“雙碳”目標(biāo)下電力系統(tǒng)風(fēng)電裝機(jī)與投資發(fā)展動(dòng)力學(xué)推演及分析

彭光博，向 月，陳文溆樂(lè)，徐博涵，劉俊勇

（四川大學(xué) 電氣工程學(xué)院，四川 成都 610065）

0 引言

當(dāng)前，我國(guó)能源轉(zhuǎn)型正加速推進(jìn)，大力發(fā)展新能源已成為順應(yīng)我國(guó)能源生產(chǎn)和消費(fèi)革命的發(fā)展方向。2020 年9 月，習(xí)近平總書(shū)記在第75 屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)正式向世界承諾實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)。風(fēng)電作為一種低碳環(huán)保、成本持續(xù)走低的可再生能源，對(duì)減少碳排放以及促進(jìn)電力系統(tǒng)清潔化發(fā)展具有重要的作用［1］。2021 年4 月，國(guó)家能源局綜合司發(fā)布《關(guān)于2021 年風(fēng)電開(kāi)發(fā)建設(shè)有關(guān)事項(xiàng)的通知（征求意見(jiàn)稿）》，表明了國(guó)家對(duì)風(fēng)電等新能源發(fā)電的重視以及發(fā)展風(fēng)電的決心。因此，分析風(fēng)電未來(lái)的發(fā)展對(duì)我國(guó)“雙碳”目標(biāo)能否順利實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

目前，化石能源的燃燒給環(huán)境帶來(lái)了極大的危害，化石能源燃燒產(chǎn)生的溫室氣體是全球氣候變暖的主要元兇［2-3］，許多學(xué)者對(duì)清潔能源的發(fā)展進(jìn)行了大量的研究。文獻(xiàn)［4］采用了計(jì)及靈活性平衡的全局靈敏度分析方法，考慮影響演化路徑的多重不確定性，分析了中國(guó)高比例可再生能源發(fā)展的演化路徑。文獻(xiàn)［5］提出了一種基于滾動(dòng)優(yōu)化方法的規(guī)劃模型，分析了中遠(yuǎn)期我國(guó)發(fā)電結(jié)構(gòu)的演化。文獻(xiàn)［6］在低碳環(huán)保的前提下兼顧風(fēng)電消納與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，提出了一種考慮碳交易機(jī)制的光熱電站與風(fēng)電系統(tǒng)低碳經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略。然而，上述文獻(xiàn)都沒(méi)有考慮政策對(duì)清潔能源發(fā)展的激勵(lì)作用，同時(shí)也沒(méi)有考慮不同場(chǎng)景下的發(fā)展過(guò)程。為了量化分析政策對(duì)能源發(fā)展的影響，文獻(xiàn)［7］分析了芬蘭可再生能源政策在能源轉(zhuǎn)型過(guò)程中的影響；文獻(xiàn)［8］建立了不同場(chǎng)景下的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，探討了政策激勵(lì)下我國(guó)光伏發(fā)電的發(fā)展情況。文獻(xiàn)［7-8］雖然從定量的角度考慮了政策對(duì)于可再生能源發(fā)展的影響機(jī)理，但是并沒(méi)有考慮碳排放流在能源轉(zhuǎn)型過(guò)程中與清潔能源發(fā)展的耦合作用。為此，文獻(xiàn)［9］應(yīng)用基于情景的分析方法，利用長(zhǎng)期能源替代規(guī)劃模型，探討了尼日利亞在2010—2040年的未來(lái)能源需求、供應(yīng)和相關(guān)的溫室氣體排放。文獻(xiàn)［10］利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)未來(lái)40 年中國(guó)風(fēng)電市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)和情景分析，同時(shí)預(yù)測(cè)了2020—2060 年風(fēng)電開(kāi)發(fā)累計(jì)碳減排量。文獻(xiàn)［11］從系統(tǒng)論的觀點(diǎn)出發(fā)，提出了一種評(píng)估太陽(yáng)能發(fā)電系統(tǒng)可再生性的量化框架。上述文獻(xiàn)雖然考慮了政策的影響機(jī)理，同時(shí)定量分析了可再生能源對(duì)碳減排的影響，但是在分析時(shí)都沒(méi)有重視電力經(jīng)濟(jì)性問(wèn)題，例如新能源企業(yè)成本以及電價(jià)等因素。

為了更合理、全面地分析風(fēng)電的發(fā)展，尤其是在當(dāng)下碳中和愿景下，量化分析政策對(duì)風(fēng)電發(fā)展規(guī)模的激勵(lì)作用，分析其對(duì)碳減排的影響是十分重要的。由于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)可以有效擺脫傳統(tǒng)分析模式的束縛，能夠通過(guò)情景對(duì)比進(jìn)行客觀與深入的分析，更能反映未來(lái)特定發(fā)展的道路選擇［12］。因此，本文建立了差異化場(chǎng)景下計(jì)及風(fēng)電企業(yè)發(fā)展經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，考慮政策影響的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)推演模型，探究未來(lái)風(fēng)電裝機(jī)容量及投資的發(fā)展趨勢(shì)，以及未來(lái)風(fēng)電發(fā)展規(guī)模對(duì)碳減排的影響。

1 風(fēng)電發(fā)展背景

目前，我國(guó)風(fēng)電裝機(jī)已覆蓋全國(guó)31 個(gè)省份。受風(fēng)資源分布和建設(shè)條件的影響，陸上風(fēng)電裝機(jī)主要分布在“三北”地區(qū)。風(fēng)電歷年發(fā)展數(shù)據(jù)及詳細(xì)政策背景見(jiàn)附錄A。2012 年起，國(guó)家能源局采取了大幅增加電網(wǎng)投產(chǎn)規(guī)模、優(yōu)化電力調(diào)度等措施，由電網(wǎng)發(fā)展滯后、跨區(qū)通道能力不足導(dǎo)致的棄風(fēng)限電情況得到改善。近10 年來(lái)，由于相關(guān)產(chǎn)業(yè)設(shè)備的普及、相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步等原因，風(fēng)電發(fā)電成本逐漸大幅下降，風(fēng)電投資穩(wěn)步增長(zhǎng)。然而，目前風(fēng)電在我國(guó)電源結(jié)構(gòu)中占比仍然較低，風(fēng)電消費(fèi)占比同樣不高。為了全面推動(dòng)風(fēng)光等新能源的大力發(fā)展，2021 年起我國(guó)不再補(bǔ)貼新建風(fēng)電項(xiàng)目，全面實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)。此外，隨著綠色證書(shū)交易市場(chǎng)及輔助服務(wù)市場(chǎng)日趨完善，風(fēng)電企業(yè)收益將更加多元化。

2 風(fēng)電發(fā)展系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)建模

本文主要考慮政策激勵(lì)和技術(shù)發(fā)展的雙重作用，結(jié)合風(fēng)電企業(yè)經(jīng)濟(jì)性因素，探究未來(lái)風(fēng)電裝機(jī)容量及投資規(guī)模的發(fā)展趨勢(shì)，量化分析未來(lái)風(fēng)電發(fā)展對(duì)碳減排的影響。

2.1 因果關(guān)系分析

系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)分析的系統(tǒng)行為是基于系統(tǒng)內(nèi)部各因素相互作用而產(chǎn)生的，并假定系統(tǒng)外部環(huán)境變化不會(huì)給系統(tǒng)行為帶來(lái)本質(zhì)的影響，同時(shí)不受系統(tǒng)內(nèi)部因素的控制［13］，風(fēng)電的發(fā)展受政策驅(qū)動(dòng)、經(jīng)濟(jì)水平、技術(shù)發(fā)展、環(huán)保壓力等多方面復(fù)雜因素制約。因此模型內(nèi)部需要篩選關(guān)鍵因素，排除界限外部的概念與變量。

1）從社會(huì)角度而言，隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（Gross Domestic Product）和人口穩(wěn)步增長(zhǎng)，用電需求不斷增大，導(dǎo)致電能消費(fèi)量不斷增加。由于我國(guó)已承諾提高非化石能源在一次能源消費(fèi)中的比重，風(fēng)電消費(fèi)量占總用電量的比重是一個(gè)重要指標(biāo)。因此，主要選取總?cè)丝?、GDP、人口增長(zhǎng)率、GDP 增長(zhǎng)率、用電強(qiáng)度、總用電量等指標(biāo)作為關(guān)鍵因素。

2）從經(jīng)濟(jì)性角度而言，風(fēng)電的經(jīng)濟(jì)效益主要取決于資產(chǎn)回報(bào)率這一經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)，這一指標(biāo)由企業(yè)凈利潤(rùn)和平均資產(chǎn)總額決定，而凈利潤(rùn)取決于企業(yè)的總收入和風(fēng)電發(fā)電成本。因此，主要選取資產(chǎn)回報(bào)率、風(fēng)電平準(zhǔn)化度電成本、上網(wǎng)電價(jià)、企業(yè)利潤(rùn)等經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)以及售電收入、輔助服務(wù)收入等與電力市場(chǎng)成熟度相關(guān)的指標(biāo)作為關(guān)鍵因素。

3）從節(jié)能減排角度而言，目前我國(guó)電力行業(yè)碳排放主要來(lái)源于煤電的化石燃料燃燒。在當(dāng)前碳中和政策背景下，大力發(fā)展風(fēng)光等清潔能源對(duì)碳減排有積極的促進(jìn)作用。同時(shí)，隨著科技的不斷進(jìn)步，碳捕獲、利用與封存CCUS（Carbon Capture，Utilization and Storage）等發(fā)電新技術(shù)的普及也能夠在較大程度上抑制CO2的排放。因此，主要選取化石能源裝機(jī)占比、發(fā)電煤耗量、CCUS 技術(shù)普及率、CO2排放量等指標(biāo)作為關(guān)鍵因素。

4）從風(fēng)電發(fā)展角度而言，政策因素是激勵(lì)風(fēng)電行業(yè)發(fā)展的主要原因，投資是驅(qū)動(dòng)風(fēng)電裝機(jī)容量增長(zhǎng)的主要因素。廠用電率、最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)、線損率等是影響風(fēng)電上網(wǎng)電量、風(fēng)電發(fā)電量及風(fēng)電消費(fèi)量的內(nèi)部因素。因此，主要選取風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量、新增投資、風(fēng)電發(fā)電量、風(fēng)電上網(wǎng)電量、風(fēng)電消費(fèi)量、廠用電率、最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)、線損率等指標(biāo)作為關(guān)鍵因素。

經(jīng)過(guò)上述分析，得到風(fēng)電發(fā)展推演的因果關(guān)系圖如圖1所示。圖中，“+”、“-”分別表示某一因素對(duì)另一因素具有積極和消極的影響。

圖1 風(fēng)電發(fā)展推演的因果關(guān)系圖Fig.1 Casual loop diagram of wind power development evolution

2.2 框架與子模塊的建立

篩選出關(guān)鍵因素后，對(duì)風(fēng)電發(fā)展進(jìn)行建模。本文具體將風(fēng)電發(fā)展模型分為電力消費(fèi)子模塊、經(jīng)濟(jì)性子模塊、碳減排子模塊以及風(fēng)電發(fā)展子模塊這4個(gè)子模塊。電力消費(fèi)子模塊模擬分析在人口變化以及經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展情況下的電力消費(fèi)量；經(jīng)濟(jì)性子模塊則重點(diǎn)針對(duì)影響風(fēng)電企業(yè)的成本與利潤(rùn)等經(jīng)濟(jì)性因素，探究風(fēng)電投資的影響機(jī)理；碳減排子模塊模擬分析隨著未來(lái)風(fēng)電的不斷發(fā)展以及技術(shù)進(jìn)步對(duì)CO2排放的影響；風(fēng)電發(fā)展子模塊推演在政策激勵(lì)和技術(shù)發(fā)展的條件下，未來(lái)風(fēng)電裝機(jī)與發(fā)電量的規(guī)模以及風(fēng)電消費(fèi)量占電力消費(fèi)量的比重。

各子模塊具體見(jiàn)附錄B圖B1—B4，模型的主要輸出在圖中用紅色標(biāo)出，影響主要輸出的主要輸入用藍(lán)色標(biāo)出，圖中方框內(nèi)的變量為存量，在Vensim PLE軟件中定義為速率變量（指向存量）的積分。

1）電力消費(fèi)子模塊。

經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的發(fā)展是驅(qū)動(dòng)能源消費(fèi)增長(zhǎng)的主要因素。電力消費(fèi)子模塊主要考慮了GDP、人口數(shù)量以及用電強(qiáng)度對(duì)電力消費(fèi)的影響。在該模塊中，參考文獻(xiàn)［8］的思想，將GDP、電能消費(fèi)量、用電強(qiáng)度分為第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)，該模塊主要輸出為總用電量。電力消費(fèi)子模塊的反饋模型見(jiàn)附錄B圖B1。

電力消費(fèi)子模塊主要公式及方程如下：

2）經(jīng)濟(jì)性子模塊。

風(fēng)電企業(yè)獲得的利潤(rùn)是驅(qū)動(dòng)風(fēng)電規(guī)?；l(fā)展的主要因素，經(jīng)濟(jì)性子模塊主要考慮了風(fēng)電上網(wǎng)的電力市場(chǎng)因素以及風(fēng)電企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。隨著電力市場(chǎng)成熟度日趨提高，輔助服務(wù)收入也會(huì)隨之增長(zhǎng)。2020年1月，《關(guān)于促進(jìn)非水可再生能源發(fā)電健康發(fā)展的若干意見(jiàn)》正式提出全面推行綠色證書(shū)交易機(jī)制，企業(yè)可通過(guò)綠色證書(shū)交易獲得收入替代原先財(cái)政補(bǔ)貼。因此綠色證書(shū)收入也將成為風(fēng)電企業(yè)收入來(lái)源之一。風(fēng)電企業(yè)總成本主要包括風(fēng)電發(fā)電成本與機(jī)組投資成本，風(fēng)電發(fā)電成本由風(fēng)電平準(zhǔn)化度電成本驅(qū)動(dòng)。在該模塊中，衡量風(fēng)電企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的指標(biāo)主要為資產(chǎn)回報(bào)率，它由風(fēng)電企業(yè)凈利潤(rùn)以及平均資產(chǎn)總額共同決定，而平均資產(chǎn)總額的主要輸入（風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量）則是后續(xù)風(fēng)電發(fā)展子模塊的主要輸出。經(jīng)濟(jì)性子模塊的反饋模型見(jiàn)附錄B圖B2。

經(jīng)濟(jì)性子模塊的主要公式及方程如下：

3）碳減排子模塊。

我國(guó)的資源稟賦、發(fā)電能源結(jié)構(gòu)和發(fā)輸電技術(shù)的差異都是造成發(fā)電煤耗偏高的原因，煤耗的降低對(duì)于CO2排放起到直接的抑制作用。發(fā)電新技術(shù)（如CCUS 技術(shù)的普及）也能夠有效降低CO2排放量。同時(shí)，隨著“雙碳”目標(biāo)的不斷推進(jìn)，風(fēng)電等清潔能源消費(fèi)量占終端電能消費(fèi)比例越高，對(duì)CO2排放的抑制效果越明顯。碳減排子模塊中，影響碳減排的因素主要考慮了CCUS 技術(shù)普及率、煤耗成本、化石能源裝機(jī)占比、碳排放系數(shù)及風(fēng)電用電量［12］，風(fēng)電用電量這一指標(biāo)在碳減排子模塊和風(fēng)電發(fā)展子模塊中均作為重要輸入。碳減排子模塊的反饋模型見(jiàn)附錄B圖B3。

碳減排子模塊的主要公式及方程如下：

4）風(fēng)電發(fā)展子模塊。

風(fēng)電未來(lái)裝機(jī)容量的增長(zhǎng)由風(fēng)電新增投資驅(qū)動(dòng)，而經(jīng)濟(jì)效益是影響投資意愿的主要因素。在風(fēng)電發(fā)展子模塊中，量化考慮了政策激勵(lì)的影響。政策力度、投資意愿是影響風(fēng)電發(fā)展的外部因素，而最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)、廠用電率、線損率是影響風(fēng)電發(fā)展的內(nèi)部因素。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，風(fēng)電最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)將逐漸提升，線損率和廠用電率將逐漸降低。風(fēng)電發(fā)電量與最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)呈正相關(guān)，風(fēng)電用電量、風(fēng)電上網(wǎng)電量與線損率和廠用電率呈負(fù)相關(guān)。

我國(guó)正向以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)高速邁進(jìn)，未來(lái)電力供給側(cè)結(jié)構(gòu)逐漸以風(fēng)光等新能源為主，因此，風(fēng)電消費(fèi)量占總用電量比例是衡量我國(guó)能否順利實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要指標(biāo)之一。該指標(biāo)作為本模塊的主要輸出之一，其主要輸入（總用電量）則是電力消費(fèi)子模塊的主要輸出，體現(xiàn)了系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型的反饋關(guān)系與系統(tǒng)性。風(fēng)電發(fā)展子系統(tǒng)的反饋模型見(jiàn)附錄B圖B4。

風(fēng)電發(fā)展子模塊的主要公式及方程如下：

3 算例分析

3.1 模型真實(shí)性檢驗(yàn)

為了使系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型能夠合理地量化分析各變量之間的關(guān)系，準(zhǔn)確模擬我國(guó)未來(lái)風(fēng)電的發(fā)展路徑，應(yīng)對(duì)模型進(jìn)行真實(shí)性檢驗(yàn)。通過(guò)歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證動(dòng)態(tài)系統(tǒng)行為的真實(shí)性。本文計(jì)算模擬了2006—2020 年的風(fēng)電裝機(jī)容量以及風(fēng)電發(fā)電量，并與真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，如附錄B 表B1 所示。仿真參數(shù)初始值、數(shù)據(jù)真實(shí)值來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)以及國(guó)家能源局發(fā)布的《2006—2020 電力工業(yè)統(tǒng)計(jì)基本數(shù)據(jù)》。仿真結(jié)果顯示仿真值與真實(shí)值間的誤差均在10%以內(nèi)，這說(shuō)明本文所建立的模型可以真實(shí)反映電力系統(tǒng)未來(lái)風(fēng)電發(fā)展情況。

3.2 算例基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

本文將模型初始仿真年限設(shè)定為2020 年（標(biāo)桿電價(jià)退坡后），設(shè)定模擬時(shí)間為10 a，即2021—2030年?；茉囱b機(jī)占比、GDP 及人口數(shù)據(jù)初始值來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，綠色證書(shū)持有量、綠色證書(shū)價(jià)格等初始值來(lái)源于文獻(xiàn)［18-19］，上網(wǎng)電價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)，風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量及風(fēng)電最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)來(lái)源于中國(guó)電力企業(yè)聯(lián)合會(huì)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。煤價(jià)取自中央財(cái)政煤炭企業(yè)商品煤平均售價(jià)2011—2020的歷年數(shù)值，在此基礎(chǔ)上保守預(yù)測(cè)2021—2030年的價(jià)格，盡量減少煤炭?jī)r(jià)格不確定因素對(duì)模型精度的影響。通過(guò)仿真軟件Vensim PLE進(jìn)行仿真模擬。算例參數(shù)初始值如表1所示。

表1 參數(shù)初始值Table 1 Initial value of parameters

3.3 場(chǎng)景參數(shù)設(shè)置

政策激勵(lì)與技術(shù)進(jìn)步是促進(jìn)風(fēng)電發(fā)展的主要因素。從歷史數(shù)據(jù)可以看出，不同的政策強(qiáng)度能夠直接影響風(fēng)電行業(yè)的投資意愿，技術(shù)發(fā)展的快慢也會(huì)影響風(fēng)電的發(fā)展。

本文綜合考慮了以下4 種不同場(chǎng)景：場(chǎng)景1，低政策力度和低技術(shù)進(jìn)步率；場(chǎng)景2，低政策力度和高技術(shù)進(jìn)步率；場(chǎng)景3，高政策力度和低技術(shù)進(jìn)步率；場(chǎng)景4，高政策力度和高技術(shù)進(jìn)步率。

在低政策力度下，我國(guó)保持現(xiàn)有的風(fēng)電政策激勵(lì)程度不變；在高政策力度下，我國(guó)為了更快地實(shí)現(xiàn)“雙碳”的美好愿景，將在政策層面大力支持風(fēng)電的發(fā)展，增強(qiáng)投資意愿，完善電力市場(chǎng)化改革、碳交易市場(chǎng)建設(shè)以及綠色證書(shū)交易體系，加速新型電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型。在低技術(shù)進(jìn)步率下，中國(guó)風(fēng)電行業(yè)保持現(xiàn)有技術(shù)發(fā)展程度，逐步退出火力發(fā)電，部分減碳效果明顯的發(fā)電新技術(shù)并未全面普及；在高技術(shù)進(jìn)步率下，隨著技術(shù)的革新，風(fēng)電廠運(yùn)行效率提高，機(jī)組成本降低，CCUS 等技術(shù)全面普及，火電供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗相應(yīng)降低，減碳效果會(huì)更加明顯。其中，不同場(chǎng)景下的輔助服務(wù)占比、GDP增長(zhǎng)率、CCUS技術(shù)普及率、線損率、廠用電率、供電標(biāo)準(zhǔn)煤耗及風(fēng)電最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)取自文獻(xiàn)［12］。政策力度場(chǎng)景及技術(shù)進(jìn)步場(chǎng)景參數(shù)設(shè)置見(jiàn)附錄B表B2和表B3。

3.4 仿真結(jié)果分析

1）裝機(jī)容量及投資分析。

圖2 給出了4 種差異化場(chǎng)景下的風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量（柱形圖）及新增投資（折線圖）。

圖2 不同場(chǎng)景下風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量及新增投資Fig.2 Cumulative installed capacity and new-added investment of wind power under various scenarios

由圖2 可知：在場(chǎng)景1 下，風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量發(fā)展最慢，2030 年達(dá)到434.8 GW，在場(chǎng)景4 下，風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量發(fā)展最快，2030 年達(dá)到958.6 GW，這說(shuō)明在政策的激勵(lì)下，技術(shù)的進(jìn)步可以更好地促進(jìn)風(fēng)電的發(fā)展；而在場(chǎng)景3 下2030 年風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量為804.3 GW，遠(yuǎn)高于場(chǎng)景2 的602.7 GW，該結(jié)果充分說(shuō)明了政策強(qiáng)度對(duì)于風(fēng)電裝機(jī)容量的激勵(lì)程度要大于技術(shù)進(jìn)步。

出現(xiàn)這種現(xiàn)象可能有以下3 種原因。第一，近幾年來(lái)，風(fēng)力發(fā)電技術(shù)已經(jīng)日趨完善且成熟，在較短的時(shí)間內(nèi)很難有重大技術(shù)突破與創(chuàng)新。并且除了技術(shù)進(jìn)步以外，風(fēng)力發(fā)電受制于風(fēng)速的波動(dòng)性以及風(fēng)力資源的間歇性，具有很強(qiáng)的不確定性，目前風(fēng)力發(fā)電主要集中在我國(guó)風(fēng)力資源豐富的“三北”地區(qū)。因此，要提高風(fēng)電在其他地區(qū)的覆蓋率，政策導(dǎo)向是至關(guān)重要的。第二，由于風(fēng)電具有消納困難的特點(diǎn)，部分地區(qū)電網(wǎng)接納能力不足，我國(guó)棄風(fēng)限電情況較為嚴(yán)重，因而對(duì)于風(fēng)電企業(yè)利益相關(guān)者而言，保證風(fēng)電的經(jīng)濟(jì)效益以及克服風(fēng)電所帶來(lái)的不利影響需要相關(guān)政策來(lái)協(xié)調(diào)。第三，實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)勢(shì)必要對(duì)電力體制進(jìn)行改革建設(shè)。然而，目前我國(guó)的碳市場(chǎng)仍處于起步階段，電力市場(chǎng)成熟度不夠高，而風(fēng)電的發(fā)展與碳排放權(quán)交易體系、綠色證書(shū)交易體系以及輔助服務(wù)建設(shè)等方面息息相關(guān)，因此還需要配套政策完善相關(guān)體制建設(shè)。

此外，由圖2 可知：在場(chǎng)景1 下，2030 年風(fēng)電新增投資達(dá)2 632.4 億元，為4 種場(chǎng)景中最低；在場(chǎng)景4下，2030年風(fēng)電新增投資達(dá)2806.1億元，為4種情景中最高。風(fēng)電新增投資是風(fēng)電裝機(jī)容量不斷增長(zhǎng)的直接驅(qū)動(dòng)因素。從仿真結(jié)果可以看出，場(chǎng)景3 及場(chǎng)景4 的風(fēng)電新增投資高于場(chǎng)景1 和場(chǎng)景2，這說(shuō)明政策激勵(lì)對(duì)風(fēng)電投資的促進(jìn)作用仍大于技術(shù)進(jìn)步。而對(duì)比場(chǎng)景1 與場(chǎng)景2 的仿真結(jié)果可以看出，在2021—2026年，高技術(shù)進(jìn)步率對(duì)風(fēng)電新增投資具有一定的促進(jìn)作用，投資額要高于低技術(shù)進(jìn)步率的場(chǎng)景。

出現(xiàn)這種現(xiàn)象可能有以下2 種原因。第一，隨著技術(shù)進(jìn)步，風(fēng)電的最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)提高，風(fēng)電機(jī)組的建設(shè)成本降低，將會(huì)提高風(fēng)電投資意愿。第二，隨著電力系統(tǒng)靈活性的提升以及源網(wǎng)的協(xié)調(diào)推進(jìn)，棄風(fēng)問(wèn)題將得到有效控制，因此在初期投資增長(zhǎng)率較高。然而，從2025年以后，場(chǎng)景2的投資增長(zhǎng)率開(kāi)始逐步趨緩，在2027—2029 年，場(chǎng)景2 的新增投資額甚至低于場(chǎng)景1。這可能是因?yàn)樵诩夹g(shù)進(jìn)步場(chǎng)景下，前期由于風(fēng)電建設(shè)成本較低等因素大幅促進(jìn)了風(fēng)電新增投資以及裝機(jī)容量的發(fā)展，前期的投入及建設(shè)為后續(xù)使用提供了便利，因此會(huì)影響后期投資的積極性，造成增長(zhǎng)率偏低；而在場(chǎng)景1 下，由于前期技術(shù)進(jìn)步率較低導(dǎo)致風(fēng)電投資積極性較低，加之風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量增長(zhǎng)速度較慢，為了順利實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，勢(shì)必要加大對(duì)風(fēng)電的投資，因此出現(xiàn)了后期新增投資甚至高于場(chǎng)景2 高技術(shù)進(jìn)步率的情況。

2）風(fēng)電發(fā)電量及風(fēng)電消費(fèi)占比分析。

圖3 給出了4 種差異化場(chǎng)景下風(fēng)電發(fā)電量（柱形圖）及風(fēng)電消費(fèi)量占總用電量比例（折線圖）。由圖3 可知：在場(chǎng)景1 下，未來(lái)10 年風(fēng)電發(fā)電量及風(fēng)電消費(fèi)量占比均是4 種場(chǎng)景中最低的，風(fēng)電發(fā)電量在2030 年達(dá)到10 304.5 億kW·h，相比2020 年增加了5661.5億kW·h，風(fēng)電消費(fèi)量占比達(dá)到13.82%，相比2020 年增長(zhǎng)了7.55%；在場(chǎng)景4 下，風(fēng)電發(fā)電量在2030 年達(dá)到15 165.9 億kW·h，相比2020 年增加了10 522.9 億kW·h；風(fēng)電消費(fèi)量占比達(dá)到19.18%，相比2020 年增長(zhǎng)了12.91%；盡管在2021—2025 年時(shí)段內(nèi)，場(chǎng)景2 下的風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量要低于場(chǎng)景3，但是場(chǎng)景2 下的風(fēng)電發(fā)電量以及風(fēng)電消費(fèi)量占比卻高于場(chǎng)景3。這可能是因?yàn)樵诟呒夹g(shù)進(jìn)步率場(chǎng)景下，隨著科技不斷發(fā)展，風(fēng)電機(jī)組的故障率不斷降低，機(jī)組可靠運(yùn)行時(shí)間不斷提升，變壓器損耗以及線損等場(chǎng)內(nèi)損耗不斷降低，使得風(fēng)電最大負(fù)荷利用小時(shí)數(shù)得到提高，從而提高了發(fā)電效率。同時(shí)，隨著特高壓交直流輸電技術(shù)的不斷成熟，輸電線損率不斷降低，從而提高了輸電效率，促進(jìn)了風(fēng)電消費(fèi)量，進(jìn)而提高了風(fēng)電消費(fèi)量占比。然而，2025 年以后，高政策力度使得風(fēng)電裝機(jī)容量大幅提高，其對(duì)風(fēng)電發(fā)電量的促進(jìn)作用要超過(guò)高技術(shù)進(jìn)步率下風(fēng)電發(fā)輸電效率提升對(duì)發(fā)電量的促進(jìn)作用。這表明在前期，技術(shù)進(jìn)步對(duì)風(fēng)電發(fā)電量及風(fēng)電消費(fèi)量的促進(jìn)作用要高于政策力度，而在后期，政策力度的促進(jìn)作用要超過(guò)技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。

圖3 不同場(chǎng)景下風(fēng)電發(fā)電量及風(fēng)電消費(fèi)量占比Fig.3 Wind power generation and proportion of wind power consumption under various scenarios

3）碳減排量分析。

附錄B圖B5給出了4種不同場(chǎng)景下風(fēng)電發(fā)展對(duì)碳減排的影響。由圖B5 可知：場(chǎng)景1 下受風(fēng)電發(fā)展影響的碳減排量最少，在2030 年達(dá)到7.09 億t，相比2020 年增加了3.42 億t；在場(chǎng)景4 政策力度以及技術(shù)進(jìn)步率均較高的情況下，2030 年碳減排量達(dá)到了12.84 億t，相較2020 年增加了9.17 億t；場(chǎng)景2 下受風(fēng)電影響的碳減排量一直高于場(chǎng)景3，這說(shuō)明相比政策力度，技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的碳減排效果更加明顯。這是因?yàn)槟壳拔覈?guó)CO2主要排放源自于化石燃料的燃燒，從化石能源入手是減少CO2排放量最直接有效的辦法。隨著科技的發(fā)展，發(fā)電用能效率不斷提升，發(fā)電經(jīng)濟(jì)性不斷提高，電力系統(tǒng)逐漸向新型電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，小容量的火電機(jī)組逐步關(guān)停，加之CCUS技術(shù)、整體煤氣化聯(lián)合循環(huán)發(fā)電機(jī)組等傳統(tǒng)化石能源的發(fā)電新技術(shù)全面普及，能夠直接從發(fā)電側(cè)抑制CO2的排放。故而技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳減排量的激勵(lì)程度要大于政策激勵(lì)。同時(shí)，在2030年，場(chǎng)景4有政策力度與技術(shù)進(jìn)步雙重促進(jìn)下的碳減排量比場(chǎng)景2 僅有技術(shù)進(jìn)步情況下的碳減排量高2.56 億t，而場(chǎng)景2下的碳減排量?jī)H比只有高政策力度激勵(lì)的場(chǎng)景3 下的減排量高1.16 億t。這說(shuō)明若想將CO2的減排效果發(fā)揮得更好，相關(guān)政策的激勵(lì)與技術(shù)的進(jìn)步都是不可或缺的，不能偏重偏廢。

4）上網(wǎng)電量及綠色證書(shū)持有量分析。

附錄B圖B6給出了4種不同場(chǎng)景下風(fēng)電上網(wǎng)電量（柱形圖）及風(fēng)電企業(yè)綠色證書(shū)持有量（折線圖）。由圖B6 可知：在場(chǎng)景1 下，未來(lái)10 年風(fēng)電上網(wǎng)電量為4種場(chǎng)景中最低，2030年達(dá)到9954.15億kW·h，相比2020 年增加了5 476.77 億kW·h；而在場(chǎng)景4 下，2030 年風(fēng)電上網(wǎng)電量達(dá)到14 730.64 億kW·h，相比2020 年增長(zhǎng)了10 253.26 億kW·h；與風(fēng)電發(fā)電量類似，在2021—2025 年時(shí)段內(nèi)場(chǎng)景2 下的風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)容量要低于場(chǎng)景3，但場(chǎng)景2下的風(fēng)電上網(wǎng)電量仍高于場(chǎng)景3，這是由于風(fēng)電上網(wǎng)電量與風(fēng)電發(fā)電量二者呈正相關(guān)，因此出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因與上述分析風(fēng)電發(fā)電量時(shí)類似，此處不再贅述。

風(fēng)電企業(yè)綠色證書(shū)持有量主要受風(fēng)電上網(wǎng)電量的影響。在場(chǎng)景1下，企業(yè)綠色證書(shū)持有量為4種場(chǎng)景中最低，2030 年達(dá)到101 746.23 MW·h，相比2020年增加了49 246.23 MW·h。而在場(chǎng)景4 下，2030 年企業(yè)綠色證書(shū)持有量達(dá)到160 732.7 MW·h，為4 種場(chǎng)景中最高，相比2020 年增長(zhǎng)了108 232.7 MW·h。從圖B6 可以看出，場(chǎng)景3 與場(chǎng)景1（技術(shù)進(jìn)步率固定）之間的差距要遠(yuǎn)大于場(chǎng)景2 與場(chǎng)景1（政策力度固定）之間的差距，場(chǎng)景4 與場(chǎng)景2 之間的差距同樣遠(yuǎn)大于場(chǎng)景4 與場(chǎng)景3 之間的差距。這表明政策力度對(duì)于企業(yè)綠色證書(shū)持有量的促進(jìn)作用要遠(yuǎn)高于技術(shù)進(jìn)步。

在實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的過(guò)程中，盡管風(fēng)電等新能源在發(fā)電技術(shù)成本上已具有一定的競(jìng)爭(zhēng)力，但考慮調(diào)峰、備用以及靈活性等外部成本時(shí)與傳統(tǒng)能源相比仍較為遜色。因此，當(dāng)務(wù)之急是要完善電力體制建設(shè)，培養(yǎng)新能源健康發(fā)展的政策沃土［20］。綠色證書(shū)市場(chǎng)交易作為電力體制機(jī)制改革內(nèi)容的重要一環(huán)，主要靠國(guó)家政策驅(qū)動(dòng)發(fā)展，綠色證書(shū)市場(chǎng)交易的成熟度與國(guó)家政策力度呈強(qiáng)相關(guān)關(guān)系；而技術(shù)進(jìn)步會(huì)影響廠用電率、線損等因素，進(jìn)而影響上網(wǎng)電量，從而間接影響企業(yè)綠色證書(shū)持有量。因此，政策力度對(duì)綠色證書(shū)持有量的促進(jìn)作用要大于技術(shù)進(jìn)步。

4 結(jié)論

本文基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法，建立了包含電力消費(fèi)子模塊、經(jīng)濟(jì)性子模塊、碳減排子模塊以及風(fēng)電發(fā)展子模塊的電力系統(tǒng)風(fēng)電發(fā)展模型，通過(guò)仿真驗(yàn)證了模型的有效性。并通過(guò)設(shè)置差異化政策力度與技術(shù)進(jìn)步率場(chǎng)景，對(duì)未來(lái)10 年風(fēng)電的動(dòng)態(tài)發(fā)展路徑進(jìn)行了推演。通過(guò)算例分析，得到如下結(jié)論：

1）政策力度對(duì)未來(lái)風(fēng)電裝機(jī)容量及投資發(fā)展的激勵(lì)程度要高于技術(shù)進(jìn)步，當(dāng)政策力度較低時(shí)，技術(shù)進(jìn)步在前期對(duì)投資意愿的促進(jìn)作用要高于后期；

2）前期技術(shù)進(jìn)步對(duì)風(fēng)電發(fā)電量、上網(wǎng)電量及風(fēng)電消費(fèi)量的激勵(lì)程度要高于政策力度，而后期政策力度對(duì)其激勵(lì)程度要超過(guò)技術(shù)進(jìn)步；

3）技術(shù)進(jìn)步對(duì)碳減排的激勵(lì)程度要高于政策力度，政策力度與技術(shù)進(jìn)步的雙重作用能夠使碳減排效果更明顯；

4）政策力度對(duì)風(fēng)電企業(yè)綠色證書(shū)持有量的促進(jìn)作用要遠(yuǎn)高于技術(shù)進(jìn)步。

本文所建立的模型能夠?yàn)槲覈?guó)未來(lái)風(fēng)電的發(fā)展提供指導(dǎo)，并能為相關(guān)政策制定者提供參考。未來(lái)的研究可進(jìn)一步考慮其他能源對(duì)風(fēng)電的影響作用，更加細(xì)化地討論多能源系統(tǒng)耦合下的綜合效益。同時(shí)，我國(guó)未來(lái)將大力發(fā)展分布式風(fēng)電，后續(xù)研究應(yīng)深化對(duì)集中式、分布式風(fēng)電比例等問(wèn)題的探討。

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