探讨中国加速发展光电和风电最优路径,复旦成果登上《自然》(中国风光发电量)

7月26日,复旦大学环境科学与工程系、IRDR国际卓越中心王戎团队在国际学术期刊《自然》在线发表研究论文,首次从能源系统统筹角度探讨中国加速发展光电和风电、实现2060年碳中和目标的最优路径,并揭示了中国太阳能和风能资源的潜力和成本。

【建立地球数字智能信息复杂系统】

以往研究由于缺乏高时空分辨率的地球数字智能信息系统,不能准确量化中国太阳能光伏和风能的发电潜力和变化趋势,导致在气候治理的综合评估中无法准确预估能源转型的最佳路径。

复旦领衔的研究团队基于地球系统中多年太阳辐射和风速的小时空间数据,综合考虑行政区划、土地类型、气候条件、地形、海拔、陆地自然保护区、海上航线、海水深度、海洋自然保护区、特高压变电站位置等空间地理信息,建立高时空分辨率的数字地球智能网络,优化出2767个光伏电厂、1066个陆上风电厂和11个大型海上风电厂的空间分布和建造规模,制定了中国加速发展太阳能光伏和风能发电替代化石燃料的中长期建设方案。

研究表明,为了达到2060年碳中和目标,如果按照当前规划的太阳能光伏和风能发电建造速度,太阳能和风能资源相对有限,需要较多的碳捕获与封存(每年需要接近20万亿千瓦时的装机量),造成较高的减排经济成本,而该研究的优化模型以较低的成本增加太阳能光伏和风能发电,发电量可从每年9万亿千瓦时增加到每年15万亿千瓦时,减排成本可从每吨二氧化碳约700元降低到每吨二氧化碳约40元,大大增加了太阳能和风能资源的潜力,因此,增加太阳能光伏和风能的有效发电量可以降低碳减排总成本,加快我国清洁能源的发展速度。

【仍需扩大清洁能源投资规模】

我国的太阳能和风能资源主要分布在经济相对落后的西部地区,区域间的电力运输在提升用电效率的同时,会给西部地区带来潜在的经济收益,促进地区经济发展。

该研究基于优化的太阳能光伏和风能发展路径,解析了区域之间的资金流动情况,并量化了加快太阳能光伏和风能发展速度对减小贫富差距的影响。如果采用每吨二氧化碳700元的碳价,到2060年,光伏和风能发电的资金流动将达到年均7万亿元,是当前中国扶贫年均投资的15倍,其中,光伏发电和风电电力传输导致最大的资金流从华东流向西北(将达到每年约14000亿元的规模),优化光电和风电的空间布局可以使最贫困的居民受益。比如,复旦模型预估我国新疆地区是未来最重要的太阳能和风能资源所在地,在2060年光伏和风电厂可达到255个,装机容量约为23亿千瓦,配套特高压线路总容量将达到20亿千瓦,储能设施容量需达到2.7亿千瓦,根据当前化石燃料价格推算出相关的年收益可达到3800亿元。

该研究发现,即使未来技术进步会进一步降低光伏和风机的成本,但考虑到未来新建太阳能光伏和风能发电厂的技术挑战,仍需扩大当前的清洁能源投资规模,加快电力系统升级速度,提高建造超大规模光伏和风能发电和高压输电的技术,降低我国电力系统实现碳中和的经济成本。

为推动我国实现“双碳”目标,王戎团队长期从事气候变化与能源系统的前沿研究,不断取得阶段性成果,本次成果为团队在《自然》杂志上发表的第二篇研究论文。

题图来源:新华社 资料图 图片编辑:项建英

来源:作者:黄海华

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