基于FineBI Next的12国三情景选址前置决策支持系统
把分散的电力结构、转型速度、存量化石资产与用电压力，转化为可追溯的尽调优先级。
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参赛学校
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成都东软学院｜智能科学与工程学院
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参赛团队
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Echo团队｜邓乔丹、黄兮奕、徐晶
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指导教师
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孟源媛｜提交版本：2026-08-29
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01 TEAM
1 团队介绍
Echo团队来自成都东软学院智能科学与工程学院，由邓乔丹、黄兮奕、徐晶组成，孟源媛老师指导。我们关注到海外制造选址中，电力与碳风险经常被拆散在不同报告和数据表中，难以形成统一判断，因此决定把业务研究、数据治理与产品开发能力组合起来解决这一问题。团队按业务研究、数据整理、指标建模、FineBI开发、视觉呈现和质量复核协同推进；关键口径、公式与结论均经过成员交叉检查，最终形成六页交互式分析作品。
作品摘要
本作品面向中国高耗能制造企业在海外新建或扩建产能时的国家级电力风险预筛场景。项目把12个候选国的电力结构、碳强度、电网损耗、清洁电力增长、存量电厂锁定风险与三种用电压力情景纳入同一分析链，形成“先总控初筛、再结构归因、再趋势验证、再资产锁定、再情景测算、最后行动分层”的六页FineBI Next前置决策支持系统。
系统当前给出的首轮尽调优先序为匈牙利、德国、越南；波兰虽转型速度较快，但存量化石资产锁定风险最高，必须重点核验煤电退出兑现和园区供电条件。作品的所有成本、排放和缺口结果均明确标注为情景测算，不被包装为预测或真实财务成果。
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12国
候选国家
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3类
压力情景
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6页
正式仪表板
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351条
国家年度记录
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协作原则
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工作流
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团队执行重点
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质量标准
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业务与研究
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明确选址角色、决策时刻、风险边界和核心业务问题
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每个页面只回答一个核心决策问题
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数据与模型
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统一国家、年份、单位、情景和指标口径
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结论可回到来源、字段、公式和年份
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产品与视觉
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在FineBI Next中完成分析表、交互、跳转和六页仪表板
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操作路径清晰、视觉语义一致、无断链
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质量与表达
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做数据校核、边界声明、页面显示检查和结论复核
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事实、派生指标、情景测算、建议四类不混淆
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02 BACKGROUND
2 作品背景
从国家级电力事实出发，将结构差异、转型趋势、资产锁定与情景压力，转化为可解释、可追溯、可执行的海外选址预筛与尽调优先级。
2.1 业务场景与真实痛点
海外制造项目进入正式选址前，管理层面对的首要问题并不是立即选出最终建厂国家，而是先把十几个候选国缩小到少数值得投入时间和费用开展深入尽调的对象。对于用电规模较大的制造项目，候选国的电力结构、电力碳强度、清洁电力供给和存量化石电厂，会持续影响项目运营排放、绿电采购难度以及内部碳成本暴露。
现实研究中，这些信息通常分散在能源数据库、电厂名录、世界银行指标、企业调查和政策网页中。不同数据的国家名称、年份、单位和更新频率并不一致：只看最新低碳占比，可能忽略一个国家是否正在加速改善；只看电力碳强度，可能忽略存量煤电形成的长期锁定；只看宏观承诺，又无法回答具体用电规模下会产生多大排放、碳成本和清洁电力缺口。研究人员需要在多份表格与报告之间反复切换，结论也难以回到原始字段和计算公式。
这种信息断点会把风险推迟到项目进入园区、电价、并网和合同尽调之后才暴露，不仅浪费前期研究资源，也可能使管理层把“当前指标较好”误判为“长期风险较低”。因此，本作品不试图代替完整选址，而是把最容易被忽视的电力与碳风险提前到候选国预筛阶段，在正式尽调前回答“先看谁、为什么、在哪种压力下会变差、下一步需要核验什么”。
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核心业务问题
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传统信息断点
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本作品的回答
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先看谁？
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国家指标多、权重不同，容易凭单一排名决策
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总控页输出Top3与高风险预警，并可回溯分项证据
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为什么差？
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化石占比、损耗、接电、绿电条件分散
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结构归因页把风险拆到可核验驱动因素
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是否在改善？
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只看最新值会忽略趋势速度
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长期轨迹与近五年变化同时呈现
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风险锁在哪里？
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宏观承诺可能与存量资产结构不一致
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以历史电厂快照识别锁定暴露，不推断未来退役
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压力变化会怎样？
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排放、碳成本、清洁缺口缺少同口径测算
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三情景压力测试量化结果并公开参数
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下一步做什么？
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结论停留在“大屏好看”，没有尽调动作
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透明排名规则输出优先、观察、暂缓三类行动
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2.1.1 改进目标
本作品以可验收的分析结果替代泛化的“提升效率”：第一，将5类公开来源统一到12个候选国、ISO3国家键、年份和单位口径；第二，把选址预筛拆为总控初筛、结构归因、趋势验证、资产锁定、情景压力和行动分层6个连续问题；第三，形成12国×3情景共36条可复算结果，使排放、内部碳成本和清洁电力缺口均可回到参数与公式；第四，将候选国收敛为3国优先尽调、7国保留观察、2国暂缓，并为每类对象给出下一轮需要补查的证据。改进前，研究结论散落在不同文件中；改进后，用户可以沿同一条分析链完成比较、归因、测算、追溯和行动输出。
2.2 作品定位
本作品是一套面向中国高耗能制造企业海外新建或扩产场景的国家级电碳风险预筛与尽调优先级工具。系统以12个候选国、6个区域和1990—2025年历史数据为基础，结合三种用电压力情景，统一呈现电力结构、碳强度、电网损耗、清洁电力跃迁、存量电厂锁定和情景成本暴露。
作品的目标不是替企业直接作出最终选址决定，而是帮助管理与研究团队判断哪些国家值得优先投入尽调资源、主要风险来自哪里、哪些结论需要在园区或合同层面继续核验，并为后续项目级取数建立结构化问题清单。
主要使用者：海外选址团队、可持续发展团队、能源采购人员及项目尽调人员。
主要使用时点： 候选国家较多、项目级资料尚不完整的选址前期。
主要输出： Top3优先对象、高风险预警、差异归因、三情景压力结果以及3/7/2行动分层。
在线体验： https://next.finebi.com/decision/application/2d6db1329cd7487ca63a5503e0ca18（建议使用桌面浏览器打开）
2.3 分析对象与边界
本作品采用国家级比较颗粒度，覆盖匈牙利、德国、美国、越南、墨西哥、土耳其、泰国、波兰、摩洛哥、马来西亚、印度和印度尼西亚12个候选国家。历史观察区间为1990—2025年，国别最新值优先使用来源中的最新可用年份，并在图表和说明中保留年份差异。情景部分设置平衡基准、低碳承诺和高耗能扩产压力三类参数，用于检验推荐结果在不同用电规模、目标低碳占比和内部碳价下的变化。
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6区域
空间范围
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12国
分析对象
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1990—2025
历史年份
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3/7/2
主要输出
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纳入范围：国家级电力结构、低碳电力占比、电力碳强度、输配电损耗、清洁电力增长、存量电厂燃料与容量、企业供电红旗、情景排放、内部碳成本暴露和清洁电力缺口。
证据性质： 明确区分历史事实、派生指标、参数化情景测算和行动建议，避免把不同性质的证据混合为一个看似精确的结论。
未纳入范围： 园区电价、税费、物流、劳动力、并网容量、PPA合同、绿证价格、法律可执行性及具体项目供电方案。
结果边界： 推荐结果仅表示进入下一轮尽调的优先顺序，不代表最终投资结论；正式选址仍需结合园区、合同、技术、商业、法律和合规条件完成项目级核验。
03 PROCESS
3 制作流程
从公开数据到FineBI交互页面，全链路保留来源、口径、情景和质量控制
3.1 端到端制作路线
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01
问题拆解
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02
数据取证
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03
清洗对齐
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04
指标建模
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05
页面开发
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06
质量验证
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问题拆解：把选址任务拆成总控初筛、结构归因、转型验证、资产锁定、情景压力与行动分层六个问题。
数据取证：优先使用OWID、WRI和世界银行等可公开、可追溯资料；政策与市场机制只作尽调证据快照。
清洗对齐：统一ISO3、国家名、年份、单位、缺失值与最新可用年份，并保留来源日期和测量性质。
指标建模：将历史事实、派生指标、情景测算与行动建议分层，避免把不同证据性质混在同一结论中。
页面开发：在FineBI Next内完成分析宽表、计算字段、筛选器、联动、页面跳转、返回总控与仪表板排版。
质量验证：执行唯一性、范围、单位、公式、分层结果、空值、页面显示和血缘八项检查，形成正式分析版本与口径说明。
3.2 数据底座
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14,088条
WRI候选国电厂
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351条
国家年度动态
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14张
分析表
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8项
质量检查
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来源
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主要字段
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作品用途
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边界
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Our World in Data
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电力结构、碳强度、发电量、低碳占比
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总控、结构、长期轨迹、情景排放
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国家平均值，不等于园区或企业实际电力
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WRI Global Power Plant Database v1.3.0
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电厂、燃料、容量、坐标
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存量化石资产与锁定暴露
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历史快照，不能推断未来退役或新增
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World Bank WDI
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输配电损耗、宏观经济与人口
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电网韧性归因与背景校核
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各国最新年份可能不完全一致
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World Bank Enterprise Surveys
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停电、接电与企业供电体验
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红旗证据与尽调提醒
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调查年份异步，只作约束证据
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公开政策/市场页面
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碳机制、PPA/EAC与监管线索
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行动表证据索引
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政策会变化，正式决策需法律复核
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03 PROCESS
3.3 作品整体架构与证据流
为避免将六页仪表板理解为彼此独立的大屏，作品采用“业务问题牵引—多源证据治理—指标与情景建模—FineBI交互呈现—行动输出”的整体架构。每一层均保留国家、年份、单位、来源和计算规则，使页面结论能够沿数据血缘回到原始记录，并继续转化为下一轮园区、并网、绿电采购和合同核验问题。
图3-1 电碳经纬整体业务与技术架构
架构运行逻辑 数据源层汇集OWID、WRI、World Bank及政策与市场公开快照；治理层通过ISO3、年份、单位、缺失值和最新可用年份完成对齐；模型层形成结构、速度、强度、锁定风险、三情景测算和3/7/2行动规则；FineBI Next承接关联计算、排名赋值、筛选联动、页面跳转和清单导出，最终输出Top3、高风险预警和下一轮尽调事项。
证据闭环与人机边界 P01—P06连续回答“先看谁、为什么差、是否改善、风险锁在哪里、压力如何变化、下一步做什么”。AI只辅助异常核查、结论草拟和尽调问题生成；来源核对、口径确认、公式复算、适用边界与最终判断均由团队完成。输出用于安排尽调资源，不替代园区、电价、并网、合同、法律及项目级投资核验。
3.4 指标、公式与情景设计
只计算能解释、能复算、能支撑行动的指标
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核心量
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透明公式
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业务含义
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年度隐含排放（tCO₂/年）
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年用电量（GWh）× 电力碳强度（gCO₂/kWh）
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在统一用电量下比较国家电力排放压力
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内部碳成本暴露（万元/年）
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年度隐含排放 × 内部碳价（元/tCO₂）÷ 10,000
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把排放转成可进入预算讨论的情景量级
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清洁电力缺口（GWh/年）
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年用电量 × max(0, 目标低碳占比−当前占比) ÷ 100
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估计达到目标结构还需补足多少清洁电力
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候选国综合分与锁定风险
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评分维度
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计算规则
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使用说明
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结构分
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70%×最新低碳电力占比＋20%×可再生电力占比＋10%×风光电力占比
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衡量当前电力结构
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速度分
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60%×近十年清洁增长百分位＋40%×近五年清洁增长百分位
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衡量清洁转型速度
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强度分
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100－电力碳强度百分位
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碳强度越低，得分越高
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锁定适配分
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50%×低碳装机占比＋30%×(100－化石装机占比)＋20%×(100－煤电装机占比)
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衡量存量资产适配度
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发展适配分
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40%×人均用电百分位＋30%×人均GDP百分位＋30%×低碳电力占比百分位
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补充发展阶段背景
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综合分
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30%×结构分＋25%×速度分＋20%×强度分＋15%×锁定适配分＋10%×发展适配分
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12国候选集内相对初筛；越高越优
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电厂锁定风险分
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45%×化石装机占比＋35%×煤电装机占比＋20%×(100－低碳装机占比)
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与锁定适配分方向相反；越高风险越高
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3/7/2行动分层规则 年度隐含排放、清洁电力缺口和电厂锁定风险均按风险由低到高排序。某国进入任一指标前3名记一次Top3命中，进入第10—12名记一次Bottom3命中；Top3命中不少于2项进入“优先尽调”，Bottom3命中不少于2项进入“暂缓”，其余进入“保留观察”，任一核心排名缺失时标记为“待补数据”。该规则仅在本次12国候选集内有效，只决定下一轮尽调资源投向。
三情景参数
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情景
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年用电量
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目标低碳占比
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内部碳价
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解释
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S01 平衡基准
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500 GWh
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60%
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300 元/tCO₂
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作为统一规模下的基础对照
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S02 低碳承诺
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500 GWh
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80%
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500 元/tCO₂
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用电量不变，提高目标与内部碳价
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S03 高耗能扩产压力
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1,000 GWh
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80%
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800 元/tCO₂
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规模翻倍并提高碳价，检验压力放大
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为什么S01与S02总排放相同？两种情景都设定500 GWh年用电量，排放只由用电量和国家电力碳强度决定；目标低碳占比提高会扩大清洁电力缺口，内部碳价提高会放大内部碳成本，二者都不会自动改变当前电网碳强度和年度隐含排放。因此相同不是错误，而是公式边界的结果。
3.5 四类证据分层
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证据属性
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示例
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表达规则
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历史事实
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2025年电力结构、2023年输配电损耗
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写明年份和来源，不外推
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派生指标
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锁定风险分、转型速度、综合分
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保留字段、公式和排序方向
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情景测算
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排放、碳成本、清洁缺口
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标注参数，不称预测或真实财务
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行动建议
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优先尽调、观察、暂缓
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公开规则，必须进入下一轮项目尽调
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3.6 数据质量控制
• 键值唯一：国家×情景36行、国家×年份351行分别校验唯一性与完整性。
• 单位统一：GWh、gCO₂/kWh、tCO₂、元/tCO₂和万元分别保留，禁止把“千、万、百分比”混写。
• 最新年份可见：OWID除印度尼西亚为2024外，其余11国使用2025年最新观察；损耗等指标按来源最新年份呈现。
• 边界可见：园区电价、供电可靠性、并网容量、PPA合同和政策变动等已知缺口进入页面说明与尽调清单。
3.7 FineBI Next 实现与AI协同
让复杂度体现在可追溯分析与交互，而不是无意义堆图
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SOURCE
公开源表
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CLEAN
清洗对齐
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MODEL
分析宽表
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VISUAL
六页图表
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ACTION
尽调输出
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产品实现深度
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层级
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实现内容
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可追溯证据
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数据层
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国家、能源、电厂、电网、情景、政策与字典表
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项目内同源上传，关键结果可离线复核
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分析层
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14张分析表，归入国家初筛、结构、轨迹、锁定、情景和行动六类主题
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计算字段、汇总、排序、条件赋值和质量字段
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可视化层
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P01—P06正式仪表板与导航体系
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真实图表、指标卡、表格、筛选器、联动与跳转
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输出层
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Top3、红旗国家、3/7/2行动分层和范围边界
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所有结论可回溯到明细字段与来源年份
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AI如何进入工作流
FineBI Next承担作品中的数据管理和确定性计算，包括多表关联、聚合计算、计算字段、行间排名、条件赋值、筛选联动、页面跳转和行动清单导出；AI介入的是解释与核查环节，而不是最终状态判定。团队将FineBI筛选后的国家、情景、指标值、来源年份和范围限制作为上下文，交由AI辅助生成异常核查问题、结论草稿和下一轮尽调问题，再由成员回到源表与公式逐项确认。
例如，S01与S02年度排放相同后，AI首先将其标记为需要核查的异常。团队复算确认，两种情景年用电量均为500 GWh，而排放只由用电量和国家电力碳强度决定，因此结果相同符合公式边界。在选中“越南＋S03”后，AI可以依据当前排放、清洁电力缺口、锁定风险和数据缺口，起草PPA可得性、园区接入容量和供电条件等核验问题，但不能改变由三项排名规则生成的行动层级。
人机协同原则 FineBI提供可计算、可筛选、可追溯的数据上下文；AI辅助发现问题并组织表达；团队负责确认来源、口径、公式、边界和最终判断。作品截图、排名、分层与情景结果均来自FineBI实际页面和数据计算，不由AI生成或补造。
六页页面分工
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页面
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核心问题
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关键输出
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P01 总控初筛
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先看谁？
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Top3、最高锁定风险、全局联动入口
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P02 结构归因
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为什么差？
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结构、损耗、接电与红旗证据
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P03 转型轨迹
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是否在改善？
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长期方向、近五年速度与路径阶段
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P04 资产锁定
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风险锁在哪里？
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锁定排名、暴露、缺口与历史电厂证据
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P05 情景实验
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压力变化会怎样？
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排放、碳成本、清洁缺口三情景压力测试
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P06 行动工作台
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下一步做什么？
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优先、观察、暂缓和尽调边界
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联动与证据闭环
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P01
先看谁
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P02
解释差异
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P03
核验趋势
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P04
定位锁定
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P05
压力测试
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P06
形成行动
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血缘设计原则 每张分析表只承担一种明确粒度或业务问题；复杂度来自多源治理、可复算公式、跨页联动和证据回溯，而不是为显示工作量复制无意义节点。
04 RESULTS
4 成果展示
先给结论，再沿分析链追溯完整证据
4.1 P01 全球选址决策总控舱
本期核心结论 在S01平衡基准情景下，同为500 GWh年用电，匈牙利与印度尼西亚年度隐含排放相差258,615 tCO₂（25.86万吨），情景内部碳成本暴露相差7,758.45万元。首轮尽调优先Top3为匈牙利（综合分67.36）、德国（60.52）、越南（53.35）；波兰锁定风险85.90，为最高风险预警对象。最终系统将12国收敛为3国优先、7国观察、2国暂缓。
图4-1 P01全球选址决策总控舱
本页用途与读图说明
用途｜这是整套作品的第一屏，回答“12个候选国先看谁、主要警报在哪里、下一步应进入哪一页核查”。它把分散在电力结构、转型速度、碳强度和存量电厂中的信息压缩成初筛顺序，作用类似项目立项前的分诊台；页面给出的是尽调优先级，而不是替代园区、电价、法规和合同核验的最终选址结论。
图表构成｜顶部4张卡片概括候选国数量、综合分第一名、最高锁定风险和情景数量；上排依次展示清洁电力缺口的国别与情景对比、候选国综合排名、Top3与高风险对象的行动审计；下排用转型类型分布、锁定风险×综合分气泡矩阵和内部碳成本档级，把“优先级、风险原因和压力大小”放在同一屏阅读。
指标口径｜综合分＝30%结构分＋25%速度分＋20%强度分＋15%锁定适配分＋10%发展适配分，仅表示本次12国候选集内的相对表现；电厂锁定风险＝45%化石装机占比＋35%煤电装机占比＋20%×（100－低碳装机占比），分值越高代表存量化石资产约束越强。清洁电力缺口＝年用电量×max（0，目标低碳占比－当前低碳占比）÷100；内部碳成本＝年度隐含排放×内部碳价÷10,000。
读图结论｜当前优先尽调Top3为匈牙利、德国和越南，其中匈牙利综合分67.36居首；波兰锁定风险85.90，为最需要专项核验的对象。评委可从这一页先确定“谁值得先研究”，再分别进入结构归因、转型轨迹、资产锁定、情景压力和行动清单页面查看证据。
页面怎样支持决策
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读图位置
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结论
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下一步
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综合分排名
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匈牙利、德国、越南进入首轮Top3
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分别进入结构、轨迹与锁定页复核
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风险机会矩阵
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高分不等于低风险，必须同时看锁定暴露
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对波兰等高锁定对象设置红旗
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基准情景对比
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匈牙利清洁缺口为0；印度尼西亚缺口209.55 GWh
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优先核验园区绿电采购与电网接入
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交互设计：顶部六个导航按钮可在总控、归因、轨迹、锁定、情景和行动之间跳转；底部情景、候选国和转型类型筛选器联动页面图表，减少重复寻找。
04 RESULTS
4.2 P02 电力结构与电网韧性归因
从“谁更好”转向“差异由什么驱动”
核心归因 摩洛哥输配电损耗最高（18.19%，2023）；高损耗与较高化石能源暴露共同构成重点尽调信号，需要核验电网基础设施、园区供电与接电条件。
图4-2 P02电力结构与电网韧性归因舱
本页用途与读图说明
用途｜这一页解释候选国为什么会出现差异，重点拆开“发电来源是否低碳”和“电力送到用户前是否高效”两件事。对非电力专业读者而言，可把电源结构理解为电力的“原料配方”，把输配电损耗理解为电力从电厂送到工厂过程中的损失；二者共同决定项目用电的碳暴露和电网侧核验重点。
图表构成｜顶部卡片汇总高损耗国家数、最高损耗率、最长接电天数和红旗国家数；页面主体包括12国低碳/化石电力结构条形图、低碳占比×电力碳强度结构散点图、输配电损耗排名，以及国家结构对比表、电网接入证据散点图和韧性证据表。图表从“电从哪里来—传输是否高效—企业接入是否顺畅”逐层归因。
指标口径｜低碳电力占比＝低碳发电量÷总发电量×100%，化石电力占比＝化石发电量÷总发电量×100%；电力碳强度表示每使用1千瓦时电力对应的平均排放，单位为gCO₂/kWh，越低越好。输配电损耗率表示发电量中在输送环节损失的比例，越低越好。接电天数和企业停电调查来自不同年份，只作为红旗线索，不直接等同于当前供电可靠性。
读图结论｜摩洛哥输配电损耗率最高，且化石电力占比较高，说明后续尽调不能只问电价，还应核验园区所在电网、接入容量、线路改造和供电质量。页面能够支持“为什么需要重点核查”的判断，但现有国家级公开数据不能直接证明某一园区电网老化，也不能替代当地接入报告。
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18.19%
最高损耗率
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3国
高损耗国家
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8国
红旗国家
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282.47天
最大接电耗时
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关键发现
• 损耗率Top3为摩洛哥18.19%、印度14.16%、墨西哥11.11%；高损耗提示输配效率压力，应与园区供电和接电条件一起列入重点尽调，但不能单独等同于供电不稳定。
• 结构散点把低碳占比与碳强度放在同一坐标中，避免只看单一能源占比。
• 企业调查和接电指标的年份并不同步，因此只作为红旗证据，不被合成为伪精确的实时评分。
04 RESULTS
4.3 P03 清洁电力跃迁轨迹
长期方向决定基础，近五年变化决定速度
轨迹结论 波兰、匈牙利、越南进入加速/领先组；但转型速度不能抵消存量资产锁定，必须与P04交叉验证兑现能力。
图4-3 P03清洁电力跃迁轨迹
本页用途与读图说明
用途｜这一页把“现在处于什么水平”和“近年改善得有多快”分开，避免只看某一年就错过正在转型的国家，或把短期改善误当成已经完成转型。它回答三个问题：低碳电力占比是否持续上升、碳强度是否下降、改善速度在12国中处于什么位置。
图表构成｜顶部4张卡片概括加速/领先国家数、近五年低碳占比最大增量、近五年碳强度最大降幅和正向转型国家数；主体由12国长期趋势线、当前水平×改善速度轨迹象限、近五年增量排名、国家×年份热力图及轨迹审计表组成。趋势、横向排名和原始年度记录相互校验。
指标口径｜近五年低碳占比变化＝最新低碳占比－五年前低碳占比，单位为“百分点”，例如从30%升至40%记为增加10个百分点，并非增长10%；近五年碳强度降幅＝五年前碳强度－最新碳强度，结果为正表示改善。结构分看当前低碳程度，速度分看近十年与近五年的相对增量，转型类型由当前结构与变化速度共同判定。
读图结论｜波兰、匈牙利和越南呈现较明显的加速或领先特征，说明候选国不能只按当前碳强度“一票否决”。但改善速度是历史观察，不是未来预测；尤其波兰虽然近期进步较快，存量煤电约束仍需回到P04核验，因此“正在改善”和“当前仍有较高锁定风险”可以同时成立。
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观察
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证据
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决策含义
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波兰转型加速
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近五年低碳占比+13.54个百分点；风光发电+26.41 TWh
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可看到改善方向，但仍需核验煤电退出兑现
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需求增长最快
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印度+33.23%、越南+27.73%、印度尼西亚+25.37%
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绿电扩张必须追上新增用电需求
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德国用电回落
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近五年用电变化约−5.01%
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不能把排放改善全部解释为结构转型
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页面同时保留长期折线、近五年排序、速度象限和热力图，分别回答“方向、速度、相对位置和连续性”，避免一张图承担过多解释任务。
04 RESULTS
4.4 P04 化石资产锁定与需求压力
识别那些“承诺在转型、资产仍锁定”的国家
锁定预警 波兰锁定风险85.90居首；高锁定风险国家共4个。在S02低碳承诺情景（500 GWh/年、目标低碳占比80%）下，最高化石电力暴露417.13 GWh，最大清洁电力缺口317.13 GWh。
图4-4 P04化石资产锁定与需求压力（S02低碳承诺情景，500 GWh/年、目标低碳占比80%）
本页用途与读图说明
用途｜这一页识别电力系统的“路径依赖”：即使政策方向和新增清洁电力在改善，已经建成、仍可能长期运行的煤电和其他化石机组，仍会影响项目未来获取低碳电力的难度。页面用于回答“风险锁在哪些存量资产中，以及需要多大规模的绿电替代”。
图表构成｜顶部卡片显示最高锁定风险、高风险国家数、最大化石电力暴露和最大清洁电力缺口；主体依次包括12国锁定风险排名、锁定风险×年度隐含排放气泡矩阵、化石电力暴露与清洁电力缺口对比，以及保留装机结构和来源信息的锁定证据表。
指标口径｜锁定风险＝45%化石装机占比＋35%煤电装机占比＋20%×（100－低碳装机占比），范围0—100，越高越不利；化石电力暴露＝年用电量×化石电力占比÷100，清洁电力缺口＝年用电量×max（0，目标低碳占比－当前占比）÷100，单位均为GWh/年，1 GWh等于100万千瓦时。年度隐含排放＝年用电量×电力碳强度，结果单位为tCO₂/年。
读图结论｜在S02（500 GWh/年、目标低碳占比80%）下，波兰锁定风险85.90为12国最高，提示应重点核验煤电退出节奏、园区供电来源和绿电合同可得性。本页使用的电厂数据是公开历史快照，用于呈现存量结构，不代表机组未来一定按当前状态运行，也不直接预测退役年份。
为什么这一页不可省略
• 宏观低碳承诺并不自动消除存量煤电和燃气资产带来的长期供电结构约束。
• 锁定风险、情景排放和清洁缺口联读，可以区分“当前高碳但快速改善”与“结构长期受限”。
• WRI电厂数据是历史快照，只用于初筛锁定风险，不推断具体电厂未来退役、新增项目或项目级供电合同。
证据边界 这一页输出的是“需要优先核验哪些存量资产和供电结构”，不是对任何国家未来能源政策作确定性预测。
04 RESULTS
4.5 P05 情景、碳机制与绿电采购实验室
把同一个国家放进不同用电压力中，观察量级变化而非制造预测
情景结论 S01与S02用电量同为500 GWh，所以总排放相同；S02提高目标低碳占比，清洁电力缺口随之扩大；同时提高内部碳价，内部碳成本随之上升。S03把年用电量提高到1,000 GWh，压力进一步放大。
图4-5 P05情景、碳机制与绿电采购实验室
本页用途与读图说明
用途｜这一页不是预测哪个国家未来一定更好，而是把12个候选国放进三组统一假设，观察用电规模、目标低碳占比和内部碳价变化后，年度排放、清洁电力采购缺口和碳成本压力会放大到什么程度。它相当于对候选名单进行同口径压力测试。
图表构成｜顶部4张卡片概括三种情景的候选集总排放及S03内部碳成本；左侧柱线图比较三种情景的总排放与内部碳成本，中间热力图展开12国×3情景的排放量级，右侧分组柱图比较国别清洁电力缺口，底部审计表保留国家、情景参数和36条测算结果。
指标口径｜年度隐含排放（tCO₂/年）＝年用电量（GWh）×电力碳强度（gCO₂/kWh）；内部碳成本（万元/年）＝年度隐含排放×内部碳价（元/tCO₂）÷10,000；清洁电力缺口（GWh/年）＝年用电量×max（0，目标低碳占比－当前占比）÷100。S01为500 GWh、60%、300元，S02为500 GWh、80%、500元，S03为1,000 GWh、80%、800元。
读图结论｜S01与S02年用电量同为500 GWh，因此年度排放相同；S02提高目标低碳占比，因此清洁电力缺口扩大；同时提高内部碳价，因此内部碳成本压力上升。S03把年用电量提高到1,000 GWh，排放规模随之放大。卡片总量是用于横向比较的12国测算值汇总，不表示企业会同时在12国建设项目；内部碳成本是管理压力测试，不是实际税费或会计结果。
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S03对比
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匈牙利
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印度尼西亚
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差距
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年度隐含排放
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163,020 tCO₂/年
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680,250 tCO₂/年
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517,230 tCO₂/年
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内部碳成本暴露
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13,041.60 万元/年
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54,420.00 万元/年
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41,378.40 万元/年
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清洁电力缺口
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46.77 GWh/年
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619.10 GWh/年
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572.33 GWh/年
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页面中的碳成本是内部碳价压力测试值，不是实际税费、交易成本或会计结果；正式选址还需补充当地电价、碳机制适用范围、绿证/PPA价格与合同可得性。
04 RESULTS
4.6 P06 行动分层与尽调工作台
用透明规则把发现转成下一步，而不是止于可视化展示
行动输出 三项风险排名Top3命中≥2的国家进入优先尽调；Bottom3命中≥2的国家暂缓；其余保留观察。当前结果为3国优先、7国观察、2国暂缓。
图4-6 P06行动分层与尽调工作台
本页用途与读图说明
用途｜前五页回答“风险在哪里、为什么、在不同情景下会怎样”，这一页把证据收束为下一轮工作清单：哪些国家先投入资源核验、哪些保留观察、哪些暂缓。它解决的是尽调资源排序问题，而不是用模型直接替代投资决策。
图表构成｜顶部4张卡片给出3国优先尽调、7国保留观察、2国暂缓及12国总数；左侧热力图并列展示年度隐含排放、清洁电力缺口和电厂锁定风险排名，中间双向条形图统计Top3/Bottom3命中数，右侧柱图汇总行动层级，底部证据表保留排名、主导风险、转型类型、建议动作和范围边界。
指标口径｜三项风险指标均由低到高排序，排名1代表本轮候选集中相对风险较低，排名12代表相对风险较高。进入第1—3名记1次Top3命中，进入第10—12名记1次Bottom3命中；Top3命中不少于2项进入“优先尽调”，Bottom3命中不少于2项进入“暂缓”，其余为“保留观察”，核心排名缺失时标记为“待补数据”。
读图结论｜当前匈牙利、德国和越南进入优先尽调，马来西亚和印度尼西亚暂缓，其余7国保留观察。这里的Top3是“三项风险中相对较低的前三名”，并非风险最高的三国；“优先尽调”也不等于无风险，而是更值得先核验园区电价、并网容量、PPA/绿证可得性和合同可执行性。
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行动层级
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国家
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含义
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优先尽调（3）
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匈牙利、德国、越南
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进入园区、电价、并网、PPA、合同与法律可执行性核验
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保留观察（7）
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美国、墨西哥、土耳其、泰国、波兰、摩洛哥、印度
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继续观察；对波兰和摩洛哥分别设置锁定/电网红旗
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暂缓（2）
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马来西亚、印度尼西亚
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当前综合风险排序靠后，暂不优先投入尽调资源
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稳定性解释 三种情景均输出3/7/2，是因为当前公式对用电量和内部碳价采用线性缩放，国家之间的相对排序未改变；这证明规则结果稳定，但不等于未来预测稳定。
04 RESULTS
4.7 六页联动与整体价值
从首页进入后，可沿着“结论—原因—趋势—锁定—情景—行动”连续追问
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P01
总控初筛
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P02
结构归因
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P03
转型轨迹
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P04
资产锁定
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P05
情景实验
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P06
行动分层
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联动机制
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交互
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实现
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用户价值
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页面导航
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P01顶部跳转P02—P06；子页提供返回总控
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把六页组织成一条叙事链，而非六个孤立大屏
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全局筛选
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情景、候选国、转型类型控制相关图表
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同一问题可快速切换观察范围
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图表联动
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点击国家/类型后同步缩小相关视图
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减少手工比对，保持上下文一致
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滑块与排序
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年份、风险、成本等可调范围与排名
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从全量概览进入重点对象
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指标提示
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标题、单位、图例、测算性质和范围边界
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降低误读，支持结论追溯与业务复核
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使用角色与价值
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使用角色
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重点关注
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获得的价值
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管理与选址团队
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Top3、最高风险预警、3/7/2行动分层
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快速确定下一轮尽调资源投向
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数据与研究人员
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年份、单位、来源、公式和证据性质
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复算结论并解释国家差异
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技术与尽调人员
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结构、趋势、锁定、情景和红旗明细
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把宏观结论转成园区与合同核验问题
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整体价值 六页页面不是彼此独立的大屏，而是一条可以连续追问的分析路径。以波兰为例，P01首先把它识别为最高锁定风险对象；P03同时显示其近五年清洁电力增长较快；P04再回到存量煤电结构，解释为什么“正在改善”与“当前仍有较高锁定风险”可以同时成立；P06最终将其保留观察，并生成煤电退出、园区供电和电网条件的专项核验事项。系统不以一个总分掩盖相互矛盾的证据，而是把矛盾转化为下一轮尽调问题。
05 SUMMARY
5 总结与分享
从一张“大屏”升级为一套可解释、可追溯、可行动的分析作品
5.1 作品创新点
业务创新 将海外制造选址中容易被后置处理的电力与碳风险提前到候选国预筛阶段，输出的不只是国家排名，还包括风险原因、情景量级和下一轮需要核验的园区、电网及合同问题。
方法创新 将最新电力结构、长期变化方向、近五年转型速度、存量电厂锁定与三种用电压力同时纳入判断，使“当前表现较好”“正在快速改善”和“长期资产约束较强”能够被分别识别，而不是压缩成一个无法解释的结论。
产品创新 用P01—P06组织“先看谁—为什么—是否改善—风险锁在哪里—压力变化会怎样—下一步做什么”的连续操作路径，并通过筛选、联动、跳转和导出维持国家与情景上下文。
治理创新 将历史事实、派生指标、情景测算和行动建议分层管理；综合分、锁定风险和行动状态均公开公式或规则，同时保留年份、单位、来源及适用边界，防止把情景暴露误写成真实成本或投资结论。
5.2 量化价值与验证
• 数据整合：将5类公开来源整理为12个候选国、351条国家年度记录、14,088条候选国电厂记录和36条国家×情景结果，并在FineBI中形成14张分析表、6页正式仪表板和8项质量检查。
• 风险量级：在同为500 GWh年用电的S01情景下，候选集最低与最高年度隐含排放相差25.86万吨，情景内部碳成本暴露相差7,758.45万元。该差额不是已经实现的节省，而是初筛阶段可能遗漏的风险量级。
• 决策收敛：透明规则把12个候选国整理为3国优先尽调、7国保留观察和2国暂缓，使园区、电价、并网、PPA、合同及法律核验能够按优先级开展，而不是对所有国家平均投入研究资源。
• 复用与边界：替换候选国清单、项目年用电量、目标低碳占比和内部碳价后，现有数据链、公式、交互和行动规则可继续用于其他高耗能制造项目。作品尚未进入真实企业项目实施，因此不虚构节省工时、尽调费用或投资回报。
5.3 局限与下一步
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当前局限
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后续补强
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国家平均数据无法代表具体园区和企业合同
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接入园区级电价、供电可靠性、并网容量、PPA报价与合同条款
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WRI电厂数据库为历史快照
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通过监管机构和电网运营商资料核验新增、退役与项目进度
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政策、绿证和碳机制变化较快
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建立定期更新与法律复核机制，保留来源日期
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情景采用线性压力测试
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在获得项目参数后加入负荷曲线、分时电价、采购组合与敏感性分析
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5.4 制作体会
项目早期我们曾把重点放在图表数量和大屏效果上，但在整理数据后发现，真正困难的不是把图做得复杂，而是保证每张图回答一个明确问题、每个数字都有统一口径、每条结论都能回到来源和公式。因此，团队后来先固定“初筛—归因—趋势—锁定—情景—行动”的决策链，再决定每页需要什么图。
制作过程中也出现过容易被误判为错误的结果。例如S01与S02年度排放相同，最初看起来像计算异常，复算后发现这是两种情景年用电量相同导致的合理结果。我们没有为了让图表更有变化而修改数据，而是在页面和文档中解释公式边界。这件事使团队认识到，可解释性比制造差异更重要。
另一个重要取舍是没有强行拼接覆盖不完整、口径不可比的工业电价、PPA价格和供电可靠性数据。对于暂时不能形成公平比较的指标，我们将其保留为数据缺口和下一轮尽调事项。作品因此不会给出看似完整但无法复核的最终选址结论，而是明确说明当前证据能支持什么、还不能支持什么。
APPENDIX
附录A｜关键数据来源与合规说明
所有数据均来自可公开渠道；政策与市场信息按快照使用
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数据/证据
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快照与规模
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主要用途
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使用声明
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OWID Energy
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快照2026-06-14；候选国年度记录351条
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结构、碳强度、长期轨迹、情景排放
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除印度尼西亚为2024外，其余11国最新观察为2025；国家均值不等于园区实际
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WRI GPPD v1.3.0
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全球34,936条；候选国14,088条
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电厂燃料、容量与锁定风险
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CC BY 4.0；历史快照，不推断未来新增和退役
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World Bank WDI
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损耗等指标按最新可用年
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电网韧性和背景校核
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多数为2023/2024，跨国最新年份可能不同
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World Bank Enterprise Surveys
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候选国调查证据长表948条、最新证据48条
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停电、接电与企业供电红旗
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调查年份异步，只作尽调约束
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政策与市场公开页
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19条碳机制证据；12国PPA/EAC快照
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行动表证据索引
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会随政策变化，不能自动增加机制，需法律复核
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原创、隐私与知识产权
• 作品由团队围绕海外制造选址场景原创设计；FineBI页面、指标结构、情景参数和文档叙事均为本队制作。
• 不使用个人信息、企业商业秘密或未脱敏内部数据；公开数据保留来源和使用边界。
• 文档中的六张作品图均为2026-08-28从本队FineBI Next在线项目直接截取。
• 生成式AI仅用于研究与表达辅助；架构图由团队依据实际数据链和FineBI实现设计，并由Image-2辅助绘制，核心事实、指标口径、图中文字与结论均由团队复核。
APPENDIX
附录B｜关键指标口径与适用边界
便于快速回到字段、公式、单位和证据边界
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指标
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单位
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口径/排序方向
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注意事项
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电力碳强度
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gCO₂/kWh
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国家电网平均强度；越低越优
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非园区边际排放因子
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低碳电力占比
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%
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核电+可再生等低碳来源占比；越高越优
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按OWID口径使用
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输配电损耗
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%
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电力输出中损耗比例；越高风险越高
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年份需随图展示
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转型速度
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百分点/趋势分
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近五年低碳占比变化与碳强度下降综合
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不等于政策承诺兑现
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电厂锁定风险分
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0—100
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存量化石容量、燃料结构与暴露的派生分；越高越风险
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历史快照用于初筛
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年度隐含排放
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tCO₂/年
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GWh×gCO₂/kWh
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情景测算，不是企业盘查值
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内部碳成本暴露
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万元/年
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tCO₂×元/tCO₂÷10,000
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非实际财务结果
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清洁电力缺口
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GWh/年
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用电量×max(0,目标占比−当前占比)/100
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需结合园区采购可得性复核
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适用边界
• 本作品用于国家级风险预筛和尽调优先级排序，不替代园区、合同与项目级投资决策。
• 年度隐含排放、内部碳成本和清洁电力缺口均为参数化情景测算，不是预测、企业盘查或实际财务结果。
• 电厂、政策和市场机制按数据快照使用；正式尽调仍需核验新增与退役计划、监管变化及合同可执行性。
使用声明 本作品的目标是提高海外制造选址前期研究的可解释性和尽调效率。任何实际投资决策均应在本工具输出基础上，继续完成项目级技术、商业、法律和合规尽调。
