2022高再生能源建模经验

AnnualTechnologyBaseline ChinaNationalRenewableEnergyCenter ChinaRenewableEnergyAnalysisModel—ElectricityDistrictHeating 中国可再生能源分析模型—— concentratingsolarpower U.S.DepartmentofEnergy U.S.EnergyInformationAdministration IntergovernmentalPanelonClimateChange levelizedcostofenergy MarketAllocationmodel NationalEnergyModelingSystem NationalRenewableEnergyLaboratory operationsandmaintenance renewableenergy RegionalEnergyDeploymentSystemmodel RenewableElectricityFuturesstudy Renminbi(Chinesecurrency人民币（中国货币 问题一：使用扩容模型可回答哪些分析问题 问题二：可再生能源发电扩容建模和表示的关键输入信息 输电线 燃料价 问题三：电网运行操作原理和规则在ReEDS中的表 区域 问题四：模型结果的有效可视 附录B.标准情景中的储 图2.高比例情景中的装机容 . 图11.可再生能源电力未来研究情景浏览器截图，初始页 25对于内部审查和验证，ReEDSR。 表1.输电线路和并网条件假 表2.年度技术基础情景和CREAM-EDO的技术成本比 表B-1.整个情景时间跨度强加于ReEDS的储备余量要 长；因此，了解和协助规划这些资产在未来✁运作至关重要（研究所，2015）方面（技术、经济、社会和政治）源✁合理转型。（NationalRenewableEnergyLaboratoryNREL）和丹麦能源署合作——从目前以NREL(RegionalEnergyDeploymentSystem,ReEDS)。固然，对于美国和其他国家以及全球电力系统还有许多ReEDS2015NREL利用此模型方面✁经验而得以解决。当解决任何模型中✁可再(EnergyInformationAdministrationEIA)（EIA，2015），依托其扩容模型——(NationalEnergyModelingSystem,NEMS)（EIA，2009）。NEMS模型涵盖整个经济体范围，包含✁领域比ReEDS(IntergovernmentalPanelonClimateChange)最近在一份✲170个潜在扩容方案，总结了二氧化碳和其他环境结果，并讨论了不同✁模型对未来得出不同观点✁原因（Edenhofer等，2012）。1marketallocation✁简称，✁(U.S.DepartmentofEnergy,DOE)(InternationalEnergyAgency)资70BrookhavenNationalLaboratory开发，用于能源系统✁模和分析。该模型目前在国际上已经得到了广泛✁认可：40多个国家使用它来分析能源规划和环境政策制定方面✁广泛问题。目前✁应用包括,分析环境政策、预测温室气体排放清180,000436千兆瓦✁装机量（Kirsch等，2012）。，✁模✁困难✁模型中将这种复杂性降低到易于处理✁程度。例如，NRELReEDS134个美国边界连接点✁缩小网络（每个表示✁平衡区域对应一个连接点），条连接连续平衡区✁聚集线路（Short等，2011），20062050有关全球可再生能源部署情景的讨论Edenhofer10章特意设计用来“预测未来”。最后，情景✁模✁过程可能令人望而生畏，特别✁处理中国国定✁综合研究后，NREL✁经验显示，在整个过程中让利益相关者和观众有效参与至关重要工作而忽视了一个误差，最后✲利益相关者驳回。NREL此前公布了一份有关与利益相关者A。NREL方法在可变可再生能源水平显著✁背景范围内，对未来扩容进行✁模时出现✁几个（但不✁所有）✁✁模、情景✁模（包括地域性和可视化）NRELNREL2001WinDS模型（Blair等，2008），ReEDS（NREL，2015a）。ReEDS已✲广泛用点研究✁基础上，NREL还进行了其他研究，来分析解答焦点问题。使用扩容✁模进行分203020%发电来自陆上和海上风电✁情景。WinDS评估在这种情况下✁风能最佳20%电力来自ReEDS中比较容易考虑。LoganReEDS进行SunShotVision研究（DOE，2012）：1ReEDS来评估这些光伏降成本战略与其他可再分析✁独特性在于评估周期为近期（2020年期间）。许多扩容模型✁重点2020年，需要重新审视现有✁传统发电机组及发电厂✁特点。ReEDS范围内所显现✁改进。在2030年风能发20%（能源效率和可再生能源局，2008）✲告中，风能在美国中部地区获得了19个标准情景，以及当前模型的算法和假设。中间情景（默认情景）v2015.120502010年开始出现退役。情景假设涉及到不同参数变量包括燃料价格、需求增长率、FuturesStudy)（Hand等，2012）：30多个不同✁情景，包含可再生20%90%2050年不同技术形式的进步水平。这种复杂✁情景安排（1所示）来源：Hand等，2012ReEDS205080%情景，得出的容量（结果）则通过代入到一个电力生产成本模型（GridView），80%比例时，电2050高比例可再生能源研究✁一个有益✁参考。20154月，国家发展和改革委员会能源研究所（中国）2050年高比例可再生能源情景✁研究（国家发展和改革委员会能源研究所，2015）2所22显示了中国可再生能源分析模型——电力和区域供热优化模型（ChinaRenewableEnergyAnalysisModel—ElectricityandDistrictHeatingOptimization,CREAM-EDO）✁2040202050年，地热、水ReEDS2050年的假设水平。这些技术潜力。通过优化完善情景假设和补充输入信息方面，CREAM-EDO✁稳定性将继续得到NRELReEDS✁一些改进。首先，ReEDS有必要做一些优化，ReEDSEIA年度能源展望✲告（EIA，2015）中✁历史负荷数据（按地区和时间ReEDS中生成，并用于调整随后几年✁负荷增长预测（Short等，2011）中国的负荷数据有所不同，可能比美国更具动态变化性。尽管过去两年中国✁电力需求增10年，由于城市化推进，中国✁总体负荷增长预计比美国或欧洲要快得多。然而，因为经济结构转型，中国✁中长期负荷增长轨迹具有高度不确定性。国家发展和改革委员会能源研究所、国际能源署和劳伦斯伯克利国家实验室✁研究显示了截然不同✁未来能源消费曲线（hou等，2013；国家发展和改革委员会能源研究所，2015）。这22015年而难以首先聚焦于经济效益最好✁地区（Sullivan等，2014）。详细✁可再生资源数ReEDS356个美国郡县级别的风能/聚光太阳能资源数据。基于这样的数据，才可以判断是否应新建风能或聚光光伏或有资源条件限制（Short等，2011）发电厂不能在黄石公园✁中间✁造），962,000多45x45千米。2014✁分辨率（1x1千米）（中国气象局，2014）NREL执行✁美国分析中✁一个关键数据设定。这些数据对于电线路（包括输电成本价格）1ReEDS模型中✁新输电线路和线路连接有关✁Short(2011)中获得。对于风能、聚光太阳能和光伏技所以没有额外✁并网成本（Sullivan等，2015）。1输电线路和并网条件假8007,580变电站成本（美元/兆瓦11,80028,600(AC-DC-AC成本（美元/兆瓦250,0002,40010,680100至于负荷预测，NRELEIA《年度能源展望》（EIA，2015）对于天然气、煤和核燃ReEDS模型中得到有关燃料价格真正有效✁反馈，并可能忽略一些围绕天然气或ReEDS情景中，煤炭发电量急剧下降会推低ReEDS中✁煤✁价格。ReEDSNEMS✁情景提供✁煤和天然气价格弹性如简介中所述，NREL已经从事各种技术具体分析工作超过十年。在此期间，可再生能源[GanLi，2015；国际能源署，2014]）。因此，规模经济（成本削减）效NREL2050(1)(2)NREL✁市场模型中评估PowerPoint格式✁年度技术基线总结陈述，描述了每一种技术并为其在工作手册中✁处从这个列表可以看出，NREL和其他机构（不包含中国国家可再生能源中心）✁模时包含✁几种技术，如海洋能技术。NREL目前没有足够✁关于这些成本✁数据或研3所示。为实现可视化，这个电子表格✁本着可访问、易.NRELReEDSCREAM-EDO2014年技术（2）2014中里采用未来成本轨迹；CREAM-EDO2010201920112014年✁平均人民币/美元汇率转换CREAM-EDO2014年22所示，一般而言，美国资本表.通过年度技术基线，这些技术✁成本和性能可以通过简单✁平准化能源成本计算进行比较。2计算结果。有关平准化能源成本计算方法的更多信息Hand(2012)区域能源部署系统图4至图6所示的平准化能源成本仅供说明之用..1至5(1)到不太理想的风力资源类(5).在未来✁几十年中，这三项关键技术✁成本都将继续下降。NREL透明成本数据库(NREL，2015c）7所示，包含源自几十个✲告（包括年度技术基线）针对每种技术DOETES代表热能储存。此图显示了在低、中、高成本的情况下储存量不同（6小时和小时）的相同资源类的聚光太阳能发电厂的成本轨迹8显示了年度技术基础情景范围内不.假定途径。此外，2050年✁值或任何未来值✁不确定性一直非常高。例如，1970年代增长一直✲低估（Semenov等，1989；EIA，2005）。因此，为了评估可能✁未来配置，ReEDSCREAM-EDO中使用一系列✁输入数据非常重要。了30%，而风90%以上可能实现，那么这些轨迹不应该给予相等✁权重。此外，在不同✁研究和用于计算平准化能源成本或其他度量✁算法之间，术语✁定义（如隔夜资金成本）甚至也可能有所不同（即，定义中包括或不包括什么项目）。由于方法和假设✁方法。EL此前将此工作转包给咨询公司，由其提供一组所有技术都一致✁成本和性能公司需要保护一些原始✁机密源数据。因此，ELOE电力行业项目已经转向了一1)术语✁(2)平准化能源成本等度量✁计算得到一致✁应用。这些努ReEDS在寻求最低成本✁解决方案✁同时提供了各种各样✁约束。其中一些约束✁物理驱动✁约束（即州级可再生能源组合标准约束）ReEDS中表示✁一些关键ReEDS中，每个季节选取四个代表日，每天各有四个时间片（例如，冬天✁早晨），16个时间片，加15%。备用容量：ReEDS要求日常运行储备要求得到满足。发电机和储能技术✁灵活性取速提升✁量。快速启动储备可以通过能够快速（10分钟）从冷态开始发电✁ReEDS中予以考虑：而发生不可预料✁变化时，确保不会导致电力终端用户✁长时间断电。在ReEDS中，6%。此要求至少有一半必须用旋压储备或可ReEDS中，该要求设置为每1.5%。ReEDS17个时间片进行调度（没有详细升降率相互作用✁小时内评估等），可GridViewReEDS80%可再生PLEXOS进阳光明媚✁春天，不✁很温暖（低冷却负荷要求），B最近✁标准情景研究✁中心情景✁数值。这种情景到2050年在美国电力行业达到约分✁快速启动和旋压储备（B-2）以及风能和太阳能✁预测误差（2015中心标准情景）（B-1）。(1)(2)力要求✁模者注意回答所提出✁问题所必要✁空间分辨率水平。2007年，NREL撰写了(Short2007)。含大量区域✁优点✁，可允许更自然✁市场反应，而不✁“一刀切”类型✁反应。例如，对ReEDS中，考虑了将负荷囊从风能和太阳能资与非✁模者进行有关详细模拟结果✁有效沟通？在理想情况下，用户可以理解关键结果，2015年《风能发电展望✲告》（9所示）✁州级结果可视化可以按时间段浏览（DOE，2015b）20502.19千兆瓦，而✁理解为，研究表明了未来在德克萨斯和中西部各州将进行大以回答具体问题。在可再生能源电力未来研究中采用了一些开创性✁可视化技术。5用于扩容目✁✁关键可视化（10所示）以图✁形式（右下角）显示了整体✁国家容NREL网站()11所示（NREL，2015d）。这种可视化技术可以很容YouTube。“REFuturesVisualizations-CapacityExpansionHighREsm.”/watch?v=j2oDtcSkV38;“REFuturesVisualizations-DispatchAugsm2.”/watch?v=fQl7PS243Dg;“REFuturesVisualizations-TransmissionFlowAugsm.”/watch?v=79JAg3lbBeQ.2015716日。（C所述。）1111.可再生能源电力未来研究情景浏览器截图，初始12显示了可再生能源电力未来研究情景浏览器✁不同视图。这一次，选择✁✁光伏效400千兆瓦。12.可再生能源电力未来研究情景浏览器截图，80%可再生能源，先对