论文解读 | Nature正刊： 加速中国向光伏和风能的能源转型

导语：复旦大学环境工程学院王戎团队在2023年的《Nature》上发表了一项重要研究，题为《加快中国向光伏和风能的能源转型》。该研究提出了一项宏大计划，通过优化光伏（PV）和风能发电的布局、规模和建设时间，实现中国2060年的碳中和目标。研究团队开发了一个综合优化框架，考虑了地理空间容量、超高压（UHV）输电扩展、储能、电力负荷灵活性和学习效应，旨在将光伏和风能的年发电量从9 PWh提升至15 PWh。研究不仅展示了通过技术进步和系统升级降低碳排放成本的潜力，还揭示了这一转型可能给最贫困地区居民带来的经济收益，为全球减碳努力提供了宝贵的见解和策略。

摘要

中国计划到2060年实现碳中和，这需要将光伏（PV）和风电的规模从目前的1 PWh/年增加到10-15 PWh/年。然而，根据历史上的可再生能源安装速度、最近的高分辨率能源系统模型以及基于中国“十四五”能源发展规划（CFED）的预测，这些仅表明到2060年，光伏和风电的容量将达到5-9.5 PWh/年。 我们在此展示，通过单独优化3,844个新的公用事业规模的光伏和风电场的部署，协调超高压（UHV）传输和能源存储，并考虑电力负荷的灵活性和学习动态，光伏和风电的容量可以从9 PWh/年（对应于CFED路径）增加到15 PWh/年，同时平均减排成本从每吨二氧化碳（tCO2）97美元减少到6美元 。为实现这一目标，光伏和风电的年度化投资需要从2020年的770亿美元（当前水平）增加到2020年代的1270亿美元，并进一步增加到2050年代的4260亿美元/年。光伏和风电的大规模部署还增加了最贫困地区居民的收入作为共同利益。我们的结果强调，通过建设能源存储、扩展传输容量和调整需求侧的电力负荷来升级电力系统的重要性，以降低实现碳中和的光伏和风电部署的经济成本。

引言

《巴黎协定》的目标要求促使全球向低碳经济的过渡，联合国气候变化大会（COP27）建议每年投资4至6万亿美元以加速可再生能源的渗透。 然而，这些资金应如何在可再生能源之间分配的细节尚不明确，需要高级空间显式模型来优化现有电力系统的地理空间细节并协调基础设施 。相较于发达国家，由于发展中国家对能源需求的增长，脱碳可能更具挑战性，但进行减排对于实现气候目标是不可或缺的。

中国占全球人口的18%和全球CO2排放量的28%，最近加强了其国家自主贡献，目标是在2060年前实现碳中和。 在可再生能源中，光伏和风能比水电有更广泛的应用范围，比生物能源对粮食和生态系统的负面影响更小，且成本可能比碳捕获与存储（CCS）更低 。然而，由于政府补贴减少、传输基础设施缺乏以及农业、工业和城市土地保护的限制，中国光伏和风能的增长可能难以满足碳中和的目标。

需要一种 空间显式方法，通过协调发电与传输和用电 来优化像中国这样幅员辽阔的国家的能源系统。这些方法在欧美有一定的推进，但在中国的研究中，电力负荷的灵活性和学习的跨时空动态却很少被考虑。与之前的研究相比，我们 开发了一个统一的优化框架，考虑了安装新的光伏板和风力涡轮机的地理空间能力、现有超高压传输的扩展、能量存储、灵活的电力负荷和学习动态 。我们的研究强调了对升级电力系统和基础设施投资的需求，以及提高居民收入的共同利益。

研究结果

优化光伏和风能系统

该研究优化了2021-2060年间每十年新建光伏（PV）和风电厂的位置、容量和建设时间，目标是最小化电力的平准化成本（LCOE）（扩展数据图1）。 LCOE定义为包括初始投资、运营和维护（O&M）、土地征用、超高压（UHV）传输和能源存储等成本的标准化现值，除以电厂生命周期（25年）内的发电量 。研究优化了接收新光伏板或风力涡轮机的像素数量，以最小化LCOE。研究分别 识别了2767个光伏电站、1066个陆上风电站和11个海上风电站 ，考虑了资源限制、行政边界、土地适用性、土地使用限制、地面坡度、土地覆盖、纬度、经度、陆地和海洋生态保护、海上风电站的水深、航线、太阳辐照度、风能密度和空气温度（图1a,b）。

该研究识别了光伏和风能发电的日变化和季节模式，这些变化与电力需求的曲线不相一致 （图1c）。由于表面空气温度、阴影、太阳角度和光伏板倾斜度的变化，春季的发电量达到峰值。模型考虑了电力负荷的灵活性，最终用户在除房屋供暖和制冷以及电动车外的情况下，调整每小时的电力需求以匹配供应（即到2060年，总电力需求的12%）（参见方法）。调整后的电力需求在白天转移，以匹配光伏和风能发电的峰值（图1c）。 通过在中国扩展6.4 TW的传输容量和建立1.3 TW的新能源存储，可以提高电力使用效率 （图1d），而采用较低的电气化率或考虑更高容量的其他类型可再生能源会降低效率。

投资方面，研究估计2000-2020年中国的学习率可能高于1975-2020年其他地区的学习率（补充表1）。在此基础上，优化电厂建设时间将光伏和风电厂的LCOE从每千瓦时 0.046（图1e）。这需要将光伏和风能的投资从2020年代的每年 4260亿。这一投资曲线在2020年代和2030年代与CFED相似，但在2040年代和2050年代较低。2031-2050年最佳路径上的投资（每年 3200亿）。

研究量化了相对于基准情景的优化效果，基准情景将光伏和风电厂的容量限制在10 GW，没有电力传输和能源存储，并假设2021-2060年光伏和风能的增长率不变，且不优化学习动态 。研究设计了五个敏感性实验，通过依次将单个电厂的容量限制从10增加到100 GW（案例A），考虑新UHV线路的建设（案例B），增加能源存储（案例C），从0提高到58%的非电力部门电气化（案例D），以及 考虑灵活的电力负荷（案例E） 。如果通过考虑学习动态优化电厂建设时间， 案例E就等同于最佳路径 。最佳路径通过储存能源最大限度地增加了容量（案例B和案例C之间的差异为+6.4 PWh/年），但通过优化学习动态最大限度地降低了成本（案例E和最佳路径之间的差异为-$1150亿/年）（图1f）。

二氧化碳减碳成本

该研究估计了电厂层面的边际减排成本（MAC）。在最佳路径中，2060年的MAC从-166美元/tCO2到106美元/tCO2不等（图2a），77%的光伏和风能的MAC低于核电。 尽管考虑到技术改进，随着容量增加，安装更高容量的光伏和风能成本也在上升 （扩展数据图6）。

在2060年，光伏和风能的容量达到15 PWh（CFED计划中为9 PWh），平均减排成本为6美元/tCO2（CFED计划中为97美元/tCO2） （图2b, c）。通过储存能量和优化学习动态，CO2排放得到了最大程度的减排（+3.5 Gt CO2）。假设国际学习率、高资本成本、较短的电厂寿命或较高的折现率，光伏和风能的成本会增加；忽略新UHV线路成本或采用低资本成本，成本会降低。 从基准案例转向最佳路径时，成本组成从变压器和运营维护转移到模块和土地征用 （图2d）。最近的研究表明，全球化供应链降低了太阳能模块价格，尽管中国模块价格快速下降，国与国之间的技术变革影响可能适中）。

土地、成本和电力之间的权衡

**在保持全球变暖在1.5°C以下的情景中，光伏和风能的容量可满足2060年中国59%的电力需求，而氢能、核能和生物质能则贡献20%**。将光伏和风能从1 PWh/年扩展到15 PWh/年，需要585,000平方公里的土地来放置光伏板，以及672,000平方公里的面积来安装陆上和海上风力涡轮机，分别分布在沙漠（33%）、草原（35%）、海洋（16%）和农田（6%）（扩展数据表1）。建设这些设施需要每年2010亿美元的初始投资和每年470亿美元的运营和维护成本，总计占2020年中国公共财政总支出的7%。假设1.5°C情景下的碳价为每吨二氧化碳100美元，这些成本可以通过节约购买化石燃料（每年2230亿美元）和减少碳成本（每年3990亿美元）来部分抵消。

我们预测3,844个电站中有183个将建成容量超过10 GW。随着单个电站容量限制从0.1 GW增加到10 GW，平均减排成本将从62美元/吨二氧化碳减少到6美元/吨二氧化碳（扩展数据图7）。在中国建设大型电站的可行性可以通过20 GW的酒泉陆上风电站和1 GW的盐池光伏电站的投产来支持，但这对电网整合、电力传输和初始投资提出了很高的要求。生态保护、工程可行性和政治障碍等非经济因素也值得关注

讨论

碳中和影响

许多实现碳中和的方案依赖于现有工厂进行碳捕获与存储（CCS）的改造，但受限于经济成本、地质条件和生物质可用性。 该研究分析了部署光伏（PV）和风电对化石燃料或生物能源CCS需求的影响，以实现2060年碳中和，考虑了陆地碳汇、非电力部门电气化（58%）和其他可再生能源的电力供应 （图3）。从CFED到最佳路径的过渡，将2060年对CCS的需求从8.9 PWh减少到2.8 PWh（图3a）。光伏和风能在电力供应中的份额在2021-2060年间从12%增加到59%，年增长率分别为2020年代1.8%、2030年代1.4%、2040年代1.0%和2050年代0.7%。尽管2020年代中国风电（1%）和光伏（0.8%）的年增长率与其他国家相当，但由于中国电力需求更大，这些技术在中国的扩展面临更大挑战。

升级电力系统对加速中国可再生能源的渗透至关重要 。CFED计划中的光伏和风电增长不依赖电力传输投资（图3c），而我们的模型通过考虑UHV线路投资来优化学习动态和能源存储策略（图3b）。研究显示，2021-2060年间，光伏和风能投资从0增加到每年600亿美元时，最佳路径中光伏、风能和CCS的成本减少比率与成本增加比率为2.7:1，低于CFED计划中的6.4:1。当光伏和风能系统的投资从每年600亿美元增加到2500亿美元时，这一比率在最佳路径中增加到5.4:1，但在CFED计划中减少到0.4:1。结果强调，相对于2020年的当前水平（每年770亿美元），需要增加光伏和风能投资以降低实现碳中和的经济成本。

对扶贫的影响

部署可再生能源被认为是通过从较富裕地区产生收入来减少贫困的有效方法 。然而，这种影响尚未通过中国的国家成本效益分析进行评估。更高的碳价通过节约更多的碳成本为光伏和风能发电带来更多收入（图4a）。考虑到电力传输中的资金流动，我们发现光伏和风能发电的收入可以从较发达的东部地区重新分配到较不发达的西部地区。随着碳价从0美元增加到100美元/tCO2，将收入分配到较不发达地区可使2100万人脱离低收入群体（年收入低于5000美元），并将600万人加入高收入群体（年收入高于20000美元）（图4b,c）。

将碳价从0美元增加到100美元/tCO2减少了收入不平等，基尼系数从0.453下降到0.441 （图4d）。采用每吨二氧化碳100美元的碳价在2060年为光伏和风能发电产生10550亿美元的金融流动，是2014-2020年间中国年度扶贫投资的15倍。 光伏和风能发电主要集中在中国西北部（5.9 PWh/年）和华北地区（5.2 PWh/年），而消费主要集中在华东地区（5.7 PWh/年）和中部地区（4.3 PWh/年）。电力传输导致最大规模的资金流动（每年2230亿美元）从华东地区到西北地区 （图4e）。通过将碳价从0美元增加到100美元/tCO2，光伏和风能发电部署使最贫困居民受益，北方地区的人均收入从29000美元增加到34400美元，西北地区的人均收入从29100美元增加到30600美元。

对气候变化的影响

当前的脱碳速度与实现碳中和的目标仍有巨大差距。自 2009 年以来，中国在光伏部署和风能增长方面取得了显著成就，但要在 2060 年前实现碳中和仍面临挑战。化石燃料仍占主导地位，与能源相关的投资以及光伏和风能企业的补贴减少可能会放缓可再生能源的增长。与之前的研究不同， 该研究揭示了中国光伏和风能发电的更大潜力，并强调了对电力系统升级进行更大投资的必要性 。

该研究的方法 通过应用空间显式方法优化光伏和风能系统 ，为全球气候减缓提供了见解。首先，更深层次的脱碳需要更大的可再生能源投资，因为减少更多二氧化碳排放需要更多的土地和基础设施，即使考虑到技术改进。尽管预计可再生能源成本将下降，但该研究强调政策干预的重要性，如建设大型光伏和风电站、电网整合、能源存储和需求侧电力负荷管理，以降低可再生能源成本。其次，部署光伏和风能可以为拥有广阔沙漠和边缘土地的欠发达地区提供新的收入来源，特别是在非洲和中东等半干旱地区。这对加速这些地区的经济发展具有重要意义。第三，优化大国的电力系统可以在未来几十年内降低部署可再生能源的成本，使其有可能实现超过 2060 年碳中和的更雄心勃勃的气候目标。研究强调了部署可再生能源以减少二氧化碳排放的技术和物理限制，强调了扩大投资以加速向光伏和风能过渡的重要性，并提供了实现长期碳中和的最佳途径。

方法

地理空间数据

• 土地覆盖数据 ：使用MODIS地表覆盖类型数据集（MCD12Q1），分辨率为0.005°×0.005°。所有土地像素被分类为森林、灌木地、稀树草原、草地、湿地、农田、城市和建成区、自然植被马赛克、冰雪、沙漠和水体。光伏板或陆上风力涡轮机的安装适宜性基于每个像素的土地覆盖类型定义。

• 生态保护区和地形数据 ：从资源与环境科学数据中心获取的分辨率为0.001°×0.001°的陆地生态保护区数据；从SRTM全球增强坡度数据集获取的地形坡度数据，分辨率为0.001°×0.001°；从NASA的GEOS-5前处理数据库获取的表面粗糙度和零平面位移高度数据，分辨率为0.5°×0.625°。

• 海上风力涡轮机数据 ：从海事边界地理数据库获取的中国领海区域数据；从SRTM全球增强坡度数据库获取的水深数据；从MERRA-2数据库获取的航线数据；以及从国家海洋数据与信息服务中心获取的海洋生态保护区数据。