CN103544541B - 智能配用电***碳减排评价与测算方法 - Google Patents

Abstract

一种智能配用电***碳减排评价与测算方法，该方法包括：提出从促进碳减排的特征能力（简称低碳能力）到低碳效益的评价技术路线；建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法；建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法；建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法；建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法；建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益评测方法。本发明建立智能配用电***低碳效益测评体系，该测评体系覆盖了所有参与配用电***低碳减排的相关环节与元件，并规避了因电气耦合与效果耦合而产生的低碳效益交叠，从而能够明确测算智能配用电***实现的碳减排量。适用于智能配用电***碳减排评价与测算。

Description

智能配用电***碳减排评价与测算方法

技术领域

本发明涉及一种智能配用电***碳减排评价与测算方法，属低碳电力及智能配电网领域。

背景技术

智能配用电***是在配电网引入先进的传感、通讯与控制技术、并入各类新型的分布式电源、电动汽车、可控储能装置与可控负荷，以灵活、智能的互动运行方式使各类技术相协调运行，即为智能配用电***的含义。智能配用电***主要目标是实现电力用户与配电网间的协调运作，引导电力用户更加高效地利用电能与碳资源，减少碳排放，从而推动形成整体的低碳电力***。

低碳效益是指目标区域或***(例如：智能配用电***)相比参考***(例如：常规配用电***)在给定时间和统计口径下实现的在全社会范围内的碳排放减少量。针对智能配用电***可分为基于电力***的低碳效益和非电力***的低碳效益。基于电力***的低碳效益定义为目标区域或***相比参考***在给定时间和统计口径下发电环节的碳排放减少量。该种效益主要来源于电力***中电源结构和发电技术面向低碳的优化调整。包括低碳能源发电,电网降损，用电节能和负荷率提升；非电力***的低碳效益定义为目标区域或***通过应用适当的低碳电力技术与低碳管理手段除了在电力***中实现低碳减排外，还可在其它行业或***中产生低碳效益。在某些情况下，发电技术与用电技术的改善未必在电力***产生低碳效益，甚至增加了电力***的碳排放，但在其它行业或***中产生的低碳效益高于在电力***中增加的碳排放，由此产生的全社会层面的低碳效益。例如电动汽车技术的应用带来的低碳效益。

智能配用电***将在传统配电网中广泛渗透可以促进低碳发展的相关新型技术，继而实现多种技术的配合协调，实现电力***在配用电环节的低碳效益。但是，由于电力产业链中往往存在相互耦合的关系，使得评估测算时面临效低碳益重叠的问题，故需要在实际测算前充分考虑，建立科学完整的评估测算框架，规避效益重叠，同时突出智能配用电***在促进碳减排中的核心贡献点。

据此，筛选归纳智能配用电***促进碳减排的若干重要途径有：促进分布式能源发展、推动电动汽车及储能技术发展、降低配电网损耗、用户互动节能和用户互动降峰，将这些途径统称为单项低碳能力。在分析智能配用电***全局低碳能力时，我们需要考虑各单项低碳能力间的耦合配合关系，例如：用户互动将实现总体电力需求的下降，而电动汽车的发展将提升总体电力需求，两者耦合交叠，共同作用体现节能综合能力；用户互动降峰能力、用户互动节能能力及电动汽车高峰段充电都将影响用户最高负荷需求，前两项有助于削减用户侧最高负荷，而第三项则将提升最高负荷。因此需要在以上单项能力的基础之上进一步提炼出若干综合能力，最终形成了电源优化、电网增效、用户节能及负荷整形四个综合低碳能力。这四项综合低碳能力在作用机制上完全不同，故这四个综合能力是相互解耦的，具体而言：电源优化综合能力将改变传统配电网的用能结构和用时分配，提升清洁可再生能源的贡献；电网增效综合能力将提升传统配电***的传输效率，降低其外部成本；用户节能综合能力将改善传统电力用户群的用电效能，规避非必要能量需求；负荷整形综合能力将改善典型日负荷曲线，削减峰谷差，提高负荷率，致使大部分火电机组拥有更为经济的运行点。因此智能配用电***综合低碳能力集合满足全面且无交叠的要求，既保证了低碳效益分析的全面性，同时也规避了交叠效益的重复测算。

发明内容

本发明的目的是，克服已有碳减排测评方法的不足之处，面向智能配用电***提出一种全新的碳减排评价与测算体系。

实现本发明的技术方案是，本发明分别对智能配用电***电源优化促进碳减排、配用电***配电网增效促进碳减排、智能配用电***用户节能促进碳减排、智能配用电***负荷整形促进碳减排定量建立评测方法，进一步对智能配用电***促进碳减排累积综合效益进行评测。

本发明一种智能配用电***碳减排评价与测算方法，包括以下内容：

1)建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法；

2)建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法；

3)建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法；

4)建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法；

5)建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益评测方法。

本发明建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法步骤如下：

1-1)电源结构优化促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}---\left(1\right)$

表示新增清洁能源替代火电机组相等发电量所带来的碳减排量；其中，σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为第j年新增清洁能源发电量；设测算周期为N年,则在测算周期上因电源结构优化而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(1\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(1\right)}---\left(2\right)$

1-2)公式(1)中第j年新增清洁能源发电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}=S_{k,j}^{\left(clean\right)}\×t_{k,j}^{\left(clean\right)}-S_{k,base}^{\left(clean\right)}\×t_{k,base}^{\left(clean\right)}---\left(3\right)$

其中，为智能配用电***中分布式清洁能源k第j年的装机容量，为分布式清洁能源k第j年的利用小时数，与分别为其测算基准年对应的装机容量和利用小时数；为第j年新增分布式清洁能源k的发电量；设共有m类分布式清洁能源，则第j年新增清洁能源发电量为

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(4\right)$

本发明建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法步骤如下：

2-1)配电网增效促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(2\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}---\left(5\right)$

其中为配电网增效所减少的网损电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为配电网增效所实现的等效节能量；设测算周期为N年,则在测算周期上因配电网效率提升而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(2\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(2\right)}---\left(6\right)$

2-2)公式(5)中配电网增效所实现的等效节能量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}={\mathrm{\α}}_j\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j---\left(7\right)$

其中，α_j为第j年输配电线路损耗降低因子；为智能配用电***的节能综合能力因子；Q_j为非智能配用电***(即常规配用电***)条件下第j年所关注的配电网的用电量；

2-3)公式(7)中第j年输配电线路损耗降低因子α_j的计算方法：

α_j＝χ_j·Δδ (8)

其中，χ_j为第j年所关注的配电网改进程度，Δδ为该口径全面采用新型配电技术后所能降低的配电网线损率；定义智能配用电***建设起始年份配电网改造程度为χ₁，而测算周期N上最后一年的改造程度为χ_N，在改造程度线性增加(即改造速度恒定)的条件下，公式(8)将进一步细化为：

${\mathrm{\α}}_j=({\mathrm{\χ}}_1+\frac{{\mathrm{\χ}}_N-{\mathrm{\χ}}_1}{N-1}\×(j-1\left)\right)\·\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}---\left(9\right)$

2-4)公式(7)中智能配用电***的节能综合能力因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}=1-(1+{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(10\right)$

其中，为第j年的电动汽车负节能因子，为第j年的用户互动节能因子；

2-5)公式(10)中第j年的电动汽车负节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(car\right)}/Q_j=\frac{N_j\×L\×q}{Q_j}---\left(11\right)$

其中表示电动汽车对所关注的配用电网总体电量需求的提升比例；为该口径下第j年电动汽车负节能量(即增加的电量需求)；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；N_j为第j年所关注的配用电网所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；q为单车单位里程平均耗电量；

2-6)公式(10)中第j年的用户互动节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(12\right)$

其中表示各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体节能比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例(包括第一产业、第二产业、第三产业与居民用电)；μ_i表示产业i自身的节能潜力；γ_ij表示产业i在第j年的智能电表渗透率；定义智能配用电***建设起始年份产业i渗透率为γ_i1，而测算周期N上最后一年的渗透率为γ_iN，在改造程度线性增加(即改造速度恒定)的条件下，式(12)将进一步细化为

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×\[{\mathrm{\γ}}_{i1}+\frac{{\mathrm{\γ}}_{iN}-{\mathrm{\γ}}_{i1}}{N-1}\×(j-1)\]---\left(13\right)$

本发明建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法步骤如下：

3-1)用户节能促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(3\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}+T_j---\left(14\right)$

其中为用户节能节省电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为所关注的配用电***第j年综合节省的电量；T_j表示所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量；设测算周期为N年，则在测算周期上因综合节能而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(3\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(3\right)}---\left(15\right)$

3-2)公式(14)中所关注的配用电***第j年综合节省的电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}={\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}\×Q_j---\left(16\right)$

其中，为智能配用电***的节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；

3-3)公式(14)中所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量T_j计算方法：

T_j＝N_j×L×ε×σ₂ (17)

其中T_j为因电动汽车并网而规避的传统交通工具的燃油碳排放；N_j为第j年所关注的配用电***所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；ε为单车单位里程平均耗油量；σ₂为燃油碳排放因子，即单位质量的燃油燃烧所释放的CO₂的量。

本发明建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法步骤如下：

4-1)负荷整形促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(4\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×{\mathrm{\Δ\ξ}}_j\×\mathrm{\κ}\×\[(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×(1-{\mathrm{\θ}}_{all,j})\×Q_j\]---\left(18\right)$

其中，σ₁为煤的碳排放因子；Δξ_j为负荷率提升综合因子；κ为负荷率与燃煤机组单位煤耗的相关因子，表示全口径负荷率每提升一个百分点，燃煤机组单位煤耗下降κ；θ_all,j为第j年清洁能源发电比例；为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；设测算周期为N年，则在测算周期上因负荷整形而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(4\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(4\right)}---\left(19\right)$

4-2)式(18)中负荷率提升综合因子Δξ_j的计算方法：

${\mathrm{\Δ\ξ}}_j=100\×\[\frac{P_{2,j}^{mean}}{(1-{\mathrm{\Δp}}_{max,j})\×P_j^{max}}-\frac{P_{i,j}^{mean}}{P_j^{max}}\]---\left(20\right)$

其中，Δξ_j表示相比于非智能配用电***，智能配用电***负荷率提升的百分点个数；为非智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{1,j}^{mean}=Q_j/8760---\left(21\right)$

式(20)中为智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{2,j}^{mean}=(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j/8760---\left(22\right)$

式(21)、(22)中Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；式(22)中为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；式(20)中为第j年非智能配用电***条件下预计的最高负荷容量；

4-3)式(20)中Δp_max,j为智能配用电***条件下降低高峰负荷的比例，计算方法为：

${\mathrm{\Δp}}_{max,j}=1-(1-{\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)})\×(1+{\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(23\right)$

式(23)中的为第j年互动节能因子，计算方法由式(12)给出；式(23)中的为第j年用户互动降峰因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×v_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(24\right)$

其中表示所关注的配用电***中各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体降峰比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例(包括第一产业、第二产业、第三产业与居民用电)；ν_i为产业i的降峰潜力；γ_ij为产业i在第j年的智能表计的渗透率；式(23)中为第j年电动汽车高峰段充电能力因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)}=\frac{{\mathrm{\η}}_1\×N_j\×p_1}{P_j^{high}}---\left(25\right)$

其中表示在所关注的配用电***中因电动汽车充电而对高峰的负荷提升比例；N_j为所关注的配用电***所覆盖区域的第j年电动汽车总量；η₁为高峰段参与充电的电动汽车比例；p₁为电动汽车在高峰段充电方式下的平均功率；为非智能配用电***条件下所关注的配用电***第j年高峰时段负荷规模；

4-4)式(18)中第j年清洁能源发电比例θ_all,j的计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{all,j}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(26\right)$

其中θ_all,j表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年所有m类新增清洁可再生能源发电量占第j年用电量需求的比例；为第j年新增清洁可再生能源k的发电贡献率，即表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年新增清洁可再生能源k发电量占第j年用电量需求的比例，计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{k,l}^{\left(clean\right)}=\frac{{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}}{Q_j}---\left(27\right)$

式(27)中为第j年新增分布式清洁能源k的发电量，其计算方法由式(3)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量。

本发明建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益评测方法如下：

第j年智能配用电***促进碳减排的综合效益为：

$C_j^{\left(all\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(28\right)$

其中，为电源结构优化导致的碳减排量，计算方法由式(1)给出；为配电网增效减少网损导致的碳减排量，计算方法由式(5)给出；为用户节能、减少用电量导致的碳减排量，计算方法由式(14)给出；为负荷整形提高负荷率导致的碳减排量，计算方法由式(18)给出；进一步得到测算周期为N年时智能配用电***促进碳减排的累计综合效益为：

$C^{\left(all\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(29\right)$

本发明的有益效果是，本发明基于效益测评全面性和无交叠性的要求，没有采用以往“简单罗列并叠加”的测算思路。智能电网的低碳效益根本决定于其促进低碳发展的特征能力(简称低碳能力)的大小，科学完整的低碳能力测评方法是低碳效益测评的先决条件。因此，本发明提出的核心理念是：走从低碳发展能力到低碳效益的测评技术路线，实现由智能配用电***综合低碳能力集合至低碳效益集合的映射，并最终确立了电源优化、电网增效、用户节能与负荷整形四方面的综合低碳效益，为智能配用电***促进碳减排的定量测评提供了理论支撑。

本发明适用于智能配用电***碳减排评价与测算。

附图说明

图1本发明技术路线框图；

图2是节能综合能力示意图；

图3是负荷整形综合能力示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式可用以解释本发明，但并不限定本发明。

本发明的智能配用电***碳减排评价与测算方法，从电源优化、配网增效、用户节能、负荷整形四个方面对智能配用电***实现的碳减排量进行测算，包括以下步骤：

(1)建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法；

相比于传统配用电***，智能配用电***电源优化的特性表现在两个方面，一是用户侧分布式清洁能源的活跃参与，二是智能优化调度方式优化电源结构，由此构成了新型的电源格局。具体步骤：

1-1)电源结构优化促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}---\left(1\right)$

表示新增清洁能源替代火电机组相等发电量所带来的碳减排量；其中，σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为第j年新增清洁能源发电量；设测算周期为N年,则在测算周期上因电源结构优化而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(1\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(1\right)}---\left(2\right)$

1-2)公式(1)中第j年新增清洁能源发电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}=S_{k,j}^{\left(clean\right)}\×t_{k,j}^{\left(clean\right)}-S_{k,base}^{\left(clean\right)}\×t_{k,base}^{\left(clean\right)}---\left(3\right)$

其中，为智能配用电***中分布式清洁能源k第j年的装机容量，为分布式清洁能源k第j年的利用小时数，与分别为其测算基准年对应的装机容量和利用小时数；为第j年新增分布式清洁能源k的发电量；设共有m类分布式清洁能源，则第j年新增清洁能源发电量为

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(4\right)$

(2)建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法，具体为：

2-1)配电网增效促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(2\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}---\left(5\right)$

其中为配电网增效所减少的网损电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为配电网增效所实现的等效节能量；设测算周期为N年,则在测算周期上因配电网效率提升而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(2\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(2\right)}---\left(6\right)$

2-2)公式(5)中配电网增效所实现的等效节能量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}={\mathrm{\α}}_j\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j---\left(7\right)$

其中，α_j为第j年输配电线路损耗降低因子；为智能配用电***的节能综合能力因子；Q_j为非智能配用电***(即常规配用电***)条件下第j年所关注的配电网的用电量；

2-3)公式(7)中第j年输配电线路损耗降低因子α_j的计算方法：

α_j＝χ_j·Δδ (8)

其中，χ_j为第j年所关注的配电网改进程度，Δδ为该口径全面采用新型配电技术后所能降低的配电网线损率；定义智能配用电***建设起始年份配电网改造程度为χ₁，而测算周期N上最后一年的改造程度为χ_N，在改造程度线性增加(即改造速度恒定)的条件下，公式(8)将进一步细化为

${\mathrm{\α}}_j=({\mathrm{\χ}}_1+\frac{{\mathrm{\χ}}_N-{\mathrm{\χ}}_1}{N-1}\×(j-1\left)\right)\·\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}---\left(9\right)$

2-4)公式(7)中智能配用电***的节能综合能力因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}=1-(1+{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(10\right)$

其中，为第j年的电动汽车负节能因子，为第j年的用户互动节能因子；

2-5)公式(10)中第j年的电动汽车负节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(car\right)}/Q_j=\frac{N_j\×L\×q}{Q_j}---\left(11\right)$

其中表示电动汽车对所关注的配用电网总体电量需求的提升比例；为该口径下第j年电动汽车负节能量(即增加的电量需求)；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；N_j为第j年所关注的配用电网所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；q为单车单位里程平均耗电量；

2-6)公式(10)中第j年的用户互动节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(12\right)$

其中表示各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体节能比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例(包括第一产业、第二产业、第三产业与居民用电)；μ_i表示产业i自身的节能潜力；γ_ij表示产业i在第j年的智能电表渗透率；定义智能配用电***建设起始年份产业i渗透率为γ_i1，而测算周期N上最后一年的渗透率为γ_iN，在改造程度线性增加(即改造速度恒定)的条件下，式(12)将进一步细化为

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×\[{\mathrm{\γ}}_{i1}+\frac{{\mathrm{\γ}}_{iN}-{\mathrm{\γ}}_{i1}}{N-1}\×(j-1)\]---\left(13\right)$

(3)建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法；用户互动将实现总体电力需求的下降，而电动汽车的发展将提升总体电力需求，两者耦合交叠，共同作用体现节能综合能力，如图1示。具体步骤：

3-1)用户节能促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(3\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}+T_j---\left(14\right)$

其中为用户节能节省电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为所关注的配用电***第j年综合节省的电量；T_j表示所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量；设测算周期为N年，则在测算周期上因综合节能而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(3\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(3\right)}---\left(15\right)$

3-2)公式(14)中所关注的配用电***第j年综合节省的电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}={\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}\×Q_j---\left(16\right)$

其中，为智能配用电***的节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；

3-3)公式(14)中所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量T_j计算方法：

T_j＝N_j×L×ε×σ₂ (17)

其中T_j为因电动汽车并网而规避的传统交通工具的燃油碳排放；N_j为第j年所关注的配用电***所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；ε为单车单位里程平均耗油量；σ₂为燃油碳排放因子，即单位质量的燃油燃烧所释放的CO₂的量；

(4)建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法；所谓负荷整形，即典型负荷曲线峰谷差降低，且平均负荷相对变化，从而改变负荷率；用户互动降峰能力、用户互动节能能力及电动汽车高峰段充电能力都将影响用户最高负荷需求，前两项有助于削减用户侧最高负荷，而第三项则将提升最高负荷；而用户互动节能能力和电动汽车负节能能力也将影响用户平均负荷，前者将降低平均负荷，后者则将提升平均负荷。由此，各项低碳能力间耦合关系如图2所示，具体步骤：

4-1)负荷整形促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(4\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×{\mathrm{\Δ\ξ}}_j\×\mathrm{\κ}\×\[(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×(1-{\mathrm{\θ}}_{all,j})\×Q_j\]---\left(18\right)$

其中，σ₁为煤的碳排放因子；Δξ_j为负荷率提升综合因子；κ为负荷率与燃煤机组单位煤耗的相关因子，表示全口径负荷率每提升一个百分点，燃煤机组单位煤耗下降κ；θ_all,j为第j年清洁能源发电比例；为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；设测算周期为N年，则在测算周期上因负荷整形而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(4\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(4\right)}---\left(19\right)$

4-2)式(18)中负荷率提升综合因子Δξ_j的计算方法：

${\mathrm{\Δ\ξ}}_j=100\×\[\frac{P_{2,j}^{mean}}{(1-{\mathrm{\Δp}}_{max,j})\×P_j^{max}}-\frac{P_{1,j}^{mean}}{P_j^{max}}\]---\left(20\right)$

其中，Δξ_j表示相比于非智能配用电***，智能配用电***负荷率提升的百分点个数；为非智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{1,j}^{mean}=Q_j/8760---\left(21\right)$

式(20)中为智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{2,j}^{mean}=(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j/8760---\left(22\right)$

式(21)、(22)中Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；式(22)中为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；式(20)中为第j年非智能配用电***条件下预计的最高负荷容量；

4-3)式(20)中Δp_max,j为智能配用电***条件下降低高峰负荷的比例，计算方法为：

${\mathrm{\Δp}}_{max,j}=1-(1-{\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)})\×(1+{\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(23\right)$

式(23)中的为第j年互动节能因子，计算方法由式(12)给出；式(23)中的为第j年用户互动降峰因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×v_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(24\right)$

其中表示所关注的配用电***中各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体降峰比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例(包括第一产业、第二产业、第三产业与居民用电)；ν_i为产业i的降峰潜力；γ_ij为产业i在第j年的智能表计的渗透率；式(23)中为第j年电动汽车高峰段充电能力因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)}=\frac{{\mathrm{\η}}_1\×N_j\×p_1}{P_j^{high}}---\left(25\right)$

其中表示在所关注的配用电***中因电动汽车充电而对高峰的负荷提升比例；N_j为所关注的配用电***所覆盖区域的第j年电动汽车总量；η₁为高峰段参与充电的电动汽车比例；p₁为电动汽车在高峰段充电方式下的平均功率；为非智能配用电***条件下所关注的配用电***第j年高峰时段负荷规模；

4-4)式(18)中第j年清洁能源发电比例θ_all,j的计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{all,j}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(26\right)$

其中θ_all,j表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年所有m类新增清洁可再生能源发电量占第j年用电量需求的比例；为第j年新增清洁可再生能源k的发电贡献率，即表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年新增清洁可再生能源k发电量占第j年用电量需求的比例，计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}=\frac{{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}}{Q_j}---\left(27\right)$

式(27)中为第j年新增清洁能源发电量，其计算方法由式(3)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；

(5)结合电源结构优化、电网增效、用户节能及负荷整形四个方面的效益，建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益的具体评测方法为：

第j年智能配用电***促进碳减排的综合效益为：

$C_j^{\left(all\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(28\right)$

其中，为电源结构优化导致的碳减排量，计算方法由式(1)给出；为配电网增效减少网损导致的碳减排量，计算方法由式(5)给出；为用户节能、减少用电量导致的碳减排量，计算方法由式(14)给出；为负荷整形提高负荷率导致的碳减排量，计算方法由式(18)给出；进一步得到测算周期为N年时智能配用电***促进碳减排的累计综合效益为：

$C^{\left(all\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(29\right)$

至此，本发明的方法实施完毕。

本发明实施例以江西共青城智能配用电***2015年规划方案的预期减排量为例阐述本发明提出的智能配用电***碳减排评价与测算方法的实施效果。

共青城智能配用电***配电网线路整体拓扑结构为由7条母线构成的3个环。共有48个节点，57条线路。2015年规划方案中共青城智能配用电***总用电量为58.9GWh；将在配用电***中四个地点接入总容量6MW的分布式电源；将建立一座电动汽车充电桩，平均日充电量为400kWh。

所谓智能电表的目标渗透率，就是至目标年份(2020年)智能电表技术的推广渗透比例。考虑我国电力工业发展现状，智能电网的渗透率因产业不同而存在较大差距，特别是基于智能电表的互动响应渗透率在各产业之间存在较大差距。以目标年(2015年)的智能电表在第一产业、第二产业、第三产业、居民用电中的渗透率分别为5％、11％、8％、11％来进行碳减排测算。

对测算模型中涉及的部分参量给出界定，如表1所示。

表1 测算模型中涉及的部分参量

参量名称	取值
		高峰段参与充电的电动汽车比例η1	0.05
低谷段参与充电的电动汽车比例η2	0.30
		煤的碳排放因子σ1	2.62
汽油的碳排放因子σ2	2.70
		火电机组单位煤耗c	340g/kWh
负荷率提升单位百分点火电机组煤耗下降κ	2.3g/kWh

调研有关资料，在相同且权威口径下最终确定煤炭燃烧的碳排放因子和汽油燃烧的碳排放因子分别为2.62与2.70。根据中电联2005年的统计数据，我国各类火电机组平均单位煤耗量为340g/kWh，故测算中采用此指标。来自国家电网公司经济研究远的分析数据显示，全***负荷率每提升一个百分点，将降低火电机组单位煤耗平均为2.3g/kWh，测算即采用此指标。

应用本发明提出的测算方法计算得到共青城智能配用电***在2015年规划方案下全年的碳排放为18,000tCO₂。电源优化(在此例即分布式能源替代传统能源)实现的碳减排为4,000tCO₂；配电网降损实现碳减排为10t CO₂；用户节能(在此例即智能电表互动节能和电动汽车节能)实现碳减排1,000t CO₂。

Claims (1)

1.一种智能配用电***碳减排评价与测算方法，其特征在于，所述方法包括：

1)建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法；

2)建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法；

3)建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法；

4)建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法；

5)建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益评测方法；

所述建立智能配用电***电源优化促进碳减排的评测方法步骤为：

1-1)电源结构优化促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}---\left(1\right)$

表示新增清洁能源替代火电机组相等发电量所带来的碳减排量；其中，σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为第j年新增清洁能源发电量；设测算周期为N年,则在测算周期上因电源结构优化而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(1\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(1\right)}---\left(2\right)$

1-2)公式(1)中第j年新增清洁能源发电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}=S_{k,j}^{\left(clean\right)}\×t_{k,j}^{\left(clean\right)}-S_{k,base}^{\left(clean\right)}\×t_{k,base}^{\left(clean\right)}---\left(3\right)$

其中，为智能配用电***中分布式清洁能源k第j年的装机容量，为分布式清洁能源k第j年的利用小时数，与分别为其测算基准年对应的装机容量和利用小时数；为第j年新增分布式清洁能源k的发电量；设共有m类分布式清洁能源，则第j年新增清洁能源发电量为

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(clean\right)}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(4\right);$

所述建立智能配用电***配电网增效促进碳减排的评测方法步骤为：

2-1)配电网增效促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(2\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}---\left(5\right)$

其中为配电网增效所减少的网损电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为配电网增效所实现的等效节能量；设测算周期为N年,则在测算周期上因配电网效率提升而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(2\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(2\right)}---\left(6\right)$

2-2)公式(5)中配电网增效所实现的等效节能量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(line\right)}={\mathrm{\α}}_j\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j---\left(7\right)$

其中，α_j为第j年输配电线路损耗降低因子；为智能配用电***的节能综合能力因子；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注的配电网的用电量；

2-3)公式(7)中第j年输配电线路损耗降低因子α_j的计算方法：

α_j＝χ_j·Δδ (8)

其中，χ_j为第j年所关注的配电网改进程度，Δδ为全面采用新型配电技术后所能降低的配电网线损率；定义智能配用电***建设起始年份配电网改造程度为χ₁，而测算周期N上最后一年的改造程度为χ_N，在改造程度线性增加的条件下，公式(8)将进一步细化为：

${\mathrm{\α}}_j=({\mathrm{\χ}}_1+\frac{{\mathrm{\χ}}_N-{\mathrm{\χ}}_1}{N-1}\×(j-1\left)\right)\·\mathrm{\Δ}\mathrm{\δ}---\left(9\right)$

2-4)公式(7)中智能配用电***的节能综合能力因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}=1-(1+{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(10\right)$

其中，为第j年的电动汽车负节能因子，为第j年的用户互动节能因子；

2-5)公式(10)中第j年的电动汽车负节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(1\right)}={\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(car\right)}/Q_j=\frac{N_j\×L\×q}{Q_j}---\left(11\right)$

其中表示电动汽车对所关注的配用电网总体电量需求的提升比例；为第j年电动汽车负节能量；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；N_j为第j年所关注的配用电网所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；q为单车单位里程平均耗电量；

2-6)公式(10)中第j年的用户互动节能因子的计算方法：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(12\right)$

其中表示各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体节能比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例；μ_i表示产业i自身的节能潜力；γ_ij表示产业i在第j年的智能电表渗透率；定义智能配用电***建设起始年份产业i渗透率为γ_i1，而测算周期N上最后一年的渗透率为γ_iN，在改造程度线性增加的条件下，式(12)将进一步细化为：

${\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×{\mathrm{\μ}}_i\×\[{\mathrm{\γ}}_{i1}+\frac{{\mathrm{\γ}}_{iN}-{\mathrm{\γ}}_{i1}}{N-1}\×(j-1)\]---\left(13\right);$

所述建立智能配用电***用户节能促进碳减排的评测方法步骤为：

3-1)用户节能促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(3\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×c\×{\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}+T_j---\left(14\right)$

其中为用户节能节省电量折合为相等的火电机组发电量对应的碳排放；σ₁为煤的碳排放因子，即单位质量的煤燃烧所释放的CO₂的量；c为火电机组单位煤耗；为所关注的配用电***第j年综合节省的电量；T_j表示所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量；设测算周期为N年，则在测算周期上因综合节能而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(3\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(3\right)}---\left(15\right)$

3-2)公式(14)中所关注的配用电***第j年综合节省的电量的计算方法：

${\mathrm{\ΔQ}}_j^{\left(demand\right)}={\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)}\×Q_j---\left(16\right)$

其中，为智能配用电***的节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；

3-3)公式(14)中所关注的配用电***第j年电动汽车规避的燃油碳排放量T_j计算方法：

T_j＝N_j×L×ε×σ₂ (17)

其中T_j为因电动汽车并网而规避的传统交通工具的燃油碳排放；N_j为第j年所关注的配用电***所覆盖区域的电动汽车总量；L为单车年平均里程；ε为单车单位里程平均耗油量；σ₂为燃油碳排放因子，即单位质量的燃油燃烧所释放的CO₂的量；

所述建立智能配用电***负荷整形促进碳减排的评测方法步骤为：

4-1)负荷整形促进碳减排的效果为：

$C_j^{\left(4\right)}={\mathrm{\σ}}_1\×{\mathrm{\Δ\ξ}}_j\×\mathrm{\κ}\×\[(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×(1-{\mathrm{\θ}}_{all,j})\×Q_j\]---\left(18\right)$

其中，σ₁为煤的碳排放因子；Δξ_j为负荷率提升综合因子；κ为负荷率与燃煤机组单位煤耗的相关因子，表示全口径负荷率每提升一个百分点，燃煤机组单位煤耗下降κ；θ_all，j为第j年清洁能源发电比例；为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；设测算周期为N年，则在测算周期上因负荷整形而减少的碳排放量为

$C_{all}^{\left(4\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{C}_j^{\left(4\right)}---\left(19\right)$

4-2)式(18)中负荷率提升综合因子Δξ_j的计算方法：

${\mathrm{\Δ\ξ}}_j=100\×\[\frac{P_{2,j}^{mean}}{(1-{\mathrm{\Δp}}_{max,j})\×P_j^{max}}-\frac{P_{1,j}^{mean}}{P_j^{max}}\]---\left(20\right)$

其中，Δξ_j表示相比于非智能配用电***，智能配用电***负荷率提升的百分点个数；为非智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{1,j}^{mean}=Q_j/8760---\left(21\right)$

式(20)中为智能配用电***条件下第j年的平均负荷，计算方法为：

$P_{2,j}^{mean}=(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(all\right)})\×Q_j/8760---\left(22\right)$

式(21)、(22)中Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；式(22)中为第j年节能综合能力因子，计算方法由式(10)(11)(12)给出；式(20)中为第j年非智能配用电***条件下预计的最高负荷容量；

4-3)式(20)中Δp_max,j为智能配用电***条件下降低高峰负荷的比例，计算方法为：

${\mathrm{\Δp}}_{max,j}=1-(1-{\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)})\×(1+{\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)})\×(1-{\mathrm{\ζ}}_j^{\left(2\right)})---\left(23\right)$

式(23)中的为第j年互动节能因子，计算方法由式(12)给出；式(23)中的为第j年用户互动降峰因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(3\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_i\×v_i\×{\mathrm{\γ}}_{ij}---\left(24\right)$

其中表示所关注的配用电***中各类型用户基于智能表计参与互动而实现的总体降峰比例；ρ_i为产业i在用电结构中所占的比例；ν_i为产业i的降峰潜力；γ_ij为产业i在第j年的智能表计的渗透率；式(23)中为第j年电动汽车高峰段充电能力因子，计算方法为：

${\mathrm{\λ}}_j^{\left(1\right)}=\frac{{\mathrm{\η}}_1\×N_j\×p_1}{P_j^{high}}---\left(25\right)$

其中表示在所关注的配用电***中因电动汽车充电而对高峰的负荷提升比例；N_j为所关注的配用电***所覆盖区域的第j年电动汽车总量；η₁为高峰段参与充电的电动汽车比例；p₁为电动汽车在高峰段充电方式下的平均功率；为非智能配用电***条件下所关注的配用电***第j年高峰时段负荷规模；

4-4)式(18)中第j年清洁能源发电比例θ_all，j的计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{all,j}=\underset{k=1}{\overset{m}{\Σ}}{\mathrm{\θ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}---\left(26\right)$

其中θ_all，j表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年所有m类新增清洁可再生能源发电量占第j年用电量需求的比例；为第j年新增清洁可再生能源k的发电贡献率，即表示相比于基准年，所关注的配用电***第j年新增清洁可再生能源k发电量占第j年用电量需求的比例，计算方法为：

${\mathrm{\θ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}=\frac{{\mathrm{\ΔQ}}_{k,j}^{\left(clean\right)}}{Q_j}---\left(27\right)$

式(27)中为第j年新增分布式清洁能源k的发电量，其计算方法由式(3)给出；Q_j为非智能配用电***条件下第j年所关注配用电网的总用电量；

所述建立智能配用电***促进碳减排累积综合效益评测方法为：

第j年智能配用电***促进碳减排的综合效益为：

$C_j^{\left(all\right)}=\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(28\right)$

其中，为电源结构优化导致的碳减排量，计算方法由式(1)给出；为配电网增效减少网损导致的碳减排量，计算方法由式(5)给出；为用户节能、减少用电量导致的碳减排量，计算方法由式(14)给出；为负荷整形提高负荷率导致的碳减排量，计算方法由式(18)给出；进一步得到测算周期为N年时智能配用电***促进碳减排的累计综合效益为：

$C^{\left(all\right)}=\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\underset{i=1}{\overset{4}{\Σ}}{C}_j^{\left(i\right)}---\left(29\right).$