李东 刘继彦 魏姗姗
(国网山东省电力公司 山东济南 250001)
摘要： 我国汽车年碳排放约为8亿t，其中90%是行驶过程中燃烧汽柴油等化石能源所致，汽车行业降
碳必须加速电动化进程。基于碳足迹的视角，对我国汽车行业使用环节碳排放政策、核算标准及方法等进行了梳理。通过电动汽车运营平台业务订单，获取充电量、充电时间、充电地点等信息，以传统燃油车出行环节所产生的碳排放为基准，对电动汽车使用环节产生的碳排放进行分析。同时，有序充电、电动汽车给电网送电（Vehicle-to-Grid，V2G）、绿电溯源消纳等应用场景对使用环节碳排放有较大影响。因此，提出了加强车网互动、绿电消纳、参与碳交易市场等减排措施，以推动汽车行业双碳目标的实现。关键词： 电动汽车 碳排放 碳足迹 车网互动 碳交易中图分类号： U469.7
文献标识码： A
文章编号： 1672-3791(2023)14-0124-04
Research on Carbon Footprints of and Analysis of Influence
Factors in the Use of Electric Vehicles
LI Dong LIU Jiyan WEI Shanshan
(State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan, Shandong Province, 250001 China)
Abstract: China's annual carbon emission of automobiles is about 800 million tons, of which 90% is caused by the combustion of fossil energy such as gasoline and diesel during driving, and carbon reduction in the automobile in‐dustry must accelerate the process of electrification. Based on the perspective of carbon footprints, this paper combs carbon emission policies,and accounting standards and methods in the use of China's automobile industry, obtains the information such as charging capacity, charging time and charging location through the business orders of the electric vehicle operation platform, and analyzes the carbon emission generated by the use of electric vehicles based on the carbon emission generated by the travel of traditional fuel vehicles. At the same time, application scenarios such as orderly charging, vehicle-to-Grid and green power traceability and consumption have a great impact on carbon emissions in the use process. Therefore, it
proposes emission reduction measures such as strengthening vehicle-grid interaction, green power consumption and participating in the carbon trading market to promote the realization of the dual carbon goal in the automobile industry.
Key Words: Electric vehicle; Carbon emission; Carbon footprint; Vehicle-grid interaction; Carbon trading
DOI： 10.16661/jki.1672-3791.2212-5042-4137
作者简介： 李东（1971—），男，硕士，高级工程师，研究方向为电力市场、电能替代、综合能源。刘继彦（1984—），男，硕士，高级工程师，研究方向为电力营销管理。魏姗姗（1991—），女，硕士，工程师，研究方向为综合能源、电能替代、市场化交易。
汽车碳排放占我国交通领域碳排放80%以上，占全社会碳排放7.5%左右。根据中国汽车工程学会发布的《节能与新能源汽车技术路线图2.0》，预计我国汽车产业碳排放将于2028年左右达到峰值。到2035年，碳排放总量较峰值将下降20%以上。为实现这一目标，我国已从汽车行业积分政策、碳排放核算、碳足迹应用等方面开展了相关工作，但对于电动汽车使用环节碳排放的研究较少。
1 研究现状
1.1 政策推动方面
在飞速发展的科学技术及生产力推动下，日益增长的汽车数量，导致了石油资源储量的减少，加剧与空气污染程度，这也是新能源汽车被提出的背景[1] 。在当前中国可以量产的新能源汽车，还是以油电混合及纯电动为主，而其价值在科技进步与环境保护方面体现得比较明显[2]。电动汽车的研发、快速占领汽车市场不仅是对联合国环境规划署颁布的环境保护政策的响应，同时也是我国产业升级步伐加快、推动产业与环境协调和可持续发展机制的体现。提升消费者对低碳偏好的水平，从制造者角度而言，可以提高总利润的获取，但是若从政府角度来分析，应该把低碳补贴控制在合理的范围内，这样方可有助于汽
车市场的转型[3]。
政府当前推行的各项电动汽车政策，包括限购燃油汽车、限行等措施，推进了电动汽车在市场上的普及。从消费者角度而言，充电功率提高、缩短充电时间是电动汽车未来技术突破方向[4]。在由政策驱动转向市场驱动的过渡时期，电动汽车应该站在消费者需求角度，对私人需求进行引导，这样更加有利于电动汽车产业推广与能源安全的保障[5]。
1.2 碳排放核算方面
得益于电动汽车技术的创新，碳减排效果比较显著，如果广东省在2020—2025年新增电动乘用车普及应用创新技术及结合创新运用模式后，可累计减少310 814 t的CO
2
排放量[6]。碳排放在区域之间的流动会被加剧，而这是电动汽车发展的结果，如果设置发展受阻、基准、快速发展这3个情景，将会使全国的电动汽车造成的碳排放转移量将会是5.85×
106 tCO
2当量、9.37×106 tCO
2
当量及23.43×106 tCO
2
当量[7]。电动汽车的知名度与美誉度，消费者还是比较认可的，节能减排与生态保护是被普遍认同的[8]。电动汽车是治理气候变化与推动绿发展的较好机制[9]。
针对汽车行业，较为成熟的碳排放体系为汽车制造行业碳排放核算规范。通用、比亚迪等不少车企也将碳减排范围拓展到全产业链，包括汽车原材料采购、供应链、生产、使用乃至回收环节。在使用环节，主要采取碳足迹的方式开展碳排放表征。我国还没有制定碳足迹相关标准，但通过核证自愿减排量交易体系，已开展相关方法学的研究，例如通过电动和混合动力汽车实现减排（CMS-048-V01）、商用车队中引入低排放车辆/技术（CMS-053-V01）、电动汽车充电站及充电桩温室气体减排方法学（CM-098-V01）。2021年11月，中国汽车工程学会已发布《电动汽车出行碳减排核算方法》（T/CSAE235—2021）。
2 碳足迹分析
电动汽车使用环节碳排放方法学是燃料替代类型方法学，基准线情景是传统燃油车出行环节所产生的碳
排放，项目情景为电动汽车出行环节所产生的碳排放。通过电动汽车运营平台业务订单，可获得包含充电量、充电时间、充电地点等维度的信息，按照充电订单的形式可呈现电动汽车使用环节产生的碳足迹。
2.1 基准线排放量计算方法
BE
y
=Σ(SFC
i
´EF
油
´DD
i y
´10-3)（1）式（1）中：BE y为y年总的基准线排放量，单位：
tCO
2
；SFC i为基准线车辆类型i燃料消耗量，单位：L/
km；EF
油
为单位燃油碳排放因子，单位：kgCO
2
/L；
DD
i y
为y年项目车辆类别i的年总行驶距离，单位：km。
2.2 电动汽车项目排放量计算方法
PE
y
=Σ[SECPJ
i y
´EF
电
´(1-n)]（2）式（2）中：PE y为y年纯电动汽车项目总排放量，
单位：tCO
2
；
SECPJ i y为y年项目车辆类型i总电力消
耗量，单位：MWh；EF
电
为中国电网平均排放因子，单
位：tCO
2
/MWh，采用官方最新公布数据；n为项目车辆充电的电力输配的平均损耗，单位：%，文章暂不考虑。
燃油汽车按不同车型依据工业和信息化部《道路机动车辆生产企业及产品公告》等官方机构发布
山东电动汽车
的综合工况百公里油耗数据，计算不同车辆类别的
单位燃油消耗量。电动汽车自身产生的碳排放，主要取决于电动汽车所消耗电能的来源，该部分排放量
可以根据充电桩所在地区业务发生时间的区域电网排放因子进行计算，各省电网排放因子参考值如表1所示。
根据中国汽车工业协会各类汽车销售数据、工信部汽车单位里程能耗数据，加权平均计算近3年销量排名前50%的汽车品牌可得：电动汽车平均能耗0.14 kW⋅h/km，燃油车平均能耗0.09 L/km。
汽油的碳排放系数为2.925 1 kgCO
2
/kg，每升汽
油重量约为750 g，燃烧会产生2.194 kgCO
2
，其计算
过程为0.75×2.9251=2.194 kgCO
2
。由此，燃油车百公里产生的二氧化碳为19.75 kg，其计算过程为9×2.194=19.75 kg。以华北电网碳排放因子为基准，电动汽车百公里产生的二氧化碳量为9.97 kg，其计算过程为0.7119×14=9.97 kg。
一辆电动汽车行驶百公里减少的碳排放为9.78 kg，其计算过程为19.75-9.97=9.78 kg。换算为：电动汽车随机充电1 MW·h，减少二氧化碳排放0.699 t。以600万辆常用电动车、月度行程1 000 km估算，每年电动汽车使用环节碳排放可达到586.80万t。
3 影响因素
3.1 有序充电场景下的碳减排影响
有序充电情景下，电动汽车运营平台中的单位电量消费将产生电网峰谷因子差所带来的电网侧碳
减排。传统充电模式下，电动汽车充电功率需求大
部分与生活用电高峰时段重合，增加了调度成本和排放成本。当有序充电桩通过远程智能策略规避峰时用电，增加谷时用电后，相当于间接减少峰时非可再生能源发电功率爬坡出力，将该需求迁移至用电平谷时段释放。
《国家发展改革委 国家能源局关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》（发改能源〔2019〕807号）指出“北京地区2020年绿电上网比例不低于15%”。北京电网排放因子0.712 tCO
2
/MW·h，通过有序用电策略规避峰时用电后，有序用电排放
因子降低至0.605 tCO
2
/MW·h，其计算过程为0.712×
（1-15%）=0.605 tCO
2
/MW·h。有序充电业务订单每充电1 MWh，进一步降低了二氧化碳排放0.107 t。相对随机充电出行减排效果提升15.03%。
随着研究不断深入，有序充电业务的碳排放计算将会整合电网调度侧、交易侧数据，通过全天96点（15 min/次）电网源端出力结构采样的方式，对电动汽车运营平台电力消耗水平与二氧化碳减排效果量化关系生成时间函数，保障计算结果的准确性、权威性。
3.2 V2G场景下的碳减排影响
V2G是电动汽车与智能电网间的双向互动技术。随着低碳交通的提出和发展，V2G技术将成为新能源汽车中最具发展前景的领域。对V2G促进二氧化碳减排、整合可再生能源、平衡电网峰谷等一系
表1 各省电网排放因子参考值（2019年）
电网名称华北区域电网东北区域电网华东区域电网华中区域电网西北区域电网南方区域电网
覆盖省市
北京、天津、河北省、山西省、山
东省、内蒙古自治区
辽宁省、吉林省、黑龙江省
上海市、江苏省、浙江省、
安徽省、福建省
河南省、湖北省、湖南省、
江西省、四川省、重庆市
陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回
族自治区、新疆维吾尔自治区
广东省、广西壮族自治区、
云南省、贵州省、海南省
电量边际排放因子
EF
OM
0.941 9
1.082 6
0.792 1
0.858 7
0.892 2
0.804 2
容量边际排放因子
EF
BM
0.481 9
0.239 9
0.387 0
0.285 4
0.440 7
0.213 5
区域电网排放因子（EF=
EF
OM
×50%+F
BM
×50%）
0.711 9
0.661 3
0.589 6
0.572 1
0.666 5
0.508 9
列节能降碳作用进行研究。V2G情景下，由车载电池供电替代峰时非可再生能源发电功率爬坡出力，直接减少非可再生能源消耗，实现碳排放因子归零替换。根据国家政策要求，在计算碳减排量时必须明确减排主体。电动汽车充电行为的减排主体是充电账户（车主）；V2G业务发生过程中，由于电动汽车运营平台已经和V2G供电方（车主）进行了财务结算，因此V2G业务的碳减排主体为电动汽车运营平台。
根据《节能发电调度办法（试行）》（国办发〔2007〕53号）——“优先调度火电机组”；根据京津唐电网调度数据——“京外300 MW/600 MW超临界煤电机组为主”；根据《常规燃煤发电机组单位产品能源消耗限额》（GB 21258-2017）——“发电煤耗限额283 g/kW⋅h”；根据2021年1~6月份全国电力工业统计数据——“火电厂用电率5.7%”。综合计算可得，当V2G业务替代峰时非可再生能源发电功率爬坡出力时，减排量等效计算为0.778 tCO
2
/MW·h，V2G业务订单每放电1 MW·h，产生二氧化碳减排0.778 t。3.3 绿溯源消纳场景下的碳减排影响
绿电溯源是电动汽车运营平台利用区块链技术进行绿电合约数据上链操作，精确回溯电网实时数据中清洁能源占比的技术手段。由于传统电网业务模式为“计划+调度”，用电负载按照用电计划产生，调节能力较差，对绿电上网功率的时序特征极不友好。而通过电动汽车运营平台整合源端、荷端大数据能力后，通过用电过程智能管理，实现负荷灵活可调，能够实现电力供需在更复杂时空环境下的精确匹配，显著减少绿电资源浪费。因此，对应区块链溯源部分的绿电电量碳减排主体为电动汽车运营平台，碳减排能力由电动汽车运营平台业务能力产生。电动汽车碳排放量在可溯源绿电通过充电订单消纳后会进一步降低，订单数据中的绿电部分排放因子按零计算，加权平均得出排放因子的实际数据。
以北京地区为例，假设电动汽车行驶20万km报废，耗电总量约2.8万kWh。随机充电模式下电动汽车碳排放约19.94 t。若参与实现充电，将降低碳减排为3.06 t。若通过绿电溯源，实现清洁用电占比达到50%，则电动汽车碳排放降低至8.44 t。相对随机充电出行减排效果提升57.67%。4 结语
优化汽车产品结构，大力推广节能与新能源汽车，是实现汽车行业低碳发展的重要举措。影响电动汽车使用环节碳排放量的关键因素包括充电桩所在地区的区域电网排放因子、电动汽车百公里电耗以及同类型燃油车的百公里油耗。在当前煤电为主的发电结构下，电动汽车随机充电时，碳排放量相比传统燃油车优势并不明显。只有通过大范围、规模化、精准高效的车网互动，对电动汽车进行有效的调度和控制，才能实现清洁绿电的充分消纳，才能充分发挥电动汽车的碳减排优势。同时，鼓励开展负荷聚合系统、电力交易平台、充电运营平台等跨平台数据融合，建立碳减排资源库。推动充电行业自主参与全国
碳交易市场相关引导政策制定、行业标准制定及实施，推动建立充电行业碳交易服务代理平台，聚合碳配额、绿电消纳、CCER等碳资产积极参与碳市场交易，实现充电设施碳资产价值流通。
参考文献
[1]李缘忠.新能源车专业建设实践与思考[J]. 文化创
新比较研究,2018,2(9):184-185.
[2]李飞.新能源汽车在新疆发展现状、问题及对策研
究[J].创新创业理论研究与实践,2019,2(4):158-159.
[3]暴斌硕.碳排放政策对汽车市场寡头制造商博弈的
影响研究[D].天津：天津大学,2020.
[4]何春丽.新能源汽车市场需求与政策导向研究[D].
成都：西南财经大学,2020.
[5]马少超.基于消费者视角的中国电动汽车政策研究
[D].北京：中国石油大学(北京),2020.
[6]高涵，张建寰，赵静波，等.基于电动汽车创新技术应
用的碳减排潜力分析[J].科技管理研究,2020,40(19): 230-236.
[7]李丹青，郭焱.“双碳”目标下消费者对新能源汽车的
认知及购买决策研究：基于武汉市的调查[J].湖北社会科学,2022(8):55-65.
[8]李文博，龙如银，张琳玲.电力跨区传输视角下电动
汽车规模化应用的碳排放转移[J].北京理工大学学报(社会科学版),2022,24(1):12-23.
[9]李晓敏，刘毅然，杨娇娇.技术创新与新能源汽车销
量：基于“创新引致需求理论”的经验检验[J].大连理工大学学报(社会科学版),2022,43(4):31-41.
发布评论