气候变化导致的生态环境问题已经引起了极大关注,全球很多国家出台了一系列温室气体排放控制政策和节能减排战略方针。电力消费和交通运输作为消耗化石能源的主要方式,是导致温室气体排放的主要因素。因此,在电动汽车广泛推广的形势下,对家庭电力消耗进行碳减排评估和优化尤为关键。现有针对家庭居民电力系统的优化策略主要包括住宅太阳能光伏策略、光伏储能系统结合策略。然而,传统相关策略的碳排放评估受家庭电力系统复杂性和数据获取准确性的限制,现有关于家庭用电实际情况的碳排放研究较少,考虑电动汽车普及对家庭用电系统影响的研究更是缺乏。当前很多研究直接采用数据库中电力平均碳排放系数对家庭全年用电进行统一的碳排放核算,未考虑电力调度过程中各能源类型发电比例的变化、国家间电力贸易的影响。现有研究多采用电网当前年份的电力平均碳排放系数进行全生命周期的碳排放评估,未考虑未来电力结构的变化。这在全球大力发展可再生能源、减少化石能源的新形势下,可能导致生命周期碳排放结果出现相当大的误差。此外,人们对随电力排放响应的储能系统运行方式在家庭电力系统方面的碳减排潜力关注较少,现有研究主要使用平均碳排放系数而不是边际排放系数。针对上述现状,本文构建了欧洲28国的电力交互网络和电网边际排放系数计算模型,评估了电力结构和电力贸易对电网碳排放的影响;根据英国电网未来电力结构要求构建了电网调度模型,将该模型与边际排放系数模块结合计算全生命周期电网电力的边际排放系数,为后续的生命周期碳排放评价提供数据支持;基于上述计算得出的全生命周期电网电力的边际排放系数和生命周期评价方法,以英国典型住宅为研究对象,分别从家庭电器侧用电、电动汽车家庭充电和家庭完整电力系统三个角度探讨碳排放目标约束下家庭电力系统的碳排放和减排优化策略。研究发现,在电力碳排放的评估方面,完全忽视电力贸易的影响将带来7%的碳排放核算误差,以及10%的边际排放计算误差;忽略电力贸易的间接排放会带来2%的碳排放核算误差,以及1%的边际排放计算误差。边际排放的数值大小主要与化石能源的比例呈正相关。在未来电网调度方面,研究根据调度模型得到2030年和2050年电网每半小时的电力调度结果。研究发现未来可再生能源在总电网系统中比例显著增加,且随着分布式能源的装机容量增加储能系统的使用率明显增加。根据调度结果分别计算2018、2030和2050年的边际排放系数,发现随着电力结构的优化,英国电力的排放系数显著降低。在家庭电器用电侧方面,屋顶光伏系统和家庭锂镍锰钴电池可以在家庭电器用电侧系统的整个生命周期内减少14t的碳排放,但总电力成本会增加￡6,900。只有一个光伏系统、没有储能系统的家庭,系统的总电力成本增加￡2,170,整个生命周期内减少12t碳排放,与带有电池储能的系统相比,边际减排成本下降了￡313/tCO2。高成本是限制家用电池系统部署的主要因素。在电动汽车家庭充电方面,研究发现对于时间较长的充电行为,使用智能充电将减少5%的充电碳排放。边际排放因子高的国家,电动汽车充电的生命周期碳排放量更高,并且有可能从智能充电中获得更大的碳减排收益。更高的充电速率能够减少充电时长,通常会提高智能充电的碳减排优势。在家庭完整电力系统方面,光伏电池系统满足了 13%的家庭用电需求,与基础家庭电力系统相比,减少了 17%的环境影响和6.3 t的碳排放,但设备的初始投资和运维成本高达￡9,260。智能充电系统进一步分散了电动汽车连接期间的家庭用电负荷,在光伏电池系统碳减排效果的基础上额外减少6.8 t的碳排放。使用边际排放因子对于了解家庭电力系统的碳排放影响至关重要,与瞬时电网排放因子相关的智能充电可以带来明显的碳减排效果。综上所述,本文构建了边际碳排放因子计算模型并对未来电力进行模拟,采用生命周期评价方法,在大数据基础下对家庭电力系统中电器用电、电动汽车家庭充电和完整电力结构三个不同层面的碳减排潜力和对应的边际碳减排成本进行了分析。在对家庭电力结构评估的同时,提出了多个家庭电力优化情景,为碳减排和相应成本控制提供理论、数据和决策支持。研究还与国内实际相结合,为我国在电力结构低碳化的转型期开展家庭电力生命周期评价提供理论支持和实践经验。本研究的创新点主要包括:（1）优化了边际碳排放系数模型,评估了不同碳核算范围下的边际排放因子,提出准确性更高的边际排放因子计算方法。（2）基于汽车充电行为聚类的电动汽车家庭充电模式,评估了包括电动汽车充电在内的家庭用电系统的碳减排潜力。（3）构建了基于边际碳排放因子、国家电力调度、典型家庭耗能、光伏发电实时数据,以碳减排和经济最优为目标的家庭电力模型。