时空累积建模解析中国电力碳足迹,探寻电网深度脱碳路径

【字体: 时间:2025年02月25日 来源:iScience 4.6

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  在气候贸易政策重视商品碳足迹背景下,中国能源转型使电力碳足迹计算复杂。研究人员构建时空模型评估其脱碳轨迹。结果显示不同情景下差异显著,明确历史排放影响等。该研究为减碳政策提供支撑,助力全球可持续能源发展。

  在全球积极应对气候变化的浪潮中,各国都在努力减少碳排放,以实现《巴黎协定》中设定的目标。随着气候贸易政策的不断推进,商品中的碳含量管理变得愈发重要,电力碳足迹作为关键指标,受到了广泛关注。然而,中国快速的能源转型让电力碳足迹的评估变得复杂起来。一方面,中国大力发展可再生能源,大量制造太阳能光伏(PV)面板、风力涡轮机和锂电池储能等低碳电力基础设施(LCPI);另一方面,从生命周期的角度看,这些 LCPI 在制造过程中会产生大量温室气体(GHG)排放,同时其运行又会降低电力的碳足迹,这使得电力碳足迹的计算充满挑战。而且,现有的电力碳足迹计算方法存在诸多不足,无法准确反映快速的 GHG 减排过程,也没有充分考虑到 LCPI 生产过程中 GHG 排放的异质性以及与电力系统各组件的相互作用。因此,迫切需要一种新的方法来准确评估电力系统及其相关产品的碳足迹,这对于推动各国电网脱碳、应对气候贸易政策具有重要意义。
为了解决这些问题,上海工程技术大学环境与资源创新中心等机构的研究人员开展了相关研究。他们通过构建一个创新的时空模型,结合不同的共享社会经济路径(SSPs)、气候目标和 CCS 情景,对中国电网的电力碳足迹进行了深入分析,研究成果发表在《iScience》上。

研究人员主要运用了以下关键技术方法:扩展了异质嵌入碳(HEC)动态生命周期评估(LCA)模型,将其从仅关注 PV 面板的生产扩展到综合电网系统,纳入可再生能源供应、储能系统和 CCS 技术;利用 Ecoinvent 数据库中的 LCPI 生命周期清单数据,计算相关电力消耗;通过设定两个基线场景和一个提出的模型进行对比分析;基于省级电力生产结构预测模型,计算 2020 - 2050 年中国省级电网的碳足迹。

研究结果如下:

  1. 低碳电力基础设施与电网脱碳的协同影响:通过对比两个基线场景(BS1 和 BS2)和 HEC 模型,发现随着脱碳进程推进,三者差异逐渐显现。BS1 未考虑 LCPI 脱碳,与 HEC 模型相比差异较大;BS2 因计算方法问题高估了电力脱碳潜力。分析不同能源的电力碳足迹发现,虽然国家电力组合变化不大,但各算法在分析 LCPI 个体碳足迹时差异显著,且 LCPI 碳足迹差异大于电力碳足迹差异。
  2. 不同 SSPs 下电力碳足迹的脱碳情况:不同 SSPs 对中国电力部门碳足迹影响显著。在 SSP1 情景下,电力需求低、可再生能源技术先进,2050 年电力碳足迹低;SSP2 情景中,LCPI 逐渐增加,对煤炭发电依赖缓慢下降;SSP3 情景因区域冲突和能源需求增长,碳足迹一直较高;SSP4 情景全球发展不均衡,碳足迹有所下降;SSP5 情景高度依赖传统化石燃料,碳足迹最高。
  3. 气候目标和技术进步的影响:以 SSP2 情景为例,不同气候目标下可再生能源在总电力中的占比不同,2C 和 1.5C 情景下电力碳足迹相比无气候目标(NCT)大幅降低。CCS 技术可有效降低电力碳足迹,在 SSP2 路径和 2C 温度目标政策下,增加 CCS 安装比例能显著减少碳足迹,达到一定比例时可与 1.5C 情景目标相当。
  4. 不同情景下计算模型的差异:选择不同情景分析发现,脱碳越积极,算法间差异越大。HEC 模型能更好地捕捉脱碳努力,其计算的电力碳足迹与 BS1 相比更低,与 BS2 相比,由于考虑历史排放责任,在低碳情景下差异最大可达 19.18%。
  5. 电力碳足迹的贡献分析:不同能源对电力碳足迹的贡献在不同情景下变化显著,计算方法对太阳能发电贡献影响有限。尽管如此,HEC 模型能更可靠地预测。由于火电的主导地位,即使安装 CCS,火电在电力组合碳足迹中的占比仍较高。
  6. 电力碳足迹的时间遗留分析:不同脱碳路径下,2050 年电力碳足迹的来源差异明显。在最积极的脱碳路径 SSP1 + 1.5C + 100% CCS 中,过去安装的 LCPI 对碳足迹有显著贡献;SSP2 + 2C + 50% CCS 情景中,过去可再生能源部署和当前火电运营贡献相当;SSP5 + NCT + 0% CCS 情景则主要由火电直接排放造成。
  7. 电力碳足迹的空间异质性分析:运用 HEC 模型分析发现,中国省级电网脱碳存在明显空间差异,北方地区碳足迹高于南方地区。制造商可根据此调整生产布局,短期内可迁至水电资源丰富地区,长期则可结合太阳能、风能发展降低产品碳足迹。

研究结论和讨论部分指出,该研究通过 HEC 动态 LCA 模型,强调了考虑 LCPI 碳足迹积累效应的重要性,为预测电力碳足迹提供了全面方法,有助于指导可再生能源产业价值链的协同脱碳。其意义在于为政策制定和企业决策提供依据,企业可据此评估成本、规划生产布局;同时,该研究成果具有广泛适用性,可推广到全球其他地区,为产品碳足迹管理提供指导。此外,研究还指出了自身的局限性,如对部分新兴可再生技术考虑不足、未充分考虑技术寿命差异和废物管理等,为后续研究指明了方向。

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