二、能源系统分析方法

本部分通过对国内外能源模型的研究，建立适合我国能源特点的能源系统分析模型方法，测算全国中长期分部门、分种类的能源消费和分品种能源供应情况。根据资源布局、利用成本、环境约束，建立我国电力综合优化部署模型体系，对电力系统进行系统模拟分析，研究我国中长期电力系统发展情况。本书按照2020年15%和2030年20%非化石能源消费比重的底线，以及2035年基本实现社会主义现代化、2050年全面建成社会主义现代化强国目标导向机制，设定能源系统情景。

（一）总体框架

模型分析系统平台如图2-1所示。

实施能源转型、保护生态环境、应对气候变化已成为国际社会的普遍共识和一致行动。在此大背景下，通过建立能源中长期发展情景以反映未来的能源生产和消费结构变化以及能源转型路径，成为协助世界各国合作组织、政府部门、企业进行战略决策的重要手段和实施有效的能源转型行动的指南针。为此，我们建立了能源模型决策系统平台，基于全社会效益最大化的标准，并结合技术经济评价、能源系统优化、政策措施及社会经济评价、能源外部性分析和系统理论等方法进行综合决策分析。该模型工具主要由电力和区域供热优化（Electricity and District Heating Optimization，EDO）模型、终端能源需求分析模型（CREAM-Demand）以及用于能源发展经济社会评价的可计算一般均衡模型（Computable General Equilibrium，CGE）三者构成。研究将首先基于宏观经济发展增速和环境约束，通过终端能源需求分析模型（见图2-2）研究得到能源需求总量及分部门、分品种需求量；其次结合可再生能源资源及产业基础等约束，对电力系统发展路径和并网输电消纳进行模拟分析和优化，分析优化电力结构和布局的总体方案，重点提出可再生能源电力的布局方案；再次利用能源发展经济社会评价模型分析得到可再生能源发展对部门经济、产业拉动、提高就业等方面的促进作用；最后通过模型研究结果，提出我国2050年可再生能源发展规模目标、重点方向、布局方案以及发展战略体系。

我国能源需求研究主要采用情景倒逼分析、自下而上定量预测、调研和研讨会等方法。主要依据情景设计，通过建立对未来经济社会人口的预测，据此提出相应的能源需求，根据碳排放总量和强度要求，设计合理的能源结构，通过模型分析等定量分析方式确定未来能源结构和发展路径。

基于情景的趋势和倒逼分析：研究将以目前能源体系和政策框架作为研究基点的展望式方法，与根据2050年预期社会经济发展目标、分析需要采取何种措施路径确保目标实现的倒逼回溯式研究方法相结合，分析我国能源体系未来的发展趋势。两种方法的结合，在深入分析能源体系长期发展愿景的同时，也能兼顾持续健康发展所面临的短期障碍。

对以上情景的分析是建立在国家可再生能源中心（China National Renewable Energy Centre，CNREC）的综合建模平台上的。该平台由三个模型组成：基于Balmorel软件的电力和区域供热优化（EDO）模型、基于LEAP软件的终端能源模型（END-USE）和基于国家投入产出表的经济模型（CGE）。EDO模型是省级电力和集中供热系统模型。END-USE采用自下而上的建模方法，推演并预估未来不同部门和行业的终端能源消费。模型各模块之间具有关联性，用EDO优化计算可满足电力需求的发电结构，其他部门的能源转换则在END-USE中进行处理。CGE模型使用EDO和END-USE模型的结果来评估能源系统转型对宏观经济和结构的影响，其中包括对就业的影响以及对环境的影响。

（二）终端能源需求分析模型

自下而上模型分析：利用现有统计和预测数据，对人口、城镇化进程，以及工商业、建筑、交通和农业等各部门中不同技术转换、能源产品生产和终端用能特性进行分析，推演并预估能源消费终端中消耗的能源类型、消费方式、能源效率和年活动水平等的变化趋势，同时根据发展需求设置不同情景，据此分析预测2050年前的终端能源需求规模和结构。自下而上的分部门能源消费预测如图2-3所示。

自下而上的分部门能源消费预测需要基于大量的统计数据以及预测性数据，这些数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》数据、主要行业研究机构和领先国家相关预测数据。其中，经济社会预测模型将采用政府或大型国际组织的预测数据；能效等技术数据着眼于相应领域的国际领先水平。

（三）电力系统优化部署模型

我国能源系统的绿色高质量发展在很大程度上取决于终端能源系统电气化水平和可再生能源电力的比重，其中电力系统顶层部署将是我国能源转型的关键。

基于对2018—2050年总体能源发展的判断，以及对风电、光伏等主要类型可再生能源发电的技术经济性、资源条件、配套电网优化运行、环境影响等的分析，参考我国现有规划政策和目标，借助EDO模型对我国未来电源结构以及电力流向的发展目标和布局进行分析。

通过利用EDO模型模拟目标年小时级电力系统运行情况，以及假设2018—2050年电力生产、运输和使用方式，分析在既定政策情景和绿色低碳情景下我国电力系统的发展路径。同时，根据不同地区各自情景下的电源组合和发展特点，研究相关电网、储能、需求响应等发展情况。此外，EDO模型还借助区域供热系统分析工具，研究可再生能源电力接入后系统总成本最低的发电和区域供热模式，分析提高可再生能源电力接纳的方法，实现全社会电力系统最低经济投入。

注：SUV-sport utility vehicle，城郊多用途汽车。CNG-compressed natural gas，压缩天然气。

EDO模型以系统投资和运行的综合最小成本为目标函数，以电源技术和经济特性、燃料和资源、电力和热力负荷以及增长预测、电力传输容量、国家（地方）的税收和补贴政策参数等作为基本数据输入，加以电力和热力平衡以及系统运行特性等模型边界条件，由此确定电力和区域供热系统未来电源、热源的规划和电力系统输电容量的扩充，由此确定未来电力和区域供热系统的电源与热源规模和电力输送规模。模型中，根据电源特性的差异，设计了50余种差异化的电源技术，并根据地区性差异，对同一技术类型的发电效率和经济性参数进行了细分。EDO模型逻辑框架如图2-4所示。

EDO模型覆盖了我国31个省（区、市）。根据实际电网架构，内蒙古电网被分为东西两部分，因此在EDO模型中共创建了32个不同的地理区域。依据电力传输和供热特点确定各类技术的工作区域，在每一区域内，模型分别计算发电和区域供热机组的发电量、供热量以及各区域之间电力传输。模型对这些活动相关的燃料消耗、排放及该系统运营的经济成本进行了计算。由于电力的生产和消费需要在同一时间完成，因此在每个时间的步长上，必须在系统中的每一点上维持电力平衡。时间分辨率则可以在模型运行中根据需要自行设定，最低可以维持在小时级水平上。在电力市场改革尚未完全完成的阶段，通过设定调度运行约束以反映当前实际采用的调度规则，如传统机组的年度满负荷运行小时数，省间电力传输计划等。依据输入数据，EDO针对每年情况进行如下计算：

经济调度优化和机组启停组合：优化决策每一机组的最优运行水平；满足电网中每一区域以及每一时间的电力、热力需求；优化运行受限于电网约束、电力系统运行技术约束及其他约束条件。

容量拓展：一方面，模型可以内生确定各类技术容量；另一方面，可使用EDO模型在满足外生系统电力和热力需求以及污染物排放的限额等条件下，在发电、电力传输和储能方面进行投资及容量拓展。 wpq5FdUTczr0oeBMIkrRH3R3yLJLZAIki4ulzUPaNQnswLKMEiJYb7auFiOr2an7