GID-火电行业
关于GID火电行业排放数据库 >
GID火电行业排放数据库（GID-Power Emission Database，简称GPED）提供全球火电厂二氧化碳和大气污染物排放数据及相关基础信息。GPED基于全球火电厂数据库（World Electric Power Plants database，简称WEPP）（S&P Global Platts, 2020），收集、融合了全球能源监测网（简称GEM，https://globalenergymonitor.org/）、美国发电数据库（United States Environmental Protection Agency, 2018）、印度燃煤电厂数据库（Lu et al., 2012 and 2013）、中国电力汇编资料（China Electricity Council, 2017）的基础信息。通过融合多个全球和区域尺度火电厂数据库，模型追踪了全球火电厂基础数据信息的演变过程，并动态表征由于活动水平变化、技术进步、排放标准加严等因素引起的排放变化。
GPED提供全球火电厂基础信息和高分辨率排放数据，其包括电厂、国家、区域级别的装机容量、服役年限等基础信息以及二氧化碳和大气污染物排放量（排放物种包括二氧化硫，氮氧化物、一次颗粒物、挥发性有机物、一氧化碳、黑碳和有机碳）。对于从合作机构所开发的数据库（如WEPP）中获取并受到数据公开权限限制的电厂基本信息，我们在GPED中提供可链接至原始数据库的编码。用户可以购买相关数据库并与GPED合并以获取电厂级别的完整信息。
GID-火电行业排放数据库构建 >
GPED构建了针对火电行业的多源大数据融合技术。我们首先基于WEPP数据库整合了1990-至今全球在运行和已退役的火电机组基础数据，包括了全球火电厂地址、燃料类型、装机容量、新建时间和退役时间等信息，并进一步融合GEM数据库和区域火电厂数据库以补充火电机组地址、运行状态、新建时间等信息。对于火电厂经纬度信息，我们开发了基于YOLOv7的半监督目标检测模型以识别火电厂，根据火电厂地址和装机容量与GPED进行整合，并采用自动（对比语言-图像预训练）和手动交叉检查（谷歌地球）以检验火电厂经纬度的准确性。GPED会持续迭代，随着未来数据精度和公开度的提升，将整合更高精度的火电厂数据库以提升数据准确度。
机组级排放核算 >
GPED整合了上述全球和区域数据库中火电机组二氧化碳和大气污染物排放以及排放核算的相关信息。对于缺乏排放信息的机组，通过动态表征机组活动水平和排放因子以追踪火电机组排放变化。以国际能源署（International Energy Agency，简称IEA）的能源消费数据为宏观约束，根据火电机组装机容量、发电效率和发电小时数建模以估算机组级别的活动水平。二氧化碳排放因子来自IPCC国家温室气体清单指南。
对于缺乏排放因子的火电机组，建立了火电机组排放因子表征方法。燃煤和燃油电厂SO2排放因子和燃煤电厂颗粒物排放因子均采用物料平衡法，分别根据燃料中的硫分和灰分进行核算。剩余火电机组的排放因子通过排放因子库获取，数据来源于美国环保署AP-42手册、EMEP和相关文献。通过加严排放标准，末端控制措施不断升级，大幅减少了火电机组污染物净排放因子。基于整合的国家尺度火电厂排放控制标准和相关环境政策，建立了污染物末端演替模块，模拟火电机组末端控制措施的演变。
GID团队将及时更新GPED大气污染物和二氧化碳排放数据，并通过融合更多高分辨率的本地数据，持续提供高质量的数据产品。如您需要更详细的排放数据或有意开展相关合作，请联系GID团队。
如有任何问题，请联系gid@tsinghua.edu.cn。
参考文献：
S&P Global Platts., World Electric Power Plant Database, 2020, available from https://www.spglobal.com/platts/en/products-services/electric-power.
Global Energy monitor., 2020, available from https://globalenergymonitor.org/.
United States Environmental Protection Agency., The Emissions and Generation Resource Integrated Database, 2018, available from https://www.epa.gov/egrid.
Liu, F., Q. Zhang, D. Tong, B. Zheng, M. Li, H. Huo and K. He (2015), High-resolution inventory of technologies, activities, and emissions of coal-fired power plants in China from 1990 to 2010, Atmos. Chem. Phys., 15, 13299-13317.
Tong, D., Q. Zhang, F. Liu, G. Geng, Y. Zheng, T. Xue, C. Hong, R. Wu, Y. Qin, H. Zhao, L. Yan and K. He (2018), Current Emissions and Future Mitigation Pathways of Coal-Fired Power Plants in China from 2010 to 2030, Environ. Sci. Technol., 52, 12905-12914.
Lu, Z and D. Streets (2012), Increase in NOx emissions from Indian thermal power plants during 1996-2010: unit-based inventories and multisatellite observations, Environ. Sci. Technol., 46, 7463-7470.
Lu, Z., D. Streets, B. Foy and N. Krotkov (2013), Ozone Monitoring Instrument observations of interannual increases in SO2 emissions from Indian coal-fired power plants during 2005-2012, Environ. Sci. Technol., 47, 13993-14000.
China Electricity Council, Electric Power Industry Statistic Compilation, 2017.
发展历程 >
GID-火电行业排放数据库开发工作始于2018年，我们将定期持续追踪并更新火电行业基础设施演变及排放变化。通过不断迭代开发至今已形成三个版本：
- 2018年1月，发布GPED v1.0版本。该版本提供了2010年全球火电厂基础信息及CO2、SO2、NOx和一次PM2.5排放，包括国家级别排放，电厂级别燃料类型、装机容量和排放，网格化排放。
- 2021年2月，发布GPED v1.1版本。该版本提供了2019年全球火电厂基础信息及CO2排放，包括国家级别装机容量、碳排放和服役年限，电厂级别燃料类型、机组个数和碳排放，网格化排放。
- 2023年X月，发布GPED v1.2版本。该版本提供了1990-2020年全球火电厂基础信息及CO2排放，包括国家级别装机容量、碳排放和服役年限，电厂级别燃料类型、机组个数和碳排放，网格化排放。该版本校验了100MW以上电厂的卫星图像，卫星图像准确的电厂占全球总装机容量的81.6%。全球火电厂大气污染物排放数据在核算后将及时发布。
用户须知 >
- 所有GPED数据产品仅供非商业用途使用。未经GID团队书面授权之前，任何单位和个人不得将数据用于商业用途。商业机构使用GID排放数据的行为均被视为商业用途，需事先获得GID团队授权。
- 任何使用GPED数据的论文、报告或产品均须完整引用相关研究成果和GID网站，具体引用方式请参考如何引用。
如何引用 >
如使用GPED数据产品，应当引用GID网站（http://gidmodel.org.cn/）及下列论文：
Qin, X., D. Tong, F. Liu, R. Wu, B. Zheng, Y. Zheng, J. Liu, R. Xu, C. Chen, L. Yan and Q. Zhang (2022), Global and regional drivers of power plant CO2 emissions over the last three decades revealed from unit-based database, Earth’s Future, 10(10), 1–18.
Tong, D., Q. Zhang, S. J. Davis, F. Liu, B. Zheng, G. Geng, T. Xue, M. Li, C. Hong, Z. Lu, D. G. Streets, D. Guan and K. He (2018), Targeted emission reductions from global super-polluting power plant units, Nat. Sustain., 1, 59-68.