電動汽車碳減排核算模型分析及碳普惠應用

何大海 茍藝

(四川中電啟明星信息技術有限公司 四川 成都 610041)

雙碳帶來的不僅是一場能源革命，更是改變生活方式的思想革命。據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）數據，在全球碳排放總量中，約72%是由居民消費引起。在我國，居民消費產生的碳排放量占總量的40%～50%。在人口超過1 000 萬的一二線城市，居民在消費方面做出低碳選擇，平均每人年度減排潛力至少達1 129.53 kg[1]。

鼓勵公眾自愿踐行低碳，對資源占用少或為低碳社會創建做出貢獻的公眾和企業予以激勵，利用市場配置作用達到公眾積極參與節能減排的目的。同時通過消費端帶動生產端低碳，通過需求側促進供給側技術創新。碳普惠機制旨在普及低碳知識、推行低碳生活和低碳消費，推廣使用低碳產品、技術，惠及公眾、企業及環境，推動建立低碳消費拉動低碳生產的經濟發展新模式，從需求側促進供給側產品技術創新升級，實現低碳價值傳遞，延伸碳交易市場，形成政府、企業、公眾“共同建設低碳社會，發展低碳經濟”的新局面。

1 電動汽車碳減排核算模型

1.1 電動汽車碳減排核算方法

明確電動汽車碳減排核算方法的相關術語和定義、適用場景、符合條件、影響因子、核算邊界、計算公式和監測方法[2]。具體如圖1所示。

電動汽車碳減排量計算公式可以指導電動汽車碳減排量的計算、核算、核證等關鍵驅動，支撐電動汽車在出行環節因燃料替代產生碳減排量的計量[3]，為建立碳減排核算數據模型就是提取電動汽車的數據特征、數據舉證、生成車型及實際充電數據表、建立表間關系提供理論依據。

基準線排放量計算方法見式（1）[4]:

式（1）中：BEy為y年總的基準線排放量，單位為tCO2；SFCi為基準線車輛類型i燃料消耗量，單位為L/km；EFf為單位燃油碳排放因子，單位為kgCO2/L，汽油車型為2.37 kgCOz/L，柴油車型為2.60 kgCO/L；DDi,y為y年項目車輛類別i的年總行駛距離，單位為km；車輛類型i燃料消耗量（SFCi）主要采用官方公布的油耗綜合工況數據。

電動汽車碳排放量計算方法見公式（2）:

式（2）中：PEy為y年電動汽車總排放量，單位為tCO2；SFClx,i,y為y年項目車輛類型i總電力消耗量，單位為MWh；EFe為電網平均排放因子，單位為tCOz/MWh，如無則采用0.581 0 tCO2/MWh 或官方最新公布數據（EFe采用官方最新公布的值，如采用綠電則EF電為0，需提供證明文件）；n為車輛充電的電力輸配的平均損耗，單位為%，采用最新公布數據。

電動車出行碳減排量計算方法為

式（3）中：ERy為y年減排量，單位為tCO2；BEy為y年基準線排放量，單位為tCO2；PEy為y年項目排放量，單位為tCO2；LEy為y年泄漏量，單位為tCO2，不要求計算泄漏，即LEy為0。

1.2 電動汽車碳減排核算建模

根據電動汽車碳減排量計算的需求、結果核證和相關成效要求[5]，由業務人員對電動汽車出行產生二氧化碳排放的場景進行梳理，一般需要對所有業務場景進行定義分類，因為碳排放計算環境因素、車輛、充電采集數據多，為了避免核查困難，過程信息數據要有佐證和依據?？梢酝ㄟ^將計算公式轉化為核算數字化模型[6]，把過程數據、詳細數據擺在用戶、核證人員面前，讓用戶與核證人員直觀、方便地調用模型、驗證核算準確性，從而提升用戶黏性，如圖2所示。

圖2 電動汽車碳減排計算模型

1.3 電動汽車碳減排核算模型應用

通過微信小程序，與電動汽車充電樁運營場站聯合，開展碳普惠的研究與實踐，應用數據可視化，加強電動汽車車主實時掌握碳減排貢獻度，構建蓉碳策、數說碳、蓉e 惠等，旨在普及低碳知識、推行低碳生活和低碳消費，推廣使用低碳產品、技術，惠及公眾、企業及環境，推動建立低碳消費拉動低碳生產的經濟發展新模式，如圖3所示。

圖3 電動汽車碳減排核算模型應用

1.4 電動汽車碳減排量舉證與核證

電動汽車碳減排量的普惠交易將按照《電動汽車碳減排核算方法》對使用場景、核算邊界、計算方法與數據舉證、佐證，提交碳普惠交易申請后，環交所組織專家組采用圍繞樣本采制、用電監測、數據核驗、報告編制等關鍵環節，現場監督檢查保障數據真實有效。舉證信息：（1）車輛基本信息，包括車牌號、車架號、車型、車輛使用年限、車輛用途、車輛品牌、車輛里程、車輛品牌、電池品牌、電池使用年限等；（2）采集車輛充電數據，包括充電量、充電時間開始時間、充電結束時間、累計充電量、累計充電時長等[7]。

舉證與核證方式：車輛基本信息通過三方協議，錄入車輛行駛證采集車輛基本信息；如果選擇運營車輛需錄入運營執照，通過OCR 技術識別自動錄入；車輛充電量源端數據，以數字化手段獲取；結合場站電量消費數據核定場站電量準確性，由充電場站舉證碳減排量核算過程數據與佐證材料。

2 電動汽車碳普惠應用

2.1 碳普惠機制

碳普惠機制建設，其中運營體系主要包括健全市場化運營機制、培育普惠商業聯盟、強化平臺推廣宣傳能力、提升普惠服務質量4個方面的工作。其中，關鍵的運營過程中激勵機制的建設主要包括政策激勵、商業激勵和市場激勵3個方面，如圖4所示。

圖4 碳普惠運營機制

2.2 碳普惠模式

碳普惠的價值主要分為碳普惠交易價值、積分商城運營價值、數據增值服務[8]。針對客戶通過碳普惠交易產生價值對用戶進行政策激勵、商業激勵等；吸納更多的第三方機構、能源供應商、節能服務商、清潔能源建設商、鄉村振興企業，共同參與構建生態圈，擴大影響力和服務水平，共建共享城市綠色低碳生態環境，推動實現數字化項目的精準化改造升級、數字化建設投資的科學規劃，具體見圖5。

圖5 碳普惠盈利模式

2.3 低碳積分模式

提倡綠色生活低碳消費，優先根據當地資源和消費特點，推出低碳著裝、綠色食品、綠色住宅、綠色物品、綠色辦公、綠色消費等可量化的低碳積分場景，并保持低碳積分場景全民參與建設的原則，吸引社會各界共建積分商城，健全積分兌換機制，提升全民參與低碳城市建設的積極性和主動性，具體見圖6。

圖6 低碳積分模式

3 碳普惠未來發展趨勢

3.1 碳減排量計算方式智能化、展示多樣化

隨著人工智能技術快速發展和數據可視化技術應用得越來越廣泛，在不同電動汽車碳減排核算監測中的應用需求越來越高。非專業的“雙碳”核查、交易和管理人員往往也需要了解自身的碳排放量數據，要求的效率越來越高，要求的展示效果也非常高，如圖7所示。

圖7 核算智能化、展示多樣化

3.2 數據真實性

如今的人工智能與數字化技術監測手段可以把不可見的數據現象、數據源錯綜復雜、數據存儲多樣、數據治理難的問題解決，通過數字化技術留存相關痕跡，便于追溯；同時厘清聯系和關聯，發現規律和特征，獲得更有商業價值的洞見和價值。

在日后數據建模算法技術成熟的情況下，將可以實現存證數據隨時、安全、可靠地調用，然后根據調用任意數據分析推測出數據真實性，真實現數據自我解釋、讓數據說話的目的，具體見圖8。

圖8 數據真實性

3.3 AI智能技術應用

通過OCR、RPA 等技術，規范合法地識別和獲取車輛基本數據、車主信息、車輛充電信息、行業規范信息等數據。AI智能技術增強準確性、可審計性，監視、跟蹤和控制業務流程執行，可擴展且靈活的增強型“虛擬”員工隊伍，能夠快速響應大眾需求。

3.4 日常監測分析

隨著數據采集設備的發展，多種采集設備可互相協作，滿足現場日常監測與數據實時采集，通過數據可視化的展示手段，進行現場實際場景建模監測。以滿足充電場站等主要設備的日常監測，有效提高數據提取的效率、準確率，具體見圖9。

圖9 日常監測充電場站

3.5 企業社會形象宣傳

堅持政府引導、全民參與、市場運作、公開公正、廣泛惠民原則，以公眾碳減排積分獎勵、項目碳減排量開發運營為路徑，宣傳綠色低碳生活方式。通過“平臺”創新構建碳普惠機制為居民碳普惠夯實數據基礎和技術保障，以碳積分商城，助力鄉村振興，先行先試，打造雙碳數字化移動應用樣板，鼓勵員工踐行低碳減排行為，推動形成節約適度、綠色低碳、文明健康的綠色生活方式，提升企業社會形象。

4 結語

本次研究通過解讀國家發改委、生態環境部等政策文件、查閱相關研究論文和指南、充電站現場調研、環交所咨詢指導等方式對成都市城區電動汽車碳減排量進行分析和研究。成都市電動汽車產生的碳減排量大、價值空間增長速度快。2021年，針對20槍級以上的某充電樁場站，年充電量約2 628 MW·h，產生碳減排量約963 t。以陸上交通運輸企業溫室氣體排放核算方法與報告指南作為重點參考，建立了電動汽車充電車型分類：小型車（網約車）、中型車（面包物流車、中巴車等）、大型車（大型物流車、大巴車和公交車）等類型。本次研究是在成都，在平均氣候、地勢平坦、交通暢通條件下進行，以客運5座網約車為例：百公里用電33 kW·h，每度電行駛約3.03 km，成都市城區電動汽車客運產生碳減排量略高于全國平均水平。

本次研究建立了電動汽車碳排量核算模型及碳普惠機制，對區域性電動汽車碳減排量核算比較準確；提供了碳普惠運行機制及保障體系，可以為支撐公眾碳普惠出行類減排量交易提供借鑒；對經營體量小、碳減排量零散，提供中間商和管理商的模式參考。但由于受疫情、減排評驗證、區域碳普惠價值需求量等影響，碳減排量核算模型環境驗證考慮不充分，仍存在不足。（1）在實際驗證過程中電能消耗也受交通擁堵情況、跑空、上坡下坡、氣候等因素影響，模型驗證無法完全滿足，需要提供更廣泛的驗證條件，健全電動汽車碳排量驗證標準；（2）電動汽車充電車型分類不夠準確，如對運營車和私家車類型、車輛使用年限等甄別困難，還需不斷提升識別維度和技術。