Page 12 - 《中国电力》2026年第3期

2026 年 第 59 卷

−1
边际碳排放因子/(t·(MW·h) ) 为 0；在 07:00—11:00 时段，各节点边际碳排放
2.200
因子均为 0.9；当线路不存在阻塞时，各节点对应
4 的边际机组相同，因此各节点的边际碳排放因子
1.650 也相同。但当系统线路阻塞时，此时各节点对应
负荷节点 3 1.100 的边际机组不同，且此时系统的边际机组可能不

止 1 台，这可能会导致边际碳排放因子出现极端
0.550
2 数值。例如：在 13:00 时，线路 L23、L24 出现阻
0 塞，负荷节点 2 的边际碳排放因子约为 2.2，此时
01:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
时刻 边际碳排放因子远超单台机组的碳排放因子，这
图 6 负荷节点边际碳排放因子 是 由 于 增 加 节 点 2 的 负 荷 不 仅 会 导 致 火 电 机 组
Fig. 6 Marginal carbon intensity of load nodes
1、2 出力增加，同时还会减少光伏机组的出力；

−1
ฏ൝/(t·(MW·h) ) 而此时负荷节点 4 的边际碳排放因子为 0，说明
0.612 此时增加节点 4 的负荷不仅不会增加火电机组的
4 出力，还可以增加对可再生能源的消纳。
0.459
从图 7 中可以看出，各负荷节点碳势在时空上
负荷节点 3 0.306 的差异更加显著。由于节点碳势反应的是节点度

0.153 电含碳量，考虑到系统中存在风光等零碳电源，
2 碳势的最大值不会超过碳排放系数最大的机组。
从空间的角度上来说，负荷节点 3、4 较负荷节点
0
01:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
时刻 2 更 加 靠 近 可 再 生 能 源 机 组 ， 因 此 负 荷 节 点 3、
图 7 负荷节点碳势 4 的碳势较负荷节点 2 更小。距可再生能源机组
Fig. 7 Carbon intensity of load nodes 较远的节点，其受可再生能源机组出力影响小，
当节点负荷增大时，系统总碳排放量增大，节点
耦合碳排放因子

1.000 碳势随之增大，因此节点 2 的碳势与负荷变化趋
4 势大致相同。距可再生能源机组较近的节点，其
0.750
受可再生能源机组出力影响大，可再生机组出力
负荷节点 3 0.500 的增大将会降低系统碳排放水平，因此节点碳势
与可再生能源机组出力变化趋势大致相反。
0.250 从图 中可以看出，耦合碳排放因子保留了
2 8
边际碳排放因子的边际效益，又通过节点碳势的
0
01:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00 时空差异性，在面向某时段各负荷节点边际碳排
时刻
放因子相同的情况，也能体现出不同节点的碳排
图 8 负荷节点耦合碳排放因子
Fig. 8 Coupling carbon intensity of load nodes 放强度，进而实现用户侧的低碳引导。

2）不同低碳引导信号下的效果分析。
从图 6 中可以看出，各负荷节点的边际碳排
表 1 列出了不同场景下的总成本、弃风弃光
放因子在时空层面上均存在一定差异性：从时间

层面上来看，同一节点在不同时间段的边际碳排 表 1 不同场景下的运行结果
Table 1 Operation results in different scenarios
放因子存在一定差异；从空间层面上来看，不同
节点在同一时间段的边际碳排放因子也存在一定 场景 总成本/万元 弃风弃光量/(MW·h) 碳排放量/t
差异。边际碳排放因子在数值上表现为各机组碳 1 139.46 206.34 3 161.43
排放因子的线性组合，其数值在大部分时段都处 2 135.55 95.33 3 057.26
于 0.8~0.9 区间，约为单台火电机组的碳排放强度。 3 135.16 76.34 3 037.65
在 06:00—07:00 时段，各节点边际碳排放因子均 4 133.96 44.66 3 009.14

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