中國區(qū)域電網(wǎng)二氧化碳排放因子研究

的基礎參數(shù)。本研究采用平衡分析法，根據(jù)省級電網(wǎng)發(fā)電數(shù)換數(shù)據(jù)以及中長期電力發(fā)展規(guī)劃等數(shù)據(jù)，構建省基于情景分析，中國2020-2035年各省份電網(wǎng)排放因子將出現(xiàn)大幅下等8個省份的降幅超過50%；新能源高速發(fā)展情景下，各省降幅平均達到53%，青海、云南、海南、吉林等16個省份的降幅超過50%；按照兩類情本研究建立的中長期省級電網(wǎng)排放因子，為支撐研究，推動區(qū)域能源結(jié)構低碳化轉(zhuǎn)型評估，鼓勵用戶優(yōu)03雙碳目標下中國中長期電網(wǎng)排放因子研究14/21附件材料參考文獻電網(wǎng)二氧化碳排放因子是精準核算電力消費引起的溫室氣體電網(wǎng)二氧化碳排放因子是精準核算電力消費引起的溫室氣體其空間精度和時效性對區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等不同層級排放單元的間接排放影響顯著。電網(wǎng)二氧化碳排放因子指從電網(wǎng)獲取和消費單位電量（1kWh）所導致的間接二氧化碳排放（范圍二）。電網(wǎng)排放因子是消費端核算碳排放量的關鍵指標，用于測算評估由于電力消費所產(chǎn)生的間接排電網(wǎng)排放因子尤其是區(qū)域電網(wǎng)排放因子，其空間精度和時效性對區(qū)域、行業(yè)、企業(yè)等不同層級排放單元的間接排放影響顯著。中國電區(qū)域電網(wǎng)和省級電網(wǎng)等，不同層級電網(wǎng)的覆蓋范圍不同，相應的電源結(jié)構布局和網(wǎng)絡條件不同，電網(wǎng)排新頻率越高，其越能真實反映的電一般將區(qū)域邊界內(nèi)的活動引接排放。如企業(yè)外購電力的排放，該部分排放實際發(fā)生在發(fā)電端，但是由用電端的消費活動引起，對于用電端來說就屬于間接排放。在現(xiàn)有溫室氣體核算標準中，凈購入電力隱含排放一般基于排放因子法計間接排放是其碳排放的主要來源。電網(wǎng)排放因子端的關鍵樞紐，將發(fā)電側(cè)的直接碳排放與電力消是精準反映區(qū)域能源結(jié)構低碳化進度，以及在消費端精準鼓勵用戶優(yōu)化生產(chǎn)和行為模式的重要基礎。研究建立中國中長期區(qū)域電網(wǎng)排放因子，對于支撐各?。▍^(qū)）碳達峰碳中和路徑規(guī)劃以及降低間接排放預測不確定性有著重要意義。中國電力行業(yè)碳排放占中國二氧化碳總排放量的40%以上（中），端碳排放，積極推動電力消費端碳舉措。碳達峰碳中和目標下，未來發(fā)電端將以清潔能源為主體，新型電力系統(tǒng)中風電、太陽能發(fā)電為代表的非化石能源占比將大幅提高，交通和建筑等電力消費端部門的用電需求進一步增加，全社會電氣化水平將持續(xù)提升，未來將依賴低碳電力實現(xiàn)降碳脫碳。2022年，間接排放占總二氧化碳排放比例，北需求的上升，間接排放對典型省份研究建立并滾動更新中國中長期區(qū)域電網(wǎng)排放因子，有利于精準電網(wǎng)排放因子的時序變化特征，精準計量凈調(diào)入電量變化引起的間接定適合本地實際的能源轉(zhuǎn)型政策，優(yōu)化電力調(diào)入調(diào)出和電力消費結(jié)構，評估不同區(qū)域新能源發(fā)展、電力交換和儲能應用等對降低排放的效果，形成電力生產(chǎn)端和消費端協(xié)型電力系統(tǒng)在各部門降碳脫碳過程中的核心樞紐作用，為各?。▍^(qū)）確定碳達峰時間表、路線圖以及政策措施等提供重要支撐。同時，有利于鼓勵用戶進一步優(yōu)化生產(chǎn)和行為模式，為企業(yè)預測間接排放提供重要參數(shù)，降低測算誤差和不確定國內(nèi)外研究學者對于計算電網(wǎng)排放因子主要采用兩類方法：宏觀測算法和平衡分析法。宏觀測算法通過應用宏觀統(tǒng)計或測算的區(qū)域電力行業(yè)碳排放總量數(shù)據(jù)和發(fā)電量數(shù)據(jù)，從而計算該區(qū)域電網(wǎng)排放因子水平。該方法測算方法簡單，降低度低、誤差大等問題，無法客觀準本研究綜合應用平衡分析法，全面整合中國省級（涵蓋中國本研究綜合應用平衡分析法，全面整合中國省級（涵蓋中國大陸30個省區(qū)，由于數(shù)據(jù)原因，本研究不包括香港、澳門、臺灣和西藏）電網(wǎng)發(fā)電數(shù)據(jù)、電力運行數(shù)據(jù)以及中長期電力發(fā)展規(guī)劃等多源數(shù)據(jù)，系統(tǒng)構建省級電網(wǎng)生產(chǎn)模擬優(yōu)化模型，對未來省級電源結(jié)構和電力消費進行情景分析，進而研究建立中國2020-2035年省級電網(wǎng)排放因子。確反映區(qū)域間電力交換帶來的排放影響。相比較而言，平衡分析法重按照平衡分析后的電力流向計算每個區(qū)域電網(wǎng)排放因子。測算過程對基礎數(shù)據(jù)要求較高，能夠大幅提高新西蘭等國均已形成定期更新和發(fā)的全國電網(wǎng)排放因子已更新三次，國家發(fā)展改革委發(fā)布了2015年的全國電網(wǎng)平均排放因子。在全國碳市場啟動后，生態(tài)環(huán)境部在2022年和2023年兩度更新全國電網(wǎng)排放因子數(shù)值。中國區(qū)域電網(wǎng)平均排放因子公布了2010、2011、2012度數(shù)據(jù)。隨著中國綠色發(fā)展步伐加快，電力生產(chǎn)供應清潔化、低碳化程度不斷提升，電力排放因子的更本研究采用平衡分析法測算出中國省級電網(wǎng)排放因子，通過情景分析法預測不同年份各省電源結(jié)構、電力需求，基于電力網(wǎng)絡結(jié)構和各省電力盈虧，估算省間電力交換情況，進而測算現(xiàn)狀及未來年（2020-2035年）省級電網(wǎng)排放因力需求變化，進一步提升了電網(wǎng)排本研究全面梳理了全國及各省標等政策措施，綜合應用平衡分析法，全面整合中國省級電網(wǎng)發(fā)電數(shù)據(jù)、跨省電力交換數(shù)據(jù)以及中長期電力發(fā)展規(guī)劃等多源數(shù)據(jù)，系統(tǒng)構建中國省級電網(wǎng)生產(chǎn)模擬優(yōu)化模型（OptimizationModelofPowerProductionandDispatchforChina'sProvincialPowerGrid，OPPD對未來省級電網(wǎng)電源結(jié)構和電力消國2020-2035年省級電網(wǎng)排放因子電主要分布于四川、云南、湖北等西南及中南地區(qū)，其裝機容量占全浙江等東部沿海地區(qū)，其裝機容量山東、內(nèi)蒙古、河北等地區(qū)，其風電和光電裝機占全國總裝機比重分10%。不同類型電源分布主要與資源分布密切有關，與各地區(qū)生產(chǎn)力發(fā)展水平和能源消費結(jié)構也有較大中國省際間電力交換（圖2）整體呈現(xiàn)“西電東送、北電南供”川等西部北部地區(qū)為電力凈調(diào)出省地，廣東、江蘇和浙江等東南地區(qū)省份為主要的電力輸入省份，凈調(diào)25.64億千瓦，火電仍是現(xiàn)階段中國最主要的電源類型。裝機占比16%，核電裝機占2%，風電裝機全國全口徑發(fā)電量8.69萬億千瓦量占15%，核電發(fā)電量占5%，風電發(fā)電量占9%，太陽能發(fā)電量占從地區(qū)維度看，由于能源資源稟賦條件和開發(fā)利用情況不同，各省份之間發(fā)電結(jié)構存在顯著差異。上海、天津和北京等地區(qū)以火電為從電源類型看，各類電源類別等地區(qū)，其裝機容量占全國總裝機電網(wǎng)風電光伏水電核電生物質(zhì)發(fā)電電網(wǎng)風電光伏水電核電生物質(zhì)發(fā)電基于各省份各類電源構成、省際間電力交換以及電力消費數(shù)據(jù)，從電力火電儲能其他其他從計算結(jié)果及與已公布電網(wǎng)排西南低的分布（表1和圖4）。電網(wǎng)排放因子較高的省份主要集中在山西、內(nèi)蒙古均為中國主要煤炭產(chǎn)區(qū)，電力結(jié)構中煤電占比高。電網(wǎng)排放因子較低地區(qū)主要分布在西南地區(qū)，該地區(qū)水能資源豐富，電排放因子有較強的地域分布特征，但相同區(qū)域內(nèi)不同省份由于發(fā)電結(jié)構不同，導致省級電網(wǎng)排放因子與區(qū)域電網(wǎng)排放因子有一定差異。例如青海省電網(wǎng)排放因子僅是西北區(qū)域電網(wǎng)排放因子的14.1%，主要因為青海省發(fā)電裝機結(jié)構以水電（30%）、風電（21%）和光伏發(fā)生能源發(fā)電量占總發(fā)電量比例高達86%，而西北區(qū)域電網(wǎng)內(nèi)的新疆、2010年2012年2018年2020年0.8360.7750.7220.910.6790.7210.6150.839黑龍江0.8160.7970.6630.8140.8290.7760.6170.6150.8730.8920.8120.841河北0.9150.8980.9030.880.8490.740.8410.850.9290.7530.9240.8880.8610.7420.7930.6240.5640.548江蘇0.7360.750.6830.695浙江0.6820.6650.5250.5320.7910.8090.7760.763福建0.5440.5510.3910.489江西0.7640.6340.6340.616河南0.8440.8060.7910.738湖北0.3720.3530.3570.316湖南0.5520.5170.4990.487重慶0.6290.5740.4410.4320.2890.2480.103廣東0.6380.5910.4510.445廣西0.4820.4950.3940.526海南0.6460.6860.5150.4590.6560.4950.4280.420.4150.3060.0920.1460.870.7690.7670.641甘肅0.6120.5730.4910.46青海0.2260.2320.260.0950.8180.7790.620.872新疆0.7640.790.6220.749注：表中2010年數(shù)據(jù)來自國家發(fā)展和改革委員會《2010年中國區(qū)域及省級電網(wǎng)平均排放2018年數(shù)據(jù)來自《關于商請?zhí)峁?018年度省級人民政府控制溫室氣體排放目標責任落實與美國各個區(qū)域、歐盟各個國家電網(wǎng)排放因子（圖5）相比，中國各省電網(wǎng)排放因子分布較為分散。中國各省電網(wǎng)排放因子分布范圍為0.095-1.092kg/kWh，各省平居于美國（0.651kg/kWh）和歐盟（0.278kg/kWh）之間。此外，從各個區(qū)域之間的分散程度看，相比份電網(wǎng)排放因子差異較大。特別變異系數(shù)最高達到0.41，遠高于美國各個區(qū)域電網(wǎng)排放那因子變異系數(shù)（0.22）（注：變異系數(shù)為標準差與平均值之比，是表征離散程度ProtectionAgency,2023;EMBER數(shù)據(jù)庫。年份說明：圖中美國各區(qū)域采3雙碳目標下中國中長期電網(wǎng)研究中國中長期省級電網(wǎng)排放按照覆蓋的地理區(qū)域確定所研究的省級電網(wǎng)。本次研究對象主要包括中國31個省級電網(wǎng)，暫不考慮香臺灣省3個地區(qū)的省級電網(wǎng)2）預測省級電網(wǎng)電源結(jié)構及電網(wǎng)間交各類電源發(fā)電出力及用電需求，綜合考慮各省份達峰方案及電力發(fā)展規(guī)劃，應用非線性優(yōu)化模型，預測2025-2035年省級電網(wǎng)發(fā)電及負荷情況，經(jīng)分省電力電量平衡分析及生產(chǎn)模擬優(yōu)化，確定各省級電網(wǎng)電力盈虧及省間電力電量交換規(guī)模；（3）從電力凈調(diào)出省份出發(fā)，按照電力流向及規(guī)模，計算各省級電華北地區(qū)華東地區(qū)華中地區(qū)華北地區(qū)華東地區(qū)華中地區(qū)為有效評估未來中國清潔能源發(fā)電發(fā)展的不同場景，在各省份電規(guī)劃、碳達峰方案等已明確目標基礎上，設計2個情景來定量分析和評估未來中國省級電網(wǎng)排放因子的分布區(qū)間范圍。2個情景分別為：新能源政策發(fā)展情景、新能源高速發(fā)展情景。（1）新能源政策發(fā)展情景。各省中長期可再生能源發(fā)展低預期情景。（2）新能源高速發(fā)展情景。結(jié)合生態(tài)環(huán)境部環(huán)隨著中國新能源裝機持續(xù)快速增長，煤電將逐步向基礎保障性和系節(jié)性電源并重轉(zhuǎn)型，未來發(fā)電結(jié)構存在較大的區(qū)域異質(zhì)性。華北地區(qū)將建設冀北新能源基地和華北地區(qū)將建設冀北新能源基地和山東海上風電基地，億千瓦。華東地區(qū)風電和太陽能發(fā)電裝機保持較快增長，“十六五”期間，風電、太陽能發(fā)電和核電裝機分別增加7000萬千瓦、1東北地區(qū)西北地區(qū)西南地區(qū)南方地區(qū)東北地區(qū)西北地區(qū)西南地區(qū)南方地區(qū)東北地區(qū)“十五五”和“十六五”期間，煤電裝機占比持續(xù)新能源持續(xù)高速增長，“十四五”和“十五五”新增裝機1.4億西南地區(qū)結(jié)合流域水電開發(fā)，發(fā)展水風光互補，電力外送，“十四五”和“十五五”期間，水電和新能源新增裝機均超過4000萬千瓦和2000萬千瓦。“十六五”期間，水電裝南方地區(qū)各類電源裝機呈穩(wěn)定增長?！笆奈濉逼陂g，新能源、氣電、水電、煤電和核電裝機分別新增7000萬千瓦、4200除煤電裝機下降，其余電源裝機將持續(xù)增長?！笆濉逼陂g，新能源裝機占比達到42%，水電裝機占比略高于20%，核電裝新能源政策發(fā)展情景下，從區(qū)域維度看，華北區(qū)域省份電網(wǎng)排放排放因子整體較低，華北區(qū)域省份電網(wǎng)排放因子平均為南方區(qū)域省份電網(wǎng)排放因子的2.3倍。從省級維度看，各省電網(wǎng)排放因子平均年下降速率達4.07%，其中，青海、云陜西和湖北年下降速率較低，分別各省份下降趨勢存在較大差異，降維度看，新能源政策發(fā)展情景下，2020-2035年間各省電網(wǎng)排放因子中國中國2020-2035年，各省份電網(wǎng)排放因子將出現(xiàn)大幅下降，新能源政策發(fā)展情景下，各省降幅平均達到43%，青海、云南、海南、吉林等8個省份的降幅超過50%；新能源高速發(fā)展情景下，各省降幅平均達到53%，青海、云南、海南、吉林等16個省份的降幅超過50%；按照兩類情景結(jié)果中位數(shù)考慮，各省份降幅平均達到48%，青海、云南、海南、四川等11個省份的降幅超過50%。整體呈現(xiàn)下降趨勢，其中，2025-2020年間平均降幅達14%，2030-2025年間平均降幅達12%，2035-新能源高速發(fā)展情景下，從區(qū)域維度看，華北區(qū)域省份電網(wǎng)排放排放因子整體較低，華北區(qū)域省份電網(wǎng)排放因子的2.4倍。從省份維度看，各省電網(wǎng)排放因子平均年下降速率達5.24%，其中，青海、云南和海南下降速率最高，分別達到陜西和山西年下降速率較低，分別僅達到2.21%，2.38%和2.42%。此外，各省份下降趨勢存在較大差從時間維度看，新能源高速發(fā)展情景下，2020-2035年間各省電網(wǎng)排2025-2020年間平均降幅達24%，2030-2025年間平均降幅達15%，按照兩類情景分析結(jié)果中位數(shù)份電網(wǎng)排放因子整體較高，南方區(qū)域省份電網(wǎng)排放因子整體較低，華北區(qū)域省份電網(wǎng)排放因子平均為南云南和海南下降速率最高，分別達各省份下降趨勢存在較大差異，降東北東北遼寧黑龍江華北河北天津山東北京華東安徽江蘇上海浙江福建華中河南江西湖南重慶湖北四川南方廣西海南廣東貴州云南西北寧夏新疆陜西甘肅青海 0.00.51.0 2020年2025年2030年2035年0.00.51.01.52.00.00.51.01.50.00.51.0601區(qū)域省份406900表22020-2035年中國省級電網(wǎng)排放因子（k省份2025年2030年2035年遼寧0.578(0.528-0.664)0.496(0.432-0.571)0.371(0.342-0.408)0.564(0.559-0.594)0.43(0.384-0.472)0.216(0.210-0.281)黑龍江0.654(0.648-0.683)0.599(0.590-0.621)0.504(0.467-0.528)北京0.595(0.573-0.612)0.519(0.476-0.532)0.289(0.208-0.299)天津0.688(0.668-0.709)0.536(0.53-0.584)0.418(0.413-0.448)河北0.736(0.714-0.784)0.683(0.666-0.733)0.544(0.512-0.571)0.707(0.69-0.738)0.7(0.684-0.738)0.598(0.583-0.633)0.8(0.791-0.836)0.792(0.783-0.836)0.673(0.665-0.714)0.546(0.536-0.56)0.498(0.489-0.506)0.383(0.36-0.386)上海0.333(0.321-0.464)0.325(0.312-0.432)0.281(0.259-0.349)江蘇0.601(0.579-0.639)0.512(0.489-0.539)0.411(0.386-0.435)浙江0.418(0.412-0.427)0.386(0.381-0.402)0.307(0.289-0.314)安徽0.755(0.725-0.758)0.694(0.65-0.757)0.596(0.546-0.644)福建0.363(0.346-0.379)0.33(0.322-0.358)0.27(0.266-0.293)江西0.474(0.451-0.498)0.436(0.414-0.444)0.354(0.334-0.359)河南0.599(0.553-0.621)0.49(0.462-0.512)0.389(0.356-0.409)湖北0.31(0.307-0.317)0.254(0.247-0.316)0.202(0.19-0.261)湖南0.453(0.447-0.46)0.409(0.397-0.422)0.312(0.3-0.331)重慶0.363(0.231-0.396)0.256(0.193-0.304)0.179(0.131-0.226)0.104(0.103-0.107)0.075(0.073-0.075)0.04(0.04-0.04)廣東0.369(0.359-0.382)0.332(0.318-0.351)0.276(0.269-0.295)廣西0.336(0.316-0.363)0.334(0.317-0.373)0.279(0.26-0.308)海南0.326(0.312-0.332)0.224(0.188-0.236)0.115(0.11-0.143)貴州0.398(0.393-0.408)0.276(0.26-0.278)0.204(0.146-0.206)0.1(0.093-0.102)0.062(0.05-0.075)0.025(0.022-0.03)0.607(0.533-0.623)0.601(0.528-0.619)0.515(0.446-0.53)甘肅0.443(0.433-0.469)0.407(0.391-0.439)0.279(0.223-0.285)青海0.067(0.048-0.078)0.032(0.027-0.041)0.01(0.01-0.013)0.724(0.703-0.758)0.665(0.643-0.714)0.459(0.452-0.551)新疆0.720(0.601-0.745)0.713(0.595-0.745)0.573(0.516-0.599)2020年各省份火電、水電、國電力統(tǒng)計年鑒2021》，核電發(fā)電量數(shù)據(jù)源自《2020年電力工業(yè)統(tǒng)計資料匯編》；跨省電量交換數(shù)據(jù)和全社會總用電量源自《2020份人口數(shù)據(jù)來源于《2021年中國全面梳理電力發(fā)展規(guī)劃政策以及相關單位研究成果，作為未來年份發(fā)電結(jié)構以及電力交換數(shù)據(jù)的優(yōu)化及預測依據(jù)。未來年份電源結(jié)構預測，主要依據(jù)各省份“十四五”各省份碳達峰方案規(guī)劃目標、國家及各地區(qū)能源電力發(fā)展規(guī)劃數(shù)據(jù)等，參考國網(wǎng)能源研究院、中國電力科學研究院、電力規(guī)劃設計總院等機構在“十四五”電源發(fā)展方面未來年份電力流預測，主要基于現(xiàn)有電力傳輸通道，根據(jù)《中華人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》、《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》等，參考全球能源互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展合作組織《中國“十四五”電力發(fā)展規(guī)劃研究》、國網(wǎng)能源研究院《中國能源電力發(fā)展展望（2021）》及《中國能源電力發(fā)展的2030年和2035年跨區(qū)電力傳輸通道，并結(jié)合工程建設進度等實際情況，確定未來年份跨省區(qū)電力傳未來年份人口預測，主要參考國家有關部門相關研究結(jié)果，綜合考慮中國人口出生率、死亡率、遷數(shù)據(jù)與分省數(shù)據(jù)的一致性等，參考本研究基于中國工程院研究的全國總發(fā)電、Chen等（2020）研究的分省人口預測結(jié)果，預測未來年份各省份電力消費數(shù)據(jù)。具體份各省份人均電力消費增速與全國人均電力消費增速一致，測省級發(fā)電優(yōu)化模塊2020年各省份火電、水電、風電、太陽能發(fā)電量數(shù)據(jù)源自《中國電力本研究目標函數(shù)為各省份間接排放最低，見公式（1）:水電和生物質(zhì)發(fā)電t為年份；Ct為總間接排放（gEFiout為凈調(diào)出省份電網(wǎng)排放因子(kgCO2kWh-1)；GGiout,jgas,t×efiout,jgas,t+Giout,jcoal,t×efiout,jcoal,tGiout,j,tfiout,jgas,t和efiout,jcoal,t約束1：電力需求供給平衡約束。為保證電力需求，假設全國總電力供jrenewable,t其中，Potentialjrenewable,t為可再生能源發(fā)電上限。約束3：能源安全約束。為了保證逐年增長的用電需求，本研究設定各類電力類型發(fā)電最低增長率或上一期發(fā)電量作為發(fā)電下限，相關增長來源于工程院前期預測結(jié)果，見公式（5 Gj,tj,t為i省份第j類電源類型第t年發(fā)電增長率。約束4：政策約束。本模型將現(xiàn)有政策（“十四五”等）中對各電力類型發(fā)電裝機的發(fā)展規(guī)劃作為未來電力發(fā)展的下蓋三類指標：裝機容量目標值、占比和增速。其中，裝機容量目標值作為參i,j,ti,ji,j,t其中hi,j為發(fā)電小時（h），假設發(fā)電小時與2022年發(fā)電小時一致。Pi,j,t基于現(xiàn)狀年電力傳輸結(jié)構（2020年）以及相關政策規(guī)劃，初步確立排放因子。其中，凈調(diào)出省份電網(wǎng)排放因子計算見公式（2），凈調(diào)入省份in,in,iGiin,jgasti out iinjtiiniouttjiinjtiiniouttjioutiniout,t為凈調(diào)出省份iout對凈調(diào)入省份iin的在第t年的電力傳輸量（kWh）。特別地，凈調(diào)入省份iin發(fā)電量、用電量和調(diào)入電量應滿足如Diiniout,t=ΣGiin,j,tj-C規(guī)劃目標政策文件全國到2030年，風電、太陽能發(fā)電總裝機容量達到122030年前碳達峰行動方案全國全面推進風電和太陽能發(fā)電大規(guī)模開發(fā)和高質(zhì)量大力發(fā)展地熱及熱泵、太陽能、儲能蓄熱等清潔供萬千瓦；到2030年，太陽能、風電總裝機容量達北京市碳達峰實施方案開發(fā)陸上風電，穩(wěn)妥推進海上風電。天津市碳達峰實施方案河北全面推進風電、太陽能發(fā)電大規(guī)模開發(fā)利用和高質(zhì)河北省碳達峰實施方案勵有條件地區(qū)利用屋頂、院落等發(fā)展分布式光伏發(fā)黑龍江到2025年風電新增裝機1000萬千瓦；到2025年黑龍江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二。三五年遠景目標綱要風電及分散式風電開發(fā)；大力推進光伏大規(guī)模開發(fā)上海市碳達峰實施方案江蘇江蘇省碳達峰實施方案規(guī)劃目標政策文件浙江有序推進抽水蓄能電站和海上風電布局建設；鼓勵發(fā)展分布式光伏發(fā)電。浙江省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標綱要散式風電建設；推動光伏發(fā)電規(guī)?；l(fā)展。安徽省碳達峰實施方案福建2025年電力規(guī)劃裝機風電900萬千瓦、占10.6%，新增410萬千瓦；光伏裝機500萬千瓦、占5.9%，“十四五”能源發(fā)展專項規(guī)劃河南上；光伏發(fā)電并網(wǎng)容量達到2000萬千瓦以上。河南省碳達峰實施方案湖北“十四五”期間有序推進集中式風電項目建設，加快推進分散式風電項目開發(fā)，新增風電裝機500萬千瓦；新增光伏發(fā)電裝機1500千瓦。湖北省能源發(fā)展“十四五”規(guī)劃湖南大力促進具備條件的風電和光伏發(fā)電快速規(guī)?；鲜√歼_峰實施方案廣東建設集中式光伏電站示范項目。廣東省碳達峰實施方案廣西廣西壯族自治區(qū)碳達峰實施方案海南積極發(fā)展海上風電；加大分布式光伏應用。海南省碳達峰實施方案重慶有序推進市內(nèi)風電、光伏項目建設。重慶市能源發(fā)展“十四五”規(guī)劃（2021—2025年）規(guī)劃目標政策文件到2025年光伏、風電和生物質(zhì)發(fā)電裝機容量分2030年光伏、風電和生物質(zhì)發(fā)電裝機容量分別提貴州省碳達峰實施方案全面推動風電和光伏發(fā)電大規(guī)模開發(fā)利用。陜西省碳達峰實施方案甘肅在沙漠、戈壁、荒漠地區(qū)開展規(guī)?；ㄔO。甘肅省“十四五”能源發(fā)展規(guī)劃青海加強全省風電、太陽能發(fā)電為主的多類型清潔能源規(guī)?；_發(fā)和高質(zhì)量發(fā)展。青海省碳達峰實施方案重點依托沙漠、戈壁、荒漠、采煤沉陷區(qū)等建設一批百萬千瓦風電光伏基地；穩(wěn)步推進集中式平價風寧夏回族自治區(qū)能源領域碳達峰實施方案新疆積極開發(fā)分布式太陽能發(fā)電和分散式風電。新疆生態(tài)環(huán)境保護“十四五”規(guī)劃álvarezM,CuelloN,BerigüeteR.DeterminationoftheGridCO2EmissionFactorfortheElectricalSystemoftheDominicanRepublic[C].PuertoRicoEnergyCenter,UniversidaddelTurabo.VIInternationalSymposiumonEnergyandInnovationandEntrepreneurshipForum(2014).2013:88-97.CaiB,ZhangL,XiaC,etal.Anewmodelforandbottom-upapproaches[J].ChineseJournalofPopulation,ResourcesandEnvironment,socioeconomicpathwaysfrom201EMBER.EmissionIntensityofElectricityProductionin2022.(April2023)[EB/OL].https:///countries-and-regions/regions/UnitedStatesEnvironmentalProtectionAgency/egriFinenkoA,CheahL.CarbonDioxideReductionPotentialinSingapore'sPowerGenerationSector[J].EnergyProcedia,2014,61:527-5GuA,ZhouX.EmissionreductioneffectsofthegreenenergyinvestmentprojectsofChinainbeltandroadinitiativecountries[J].MaennelA,KimHG.ComparisonofgreenhousegasreductionpotentialthroughrenewableenergytransitioninSouthKoreaandGermany[J].Energies,2018,11(1):206.Masson-DelmotteV,ZhaiP,PiraniA,etal.Climatechange2021:thephysicalsciencebasis.ContributionofworkinggroupItothesixthassessmentreportoftheintergovernmentalpanelPengY,ChongT,ZhangX,etal.CalculationofEmissionFactorsoftheNorthwestRegionalIOPPublishing,2023,247landuse,andgreenhousegasemissionsimShuklaPR.,SkeaJ,SladeR,etal.Climatechange2022:Mitigationofclimatechange.ContributionofworkinggroupIIItothesixthassessmentreportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange,