国际上普遍采用的三大绿电购买策略包括：一是实现绿证采购量与总用电量的一致；二是按照边际碳排放因子匹配进行采购；三是将绿证与每小时用电量精确对应匹配。
然而，在实际操作中，哪一种方法能够带来最显著的减碳效果？这些不同的采购策略又会对整个电力系统产生怎样的影响？它们是否能有效提升新能源消纳能力并激励新技术的研发呢？
针对这些问题，清华大学联手美国普林斯顿大学的研究团队基于大数据和先进的电力系统规划仿真模型GenX，聚焦美国西部地区的工商业用户，对国际上三大主流自愿性零碳电力采购策略进行了深入建模与实证分析，并就其对整体电力系统的影响展开全面探讨，包括碳排放、电力基础设施投资以及效益和成本分配等方面。
研究揭示出，仅通过总量匹配不足以实现大幅度的碳减排，边际碳排放因子匹配的减碳成效有限。真正关键在于将绿证与组织机构每小时的实际电力消耗相匹配，以此推动整体电力系统的深度变革【见图1来源：Joule】。近日，该研究成果以《自愿性零碳电力采购策略的系统层面影响》为题发表在权威期刊Joule[1]上。论文的第一及通讯是清华大学水木学者、博士后研究员许庆宇，共同第一及共同通讯为普林斯顿大学研究员威尔逊·里克斯，普林斯顿大学助理教授杰西·D·詹金斯也担任了共同通讯【见图2来源：Joule】。
首先探究的是总量匹配法，即通过确保零碳电力或绿证的总量等于或大于组织机构的总用电量，从而宣称实现了零用电碳足迹。尽管这是市场上最常见的做法，但业内人士认为，这种方法在经济层面上未能充分营造出对新能源的稀缺性和有效激励。由于未考虑新能源发电的时间特性，许多组织可能因成本低廉而大量购买光伏发电“冠名权”，结果可能导致新旧太阳能技术之间的内部竞争加剧，而非大规模替代化石能源，因此总量匹配并未能切实达到预期的碳减排效果和新能源推广目标【见图3来源：许庆宇】。
其次，边际排放因子匹配法则是根据年度计算，组织通过购买绿电绿证抵消自身用电产生的碳足迹。这种方法关注的是短期边际碳排放因子，意味着它假设短期内电力系统容量不变，仅考虑系统内边际机组的碳排放。结果显示，此方法的碳减排效果并不显著，这与其背后的可再生能源购电协议形式等多种因素紧密相关。
最后，分时匹配法，由谷歌等企业为代表，展现出了三种方法中最优的减碳效果。此种策略要求企业在每个小时内所购买的新能源发电量要完全匹配其实际应用电量，确保每时每刻的可再生资源供应大于等于实时用电需求。虽然这一方法加大了降低碳足迹的难度且所需成本最高，但它却有力地刺激了新能源技术和储能技术的发展，显著促进了传统煤炭等能源向清洁能源的替代【见图4来源：Joule】。
研究团队还纳入了如先进地热、氨/生物质燃气发电、金属空气电池、氢电池、二氧化碳捕获等前沿技术的应用场景。研究表明，基于时间匹配的零碳足迹策略有望提前推动电力系统采纳目前经济性尚不占优势的先进技术，例如长时储能和非传统新能源发电技术等。
许庆宇强调，这项研究的方法学已对美欧关于绿氢补贴的新规产生影响。美国财政部文件显示，自2028年起，美国将要求组织机构确保每小时制氢水平与发电情况相符。
对于中国市场未来的发展路径，许庆宇建议首先要摸清碳足迹的底数，尤其是提高细粒度碳排放因子数据的透明度，包括平均和边际碳排放因子，并联动碳排放足迹以激发绿证市场需求，奠定扎实的数据基础，进而设计出具有高国际认可度的碳足迹核算方式。
这项跨学科的基础性研究融合了电力系统、经济学、环境工程等领域知识，其成果可应用于绿氢、数据中心等亟需降低碳足迹的领域。目前，GenX模型已经开源，各组织机构可以借此工具进行科研、政策分析和技术评估等工作。
参考资料：
1. Xu, Q. et al. (2024). System-level impacts of voluntary carbon-free electricity procurement strategies. Joule. https://www.cell.com/joule/pdf/S2542-4351(23)00499-3.pdf
运营/排版：何晨龙
