电碳市场协同：夯实数据基础 打通市场连接

 

碳排放计量是包括碳市场、电力市场在内的与“碳”相关工作的基础。实现电碳市场协同，准确有效的碳计量不可或缺。在获得较为准确的碳计量数据后，才能构建电碳市场的协同仿真模型，这也是后续进行电碳市场协同研究的基础。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）在1996年就提出了要进行碳计量工作，此后各类国际组织曾多次更新相关的二氧化碳排放计量的方法论。按照IPCC的标准，二氧化碳排放大体上可以分成三类，也就是范围一、范围二、范围三排放。范围一排放是指直接来自企业及其控制实体的排放；范围二排放是企业由购买的能源（包括电力、蒸汽、加热和冷却）产生的间接排放；范围三排放是指企业价值链中发生的所有间接排放（不包括在范围二中）。以苹果公司为例，由于其生产环节均为外包，自身没有生产环节，因此范围一和范围二的排放量很低，但它的上游代工厂在制造过程中碳排放很高，所以苹果公司范围三的排放量就非常高。

 

目前，一般的碳计量方式大多是利用各种技术手段去估算不同企业主体的二氧化碳排放量。实现企业碳排放数据实时计量，将为企业开展碳交易、碳核查、碳足迹、碳认证、碳规划等工作奠定良好基础，目前主要有以下两种方法。

 

其一是基于内部加装设备实现实时碳计量监测。通过在企业内部安装监测装置，基于电力行业和实时的高频智能电表的数据，结合非侵入式负荷算法和超分配力感知技术，通过数据处理，识别出企业所有的不同类型设备及设备在不同时段的工况，最后再结合这些设备直接和间接的排放因子，计算企业的总体排放，对企业进行实时二氧化碳排放监测。

 

其二是基于碳卫星对区域性的二氧化碳排放进行监测。由于卫星遥感具有高精度、大范围和能够重复观测等优点，基于温室气体卫星遥感探测网络现在正在逐步成为国际认可的新一代碳监测方法。近期国际卫星对地观测委员会明确指出，将在2025年建立卫星星座业务以支撑2028年全球碳盘点。近期我国发射了第二颗高精度的碳卫星－陆地生态系统碳监测卫星“句芒号”。

 

香港中文大学（深圳）团队推出世界首个基于碳卫星估算碳排放人工智能模型。该研究首次尝试使用数据驱动的机器学习方法来实现基于碳卫星数据的高精度碳计量——融合了碳卫星所测得的碳浓度数据、全球气象数据以及由烟气排放连续监测系统（CEMS）记录的电厂位置和实际碳排放数据得到的多模态数据，设计了针对该数据的先进自监督深度神经网络算法，用其准确感知电厂的实际碳排放量。

 

该研究数据基于美国的轨道碳观测卫星—2（OCO—2）的L2级数据，此碳卫星空间分辨率高达1.29千米×2.25千米，时间分辨率为16天。该方法具有良好的延展性，可以很方便地额外加入可能有效的信息。未来拟加入更多的数据（如地形、压强、温度、其他污染物、是否城区等），以及融合多个碳卫星探测的浓度数据以进一步提升碳感知精度。

 

虽然基于碳卫星探测的原始数据可以准确反向推演出大气中温室气体的浓度，但是如何准确提取由于人类活动所产生的排放数据仍然是一个挑战。传统研究基于大气物理模型对温室气体的扩散建立羽流模型，但当前此类方法精度还不足以支撑准确的碳感知。