何大海 苟艺

(四川中电启明星信息技术有限公司 四川 成都 610041)

双碳带来的不仅是一场能源革命，更是改变生活方式的思想革命。据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）数据，在全球碳排放总量中，约72%是由居民消费引起。在我国，居民消费产生的碳排放量占总量的40%～50%。在人口超过1 000 万的一二线城市，居民在消费方面做出低碳选择，平均每人年度减排潜力至少达1 129.53 kg[1]。

鼓励公众自愿践行低碳，对资源占用少或为低碳社会创建做出贡献的公众和企业予以激励，利用市场配置作用达到公众积极参与节能减排的目的。同时通过消费端带动生产端低碳，通过需求侧促进供给侧技术创新。碳普惠机制旨在普及低碳知识、推行低碳生活和低碳消费，推广使用低碳产品、技术，惠及公众、企业及环境，推动建立低碳消费拉动低碳生产的经济发展新模式，从需求侧促进供给侧产品技术创新升级，实现低碳价值传递，延伸碳交易市场，形成政府、企业、公众“共同建设低碳社会，发展低碳经济”的新局面。

1 电动汽车碳减排核算模型

1.1 电动汽车碳减排核算方法

明确电动汽车碳减排核算方法的相关术语和定义、适用场景、符合条件、影响因子、核算边界、计算公式和监测方法[2]。具体如图1所示。

电动汽车碳减排量计算公式可以指导电动汽车碳减排量的计算、核算、核证等关键驱动，支撑电动汽车在出行环节因燃料替代产生碳减排量的计量[3]，为建立碳减排核算数据模型就是提取电动汽车的数据特征、数据举证、生成车型及实际充电数据表、建立表间关系提供理论依据。

基准线排放量计算方法见式（1）[4]:

式（1）中：BEy为y年总的基准线排放量，单位为tCO2；SFCi为基准线车辆类型i燃料消耗量，单位为L/km；EFf为单位燃油碳排放因子，单位为kgCO2/L，汽油车型为2.37 kgCOz/L，柴油车型为2.60 kgCO/L；DDi,y为y年项目车辆类别i的年总行驶距离，单位为km；车辆类型i燃料消耗量（SFCi）主要采用官方公布的油耗综合工况数据。

电动汽车碳排放量计算方法见公式（2）:

式（2）中：PEy为y年电动汽车总排放量，单位为tCO2；SFClx,i,y为y年项目车辆类型i总电力消耗量，单位为MWh；EFe为电网平均排放因子，单位为tCOz/MWh，如无则采用0.581 0 tCO2/MWh 或官方最新公布数据（EFe采用官方最新公布的值，如采用绿电则EF电为0，需提供证明文件）；n为车辆充电的电力输配的平均损耗，单位为%，采用最新公布数据。

电动车出行碳减排量计算方法为

式（3）中：ERy为y年减排量，单位为tCO2；BEy为y年基准线排放量，单位为tCO2；PEy为y年项目排放量，单位为tCO2；LEy为y年泄漏量，单位为tCO2，不要求计算泄漏，即LEy为0。

1.2 电动汽车碳减排核算建模

根据电动汽车碳减排量计算的需求、结果核证和相关成效要求[5]，由业务人员对电动汽车出行产生二氧化碳排放的场景进行梳理，一般需要对所有业务场景进行定义分类，因为碳排放计算环境因素、车辆、充电采集数据多，为了避免核查困难，过程信息数据要有佐证和依据。可以通过将计算公式转化为核算数字化模型[6]，把过程数据、详细数据摆在用户、核证人员面前，让用户与核证人员直观、方便地调用模型、验证核算准确性，从而提升用户黏性，如图2所示。

图2 电动汽车碳减排计算模型

1.3 电动汽车碳减排核算模型应用

通过微信小程序，与电动汽车充电桩运营场站联合，开展碳普惠的研究与实践，应用数据可视化，加强电动汽车车主实时掌握碳减排贡献度，构建蓉碳策、数说碳、蓉e 惠等，旨在普及低碳知识、推行低碳生活和低碳消费，推广使用低碳产品、技术，惠及公众、企业及环境，推动建立低碳消费拉动低碳生产的经济发展新模式，如图3所示。

图3 电动汽车碳减排核算模型应用

1.4 电动汽车碳减排量举证与核证

电动汽车碳减排量的普惠交易将按照《电动汽车碳减排核算方法》对使用场景、核算边界、计算方法与数据举证、佐证，提交碳普惠交易申请后，环交所组织专家组采用围绕样本采制、用电监测、数据核验、报告编制等关键环节，现场监督检查保障数据真实有效。举证信息：（1）车辆基本信息，包括车牌号、车架号、车型、车辆使用年限、车辆用途、车辆品牌、车辆里程、车辆品牌、电池品牌、电池使用年限等；（2）采集车辆充电数据，包括充电量、充电时间开始时间、充电结束时间、累计充电量、累计充电时长等[7]。

举证与核证方式：车辆基本信息通过三方协议，录入车辆行驶证采集车辆基本信息；如果选择运营车辆需录入运营执照，通过OCR 技术识别自动录入；车辆充电量源端数据，以数字化手段获取；结合场站电量消费数据核定场站电量准确性，由充电场站举证碳减排量核算过程数据与佐证材料。

2 电动汽车碳普惠应用

2.1 碳普惠机制

碳普惠机制建设，其中运营体系主要包括健全市场化运营机制、培育普惠商业联盟、强化平台推广宣传能力、提升普惠服务质量4个方面的工作。其中，关键的运营过程中激励机制的建设主要包括政策激励、商业激励和市场激励3个方面，如图4所示。

图4 碳普惠运营机制

2.2 碳普惠模式

碳普惠的价值主要分为碳普惠交易价值、积分商城运营价值、数据增值服务[8]。针对客户通过碳普惠交易产生价值对用户进行政策激励、商业激励等；吸纳更多的第三方机构、能源供应商、节能服务商、清洁能源建设商、乡村振兴企业，共同参与构建生态圈，扩大影响力和服务水平，共建共享城市绿色低碳生态环境，推动实现数字化项目的精准化改造升级、数字化建设投资的科学规划，具体见图5。

图5 碳普惠盈利模式

2.3 低碳积分模式

提倡绿色生活低碳消费，优先根据当地资源和消费特点，推出低碳着装、绿色食品、绿色住宅、绿色物品、绿色办公、绿色消费等可量化的低碳积分场景，并保持低碳积分场景全民参与建设的原则，吸引社会各界共建积分商城，健全积分兑换机制，提升全民参与低碳城市建设的积极性和主动性，具体见图6。

图6 低碳积分模式

3 碳普惠未来发展趋势

3.1 碳减排量计算方式智能化、展示多样化

随着人工智能技术快速发展和数据可视化技术应用得越来越广泛，在不同电动汽车碳减排核算监测中的应用需求越来越高。非专业的“双碳”核查、交易和管理人员往往也需要了解自身的碳排放量数据，要求的效率越来越高，要求的展示效果也非常高，如图7所示。

图7 核算智能化、展示多样化

3.2 数据真实性

如今的人工智能与数字化技术监测手段可以把不可见的数据现象、数据源错综复杂、数据存储多样、数据治理难的问题解决，通过数字化技术留存相关痕迹，便于追溯；同时厘清联系和关联，发现规律和特征，获得更有商业价值的洞见和价值。

在日后数据建模算法技术成熟的情况下，将可以实现存证数据随时、安全、可靠地调用，然后根据调用任意数据分析推测出数据真实性，真实现数据自我解释、让数据说话的目的，具体见图8。

图8 数据真实性

3.3 AI智能技术应用

通过OCR、RPA 等技术，规范合法地识别和获取车辆基本数据、车主信息、车辆充电信息、行业规范信息等数据。AI智能技术增强准确性、可审计性，监视、跟踪和控制业务流程执行，可扩展且灵活的增强型“虚拟”员工队伍，能够快速响应大众需求。

3.4 日常监测分析

随着数据采集设备的发展，多种采集设备可互相协作，满足现场日常监测与数据实时采集，通过数据可视化的展示手段，进行现场实际场景建模监测。以满足充电场站等主要设备的日常监测，有效提高数据提取的效率、准确率，具体见图9。

图9 日常监测充电场站

3.5 企业社会形象宣传

坚持政府引导、全民参与、市场运作、公开公正、广泛惠民原则，以公众碳减排积分奖励、项目碳减排量开发运营为路径，宣传绿色低碳生活方式。通过“平台”创新构建碳普惠机制为居民碳普惠夯实数据基础和技术保障，以碳积分商城，助力乡村振兴，先行先试，打造双碳数字化移动应用样板，鼓励员工践行低碳减排行为，推动形成节约适度、绿色低碳、文明健康的绿色生活方式，提升企业社会形象。

4 结语

本次研究通过解读国家发改委、生态环境部等政策文件、查阅相关研究论文和指南、充电站现场调研、环交所咨询指导等方式对成都市城区电动汽车碳减排量进行分析和研究。成都市电动汽车产生的碳减排量大、价值空间增长速度快。2021年，针对20枪级以上的某充电桩场站，年充电量约2 628 MW·h，产生碳减排量约963 t。以陆上交通运输企业温室气体排放核算方法与报告指南作为重点参考，建立了电动汽车充电车型分类：小型车（网约车）、中型车（面包物流车、中巴车等）、大型车（大型物流车、大巴车和公交车）等类型。本次研究是在成都，在平均气候、地势平坦、交通畅通条件下进行，以客运5座网约车为例：百公里用电33 kW·h，每度电行驶约3.03 km，成都市城区电动汽车客运产生碳减排量略高于全国平均水平。

本次研究建立了电动汽车碳排量核算模型及碳普惠机制，对区域性电动汽车碳减排量核算比较准确；提供了碳普惠运行机制及保障体系，可以为支撑公众碳普惠出行类减排量交易提供借鉴；对经营体量小、碳减排量零散，提供中间商和管理商的模式参考。但由于受疫情、减排评验证、区域碳普惠价值需求量等影响，碳减排量核算模型环境验证考虑不充分，仍存在不足。（1）在实际验证过程中电能消耗也受交通拥堵情况、跑空、上坡下坡、气候等因素影响，模型验证无法完全满足，需要提供更广泛的验证条件，健全电动汽车碳排量验证标准；（2）电动汽车充电车型分类不够准确，如对运营车和私家车类型、车辆使用年限等甄别困难，还需不断提升识别维度和技术。