德克萨斯大学达拉斯分校一项新研究表明，将电力消耗转移至电网替代能源供应较多的时段，有助于显著减少二氧化碳排放。

该校工程师与哈佛大学、南通人工智能公司研究人员合作，开发出一种新模型。该模型能依据电网替代能源可用性优化用电时间，更大程度减少碳排放(温室气体排放的一部分)。研究发表于5月23日出版的《细胞报告可持续性》杂志。

埃里克·琼森工程与计算机科学学院机械工程副教授张杰博士是论文通讯作者，他致力于研究如何优化能源使用，提升能源系统的弹性和可靠性。张杰博士称，利用温室气体排放实时数据，能为公用事业公司和消费者提供决策信息，助力减少排放。

美国各地电网依赖多种能源，包括风能、太阳能、水力发电、核能、天然气和煤炭。每种能源对特定电网(将电力从发电厂输送到消费者的互联网络)的贡献，会因时间、季节、天气状况和地理位置等因素波动。例如，西北部水力发电约占该地区电力来源的30%。

张杰博士表示，电网通常优先利用无碳排放的替代能源，再转向天然气和煤炭等其他能源满足电力需求。

研究人员发现，消费者将用电时间与电网替代能源供应量较高的时段匹配，无需增加碳排放即可使用相同电量。比如，晚上电网可能更多从风能获取电力，消费者此时使用洗衣机，而非在下午电网用电高峰时利用化石燃料发电，有助于减少碳排放。张杰博士称，将洗衣时间从高峰负荷时段转移到非高峰时段，能在多方面助力电网并减少温室气体排放。

通常，减少碳排放的努力侧重于增加替代能源供应，但此研究表明，需求方面的改变也能做出重大贡献。

研究人员根据美国不同地区电网供电来源结构差异，开发三种不同情景的模型进行研究，发现可再生能源丰富地区减排潜力最大。

研究还表明，供应商在规划中纳入一年内(而非较短时期)的电力供应和消费模式，可实现更大碳排放减少。例如，加州采用年度优化方法，可实现高达33%的碳减排量。这意味着，若该州减少10%的碳排放，使用该模型可将减排量提高到13%以上，此数据基于消费者将5%的电力消耗转移到温室气体强度较低的地区得出。

张杰博士称，实施减排模式需公用事业公司告知客户主要使用替代能源发电的时间段。参与研究的其他德克萨斯大学达拉斯分校研究人员包括第一作者、机械工程博士生Honglin Li和Soroush Senemmar博士。

更多信息：Honglin Li 等，基于实时温室气体排放强度的电网脱碳需求侧负荷调节，Cell Reports Sustainability(2025)