来源：《中国电力》2024年第7期
引文：刘含笑, 单思珂, 魏书洲, 等. 基于生命周期法的煤电碳足迹评估[J]. 中国电力, 2024, 57(7): 227-237.
温室气体的过量排放问题，已经引起了世界的广泛关注，而CO2气体的过量排放是造成全球变暖的主要原因之一。CO2排放主要是由电力、水泥和钢铁等高排放行业的化石能源消耗所造成，2022年由能源使用造成的碳排放达34.3 Gt，其中中国贡献近1/3，排放量达10.5 Gt。“十四五规划”中就重点提出要控制化石能源消费。《中国电力》2024年第7期刊发了刘含笑等撰写的《基于生命周期法的煤电碳足迹评估》一文。文章研究以河北省某燃煤电厂项目为例，基于生命周期评价法（life cycle assessment，LCA）进行了燃煤发电产品碳足迹评价，从上游和核心2个环节分析燃煤机组的电力碳足迹及影响因素，对燃煤发电的温室气体排放进行完整的生命周期评价，同时与传统煤电碳核查的考核对象和指标进行对比，为煤电减碳提供数据支撑和思路方向。
碳足迹是量化碳排放的重要工具，能够为燃煤发电碳减排提供数据支撑。为研究燃煤机组的电力碳足迹及影响因素，基于生命周期法进行了实际案例计算及敏感性分析。碳足迹计算结果显示，300 MW燃煤发电机组的单位上网电量碳足迹为0.932 kgCO2e/(kW·h)，主要排放源为煤炭燃烧，占比约为79%，其次是煤炭的上游生产和加工，占比约为20%。碳足迹和碳核查的对比分析结论表明，减碳不仅应从燃煤电厂的常规减碳方式入手，降低上游的煤炭供给阶段排放仍是一种有效方案。生命周期法是一种“自下而上”的碳足迹评价方法，评价的内容包括产品或服务在原材料开采、生产、加工、储运、使用和废弃处理等过程中的温室气体排放。一个完整的LCA过程应至少包括目标与范围的界定、清单分析、影响评价和结果解释4个步骤。基于LCA的基本步骤，建立燃煤发电碳足迹的生命周期评价流程，如图1所示。
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Fig.1 LCA evaluation process of carbon footprint of coal-fired power generation1.2 目标与范围的界定
1.2.1 功能单位
1）根据《环境管理 生命周期评价 原则与框架》(GB/T 24040—2008)，功能单位的首要目的是为相关的输入和输出提供参考，应当保证结果的可比性。2）功能单位及研究边界需要基于研究目标确定，本研究目标为核算燃煤发电产品的碳足迹，以挖掘煤电生命周期减碳潜力，为电力行业碳双控提供数据支持。3）以往的燃煤发电生命周期评价案例中，发电产品的功能单位对象一般选取机组的发电量或供电量，数量为1 kW·h。基于以上原因以及本案例所能收集到的数据种类，确定本案例中功能单位选取为整个燃煤发电厂生产的1 kW·h供电量。1.2.2 边界划分
产品碳足迹的研究边界要基于产品的生产工艺流程划分，应包括原材料的开采、制造、加工、包装、储存、使用和废弃等。燃煤发电的工艺流程如图2所示。
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Fig.2 Process flow of coal-fired power generation
本文选取了GHG protocol所规定的范围1、范围2和部分范围3包含的排放类别，根据燃煤发电的工艺流程划分边界，除图2所示工艺流程中的所有生产单元过程外，还包括单元过程的能源输入、水的输入、废物处理及再利用，最终划分生命周期评价边界，如图3所示。同时参考国际环境产品认证所发布的电力相关产品种类规则（product category rules，PCR）《Electricity, steam and hot cold water generation and distribution》，并结合案例数据来源，将燃煤发电产品生命周期被分为上游和核心2个环节，不计算电力在电网的输送及用户使用，也不考虑电厂的建设退役回收阶段，属于“从摇篮到大门”式的生命周期边界。
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Fig.3 LCA boundary of coal-fired power generation
根据排放方式不同，温室气体排放可以分为直接排放和间接排放。因此，依据物质流和能量流，对上游环节和核心环节分别进行直接排放和间接排放分析，排放清单如图4所示。
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Fig.4 Carbon emission list of the life cycle of coal-fired power generation products
上游环节主要涉及的排放可以分为煤炭供给、辅料供给2个过程。煤炭供给过程中，涉及的直接排放有煤炭开采及矿后的甲烷（CH4）逸散和炸药爆破、化石燃料使用、煤炭自燃等，间接排放包括电力使用、煤炭运输等。辅料供给过程中，涉及的直接排放有辅料原料开采排放、制造加工和化石燃料使用等，间接排放包括电力使用、辅料运输等，辅料包括助燃剂、脱硫剂等烟气处理辅料、润滑油等机组运行辅料等。核心环节主要涉及的排放可以分为运行发电、废物处理2个过程。运行发电过程涉及的直接排放包括煤炭、助燃剂燃烧等，间接排放包括外购电力使用、厂内运输。燃煤电厂的厂自用电和并网电耗由于来自燃烧排放，为避免重复计算，不列入排放清单中。废物处理过程涉及的直接排放包括废物预处理、湿法脱硫、化石燃料使用等，间接排放包括电力使用、废物运输等，废物包括废气、废水和粉煤灰等固体废弃物。有些废物（如脱硫石膏）在再利用时进入了其他产品的生命周期，替代掉了原有的生产原料，从而产生了碳抵扣，这部分碳抵扣将作为负碳排放计入废物处理过程的直接排放中。碳足迹的数据处理计算主要采用排放因子法，本案例中使用碳足迹省“尖兵”创新联合体团队自主开发的积木LCA计算工具进行计算。排放因子法来源于联合国政府间气候变化专门委员会（intergovernmental panel on climate change，IPCC）提供的温室气体排放核算指南，是一种广泛应用于生态足迹计算的方法，具体计算式为
式中：E为温室气体排放量，tCO2e；Di为单元过程i的相关活动水平，根据活动类型而取不同单位，常见单位有t、m3和kW·h等；Fi为单元过程i的排放因子，根据活动类型而取不同单位，常见单位有tCO2e/t、tCO2e/m3和tCO2e/(kW·h)等。对于煤炭及助燃剂在锅炉燃烧的直接排放，采用《企业温室气体排放核算与报告指南 发电设施》中的方法计算，该方法基于煤炭实测数据，燃烧排放因子为式中：i为燃料种类，一般包括煤炭和柴油助燃剂2种；Frs,i为i种类燃料的燃烧排放因子，tCO2e/t；Car,i为i种类燃料的单位含碳量，tC/t；Oi为i种类燃料的碳氧化率，取电厂碳核查的机组实测值98%。对于间接排放和边界内其他类型的直接排放部分一律采用式（1）计算，根据不同的间接排放过程代入不同的活动水平数据和对应排放因子，如对运输过程排放和外购电力排放分别为式中：Eys为运输过程排放，tCO2e；Dys为单次载重和运输里程之积，t·km；Fys为运输排放因子，tCO2e/(t·km)；Ewg为外购电力部分排放，tCO2e；Dwg为外购电力量，MW·h；Fwg为外购电力排放因子，tCO2e/(MW·h)。根据生命周期边界，燃煤发电的生命周期温室气体排放包括CO2、CH4和N2O这3种气体，三者的100年全球变暖潜势值（global warming potential 100，GWP100）分别为1、27和273，计算碳足迹总量时应使不同种类温室气体排放量乘以对应的GWP100，最终的碳足迹计算结果以吨CO2当量[tCO2e]表示，根据供热比再对供电量和供热量的碳足迹进行分配，单位供电量碳足迹计算结果以单位千瓦时千克CO2当量[kgCO2e/(kW·h)]表示。单位供电量碳足迹为![]()
式中：Edw为单位供电量碳足迹，kgCO2e/(kW·h)；Esum为燃煤发电总碳足迹，tCO2e；a为供热比；Wgd为燃煤电厂供电总量，MW·h。
2.1 数据来源
排放计算数据包括现场数据和背景数据2种。现场数据主要包涵企业的生产数据，包括通过测量和调查等方式取得的清单上的所有的输入输出。背景数据来自数据库、相关文献和已发布的标准指南等。现场数据来源为河北省某燃煤电厂生产过程中实测，该燃煤电厂有2×300 MW和2×315 MW共4台凝汽式热电联产机组，以及共用的1套烟气处理设备，煤炭来自中国陕西省神东矿区。数据时间尺度选取2022年全年，获得方式为电厂自查，涉及主要现场数据如表1所示。
Table 1 Field data for the coal-fired power generation![]()
2.1.2 背景数据
背景数据主要是来自Ecoinvent 3.8数据库及相关文献，并经比较后选取的符合电厂情况的碳排放因子，不同单元过程的碳排放因子如表2所示。其中粉煤灰、脱硫石膏等固废的排放因子采用系统扩展法计算，通过对文献中的单位排放结果分配后得到。系统扩展法是根据废物利用的实际用途，抵扣其所替代的产品的环境负荷。例如，对脱硫石膏进入下游建筑生命周期后，因此产生的碳抵扣量为其替代的石膏生产流程产生的碳排放值。
Table 2 Carbon emission factors![]()
根据碳足迹的计算结果，2022年的燃煤电厂发电产品的上网电量碳足迹总量为7.4×106 tCO2e。本案例电厂的供热比为0.244，在对燃煤发电输出的电热产品基于供热比进行热电分摊后，得到整个燃煤电厂的单位上网电量碳足迹结果为0.932 kgCO2e/(kW·h)。为确定碳足迹计算结果的可信程度，将碳足迹结果与文献进行对比分析，并从评价方法、机组容量及类型等方面分析差异原因。文献[36]对不同类型的机组进行了碳足迹生命周期评价，其中300 MW的亚临界机组和600 MW的超临界机组的单位碳足迹结果为0.971 kgCO2e/(kW·h)和0.830 kgCO2e/(kW·h)。跟本文相比，该结果是偏低的，尤其300 MW的亚临界机组评估结果。其原因是对上游环节的煤炭开采排放估算较低，在总排放占比8%，本文中这一结果约为15%。该文献中边界选取围绕煤炭流向，忽略了辅料流向和废物流向2部分，本文对此边界清单进行了补足，虽然这并不是结果差距的主要原因，但从边界清单方面，本文划分更加科学，对类似机组的碳足迹结果的可信性有了较大提升，对电厂碳足迹评估方法的标准化和推广可能具有较大贡献。文献[37]对山西省某电厂进行了碳足迹的生命周期评估，结果为0.800 kgCO2e/(kW·h)，其结果大幅度偏低的原因是文献计算时尚处于中国碳足迹研究不足的时间，所用的排放因子基本来自行业总值估算，并且存在和文献[36]一样的问题，对边界的划分仅仅集中于煤炭而失去了对燃煤发电碳足迹中其他物质流的关注。文献[38]对韩国某500 MW超临界燃煤电厂进行了生命周期环境评价，结果为1.03 kgCO2e/(kW·h)，这是由于虽然电厂为超临界机组，但建造年份久，电厂老化导致了热效率的大幅度降低，直接燃烧排放很高。文献[39]对385~545 MW超临界机组进行的碳足迹评估结果为0.970 kgCO2e/(kW·h)，工况和其他数据与本文类似，可能是由于文献考察的纯发电机组，而本文热电联产机组提高了电厂的热效率，从能量利用的角度降低了碳足迹结果。这2篇文献表现了机组状况对于碳足迹值的影响，并显示了电厂降低碳足迹努力的方向是提高热效率。文献[40]对巴基斯坦的660 MW超临界电厂进行了碳足迹评估，结果仅有0.751 kgCO2e/(kW·h)，这是由于该文献所研究的超临界电厂机组热效率高于本文的亚临界机组，这点可以从电煤比的对比看出，文献[40]中单位供电量的煤耗量为0.375 t/(MW·h)，本文为0.518 t/(MW·h)，差距较大的原因是文献[40]中的超临界电厂作为工业示范项目，投入高，即使与其他超临界的电厂相比热效率仍然更高，可以达到44%，而文献[36,38]中这一数据分别为41%和38%。这更说明了降低热效率对于降低碳足迹的重要性和有效性。为和本文亚临界机组类型的热效率比较，举例如下。文献[41]对荷兰某460 MW亚临界电厂进行碳足迹评估，结果为1.092 kgCO2e/(kW·h)，和本文相比，该机组同为亚临界类型，且容量相近，其比本文结果高的原因是因为热效率较低，仅有35%，而本文案例为38%~39%。综上所述，碳足迹计算结果差异主要是边界划分、煤质和机组工艺、数据来源这3方面原因所导致。边界方面，由于缺乏相关数据，本案例并未将建设期纳入碳足迹，导致总碳足迹结果理论上偏低，一般电厂建设的碳足迹值占总碳足迹的1%左右，因此建设期不纳入边界的影响是可接受的；煤质和机组工艺方面，仅影响碳足迹计算结果，此处不做具体分析；数据来源方面，现场数据中均为电厂自采，且通过核查验证，因此现场数据质量较高，背景数据中，部分排放因子来自国外数据库，导致本土性不足，影响了结果的可信度。这里选择国外数据库的原因是国内缺少可靠的本土数据库，国内虽然在筹建相关的燃煤发电排放因子数据库，目前也存在许多排放因子的研究，但无论是系统性还是可信性和国际上已经广泛商用的数据库相比仍然存在不小的差距。通过文献结果的对比分析，本文对边界清单划分的严谨性和完整性具有独特的优势，对中国电厂碳足迹评估的方法标准化具有较大贡献。综合排放清单和碳足迹的计算结果，针对边界过程进行排放对比分析，得到燃煤发电生命周期过程排放结果，如图5所示。燃煤发电产品的生命周期碳排放以直接排放为主，占总排放的99%以上，间接排放总量不足1%。直接排放中，运行发电过程占比最大，占比接近80%。间接排放中，煤炭供给过程占比最大，占比88%左右。
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Fig.5 Emission analysis of the life cycle process of coal-fired power generation
为深度溯源过程排放，根据排放清单对碳足迹计算结果进行了进一步分析，得到本案例的燃煤发电生命周期清单排放分析结果，如图6所示。
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Fig.6 Emission analysis of the life cycle inventory of coal-fired power generation
由图5和图6得出以下分析结论：在上游环节中，煤炭开采造成的间接排放占上游环节碳足迹绝大部分，辅料生产部分碳足迹占比不足3%；在核心环节中，煤炭燃烧造成的直接排放占核心环节碳足迹绝大部分，废物利用部分碳足迹绝对值占比超过2%。整体来看，直接排放是燃煤发电生命周期的主要碳排放方式，占据总碳足迹的99%，其中煤炭燃烧造成的直接排放占绝大部分，占比在79%左右，其次是煤炭开采造成的直接排放，占比超过20%。燃煤发电厂的固体废物再利用是燃煤发电生命周期中的唯一碳抵扣源，碳抵扣量可以达到总碳足迹的2%。燃煤发电的碳排放核查和碳足迹评估的排放组成高度重合，均以直接燃烧为主。因此，碳排放核查和碳足迹结果的特征应该有相似之处，但机组参数对结果的影响也存在细节上的不同。例如，在单位供电碳排放强度不变的情况下，增加供电量将导致使用煤炭量的增加，此时由于上游环节的煤炭供给过程的碳排放不可忽视，造成单位供电量碳足迹结果的上升。本节针对燃煤发电的机组碳排放核查和碳足迹评估的考核指标，分析其中的联系性和差异性。根据过程排放分析结论，燃煤发电生命周期的碳足迹集中于煤炭燃烧和煤炭开采的直接排放，这部分排放与电厂的煤质、煤耗量和利用率等密切相关。本节利用燃煤电厂不同机组（机组1~4）的数据，综合理论和数据对比验证，得到机组参数对碳足迹的关键影响情况。
根据过程排放分析，燃煤发电的碳足迹中，煤炭开采、加工、运输和燃烧环节的碳排放之和占总碳足迹的97%以上，如果忽略掉其他部分的碳排放后，燃煤发电碳足迹总量为
式中：Esum为碳足迹总量，tCO2e；Cmt为机组煤炭消耗量，t；Fkc为煤炭开采排放因子，tCO2e/t；Fys为煤炭运输排放因子，tCO2e/(t·km)；Frs为煤炭燃烧排放因子，tCO2e/t。式中：Efd,i为机组i发电燃烧碳排放量，tCO2；Edirect,i为机组i燃烧碳排放量，tCO2；ai为机组i供热比，%；Wfd,i为机组i发电量，MW·h；Sfd,i为机组i发电碳排放强度，tCO2/(MW·h)。综合式（5）~（7），将煤炭开采、加工、运输和燃烧的排放因子之和设为煤炭排放相关因子Fmt，得到机组单位供电量碳足迹的计算式为式中：Edw,i为机组单位供电量碳足迹，tCO2e/(kW·h)；ωi为机组自用电量占发电量的比率，%；Fmt为煤炭排放相关因子，tCO2e/t。将式（8）右侧第一部分作为相关系数Xi，根据生命周期方法，计算燃煤电厂机组1~4的单位供电碳足迹，并与相关系数联系对比，二者关系如图7所示。
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Fig.7 Carbon footprint of unit power supply and correlation coefficient of unit 1~4
根据式（6）、式（8）和图7可以看出，单位供电碳足迹和机组的发电碳排放强度Sfd,i、机组的自用电量比率ωi和煤炭的各阶段排放因子Fmt有关。Sfd,i说明燃煤电厂的碳核查结果和碳足迹具有相当程度的相似性。ωi显示了碳核查与碳足迹选取基准的不同，碳核查因为主要考核对象为燃煤电厂，考核的最终目的是限制燃煤电厂的碳排放，故碳排放以单位发电量为基准，而电力碳足迹的评价目的是为下游产品提供数据基础，需要从产品端评价，故电力碳足迹以单位供电量为基准。Fmt则显示了机组的碳排放核查与碳足迹评估的主要不同，差异是由于边界划分不同所导致。由碳核查和碳足迹的对比可知，燃煤发电在从碳足迹角度去推进减碳工作时，除根据碳核查分析的常规手段，如保障高负荷系数、减少供热比等，还应该从生命周期的角度考虑，降低机组自用电率，通过降低能耗保障燃煤供给阶段的低碳排放。
本文基于生命周期理论，研究了燃煤发电的碳足迹评价方法。围绕河北省某燃煤发电厂实际案例，通过目标与范围的界定、清单分析、影响评价和结果解释等步骤，完成了“从摇篮到大门”的碳足迹评价工作，得到单位上网电量碳足迹为0.932 kgCO2e/(kW·h)，并总结以下结论。1）燃煤发电的碳足迹主要集中在核心阶段的燃烧直接排放，占总碳足迹的80%左右，但并不是通常认为的95%以上。这是由于煤炭开采环节存在大量耗能和逸散排放，煤炭在上游过程的碳排放量不容忽视。2）通过文献的结果对比，降低燃烧直接排放是电厂降低碳足迹的有效手段。通过CCUS等技术手段可以有效降低直接排放，推进现有的CCUS技术发展，通过在建设初期提供政策补贴、推进CO2的商业化利用等方式降低电厂的经济性损失，提高CCUS的普及率，可以有效降低电厂的直接碳排放。3）燃煤发电的碳足迹降低不只依赖常规的电厂降碳手段。由于上游环节的煤炭相关排放也具有较高占比，建议未来的政策方向加强上游约束，通过碳标签等方式推进煤炭生产相关企业的降碳工作，以达到电力生产全产业链降碳的目的。
注：本文内容呈现略有调整，如需要请查看原文。
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