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為解決全國(guó)或某地區(qū)的燃煤機(jī)組單位發(fā)電量平均碳足跡量化中面臨的代表性機(jī)組選取難題，給全國(guó)煤電碳足跡平均因子量化提供科學(xué)支撐，研究聚焦煤電碳足跡非隨機(jī)樣本對(duì)總體的代表性分析方法很有必要。煤電作為中國(guó)電力行業(yè)碳排放主導(dǎo)來(lái)源（占比約88%），因裝機(jī)規(guī)模大、影響因素復(fù)雜，通過(guò)代表性樣本分析總體特征成為可行路徑。首先，明確煤電碳足跡核心環(huán)節(jié)為煤炭燃燒（占93.0%）與煤炭獲?。ㄕ?.5%），合計(jì)貢獻(xiàn)超99%碳排放，煤耗水平與電煤碳排放因子是影響碳足跡的本質(zhì)因素；然后，提出基于已有百余個(gè)量化樣本構(gòu)建代表性新樣本的3類(lèi)方法，包括通過(guò)關(guān)鍵參數(shù)一致性驗(yàn)證間接證明代表性、按多維度分層補(bǔ)充缺失樣本、加權(quán)重抽樣匹配總體分布等；最后，基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)組合生成171個(gè)樣本數(shù)據(jù)集，其發(fā)電煤耗（286.9 g/(kW·h)）、單位熱值含碳量（26.39 t/TJ）與1964個(gè)電廠組成的總體對(duì)應(yīng)指標(biāo)（286.7 g/(kW·h)、26.28 t/TJ）偏差僅為–0.07%、–0.415%，驗(yàn)證了所提方法的有效性。

（來(lái)源：《中國(guó)電力》 作者：王志軒, 張晶杰, 石麗娜, 等）

研究背景

電力行業(yè)碳排放是全球最大的二氧化碳排放源，也是中國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵領(lǐng)域，電力行業(yè)的碳排放約占中國(guó)二氧化碳排放總量的40%，其中煤電占比高達(dá)89%，是中國(guó)碳排放控制的重點(diǎn)。因此，準(zhǔn)確量化全國(guó)煤電行業(yè)碳排放對(duì)構(gòu)建電力行業(yè)碳排放統(tǒng)計(jì)體系、制定科學(xué)降碳路徑具有重要意義。全國(guó)單位千瓦時(shí)上網(wǎng)電量的平均碳足跡（以下簡(jiǎn)稱(chēng)煤電碳足跡）是一項(xiàng)完整、科學(xué)的量化指標(biāo)，確定這一指標(biāo)的關(guān)鍵在于從中國(guó)類(lèi)型多樣、分布廣泛的燃煤機(jī)組中，篩選出具備代表性的樣本。

中國(guó)燃煤發(fā)電裝機(jī)容量已約達(dá)12億kW，占全球煤電裝機(jī)容量的50%以上，且存在機(jī)組容量等級(jí)、技術(shù)水平、功能（純凝汽式發(fā)電與熱電聯(lián)產(chǎn)發(fā)電）、地域分布、電煤品種、電煤運(yùn)輸方式等差異情況，涉及碳足跡量化全生命周期各環(huán)節(jié)的影響因素各不相同。若對(duì)所有燃煤電廠逐一開(kāi)展碳足跡量化，以獲得全國(guó)平均煤電碳足跡因子，不僅沒(méi)有必要，而且從人力、物力、財(cái)力角度而言也難以實(shí)現(xiàn)。

當(dāng)前，煤電碳足跡量化研究主要集中在2個(gè)層面：一是基于生命周期評(píng)價(jià)（life cycle assessment，LCA）的單機(jī)組或典型企業(yè)碳足跡測(cè)算，側(cè)重于方法學(xué)探討與個(gè)案分析；二是基于行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的宏觀排放因子估算，如國(guó)際能源署（International Energy Agency，IEA）、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等發(fā)布的排放因子數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，現(xiàn)有研究仍存在明顯不足：一方面，針對(duì)全國(guó)尺度煤電碳足跡的系統(tǒng)性量化方法尚未成熟，尤其是如何在樣本非隨機(jī)、數(shù)據(jù)不完備的情況下構(gòu)建代表性樣本；另一方面，多數(shù)研究依賴(lài)隨機(jī)抽樣或典型抽樣，但受限于企業(yè)配合度、數(shù)據(jù)可及性等因素，在實(shí)際操作中難以實(shí)現(xiàn)，且缺乏對(duì)非隨機(jī)樣本代表性驗(yàn)證的系統(tǒng)方法。因此，探索適用于中國(guó)煤電行業(yè)特定的非隨機(jī)樣本代表性分析方法，成為提升全國(guó)碳足跡量化科學(xué)性與實(shí)操性的關(guān)鍵問(wèn)題。

本文聚焦于從已完成碳足跡量化的樣本中，通過(guò)非隨機(jī)抽樣的方法構(gòu)建具有代表性新樣本的數(shù)理方法，旨在解決隨機(jī)抽樣在煤電碳足跡量化中難以實(shí)施的難題。一是提出關(guān)鍵參數(shù)一致性驗(yàn)證的框架，通過(guò)煤耗、電煤含碳量等核心參數(shù)的分布一致性，推斷樣本碳足跡的代表性；二是構(gòu)建分層抽樣擴(kuò)充與加權(quán)重抽樣相結(jié)合的方法體系，在樣本覆蓋不全或分布偏差時(shí)，通過(guò)補(bǔ)充樣本或調(diào)整權(quán)重實(shí)現(xiàn)對(duì)總體特征的重構(gòu)；三是形成一套可操作的樣本構(gòu)建與驗(yàn)證流程，結(jié)合中國(guó)煤電行業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)，驗(yàn)證方法在減少樣本量、提升代表效率方面的有效性。

影響煤電碳足跡量化的主要環(huán)節(jié)及因素

1.1  煤電碳足跡量化方法依據(jù)及量化邊界

煤電碳足跡量化結(jié)果最關(guān)鍵的影響因素是量化方法，采用不同方法得出的碳足跡結(jié)果不具備可比性。中國(guó)生態(tài)環(huán)境部提出并指導(dǎo)制定的GB/T 24067—2024《溫室氣體 產(chǎn)品碳足跡 量化要求和指南》已于2024年10月1日正式實(shí)施。該標(biāo)準(zhǔn)修改采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）發(fā)布的ISO 14067標(biāo)準(zhǔn)，與中國(guó)GB/T 24040、GB/T 24044環(huán)境管理生命周期評(píng)價(jià)方法相一致。依據(jù)GB/T 24067—2024，中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)制定了團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CEC 1048—2024《溫室氣體 產(chǎn)品碳足跡量化方法與要求 燃煤發(fā)電》，為中國(guó)單個(gè)煤電企業(yè)電能產(chǎn)品碳足跡量化、全國(guó)電能產(chǎn)品碳足跡量化，以及中國(guó)碳足跡數(shù)據(jù)的國(guó)際交流互信奠定了基礎(chǔ)。

與核算產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中的碳“直接排放”因子相比，產(chǎn)品碳足跡因子的顯著差異在于產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程的碳排放涵蓋了從“出生”到“死亡”生命周期各階段的“直接排放+間接排放–移除量”，即生命周期階段的凈排放量。不同碳排放管理要求、不同產(chǎn)品在不同階段的碳排放差異大，由此形成了不同的碳足跡量化范圍要求。根據(jù)GB/T 24067—2024的要求，結(jié)合國(guó)內(nèi)外普遍做法，燃煤電廠碳足跡量化需要覆蓋5個(gè)環(huán)節(jié)：原料開(kāi)采與生產(chǎn)（煤炭、柴油等）、材料開(kāi)采與生產(chǎn)（石灰石、尿素、催化劑等）、能源生產(chǎn)（電力）、運(yùn)輸（原料、材料、廢物）、廢物利用與處置（粉煤灰、爐渣、石膏、危廢）。典型燃煤發(fā)電碳足跡量化的邊界如圖1所示。

圖1  典型燃煤發(fā)電碳足跡量化邊界示意

Fig.1  Quantification boundary of carbon footprint for typical coal-fired power generation

典型的煤電生產(chǎn)階段可劃分為輸煤?jiǎn)卧?、發(fā)電單元和污染物處理單元。其中，輸煤?jiǎn)卧禾坎少?gòu)運(yùn)輸、配煤、煤炭采制化等；發(fā)電單元包括鍋爐、汽機(jī)等汽水系統(tǒng)，發(fā)電機(jī)、變壓器等電氣系統(tǒng)，以及控制系統(tǒng)等；污染物處理單元包括脫硝、除塵、脫硫系統(tǒng)及灰?guī)?、灰?chǎng)等。若燃煤電廠配備碳捕集利用與封存（carbon capture，utilization and storage，CCUS）單元，則需要根據(jù)其工藝流程在不同階段予以考慮。各生產(chǎn)單元的碳足跡量化還需要涵蓋設(shè)備生產(chǎn)、電廠建設(shè)及壽命終止后的處置回收環(huán)節(jié)。

IEA對(duì)電力生產(chǎn)生命周期排放因子的量化邊界包括：發(fā)電所需燃料或原材料的開(kāi)采和生產(chǎn)、發(fā)電過(guò)程排放、各原材料運(yùn)輸至發(fā)電廠的排放、發(fā)電設(shè)施的建造安裝，以及與電廠運(yùn)營(yíng)維護(hù)、燃料及設(shè)施處置/退役相關(guān)的持續(xù)排放。中國(guó)燃煤電廠碳足跡量化邊界與IEA在原則上是一致的。

1.2  生命周期不同階段煤電碳足跡的權(quán)重及燃燒環(huán)節(jié)要點(diǎn)分析

根據(jù)國(guó)家能源集團(tuán)、大唐集團(tuán)和中煤集團(tuán)測(cè)算結(jié)果，煤炭燃燒階段的碳排放占煤電產(chǎn)品碳足跡的93.0%，煤炭獲取階段占6.5%，材料和設(shè)備獲取過(guò)程、電廠建設(shè)及退役階段等其他環(huán)節(jié)的排放量占比不足0.5%?？梢哉f(shuō)，對(duì)于煤電碳足跡只要量化到燃燒排放和燃料獲取環(huán)節(jié)的排放，則可以視同煤電產(chǎn)品的全生命周期排放。煤電產(chǎn)品碳足跡各階段排放占比如圖2所示。

圖2  碳足跡試算機(jī)組在生命周期階段各類(lèi)別排放占比（含基建設(shè)備）

Fig.2  Proportion of various categories of emissions in the life cycle stage of the power units (including the infrastructure equipment) for carbon footprint calculation

納入碳足跡量化的溫室氣體包括二氧化碳、甲烷、氧化亞氮等。在燃燒環(huán)節(jié)，燃煤電廠碳排放主要源于燃料中元素碳氧化生成的二氧化碳。盡管煤中的氮元素或空氣中的氮?dú)庠谌紵^(guò)程中也會(huì)形成氧化亞氮，但其在常規(guī)燃煤機(jī)組溫室氣體排放中的占比很低，以二氧化碳當(dāng)量計(jì)算通常小于1%。因此，對(duì)煤電燃燒環(huán)節(jié)碳排放起絕對(duì)主導(dǎo)作用的溫室氣體是二氧化碳。

煤電機(jī)組單位發(fā)電量二氧化碳排放量也可稱(chēng)為煤電二氧化碳排放因子，其基礎(chǔ)計(jì)算公式為

式中：Cf為燃煤發(fā)電由于煤炭燃燒排放的二氧化碳因子，kg/(kW·h)；f為發(fā)電過(guò)程煤炭消耗量，t；q為煤炭平均低位發(fā)熱值，kJ/kg；c為單位熱值含碳量，t/TJ；o為煤的碳氧化率，%；w為發(fā)電量，kW·h。

式（1）本質(zhì)上是基于物質(zhì)守恒定律和燃料燃燒的基本化學(xué)反應(yīng)，且被國(guó)際公認(rèn)的碳量化指南廣泛采用。

為統(tǒng)一計(jì)算元素，發(fā)電過(guò)程煤炭消耗量f可轉(zhuǎn)換為能量消耗量，以“標(biāo)準(zhǔn)煤”表示為

式中：Bc為發(fā)電過(guò)程標(biāo)準(zhǔn)煤耗量，kg；1 kg標(biāo)準(zhǔn)煤熱量為29307.6 kJ/kg。

將式（2）轉(zhuǎn)化代入式（1）可得

式（3）簡(jiǎn)化可得

因此，只需要判斷單位發(fā)電量的能量消耗量和單位能量（熱值）含碳量c對(duì)于結(jié)果的影響，即可有針對(duì)性地完成樣本的選擇工作。本文以由現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)的373組數(shù)據(jù)作為基準(zhǔn)范圍，利用Sobol方差分解法對(duì)燃煤機(jī)組單位發(fā)電量二氧化碳排放量進(jìn)行敏感性因素分析，結(jié)果如圖3所示。由圖3可知，發(fā)電過(guò)程的單位千瓦時(shí)標(biāo)準(zhǔn)煤耗量對(duì)最終結(jié)果起主導(dǎo)作用，其對(duì)單位發(fā)電量碳排放的方差貢獻(xiàn)率為96.2%。

圖3  方差貢獻(xiàn)率分析

Fig.3  Analysis of variance contribution rate

1.3  煤炭獲取環(huán)節(jié)碳排放的要點(diǎn)成分

煤炭獲取階段的碳排放是影響煤電碳足跡因子的第二大因素，該環(huán)節(jié)碳排放主要分為坑口電站和非坑口電站兩大類(lèi)型?？涌陔娬镜拿禾颗c電廠之間呈穩(wěn)定供應(yīng)關(guān)系，且運(yùn)輸環(huán)節(jié)的碳排放量較低；非坑口電站的煤炭供應(yīng)往往呈現(xiàn)多元供應(yīng)形態(tài)。具體計(jì)算公式為：坑口電站煤炭獲取排放是煤炭生產(chǎn)過(guò)程排放因子與入廠煤量的積；非坑口電站煤炭獲取排放則需要考慮煤炭生產(chǎn)過(guò)程排放量與煤炭運(yùn)輸環(huán)節(jié)排放量。

在煤炭獲取環(huán)節(jié)，煤炭生產(chǎn)過(guò)程的排放量占主導(dǎo)地位，且該過(guò)程碳排放的主要成分是甲烷。煤炭開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中的碳排放量占比約10%，甲烷排放量占能源活動(dòng)甲烷總排放量的80%以上，約占中國(guó)甲烷總排放量的1/3。在煤電碳足跡量化過(guò)程中，煤炭獲取環(huán)節(jié)的碳排放數(shù)據(jù)較難獲得，但可通過(guò)綜合分析國(guó)家溫室氣體排放清單相關(guān)數(shù)據(jù)、各類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)資料及文獻(xiàn)資料，將其應(yīng)用于具體樣本的量化。本研究基于國(guó)家能源集團(tuán)和中煤集團(tuán)的現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)活動(dòng)數(shù)據(jù)，結(jié)合Ecoinvent 3.10中給出的中國(guó)煤炭開(kāi)采過(guò)程甲烷排放因子，計(jì)算得到了更切合實(shí)際的煤炭開(kāi)采過(guò)程的甲烷排放量，使全國(guó)煤電碳足跡因子中煤炭獲取階段的碳排放貢獻(xiàn)處于合理范圍。

綜上分析可知，對(duì)單一煤電企業(yè)（機(jī)組）碳足跡量化結(jié)果影響最大的要素是單位發(fā)電量的煤耗水平（即煤電效率），其次是電煤的單位熱值含碳量。進(jìn)而，對(duì)于全國(guó)煤電碳排放因子的量化而言，只要碳足跡量化樣本中煤耗分布、電煤?jiǎn)挝粺嶂堤己糠植寂c總體分布具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上代表性，則通過(guò)樣本特征的分析，可以得出全國(guó)煤電碳足跡因子的特征。

煤電機(jī)組的容量及參數(shù)、是否為熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、所在地區(qū)、運(yùn)行小時(shí)數(shù)等因素，均會(huì)對(duì)煤電碳足跡量化結(jié)果產(chǎn)生影響。但從本質(zhì)來(lái)看，這些因素的影響最終都會(huì)體現(xiàn)在發(fā)電煤耗及煤炭本身的質(zhì)量（元素碳、發(fā)熱量等要素）上。只要抓住核心影響因素，就能采用科學(xué)方法分析樣本對(duì)整體的代表性。

非隨機(jī)樣本選取方法

2.1  基本考慮

從工作組織與協(xié)調(diào)看，碳足跡量化涉及多方面因素：專(zhuān)業(yè)隊(duì)伍的能力水平、被量化電廠的配合程度（上級(jí)單位是否同意，是否積極主動(dòng)，是否愿意提供真實(shí)數(shù)據(jù)等）、碳足跡量化直接數(shù)據(jù)的獲取與真實(shí)性、相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈及供應(yīng)鏈實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的可獲得性及真實(shí)性（如煤礦相關(guān)數(shù)據(jù)）、服役期滿(mǎn)后設(shè)備處置的分析評(píng)估，以及電廠關(guān)聯(lián)電網(wǎng)（調(diào)度）部門(mén)的配合等。顯然，依據(jù)概率論經(jīng)典方法開(kāi)展抽樣，并以此進(jìn)行碳足跡量化與分析，在實(shí)際操作中存在較大難度（例如抽到的企業(yè)樣本不具備碳足跡量化條件等）。

為實(shí)現(xiàn)以樣本代表總體的目標(biāo)，實(shí)際工作中可采取2種路徑：一是選擇某一具有全國(guó)煤電碳足跡代表性的能源（電力）集團(tuán)公司，在其管理范圍內(nèi)選擇代表性發(fā)電企業(yè)組成量化樣本，通過(guò)樣本數(shù)理分析得出全國(guó)煤電碳足跡總體特征；二是對(duì)已有的量化成果，通過(guò)數(shù)理分析組合成能夠代表總體特征的新樣本，再通過(guò)數(shù)理分析得出總體特征。

本文主要采用第2種路徑，核心目標(biāo)是讓新樣本準(zhǔn)確反映煤電行業(yè)碳足跡的整體分布規(guī)律，為量化全國(guó)煤電的碳足跡因子及全國(guó)電力行業(yè)碳足跡評(píng)估提供可靠基礎(chǔ)。

2.2  構(gòu)建適合總體特征的非隨機(jī)樣本

首先要有明確的總體關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)參數(shù)支撐，即已知總體的核心指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，包括平均發(fā)電煤耗、平均單位熱值含碳量，及其標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等。其次要有足量的量化樣本，且樣本已獲取核心特征參數(shù)及量化結(jié)果。最后研究的目標(biāo)聚焦“總體整體表征”，無(wú)需拆分技術(shù)、燃料、地域等細(xì)分維度，僅需要通過(guò)樣本推導(dǎo)總體的整體分布規(guī)律。

全國(guó)共有2000個(gè)電廠，若已知其平均發(fā)電煤耗、平均單位熱值含碳量及其標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)等相關(guān)統(tǒng)計(jì)參數(shù)，現(xiàn)須量化所有電廠的單位電量碳排放量。結(jié)合敏感性分析，碳排放與煤耗及煤炭單位熱值含碳量存在強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系，但其具體關(guān)聯(lián)性暫無(wú)準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，因此選擇數(shù)百個(gè)電廠作為樣本來(lái)計(jì)算單位電量碳排放量。需要說(shuō)明的是，樣本電廠并非隨機(jī)選取，而是按一定條件選取，且已獲取全部樣本的發(fā)電煤耗與燃煤?jiǎn)挝粺嶂岛剂康忍卣鲄?shù)。

要證明非隨機(jī)選取的樣本電廠其碳排放特征參數(shù)能代表全國(guó)2000個(gè)電廠總體特征，核心邏輯是：利用“碳排放與煤耗及煤炭單位熱值含碳量強(qiáng)關(guān)聯(lián)”，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析驗(yàn)證樣本與總體在煤耗及煤炭單位熱值含碳量的統(tǒng)計(jì)分布上的一致性，間接證明碳排放特征的代表性。

具體做法通過(guò)以下步驟實(shí)現(xiàn)。

1）確定關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量及可接受閾值。

對(duì)樣本和總體的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行對(duì)比時(shí)，需要先明確判斷依據(jù)及可接受閾值（主要通過(guò)經(jīng)驗(yàn)判斷或?qū)＜艺{(diào)查確定）。例如，選取的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量及樣本與總體分布偏差（見(jiàn)式（5））的可接受閾值為：均值＜5%、標(biāo)準(zhǔn)差＜10%、中位數(shù)＜5%、偏度＜0.2、峰度＜0.5。

式中：di為樣本關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量與總體差異率；xi為樣本關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、偏度、峰度等；Ni為樣本關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、偏度、峰度等。

2）主要指標(biāo)分布形態(tài)的可視化與檢驗(yàn)。

首先估計(jì)總體2個(gè)參數(shù)的分布形態(tài)及關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。繪制樣本與總體的煤耗及燃煤?jiǎn)挝粺嶂岛剂康闹狈綀D、核密度曲線(xiàn)（kernel density curve），直觀觀察二者分布形狀（如是否均為正態(tài)分布、偏態(tài)方向是否一致）。基于現(xiàn)有樣本的正態(tài)分布假設(shè)需要通過(guò) Shapiro-Wilk 檢驗(yàn)驗(yàn)證，若不服從正態(tài)分布，可采用核密度估計(jì)法（通過(guò)核函數(shù)平滑化原始數(shù)據(jù)，生成連續(xù)的密度曲線(xiàn)）生成新樣本。

然后根據(jù)以上工作成果，選擇使用Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)（K-S 檢驗(yàn)） 或Anderson-Darling 檢驗(yàn)，檢驗(yàn)樣本煤耗分布是否與總體煤耗分布一致（原假設(shè)：樣本與總體分布相同）。若檢驗(yàn)結(jié)果不顯著（p＞0.05），可認(rèn)為分布形態(tài)一致。

最后進(jìn)行分位數(shù)一致性檢驗(yàn)。比較樣本與總體在關(guān)鍵分位數(shù)（如25%、50%、75%、90%分位數(shù)）的煤耗值，計(jì)算差異率di。若各分位數(shù)差異率均在可接受閾值內(nèi)，說(shuō)明樣本在煤耗的“高低端分布”上與總體一致（例如：高煤耗電廠、低煤耗電廠的比例和水平一致）。

2.3  分層抽樣擴(kuò)充法

分層抽樣擴(kuò)充法更適用于“子層樣本缺失但相鄰層特征可參考”的場(chǎng)景（如某容量機(jī)組樣本為0，但同類(lèi)技術(shù)機(jī)組數(shù)據(jù)可借鑒）。使用以下方法深入反映不同維度的碳足跡差異。

步驟1：明確研究樣本。

1）確定煤電碳足跡的總體特征維度。

煤電“總體”碳足跡因子，是指基于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局口徑（或電力行業(yè)統(tǒng)計(jì)口徑）內(nèi)的煤電裝機(jī)容量所對(duì)應(yīng)的發(fā)電量的碳足跡，其功能單位為每千瓦時(shí)煤電碳排放量。要深入反映不同維度的碳足跡差異，可從不同維度進(jìn)行拆分。技術(shù)特征：機(jī)組類(lèi)型（亞臨界、超臨界、超超臨界、循環(huán)流化床等）、機(jī)組容量（300 MW、600 MW、1000 MW等）、機(jī)組性質(zhì)（純凝機(jī)組、熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組）；燃料特征：煤炭類(lèi)型（動(dòng)力煤、褐煤、無(wú)煙煤等）、煤炭熱值、含碳量；地域特征：煤炭產(chǎn)地與電廠距離（影響運(yùn)輸碳排放）、區(qū)域電網(wǎng)結(jié)構(gòu)（影響廠用電碳排放）；生命周期階段特征：上游（煤炭開(kāi)采）、中游（運(yùn)輸）、下游（發(fā)電+廢棄物處理）各環(huán)節(jié)的碳排放占比。

將以上維度在總體中的分布比例作為新樣本的“目標(biāo)分布”。

2）基于現(xiàn)有樣本構(gòu)建符合總體特征的新樣本。

根據(jù)現(xiàn)有樣本的規(guī)模、分布偏差類(lèi)型（如某類(lèi)機(jī)組樣本過(guò)多/缺失），可選擇分層抽樣擴(kuò)充法、加權(quán)重抽樣法2種方法構(gòu)成新樣本。

按上述特征維度將總體劃分為若干子層（如“華北地區(qū)+ 600 MW超臨界機(jī)組+動(dòng)力煤”為一個(gè)子層），計(jì)算每個(gè)子層在總體中的占比（如 5%）。

步驟2：評(píng)估現(xiàn)有樣本的分層覆蓋度。

統(tǒng)計(jì)現(xiàn)有樣本在各子層的數(shù)量，若某子層樣本量為0或遠(yuǎn)低于“目標(biāo)占比×總樣本量”（如目標(biāo)5%×1000=50個(gè)，但現(xiàn)有僅10個(gè)），則需要補(bǔ)充該層樣本。

步驟3：生成缺失層的新樣本。

對(duì)樣本不足的子層，基于該層現(xiàn)有樣本的碳足跡特征（如單位發(fā)電量碳排放均值、各環(huán)節(jié)占比），通過(guò)“參數(shù)模擬”生成新樣本。例如：已知某子層現(xiàn)有10個(gè)樣本的發(fā)電環(huán)節(jié)碳排放服從均值800 g/(kW·h)、標(biāo)準(zhǔn)差50 g/(kW·h)的正態(tài)分布，則可基于該分布隨機(jī)生成40個(gè)新樣本，補(bǔ)充至50個(gè)。

若子層完全無(wú)樣本，可參考相鄰相似層（如“華北地區(qū)+600 MW 超臨界機(jī)組+褐煤”）的特征，調(diào)整燃料相關(guān)參數(shù)（如褐煤含碳量更高，碳排放均值上調(diào)15%左右——根據(jù)煙煤與褐煤的碳排放因子的差異）后生成樣本。

2.4  加權(quán)重抽樣法

若所有關(guān)鍵子層均有樣本，但部分子層的樣本占比與總體占比差異顯著，可以采用加權(quán)重抽樣法對(duì)樣本分布的偏差進(jìn)行修正。

步驟1：計(jì)算樣本權(quán)重。

對(duì)現(xiàn)有樣本，按其所屬子層在總體中的占比（記為 P）與在現(xiàn)有樣本中的占比（記為 p）的比值賦予權(quán)重：權(quán)重= P/p。例如：某子層在總體中占10%（P=0.1），但在現(xiàn)有樣本中僅占5%（p=0.05），則該層所有樣本的權(quán)重=0.1/0.05=2（即該層樣本的代表性翻倍）。

步驟 2：基于權(quán)重重抽樣。

采用 Bootstrap 重抽樣法（此方法是放回抽樣，保留樣本分布特征的方法），按樣本權(quán)重概率抽取樣本（權(quán)重越高，被選中概率越大），生成與目標(biāo)總樣本量一致的新樣本集。當(dāng)子層樣本量至少有30個(gè)時(shí)，重抽樣結(jié)果穩(wěn)定性更高；若樣本量低于10個(gè)，則需要結(jié)合專(zhuān)家判斷調(diào)整權(quán)重系數(shù)。

此方法無(wú)須生成全新樣本，僅通過(guò)調(diào)整抽樣概率即可讓新樣本分布貼近總體；但若某子層現(xiàn)有樣本量極少（如低于5個(gè)），權(quán)重會(huì)過(guò)大，可能導(dǎo)致新樣本重復(fù)度過(guò)高，需要結(jié)合分層抽樣擴(kuò)充法或加權(quán)重抽樣法補(bǔ)充基礎(chǔ)樣本。

步驟3：驗(yàn)證，確保新樣本符合總體特征。

新樣本構(gòu)建后，需要通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)驗(yàn)證其與總體的一致性。

1）分布檢驗(yàn)：用 K-S 檢驗(yàn)（連續(xù)變量，如碳排放值）、卡方檢驗(yàn)（分類(lèi)變量，如機(jī)組類(lèi)型）驗(yàn)證新樣本與總體的分布是否無(wú)顯著差異（p＞0.05）。

2）統(tǒng)計(jì)量對(duì)比：計(jì)算新樣本的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量（如碳排放均值、各環(huán)節(jié)占比），與總體已知數(shù)據(jù)（如行業(yè)平均碳排放）的偏差要小于5%。

3）敏感性分析：對(duì)核心特征（如機(jī)組容量）分組，檢查新樣本中各組的碳足跡規(guī)律是否符合行業(yè)認(rèn)知（如超超臨界機(jī)組碳排放低于亞臨界機(jī)組）。

加權(quán)重抽樣法在子層樣本量低于5 個(gè)時(shí)，權(quán)重調(diào)整可能導(dǎo)致結(jié)果失真，此時(shí)需要結(jié)合專(zhuān)家判斷進(jìn)行修正。

非隨機(jī)樣本方法在中國(guó)煤電碳足跡量化過(guò)程中的應(yīng)用

3.1  與供電煤耗、電煤質(zhì)量相關(guān)的煤電總體數(shù)據(jù)

1）已有的電力統(tǒng)計(jì)權(quán)威報(bào)告、數(shù)據(jù)庫(kù)及專(zhuān)業(yè)分析資料。

《中國(guó)電力統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)電力統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告》《中國(guó)電力發(fā)展年度報(bào)告》《全國(guó)電力可靠性年度報(bào)告2024》等公開(kāi)報(bào)告，以及國(guó)際能源署（IEA）發(fā)布的相關(guān)報(bào)告，均以宏觀統(tǒng)計(jì)為主；《電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)資料匯編》等相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)雖然可以查詢(xún)歷年全國(guó)電煤消費(fèi)情況、煤電發(fā)電量、供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗、人均用電量等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但均為單一統(tǒng)計(jì)值，數(shù)據(jù)顆粒度較低，無(wú)法呈現(xiàn)具體數(shù)值或多數(shù)值共同作用后的分布情況，難以滿(mǎn)足本研究分析要求。

2）煤電結(jié)構(gòu)情況。

根據(jù)中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)發(fā)布的報(bào)告，截至2024年底，全國(guó)全口徑發(fā)電裝機(jī)容量達(dá)33.5億kW，分類(lèi)型看，水電4.36億kW，火電14.4億kW（煤電11.9億kW，氣電1.4億kW，生物質(zhì)發(fā)電4597萬(wàn)kW），核電6083萬(wàn)kW，并網(wǎng)風(fēng)電5.2億kW（其中陸上風(fēng)電4.8億kW，海上風(fēng)電4127萬(wàn)kW），并網(wǎng)太陽(yáng)能發(fā)電88742萬(wàn)kW（其中，光伏發(fā)電88654萬(wàn)kW，含集中式光伏51099萬(wàn)kW，分布式光伏37555萬(wàn)kW）。

2024年納入中電聯(lián)可靠性統(tǒng)計(jì)的火電機(jī)組中，燃煤機(jī)組共1952臺(tái)，總裝機(jī)容量9.17億kW。其中，1000 MW及以上容量機(jī)組175臺(tái)，總?cè)萘?.77億kW，占統(tǒng)計(jì)燃煤機(jī)組裝機(jī)容量的19.33%；600~699 MW容量機(jī)組614臺(tái)，總?cè)萘?.89億kW，占比42.38%；300~399 MW容量機(jī)組913臺(tái)，總?cè)萘?.97億kW，占比32.40%；200~299 MW容量機(jī)組114臺(tái)，總?cè)萘?.23億kW，占比2.55%；100~199 MW容量機(jī)組114臺(tái)，總?cè)萘?.16億kW，占比1.74%；其余容量等級(jí)機(jī)組22臺(tái)，總?cè)萘?.15億kW，占比1.60%。

3）煤電機(jī)組的煤耗及碳排放相關(guān)要素特征。

中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)的環(huán)保低碳專(zhuān)項(xiàng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，覆蓋包括五大電力集團(tuán)（央企）在內(nèi)的數(shù)十家發(fā)電集團(tuán)、上百家發(fā)電企業(yè)及近2000家燃煤電廠（機(jī)組），涵蓋全國(guó)70%以上容量的燃煤機(jī)組，具備廣泛的行業(yè)代表性。

該統(tǒng)計(jì)體系涵蓋裝機(jī)容量、發(fā)電量、燃料消耗量及負(fù)荷等基礎(chǔ)生產(chǎn)數(shù)據(jù)，燃料元素分析等原料特性數(shù)據(jù)，脫硝、除塵、脫硫等環(huán)保設(shè)備信息，以及主要污染物排放、碳排放等核心環(huán)保低碳指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源規(guī)范、覆蓋范圍全面、指標(biāo)體系完整，形成了全鏈條、多維度的數(shù)據(jù)體系。

本文對(duì)2024年燃煤機(jī)組環(huán)境統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后，得到供電煤耗、燃煤含碳量等數(shù)據(jù)的分布特征如圖4所示。

圖4  根據(jù)燃煤機(jī)組環(huán)境統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)測(cè)算得到的分布特征

Fig.4  Distribution characteristics obtained through calculation based on environmental statistical data of coal-fired units

全國(guó)燃煤機(jī)組煤耗為302.89±2.20 g/(kW·h)，收到基含碳量為25.41±0.39 t/TJ。根據(jù)發(fā)電量加權(quán)計(jì)算的平均發(fā)電煤耗為301.35 g/(kW·h)；根據(jù)燃煤量加權(quán)計(jì)算的燃煤平均收到基含碳量為26.28 t/TJ。

3.2  方法的選取及應(yīng)用

根據(jù)目前掌握的總體數(shù)據(jù)情況，本文選擇直接構(gòu)建適合總體特征的非隨機(jī)樣本。本質(zhì)是現(xiàn)有數(shù)據(jù)條件與研究目標(biāo)高度匹配，具備總體統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)支撐，已知全國(guó)1964個(gè)電廠的關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)參數(shù)，可通過(guò)“煤耗+單位熱值含碳量”的分布一致性，間接驗(yàn)證碳排放特征的代表性，滿(mǎn)足方法的核心數(shù)據(jù)需求。在已有樣本的規(guī)模與質(zhì)量方面，也符合方法的要求，本文基于國(guó)家能源集團(tuán)、中煤集團(tuán)共393臺(tái)燃煤機(jī)組，嚴(yán)格按照?qǐng)F(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CEC 1048—2024量化得到了各樣本機(jī)組的發(fā)電碳足跡因子，樣本覆蓋全國(guó)26個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)），樣本機(jī)組燃用煤炭來(lái)源于中國(guó)主要煤炭產(chǎn)區(qū)和主要海外進(jìn)口國(guó)，具有較好的地理代表性，入爐煤量、燃燒排放量、外購(gòu)電量以及大宗耗材使用量等活動(dòng)數(shù)據(jù)均來(lái)自2024年碳核算數(shù)據(jù)和臺(tái)賬數(shù)據(jù)，具有良好的時(shí)間代表性，且所有樣本均可獲取“發(fā)電煤耗+燃煤?jiǎn)挝粺嶂岛剂俊钡群诵膮?shù)，無(wú)須額外補(bǔ)充基礎(chǔ)樣本，具備直接分析的條件。第1種方法的“整體分布驗(yàn)證”邏輯完全適配該目標(biāo)，且成本最低、效率最高。

對(duì)已有量化成果的393個(gè)樣本進(jìn)行篩選組合的具體流程如下。首先對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，剔除關(guān)鍵參數(shù)缺失或明顯異常的樣本±3σ，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠。其次，對(duì)篩選出的樣本數(shù)據(jù)開(kāi)展關(guān)鍵維度分層（如機(jī)組容量、區(qū)域分布），確保整體樣本不過(guò)度集中。最后，從各層中隨機(jī)抽取若干機(jī)組數(shù)據(jù)，對(duì)抽取機(jī)組的典型參數(shù)（發(fā)電煤耗、電煤含碳量）進(jìn)行分布統(tǒng)計(jì)，與全國(guó)總體統(tǒng)計(jì)參數(shù)的分布及偏差進(jìn)行對(duì)比，若各項(xiàng)偏差均符合本研究設(shè)定的閾值，則確定樣本，若不符合，則重新抽樣，直至樣本構(gòu)成符合要求。本研究通過(guò)以上步驟，組合成能夠代表總體特征的171個(gè)新樣本集合，進(jìn)而得出總體特征。樣本集合與總體的核心數(shù)據(jù)對(duì)比情況如表1所示。由表1可知，171個(gè)樣本與1964個(gè)總體樣本相比，其發(fā)電煤耗、單位熱值含碳量的偏差分別為–0.07%和–0.415%。

表1  非隨機(jī)樣本選取與總體特征參數(shù)的對(duì)比

Table 1  Comparison between non-random sample selection and population characteristic parameters

由于2組數(shù)據(jù)樣本自由度差異較大，采用合并自由度進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。得到發(fā)電煤耗和單位熱值含碳量的樣本與總體顯著性檢驗(yàn)p值均大于0.05，即樣本的發(fā)電煤耗和單位熱值含碳量與總體分布一致。

結(jié)論及建議

4.1  結(jié)論

本文圍繞煤電碳足跡量化中非隨機(jī)樣本代表總體的方法開(kāi)展研究，核心目標(biāo)是解決隨機(jī)抽樣在煤電碳足跡量化中面臨的實(shí)操難題，為科學(xué)量化全國(guó)煤電碳足跡因子、支撐電力行業(yè)碳排放精細(xì)化管理提供方法論支撐。本文在煤電碳足跡量化中系統(tǒng)提出了基于關(guān)鍵參數(shù)一致性的非隨機(jī)樣本代表性驗(yàn)證，構(gòu)建了分層加權(quán)重構(gòu)方法體系，實(shí)現(xiàn)了在有限樣本條件下對(duì)總體碳足跡特征的科學(xué)推斷，為行業(yè)碳足跡大數(shù)據(jù)應(yīng)用提供了方法論補(bǔ)充。但本方法依賴(lài)于總體關(guān)鍵參數(shù)的已知性，若總體數(shù)據(jù)缺失或更新不及時(shí)，可能影響樣本構(gòu)建效果。

主要結(jié)論如下。

1）明確了煤耗水平和電煤的碳排放因子是煤電碳足跡因子的核心影響要素，確定了以GB/T 24067—2024等標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)，覆蓋煤炭開(kāi)采、運(yùn)輸、發(fā)電、廢棄物處理等階段生命周期碳足跡量化方法。研究表明，煤炭燃燒（約93.0%）與煤炭獲?。s6.5%）2個(gè)階段是煤電發(fā)電量碳足跡因子核心貢獻(xiàn)環(huán)節(jié)，機(jī)組容量、地域分布等特征均通過(guò)核心影響要素間接作用于碳足跡結(jié)果。

2）提出了非隨機(jī)樣本代表性驗(yàn)證與構(gòu)建的系統(tǒng)方法。針對(duì)已量化得到的非隨機(jī)樣本，構(gòu)建了以關(guān)鍵參數(shù)一致性檢驗(yàn)為核心的驗(yàn)證框架，并結(jié)合分層抽樣擴(kuò)充法與加權(quán)重抽樣法，實(shí)現(xiàn)了樣本分布與總體特征的對(duì)齊。本方法克服了傳統(tǒng)隨機(jī)抽樣在數(shù)據(jù)可及性、企業(yè)配合度等方面的局限，為在有限樣本下推斷總體特征提供了數(shù)理依據(jù)。

3）基于全國(guó)1964個(gè)電廠的總體數(shù)據(jù)與393個(gè)量化樣本，構(gòu)建了171個(gè)新樣本，結(jié)果顯示，新樣本與總體樣本在發(fā)電煤耗和單位熱值含碳量高度一致，且統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明分布無(wú)顯著差異，驗(yàn)證了本文方法在實(shí)證數(shù)據(jù)中的有效性與適用性。

4.2  建議

1）推動(dòng)行業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享。加強(qiáng)碳足跡相關(guān)數(shù)據(jù)在電力行業(yè)環(huán)保統(tǒng)計(jì)中的系統(tǒng)性工作，建立全國(guó)煤電碳足跡基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，為樣本代表性分析提供更全面的總體基準(zhǔn)。

2）拓展方法在特殊機(jī)組與動(dòng)態(tài)場(chǎng)景中的應(yīng)用。針對(duì)熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組、CCUS技術(shù)應(yīng)用機(jī)組等特殊類(lèi)型，應(yīng)進(jìn)一步開(kāi)發(fā)分層策略與權(quán)重調(diào)節(jié)機(jī)制，如對(duì)熱電聯(lián)產(chǎn)機(jī)組，可按“發(fā)電/供熱比”分層，并按“單位發(fā)電碳排放”與“單位供熱碳排放”分別量化。應(yīng)建立樣本動(dòng)態(tài)更新與驗(yàn)證機(jī)制，應(yīng)對(duì)行業(yè)結(jié)構(gòu)變化與技術(shù)演進(jìn)。

3）加強(qiáng)技術(shù)工具開(kāi)發(fā)與行業(yè)推廣。開(kāi)發(fā)煤電碳足跡樣本分析工具，集成數(shù)據(jù)校驗(yàn)、分層抽樣模擬、權(quán)重計(jì)算等功能，提升新樣本構(gòu)建的效率和科學(xué)性。同時(shí)，選取典型區(qū)域或大型能源集團(tuán)開(kāi)展試點(diǎn)應(yīng)用，驗(yàn)證本研究方法在不同場(chǎng)景下的適用性。

4）探索方法在其他高耗能行業(yè)的遷移應(yīng)用。建議將本研究提出的關(guān)鍵參數(shù)一致性+分層加權(quán)框架推廣至鋼鐵、水泥等行業(yè)，為非隨機(jī)樣本在工業(yè)碳足跡量化工作中的應(yīng)用提供參考。