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文章來源：石油和化工智能制造智庫
近日，全國首個基于國網智能物聯(lián)電表架構的電碳表項目在江蘇蘇州投入試點應用。該表可讓電力用戶和有關部門實時掌控碳排放情況，實現(xiàn)組織電力全鏈條碳排放量由“核算”向“計量”轉變，為“雙碳”工作推進打下堅實基礎。
那么在石化行業(yè)，電碳表是否可以成為踐行“雙碳”的有力舉措，幫助制定更為科學的減排降碳措施呢？本文將帶您了解電碳表。
1.什么是電碳表
從外觀上看，它和普通電表并無太大差異，但“內核”卻有不同：在表盤的顯示器上，除了有電流電壓、累計用電量等數據，還實時滾動顯示著累計碳排放量等數據。這種表兼具電能和碳排放計量功能，可實現(xiàn)企業(yè)電力生產、傳輸、消費全環(huán)節(jié)碳排放量實時精準計量，讓碳排放量像電能一樣方便錄入。
2. 石化企業(yè)應用電碳表的可行性
“雙碳”目標下，控碳降碳成為石化行業(yè)發(fā)展主旋律，但低碳減排有一個重要前提，就是把碳排放計算準確。缺乏客觀準確、時效性強的碳排放數據，就無法評估綠色低碳轉型的真實效果，也難以掌握未來國際貿易和談判履約的主動權?？梢哉f，計量技術作為“雙碳”戰(zhàn)略的底層驅動，對我國實現(xiàn)“雙碳”目標至關重要。
近年來，我國加速推進碳達峰碳中和標準計量體系建設，但隨著各地區(qū)石化企業(yè)對碳排放核算數據的需求顯著提升，當前碳排放核算體系數據更新偏慢、核算口徑不一、基礎排放因子滯后等一系列問題也開始凸顯。新形勢下對碳排放統(tǒng)計核算數據的準確性、及時性、一致性、可比性和透明性等，提出了更高要求。
為提升碳排放數據質量，去年10月，國家市場監(jiān)管總局會同國家發(fā)展改革委、生態(tài)環(huán)境部等九部門聯(lián)合發(fā)布《建立健全碳達峰碳中和標準計量體系實施方案》，提出要開展重點行業(yè)和領域用能設施和系統(tǒng)碳排放計量測試方法研究，以及碳排放連續(xù)在線監(jiān)測計量技術研究，探索推動具備條件的行業(yè)領域由宏觀“碳核算”向精準“碳計量”轉變。
精準計量碳排放并不容易。碳排放統(tǒng)計核算是一項復雜而龐大的系統(tǒng)工程，涉及多個層級、多類主體、多種維度。不同對象、不同用途的碳排放核算邊界和方法也不同。目前，國內外尚未有成熟完善的碳計量標準和體系，石化企業(yè)大多采用將電量直接折算成碳排放的方式，缺乏計量支撐，無法實時精準計量碳排放。
石化企業(yè)電力數據可為石化企業(yè)碳排放監(jiān)測提供優(yōu)質、高效的基礎數據源：
一是實時性強，采集頻度達到分鐘級甚至秒級，數據自動傳輸并清洗校核；
二是準確性高，廣泛用于調度控制、生產營銷，數據準確性得到保證；
三是分辨率高，石化企業(yè)用電數據在全國、省級、地市級等均按照統(tǒng)一行業(yè)細分采集；
四是采集范圍廣，全國約有7億只智能電表，完全可覆蓋各地區(qū)的石化企業(yè)。
3.碳排放精確計量方法
電力碳排放測算的核心是電碳因子。傳統(tǒng)電力碳排放測算方法采用固定的電碳因子，一般每年更新一次，不能體現(xiàn)電力生產的時間和空間差異，實時性低、誤差大。通過在智能電表架構基礎上增加碳計量模塊，研制出兼具電計量和碳計量功能的電碳表，并在發(fā)電廠、輸電網以及企業(yè)用電側進行安裝應用，可根據潮流分布追溯電力來源，以高頻度更新電碳因子，實現(xiàn)對企業(yè)電力全鏈條碳排放的準確追蹤和實時精準計量。
4.石化行業(yè)電碳表推廣應用價值
石化行業(yè)電碳表的示范應用為石化企業(yè)電力系統(tǒng)全過程碳足跡錄入和分析提出了新思路，對于推動石化企業(yè)低碳發(fā)展具有重要意義。電碳表適用于所有電力組織或者用戶，國家有關部門將在試點工作基礎上，依托電網公司廣泛部署的電能表，實現(xiàn)普及應用。就現(xiàn)階段而言，電碳表對于石化企業(yè)的適用性還是較高的。未來大規(guī)模推廣，還需要進一步提升可靠性、經濟性，推動碳計量功能標準化，實現(xiàn)石化企業(yè)內部動態(tài)復雜電網運行方式下碳排放實時計量。
電碳表功能強大，卻不能包打天下。電碳表更適用于企業(yè)電力場景下碳排放計量，無法覆蓋全部碳排放領域。石化企業(yè)實現(xiàn)“雙碳”目標是一項復雜艱巨的系統(tǒng)工程，建立科學核算方法，系統(tǒng)掌握碳排放總體情況，將為統(tǒng)籌有序做好“雙碳”工作、促進石化企業(yè)經濟全面綠色轉型發(fā)展提供堅實數據支撐與基礎保障。電碳表只是一個開始，如何在豐富龐雜的石化碳排放場景中，構建起適合企業(yè)自身特點、滿足“雙碳”工作需要的碳排放統(tǒng)計核算體系，還有很長的路要走。
文章來源：石油和化工智能制造智庫
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