在全球绿色低碳贸易壁垒日益凸显的背景下，中国产品碳足迹核算长期依赖Ecoinvent、GaBi等国际主流生命周期评价数据库。这些数据库存在时效性滞后与代表性不足问题——其燃煤发电数据仍基于十年前的情况，甚至采用与中国水电资源禀赋差异明显的欧洲数据进行替代，这导致国际社会对我国能源结构绿色转型的实际进展产生忽视与误判。尽管业内对此偏差早有认识，但我国电力碳足迹的实际情况缺乏高质量研究支撑，难以在国际体系中得到客观体现，因此，开展精准核算研究以厘清认知偏差成为行业迫切需求。

针对这一争议问题，青岛能源所泛能源大数据与战略研究中心田亚峻研究员团队开展专项研究。基于覆盖全国6万余个发电机组及90%煤矿的2022年现场数据，团队首次构建了“电力流-碳流”耦合精细化模型（图1）。该模型以高空间分辨率为核心优势，系统纳入跨省煤炭贸易、电力输送等复杂因素，精准绘制了全国电力碳排放的空间分布特征，有效提升了核算结果的真实性与准确性。针对次级数据的不确定性，团队采用情景分析方法，充分考量“最优”与“最差”情景，通过置信区间呈现结果范围，科学量化数据与模型不确定性，进一步强化了结论的严谨性。

图1 GIS-LCA中国电力碳足迹核算模型

研究结果表明，2022年中国电网平均电力碳足迹置信区间为[649.6, 678.4] gCO₂eq/kWh。对比数据显示，Ecoinvent 3.11数据库中对应值为838.9 gCO₂eq/kWh，高估幅度达23%至29%。同时，研究揭示我国电力碳足迹存在显著的区域异质性，部分省份间差异可达14倍，说明了采用全国统一因子进行产品碳足迹评估的局限性。

图2 中国电力碳足迹与国际数据库的比较

高空间分辨率研究的开展，核心依托于GIS-LCA软件的技术优势和泛能源大数据的数据优势，值得注意的是，2022—2024年我国能源结构持续优化，可再生能源装机容量已突破1889 GW，首次历史性超过火电装机容量；非化石能源发电量占比提升3.4%，火电度电标准煤耗下降0.4%，这些变化表明我国电力系统绿色低碳水平较2022年有进一步的提升。

该研究成果建立了符合我国国情且兼容国际标准的电力碳足迹高分辨率核算方法，客观呈现了我国电力碳足迹的区域分布特征，为中国产品参与国际绿色贸易提供了电力碳足迹基础数据，为修正国际数据库中与中国相关的电力碳足迹不合理设定提供了参考依据。

相关成果以“High-resolution data unveils overestimation of China's electricity carbon footprint in international LCA databases”为题，作为快报研究发表于The Innovation Energy，研究得到谢克昌院士指导，泛能源大数据与战略研究中心研究团队完成。（文/图 刘媛媛）

原文链接：https://doi.org/10.59717/j.xinn-energy.2026.100132

Zhu G., Tian Y., Xiong J., et al. (2026). High-resolution data unveils overestimation of China's electricity carbon footprint in international LCA databases. The Innovation Energy 3:100132. https://doi.org/10.59717/j.xinn-energy.2026.100132