中国非水可再生能源电力生产与消纳时空演变及驱动机制分析

张 垚，赵振宇

（华北电力大学 经济与管理学院，新能源电力与低碳发展研究北京市重点实验室，北京 102206）

0 引言

截至2020年底，我国光伏和风力发电装机总量分别达253GW和281GW，装机规模稳居世界第一[1]。同时，我国还是世界第一大可再生能源消费国。预计到2050年，可再生能源在我国一次能源消费结构占比将大于60%[2]。在可再生能源快速发展的当下，受资源禀赋、技术条件、需求强度等因素限制，我国可再生能源电力生产和消纳空间差异较大，造成弃光弃风现象频发、产消空间错位、区域能源传输通道短缺等问题，在一定程度上阻碍了可再生能源的发展。因此，研究可再生能源电力生产及消纳时空分布特征和发展驱动机制，对于明确可再生能源发展动因，合理确定可再生能源发展规划，实现可再生能源高效发展具有重要意义。

《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》（国发[2021]4号）提出了提升可再生能源利用比例，大力推动风电、光伏发电发展的意见。风光等可再生能源在我国能源格局中的位置将越来越重要，因此研究风、光、生物质能等非水可再生能源的开发格局现状和实现健康发展的方法路径，对我国可再生能源全域发展更具有指导意义。由可再生能源供需主体驱动的可再生能源发展具有明显的路径依赖性。可再生能源投资高成本、高风险、融资歧视及正外部性效应特性决定了其发展依赖政府扶持，具有强政策性和地域政策差异性[3]～[5]。发电成本是可再生能源开发利用关键因素之一，政府采取技术研发、补贴等手段降低其成本，进而促进可 再 生 能 源 发 展[6]～[8]。Bai指 出，政 府 补 贴 对 可 再生能源投资的影响随企业规模增加呈上升趋势，但速度有下降的态势[9]。Yu指出可再生电力渗透主要受投资效应驱动，而生产效应抑制了可再生电力渗透，消费效应贡献很小[10]。Hao指出碳税在促进可再生能源发展中的作用并不显著[11]。目前，我国对可再生能源的关注由最初的“重生产，轻消纳”转向“产消并重”。由于可再生能源供需地域空间不匹配，导致可再生能源须跨区消纳，因此我国通过电力输送通道的建设和消纳配额制的实施来加强输电线路通达性和调整区域能源结构，以有效解决可再生能源消纳问题[12]～[14]。但由于我国跨省输电尚处于建设阶段，跨省输电能力和可再生能源资源与负荷差异并不匹配[15]。范英指出，目前的能源转型是以人类社会可持续发展战略选择为主要出发点，其最初驱动因素不再是技术创新而是政策，但技术创新仍是影响可再生能源的最主要驱动力[16]，[17]。随着可再生能源技术应用规模扩大，政策驱动效果将逐渐减弱，而市场因素在调整资源配置方面作用将逐步加强[18]。Zhou指出，地区可再生能源装机容量仍然是决定可再生能源消费的主要因素[15]。能源-经济相关性研究表明，可再生能源发展与经济增长存在双向因果关系，并且因素间的重叠具有共线性影响[19]～[21]。价格是影响能源消费最重要因素，较高的化石能源价格与相对廉价的可再生能源价格对可再生能源选择更有利[22]。综上所述，可再生能源发展是一个由政策、技术、市场等驱动的多因素作用结果。由于可再生能源政策依赖性较强，导致对其生产和消纳空间分布演进研究较少，发展驱动机制研究不全面，且主要集中在配额制政策和可再生能源-经济关系研究上，缺乏系统性多因素分析，忽略了政策-经济-社会因素内在多重共线性影响，不能明晰多因素共同作用下的发展驱动机理。

本文采用重心计算和标准差椭圆分析法，建立非水可再生能源电力生产与消纳重心迁移路径模型。通过分析非水可再生能源电力生产与消纳重心空间耦合和变动一致性，明晰非水可再生能源发展空间特征趋势。以空间错位模型度量省域非水可再生能源电力生产与消纳空间匹配程度。本文还考虑非水可再生能源电力消纳责任权重政策、特高压外送通道能力、非水可再生能源发电量等因素，构建非水可再生能源电力生产和消纳PLS驱动模型，以消除政策、经济和社会等因素的多重共线性影响，寻求促进非水可再生能源高效发展关键因素，为国家和省域层面非水可再生能源发展提供助力。

1 重心及驱动机制建模与数据处理

1.1 研究方法

1.1.1重心位置模型

空间重心可以反映非水可再生能源生产与消纳重心位置及移动轨迹。重心坐标计算式如下：

式中：Xt，Yt为第t年非水可再生能源电力生产与消纳重心经纬度坐标；xi，yi为i省经纬度坐标；rit为i省第t年非水可再生能源电力生产和消纳量；n为省份数。

1.1.2重心耦合模型

重心耦合模型是从静态视角分析我国非水可再生能源电力生产和消纳空间错位距离程度的指标。重心空间距离越小，耦合性越高。重心耦合计算式为

式 中：Sg-c为 生 产 与 消 纳 重 心 空 间 距 离；G（Xg，Yg），G（Xc，Yc）表示同一年份电力生产与消纳重心经纬度坐标；K为地理坐标与平面投影距离间转换率，取固定值111.111km。

1.1.3重心变动一致性

重心变动一致性是从动态视角衡量非水可再生能源电力生产与消纳重心移动轨迹方向一致性程度的指标，以两重心较上一时点产生的位移矢量夹角θ来表示，采用余弦函数计算。重心变动一致性指数C的计算式为

式 中：（ΔXg，ΔYg），（ΔXc，ΔYc）为 电 力 生 产 和 消 耗重心经纬度坐标移动年际变化量，ΔX=Xi-Xi-1，ΔY=Yi-Yi-1。

1.1.4标准差椭圆分析

标准差椭圆分析是用于明确我国非水可再生能源电力生产和消纳点数据集空间分布特征方向和时空发展趋势的指标，由椭圆长轴（X）标准差、短轴（Y）标准差和方位角构成。长轴代表最大扩散方向，短轴代表最小扩散方向，长短轴比值（扁率）越大，数据方向性越明显。方位角是椭圆长轴顺时针旋转与正北向所成夹角，用于表示数据扩散方向。标准差椭圆方位角 φ，椭圆长轴 δx、椭圆短轴 δy按下式计算：

1.1.5空间错位模型

空间错位指数SMI是反映省域非水可再生能源电力生产和消纳量匹配的指标。指数绝对值越大，生产与消纳空间错位越明显，匹配度越低。空间错位指数计算式为

式中：gt，ct为第t年全国可再生能源电力生产和消纳量；git，cit为i省份第t年可再生能源电力生产和消纳量。

1.1.6偏最小二乘回归驱动因素分析模型

偏 最 小 二 乘（Partial Lewast Squares，PLS）回 归集多元线性回归、典型相关性和主成分分析功能于一体，在处理多变量、多重共线性和观测数据量少的情况下具有独特优势，特别适合能源-经济-社会复合系统多因素驱动分析。设因变量F受k个自变量影响，则回归模型结构可表示为

1.2 数据来源与处理

为保证生产及消纳数据时点匹配，选取我国2015-2020年非水可再生能源电力生产和消纳量为研究样本点。31省、自治区、直辖市（不含港、澳、台）电力相关生产数据来自2016-2021年《中国电力年鉴》、《中国电力统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》；非水可再生能源消纳和配额数据来自2015-2020年 《全国可再生能源电力发展监测评价报告》和《国家发展改革委国家能源局关于建立健全可再生能源电力消纳保障机制的通知》（发改能源 〔2019〕807号文件）；经济社会数据来自2016-2020年《中国统计年鉴》；电力价格数据来自2015-2018年《全国电力价格情况监管通报》，2019年数据在2018年基础上由历年平均变动率求得。特高压输电线路连通性采用线路途经省份全社会用电量占比与非水可再生能源电力输出量分配。

各省、自治区、直辖市空间数据采用省会经纬坐标表示。非水可再生能源配额数据由各年消纳责任权重与全社会电力负荷乘积绝对量表示。2015-2017年无具体配额数据，仅规定了2020年目标权重，文章结合配额制计算原理采用预测权重和实际消纳权重平均值替代。第t年目标消纳责任权重qt数值按下式计算：

式中：qrt为第t年实际消纳权重；qft为第t年预测消纳 权 重；q2020为2020年 目 标 权 重；lt+1为t～t+1年 电力负荷变动率；et+1为t～t+1年消纳量变动率。

2 省域非水可再生能源电力发展重心及驱动机制分析

2.1 重心及移动轨迹计算

如表1、图1所示，我国非水可再生能源电力生产和消纳重心空间位置变动整体向东南移动。

图1 2015-2020年非水可再生能源电力生产与消纳重心轨迹Fig.1 The gravity center trajectory of NREPGC from 2015-2020

表1 2015-2020年我国非水可再生能源发电生产、消纳重心计算结果Table1The gravity center calculation results of China's NREPGC from2015-2020

续表1

生产重心轨迹线经过山西，在111.213～111.669°E和35.333～36.619°N之 内 变 动，累计移动距离182.841km，平均移动速率36.568 km/a。根据其移动方向可划分为2个阶段，即2015-2017年向西南移动，2017-2020年向东南移动。

消纳重心轨迹经过山西-河南，在112.509～113.034°E和34.786～36.344°N内 变 动，累 计移动距离199.526km，平均移动速率39.905 km/a。根据其移动方向可划分为2个阶段，即2015-2016年向西南移动，2016-2020年向东南移动。

2.2 重心空间耦合和一致性计算

我国非水可再生能源电力生产和消纳重心空间耦合和变动一致性计算如图2所示。

图2 2015-2020年我国非水可再生能源电力生产与消纳重心空间重叠性和一致性分析结果Fig.2 The results of spatial overlap and consistency analysis of gravity center of China's NREPGC from2015-2020

从重心耦合来看，2015-2020年我国非水可再生能源电力生产和消纳重心空间耦合错位为122.957～173.512km，整体呈增大趋势，平均错位距离为148.854km，变异系数为0.142，显示出我国非水可再生能源电力生产与消纳的空间分离性。从重心变动方向来看，2015-2020年整体重心变动方向一致性为0.983，各年一致性系数为0.490～0.9997，除2016～2017年、2018～2019年 较低为0.490和0.726外，其余年份均保持较高方向一致性，均在0.979以上。综合重心耦合和一致性计算结果可知，我国非水可再生能源电力生产和消纳在全国发展较同步，但两者空间重叠性较差。

2.3 标准差椭圆计算

我国非水可再生能源电力生产与消纳标准差椭圆计算结果如表2所示。

表2 2015-2020年我国非水可再生能源电力生产、消纳标准差椭圆分析结果Table2The standard deviation ellipse analysis results of China's NREPGC from2015-2020

由表2数据可知，我国非水可再生能源生产长轴X呈下降-上升-下降波折变换；短轴Y亦处于波动趋势中，但整体变动不大；扁率较低处于1.474～1.611，有减小趋势；方向性较稳定，呈东南-西北向分布空间特征，且角度有加大趋势。这是在西北传统非水可再生能源生产区和东南沿海风、光、生物质发电广泛发展背景下形成的。

2015-2020年，我国非水可再生能源电力消纳长轴X明显缩短，短轴Y除2017年外呈递增趋势，扁率较低处于1.306～1.539，明显快速减小。这表明我国非水可再生能源电力消纳方向性减弱。我国非水可再生能源消纳方向基本围绕山西南部-河南北部重心点呈±90°形态，波幅不超过2.925°，其朝向由最初东南-西北向变为东北-西南向分布空间特征。这表明华北及周边省份在全国非水可再生能源电力消纳中占比较大，对消纳空间格局影响较大。

从标准差椭圆覆盖范围来看，我国非水可再生能源电力生产和消纳主要集中在黄河和长江流域沿线，南方在非水可再生能源电力发展上还存在不足。

2.4 空间错位特征计算

为动态揭示生产与消纳相对空间特征，计算非水可再生能源电力生产与消纳时间序列错位指数，其结果如表3所示。SMI正向表明生产相对于消纳量超前发展，SMI负向表明生产滞后于消纳量发展。

表3 2015-2020年我国非水可再生能源电力生产与消纳空间错位指数Table3The space mismatch index of China's NREPGC from2015-2020

2015-2020年，我国非水可再生能源电力生产与消纳空间错位呈现负向错位为主特征，生产与消纳匹配性较差。负向错位省份占比由2015年的65%降低到2020年的61%，显示我国非水可再生能源电力生产和消纳空间匹配性有所改善，多数省份生产发展要大于消纳。2020年，新疆、内蒙古、甘肃、宁夏、河北5省区正向错位指数较高；山东、河南、北京、天津、浙江负向错位指数较高；高正向错位区集中在我国西北部，而高负向错位区主要集中在经济人口大省。从地域看，我国非水可再生能源电力正错位区主要分布在西北、华北和东北，负错位区主要集中在东部和南部省份，整体从西北到东南呈现正向-负向错位的特征。从稳定性来看，除河北、山西、上海、安徽、福建、广西、海南、贵州、云南和青海在研究期错位指数方向有转变外，其他省份错位指数方向均较稳定。研究期内，上海、江苏、浙江、安徽、山东、河南、湖南、广西、重庆、四川等省、市、区的负向错位程度有进一步加剧趋势，非水可再生能源发电生产发展相对较慢，尤以浙江、河南最为明显。

2.5 非水可再生能源电力发展PLS回归计算

2.5.1非水可再生能源电力生产PLS计算

选择生产总值β1、全社会电力消耗量β2、特高压输电线路连通性β3、6000kW及以上电厂发电耗用标煤量β4、一般公共预算收入β5、消纳配额制政策（消纳权重）β6、太阳能发电装机容量β7、风电装机容量β8、风电发电企业平均上网电价β9、光伏发电企业平均上网电价β10和火电发电量β11共11个因素作为各省市非水可再生能源电力生产驱动因素，利用SPSS24.0进行PLS回归计算，结果如表4所示。

以北京市为例，因变量f关于潜在因子回归结果：f*=0.353t1+0.085t2，2因子可100%解释预测方差变量和因变量方差。将潜在因子带入，可求得因变量关于自变量回归结果：

式中系数即表4第1行。

表4 我国各省市非水可再生能源电力生产驱动因素PLS回归分析Table4The provincial PLS regression analysis of driving factors of non-water renewable energy power generation

续表4

由表4可知，全社会电力消耗量、消纳配额制政策、太阳能发电装机容量对所有省份非水可再生能源电力生产均起促进作用；绝大多数省市的地区生产总值、特高压输电线路连通性、6000kW及以上电厂发电耗用标煤量、一般公共预算收入、风电装机容量和火电发电量回归系数为正，即亦对非水可再生能源电力生产起促进作用。多数省份的风电和光伏发电企业平均上网电价回归系数为负数，表示上网电价越低，越有利于非水可再生能源电力生产。结合其作用方向可知，其亦对地区非水可再生能源电力生产起到促进作用。但风电发电企业平均上网电价作用方向统一性要强于光伏发电企业平均上网电价。

从作用强度看，太阳能发电装机容量对内蒙古、辽宁等7省份促进作用强度最高；特高压输电线路连通性对山西、上海、江苏、山东、河南、湖南等6省市的作用强度最大；火电发电量下降对北京作用强度最大；光伏发电企业平均上网电价下降对贵州作用强度最大；风电发电企业平均上网电价和6000kW及以上电厂发电耗用标煤量均不是对各省市作用强度最大的因素。

2.5.2非水可再生能源电力消纳PLS计算

选择全社会用电量 γ1、特高压输电线路连通性γ2、非水可再生能源发电量 γ3、平均销售电价γ4、消 纳 配 额 制 政 策 γ5、电 源 结 构（火 电 占 比）γ6、能源结构（电力占比）γ7作为驱动因素，对省域非水可再生能源电力消纳PLS进行分析，模型潜在因子数设置为3，即可高精度地解释预测方差变量和因变量。输出结果如表5所示。

表5 我国各省市非水可再生能源电力消纳驱动因素PLS回归分析Table5The provincial PLS regression analysis of driving factors of non-water renewable energy power consumption

续表5

从PLS回归结果来看，全社会用电量、特高压输电线路连通性、本地非水可再生能源发电量、消纳配额制政策，对增加地区非水可再生能源消纳量起促进作用；各省市的平均销售电价、电源结构、能源结构的回归结果差异较大。

从作用强度看，非水可再生能源发电量对河北、上海、安徽等10省份的作用强度最大；消纳配额制政策对山西、江西、贵州等6省份影响最大；平均销售电价对天津、内蒙古、云南和青海的影响最大。

从非水可再生能源生产和消纳共有因素来看，全社会用电量、特高压输电线路连通性和消纳配额制政策对非水可再生能源生产和消纳起促进作用的省市数量相差不大，且均维持在较高数量水平。因此，可结合以上因素作用强度和方向，合理确定发展支持措施，可在考量较少因素下促进非水可再生能源电力生产和消纳的共同发展。

3 分析与讨论

我国非水可再生能源电力生产和消纳重心移动速度相差不大，各省非水可再生能源生产和消纳在一定时间段内的变化较一致。消纳重心位于生产重心东南侧，显示我国非水可再生能源生产主要集中在西北部，而消纳则主要集中在东南部区域，产消分离空间格局没有根本转变。这与目前我国非水可再生能源生产消纳空间逆向分布现状相一致。2015-2020年我国非水可再生能源生产和消纳均经历了先西南后东南的变化趋势。对于消纳来说，2016年是重心方向转折点，而生产重心转折点则出现在2017年。这表明非水可再生能源消纳空间分布转变会促进生产空间布局的优化。

在研究期内，我国非水可再生能源因地制宜多区域、多能源、多形式建设。分布式和沿海风电的广泛开发，使我国非水可再生能源发电范围更广，全域均匀性增强，方向性减弱。在分布式就地消纳和特高压输电线路建设导致外送消纳范围不断扩大的影响下，我国非水可再生能源电力消纳方向性要弱于生产，即消纳更均衡，但生产与消纳空间匹配还有待加强。

从我国非水可再生能源发展驱动因素PLS回归结果来看，除少数因素对全域省份作用方向一致外，多数因素驱动方向和驱动强度存在显著地域差异性。各省份非水可再生能源电力生产和消纳是多因素、多方向、多强度作用的结果，因此在非水可再生能源发展过程中，还须考虑地域差异性，差异化实施非水可再生能源政策。在生产端，除全社会电力消耗量、消纳配额制政策、太阳能发电装机容量作用方向统一外，其余因素均呈现出地域差异性，尤以风电和光伏发电企业平均上网电价为明显。通过分析发现，我国西北、沿海和装机容量较大的部分省份的风电和光伏发电企业平均上网电价回归系数为正。这些省份的发电成本已处于较低水平。上网电价的降低，减少了企业投资成本，但也压缩了企业利润，并致使部分企业向其他地区投资，故而出现负向作用。在消纳端，各因素均呈现出地域差异性，尤以平均销售电价、电源结构、能源结构差异为明显。一般认为，平均销售电价降低、电源结构和能源结构转型有利于非水可再生能源电力消纳，即随着平均销售电价下降、火电占比降低和电力在终端能源消费占比增加，非水可再生能源消纳量将增加。然而，PLS回归结果对我国全域省份系数方向却不统一。可见以上因素在我国省域非水可再生能源消纳中的作用还得结合各省份的具体情况确定。

特高压和配额制是我国促进可再生能源合理发展的主要措施。从本文研究来看，消纳配额制的作用要大于特高压输电线路，且两者对我国非水可再生能源的发展并不都起促进作用。消纳配额制的实施促进了各省非水可再生能源电力生产发展，但对上海、四川消纳却起到抑制作用。这是因为随着时间的推移，非水可再生能源的实际消纳量大于权重考核规定量，且差值越来越大所致。由此显示，我国目前的消纳配额确定方法还有待完善，能否将过往实际消纳情况纳入配额制尚值得研究。我国特高压输电线路多是以实现火电和可再生能源电力打捆外送为主。由于输电线路输送能力较大，在输送非水可再生能源电力的同时，须要配套外送较多其他来源的电能，由此造成对其他电力发展的促进和对非水可再生能源电力的相对抑制，故而对部分省份的非水可再生能源发展起到抑制作用。

4 结论与建议

随着分布式电源的推广和特高压连通性的增加，非水可再生能源全域可开展性增加，本文采用空间计量工具和PLS回归模型分析了我国非水可再生能源电力生产、消纳时空分布和驱动因素，得出以下结论。

①我国非水可再生能源电力生产和消纳重心整体向东南移动趋势明显，重心空间耦合性较差，错位程度较稳定，变动方向一致性基本同步。

②我国非水可再生能源电力生产和消纳集聚点呈“东南-西北向”和“东北-西南向”空间分布特征，发展地域均匀性加强，方向性较稳定。

③我国非水可再生能源生产与消纳空间错位特征以负向错位为主，但生产和消纳空间相对匹配性有所改善。

④不同地区非水可再生能源电力生产和消纳发展驱动因素及作用强度存在显著不同，发展策略的制定应考虑地域差异性。

我国非水可再生能源生产与消纳发展地域均匀性加强，但生产和消纳主要集中在黄河和长江流域沿线。在南方非水可再生能源发电发展相对滞后，因此南方地区应积极依托地区经济等发展优势，加快非水可再生能源建设。省域辖区内发展非水可再生能源发电将有效促使本省消纳量的提升。在双碳目标大背景下，各省承担可再生能源消纳配额必将持续增加，各省应优先发展本地非水可再生能源电力。我国目前的可再生能源消纳配额分配机制还有不足，特高压输电线路建设路径和时机尚可进一步优化。因此，须进一步研究将以往实际考核结果纳入配额制分配标准，形成动态分配机制。