《中国能源转型幅度领跑全球》

  • 来源专题:中国科学院文献情报先进能源知识资源中心 |领域情报网
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2019-10-17
  • 化石能源堪称全球变暖的元凶,个中危害早已人尽皆知。但关键问题是,被视为气候变化解决方案的可再生能源,能否足以顶替前者在全球电力供应上的角色。

    近日,在一场主题为“替代能源:驱动未来的潜能”对话活动上,阿尔伯塔大学校长杜文彬(David H. Turpin)在会后接受第一财经记者专访时表达了相似关切:“我认为全球所有国家都面临着同一种挑战,即如何在满足公众能源需求的同时做到可持续发展。”

    国际能源署预测,到2035年前中国人均能源消耗量将超过欧盟,到2040年前中国家庭的平均用电量将达到目前的两倍。可再生能源能否满足巨大的全天候供电需求?

    清洁能源是大势所趋

    根据研究公司彭博新能源财经的报告,尽管转型速率不同,但全球各地区都在向清洁能源的方向发展。从2010年以来,全球可再生能源的容量翻了两番达到1650吉瓦,比美国的所有发电厂加起来还多。到2050年,欧洲发电能源来源中92%都将为清洁能源,化石能源几乎不见踪影,而印度与中国两大金砖国家的这一占比将分别为63%和62%,美国则只有43%。

    不过,发展中国家往往仍需要碳密集型投资或项目以减少贫困。这一客观发展规律意味着,还处在工业化进程中的国家碳排放还未到顶,也并不会自然而然地下降。在世界的发展中地区,煤炭仍然占能源消费主导地位,未来25年预计印度尼西亚燃煤发电量将增加近一倍。

    好在全球对可再生能源的持续投资有利于加速扭转这一局面。根据彭博新能源财经、联合国环境署和法兰克福财经管理大学的报告,仅2018年的这一投资就达到了近2730亿美元,是燃煤和天然气发电预计开支的三倍。在大力推进下,中国与印度的煤电发电量将分别在2027年和2028年达到顶峰,到2050年,太阳能、风能和水力发电在这两国的市场份额将超过60%。

    清华大学低碳能源实验室主任、教授李政就此话题对第一财经记者表示:“发展中国家仍然处在较低的生活标准下,因此发展应是其优先点。老实说,你不能期待它们从一开始就完全使用可再生能源,因为这不可能奏效。他们可以从一些可承担的经济选择开始,而这在初始阶段只能是碳密集的。不过,我们可以展望的未来图景是,当它们充分发展之后,大部分能源体系都是绿色低碳的,这是我们可以追求的方向。”

    杜文彬补充介绍称:“(国际能源署)至2040年的预测表明,能源强度(每单位GDP所消耗能源量)在中国的降低速度为全球最快。接下来几年内,中国的太阳能光伏项目成本将很快低于现有和新的燃气发电站。2030年前,中国的太阳能将比新的燃煤发电站更便宜。”

    全天候供电的关键是更灵活的电网系统

    那么,什么样的能源消费结构才是理想的,哪种可再生能源应优先被选择?

    以风能和太阳能为例,经过数十年的配额、减税和上网电价补贴等鼓励,这两种能源已在全球广泛部署并逐渐提高效率。彭博数据显示,自2010年以来,风电成本减少约50%,太阳能成本则大幅缩减了85%,这使它们比世界近70%的新建燃煤及天然气发电厂都实惠。

    不过,专家们普遍认为,以较为单一的解决方案回答替代能源全天候供电的复杂问题是不可取的。据彭博新能源金融调查,到2025年,可再生能源发电站的数量将大大超过非可再生能源发电站的数量,但前者相比后者的发电量却仍不可同日而语。

    杜文彬告诉第一财经记者:“这其中涉及非常多的考虑因素,事实上,不同种类的能源应该被联系起来。比如说,我们往往谈起太阳能,但有时候天会黑,我们还会提起风能,但有时候风并不吹(这意味着供电供能就并不稳定),这样的例子还有很多。所以我认为,下一代的能源重点是涉及各种能源并能满足供应需求的复杂电网系统。”

    阿尔伯塔大学工程学院电气与计算机工程教授李运帷提出,没有对所有人都适用的能源。他表示:“大家都希望尽快实现能源转型,但这实际取决于可再生能源供电的渗透率(实际功率与总的负荷功率的比)现在到底有多大。”譬如说,尽管风能或太阳能这样已经存在上千年的能源可以变为本地化方案,但目前这两种能源发电仅占全球供电比例的7%。

    李运帷表示:“如果需要进一步发展,我们仍然需要更多技术创新与基础设施建设。比如,现在许多可再生能源发电产生的是直流电或更低频率赫兹的电,这与现存的电网规格并不相容,未来我们要做更多直流电和交流电的转换,才能扩大可再生能源的发电规模。此外,我们也需要更智能的电网,对替代能源产生的电能进行调控。”

    李运帷对第一财经记者表示:“对于增强电网灵活性,也没有单一的解决方法。重要的是,在未来我们的能源转型重点之一,是实现从中心化发电到分散化发电,在当地产电在当地消耗。这样可以减少运输途中的能源浪费和消耗,让能源变得更有效率。”

    杜文彬补充称:“每一种能源都有自己的缺点,所有这些能源都有很大代价。我们的挑战是看社会如何减缓以及最小化这些成本,而这也是我们正在做的。”

    越来越低成本的储能电池投资将更加火热

    在全天候供电的问题上,如果可再生能源产生的电量无法合理储存,如果电池的成本太高以至于发电厂不愿意一次储存几小时的发电量备用,清洁能源就很难替代化石能源。

    在这样的背景下,今年的诺贝尔化学奖授予了古迪纳夫(John B. Goodenough)、威廷汉(Stanley Whittingham)以及吉野彰(Akira Yoshino)三位科学家,嘉奖他们在锂离子电池方面的研究贡献。这种电池可以储存太阳能和风能,让无化石燃料的世界成为可能。

    杜文彬告诉第一财经记者:“这是能源转型讨论中很重要的一点,因为我们现在面临的一大挑战就是如何储存能源,而电池储存技术的发展会是新的重要迈进。”

    根据彭博新能源财经报告,在过去不到十年的时间中,电池价格已经下降了84%,为储能需求的急速增长提供解决方案。据该机构预测,全球储能装置从2018年到2040年将增长122倍,这期间的规模跨越将需要大量投资才能得以实现。

    好在越来越低的电池成本将激励投资者对公用规模电池的投入。彭博预测,到2030年每千瓦时锂离子电池的成本将进一步降低一半。这样一来,到2050年,公用规模电池接收的投资预计将达5210亿美元,而小规模电池相比之下则只有3220亿美元。此外,以吉瓦做单位衡量,近四分之三的全球储能装置市场正由10个国家占据。到2040年,中国和美国将遥遥领先,而目前的主要市场韩国将失去其地位。其余重要市场还包括印度、德国、拉丁美洲、东南亚、法国、澳大利亚和英国等。

    李运帷也对第一财经记者补充道:“有许多种能源可以用锂电池的技术起步,比如甲醇燃料电池,这是一种电力储能的解决方式。但除此之外,你必须用一种聪明的方式控制负载量,让负载量是可调节的。总而言之,这里没有单一的解决方式,必须综合起来使用。”

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    • 今年以来,受新冠肺炎疫情蔓延影响,全球按下“暂停键”。经济活动的大幅减少,虽然暂时明显减少了碳排放,却也给可再生能源等低碳能源产业带来不小的冲击。加之近期化石能源市场、金融市场出现的剧烈波动,更令诸多低碳能源产业再次承压。全球低碳能源转型正面临着新的考验。  不过,塞翁失马,焉知非福。随着全球各国逐步开始推出新的经济刺激计划,低碳能源业在其中均占有一席之地。有业界人士分析指出,在当前新的形势下,低碳能源转型或许能够“化危为机”,在全球经济复苏过程中发挥重要作用。  减排形势依然严峻  今年以来,受新冠肺炎疫情影响,全球经济活动几近停滞,进而导致碳排放量明显下降。以欧盟为例,最新统计数据显示,该地区二氧化碳排放总量已经减少了58%。不过,业界分析认为,当前碳排放量的大幅下滑是“短暂而不可持续的”,全球减排形势仍然不容乐观。  根据世界气象组织(WMO)和联合国环境规划署(UNEP)去年底分别发布的报告,大气中温室气体的含量已经再创历史新高。其中,大气中二氧化碳的平均浓度已经达到了工业化前水平的147%。第二大长寿命温室气体甲烷,在大气中的含量也创下历史新高,达到工业化前水平的259%。  世界气象组织的数据同时显示,2015—2019年间,由于二氧化碳和甲烷等温室气体的排放增速明显高于2015年以前,全球的平均气温也不断上升,使得2015—2019年期间成为地球有记录以来最热的时期。  能源基金会中国总裁邹骥在接受本报记者采访时指出,实际上,近5年间,全球的减排发展进程是比较平缓的。相较《巴黎协定》达成前,并没有明显变化。全球碳排放的绝对值仍然在增长,只是增速不断放缓。  从几个主要经济体来看,欧盟仍然按照原有的进程推进减排,排放总趋势也处于下行通道。中国的碳排放强度也在持续下降。但美国却因为废除了奥巴马时期两个减排最重要的政策——清洁电力计划和燃油经济性的CAFE标准,导致减排力度大打折扣。  邹骥表示:“总体而言,过去5年间,世界经济形势绝大部分都处于下行压力之下,所以对化石能源的需求相对宽松。在这种情况下,排放增长乏力,尽管排放绝对量继续上升,但增长率趋缓。”  而根据联合国环境规划署在2019年底发布的报告警告,如果全球温室气体的排放量在2020—2030年不能以每年7.6%的水平下降,世界将无法实现1.5摄氏度的温控目标。  低碳能源危中有机  在减排压力不减的同时,今年以来,低碳能源产业发展却因疫情影响出现了放缓的态势。  包括国际可再生能源署、全球风能理事会在内的多家行业组织和分析机构均预计,受疫情影响,今年风电、光伏等可再生能源电力将很难“复制”过去几年的新增装机规模。其中,市场研究机构雷斯塔能源将对今年光伏、风电的新增装机规模预测,下调至与去年持平。还有咨询机构预计,受今年新增投资减少“拖累”,明年风电和光伏项目的投产量将减少10%左右。另据伍德麦肯兹的预计,今年全球储能项目新增装机规模可能也将下降19%左右。  不过,在邹骥看来,今年出现的新冠肺炎疫情,确实给全球持续推进减排造成了一定困扰,但也有可能“化危为机”。  “当前阶段,受疫情引发的全球经济衰退等影响,能源供需形势总体处于需求缓和的宽松状态 ,且这一趋势很有可能会持续1—3年。这对推进低碳能源转型其实是个机会窗口。”他表示,“这就有条件加速非化石能源转型,加大对非化石能源友好型电力系统及相关基础设施的投资。对于各国而言,可以有效引导和利用经济刺激计划,在其中加入更多低碳、绿色的元素,在刺激经济复苏的同时,降低排放,推进能源转型。”  据了解,近日,欧洲的商界领袖、工会和民间组织人员等数百人已联名呼吁欧盟,希望将绿色投资作为今后重振经济的重点。而我国已经展开了相关行动。其中,国家电网宣布其全年特高压建设项目投资规模1811亿元,将重点解决部分地区的可再生能源电力输送问题。  中国低碳转型前景可期  事实上,近年来,我国在低碳能源转型方面取得的成效有目共睹。根据国家能源局网站公布的数据,2019年,全国风电累计装机已达2.1亿千瓦,全国光伏发电累计装机达到2.04亿千瓦。  而今年以来,我国的率先复工复产,也极大缓解了太阳能电池板、风机、储能电池等重要清洁能源设备供应的压力,并被业界普遍看好,有望带动未来几个季度的市场增长。  另外,根据《中国应对气候变化的政策与行动2019年度报告》,虽然随着经济的快速增长,2000—2018年间,我国的碳排放总量仍在增长,但2018年碳排放强度比2005年下降45.8%,已提前实现“2020年碳排放强度比2005年下降40%—45%”的承诺。  邹骥指出,经历了今年的巨大变化,全球各国的低碳能源转型进程可能会拉开差距。“不过现在做结论还为时过早。未来还要看哪个国家的决策、计划更智慧,更富有远见,执行能力也更强。”  针对未来我国进一步推进低碳能源转型,邹骥建议,首先,应加速电网、电源建设,持续深化电改,突破隔墙售电,有效增强可在生能源电力的竞争力,为可再生能源产业创造新机遇。其次,加速直流特高压输电建设,落实可再生能源电力优先上网,优先输送三北地区远途的可再生能源。三是推动新型绿色低碳城镇化发展,吸引劳动力进入,结合城市圈安居工程拉动可再生能源发展。同时,鼓励广大农村地区安装分布式可再生能源电站,推广微电网、多能互补系统的应用,以可再生能源扶贫、改善低收入农村居民的用能。  邹骥表示:“目前,中国可再生能源占比仍有提升潜力。要真正贯彻生态文明的战略布局,就必须得有紧迫性。未来5—10年对我们来说非常重要。我们要通过自己的努力,让可再生能源得到进一步发展。
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    • 来源专题:能源情报网监测服务平台
    • 编译者:郭楷模
    • 发布时间:2024-10-28
    • 当前,AI(人工智能)技术在助力能源转型中应用愈加广泛。前不久,国能日新科技股份有限公司发布了其自研的新能源大模型“旷冥”,该模型能够帮助提高新能源发电效率、应对极端天气。中国华电、玖天气象、华为等企业共同发布“基于AI大模型技术新能源气象功率预测解决方案”,通过对新能源功率预测实现“智算”,提升预测准确度、降低电站运营成本。业内人士认为,随着AI技术深入应用,其在推动能源加快转型方面的潜力将被不断激发。 提高管理效率 河北省张家口市地处华北平原与内蒙古高原连接区域,是华北地区风能和太阳能资源最丰富的地区之一。大唐索拉风电场智慧场站就坐落于此。这座智慧场站采用智慧化管控系统进行管理,值班员可以通过一体化平台看到风电场升压站全貌以及对应的设备监控点位,对设备状态、人员行为、安防环境等进行全方位监测。 风电和光伏项目的新能源场站,大多位置偏远且分布零散。场站内设备种类繁多,占地面积广阔,也增加了管理的复杂性。在传统的管理模式下,场站运维人员需要进行现场的设备控制和巡检,耗费大量人力、物力和财力,成为新能源企业发展的一大阻碍。而AI技术的引入,则能够降低管理成本,显著提升场站管理效率。 “AI可以帮助实现新能源发电设备智能控制、图像智能识别、负荷精准预测,大大降低了人工成本。”据大唐国际生产部新能源处相关负责人介绍,AI技术能对场站的风电机组、光伏逆变器等发电设备实现智慧控制,并通过自学习从风和光等自然资源中获取更高发电效率。此外,AI技术还革新了传统的人工巡检方式,通过集成AI识别算法的摄像头,实现对光伏组件和风机叶片的高精度自动化巡检。 AI技术不仅可以实现对能源供应过程的实时监控,还能通过分析实时数据,及时发现潜在的问题并进行优化调整。 “除了在场站端的应用,AI还能应用于集控端的发电和检修策略优化上。”大唐国际生产部新能源处相关负责人告诉笔者,AI大模型可以分析设备运行及历史故障产生的海量数据,为管理者提前预警潜在风险。“例如,企业研发的故障模型可以提前发现设备劣化的征兆,并根据设备寿命规律合理优化检修策略。通过实施更加精准的维护计划,不仅显著延长了设备的使用寿命,还大幅度降低了停电的风险,实现了运维管理的全面优化。” AI技术还逐步深入并渗透至新能源企业管理的各个层面与细节中。 据金风科技人工智能应用研究院院长宋建军介绍,金风科技在无人化电站建设、物资调拨和翻译等工作中已开始使用AI技术。目前,企业开发的行业翻译大模型可以帮助实现高精度的行业术语翻译,支持风电行业的国际化需求。“未来,企业将在多模态大模型、视觉分析、运筹学等技术方向长期投入,让AI技术全面助力新能源的技术创新和运营管理。” “AI技术对于新能源领域来说是颠覆性的,提升了行业整体运行效率。”中国人民大学应用经济学院教授陈占明认为,AI不仅能让企业优化管理决策,还能帮助企业降本增效,未来将成为越来越多新能源企业的选择。 优化能源调度 AI技术不仅能提升企业的管理效率,还能优化企业和用户之间的能源调度。 今年夏天,在南方电网云南大理供电局“源网荷储充”智能调控平台的自动调控下,云南大理天峰山风电场快速高效地将来自大理的新能源输送到云南各地及粤港澳大湾区,为千家万户带来丝丝清凉。 据相关工作人员介绍,AI智能调控模式能够高效辅助调控员进行决策、方式转供,实时进行潮流断面的动态控制、风险自动识别、辅助电力系统快速响应各种异常情况,大幅降低调度员频繁操作的风险,从而有效支撑新能源年度电量占比60%以上地区电网的安全稳定运行。 除了避免误操作、误调度,AI也能参与制定更优化的调度计划。 新能源发电具有较强的间歇性与波动性,“高温无风”“晚峰无光”等现象影响着发电质量,也给电网调度带来挑战。AI技术可以帮助整合多维数据、预测新能源电力波动,使供需更加匹配。据宋建军介绍,金风科技正在利用AI大模型技术升级现有的负荷预测系统,以期对历史发电数据、实时气象数据、电网负荷等多源异构数据分析和计算,帮助电网制定更加优化的调度计划,减少能源浪费。 极端天气是新能源发电面临的又一难点,直接影响发电稳定性。AI的分析算法可以捕捉大气实时情况、精准预测气象,提高新能源电力输出效率。例如,国能日新研发的“旷冥”大模型在预测大风、台风等极端天气事件方面表现出色,命中率有所提升,这能进一步帮助制定电网调度计划和策略,确保电力供需平衡。 AI从海量数据中进行模式识别和流程优化的能力,使其成为推动新兴能源调度模式发展的重要技术选择。 在2024国际数字能源展上,广东省深圳市发布虚拟电厂调控管理云平台3.0。该平台已接入充电桩、楼宇空调、光伏等9类共计5.5万个可调负荷资源,总容量逾310万千瓦。据工作人员介绍,凭借先进的通信采集技术,平台的数据处理能力已从上线之初的十万级跃升至百万级,整体感知时效进入毫秒级。作为一种新兴能源调度模式,虚拟电厂将闲散在终端用户的电力负荷资源聚合起来并加以优化控制,目前正在国内探索落地。AI的应用将加快分布式可再生设备的普及和使用,更好地支撑能源转型。 催生更多创新 未来,新能源应用场景的多样化将使新能源产业对AI的需求进一步增强,推动更多基于AI的创新应用落地。 例如AI可以帮助开发新能源发电和存储的高性能、低成本材料,助力能源转型。此外,自动化、智能化机器以及AI技术还可以用于海上可再生能源电站等建设场景,提供绿色、清洁的能源。 随着新能源企业逐渐向以“AI算法”为核心的管理模式变革,AI可以助力更多新产品和新模式的创新。业内人士表示,一方面,AI可以实现更高效的能源储存与管理,形成像智能风机、无人电站、新能源大数据平台等创新产品;另一方面,AI也可以辅助设计更优化的资源布局和配置,催生虚拟电厂、碳交易、备件平台交易等新模式。 目前,AI的应用更多集中在企业方面。未来,AI的潜力将进一步释放,更多地惠及用户群体。 “在能源消费领域,AI可以根据家庭用能的历史数据归纳用户的消费行为,帮助用户在各种供电方式之间择优进行切换,为用户做好微观层面的能源管理。”除了为用户提供个性化的能源消费建议,陈占明认为,AI在新能源产品和服务的销售方面也有应用空间。“通过分析人们的用能模式,构建精准的用户画像,从而降低能源消耗并提升用户参与度和满意度。” 尽管应用前景广阔,当前,AI赋能新能源领域发展还存有一些挑战与困难。 厦门大学中国能源政策研究院教授林伯强认为,AI性能的不确定性、数据孤岛与高质量数据不足、滥用与社会风险、先进算力不足以及AI自身的能源消耗等问题,都会给AI在新能源领域的应用带来挑战。对此,需要采取多维度的应对策略,包括推动数据标准化与共建共享、完善AI研发应用相关法律法规、保障数据安全和伦理规范、加大技术研发投入、优化算法模型以降低算力需求,并探索利用可再生能源支持AI基础设施的运营模式等。 陈占明认为,基于大语言模型的AI主要侧重于在既有的知识框架内处理与预测信息,而更具革新性的AI技术则有望对能源转型产生更大的影响。