面向碳中和的可再生能源发展：研究综述

王群伟，杜 倩，戴星宇

（1.南京航空航天大学经济与管理学院，江苏南京 211106；2.南京航空航天大学能源软科学研究中心，江苏南京 211106）

一、引言

可再生能源是指不需要人力参与便会自动再生、相对于非再生能源（如石油、煤炭、天然气等）以外的能源。从资源禀赋、开发规模、技术成熟度、产业体系、经济性等综合考虑，我国典型的可再生能源主要包括水能、风能、太阳能和生物质能。发展可再生能源是减少二氧化碳排放的根本途径之一，一直作为各国应对气候变化的主要手段。《2021年全球可再生能源现状报告》指出，2021年是可再生能源发展取得巨大成功的一年，虽然各国能源行业均受到新冠肺炎疫情不同程度的影响，但全球可再生能源装机容量仍达315GW，创历史新高；太阳能和风能新增装机量占所有新增可再生能源装机量的90%，太阳能和风能发电量占比首次超过全球发电量的10%［1］。目前，全球已有超135个国家制定了温室气体净零排放目标，各国迫切需要在所有经济和社会活动中向可再生能源过渡。

我国高度重视应对气候变化，实施积极应对气候变化的国家战略。随着生态文明建设整体布局中“双碳”目标的纳入，我国能源消费结构将迎来深刻的系统变革。据《中国可再生能源展望报告》初步估计，2060年我国可再生能源占一次能源消费比重要由当前的约15%提升到75%以上，可再生能源发电总装机也将由10亿千瓦大幅攀升到60亿千瓦左右。可再生能源迫切需要实现从“小规模”“低比例”向“大规模”“高比例”的跨越（如图1所示）。

图1 可再生能源大规模发展差距与潜力

但我国可再生能源发展目前仍处于探索期，存在诸多问题：一是对可再生能源发展规律认识不足、影响机制了解不全面。自我国发展可再生能源以来，政府政策的供给带有一定的试探性，这种“摸着石头过河”的策略可能导致可再生能源向大规模稳速发展进程受阻等问题。二是可再生能源发展潜力及发展路径不明确。碳中和目标对可再生能源大规模发展过程提出了契合时间节点的新需求，融入了碳中和实现路径的新任务，以及配合碳中和区域协同战略的新挑战。同时，可再生能源大规模发展后，若消纳能力缺失可能又会导致“弃风”“弃光”的现象［2］，并因“大规模”而带来大隐患和大问题。为解决可再生能源大规模发展的一系列问题，积极开展相关的研究是必要的。

本文将从可再生能源内在影响机制以及路径演化两大方面展开综述，具体来说，主要包括可再生能源发展规律、影响因素、情景预测、潜力评估和发展路径五个方面。通过梳理现有研究成果，总结当前研究的不足之处，尝试为可再生能源发展可能研究的方向提供一些参考。

二、可再生能源发展规律及影响因素

1.可再生能源发展规律

可再生能源是能源供应体系的重要组成部分，能源革命是工业文明向生态文明转变的基础，而可再生能源是未来地球的支柱能源［3］。当前，全球可再生能源开发利用规模不断扩大，发展可再生能源已成为许多国家推进能源转型的核心内容和应对气候变化的重要途径，也是中国推进能源生产和消费革命、推动能源转型的重要措施。［4-6］

很多学者通过文献梳理等方式总结各国可再生能源的发展现状，探究一般发展条件下可再生能源发展的规律与特征。郑艳婷和徐利刚系统梳理了发达国家推动绿色能源的发展历程和状况，总结了发达国家绿色能源发展过程中的典型特征和趋势，为中国推动绿色能源发展提供了借鉴。［7］Rohit、Rohit、Rangnekar等学者通过两篇综述详细概述了印度可再生能源的各种储能技术及其特点比较，介绍了储能在能源系统各个阶段的应用和优势，并重点 分 析 了 各 种 储 能 项 目 的 现 状。［8-9］Rodríguez-Monroy等学者通过归纳智利生物质能发电的特点、转化过程、优缺点等发展现状，认为智利的可再生能源在能源结构中的比例较低，复杂的能源框架依然无法加强可再生能源的发展。［10］当前，中国的可再生能源还未达到大规模发展，刘晓龙等归纳出中国中东部地区能源的供需现状与特征，其中就包括非化石能源利用比例过低，可再生能源发展缓慢等。［11］Bao和Fang总结了中国主要的可再生能源如水电、风能、太阳能、生物质能、地热能等的空间分布特征，并提出应根据能源分布建设生产基地，根据自然特征和空间一致性整合不同种类的能源。［12］Li等系统回顾了中国风电和光伏发电消纳相关的探索和实践，归纳出五种消纳模式并对每种模式的特点、现状和发展趋势进行了分析。［13］

2.可再生能源的影响因素

对于驱动可再生能源发展的因素研究，通常通过模型设计、实证检验等方法进行分析，研究主要集中于相关政策、技术创新、金融市场等因素对可再生能源发展的影响，表1整理了其中的部分文献。

表1 部分可再生能源影响因素文献梳理

政策对可再生能源发展起到了重要的推动作用，研究表明，激励政策不仅能够有效促进可再生能源规模化发展，而且可以提升可再生能源技术的成本优势，促进可再生能源技术创新。York认为，受到既有基础设施的限制和传统能源使用惯性的影响，可再生能源技术的发展和推广需要较为漫长的过程，政府须出台具有针对性的可再生能源技术激励政策。［14］441-443Fatima等通过对问卷调查数据进行多方位的内容分析和基于偏最小二乘的结构方程建模分析，找出缺乏良好的治理和政府的能源政策是制约可再生能源发展的主要障碍。［15］A guirre和Ibikunle从全球视角分析了可再生能源增长的因素，发现部分具有不确定性和不连续性的能源政策阻碍了可再生能源发展，而环境意识能够推动可再生能源的发展。［16］Bersalli等基于面板数据评估了欧洲与拉丁美洲可再生能源政策的有效性，结果表明，可再生能源政策显著促进了可再生能源投资，从而有利于可再生能源发展。［17］110351Wang和Zhang对影响中国、印度和俄罗斯可再生能源发展的因素进行调查分析，结果表明，三国可再生能源发展均有良好的前提条件，但需要政府给予适当的支持与协调。［18］1027-1039但政策扶持也需要根据可再生能源发展阶段进行调整，李杨通过面板门槛回归方法发现政府环境政策的强度增加对可再生能源技术创新的正向影响可能逐渐递减。［18］1306-1316周亚虹等的研究表示政府的扶持效果在新能源产业的不同发展阶段会有很大差异。［20］Markard也强调在新发展阶段，特别是新兴的技术（如需求侧管理、能源数据交换、电动汽车等）可能需要额外的政策扶持。［33］涂强等总结了中国2005—2019年可再生能源政策的发展历程及演化路径，并对政策的实施效果进行了评估。结果表明可再生能源政策有效促进了可再生能源快速发展，但政策成本仍有进一步下降的空间，且政策的激励效果不是绝对和一劳永逸的。［34］可再生能源发展影响因素存在区域异质性，政府政策要有针对性［35］。

技术对可再生能源发展的影响也是重要的研究方向之一，当前讨论集中于可再生能源大规模发展所需的技术支撑以及可再生能源技术创新的重要作用。Goncalves和Silva发现，可再生能源技术的发展受到能源成本、部署路径等方面的制约，短期内的发展很可能造成净消耗能源，而非净生产能源。［36］York认为，包括 可再生能源在内的一切能源都存在环境外部性成本，在发展新能源技术时必须进行综合全面评估，以免对环境造成更大的危害。［14］441-443Khezri等运用空间杜宾模型分析研发投入对31个主要亚太国家可再生能源的影响，结果表明，在研发投入水平更高的国家，风能、太阳能、生物能、地热能等较新的可再生能源获得了更多的投资。［28］105287Sinsel等认为，可再生能源份额的增加使电力系统的可靠性面临诸多挑战，关注解决方案技术的潜力和分类组合有助于提高可再生能源整合过程的透明度和有效性。［37］马丽梅等认为，由于可再生能源具有间歇性和不确定性，储能技术、电网传输等配套问题是可再生能源发展过程中面临的主要限制因素和技术难题。［38］张所续和马伯永认为，中国现有的电网系统难以满足可再生能源大规模并网消纳的要求，且供需不平衡使清洁能源在全国范围内的优化配置受阻，因此要加快推进新一代发电技术的应用，将技术优势转化为市场优势，通过技术出口，引领全球能源转型。［39］此外，Boudet认为，考察新能源技术的公众反应对其发展至关重要，可以促进政策制定者、技术人员与公众之间的沟通，促进能源系统的可持续发展。［40］关于可再生能源技术创新的积极作用的相关研究中，Yan等、Cheng和Yao构建面板回归模型研究可再生能源技术创新对绿色生产力、碳强度等的影响，发现可再生能源技术创新在提高环境绩效和促进可持续发展中发挥了积极 作 用。［41-42］以亚 洲 国家 中 国 和 日 本 为 例，Li和Ullah的研究表明，研发强度的提高增加了可再生能源的消费。［43］

近年来，金融发展对可再生能源发展的影响越来越受到学者们的关注，不同国家金融发展对可再生能源的影响具有异质性。Croutzet和Dabbous从“金融技术”方向入手，强调了金融技术作为影响经济合作与发展组织各国可再生能源使用的一个因素 的 重 要 性。［44］Gozgor等 以OECD国 家 为 研 究 对象，通过构建计量模型检验发现，高水平的经济全球化促 进 了 可再 生 能 源 发展。［24］111365Wang和Zhang使用1990—2015年的面板数据，考察了186个国家自由贸易对可再生能源的影响。结果表明，自由贸易对不同收入水平的可再生能源发展的影响是异质性的：对于中低收入国家，自由贸易对可再生能源发展有消极影响。此外，人口增长、经济发展和技术进步均可促进186个国家的可再生能源发展。［45］111799Lahiani利用非线性自回归分布滞后模型研究了1975—2019年期间美国金融发展对可再生能源消费的影响，发现金融发展措施的积极和消极变化决定了可再生能源的消费。［29］112524Samour、Mukhtarov等人的研究，分别表明金融发展、外国直接投资和经济增长可以显著增加阿联酋和土耳其的可再生能 源 消 费。［30］1208［31］169-176Islam等 的 实 证 结 果 表 明，收入增长、国内投资和外商直接投资和对孟加拉国1990—2019年可再生能源消费均表现出正向影响。［32］1134-1149

此外，还有部分学者对其他因素如GDP、人口、能源消费等对可再生能源发展的影响进行了探究。Wang等运用Divisia指数分解方法研究影响中国可再生能源发展的因素，包括供应结构、能源安全、碳排放等，并采用灰关联模型验证可再生能源与驱动因 素 之 间 的 关 系。［21］187-194Przychodzen和Przychodzen使用27个转型经济体的面板数据，发现更高的经济增长以及失业率和政府债务水平的上升是可再生能源发电的刺激因素，而人均二氧化碳排放量的增加、竞争政策的实施以及能源市场竞争力的下降都极大地限制了可再生能源的生产。［26］116583Bamati和Raoofi同样使用面板数据估计方法对发达国家和发展中国家的可再生能源生产的影响因

素进行分析，结果表明，发达国家的可再生能源生产取决于高科技出口，人均GDP对两类国家的可再生能源生产均具有积极影响。［23］946-955在可再生能源消费的影响因素的相关研究中，Akintande等将选择的34个驱动因素分为宏观经济、社会经济和制度变量三类，结果表明，人口增长、能源使用、电力消费、人力资本等是可再生能源消费的主要驱动因素［22］117992；Li等的研究结果表明，收入、人力资本、能源生产力、能源价格和生态创新等都是影响可再生能 源 消费 的 重 要 因 素。［25］111028Uzar发 现 二 氧 化碳 排放是可再生能源消费增长的重要因素之一。［27］591-603

三、可再生能源发展情景和路径

1.可再生能源发展的情景预测

随着可再生能源在全球电网中的日益普及，准确预测可再生能源未来发展趋势对于电力系统规划、管理和运营至关重要。然而，可再生能源数据具有间歇性和混沌性的特征，增加了可再生能源预测的难度。［45］111799为了提升可再生能源预测的准确性，学者们已经提出了包括统计模型在内的各种方法。按照预测情景的数量，已有研究大体上可以被分为单一情景和多情景预测两部分。

在单一情景预测中，已有研究往往使用统计方法进行预测，例如灰色理论和回归模型等。江景星利用灰色理论对2025年我国可再生能源的需求进行了预测，结果表明大力发展可再生能源可以满足我国的中长期发展战略和全社会的用电需求。［46］袁晓玲等基于Logistic模型和学习曲线模型对中国2011—2050年的电力结构进行预测，结果表明，虽然风电和光伏装机容量快速增长，但电力结构仍然以火电为主。［47］Tsai等提出了改善的灰色预测模型并用于预测我国可再生能源的发展趋势，发现到2015年中国可再生能源消费量将占其一次能源总消费量 的10.1%—10.4%。［48］Liu和Wu提 出了一 种新的相邻非齐次灰色模型，分别对欧洲和世界可再生能源消费进行了预测，发现欧洲在世界可再生能源消费中的比重将逐渐下降。［49］Şahin提出了一种优化分数非线性灰色伯努利模型，并预测了2030年法国、德国、意大利、西班牙、土耳其和英国的可再生能源消耗量，其中法国的可再生能源消费量最高达到285百万桶油当量。［50］匡立春等基于“双碳”背景预测2060年中国非化石能源消费量达到46.4×108 t标准煤，占能源消费总量的80.1%，其中核电、水电、风能、太阳能和生物质能在非化石能源消费中占比分别为12%、12%、31%、38%和7%，风能和太阳能成为非化石能源消费主体。［51］

在多情景预测中，学者们会事先设定不同的发展情景和相关参数，进而预测不同情境下可再生能源的发展趋势。在这类研究中，情景优化模型、情景模拟模型和情景仿真模型等是较为常用的方法。刘贞等提出一种结合动态成本曲线的可再生能源发展战略的情景仿真模型，并根据技术进步和环境成本情况划分了四种情景，结果表明，可再生能源的发展战略设计应重视供给侧技术的发展。［52］李长青等探究了呼和浩特市在基准、低碳和优化三种情境下的风能发电需求，发现2020年三种情景中风力发电量占发电总量的比重分别达到1.5%，3%和5%。［53］Zhang等基于学习曲线模型预测三种情景下中国光伏装机量的演化，结果显示，到2060年光伏行业装机量可能是当前20倍左右。［54］Park等使用长期能源可替代规划系统（LEAP）模型，分析了到2050年韩国三种电力方案对能源的影响，结果表明，电力需求由高到低依次是新政府政策情景、基准情景和可持续社会情景，并且可持续社会情景下可再生能源的规模最大。［55］Zhang等在三种不同的发展情景（基准情景、参考情景和积极情景）下预测了中国2011—2020年可再生能源在建筑中的应用，结果表明，对于规划目标而言建筑业目前的可再生能源发展相对滞后。［56］王斯等通过多目标多样性分析法，研究了不同价值取向情景下黑龙江省的最优能源结构，发现黑龙江省最优能源结构中风电占比需要达到21%。［57］

从方法上来看，可计算一般均衡（CGE）模型和综合MARKAL-EFOM系统（TIMES）模型是可再生能源发展情景模拟的常用方法。CGE模型建立在由Leontief［58］提出的传统投入产出模型的基础之上，是一种灵活、开放的经济系统建模方法，允许从业者评估不同政策或外部冲击对经济系统的影响［59］。目前，CGE模型在国家、区域和全球层面应对气候变化问题中得到了广泛的应用，其中针对中国的研究数量最多，可再生能源的相关问题是主要的研究主题之一［60］。例如，姚昕等使用CGE模型比较了不同能源补贴政策的潜在影响，发现取消化石能源补贴并实施清洁能源补贴，可以有效促进清洁能源的发展。［61］TIMES模型生成器是作为国际能源署能源技术系统分析计划的一部分开发的［62］1303-1312。该模型是一个技术丰富、自下而上的模型生成器，它使用线性规划生成成本最低的能源系统，并在中长期时间范围内根据大量用户约束进行优化［63］。中国的TIMES模型寻求技术和燃料的最低成本组合，以满足给定未来社会经济发展情景下不同最终用途部门的预计能源服务需求，同时考虑了能源开发、转换、传输、分配和最终用途等全方位的能源过程［62］1303-1312。例如，刘嘉等基于TIMES模型对2010—2050年中国能源结构进行预测，发现在加大低碳能源开发力度的情景下2020年非化石能源占比达到14.8%，2050年达可再生能源占比达到38%。［64］

2.可再生能源发展的潜力

中国幅员辽阔，各地区各种能源资源禀赋差异较大，因此各地区每种可再生能源可开发潜力也存在较大的差异［65］，像水能、风能和太阳能等可变可再生能源发电量很大程度上取决于能源本身可获得性［66］。而为了降低发电成本，可再生能源应优先建设可开发潜力大、建设成本低的地区，所以综合考察各地区可再生能源开发潜力是十分重要的。可再生能源可开发潜力包括理论潜力（仅考虑基本的生物和物理限制，例如光照强度、风速、水的可用性、土壤类型、气候）、技术可开发潜力（考虑生态、组织和农业技术限制以及特定地点的条件）、经济可开发潜力（还考虑到给定的可再生能源对其他能源的竞争力）。［67］

传统的可再生能源可开发潜力评估指标有许多，通常基于可再生能源本身以及与之相关的统计特征［11］1-9，通过模型模拟和空间分析等方法对可再生能源的潜力进行研究［68］。潜力评估从不同对象不同区域入手，为可再生能源发展规划奠定基础。在对太阳能资源的评估方面，常考虑太阳能辐射量、地形条件等因素［69-70］对太阳能资源理论潜力的时空分布和变化趋势进行探究［71］，但却未涉及太阳能转化利用。也有学者从大型光伏系统发电选址、太阳能发电技术、成本效益乃至太阳能资源的产业发展趋势等角度对太阳能资源的技术、经济可开发潜力进行研究［72］。当前国内外的风能资源评估方法主要可分为两类：分别是基于测风塔观测数据建立不同的数学模型，有效地将气象站和测风塔的观测数据转化为风能、风功率等风能资源评估参数的数理统计评估方法［73］，以及利用计算机模拟技术结合测风塔观测数据、中尺度数据实现对近地层风能资源进行分析的数值模拟评估方法［74-75］。朱蓉等通过建立可利用风能资源等级的二元划分方法，并采用中国主流风电机组，评估了全国可利用风能资源分布和技术开发量，得到中国陆地80米、100米、120米和140米高度上技术开发总量分别为32亿千瓦、39亿千瓦、46亿 千 瓦 和51亿 千 瓦 等。［76］对水力资源常用ARIMA、SWAT或水文模型与GIS分析工具相结合对水资源蕴藏量、地表径流量等参数进行估计，从而评估水电资源潜力。［77-79］生物质能潜力分析通常基于目前已知的影响生物质能发电的关键因素进行估算，例如常规和能源作物的耕地面积、作物产量、作物结构、土壤条件、气候等［80］。对于给定区域，生物质潜力通常被认为是相对稳定的。然而，现实情况并非如此，由于生物多样性或者土地的承载能力发生改变，生物量潜力可能会发生重大而迅速的变化。生物质能潜力的评估通常基于具有详细空间和经验数据的已开发方法［81］，使用自下而上的方式确定区域的生物质潜力，其产量则与每个农业和林地地块的气候和土壤条件有关［82］。对于地热能资源，由于所处地理位置不同，现有研究主要针对不同地区的地理条件和地热田分布情况对地热能潜力进行了评估。［83-84］

3.可再生能源发展的路径

可再生能源大规模发展给能源转型发展带来重大机遇的同时，也给能源系统带来前所未有的挑战。需要在了解资源潜力的前提下，结合各地区实际条件，以“降成本”和“控排放”为目标，规划各地区可再生能源在时间和空间上的发展路径。

在能源转型政策理论路径上，学者们从中国实际国情和碳减排目标出发，通过与其他国家比较，强调必须要实现能源高质量发展，抢占技术制高点［85］，同时提出碳中和背景下中国能源高质量发展三大显性途径，即节能提效、优化能源结构和技术创新。聚焦到可再生能源发展路线上，现有文献分别提出了中国西北地区、中东部等区域的可再生能源发展路线。［86］基于对各省份资源、产业和区域优势与挑战的剖析基础，加强政府监管［87］，通过支持可再生能源技术研发，实现多能融合，再通过财政补贴扶持可再生能源产业走向市场，最终使得可再生能源产业可以作为市场主体，通过投资可再生能源技术研发，不断降低成本，提升可再生能源产业利润空间。同时，大数据挖掘技术等调控手段也应在可再生能源发展过程中作为重要抓手。［88］

从能源时序发展路径角度，现有文献主要是采用综合评估模型来研究其脱碳路径。［89］首先，通过分析各地区的电力供需平衡和电网结构，评估可再生能源电力系统的市场消纳能力［90］；其次，分析可再生能源的稳定性，考虑运行约束、投资约束和排放约束，以成本最小化为目标，构建电力行业长期发展规划模型［91］；第三，联合优化电力行业的长期发展规划和短期运行调度，根据不同的碳预算分配原则或者不同的减排目标，进行情景设计和情景分析［89］，得出电力行业的低碳转型路径［92］。对中国可再生能源发展而言，要综合考虑中国未来电力需求及各类可再生能源资源条件、发电特性等因素，以安全、清洁、经济、高效为原则，采用电力系统规划和运行模拟相结合的方式，进行适应高比例可再生能源接入的电力发展方案和消纳市场分析。

发展可再生能源、优化能源结构是实现“双碳”目标的根本对策［93］……但前提是必须大规模的发展［94-95］。但是现有研究大多是对能源、电力行业的整体研究，聚焦到可再生能源的大规模发展上仍缺乏系统的规划，尤其在国家承诺实现碳达峰、碳中和的目标下，可再生能源作为减碳的核心行业，其时间和空间上的发展路径仍需要进行经济、环境和地理上的系统研究和安排。

四、可再生能源发展研究的总结与展望

1.可再生能源已有研究的特点

通过梳理国内外研究进展，可以发现，已有不少学者尝试揭示可再生能源的一般发展规律，探明其发展的影响因素。此外，关于可再生能源情景预测的研究也取得了较为丰硕的成果，这也显示政府、学者等各方面都认识到可再生能源发展在促进能源转型、应对气候变化等方面的重要性。现有研究主要呈现的特点及问题如下：

首先，“双碳”目标下可再生能源特殊规律及特征有待进一步探究。当前对可再生能源发展的研究主要基于常规情景，而特殊条件、要求下如何发展可再生能源的研究不足。具体来说，已有研究多数探究可再生能源发展的一般规律和特征，但鲜有研究面向碳中和目标探讨可再生能源大规模发展的特殊规律，缺乏对其新特征的系统性剖析。

其次，对可再生能源单一影响因素的研究较多，而在多维视角下开展的分析较少。在可再生能源大规模发展的同时，涉及政府政策、技术水平、金融发展和地区资源等多方面因素，但已有研究往往聚焦于单一领域，缺乏对可再生能源大规模发展影响机制的综合探究。此外，已有研究较少涉及可再生能源大规模发展的限制因素与主要障碍，尤其是对于发展中国家将会面临的困境和瓶颈研究不足，缺乏破解我国可再生能源大规模发展障碍的基本应对策略。

再次，针对可再生能源发展的预测方法偏单一，以碳达峰、碳中和等新要求为目标导向的研究不足。已有研究往往仅使用单一模型预测可再生能源的发展趋势，缺乏耦合不同方法构建综合的集成模型分析可再生能源规模需求，从而无法结合不同模型、方法的优势提升预测精度。此外，已有研究多基于历史数据，预测未来发展趋势。但“双碳”目标提出后，我国可再生能源发展开启新征程，基于历史数据的预测仿真难以适用于当前的发展格局。而已有研究较少以国家战略目标为导向探究可再生能源未来的演化趋势，尤其分时期分区域的可再生能源发展预测研究更为缺乏研究。

最后，可再生能源发展、特别是大规模发展是一个复杂的大系统，目前国内针对碳中和目标下可再生能源发展路径的综合研究尚显不足。已有研究大都仅选择一个视角切入，缺乏同时考虑多方面因素的系统研究。且当前研究多基于国家层面探究可再生能源发展路径，末将区域间技术水平、资源潜力差异纳入考虑范围，缺乏省市区域层面的可再生能源发展路径规划。

2.可再生能源发展的未来研究

在我国明确提出碳达峰、碳中和目标及其时间节点的条件下，包括可再生能源发展在内的各个方面都将迎来深刻而系统的变革。可再生能源的发展不再是以往的渐进式、小步式发展，取而代之的是明确的大规模、高比例、大步跨越式发展。这里面有一系列理论问题、现实问题亟待解决。需要在利用现有研究基础上，进一步揭示可再生能源大规模发展的规律特征、影响因素等内在作用机制，明晰可再生能源大规模发展的总量目标及其具体实施路径，并推动理论研究的进步和发展。基于已有研究的特点和局限性，以下几个方面可作为未来研究的着手点：

首先，可再生能源的发展既与社会、经济发展等有广泛的交互关系，也受资源禀赋、成本、技术水平等多种不确定因素的限制。应立足中国本土问题从多维视角探究可再生能源发展的影响因素，识别可再生能源发展的主要障碍。在此基础上，分别从空间和时间两个视角分析不同区域、不同时段可再生能源发展的共同点与差异性，为可再生能源规模发展的中国方案提供有力依据。

其次，考虑到碳中和目标的技术路线和实施方案仍在探索中，如何科学预测未来较长一段时期内的可再生能源总量需求成为首要解决的问题。为此，未来可再生能源发展预测可以采取：一是自顶向下的思路，结合碳中和实现的不同路径选择设定能源转型情景，在经济发展不确定条件下合理预测总体能源消费需求；二是自底向上的思路，以上述能源消费需求为总量目标，从能源生产、能源消费、负碳技术、低碳政策多种维度开发嵌套情景，对可再生能源从开采、转化到最终需求全过程进行情景方案设计。

最后，可再生能源大规模发展路径具有多层次性，既包含国家与地区间发展任务的分解与合作，也包含不同能源技术类型的发展规模演变，同时涉及投资规模、技术选择、资源支撑和地区协同等多项具体方案。为更好地设计适应我国特色的可再生能源大规模发展路径，有必要明确我国不同地区的可再生能源发展空间与潜力。在全面深入探讨可再生能源发展潜力内涵的基础上，分别从不同能源品种、不同省份地区的角度切入，对我国可再生能源的多维开发利用潜力进行评估与预测。最终探寻考虑技术—区域差异性的可再生能源大规模发展的实现路径。