可再生能源发展情景设计及评价研究

刘 贞 张希良 高 虎

(1.重庆理工大学工商管理学院，重庆400054;2.清华大学能源环境经济研究所，北京100084;3.国家发改委能源研究所，北京100038)

可再生能源发展情景设计及评价研究

刘 贞1，2张希良2高 虎3

(1.重庆理工大学工商管理学院，重庆400054;2.清华大学能源环境经济研究所，北京100084;3.国家发改委能源研究所，北京100038)

通过对当前主要的情景设计及评价方法的研究，认为目前我国可再生能源发展迅速，但初期的部分基本工作尚未完成。尤其是可再生能源的供给潜力及其经济可开发性评价。基于此，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发展战略情景仿真模型。动态成本曲线生成的基本原理是在静态成本曲线基础上，考虑技术进步、可再生能源外部价值对静态成本曲线的影响，从而生成不同时期的可再生能源成本曲线，进而构成可再生能源动态成本曲线。考虑不同种类可再生能源技术进步水平、外部环境价值的变化，设计不同的可再生能源发展情景。基于可再生能源动态成本曲线，并对不同的可再生能源发展情景下的投资成本、能源效益、经济效益和社会效益进行了综合评价。最后通过一个案例，分四种情景，即不考虑技术进步，低环境方案情景;不考虑技术进步，高环境方案情景;考虑技术进步，低环境方案情景;考虑技术进步，高环境方案情景;分别给出了四种情景下的装机总量、投资总额、创造就业、污染物和温室气体减排量。

可再生能源;动态成本曲线;技术进步;环境外部价值

大力发展可再生能源是国家能源发展战略的重要组成部分，是提升能源安全、减少温室气体排放、调整能源结构、改善生态环境、缩小城乡贫富差距的重要举措之一。2005年国家《可再生能源法》颁布之后，国家可再生能源中长期发展规划于2007年出台。作为落实可再生能源法和中长期发展规划的重要环节，省级可再生能源规划逐步提上日程。

用于帮助制定能源政策的模型有情景优化模型和情景模拟模型两大类，最近出现了基于agent的能源政策情景仿真模型［1－6］。情景优化模型考虑一定的约束条件，通过线性规划确定最小成本的能源系统，其主要的代表模型有 MARKAL［7－9］、EFOM 和 AIM/能源排放模型［10－12］等。情景模拟模型是以情景分析为基础，描述整体能源系统，其主要代表模型有 LEAP［13－15］、MESSAGE［16－18］等。基于agent的政策情景仿真模型，观察能源系统的集聚演化过程，常见的平台主要有 Swarm［19］，ASPEN［20］等。本研究属于情景优化模型范畴。

通过对国内外区域可再生能源情景分析的相关理论、方法及案例进行研究。可以发现不同的可再生能源发展阶段，可再生能源发展考虑的内容不同:①在发展初期，可再生能源份额较小，对能源市场的影响非常小，技术水平较低，此时，主要研究的是由政府推动的供给侧市场;②随着技术的相对成熟，可再生能源开始参与能源供需平衡，此时的研究侧重于如何把可再生能源推向市场的政策研究;③技术发展已经达到可以与传统能源相竞争的程度，此时，重点研究能源市场机制、能源均衡及空间协调。

研究借鉴美国加州区域可再生能源规划方法、欧盟可再生能源目标分解方法、加拿大RETs模型，以及世行提出的RESCREEM模型，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发展情景分析方法，并把它应用到省级可再生能源发展情景分析与评价中。

1 可再生能源发展情景设计基本方法

可再生能源情景设计的基本原理是不同政策、不同时期的项目成本和环境外部价值对成本曲线产生影响，其交叉点为不同时期的可再生能源规划模型的成本最优量。

1.1 静态成本曲线的构建方法

可再生能源发电静态成本曲线需要考虑不同项目的单位成本及其开采量。

假设该地区共有m种可再生能源发电技术，第i种发电技术有ni个可再生能源发电厂。

第i种发电技术的第j个发电厂的装机容量为Hi，j，第k年的可再生能源发电满负荷小时数为 ti，j，k，第 i种发电技术的项目生命周期为Ti年。则第i种发电技术的第j个发电厂的可再生能源发电总量为:

假定第i种发电技术的第j个发电厂的网络约束成本为 ci，t，第 i种技术可再生能源发电厂的税率为 ri，t，行业的边际收益率为Ri。则第i种发电技术的第j个发电厂的净现值为:

假定 NPVi，j=0，则其单位发电成本为 pi，j。依据各种可再生能源发电的单位发电成本，及其发电量Qi，j可以构建可再生能源发电静态成本曲线。

1.2 技术进步对静态成本曲线的影响

技术学习曲线是影响行业成本曲线模型变化的重要因素。不同时期，不同技术的投资成本是不同的。需要预测未来哪些项目是值得开发的，采用什么措施，可以把具有较高成本的项目降低到符合市场开发的价值区域内。

学习曲线的简单模型假设，每个时期的平均成本以一个不变的百分比下降。设qt表示t时期产出，Qt指累计至t时期的产量(自该产品投放开始);Ct表示在t时期内所负担的总成本，通常为可变成本。不变百分比学习曲线假设平均可变成本(或平均成本)，即Ct/Qt以一个不变速率即指数下降，

其中b为参数，其的绝对值越大，说明平均投入的成本下降的就越快。A表示生产第一个单位产品所需的平均成本，可由Q=1时，A=C/q求得。

1.3 外部环境价值对静态成本曲线的影响

传统能源的外部环境成本主要包括直接环境成本和温室气体排放环境成本。即:外部环境成本=直接环境成本+温室气体排放环境成本。其中，直接环境成本是指主要污染物排放产生的成本。目前，常用两种方法来量化燃煤发电的直接环境成本，一种是减排成本加排污费法，是通过加总各类污染物的减排成本和排污费来衡量的;另一种是价值评估法，是通过计算各种污染物排放所造成的实际价值损失(比如污染治理，对人体健康损害等)来衡量的。国内外很多机构和学者［21－22］均采用过以上方法做相关的研究计算，结果具有一定的差异。总的来说，第一种方法的研究结果较第二种方法的研究结果偏小。温室气体减排成本是指由燃煤发电厂运行过程中对产生的温室气体进行减排行动而产生的成本。

2 可再生能源发展情景设计及评价

2.1 可再生能源发展情景设计

对于直接环境成本，低环境方案主要采用世界银行和我国相关研究机构于2005年合作开展中国地区大气排放环境损害的一项研究［23］。高环境方案则参考了欧盟国家2006年对欧盟地区大气排放所造成的环境损害的研究成果，通过欧盟与中国各省的人均GDP、人口密度的对比，将欧盟直接环境成本调整为中国各省的直接环境成本。

对于温室气体排放成本，参考目前全球碳市场中的碳交易价格。按照规定，我国可再生能源项目一般最低交易价格为10欧元/t。因此，在模型中，温室气体排放成本高环境方案为30美元/t CO2，低环境方案为15美元/t CO2。

在运算过程中，模型选取姜子英，程建平等［24］对燃煤电厂外部成本的分析结果，取典型燃煤电厂每千瓦时排放7.58 g SO2，3.6 g 氮氧化物，3.19 g 烟尘。CO2排放方面，借鉴IEA(2009)报告结果:我国每度煤电的CO2排放约为893 g。因此，模型环境成本内容如表1。

在对环境效应进行评价时，低环境情景和高环境情景的分别选用国内和欧盟的研究成果进行预测，其预测结果在表2中给出。

表1 单位电量环境成本Tab.1 Environment cost per unit electricity (元/kWh)

表2 燃煤发电环境成本预测Tab.2 Environmental costs of coal-fired power generation prediction (元/kWh)

2.2 各种可再生能源发展情景分析评价

依据供电量动态成本曲线和供电装机容量动态成本曲线，结合供电外部成本预测可得不同年份的发电装机容量。

图1 不同情景下的装机容量Fig.1 The installed capacity in different scenarios

图2 给出了四种情景下，对应规划年份的可再生能源总投资。其中:NT－LE:表示不考虑技术进步，低环境方案情景;NT－HE:表示不考虑技术进步，高环境方案情景;YT－LE:表示考虑技术进步，低环境方案情景;YT－HE:表示考虑技术进步，高环境方案情景。

在四种情景下，到2015年的累计总投资分别是413亿、678亿、444亿和331亿元人民币。到2020年累计总投资分别是474亿、1 180亿、637亿、1 320亿人民币;到2025年累计总投资分别为669亿、1 180亿、851亿、2 640亿元人民币;到2030年累计总投资分别为708亿、1 180亿、1 010亿和2 640亿元人民币。

图3给出了不同情景下的可再生能源投资所带来的就业总量。四种情景下，2015年的累计创造的就业分别为1.9 万、2.2万、2 万和 1.9 万个岗位，2020 年累计创造的就业分别为 2.1万、2.4万、2.3万和 2.5万个岗位，2025年累计创造 2.2 万、2.4 万、2.3 万、4.1 万个岗位;2030 年累计创造2.3 万、2.4 万、2.4 万和4.1 万个岗位。

图2 不同情景下的投资总量Fig.2 Total investment in different scenarios

图3 不同方案创造的就业总量Fig.3 The employment opportunities in different scenarios

图4 给出不同情景下各个规划年份的可再生能源所带来的SO2减排总量。在四种情景下，2015年的SO2减排量分别为 14.5 万 t，18.5 万 t，15.2 万 t和 12.7 万 t;2020年的 SO2减排量分别为15.9 亿 t，25.4 万 t，18.4 万 t，27.1万 t;2025 年的减排量分别为19.4 万 t，25.5 万 t，22.1 万 t和40.9 万t;2030 年的减排量分别为20.3 亿t，25.95 万 t，25.24 万 t和 40.9 万 t。

图4 不同情景下的SO2减排总量Fig.4 Total SO2emissions in different scenarios

图5 不同情景下的CO2减排总量Fig.5 Total CO2emissions in different scenarios

图5 给出了不同方案减排CO2总量，四种情景下，2015年的减排量分别为1 302万 t，1 665万 t，1 364万 t，1 145万t;2020年的减排量分别为1 438万 t，2 288万 t，1 656万t和2 443万t;2025年的减排量分别为1 743万t，2 297万t，1 988万t和3 680万t;2030年的减排量分别为1 831万 t，2 336 万 t，2 272 万 t和 3 680 万 t。

3 结论

目前，中国可再生能源发展处于发展的第二阶段，然而中国可再生能源发展迅速，有部分第一阶段的基础工作尚未完成。因此政府采取了政府推动和市场推动两种手段。此阶段，在进行具体战略情景设计时，应重点考虑供给侧技术，同时考虑政策创造市场对能源供给的影响。

本文借鉴美国加州区域可再生能源规划方法、欧盟可再生能源目标分解方法、加拿大RETs模型，以及世行提出的RESCREEM模型，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发电情景设计及分析评价方法，并给出了一个情景分析评价案例。验证了该方法的可行性。

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Study on Design and Evaluation of the Development Scenarios of Renewable Energy

LIU Zhen1，2ZHANG Xi-liang2GAO Hu3
(1.The School of Business Administration，Chongqing University of Technology，Chongqing 400054，China;2.Institute of Energy，Environment and Economic，Tsinghua University，Beijing 100084，China;3.NDRC Energy Research Institute，Beijing 100038，China)

After the method how to design and evaluate the development scenario of renewable energy generation was studied，it was found that although the development speed of renewable energy in China is rapid，some early basic work of renewable energy industry has not been completed.Especially，how to evaluate the potential and economic exploitation of renewable energy is very important.Based on the above，a scenarios simulation model for renewable energy deveiopment strategy based on dynamic cosn curve was proposed.The basic principle of how to generate dynamic cost curves is based on the static cost curve，and then considering the effect of technological progress and the external value of renewable energy on the static cost curve，the cost curves in different periods can be acquired;the dynamic cost curves can be acquired by these curves in different periods.Considering the technological level and external environment value of different types of renewable energy technology，four scenarios of renewable energy were designed.And then the investment cost，energy efficiency economic and social benefits were evaluated in different scenarios.In the end，a case was given.There are four scenarios:considering technological progress with low environmental programs，considering technological progress with high environmental programs，not considering technology with low environmental programs，and not considering technological progress with high environmental programs.Total installed capacity，total investment，job creation，pollution and greenhouse gas emission reductions in four scenarios were given.

renewable energy;dynamic cost curve;technological progress;value of environmental externalities

F019.2

A

1002－2104(2011)07－0028－05

10.3969/j.issn.1002－2104.2011.07.005

2011－02－28

刘贞，博士，副教授，主要研究方向为可再生能源与气候变化。

国家973发展计划(编号:2010CB955602);国家自然科学基金(编号:71073095);教育部人文社科项目(编号:10YJC630161)。

(编辑:常 勇)