浙江宁波供电公司实现“以电定碳”！电力数据如何成为碳排放预测
今年1月26日，浙江省发展和改革委员会发布关于再次征求《浙江省重点行业企业用能预算管理实施办法（试行）》（征求意见稿）意见的通知，提出“设区市、县（市、区）节能主管部门会同统计部门，可按照‘周监测、月通报、季分析、年对标’的方式，根据企业用能预算实施进度，实行预警通报。”这对重点行业企业用能实时分析和预测提出更高要求。
（来源：微信公众号“浙电e家”作者：融媒体中心）
随着“双碳”实践在各领域的纵深推进，行业和企业碳排放管理和预测的科学、准确、实时，便显得尤为重要。作为能源领域的重要部分，电力具有数据客观、不可篡改、可自动实时获取等特点，是预测碳排放的关键依据。那么，究竟如何以电“碳”未来呢？让我们一起来看看国网宁波供电公司的具体实践吧。
5月12日，国网宁波供电公司研发的碳电溯源矩阵平台正式上线，通过建立电量与能源消费结构、碳排放的关联模型，深化“电-能-碳”协同，实现基于电力大数据的行业、企业综合能耗动态分析和碳排放预测，实现“以电定碳”。
为什么能够“以电定碳”？
电力数据是怎么摇身一变，成为碳排放预测值？
国网宁波供电公司首创“5+X”用能变量选择法，将用能影响因素与电、气、煤、热、油五大能源及碳排放的4年历史数据建立关联模型，预测未来2年内制造业各细分行业的电能消费比重，并通过细分场景和温度、节假日等数据的偏差矫正，最终确定各行业实时综合能耗和碳排放的预测值。
第一，创新“5+X”用能变量选择法，提高碳排放预测模型的准确性。在碳排放预测模型搭建的用能变量选择中，结合普遍适用于各行业的5个共同变量指标（GDP增长率、能源价格、劳动生产率、疫情等级、产业政策），及X个针对具体行业的特定变量指标（能源效率、科技投入、市场化率、电网投资规模等）。
碳电溯源矩阵平台采取分类预测，遵循一般和个别相结合的原则，首创兼顾行业普遍性和特殊性的用能变量选择方法，提高碳排放预测模型的准确性。
第二，细分到行业小类，提高碳排放预测结果精准度。目前营销业务系统内制造业只显示到31个行业大类，而碳电溯源矩阵平台则覆盖制造业31个行业大类、106个行业中类、433个行业小类。行业小类因工艺不同导致能耗不同，因此碳电溯源矩阵平台以行业类别最小细分项为预测对象，可以提高碳排放预测结果精准度。
以汽车制造业大类为例，内含汽车整车制造、汽车用发动机制造、改装汽车制造、低速汽车制造、电车制造、汽车车身挂车制造、汽车零部件及配件制造7个中类。其中，汽车整车制造中类，有汽柴油车整车制造、新能源车整车制造两个小类。汽柴油车整车制造过程只用到电这一能源，而新能源车整车制造过程中需要用到电和气两种能源，能耗组成完全不同。仅分析某一中类或大类都不能全面反映该行业实际能耗。
目前，碳电溯源矩阵平台已接入宁波5679家制造业规上企业，共计覆盖宁波制造业的31个行业大类中的全部433个行业小类。
宁波市政府经信、能源、自然规划局均可通过碳电溯源矩阵平台，查看规模以上企业日、月综合能耗值，实现对制造业433个细分小类和5679家规上工业企业的能耗和碳排放进行“动态监测”及“预警通报”。
“全省已开始重点行业企业用能预算管理工作，浙江省能源局要求各地加强过程监测和预警通报，目前只有电力数据做到了实时在线，其他能源数据的获取都比较滞后。”宁波市能源局节能处处长苑京成说，“碳溯源及预测工具的开发，很好地解决了这个问题，能够充分发挥电力数据的客观实时优势，让用能预算管理工作可控在控，落到实处。”
宁波市自然资源和规划研究中心副主任赵艳莉认为，碳电溯源矩阵平台的预测性和准确性让其完全具备了融入宁波“工业大脑”的条件。碳电溯源矩阵平台可以与城市规划工作相互结合，特别是与国土资源信息相互结合，根据产业总体规划，提出国土空间能耗和碳排的概念，在国土空间综合整治中发挥大作用，进一步促进产业用地效益的提升。同时，在新区域开发和新项目落地中，碳电溯源矩阵平台提供的地均能耗和碳排标准帮助进一步完善产业绿色准入制度，提升城市发展质量。
（来源：微信公众号“浙电e家”作者：融媒体中心）
随着“双碳”实践在各领域的纵深推进，行业和企业碳排放管理和预测的科学、准确、实时，便显得尤为重要。作为能源领域的重要部分，电力具有数据客观、不可篡改、可自动实时获取等特点，是预测碳排放的关键依据。那么，究竟如何以电“碳”未来呢？让我们一起来看看国网宁波供电公司的具体实践吧。
5月12日，国网宁波供电公司研发的碳电溯源矩阵平台正式上线，通过建立电量与能源消费结构、碳排放的关联模型，深化“电-能-碳”协同，实现基于电力大数据的行业、企业综合能耗动态分析和碳排放预测，实现“以电定碳”。
为什么能够“以电定碳”？
电力数据是怎么摇身一变，成为碳排放预测值？
国网宁波供电公司首创“5+X”用能变量选择法，将用能影响因素与电、气、煤、热、油五大能源及碳排放的4年历史数据建立关联模型，预测未来2年内制造业各细分行业的电能消费比重，并通过细分场景和温度、节假日等数据的偏差矫正，最终确定各行业实时综合能耗和碳排放的预测值。
第一，创新“5+X”用能变量选择法，提高碳排放预测模型的准确性。在碳排放预测模型搭建的用能变量选择中，结合普遍适用于各行业的5个共同变量指标（GDP增长率、能源价格、劳动生产率、疫情等级、产业政策），及X个针对具体行业的特定变量指标（能源效率、科技投入、市场化率、电网投资规模等）。
碳电溯源矩阵平台采取分类预测，遵循一般和个别相结合的原则，首创兼顾行业普遍性和特殊性的用能变量选择方法，提高碳排放预测模型的准确性。
第二，细分到行业小类，提高碳排放预测结果精准度。目前营销业务系统内制造业只显示到31个行业大类，而碳电溯源矩阵平台则覆盖制造业31个行业大类、106个行业中类、433个行业小类。行业小类因工艺不同导致能耗不同，因此碳电溯源矩阵平台以行业类别最小细分项为预测对象，可以提高碳排放预测结果精准度。
以汽车制造业大类为例，内含汽车整车制造、汽车用发动机制造、改装汽车制造、低速汽车制造、电车制造、汽车车身挂车制造、汽车零部件及配件制造7个中类。其中，汽车整车制造中类，有汽柴油车整车制造、新能源车整车制造两个小类。汽柴油车整车制造过程只用到电这一能源，而新能源车整车制造过程中需要用到电和气两种能源，能耗组成完全不同。仅分析某一中类或大类都不能全面反映该行业实际能耗。
目前，碳电溯源矩阵平台已接入宁波5679家制造业规上企业，共计覆盖宁波制造业的31个行业大类中的全部433个行业小类。
宁波市政府经信、能源、自然规划局均可通过碳电溯源矩阵平台，查看规模以上企业日、月综合能耗值，实现对制造业433个细分小类和5679家规上工业企业的能耗和碳排放进行“动态监测”及“预警通报”。
“全省已开始重点行业企业用能预算管理工作，浙江省能源局要求各地加强过程监测和预警通报，目前只有电力数据做到了实时在线，其他能源数据的获取都比较滞后。”宁波市能源局节能处处长苑京成说，“碳溯源及预测工具的开发，很好地解决了这个问题，能够充分发挥电力数据的客观实时优势，让用能预算管理工作可控在控，落到实处。”
宁波市自然资源和规划研究中心副主任赵艳莉认为，碳电溯源矩阵平台的预测性和准确性让其完全具备了融入宁波“工业大脑”的条件。碳电溯源矩阵平台可以与城市规划工作相互结合，特别是与国土资源信息相互结合，根据产业总体规划，提出国土空间能耗和碳排的概念，在国土空间综合整治中发挥大作用，进一步促进产业用地效益的提升。同时，在新区域开发和新项目落地中，碳电溯源矩阵平台提供的地均能耗和碳排标准帮助进一步完善产业绿色准入制度，提升城市发展质量。
