Guangdong Power Grid Cup: Green Power Traceability and Carbon Tracking Technology
承办单位：⼴东电⽹有限责任公司
基于电⼒领域的碳排放核算相关研究，构建企业碳排放核算体系，对企业碳排放进⾏仿真，评估其合理性与计算效率，输出企业碳排放来源分布与绿电占⽐。
赛题背景：
在全球能源体系低碳化转型与碳关税机制加速接轨的背景下，碳关税机制的实施对我国相关产业带来了新的挑战与机遇。为了应对这一变化，我国积极采取措施，加快推动能源绿色低碳转型。
2023 年 11 月，国家发改委等部门印发了《国家发展改革委等部门关于加快建立产品碳足迹管理体系的意见》，其中明确 “制定产品碳足迹核算规则标准”，这一举措旨在规范产品碳足迹的核算方法，为我国产品在国际市场上的碳排放评估提供依据，助力企业应对碳关税的要求。
随后在 2025 年 3 月，国家发改委等部门又印发了《关于促进可再生能源绿色电力证书市场高质量发展的意见》，提出 “建立绿色电力消费核算机制，推动绿证应用走出去”。该意见旨在促进可再生能源的消纳，提升绿色电力证书的市场价值，并推动其在国际市场上的应用认可，为我国绿色电力的出口创造更有利的条件。
从这些政策可以看出，绿电溯源与碳足迹核算技术已成为打通能源绿色属性确权、跨境碳核算互认、产业低碳转型的关键技术底座，更是重塑中国国际竞争力的核心抓手。
当前，全国绿电消费需求呈现爆发式增长，然而，电力流“跨区域、多层级”的复杂特性导致绿电溯源面临严峻挑战——省间绿电交易占比不足，分布式光伏、海上风电等分散式电源接入量激增加剧了绿电追踪的时空耦合复杂度。现有溯源技术对跨省绿电流通路径的预测准确率欠佳，导致企业绿电消费难以精准匹配国际碳足迹认证标准，制约绿色电力证书跨境互认进程。而图计算与图机器学习技术的突破性应用，为破解绿电溯源难题提供了全新范式。本次大赛通过构建碳排放核算模型，输出碳足迹核算结果，为新型电力系统的“可测量、可追溯、可交易”标准化解决方案提供有力支撑。
比赛任务：
本赛题基于电力领域的碳排放核算相关研究，构建符合实际情况的企业碳排放核算体系，利用图计算、图机器学习等技术建立用户碳排放核算模型，结合风/光/水/火电站出力数据、输电网拓扑结构、区域间输电功率、节点电压/电流等数据，对企业碳排放进行仿真，评估其合理性与计算效率，最终输出企业碳排放来源分布与绿电占比，有力的支撑碳排放核算体系的建设。