中国电力系统向负碳排放转型的可行性、路径与挑战——基于高分辨率综合建模研究

1. 研究团队、期刊与发表时间

本研究的论文《Integrated modeling for the transition pathway of China’s power system》发表于英国皇家化学学会（Royal Society of Chemistry, RSC）旗下的国际知名期刊《Energy & Environmental Science》（能源与环境科学）。论文于2025年2月17日正式接受，收录号（Article Number）为d5ee00355e。这项研究由来自中国顶尖高校和科研机构的学者合作完成，通讯作者为清华大学能源环境经济研究所的张达研究员和张希良教授，以及中国气象科学研究院的张小曳研究员。第一作者为清华大学的博士生Zhu Ziheng。

2. 学术背景与研究目标

本研究的核心科学领域为能源系统建模、气候变化减缓与电力系统转型规划。面对全球气候变化挑战，中国提出了“力争2030年前碳达峰，2060年前碳中和”的宏伟目标。电力系统作为中国最大的单一碳排放源（2023年排放约56亿吨CO2，占全球电力相关排放40%以上），其深度脱碳是实现国家碳中和目标的核心与关键。研究表明，未来随着各行业电气化进程加速，中国的电力需求将持续增长，预计到本世纪中叶将达到每年15拍瓦时（PWh）以上。因此，构建一个净零甚至负碳排放的电力系统势在必行。

然而，实现这一目标面临巨大挑战。以风能、太阳能为代表的波动性可再生能源（Variable Renewable Energy, VRE）资源在中国分布极不均衡，其发电的间歇性与不稳定性给电力系统的安全、稳定和经济运行带来了严峻考验。以往大量的研究使用电力系统扩展模型（Power System Expansion Model, PSEM）来探索中国的电力转型路径，但这些研究大多采用代表性小时法（通常为数十到数百个小时）来模拟一年的系统运行，再进行容量规划。这种方法在集成大规模VRE时，可能会造成显著的偏差，尤其是在刻画VRE的时序波动、储能的多日调度以及跨季节平衡方面。此外，对于实现负碳排放至关重要的负排放技术（Negative Emissions Technologies, NETs，如生物质能碳捕集与封存和直接空气碳捕集）以及碳源-汇的匹配，先前研究往往进行了简化处理。

基于上述背景，本研究旨在填补现有建模方法的空白，通过建立一个具有高时空分辨率的综合优化模型，系统性地探索并回答以下关键科学问题： * 中国电力系统到2060年实现负碳排放是否可行？ * 若可行，其转型路径具体是怎样的？ * 实现这一目标的成本如何，将面临哪些关键挑战（如土地利用、系统波动性、容量充裕度、成本等）？

3. 研究方法与工作流程

为实现上述目标，本研究开发了一个名为“中国综合可持续电力系统优化模型”（China Integrated Sustainable Power System Optimization model, CISPO）。该模型是本研究工作的核心工具和方法论创新。其详细工作流程如下：

3.1 能源资源潜力精细化评估 首先，研究团队对中国各类能源及相关资源的潜力进行了网格级（0.25度×0.25度，约25公里×25公里）的精细化评估，这是模型高分辨率建模的基础。具体包括： * 波动性可再生能源：利用欧洲中期天气预报中心ERA5再分析数据集2019年的逐小时气象数据（风速、太阳辐照度等），结合地理信息（如坡度、土地类型、自然保护区、技术限制等），评估了陆上风电、海上风电、集中式光伏、分布式光伏和光热发电（Concentrating Solar Power, CSP）在每个网格单元的最大可安装容量潜力和逐小时的容量因子（CF）。对于分布式光伏，研究还通过机器学习模型（XGBoost回归）估算了全国屋顶面积潜力。 * 水力发电：基于最小平准化度电成本原则，综合考虑淹没面积、环保、移民和接入距离等因素，评估了全国水电站坝址级别的可开发容量潜力。同时利用3小时分辨率的径流数据，模拟了径流式和水库式水电站的发电出力。 * 生物质燃料：基于文献数据，汇总了各省农业秸秆、林业剩余物以及边际土地上能源作物的年潜力（能量单位），并据此估算生物质发电的装机潜力。 * 碳封存潜力：主要关注陆上深部咸水层（Deep Saline Aquifer, DSA）的封存潜力，估算了全国主要沉积盆地的CO2理论封存容量。

3.2 CISPO模型构建与优化框架 基于上述资源数据，研究构建了CISPO模型。这是一个大规模的线性规划模型，其核心是联合优化（Co-optimization）电力系统的长期容量扩展与全年8760小时的逐小时运行调度。模型的空间分辨率极高：VRE为网格单元级别，水电为坝址级别，其他电源（火电、核电等）、储能和输电为省级区域级别（将全国分为32个负荷区）。

模型在规划年（模拟了2030、2040、2050、2060年）的目标函数是最小化总系统成本，包括所有技术的年度化投资成本和全年运行成本，并受到一系列约束： * 电力平衡约束：每个负荷区每小时的总发电（本地发电+受入电力）、储能放电必须满足本地负荷+送出电力+储能充电。 * 技术出力约束：考虑了VRE的可用出力、水电站水库库容和调度、火电/核电的最小技术出力和爬坡率、储能的充放电功率和容量限制等。 * 电网输电约束：优化省间超高压（≥500kV）输电线路的扩建和潮流，模型采用管道流（运输）模型简化表示。 * 碳排放约束：设定从2030年到2060年逐步收紧的年度碳排放上限（基于宏观经济模型的情景），驱动系统向低碳转型。 * 资源潜力约束：VRE、水电、生物质燃料的部署不能超过其评估潜力。 * 碳捕集与封存匹配：模型内生化地优化了碳源（配备碳捕集设备的火电厂、直接空气碳捕集设施）与碳汇（DSA封存场地）的匹配，并计算了CO2的运输成本（基于地理距离）。

模型的创新点在于其综合性与高分辨率：1） 全时序覆盖：使用全年8760小时，能更准确地捕捉VRE的波动性、储能的多日/跨季节充放电行为和系统的充裕度；2） 高空间分辨率：网格级VRE和水电坝址级优化，能更好反映资源的空间异质性和并网距离成本；3） 内生碳源汇匹配：将NETs和CCS的部署、运营与封存作为优化变量，而非外生给定。

3.3 情景设计 为了探究不同因素对转型路径的影响，研究设计了一系列情景进行对比分析： * 核心情景：包括一个基准情景（Base，2060年负排放约5.5亿吨CO2）以及两个不同负排放目标的变体（Negemis200mt, Negemis700mt），一个无碳排放约束的对照情景（Noemiscap）。 * 技术敏感性情景：考虑关键技术投资成本上升25%（Capex1.25x）。 * 需求敏感性情景：考虑电力需求比基准高25%（Demand1.25x）。 * 负排放技术限制情景：限制生物质燃料可用性（Limitedbeccs）或完全排除生物质能碳捕集与封存（Withoutbeccs）。 * 土地利用情景：基于不同严格程度的土地利用假设（开放、基准、保守），评估对VRE部署的影响（Vrelandopen, Vrelandconservative）。 * 模型方法对比情景：通过将VRE资源聚合成簇（Vrecluster）或使用不同数量的代表性小时（从288到4320小时），来验证高分辨率建模的必要性。

4. 主要研究结果

模型运行产生了海量、详细的优化结果，揭示了2060年中国电力系统实现负碳排放的可行路径及其多维度的复杂性。

4.1 电力系统容量与结构演变 在基准情景下，到2060年，中国电力系统将实现深度脱碳并达到负排放，且系统度电成本（System Cost of Electricity, SCOE）与2022年水平相比并未增加。 * VRE大规模部署：风电（陆上+海上）和光伏（集中式+分布式）总装机容量将达到约6000吉瓦（GW），其中风电2.1太瓦（TW），光伏3.8 TW。它们贡献了全年约72%的发电量（约11.6 PWh）。 * 其他清洁能源：水电装机达到600 GW（主要在西南地区），核电230 GW（主要在沿海省份），光热发电127 GW（主要在西北资源富集区）。 * 储能与输电：为平衡VRE波动，需要部署约5800吉瓦时（GWh）的储能，其中抽水蓄能437 GW/3496 GWh，锂电池储能572 GW/2288 GWh。跨省输电容量需要从2022年水平增长约两倍，达到2.0 TW，主要将西北、华北的富余可再生能源电力输送至东、南部负荷中心。 * 基荷与灵活性电源：煤电和燃气发电（包括热电联产）装机将大幅削减，2060年分别保留约297 GW和120 GW。生物质发电（大部分配备CCS）装机达到181 GW。这些“稳定型”电源（Firm resources）对于保障系统在VRE出力不足时的容量充裕度至关重要。

4.2 负碳排放的实现与成本 * 技术路径：模型优化结果表明，在可行的情况下，生物质能碳捕集与封存是比直接空气碳捕集更具成本效益的负排放技术选择。在基准情景下，到2060年需要部署168 GW的BECCS设施，每年捕集并封存约8.5亿吨CO2，以实现-5.5亿吨的净排放目标。如果限制或排除BECCS，则需要大规模部署成本更高的DACCS（2060年需捕集约7.79亿吨CO2），导致系统成本上升3.6%-5.3%。 * 碳减排成本：碳边际减排成本（Marginal Abatement Cost, MAC）在2040-2050年间急剧上升，从206元/吨CO2增至622元/吨CO2。这主要是因为2045年之后，系统从单纯用零碳能源替代化石燃料，转向必须投资昂贵的NETs来实现净零和负排放。在基准情景下，2060年的MAC在750-1100元/吨CO2区间。

4.3 关键挑战与政策含义 * 土地利用压力：部署TW级的光伏需要占用数百万公顷的土地。在土地政策受限（保守情景）下，会导致电力成本增加约3.3%。分布式光伏在2030年前快速增长（达903 GW），但之后其竞争力可能下降，让位于成本更优的大型集中式光伏基地和远距离输电。 * 系统波动性与市场设计：随着VRE渗透率提高，电力批发市场的小时级边际成本波动性急剧增大，既有大量零或极低边际成本时段，也出现了极高边际成本（达数元至数十元/千瓦时）的尖峰时段。这导致仅依靠能量市场，许多煤电机组和储能设施无法回收成本。研究表明，到2030年，大部分省份的煤电需要每年每千瓦容量补偿161-426元才能维持运营；大部分储能项目（尤其是锂电池）的套利收益也无法覆盖成本，需要额外补贴或容量支付机制。 * 转型阶段性：路径可划分为两个阶段：第一阶段（当前至约2045年）：以大规模部署零碳能源（风光水核）替代化石能源为主。第二阶段（2045年至2060年）：必须规模化部署BECCS或DACCS等NETs，以实现深度负排放。这要求相关碳捕集、运输和封存产业链的技术成熟与成本下降，有必要提前规划和开展试点。

4.4 高分辨率建模的必要性验证 通过对比“Vrecluster”和不同代表性小时数的情景，研究证实了采用低时空分辨率模型会带来显著偏差。例如，聚类方法低估了系统成本（-9%），并扭曲了VRE的最优布局（过度集中在远离负荷但资源最好的地区）。使用代表性小时会严重高估锂电池储能的部署需求（最高达+50%），因为它们无法准确模拟实际天气序列的连续性和跨日/跨季节的储能调度需求。这凸显了CISPO模型采用全时序、网格级分辨率的价值。

5. 研究结论与意义

本研究通过创新的高时空分辨率综合建模，系统论证了中国电力系统在2060年实现年负排放5.5亿吨CO2在技术上是可行的。这一转型路径依赖于“6000 GW VRE + 5800 GWh储能 + 2 TW跨区输电 + 850 MtCO2/年CCS”的大规模协同部署。研究结论具有重要的科学与应用价值：

• 科学价值：CISPO模型为电力系统深度脱碳研究提供了一个先进的、综合性的建模框架。它首次在全时序、网格级分辨率下，内生化地耦合了VRE扩展、储能调度、水电优化、跨区输电以及NETs的源汇匹配，为复杂能源系统转型分析树立了新标杆。
• 政策价值：研究为中国“双碳”目标下的电力中长期规划提供了详尽的、量化的路线图参考。它明确指出，除了继续大力发展可再生能源，必须提前布局储能、柔性输电和负排放技术。同时，研究揭示了传统电力市场机制在应对高比例VRE时的不足，为正在进行的中国电力市场改革（如容量补偿机制、辅助服务市场建设）提供了关键实证依据。
• 广泛适用性：该集成建模方法具有高度的可移植性。其资源评估方法基于全球开源数据集，模型框架可适配于其他面临类似资源-负荷不平衡挑战的大型经济体（如美国、印度、欧洲），用于探索其可持续能源系统的转型策略。

6. 研究亮点

1. 方法论的重大创新：开发了全球领先的、能够联合优化全年8760小时运行与长期容量扩展的高分辨率电力系统模型（CISPO），解决了传统模型在模拟高比例VRE集成时的重大偏差问题。
2. 全面且内生的技术表征：首次在国家级电力系统模型中，实现了对VRE（网格级）、水电（坝址级）、多种储能技术、以及BECCS/DACCS碳捕集与封存（含源汇匹配）的精细化、内生化建模。
3. 揭示深层次系统动态与经济信号：清晰刻画了向负排放系统转型过程中，系统边际成本波动性剧增的现象，并定量评估了其对“稳定型”电源和储能设施经济性的影响，明确提出容量支付机制的必要性与大致规模。
4. 明确的阶段性转型路径与挑战预警：不仅给出了总体的装机目标和成本，还识别出以2045年为界的两个转型阶段，并对第二阶段的NETs大规模部署、第一阶段的分布式光伏发展瓶颈、以及持续的土地利用约束等关键挑战提出了早期预警。
5. 扎实的敏感性分析与模型验证：通过广泛的情景分析（技术成本、需求、资源、政策、模型方法），增强了核心结论的稳健性，并有力证明了高分辨率建模相对于传统方法的优越性。

7. 其他有价值的内容

研究还指出了一些有价值的细节发现：例如，尽管模型允许对现有煤电进行碳捕集改造，但优化结果显示其改造比例极低（%），因为相比BECCS，其单位减排成本更高且存在剩余排放。此外，光热发电（带储热）在西北地区的高需求情景下显示出重要价值。研究也坦承了模型的局限性，如未考虑地热、漂浮式海上光伏、海上封存等技术，对机组组合、最优潮流等非线性问题进行了合理简化，未来可进一步纳入更广泛的环境与社会经济影响因素分析。