综述：高比例可再生能源电力系统低碳规划：综述、建模与展望

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Power generation expansion planning under carbon emission constraints: A comprehensive review and scenario-based framework

　　这篇综述系统梳理了高比例可再生能源（HPRES）电力系统的低碳规划方法，重点探讨了多目标优化模型如何平衡经济成本、碳排放和系统可靠性。文章详细比较了不同政策工具（如碳定价、可再生能源配额制RPS）和技术方案（如碳捕获与封存CCS、储能）在GEP中的应用，并提出了一个集成长期投资决策与短期运行模拟的创新框架，为电力行业深度脱碳路径提供了重要参考。

　　

高比例可再生能源电力系统低碳规划：综述、建模与展望

引言

在全球能源转型和“双碳”目标的背景下，电力系统作为碳排放的主要来源，其低碳化重构至关重要。高比例可再生能源（HPRES）电力系统规划已成为研究的焦点，旨在解决可再生能源间歇性、系统稳定性与经济性之间的复杂平衡问题。本文旨在系统梳理HPRES低碳规划的研究现状、关键挑战、现有方法，并提出一个综合性的规划框架。

高比例可再生能源系统规划的研究现状

近年来，HPRES规划研究呈现出从单一成本优化向多目标、多时间尺度协同规划的演变趋势。早期研究多采用确定性模型，侧重于最小化投资和运行成本。随着可再生能源渗透率的提高，不确定性（如风光出力的随机性、负荷预测偏差）变得不可忽视，促使随机规划、鲁棒优化等先进方法的应用。这些方法能够更好地处理可再生能源和负荷的不确定性，为系统规划提供更可靠的解决方案。

现有研究在建模维度上不断拓展，从单一的发电扩展规划（GEP）向发输电协同规划、多能源系统耦合方向延伸。特别是在政策建模方面，碳交易机制、碳税、可再生能源配额制（RPS）等低碳政策工具被逐步内生化到规划模型中，以评估不同政策情景对系统演进路径的影响。技术层面上，除了传统的风能、太阳能，碳捕获、利用与封存（CCS）技术、电氢耦合、多种形式的储能（如抽水蓄能、电化学储能）也被纳入规划选项，以提升系统的灵活性和调节能力。

然而，当前研究仍面临诸多挑战。首先，多数模型在刻画系统运行细节（如机组组合、网络安全约束）与保证长期规划问题可解性之间难以兼顾。其次，对新兴技术（如CCS、绿氢）的成本下降曲线和性能假设存在较大不确定性，影响规划结果的可靠性。最后，如何将复杂的政策信号、市场机制与物理技术模型有效结合，仍是亟待突破的难点。

低碳电力规划的关键挑战

HPRES的低碳规划面临经济、政策与技术等多维度的挑战。

从经济视角看，可再生能源发电设备（如光伏板、风机）和配套储能设施初期投资成本高昂，尽管其运行成本极低。在高比例可再生能源场景下，传统火电机组利用小时数下降，可能面临“搁浅资产”风险，同时电力市场可能出现频繁的零电价甚至负电价，影响投资者的收益预期和投资积极性。此外，电网升级改造、灵活性资源建设也需要巨额资金投入。

政策与市场层面，现有的电力市场机制大多为传统化石能源主导的系统设计，难以有效激励灵活性资源（如储能、需求侧响应）的价值。需要设计新的市场品种（如容量市场、灵活性辅助服务市场）和完善碳市场机制，为低碳技术和灵活性资源提供合理的回报。政策的不连续性也会增加长期投资的不确定性。

技术层面最为复杂。高比例逆变器接口的可再生能源并网，导致系统惯性下降，频率和电压稳定问题突出，对电网的安全稳定运行构成严峻挑战。可再生能源的波动性和反调峰特性（如“鸭形曲线”）要求系统具备极强的快速爬坡和调峰能力。此外，保证高比例可再生能源下的电能质量、应对极端天气事件引发的供应短缺风险，都需要技术创新和系统运行方式的深刻变革。

提出的HPRES规划模型框架

为应对上述挑战，本文提出了一个双层迭代、多目标的HPRES规划模型框架。该框架将长期的容量投资决策与短期的运行模拟验证相结合，确保规划方案不仅经济低碳，而且运行可靠。

模型框架的上层为投资决策层，采用混合整数线性规划（MILP）方法，以规划期内总成本现值最小和二氧化碳（CO₂）排放量最低为主要目标，决策变量包括各类电源（煤电、气电、核电、风电、光伏、水电、储能等）的新建容量、退役时机以及现有煤电机组的CCS改造决策。该层模型考虑了电源建设周期、资源潜力上限、政策约束（如可再生能源装机占比目标、碳排放总量限额）等长期因素。

模型框架的下层为运行模拟层，该层接收投资决策层确定的电源结构，在此基础上，选取春、夏、秋、冬四个典型日，进行8760小时的逐小时生产模拟。运行模拟的目标是最小化系统运行成本，包括燃料成本、启停成本、可再生能源弃电惩罚、切负荷惩罚等。该层模型严格考虑了机组运行约束（如最小技术出力、爬坡速率）、储能运行约束（充放电功率、容量、效率）以及系统实时功率平衡、备用需求等，用以校验投资方案在短期运行中的可行性。

两个层级之间通过迭代进行协调。运行模拟层将计算得到的系统灵活性需求、峰值调节能力等信息反馈给投资决策层，投资决策层据此调整电源建设方案（如增加储能配置、调整灵活性电源比例），直至找到一个在长期投资和短期运行层面均可行的最优规划方案。

规划方案的综合评价体系

为了全面、科学地评估不同HPRES发展路径的优劣，本文建立了一个包含经济性（C）、安全性（S）、环保性（E）和技术性（T）四个维度的综合评价指标体系。

经济性指标主要考察系统的总成本，包括投资成本、固定运维成本、燃料成本、碳成本等。

安全性指标关注系统的供电可靠性，如电力不足期望（LOLE）、备用充足率等。

环保性指标核心是CO₂排放总量和排放强度，以及清洁能源发电占比。

技术性指标则包括可再生能源消纳率、系统灵活性、峰谷调节能力等。

各指标的权重通过结合层次分析法（AHP，主观赋权）和熵权法（客观赋权）的综合赋权法确定，以避免单一方法可能带来的偏差。最后，通过加权求和得到不同规划方案的综合评分，为决策者提供直观的比较依据。

案例研究与讨论

本文将所提出的模型框架应用于中国北方某省的2024-2050年电力发展规划中，设置了四种情景进行对比分析：

1. 1.
   基准情景：不考虑特定清洁能源目标，也不考虑CCS技术，由市场自主优化。
2. 2.
   目标导向情景：设定2030/2035年风光、核电机组装机目标，但排除CCS。
3. 3.
   CCUS情景：不考虑清洁能源目标，但允许从2030年起投资带CCS的煤电机组。
4. 4.
   综合情景：同时考虑目标导向情景的政策目标和CCUS情景的技术选项。

模拟结果表明，不同情景下系统的演化路径和最终形态差异显著。在综合情景下，到2050年，该省清洁能源装机占比可超过91%，CO₂排放量较峰值下降超过98%，综合评分最高，是一条兼顾低碳、经济、安全的可行路径。敏感性分析显示，可再生能源配额比例、储能配置规模以及CCS技术成本下降速度对最优规划方案有显著影响。提高可再生能源配额和储能配置，能有效促进可再生能源消纳和减排，但会增加系统成本。CCS成本的快速下降则有助于保留一部分煤电作为灵活性补充，提升系统可靠性。

结论与展望

发展高比例可再生能源电力系统是实现“双碳”目标的必由之路，但其规划是一项极其复杂的系统工程。本文综述表明，成功的HPRES规划需要采用多时间尺度、多目标协同优化的先进建模方法，将政策、市场、技术因素深度融合，并对规划方案进行全面的运行模拟校验和综合评价。

未来研究可在以下几个方面进一步深化：一是开发更高效的计算方法，以处理超大规模、高精度的源-网-荷-储协同规划问题；二是加强对新兴技术（如氢能、长时储能）和极端天气气候事件应对能力的建模；三是深入研究适应高比例可再生能源的新型电力市场机制和调度运行模式；四是推动规划模型与人工智能、大数据等技术的结合，提升模型的预测精度和决策智能化水平。通过持续的技术创新和模式优化，有望构建安全、经济、清洁、高效的现代能源体系。