考虑碳中和目标与成本优化的可再生能源大规模发展规划.pdf
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1、提出一种碳中和目标下我国可再生能源大规模发展规划的两阶段多目标优化框架。考虑最大碳减排量与最小发电成本构建可再生能源大规模发展的多目标优化模型,设置碳中和目标达成时间与可再生能源投资总额变化的仿真情景,以考察中国可再生能源的发展趋势,分别利用多目标粒子群算法、多属性决策方法求出非支配解集,选取最优方案。结果显示,按时实现碳中和目标需主要可再生能源累计装机总量达到约8 4 3 5 GW,光伏、风电、生物质能发电、水电分别约3 8 6 3 GW、3 8 8 2 GW、1 6 3 GW、5 2 7 GW,碳减排贡献分别占3 7%、5 3%、5%和5%;应持续大力发展占据主导地位的光伏和风电,但在投资
2、增长情景下生物质能发电、光伏的装机量和碳减排量增长幅度更大,可考虑给予适当政策和投资倾斜。关键词:碳中和;可再生能源发展规划;多目标优化中图分类号:TM 6 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 7-2 9 0 X(2 0 2 3)0 7-0 0 3 1-0 9L a r g e-s c a l e D e v e l o p m e n t o f R e n e w a b l e E n e r g y i n C o n s i d e r a t i o n o f C a r b o n N e u t r a l i t y a n d C o s t O p t i m i
3、 z a t i o nZHANG L i b o,WU Y i k a i,WANG Q u n w e i(E n e rg y S o f t S c i e n c e R e s e a r c h C e n t e r,C o l l ege o f E c o n o m i c s&M a n age m e n t,N a nji ng U n i v e r s i ty o f A e r o n a u t i c s&A s t r o n a u t i c s,N a nji ng,J i a ngs u 2 1 1 1 0 6,C h i n
4、a)A b s t r a c t:T h i s pape r pr opo s e s a t w o-s t age m u l t i-o bje c t i v e opt i m i z a t i o n f r a m e w o r k f o r t h e l a rge-s c a l e d e v e l opm e n t o f r e n e w a b l e e n e rg y i n o u r c o u n t ry u n d e r t h e c a r b o n n e u t r a l i z a t i o n go a l.A m
5、 u l t i-o bje c t i v e opt i m i z a t i o n m o d e l f o r t h e l a rge-s c a l e d e v e l opm e n t o f r e n e w a b l e e n e rg y i s c o n s t r u c t e d c o n s i d e r i ng t h e m a x i m u m c a r b o n r e d u c t i o n a n d m i n i m u m po w e r ge n e r a t i o n c o s t,a n d t
6、 h e s i m u l a t i o n s c e n a r i o s a r e s e t f o r t h e c h a nge o f t h e t i m e t o r e a c h t h e c a r b o n n e u t r a l go a l a n d t h e c h a nge o f t h e t o t a l i n v e s t m e n t i n r e n e w a b l e e n e rg y,s o a s t o i n v e s t iga t e t h e d i f f e r e n t d
7、 e v e l opm e n t t r e n d s o f C h i n a s r e n e w a b l e e n e rg y pl a n n i ng.T h e pape r u s e s t h e m u l t i-o bje c t i v e pa r t i c l e s w a r m opt i m i z a t i o n a lgo r i t h m a n d m u l t i-a t t r i b u t e d e c i s i o n m e t h o d r e spe c t i v e ly t o o b t a
8、 i n t h e n o n-d o m i n a n t s o l u t i o n s e t a n d s e l e c t t h e opt i m a l s c h e m e.T h e r e s u l t s s h o w t h a t t h e t o t a l i n s t a l l e d c apa c i ty o f m ajo r r e n e w a b l e e n e rg y s o u r c e s i s a b o u t 8 4 3 5 GW,ph o t o v o l t a i c,w i n d po
9、w e r,b i o m a s s po w e r a n d hyd r opo w e r a r e a b o u t 3 8 6 3 GW,3 8 8 2 GW,1 6 3 GW a n d 5 2 7 GW r e spe c t i v e ly,a n d t h e c o n t r i b u t i o n o f c a r b o n e m i s s i o n r e d u c t i o n a c c o u n t s f o r 3 7%,5 3%,5%a n d 5%,r e spe c t i v e ly.I t pr opo s e s
10、 t o c o n t i n u o u s ly a n d v igo r o u s ly d e v e l op ph o t o v o l t a i c a n d w i n d po w e r,w h i c h o c c up y a d o m i n a n t po s i t i o n.H o w e v e r,i n t h e s c e n a r i o o f i n v e s t m e n t gr o w t h,b i o m a s s po w e r ge n e r a t i o n,l i k e ph o t o v
11、o l t a i c,h a s a l a rge r i n c r e a s e i n i n s t a l l e d c apa c i ty a n d c a r b o n e m i s s i o n r e d u c t i o n,s o ap pr opr i a t e po l i c i e s a n d i n v e s t m e n t i n c l i n a t i o n s c a n b e c o n s i d e r e d.K e y w o r d s:c a r b o n n e u t r a l;r e n e
12、w a b l e e n e rg y pl a n n i ng;m u l t i-o bje c t i v e opt i m i z a t i o n 2 0 2 0年9月,中国在联合国大会上明确表示将加大国家自主减排力度,力争2 0 3 0年前达到碳排放峰值,并争取2 0 6 0年前实现碳中和。鉴于煤电为主的电力结构贡献了中国4 0%以上的碳排放,发展可再生能源替代煤电被认为是电力行业碳减排的一种重要途径,对实现碳中和目标具有重要意义1-2。事实上,中国一直在大力发展可再生能源,截至2 0 2 0年底,中国光伏、风电、水电和生物质能发电装机 第3 6卷 第7期广 东 电 力V
13、o l.3 6 N o.7 2 0 2 3年7月G U A N G D O N G E L E C T R I C P OWE RJ u ly 2 0 2 3 容量已 分 别 达 到2 5 3 GW、2 8 2 GW、3 8 0 GW和2 9.5 2 GW3。但是,这些可再生能源在一次能源消费中仅占约1 5%,要实现碳中和目标,2 0 6 0年的可再生能源占比要提升到7 5%以上,这无疑是能源发展规划的一个巨大挑战4。那么,在当前可再生能源比重还很低、亟需大规模发展的情况下5,中国可再生能源应该如何规划以兼顾碳减排与投资成本的协同优化?技术、成本及发电量不断演化下可再生能源的配置比重应该如何优
14、化?主要可再生能源对碳减排及碳中和目标的贡献如何?这些都是当前可再生能源大规模发展亟需解决的问题。可再生能源发展规划研究主要采用多准则决策方法,根据可再生能源发电项目在经济、环境与社会等方面的表现,对选定区域的不同能源种类进行排序,从而选定最优的能源规划方案6。通常以层次分析法为基础,结合数据包络分析法7、模糊综合评价法 8、累计前景理论9等对可再生能源进行评估,除常见评价准则外,投资风险、国际政治等因素也被纳入考虑范围1 0。此外,也有研究通过构建多目标优化模型为一段时期内的可再生能源投资提供最佳方案,以可再生能源规划的成本与收益为目标,考虑技术潜力、投资和用电需求等相关约束,以实现能源系统
15、优化1 1。也有研究结合区域差异、随 机 信 息 等 因 素 来 刻 画 模 型 中 的 不 确 定性1 2-1 3,使规划更符合实际。综上,已有研究成果可为本文提供有益的参考和借鉴,但也还存在一些亟待深入研究的方面,比如,可再生能源发展规划的多准则评价一般是在备选规划方案中选择最优,往往体现不出碳中和目标下我国可再生能源的具体发展趋势与途径。线性规划、随机规划等方法在解决多目标问题时,通常使用线性加权等方法将多个目标函数转化为单目标问题进行求解,但由于目标函数值的单位、量纲不统一,可能出现权重不易分配,导致无法确定解的优劣程度等问题1 4;同时,由于碳中和目标的要求需要兼顾可再生能源发展规划
16、的经济效益与环境效益,这2个目标通过决策变量相互制约,很难同时实现最优。而多目标优化方法通过在各分目标函数的最优解之间进行协调和权衡,在决策空间中寻求一个最优解的集合,并根据实际需求选取最优解。因此,相比其他规划方法,多目标优化方法求解过程更客观,解集更优,更符合碳中和目标下可再生能源发展规划的实际要求。应用多目标优化方法,在能源规划中加入基于碳中和目标的碳减排约束,可以综合考虑可再生能源发展的环境与经济效益,及其与经济发展和电力需求的匹配。此外,与以往文献大多设置一个固定的规划期不同,鉴于现有发展趋势下实现碳中和的时间并不确定,还需考虑此情景下可再生能源发展趋势及其演化。对此,构建当前至碳中
17、和目标达成期间中国可再生能源大规模发展的多目标优化模型,考虑可再生能源的平准化成本(l e v e l i z e d c o s t o f e n e rg y,L C O E)、发电量、用电需求以及经济发展和碳中和目标约束等因素,利用多目标粒子群优化(m u l t i-o bje c t i v e pa r t i c l e s w a r m opt i m i z a t i o n,MO P S O)算法求得非支配解集,进一步采用多属性决策(m u l t i-c r i t e r i a d e c i s i o n-m a k i ng,MC DM)方法从技术、环境、
18、社会、经济等方面评估解集,以明确投资波动与碳中和目标实现时间波动情景下不同种类可再生能源的发展趋势及其对碳减排目的贡献,最终筛选出符合实际的可再生能源发展规划方案,为相关部门制定能源转型、发展规划及项目投资决策提供参考。1 模型构建采用多目标优化的方法,考虑发展潜力、投资波动、碳减排目标及用电需求等因素探究碳中和目标下最优的可再生能源大规模发展规划。根据当前及未来可能发展情况1 5,选择发电量占比最大的光伏、风电、水电以及生物质能等主要可再生能源作为研究对象,不考虑现有项目发电能力的衰减(或衰减到一定比例后能得到及时更新),且新建可再生能源项目在一段时间内的容量因子(发电效率)、碳排放系数等数
19、值参考 全球可再生能源报告 中中国地区的数据1 6。此外,不同种类的可再生能源发电项目在并网、消费过程中具有不同特征,可能对模型结果产生一定的影响:如光伏、风电由于其发电的间歇性及其对电网的影响,在快速发展情况下可能会影响其并网及消纳,反过来影响其后续装机及发展;在水资源和秸秆等生物质能资源稳定的情况下,水电和生物质能发电一般具有较好的稳定性。考虑到碳中和目标下国家对电网的大力改造、储能技术进步和储能系统的大规模布局等,可再生能源的大规模发展及消纳将日益得到保障;因此,不考虑不同能源生产与消费路径对装机的影响,假设新增装机的可再生能源发电项目能得到稳定的消纳。1.1 目标函数可再生能源发展规划
20、不仅要考虑满足碳中和目23第3 6卷 标下的碳减排要求,同时也应考虑发展主要可再生能源的成本,因此设置可再生能源发电成本最小化和可再生能源发电碳减排量最大化2个优化目标,保障可再生能源以最优成本实现大规模的发展,助力碳中和目标的达成。这2个相互冲突目标的同时优化可获得具有不同目标函数值的1组非支配解。可再生能源的发电成本一般用平准化电力成本来表示。当项目收益现值与成本相等时,可得平准化电力成本:W=Nt=0Wt(1+i)t=Nt=0Dt(1+i)t,(1)W=Nt=0L Et(1+i)t=Nt=0It+PO&M,t(1+i)t.(2)式中:W为发电项目总收益现值;Wt为t年度项目收益;
21、Dt为t年度项目成本;i为市场折现率;N为发电项目的规划期;L为该项目的平准化电力成本;Et为t年度项目发电量;It为t年度项目初始投资额;PO&M,t为t年度该类可再生能源发电项目的运维费用。因此某类可再生能源的平准化电力成本可以表示为:L=Nt=0It+PO&M,t(1+i)tNt=0Et(1+i)t.(3)考虑到各可再生能源发电技术仍有进步空间,因此采用学习效应预测某类可再生能源t年度的投资成本It:It=I0(QtQ0)-,(4)=l n(1-r)/l n 2,(5)则It=I0(QtQ0)l n(1-r)/l n 2,(6)其中Qt=Nt=1xt+Q0.(7)式中:I
22、0为初始投 资 成 本;Q0为 初 始 装 机 量;Qt为到t年度累计装机量;xt为t年度装机量;和r分别为学习曲线模型中的学习率与弹性系数,可通过累计装机量计算预测。由此,成本最小化目标函 数f1可表示为 式(8),下标R代表了不同种类的可再生能源项目:m i n f1=R,tI0,R(QtQ0)l n(1-r)l n 2xtx0+PO&M,t,R(1+i)tR,tEt,R(1+i)t.(8)碳减排量最大化目标函数f2可通过新建可再生能源项目t年度发电量 见式(9)替代煤电的碳减排来表示,如式(1 0)。Et,R=xt,RcRTt,R,(9)m a x f2=RNt=1Et,RgRG
23、C o a l.(1 0)式中:cR和gR分别为R型可再生能源项目的容量系数和碳减排系数;Tt,R为t年度建成的R型可再生能源项目到规定年限的发电时间;GC o a l为利用煤炭进行火力发电的度电碳排放量。为了最小化目标函数集F,取第2个目标函数的相反数-f2,m i n F=m i n(f1,-f2).(1 1)与常规L C O E仅考虑投资和运维成本不同,目标函数f1中包含多个可再生能源种类,并考虑了不同可再生能源的学习效应。目标函数f2为不同可再生能源项目的碳减排量。1.2 约束函数a)投资约束。投资约束是对年度可再生能源投资总额的限制,使其保持在投资可接受的区间内,见式(1 2)。鉴于
24、未来可再生能源市场投资的不确定性,引入一个不确定性变量a,为预测值与实际投资额提供一个置信范围:|Rxt,RCt,R-MR E,t|a MR E,t,(1 2)MR E,t=b MGD P,t.(1 3)式中:Ct,R为R型可再生能源在t年度的单位成本;MR E,t为可再生能源在t年度的投资总额估算;a为投资变动的置信水平;MG D P,t为t年度国内生产总值(gr o s s d o m e s t i c pr o d u c t,G D P);b为可再生能源领域投资在G D P中的占比,由历史数据计算得出。b)发展潜力约束。可再生能源开发潜力有限,资源可用性约束描述了R型可再生能源的总量
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- 考虑 中和 目标 成本 优化 可再生能源 大规模 发展规划
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