,并行会造成重复计量.如果将绿证卖出,就相当于自愿将绿电属性价值进行交易,从而不能继续享受国家补贴.绿证核发确保绿证在进入市场前从源头保证绿证的合法性,因此应在绿证核发时理清来源,如图8所示.

图8

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图8 针对不同能源的绿证核发途径

Fig.8 Approaches of issuing green certificates to different forms of energies

图8中,目前电网主要针对大型风电场/光伏站核发绿证,并非所有绿电都可以被精确计量成绿证.对于电网中存在的即插即用的小型分布式电源,目前还没有较精确合理的计量方式,因此有必要开展对小型分布式电源的绿电溯源,促进绿电消纳,同样还应遵循绿证核发后就不能享受可再生能源电价附加资金补贴原则.小型分布式电源绿证核发的3种形式初步设想如下:① 如果分布式电源以补贴价格上网,那么这部分绿电所代表的绿证所有权应该归属于消纳这部分绿电的用户;② 如果分布式电源以平价上网,则该部分绿电所代表的绿证所有权应归属于该发电方;③ 如果电网以特有定价方式向小型分布式电源集中购电进行整合,则该部分绿电所代表的绿证所有权应该归属于电网.事实上,电网应以何种方式为小型分布式电源核算绿证还需要更深入详细的讨论.

同样,对于碳责任分摊,目前无论是只分析供给侧的碳排放量还是只分析负荷侧的碳排放量,都无法根据电力系统的网络特性进行网络传输性计算,而考虑网络物理流的碳排放流追踪方法将为电网内碳责任的分摊提供新视角.有效考虑各环节的责任分摊,避免碳排放责任的重复计算,做到在发电侧的分摊结果可以与各发电机组实际出力相符,在负荷侧的分摊结果可以与各负荷综合规模、地理位置相符合.对此,应该综合考虑多种因素进行分摊:① 考虑多环节;② 考虑用电成分;③ 考虑受电区域的用电来源.

综上,无论是绿证的核发还是碳责任分摊都以绿电流向为依据进行设想,供给侧和负荷侧将会有效避免二次消费现象,从而避免完全考虑经济性因素的分摊,更好、更准确地辅助碳责任分摊.

3.3.3 更实际的考虑现有限制的计量方法

考虑现有实际的电网量测技术以及实际的元件构成,可以将现有网络碳排放流计算方法拓展为更符合实际情况、更便于应用的方法.

(1) 量测技术本身的局限.现有的实际电网量测技术存在坏数据、混合量测周期数据之间的协调、虚假数据注入攻击等问题,因此在利用多种类型数据时,进行有效的数据管理和数据清洗,才能将电网实时监测碳流分布具体化、实际化.

(2) 配电网量测带来的挑战.由于成本限制等原因,调度中心无法在所有节点和线路配置量测装置,所以配电网量测较输电网更少,还需要使用状态估计等算法辅助配电网分析和运行.另外,复杂的用户用电数据也可以帮助分析用户用电结构和碳排放规律关系,辅助网架结构的碳计量分析.

(3) 考虑分布式电源、储能结构等实际配网元件.目前在电网系统中,配电网和微网系统越来越重要,而配电网本身依托主网运行,其内部含有的分布式电源、储能结构等使其碳排放流更加难以统计.精确的配电网及微网结构碳计量可以更好地促进配电网及微网的低碳优化运行.

4 结论

为实现双碳目标,促进绿色能源消纳和能源结构调整,我国提出了推行可再生能源配额制度及其衍生的绿证交易制度和碳排放权交易制度.而碳排放权的合理划定是碳排放权交易的基础.电力系统实时的网络碳计量方法可以有效追溯各负荷的电力来源,从而进行合理的碳排放产权分配.因此,准确的网络碳计量方法将有助于绿色能源碳交易和碳数据管理,从而应用在电力碳排放权市场交易、低碳效益评估和低碳优化运行等方面.未来研究工作可从以下几个方面深入展开:

(1) 研究扩展到配电网及微网结构中的精确碳计量方法,考虑更多细分用户级别的相关特性.

(2) 在计量溯源中加强绿证计量,加强对碳排放量责任分摊的明确,有效考虑各环节的责任分摊,避免碳排放责任的重复计算.

(3) 将网络碳排放流计算与电网量测技术紧密结合,考虑坏数据、混合量测周期、虚假数据注入攻击等数据问题,考虑分布式电源、储能结构等实际配网元件等实际情况,拓展所提方法的应用便捷性.

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

[1]

黄强, 郭怿, 江建华, 等.

“双碳”目标下中国清洁电力发展路径

[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(12): 1499-1509.