问题——分布式能源的快速发展正改变配电网的供电和用电结构；光伏、风电等新能源出力波动较大，加上园区微网、充电负荷等新型用能形态，导致终端用户在不同时段的用电碳排放强度差异显著。在实际运行中，如果仅以总量减排或平均碳强度为目标，可能无法有效控制晚高峰等关键时段的碳强度峰值，影响低碳评价的准确性，同时增加企业和园区低碳管理的不确定性。 原因——一上，传统配电网调度主要关注电能平衡和经济成本，缺乏对“碳随电走”的精细分析工具，难以节点、支路和时间序列层面追踪碳排放的来源和流向。另一上，储能作为关键调节资源，其充放电过程的碳足迹取决于充电电源结构和时段差异。如果碳核算标准不清晰，可能导致“电量优化但碳核算不准”的问题。此外，碳排放流计算与配电网潮流方向的不确定性相互影响，增加了将碳约束纳入工程优化模型的难度。 影响——如果不能有效控制关键节点的碳强度，园区和企业可能面临碳核算波动、低碳绩效不稳定等问题，配电网也难以运用储能的低碳价值：在高碳时段可能被迫购电，而在低碳时段又无法有效存储和利用绿电。从系统层面看，盲目追求极低碳强度阈值可能适得其反：为满足约束而频繁充放电或增加外购电量，可能导致综合成本上升，甚至引发碳排放反弹，削弱政策和市场机制的激励效果。 对策——针对这些问题，研究提出了一种考虑碳排放强度限制的配电网低碳优化方法。该方法将碳排放流理论与配电网优化框架结合，实现电力流与碳排放流的协同调度，并在节点层面引入碳排放强度上限约束，对短期碳强度峰值进行严格管控。具体创新包括： 1. 将储能纳入间接排放核算框架，构建电—碳联合运行模型。针对电化学储能提出“水池模型”动态刻画充放电的碳密度变化，针对氢储能提出“零碳模型”反映其低碳特性，并通过附加碳密度指标更精确评估储能调节对碳足迹的影响。 2. 针对碳排放流与潮流优化的矛盾，重构潮流约束，引入非负辅助变量处理支路潮流方向问题，使碳排放流模型能够稳定集成到成本优化框架中。 3. 构建包含购电成本、网损成本、设备运维成本和碳排放对应的成本的综合目标函数，叠加发电设备出力、功率平衡等常规约束，形成可量化、可执行的优化模型，在保障安全运行和经济性的同时实现低碳目标。 前景——在改进的IEEE-33节点系统测试中，该方法有效降低了终端用户的碳足迹和系统直接碳排放，并在晚高峰时段通过储能释放低碳电能，将节点碳强度控制在设定阈值内，且未显著增加经济成本。研究还发现，碳排放强度上限并非越低越好，过度严格的阈值会提高储能运行成本并可能引发碳排放反弹。只有结合电源结构、负荷特性和储能规模科学设定阈值区间，才能平衡环境效益与经济性。此外，模型在引入碳排放流约束后求解时间虽有所增加，但增长趋势可控，显示出工程应用的潜力。未来研究将聚焦于模型优化和算法效率提升，并结合配电网数字化技术增强实际应用能力。
在全球能源转型的关键阶段，这项研究不仅解决了配电网精细化降碳的技术难题，还揭示了环保与效益的动态平衡规律。其工程适用性和可扩展性为我国实现“双碳”目标提供了新的技术路径，也为全球电力系统低碳化发展贡献了中国方案。随着数字电网技术的深入应用，这个成果有望推动更智能的碳能协同管控体系的形成。