中国电力系统可在2035年实现80%零碳排放-伯克利实验室.pdf

中国电力 系统可在 2035年实 现80零 碳排放 作者 Nikit Abhyankar、 Jiang Lin* 、 Fritz Kahrl、 Shengfei Yin、 Umed Paliwal、 Xu Liu、 Nina Khanna、 Amol Phadke 和 Qian Luo | 劳伦斯伯克利国 家实验室 David Wooley | 加州大学伯克利分校高 曼公共政策学院环境中心 Mike O’Boyle、 Olivia Ashmoore、 Robbie Orvis、 Michelle Solomon | 能源创新政策与技 术有限责任公司 * 通讯作者 本项目由Hewlett基金会，Growald气候基 金，Climate Imperative和能源基金会（中 国 ）资 助。 技术顾问委员会 技术顾问委员会为本项目的设计和评估提供 了指导，但报告的内容和结论，包括任何错误 和遗漏，均由作者自行负责。技术顾问委员会 成员的从属关系不意味着这些组织以任何方 式支持或认可这项工作。技术顾问委员会成 员如下 王万兴，自然资源保护协会（中国） David Sandalow，哥伦比亚大学 袁家海，华北电力大学 杨富强，北京大学 Joanna Lewis, 乔治城大学 姜克隽, 中国国家发展改革委员会能源研究所 刘雨菁, 落基山研究所 致谢 感谢以下人员为本报告提供宝贵的技术支持、 指导、审阅和帮助 Ella Zhou，美国可再生能源国家实验室 别朝红，西安交通大学 何钢，石溪大学 孟菲，Climate Imperative Sara Baldwin，能源创新 目录 1 执行摘要 1 2 概述 5 3 研究方法 6 3.1 情景分析 6 3.2 模型工具与方法 7 3.3 模型主要输入数据 8 3.4 敏感性分析 12 4 研究结果 13 4.1 发电和输电 13 4.2 成本、可靠性、排放量与就业 18 5 结论、建议与未来研究 27 5.1 主要结论 27 5.2 政策建议 29 5.2.1 政策目标 29 5.2.2 市场与监管 30 5.2.3 土地利用 33 5.3 重点研究领域 34 6 参考文献 35 7 附录 - 即将发布 图 1. 与现有政策情景相比，清洁能源情景下的增量成本节省、增量成本和增量净成本 3 图 2. 模拟情景中使用的基准年（2020年）发电资源和输电网络 8 图 3. 本项研究中使用的全国电力需求预测及其与近期其他研究的对比 9 图 4. 海上风电、陆上风电、太阳能光伏发电和电池储能（4小时）的技术成本输入数据 10 图 5. 发电能源组合 14 图 6. 发电容量组合 15 图 7. 年度新增风电和太阳能发电容量以及电池储能容量 16 图 8. 跨省和跨区域输电容量（上图）与年度新增输电成本（下图） 17 图 9. 燃煤发电厂的年度容量系数 18 图 10. 平均批发成本 19 图 11. 输发电累计新增投资 19 图 12. 清洁能源情景和海上风电敏感性情景下的平均年度新增容量 20 图 13. 二氧化碳、二氧化硫和氮氧化物排放强度 21 图 14. 清洁能源情景和现有政策情景下的年度死亡人数，以及清洁能源情景下的避免死亡人数地图 22 图 15. 在燃煤发电退役情景下，2035年夏季净负荷高峰周的全国系统调度情况 22 图 16. 使用35年气象数据，2035年夏季净负荷高峰周的全国系统调度情况 23 图 17. 使用35年气象数据，2035年冬季净负荷高峰周的全国系统调度情况 24 图 18. 在10需求冲击的情况下，2035年夏季净负荷高峰周的全国系统调度情况 24 图 19. 在10需求冲击的情况下，2035年冬季净负荷高峰周的全国系统调度情况 25 图 20. 清洁能源情景的累计净就业效应 20 图 21. 非化石能源发电量占比，现有政策情景和清洁能源情景 29 1 执行摘要 太阳能发电、风电和电池储能成本的大幅下降，为中国电力行业在实现现有政策目标后， 进一步减少排放和降低电力成本创造了新机会。从中国现有的政策推算，非化石能源发电 量占比预计将从2020年的34提升到到2035年的60。本报告分析了中国到2035年非化 石能源发电量占比提高到80时，对成本、可靠性、排放量、公共健康和就业等方面的影 响。电力行业对于中国的全经济脱碳至关重要，因此实现2035年非化石能源、无碳排放发 电占比达到80，将助力中国达成2060年碳中和目标。 本报告旨在就两个问题展开讨论。首先，近期风电、太阳能发电和电池储能成本的下降， 对于未来15年中国加快这些资源的发展速度和扩大发展规模有哪些影响其次，在中国 2060年前实现碳中和的背景下，什么是技术和经济上可行的2035年非化石能源发电量占 比目标 本次研究详细模拟了中国电力系统及其对经济、就业和公共健康的影响。本研究以2025 年、2030年和2035年为主要时间节点，使用最先进的容量扩展与小时级生产调度模型 （PLEXOS）进行电力分析。模型基于对中国电力系统的详细表述，包括每小时省级负 荷、跨省和跨区域输电约束、区域风电和太阳能发电概况以及对中国可再生能源和储能成 本的最新（2021年）预测。电力需求预测基于清华大学2020年发表的低碳发展战略与转 型路径研究中提出的1.5C情景，体现了为实现全球温升1.5C目标中国电力需求可能发 生的预期变化。 本报告分析了两个主要情景，分别是现有政策情景，在该情景下，年度风电和太阳能发 电部署仅限于政府当前制定的目标；清洁能源情景，在该情景下，到2035年中国非化石能 源发电量占比提高到80。同时，以系统可靠性为重点，对多个变量进行了敏感性分析。 在这两个情景下，风力发电和太阳能发电是成本最低、最适合规模化的非化石发电资源。 在现有政策情景下，风电和太阳能发电容量符合中国政府提出的到2030年达到12亿千瓦。 非化石能源发电量占比符合政府提出的到2030年达到50和到2035年预期可达到60 的目标（见表1）。在清洁能源情景下，风电和太阳能发电容量在2025年接近实现当前的 2030年目标，并在2030年达到19.94亿千瓦，到2035年达到30.69亿千瓦；非化石能源发 电量占比到2030年提高到65，到2035年达到80。在这两种情景下，由于电池成本的 持续下降和对抽水蓄能水力发电的政策支持，储能容量均快速增长。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 1 表 1. 现有政策情景与清洁能源情景的主要区别 指标 年份 现有政策情景 清洁能源情景 与2020年相比燃煤发电量的变化 2025年 4 -7 2030年 0 -32 2035年 -12 -56 非化石能源发电量占比 2025年 40 46 2030年 49 65 2035年 60 80 燃煤发电装机 2025年 11.89亿千瓦 10.49亿千瓦 2030年 11.99亿千瓦 10.49亿千瓦 2035年 11.99亿千瓦 10.49亿千瓦 风电和太阳能发电装机 2025年 8.73亿千瓦 11.53亿千瓦 2030年 12.73亿千瓦 19.94亿千瓦 2035年 19.43亿千瓦 30.69亿千瓦 电池储能容量 2025年 9,800万千瓦 1.55亿千瓦 2030年 2.25亿千瓦 3.56亿千瓦 2035年 2.44亿千瓦 4.14亿千瓦 在现有政策情景和清洁能源情景下，几乎所有新增发电容量均来自非化石能源。在现有政 策情景下，假设目前正在建设中的部分燃煤发电机组将建成完工，燃煤发电装机净增加1.5 亿千瓦。在清洁能源情景下，假设这1.5亿千瓦净燃煤发电装机不会添加到发电组合当中。 虽然模型的设计可以出于经济原因增加燃煤发电装机，但在这两个情景下均未加以考虑。 这表明，在两个情景下，新增非化石能源发电和储能用于满足电力需求增长的成本均低于 新增燃煤发电的成本 。 现有政策情景和清洁能源情景的主要区别是现有燃煤发电的运营。在清洁能源情景下，为 实现非化石能源发电量目标，新增风电、太阳能发电和电池储能大量取代了现有燃煤发电 厂发电。在现有政策情景下，到2035年，现有燃煤发电厂的发电量仅比2020年有小幅减 少。两个情景均假设现有燃煤发电厂继续运行而不退役，但在一个敏感性情景下考虑到了 燃煤发电厂退役的可能。 在清洁能源情景下批发发电成本和输电成本低于现有政策情景。出现这个结果的原因是相 对于现有政策情景，在清洁能源情景下，新增太阳能发电、风电、电池储能和输电的增量 成本，低于所替代的化石能源发电的运营（燃料和运营与维护）成本和固定成本（见图1） 。这表明，在清洁能源情景下加快部署风电和太阳能发电，从2020年每年1.2亿千瓦的历 史高点提高到2030年至2035年期间的平均每年2.15亿千瓦，将降低批发电力成本。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 2 2035年的增量成本、增量成本节省和净成本 图 1. 与现有政策情景相比，清洁能源情景下的增量成本节省、增量成本和增量净成本 600 400 200 0 -200 -400 -600 按2020 年人民 币价 值计量（单位 1 0 亿元） 避免的燃煤发电运营成本 避免的燃煤发电固定成本 避免的燃气发电运营成本 风电增量成本 太阳能发电增量成本 储能增量成本 输电增量成本 净成本 增量成本节省 增量成本 增量净成本 到2035年将非化石能源发电量占比提高到80将增加减排，带来公共健康效益。相比现有 政策情景，在清洁能源情景下，，电力行业的二氧化碳排放量到2035年将减少50（16.6 亿吨二氧化碳），因化石能源发电排放导致的死亡率将下降47（避免过早死亡约50,000 人）。电气化将减少交通运输、工业和建筑行业的一次化石能源消费产生的排放，从而增 加减排和公共健康效益。快速提高非化石能源发电量占比和电气化将成为中国加快实现碳 中和和空气质量目标的一条强大且成本较低的途径。 在清洁能源情境下，燃煤发电大幅减少的同时，对煤炭的需求会持续下降，进而减少煤炭 开采行业的就业。本报告预测，煤炭行业流失的就业岗位，将被风电、太阳能发电和储能 等上游电力行业的大规模投资所带动的就业增长以及因批发电价下降带动的全经济就业增 长所抵消。然而，尽管就业市场整体呈现积极趋势，但电力行业煤炭消费减少50对劳动 力和财政的影响，将带来严峻的挑战，需要谨慎规划，并在国家层面提供相关支持。 在清洁能源情景下，到2035年，陆上风电、海上风电和太阳能光伏发电的总发电量占比 达到60。 1 中国一直存在一个疑问高比例的可变可再生能源能否保证电力系统的正常运 行本报告在敏感性情景下，根据负荷预测误差，并使用35年模拟气象数据评估风电和太 阳能发电预测误差，分析了在清洁能源情景下的发电资源组合能否可靠地满足2035年夏季 和冬季两个净负荷（负荷减去风电和太阳能发电量）高峰周的电力需求。结果显示，电力 系统需求能够可靠满足，并且有10的经营备用容量。我们还分析了现有发电厂退役对电 力系统可靠性的影响，并发现现有燃煤发电机组退役2.5亿至3亿千瓦，不会影响电力系统 可靠性。 2 1 在这种情景下，剩余20的非化石能源发电量来自核电和水电。 2 容量扩展模型建设了大量电池储能用于能源套利，并出于政策原因建设抽水蓄能容量。基于这些新增容量，容量扩展模型中的容量限制在2035年不 再具有约束力，这意味着现有燃煤发电将退役，且不影响系统可靠性。我们使用详细的调度模型，评估了不同程度煤电退役时的系统可靠性。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 3 加快部署风电、太阳能发电和储能容量，可能需要修改政策法规，我们将需要修改的内容 分为三个领域政策目标、市场与监管、以及土地使用。表2总结了我们根据研究结果针对 每个领域提出的修改建议。这些建议旨在为制造商和电力行业提供指导，创建定的可再生 能源发电和储能经营模式，以低成本实现可再生能源和储能并网发电，确保电力系统的可 靠性，并最大程度减少大规模风电和太阳能发电项目开发对土地使用的影响。 表 2. 政策建议 领域 建议 政策目标 提高2025年和2030年的可再生能源发电容量与储能容量目标（百万千瓦）。 制定2035年非化石能源的总发电量占比目标（百万千瓦时）。 市场与监管 合并可再生能源采购方式，专注于参与远期合约市场。 持续发展电力现货市场，并支持现货市场向区域市场扩展。 加强可再生能源配额与绿色证书制度。 开发储能的市场参与模式。 整合分布式能源参与批发市场。 开发正式的、具有约束力的资源充裕度流程和机制。 土地使用 优先考虑土地使用效率。 将风电和太阳能发电开发纳入土地使用和保护规划。 市场和监管改革有助于刺激创新，持续降低技术成本，支持中国电力行业在未来15年加快 实现脱碳。而电力行业加快脱碳与电气化相结合，能够支持其他行业减少二氧化碳排放， 实现到2060年的碳中和目标。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 4 2 概述 本报告分析了到2035年将中国非化石能源发电量占比提高到80的技术可行性、成本和影 响。分析中使用了最先进的模拟工具，采用了详细的负荷数据、中国风电和太阳能发电概 况以及近期对中国风电、太阳能发电和储能成本的预测。 本报告旨在就两个问题展开讨论。首先，近期风电、太阳能发电和电池储能成本下降，对 于未来15年中国加快这些资源的发展速度和扩大发展规模有哪些影响其次，在中国2060 年前实现碳中和的背景下，什么是可行的2035年非化石能源发电量占比目标 电力行业将为中国实现碳中和目标和空气质量目标发挥关键作用。非化石能源发电量占比 提高以及交通运输、工业和建筑行业的电气化，能够大幅减少碳排放。为了了解这些效益 的量级，本报告还包括排放量和健康影响分析。 提高非化石能源发电量占比将抵消燃煤发电，在制造业和建筑业创造更多就业岗位，但会 导致煤矿开采和与煤炭行业相关的其他产业就业减少。为了了解这些影响的程度，本报告 中还使用投入-产出模型框架和中国的国家宏观经济数据，分析了就业受到的影响。 本报告分为四个章节。 第三节 概述了电力、健康影响和就业分析所使用的方法。 第四节 介绍了两方面的结果（1）发电和输电变化，以及（2）成本、投资、排放 量、可靠性、健康影响和就业影响。 第五节 总结本项研究的主要结论，提出政策建议，概述了未来的重点研究领域。 附录 提供了模拟方法、数据输入和来源、负荷曲线绘制、风电和太阳能发电概况等详 细信息。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 5 3 研究方法 本报告以大量情景建设、数据开发和电力系统模拟为基础，使用了详细的最佳可用数据和 最先进的模拟工具。本节概述了本项研究所使用的情景、主要输入数据和假设、模拟工具 与方法以及敏感性分析。本报告附录中详细介绍了小时负荷、风电和太阳能发电概况的模 拟方法和变化。 3.1 情景分析 本项研究分析了两个核心情景，分别是现有政策情景，该情景符合中国当前的政策和技 术成本趋势；以及清洁能源情景，即到2035年中国非化石能源发电量占比达到80。敏 感性分析研究了基于清洁能源情景的各种变化（见第3.4节）。 现有政策情景和清洁能源情景使用的三个假设存在差异（见表3）。首先，在现有政策情 景下，我们基于目前施工中的发电厂和部分现有发电厂退役情况，在模型中假设燃煤发电 装机净增加1.5亿千瓦。 3 在清洁能源情景下，未将净增加的1.5亿千瓦燃煤发电输入模型。 在这两个情景下，模型中均可以选择新增燃煤发电作为成本最低的容量扩展方式之一。 表 3. 情景说明 现有政策情景 清洁能源情景 新增燃煤发电容量 在模型中假设净增加1.5亿千瓦燃煤 发电 在模型中假设无新增净燃煤发电 新增风力发电和燃煤发电容量 年度新增风电和燃煤发电容量不超过 政策目标（到2030年风电和太阳能发 电容量达到12亿千瓦） 由模型根据到2035年清洁电力占比 达到80的目标，确定年度新增风电 和燃煤发电容量 非化石能源发电量占比 最低成本优化，受到新增非化石能源 发电量限制的约束 2025年46；2030年65；2035 年80 3 根据现有政策和已经规划的燃煤发电项目，我们到2030年增加了1.5亿千瓦净燃煤发电容量。这符合Cui等人（2022）所做的在不采取其他措施的 情况下到2030年新增1.58亿千瓦燃煤发电容量的预估。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 6 其次，现有政策情景假设在任何年份新增的风电和太阳能发电容量仅限于实现现有政策目 标并且符合2035年的预期轨迹。在清洁能源情境下放宽了限制，新增风电和太阳能发电容 量取决于年度非化石能源发电量目标。最后，在现有政策情景下，非化石能源发电量通过 模型中的最低成本优化计算，并受到新增风电和太阳能发电容量限制以及核电和水电政策 目标的约束。在清洁能源情境下，模型根据下列非化石能源发电量占比目标，即2025年达 到46、2030年达到65和2035年达到80，建设非化石能源发电。 3.2 模拟工具与方法 电力系统分析使用PLEXOS模拟平台，该平台被广泛应用于行业标准电力系统分析。模拟 使用两阶段法。在第一个阶段，我们使用PLEXOS的容量扩展工具，在约束条件下模拟每 个情景下的最低成本组合。在第二个阶段，我们使用PLEXOS的发电模拟工具以小时为单 位分析每个模拟年份的运营成本、排放量和可靠性。我们的调度模拟仅限于直流电，不考 虑交流电力系统更复杂的动态。 我们在PLEXOS模型中输入的中国电力系统信息详细描述了发电资源、发电约束、机组组 合和省间及区域间输电约束等。图2显示了清洁能源情景下输配容量的地理位置分布，展 示了模型中包含的空间详细程度。我们使用32个互联节点，链接182个跨省输电走廊，模 拟中国的电网情况。我们假设，电力系统在区域电网层面实现平衡，允许各省之间高效资 源共享。 4 4 模型覆盖六个区域电网，分别是西北电网（新疆、甘肃、青海、宁夏、陕西、西藏）、东北电网（辽宁、吉林、黑龙家、内蒙古东部）、华北电 网（北京、天津、河北、山西、山东、内蒙古西部）、华中电网（湖北、湖南、江西、河南、四川、重庆）、华东电网（上海、江苏、浙江、福建和 安徽）和南方电网（广东、广西、贵州、海南、云南）。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 7 煤炭 天然气 石油 核能 地热 水力 风能 太阳能 图 2. 模拟情景中使用的基 准年（2020年）发电资源和输 电网络 本研究利用PLEXOS模拟的结果进行了健康和就业影响分析。健康分析采用经过修改的简 化空气质量模型InMAP（空气污染干预模型）。就业分析使用能源创新的中国能源政策模 拟器，该开源模型中包括投入产出框架，并使用中国的国民收入核算和劳动统计数据。 5 该模型测算了现有政策情景和清洁能源情景在就业方面的差异 。 3.3 主要模拟输入数据 电力需求。 中国未来15年的电力需求增长充满不确定性。实际电力需求将取决于中国经济 增长的结构和速度以及交通运输业、工业和建筑业的电气化进程。本项研究中的电力需求 预测基于清华大学2020年发表的低碳发展战略与转型路径中提出的1.5C情景，体现 了为实现全球温升1.5C的目标中国电力需求可能发生的预期变化。 6 图3显示了本项研究中 使用的电力需求预测，并与近期其他研究中的预测进行了对比。 5 EPS是一款开源系统动态计算机模型，旨在帮助政策制定者和监管机构了解哪些气候和能源政策能够最有效地减少温室气体排放，可以带来最大的 财政和公共健康效益。为了计算就业影响，我们将两个情景的模拟结果输入到EPS就业模块，并结合中国的就业、工资和劳动生产率增长率等信息。之 后通过输入-输出宏观经济模型，根据国际标准产业分类代码，确定政策对各行业的影响，计算出两种情景对就业的影响。可在线获取EPS就业模块机 制的详细文档。参阅能源创新（2022年）。 6 气候变化与可持续发展研究院（2020年）。 气泡的大小代表电厂装机容量的大小 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 8 图 3. 本项研究中使用的全国电力需求预测及其与近期其他研究的对比 中国电力需求预测（单位10亿千瓦时） 27-41 电气化 （全经济） 45-70 电气化 （全经济） 清华大学气候变化与可持续发展研究院温升1.5C情景（本项 分析中使用） 国家可再生能源中心中国可再生能源展望温升低于2C情 景 国家电网2020年展望区间下限 国际能源署2020年世界能源展望既定政策情景 姜克隽温升低于2C情景（2018年） 中国电力企业联合会2021年报告（2020年实际需求） 清华大学气候变化与可持续发展研究院温升2C情景 能源基金会中国综合报告温升1.5C高值情景 国家电网2020年展望区间上限 国际能源署2020年世界能源展望可持续发展情景 姜克隽温升1.5C情景（2018年） 电力规划设计总院2021年 20 15 20 20 20 25 20 30 2 03 5 2040 2045 2050 2055 18,000 16,000 14,000 12,000 10,000 8,000 6,000 2,000 1,000 0 资料来源Jiang等（2018年）；气候变化与可持续发展研究院（2020年）；国际能源署（2020年）；国网能源研究院（2020年）；国家可再生能源中心 （2020年）；中国电力企业联合会（2021a）；Fu等（2020年）。 我们根据公开的各省电力需求数据，将国家年度电力需求转换成31个省的小时负荷曲线（ 见附录C），并与PLEXOS模拟中使用的小时时间尺度相匹配。我们使用的方法假设各省 电力系统的负荷系数随着时间推移下降，产生全国同时峰值需求（2035年19.92亿千瓦） ，在未来15年全国同时峰值需求的增长速度将是能源需求的1.5倍。 7 技术和燃料成本。 PLEXOS模型需要输入大量资源成本数据，其中最重要的是风电、太阳 能发电和电池储能技术成本以及煤炭燃料成本。 8 本项目使用了彭博新能源财经（BNEF） 提供的中国陆上风电、海上风电、太阳能光伏发电和4小时电池储能的装机成本和固定运 营与维护（O 陆上风电发电成本 5,500 5,400 5,300 5,200 5,100 5,000 4,900 4,800 4,700 4,600 资料来源彭博新能源财经数据（2020年），按1美元兑6.34元人民币的现行汇率转换。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 10 中国的长期煤炭价格趋势高度不确定。2021年，煤炭价格创历史新高，但预计从长远来看 将维持在合理区间。根据国家政策规定以及本项研究的结果，煤炭需求将持续下降，进而 会降低煤炭价格，但价格下降会减少供应，使价格更接近边际生产和运输成本。我们在本 研究中假设在研究期内，按2019年人民币实际货币价值计算，各省动力煤的价格保持不 变，即煤炭价格将按通货膨胀率上涨。 现有政策情景和清洁能源情景使用相同的技术成本和燃料成本假设。附录B详细记录了所 有输发电技术和燃料成本输入。 太阳能发电与风电概况。 本项研究中估算了风电和太阳能发电的资源潜力，并分两步预测 了中国各省的太阳能发电和风电具体情况。首先，我们评估各省的资源潜力，或太阳能发 电和风电最高可装机容量。我们使用全球风能和太阳能资源数据库中的平均年度容量系数 以及多个排除标准评估资源潜力。排除标准包括海拔、坡度、土地覆盖和海洋深度等。其 次，我们使用再分析数据中的气象数据，并使用美国国家可再生能源实验室的系统指导模 型（SAM）模拟场地级风力发电和太阳能发电，得出小时发电概况。在系统指导模型中可 以设计风电厂和太阳能发电厂，并在模型中输入气象数据估算出小时发电量。之后使用聚 合算法，合并一个省内多个场地的小时发电量，形成该省具有代表性的风能和太阳能资源 概况。附录D详细讨论了完整方法和数据来源。 水电和核电。 建设水电和核电容量，通常是出于经济以外的原因。例如，建设水电容量的 主要目的通常是为了防洪。我们在本研究中采用了与长期政策目标一致的传统水电、抽水 蓄能发电和核能发电容量，而不是由模型选择这些资源成本最低的容量。我们假设传统水 电、抽水蓄能发电和核能发电容量将从2020年起呈线性增长趋势，到2035年分别达到4亿 千瓦、2亿千瓦和1亿千瓦的长期政策目标。 10 10 基于国家能源规划和国家能源局（2021b）发布的现有传统水电、抽水蓄能和核电政策目标推算出2035年的容量值。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 11 3.4 敏感性分析 分析中主要考虑到三个敏感性情景 煤电退役。 两个情景均假设没有现有燃煤发电 退役。在敏感性情景中，我们在容量扩展和发 电量模拟分析中，人为将运营寿命满30年的燃 煤发电机组退役，减少燃煤发电量。 可靠性。 两个情景中使用决定性的风电和太阳 能发电量与负荷概况。在敏感性情景中，我们 评估了风电和太阳能发电长期低发电量以及意 外需求冲击下，清洁能源情景的稳健性。为分 析风电和太阳能发电长期低发电量对可靠性的 影响，我们使用中国35年高空间分辨率风能和 太阳能数据，分别针对2035年夏季和冬季净 负荷高峰期，在PLEXOS中进行模拟（见附录 D）。为了分析发生意外需求冲击对可靠性的影 响，我们假设需求超出预期10，针对2035年 夏季和冬季的净负荷高峰期，在PLEXOS模型 中进行模拟。 11 海上风电。 海上风电能够为中国沿海省份供应 优质能源，有潜力减少成本较高的输电和储能 投资需求。模型根据我们输入的成本和效益数 据，选择快速建设大量海上风电。为了确保新 增海上风电不会过度依赖尚未在中国大规模部 署的技术，我们限制了现有政策情景和清洁 能源情景下不同时期可新增的海上风电发电容 量。在敏感性分析情景下，我们在不限制海上 风电部署的情况下，运行容量扩展和发电量模 拟。 11 虽然理想情况下可以同时进行两种敏感性分析，但由于数据限制，我们选择单独 分析，以研究负荷、风电和太阳能发电预测误差之间的相互关系。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 12 4 研究结果 研究结果分为两个章节。第一章节（见第4.1节）包括发电组合、发电装机组合、新增发电 容量、输电容量和燃煤发电厂运营。第二章节（见第4.2节）包括批发电力成本、总投资 额、减排量、可靠性、健康影响和就业。每个章节中均包括敏感性分析结果。 4.1 发电和输电 发电组合。 在现有政策情景下，非化石能源发电量占比从2020年的34 12 ，提高到2035年 的60，燃煤发电量较2020年减少约12（见图5）。现有政策情景符合国家能源局能 源生产和消费革命战略中提出的到 2030年，非化石能源发电量占全部发电量的比重力 争达到50的目标。 13 在清洁能源情景下，到2035年，非化石能源发电量占比达到80， 燃煤发电量较2020年减少56。 14 在清洁能源情景下，非化石能源发电量占比高于现有政 策情景的主要原因是陆上风电（占新增非化石能源发电量的47）、海上风电（12）和 太阳能光伏发电（42）容量增加（见图5）。 12 2020年的结果为模拟结果而不是实际结果，但根据2020年的实际数据进行了大致修正。 13 国家能源局（2016年）。 14 根据本研究中的输入数据和假设，无论现有政策情景还是清洁能源情景都不是最低成本。在不限制年度新增太阳能发电和风电容量并且不设定非化 石能源发电量目标的情况下运行PLEXOS模型，得出到2035年成本最低的非化石能源发电量占比约为70。清洁能源情景相比最低成本容量扩张情景 实现了额外减排，并且与现有政策情景相比降低了平均批发成本 。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 13 图 5. 发电能源组合 2020 2025 2030 2035 2020 2025 2030 2035 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 12,000 10,000 8,000 6,000 4,000 2,000 0 现有政策情景 清洁能源情景 陆上风电 海上风电 太阳能发电 水电 核电 燃气发电 燃煤发电 发电量 1 0 亿千瓦 时 发电量 1 0 亿千瓦 时 6 10 14 22 5 1 3 3 8 11 15 18 16 16 15 4 4 5 566 60 51 39 6 14 22 28 5 1 11 18 4 25 7 18 16 16 15 4 4 5 5 66 53 34 20 发电装机组合。 在现有政策情景下，除了正在施工的1.5亿千瓦燃煤发电以外，所有新增发 电容量均为非化石能源（见图4）。模型可在现有政策情景下额外建设燃煤发电，但选择 不增加燃煤发电。模拟显示，根据本项研究中所使用的输入数据和假设，风电、太阳能发 电和储能用于满足电力需求增长的成本低于燃煤发电。这一结果符合政府的现有政策。在 现有政策情景下，到2030年，风电和太阳发电装机达到12.73亿千瓦，符合政府提出的到 2030年风电和太阳能发电装机达到12亿千瓦、 15 。在现有政策情景下，成本下降使电池储 能容量快速增长，到2025年总计达到9,800万千瓦、到2030年达到2.25亿千瓦、到2035 年达到2.44亿千瓦。 15 国家能源局（2021a）。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 14 图 6. 发电装机组合 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000 0 发电装 机 百万千 瓦） 发电装 机 百万千 瓦） 抽水蓄能 电池储能 陆上风电 海上风电 太阳能发电 水电 核电 燃气发电 燃煤发电 2020 2025 2030 2035 2020 2025 2030 2035 253253 280280 530 433 155 420 356 225 199 199 365365 119 119 70 40 60 100 100 79 79 20 98 20 60 60 59 59 73 73 87 87 603 376 389 389 1138 244 414 199 170 890 376 1049 1199 1049 1189 1049 1199 1049 1049 400 400 1761 993 1053 643 870 590 5 现有政策情景 清洁能源情景 在清洁能源情景下，风电和太阳能发电装机以及电池储能容量增长速度超过现有政策情景 （见图6）。两个情景在2020至2025年开始出现差异。在清洁能源情景下，到2025年风 电和太阳能发电装机以及电池储能容量分别达到11.53亿千瓦和1.55亿千瓦，在现有政策 情景下分别为8.73亿千瓦和9,800万千瓦。在清洁能源情景下，风电和太阳能发电装机到 2030年增长到19.93亿千瓦，到2035年达到30.69亿千瓦，远高于现有政策目标。到2030 年和2035年，电池储能容量分别增长到3.56亿千瓦和4.14亿千瓦。 16 新增发电装机。 在现有政策情景下，年度新增风电和太阳能发电装机限制具有约束力， 模型将2021-2025年、2026-2030年和2031-2035年两种资源的年度新增装机分别限制 在6,800万千瓦、8,000万千瓦和1.34亿千瓦（见图7）。这些增长速度较为保守；中国在 2020年新增风电和太阳能发电装机1.2亿千瓦。 17 在清洁能源情景下，年度新增风电和太 阳能发电装机取决于经济因素，因此在三个模拟周期每年平均增加风电和太阳能发电装机 1.24亿千瓦、1.68亿千瓦和2.15亿千瓦。在现有政策情景和清洁能源情景下，电池储能容 量增长速度远高于历史水平。 16 假设电池储能设施将在10年后更换（约3,000个周期）；更换成本包含在我们的成本估算当中。 17 中国电力企业联合会（2021b）。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 15 图 7. 年度新增风电和太阳能发电装机以及电池储能容量 250 200 150 100 50 0 250 200 150 100 50 0 现有政策情景 清洁能源情景 平均年 度新 增容量（单位 百万千瓦） 平均年 度新 增容量（单位 百万千瓦） 2021-2025 2026-2030 2031-2035 2021-2025 2026-2030 2031-2035 抽水蓄能 陆上风电 海上风电 太阳能发电 水电 核电 燃煤发电 输电容量。 在现有政策情景和清洁能源情景下，从2020年至2025年，模型中未建设任何 新跨区域容量或跨省输电容量，这表明所有具有成本效益的容量在2020年前已经建设完 成。在清洁能源情景下，从2025年至2035年，新增跨省输电容量和投资仅有小幅增加（ 约3）（见图8）。出现这个结果主要有三个原因（1）由于太阳能光伏发电和陆上风 电装机成本大幅下降，模型可以以具有成本效益的方式，在更接近负荷中心的位置建设这 些资源，无需通过长途输电线路从资源质量最高的区域向负荷中心输电；（2）低成本电 网规模储能避免了为实现电网平衡所需要的大部分新输电投资；以及（3）在现有政策情 景下，2020年至2035年期间的电力需求增长，需要大幅增加基线输电投资，这意味着相 对于现有政策情景，清洁能源情景下需要的增量输电投资更低。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 16 2020 2025 2030 20352020 2025 2030 2035 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 2,000 1,800 1,600 1,400 1,200 1,000 800 600 400 200 0 120 100 80 60 40 20 0 现有政策情景 清洁能源情景 年度输电投资成本 输电容 量 （单位百万千瓦） 输电容 量 （单位百万千瓦） 年底 输电 投资 成本 （元/ 年） 跨省 跨区域 现有政策情景 清洁能源情景 2025 2030 2035 图 8. 跨 省 和 跨 区 域 输 电 容 量（ 上 图 ） 与 年 度 新 增 输 电 成 本（ 下 图 ） 燃煤发电厂运营。 在现有政策情景和清洁能源情景下，燃煤发电厂运营出现显著变化， 大多数燃煤发电厂年度运行小时数大幅减少，并且在两种情况下年度运行小时数的偏差扩 大。燃煤发电厂的平均年度运行小时数从2020年的每年4,526小时（年度容量系数52） ，在现有政策情景下到2035年下降到3,469小时（40），在清洁能源情景下下降到 1,986小时（23）。图9显示了在清洁能源情景下燃煤发电机组年度容量系数的变化， 表明到2035年燃煤发电机组容量系数出现高偏差，并且容量系数总体下降。 中国电力系统可在2035年实现80零碳排放 | 17 图 9. 燃煤发电厂的年度容量系数 2025 2035 100 80 60 40 20 0 容量 系数（ ） 注每个点代表一家燃煤发电厂的容量系数。 4.2 成本、可靠性、排放量与就业 批发成本。 在清洁能源情景下，到2035年平均批发成本 18 比现有政策情景低6，因为在 清洁能源情景下，新增风电、太阳能发电、电池储能和输电投资的增量年均成本（每年 4,970亿元）低于现有政策情景下煤炭和天然气燃料增量成本节省（每年4,260亿元）和燃 煤发电新增投资（每年950