0 引言
在全球绿色低碳发展的大背景下,我国正致力于构建新型电力体系,以保证能源系统低碳转型,实现“30·60”双碳目标。新型电力系统是我国政府于2021年提出的新概念,2023年国家能源局综合司发布的《新型电力系统发展蓝皮书》（下称《蓝皮书》）[1]对新型电力系统的内涵和特征进行了全面的阐述,《蓝皮书》指出：“新型电力系统是以确保能源电力安全为基本前提,以满足经济社会高质量发展的电力需求为首要目标,以高比例新能源供给消纳体系建设为主线任务,以源网荷储多向协同、灵活互动为有力支撑,以坚强、智能、柔性电网为枢纽平台,以技术创新和体制机制创新为基础保障的新时代电力系统”。新型电力系统是新型能源体系的重要枢纽和平台,其发展水平是衡量新型能源体系发展质量的核心指标。“安全高效”“清洁低碳”“柔性灵活”和“智慧融合”是新型电力系统的四大特征。其中,“安全高效”是基本前提,“清洁低碳”是核心目标[1],这两大特征均侧重对电源侧的描述。由此可见,构建新型电力系统的根本驱动力是实现双碳目标,推动因素是可再生能源逐步替代化石能源。当可再生能源（特别是新能源）发电占比接近50%时,才能实现新型电力系统的完全配置[2]。因此,电源侧将起到关键作用,对新型电力系统的整体演化进程有重大影响。
在电力系统的“安全高效”研究方面,国内外学者分别从电力供应保障、电网保障、电力需求保障、电力技术保障、机制设计保障等开展研究,结果显示：优化运行调度方法可以提高电力供应的可用能力[3,4,5];将线路运行故障[6]、电网薄弱环节识别、网架恢复方法[7]纳入可靠性评估过程,可以实现传输系统对电力供应的有利影响;充分利用负荷侧资源的灵活调节能力可以有效提高电力供应保障水平[4];将仿真分析技术应用到电力安全供应模拟、实际运行监测过程,可以提高系统的决策运行效率[5,8-9];在调度和检测环节引入人工智能、大数据分析、数字孪生技术可以辅助决策[10,11,12]。设计多种容量保障机制（如容量市场、稀缺电价、容量补偿）可以提高发电侧的容量可用度[13,14,15]。这些研究多侧重通过不同的技术和方法优化或提高系统运行的安全性和灵活性,关注点在于输配送环节,而考虑电源侧资源禀赋和发电能力的研究较少。
在“清洁低碳”的核心目标研究方面,国内外学者对电源侧是向着高比例可再生能源转型还是向着多种低碳技术组合转型开展了热烈的讨论。有研究认为使用极高比例的可再生能源可以实现电力系统深度减排。例如,在世界139个国家的所有能源领域使用100%风-水-太阳能,到2050年将会避免1.5 ℃的全球变暖和每年数百万人的空气污染死亡,降低社会能源成本。尽管这些路线图比《巴黎协定》要求要激进得多,但在技术和经济上仍然可行[16]。针对单个国家的研究也得出了类似的结论[17,18,19]。与此同时,该类研究也引起了一些批评,批评者质疑此类研究没有充分考虑风能和太阳能的可变性和系统成本的各个方面[20,21]、资源约束、社会接受度[22,23,24]等。还有一些学者支持通过使用多种低碳技术组合来实现电力行业深度转型。此类研究并非完全否认高比例可再生能源转型路径,而是分析了这一类路径的缺陷,并指出依赖更广泛的低碳技术将是未来电力深度转型的最佳路径。例如,有研究认为,风光在低碳转型中大有可为,但是实现零排放十分困难,采用广泛的技术组合更有利于实现转型[6]。此类研究多关注电力转型路径的低碳、经济、环境影响等方面,在电源侧电力供应能力和供应安全方面的阐述较薄弱。
在电力系统评价的探索方面,新型电力系统提出的时间尚短,其概念、内涵、特点和建设目标均较原电力系统有所差异。而对于这些新的特征和差异如何进行有效衡量,是构建新型电力系统指标体系的关键,也是目前研究的热点所在。例如,有学者从理论出发,在电力系统灵活性资源综合评价[25]、电网智能化评价[26,27]、电力系统与新能源协调发展评价[28]、新型电力系统风险评价[29]等不同侧重点开展了探索。也有学者从实践出发,对电网工程的投资效益[30]、省级新型电力系统示范区建设情况[31]进行了研究。但目前对能够兼顾新型电力系统电源侧“安全高效”“清洁低碳”两大特征的量化研究还比较少,定量描述新型电力系统现状、未来发展趋势及需要突破的难点的研究更为鲜见。
广州市是中国能源消费量最大的超大型城市之一,但同时也是典型的能源输入型城市。煤炭、石油、天然气等化石能源依靠外地调入和进口,本地可再生能源禀赋较差,除了太阳能资源,其他可再生能源开发潜力目前已经接近饱和。本地电源电力生产能力相对薄弱。2022年广州市用电量为115.5 TW∙h,其中电力自给率为46.55%,电量自给率仅为31.63%。具有“能源匮乏严重、电力负荷密度高”的典型特征。这种同时缺乏化石能源和非化石能源,且能源自给率较低的城市,被定义为“能源匮乏型”城市[与“资源型”城市相对应,将“资源”的范围缩小为“能源”,意指同时缺乏化石能源和非化石能源,且能源自给率较低（一般为50%以下）的城市]。
本研究以广州市为例,聚焦电源侧,通过多供电情景设置,分析不同供电情景下广州市新型电力系统电源侧“安全高效”“清洁低碳”两大特征演变趋势,深入研究在“未来新型电力系统中可再生能源的发电占比要求接近甚至超过50%才能实现新型电力系统的完全配置”这一约束条件下,广州市本地可再生能源是否可以支撑构建新型电力系统以及此类能源匮乏型城市如何在构建新型电力系统时达到“安全高效”“清洁低碳”的基本要求和核心目标等问题,在此基础上,探寻此类城市构建新型电力系统的突破口。
1 模型方法
1.1 新型电力系统电源侧特征及衡量指标的选择
将新型电力系统电源侧“安全高效”“清洁低碳”两大特征细分为4个特征,并筛选出8个衡量指标,构建新型电力系统电源侧指标体系,详见表1。
Table 1 The characteristics and the characterization indicators of the supply side of the new-generation power system表1 新型电力系统电源侧特征及其衡量指标 |
| 特征 | 衡量指标 | 指标选择依据 | |
|---|---|---|---|
| 安全高效 | 安全 | 电力自给率① | 电力自给率 = 主力电源装机容量/全社会最高负荷,侧重从出力的角度,衡量最大供应能力; |
| 电量自给率① | 电量自给率 = 本地发电量/全社会用电量,侧重从出量的角度,衡量实际供应能力 | ||
| 高效 | 单位发电能耗 | 描述发电效率的重要指标之一,数值越小,发电效率越高,包括煤电和气电发电能耗两个指标 | |
| 光伏平均发电小时数 | 广州市太阳能资源开发潜力相对较大,光伏发电小时数的提高可以在一定程度上衡量可再生能源发电效率的提高 | ||
| 清洁低碳 | 清洁 | 可再生能源占比 | 可再生能源发电量占总用电量的比例,高比例可再生能源是新型电力系统构建的基本要求 |
| 清洁能源占比 | 包括天然气在内的清洁能源发电量占总用电量的比例,是衡量电力系统清洁程度的重要指标 | ||
| 低碳 | 本地发电度电碳排放 | 衡量本地电源发电是否绿色低碳的重要指标 | |
| 外购电度电碳排放 | 衡量外购电是否绿色低碳的重要指标 | ||
① 资源自给率是衡量一个地区资源生产能力的指标,也是表征资源供应安全与否的关键指标。电的自给率可以分为电力自给率和电量自给率。 |
1.2 电力供需预测
基于“本地发电 + 外购电 = 电力需求量”的供需平衡公式,首先基于长期能源替代规划系统（long-range energy alternatives planning system, LEAP）模型,预测2023—2030年的电力需求量。其次从电源侧设定一个基准情景（business as usual, BAU）和5个具有不同侧重点的供电情景（A1 ~ A5）,研究不同电力供应情景下电力系统“安全高效”“清洁低碳”特征的演变趋势（图1）。
Fig. 1 Research ideas and technical roadmap of power supply and demand forecasting图1 电力供需预测研究思路及技术路线图 |
（1）电力需求预测
LEAP模型是一个自底向上的能源-环境核算工具,由瑞典斯德哥尔摩环境研究所与美国波士顿大学共同开发。能源消费量由活动水平和能源强度计算得出。
$E=\sum{{{V}_{k}}}\times {{\rho }_{k}}$ (1)
式中：E为电力需求量;Vk为k部门的增加值,其中k = 1, 2, ……, 11,分别表示农业、工业等11个分部门;${{\rho }_{k}}$为能源强度指标,本研究主要用来进行电力消费预测,因此该指标主要指k部门的单位增加值电耗。
结合目前广州市经济、社会、产业结构特点,假设技术发展水平和用电设备效率在“十三五”“十四五”前两年基础上稳定提升,同时,政府采取较为可行的政策措施引导和促进各行业电气化水平稳步提升。预测结果（表2）显示,2022—2030年广州市电力需求量从115.5 TW∙h增加到2030年的156.5 TW∙h,增幅35.5%。
Table 2 Forecast results of electricity demand in Guangzhou表2 广州市电力需求量预测结果 |
| 年份 | 电力需求量/(TW∙h) |
|---|---|
| 2022 | 115.5 |
| 2023 | 121.0 |
| 2024 | 127.7 |
| 2025 | 133.5 |
| 2026 | 136.9 |
| 2027 | 142.0 |
| 2028 | 146.7 |
| 2029 | 151.0 |
| 2030 | 156.5 |
（2）电力供应预测
Table 3 Scenario parameter setting on the electricity supply side表3 电力供应侧情景参数设置 |
| 情景 | 情景描述 | 参数设置 |
|---|---|---|
| 基准情景（BAU） | 所有供电指标保持现有水平 | （1）装机容量：各类发电装机按照广州市政府相关规划建设[32,33]; （2）发电能效：保持2022年水平; （3）节能减排措施：保持2022年水平 |
| 推进可再生能源情景（A1） | 增加可再生能源装机比例,其他供电指标保持现状 | （1）装机容量：总装机量与基准情景相同;对标国际可再生能源署发布的《2023年可再生能源装机容量统计报告》[34]“如果想保持在将全球变暖限制在1.5 ℃的道路上,到2030年,可再生能源年度新增装机容量必须比现在增长三倍才行”;根据广州市可再生能源禀赋潜力及目前已开发情况,将太阳能光伏装机增加到3 990 MW;对煤电和气电进行等容量替代; （2）发电能效：保持2022年水平; （3）节能减排措施：保持2022年水平 |
| 技术进步情景（A2） | 在基准情景基础上,增加能效提升技术和碳减排技术,其他供电指标保持现状 | （1）装机容量：与BAU情景相同; （2）发电能效：①发电能耗方面,煤电机组单耗在2025年、2030年分别提升到国家基准和标杆水平平均值[35];气电机组单耗在2025年下降到217 g/(kW∙h)①左右,2030年下降到210 g/(kW∙h)①左右;②发电小时数,假设2025年各类发电类型的发电小时数在2022年的基础上提高5%,到2030年提高10%; （3）节能减排措施：2025年在原有排放基础上减少4%的排放量,至2030年减少15%的排放量 |
| 技术进步-推进可再生能源组合情景（A3） | A1、A2情景的组合情景 | （1）装机容量：与A1情景相同;其他各参数与A2情景保持一致 |
| 安全 + 低碳分阶段发展情景（A4） | 分阶段发展,“十四五”以保证电力供应安全为主要目标,“十五五”以碳达峰、碳减排为主要目标;同时增加能效提升技术和碳减排技术,其他供电指标保持现状 | （1） 2025年完成基准情景下政府规划2028年的气电装机量,即12 741.9 MW,2027年之前完成2030年全部规划气电装机量,即14 150 MW;可再生能源规划装机延后集中在“十五五”建成,主要新增装机为光伏发电; （2）发电能效：与A2情景相同; （3）节能减排措施：与A2情景相同 |
| “双高”自给率情景（A5） | 在技术进步情景（A2）基础上,以火电保电力和电量自给率“双高”为首要目标,增加煤电和气电发电装机量,将电量自给率提高到50%,其他参数与A2情景相同 | （1）装机容量：目前中国对煤电的审批非常严格,广州市是否可以再新上煤电,需要充足的论证;假设经过“十四五”的努力争取,煤电新增装机量是现状装机量的10%,新增量将于2025年以后建成投产,其余生产能力将由气电进行补充; （2）发电能效：与A2情景相同; （3）节能减排措施：与A2情景相同 |
① 以标准煤质量计。 |
Table 4 Setting of the indicators related to energy efficiency improvement, energy conservation and reduction of carbon emissions表4 能效提升、节能减排相关指标值设定 |
| 年份 | 煤电度电能耗均值/[g/(kW∙h)]① | 电度电能耗均值/[g/(kW∙h)]① | 发电小时数提高比例/% | 综合减排比例/% |
|---|---|---|---|---|
| 2022 | 310.00 | 225.00 | 0 | 0 |
| 2023 | 307.94 | 221.30 | 3 | 1 |
| 2024 | 305.89 | 217.70 | 4 | 2 |
| 2025 | 303.83 | 214.00 | 5 | 4 |
| 2026 | 301.56 | 213.20 | 6 | 5 |
| 2027 | 299.30 | 212.40 | 7 | 7 |
| 2028 | 297.03 | 211.60 | 8 | 9 |
| 2029 | 294.77 | 210.80 | 9 | 11 |
| 2030 | 292.50 | 210.00 | 10 | 15 |
① 以标准煤质量计。 |
1.3 指标计算方法
（1）电源侧指标体系综合得分
采用熵值法计算新型电力系统电源侧指标体系的综合得分,获取新型电力系统电源侧建设进程和趋势。
$f(x)=\sum\limits_{j=1}^{9}{{{w}_{j}}{{x}_{j}}'}$ (2)
式中：f (x)为指标体系综合得分,测度新型电力系统电源侧发展水平与状况;${{x}_{j}}'$为各指标经过线性比例变换标准化之后的值,其中j = 1 ~ 9;wj为各指标熵值法赋权的权重[36]。方法见式（3）~ 式（7）。
指标标准化：
${{x}_{j}}'\ \text{=}\left\{ \begin{align} & \frac{{{x}_{j}}-{{x}_{\min }}}{{{x}_{\max }}-{{x}_{\min }}},\ {{x}_{\min }}\le {{x}_{j}}\le {{x}_{\max }},\ {{x}_{j}}为正向指标\mathrm{(}j\ =\mathrm{1 } \tilde{\ } \mathrm{9)} \\ & \frac{{{x}_{\max }}-{{x}_{j}}}{{{x}_{\max }}-{{x}_{\min }}},\ {{x}_{\min }}\le {{x}_{j}}\le {{x}_{\max }},\ {{x}_{j}}为负向指标\mathrm{(}j\ =\mathrm{1 } \tilde{\ }\mathrm{9)} \\ \end{align} \right.\ \ \ \ \ \ \ \ $ (3)
确定指标比重：
${{X}_{j}}=\frac{{{x}_{j}}'}{\sum\limits_{j=1}^{9}{{{x}_{j}}'}}$ (4)
计算第j项指标的熵值：
${{S}_{j}}=-k\sum\limits_{j=1}^{9}{{{X}_{j}}\ln ({{X}_{j}})}$,其中k > 0, k = ln j (5)
计算第j项指标的信息效用值：
${{u}_{j}}=1-{{S}_{j}}$ (6)
计算各指标的权重：
${{w}_{j}}=\frac{{{u}_{j}}}{\sum\limits_{j=1}^{9}{{{u}_{j}}}}$ (7)
（2）本地电源发电量
${{P}_{\text{local}}}={{\sum{p}}_{i}}=\sum{\left[ {{v}_{i}}\times {{h}_{i,2022}}\times \left( 1+{{\lambda }_{i}} \right) \right]}$ (8)
式中：Plocal为本地电源发电量;pi为i发电类型的发电量,其中i = 1, 2,……, 7,分表代表煤电、气电、生物质发电、光伏发电、风电、水电、其他7种发电类型;vi为i发电类型的装机量;hi,2022为基准年（2022年）i发电类型的发电小时数;λi为i发电类型的发电小时数提升速率。
（3）本地电源碳排放量
${{C}_{\text{local}}}={{\sum{c}}_{i}}=\sum{\left[ {{p}_{i}}\times {{\beta }_{i}}\times {{f}_{i}}\times \left( 1-{{\tau }_{i}} \right) \right]}$ (9)
式中：Clocal为本地电源发电产生的CO2量;ci为i类发电产生的CO2量;pi为i发电类型的发电量;${{\beta }_{i}}$为i发电类型的度电能耗;fi为标煤与CO2的转化系数,取2.69;${{\tau }_{i}}$为综合减排比例。
（4）外购电碳排放量
${{C}_{外购}}={{P}_{外购}}\times \alpha $. (10)
式中：${{C}_{外购}}$为外购电产生的CO2量;${{P}_{外购}}$为外购电购买总量;$\alpha $为广东省电力平均碳排放因子,2022—2030年外购电碳排放因子采用《广东省发展改革委关于印发广东省地级以上市二氧化碳排放核算方法的通知》中的推荐值（表5）。
Table 5 Average carbon emission factors of power supply in Guangdong Province表5 广东省电力平均碳排放因子 |
| 年份 | 平均碳排放因子/[t/(GW∙h)]① |
|---|---|
| 2022 | 373 |
| 2023 | 365 |
| 2024 | 358 |
| 2025 | 350 |
| 2026 | 340 |
| 2027 | 330 |
| 2028 | 320 |
| 2029 | 310 |
| 2030 | 300 |
① 碳排放及碳排放因子均以CO2质量计。 |
1.4 数据来源与处理
数据来源于国家、广东省、广州市统计年鉴、政府规划等公开文件或统计资料,部分数据来源于广州市相关政府部门、企业等一手调研数据。研究主要采用SPSSAU和LEAP模型软件进行数据处理。
2 结果与讨论
2.1 结果分析
2.1.1 不同供电情景下的“安全高效”特征演变
（1）供电量变化趋势分析
2022年广州市电力需求量为115.5 TW∙h,到2030年将增加到156.5 TW∙h,增幅35.5%。从本地电源发电量来看,不同情景下的发电量均逐年增加（图2）。2030年A5情景下发电量最多达到78.2 TW∙h,电量自给率达到50%。A1情景下的发电量最少为56.3 TW∙h,电量自给率仅为35.96%。尽管本地电源发电量逐年增加,但由于电力需求量的增加速度更快,使得外购电的需求量也整体呈现增加趋势。
Fig. 2 Change trend of local power generation (a) and demand for the purchased electricity (b) under different scenarios图2 不同情景下本地电源发电量（a）和外购电需求量（b）变化趋势 |
（2）电力和电量自给率变化趋势分析
2022—2030年电力自给率和电量自给率均呈显著上升变化趋势,且电力自给率普遍高于电量自给率。根据广州市政府规划,2025年电力自给率要达到60%。六种情景下的电力自给率均超过60%（图3）,设置的情景符合广州市的电力发展规划要求。A5情景下,2030年电力自给率可以达到近80%,而电量自给率达到50%,相比其他情景,A5情景是最安全的供电情景。
Fig. 3 Change trend of self-sufficiency rates of power supply capacity/quantity under different scenarios图3 不同情景下电力自给率和电量自给率变化趋势 |
（3）发电能耗、光伏发电小时数变化趋势分析
BAU和A1情景下煤电和气电机组单耗均保持2022年水平不变。其他情景下,随着发电设备和技术的更新换代,煤电和气电机组单耗逐年下降,说明煤电、气电机组发电效率逐年提高（图4）。目前广州市光伏发电小时数仅为835 h,远低于其他省市。随着可再生能源发电技术的进步,光伏发电利用小时数也在逐年增加,2030年可以达到919 h,可再生能源发电效率得到显著提升。
Fig. 4 Change trend of energy consumption of coal and gas power generation under different scenarios图4 不同情景下煤电、气电发电能耗变化趋势 |
2.1.2 不同供电情景下的“清洁低碳”特征演变
（1）清洁能源、可再生能源发电占比分析
2022—2025年除煤电以外的广州市本地清洁能源发电占电力消费总量的比例将逐年增加（图5）,广州市电源发电结构清洁化程度不断提高。2025—2030年清洁能源比例基本保持稳定,说明清洁能源的发电量增速与电力消费总量增速基本一致。本地可再生能源供电方面,A1、A3情景下的可再生能源供电占总用电量的比例呈上升趋势,将分别从2022年的4.36%增加到2030年的5.01%和5.51%。A5情景下的占比呈现先上升后缓慢下降趋势,其他情景的占比均呈下降趋势。
Fig. 5 Change trend of the proportion of local clean energy and renewable energy power generation in total electricity consumption图5 本地清洁能源、可再生能源发电占电力消费总量比例的变化趋势 |
（2）碳排放分析
2022—2030年,BAU和A1情景下的碳排放总量较大,且均呈逐年上升趋势,暂无达峰迹象。其他四种情景均可达峰（图6）,但达峰时间和峰值各不同。其中A2情景于2028年达峰,峰值为6 006万吨CO2,A4情景可以提前一年达峰,峰值为6 096万吨CO2,A5情景推迟一年达峰,峰值为6 248万吨CO2。A3情景的碳排放总量最小且可以实现最早达峰,2025年达峰值为5 893万吨CO2。从发电度电碳排放来看（图7）,本地和外购电度电碳排放均将逐年下降,其中,A3情景的本地度电碳排放下降速度最快,说明A3情景的本地发电结构最为清洁化。外购电度电碳排放将从2022年的372.6 g下降到2030年的300 g。
Fig. 6 Changes of total carbon emissions from power supply industry图6 电力部门碳排放总量变化趋势 |
Fig. 7 Carbon emissions of per kilowatt-hour from local power generation and purchased electricity图7 本地电源和外购电度电碳排放 |
2.1.3 不同情景下新型电力系统综合发展水平
BAU情景下的综合发展指数在“十四五”期间增速较快（图8）,“十五五”期间基本保持不变,说明基准情景下新型电力系统的发展将显著受限。A3情景的综合发展水平提高的最快,其余情景的综合发展速度居中,验证了提高可再生能源比例和采用不同的技术组合对新型电力系统的正向影响显著。
Fig. 8 Change trend of comprehensive development index of new-generation power system图8 不同情景下新型电力系统综合发展指数变化趋势 |
2.2 讨论
2.2.1 不同情景下电力供应侧差异性
综合比较六种情景（图9）,可以发现：
Fig. 9 Distribution of four characteristics of the new-generation power system under different scenarios图9 不同情景下新型电力系统四大特征分布 |
（1）BAU情景和A1情景下的本地发电量小,电力、电量自给率最低,其“安全高效”特征不显著。同时碳排放总量高,无达峰迹象。清洁能源和可再生能源发电占比低,尽管A1情景下政府大力推进可再生能源,使得电源结构清洁化程度进一步提高,但是总体效果不佳。主要归因于可再生能源装机在总装机中所占比例较小,难以撼动煤电、气电的主导地位。其“清洁低碳”特征也不显著。总体表现为“低安全、低效率、低清洁度、高碳”特征。
（2）A2、A3情景发电量居中,具有一定程度的“安全高效”特征。碳排放量较小,且均出现达峰迹象。A3情景因增加了可再生能源装机量,可再生能源发电占比高于A2情景,但由于5%左右的可再生能源占比基数太小,低清洁度的特点仍无法改变,因此,这两种情景的特点为“中安全、中效率、低清洁度、低碳”。
（3）A4情景下,2022—2025年,电力生产量相对较高,在保障电力供应安全方面具有显著效果。本地清洁能源发电比例相对较高,主要得益于气电发电比例的增加,而可再生能源发电比例却很低,碳排放量也较高,此阶段的特点可以概况为“高安全、高效率、低清洁度、高碳”。2026—2030年,电力生产量仍然较高,但增速减缓,碳排放总量随之下降,此阶段的特点转变为“高安全、高效率、低清洁度、中碳”。
（4）A5情景发电量最高,碳排放处于中等水平,一直保持“高安全、高效率、低清洁度、中碳”的特点,是最为安全的情景之一。
2.2.2 广州市构建新型电力系统的最佳组合模式
综上可知,“低清洁度”是每个情景的共同特征,是广州市构建新型电力系统的短板。广州市可再生能源匮乏,水电、生物质发电已经接近饱和,风电开发潜力小,只有分布式光伏具有较大理论开发潜力,但目前光伏装机量基数还较小,广州市不具备大规模开发集中式光伏的地理条件,而分布式光伏也无法在短期内形成足够的规模。因此,广州市很难通过大量开发本地可再生资源实现新型电力系统电源侧的构建。大幅提高外购电中可再生能源占比将是广州市提高整体可再生能源占比的必然选择,也是唯一突破口。下面将进一步研究可再生能源供电占总电力消费的比例需要达到多少才能助力广州市实现新型电力系统电源侧的构建。
广州市外购电通过广东省电网统一调度,电量来源于广东省内其他地区发电调入和西电东送两部分。按照目前西电东送在广东省日常电力供应中占比30%计算,西电中70%来源于云南省,云南省水电占比为90%,其余30%的西电中假设可再生能源占比50%。广东省内可再生能源发电占本地总发电量的30%左右,将广州市外购电中的“省内其他地区”和“西电东送”部分按广东省水平计算,则2022年广州市可再生能源供电占总电力消费量的比例为34.71%,其中,本地占比4.36%,外购电占比30.35%。假设广州市2030年可再生能源供电量占总用电量的比例分别达到40%、45%和50%的目标水平。除去本地可再生能源发电占比,则各情景下外购电中可再生能源发电占总用电量的比例将分别需要达到35%、40%和45%左右（图10）。在这三种占比情况下,广州市可以分别以慢速、中速和快速三种不同的速度实现新型电力系统电源侧的构建。“本地可再生能源 + 清洁火电 + 提高外购电清洁化比例”将成为广州市构建新型电力系统的最佳组合模式。
Fig. 10 Change trend of the proportions of renewable energy in the purchased electricity under different target values图10 不同目标值下外购电中可再生能源占总用电量比例的变化趋势 |
3 结论
针对能源匮乏型城市在新一轮电力系统建设中面临的电源侧挑战,选择具有“能源匮乏严重、电力负荷密度极高”典型特征的广州市为例,构建新型电力系统电源侧指标体系,设置多种可能的供电情景,分析不同情景下新型电力系统的特征演进趋势,以探寻能源匮乏型城市构建新型电力系统的突破口,研究结论如下：
（1）六种情景的电力自给率均将逐年提高,可以满足政府规划设定的60%目标要求,但电量自给率还需要进一步提高。由于电气化进程的加快,电力需求量随之快速增长,对外购电的需求量也在逐年增加,电力供应安全问题依然是困扰广州市的一大难题。
（2）不同情景下,新型电力系统的特征具有显著差异性,其中,A3情景的“清洁低碳”特征最为明显,是新型电力系统演进进程最快的情景。若政府的侧重点在于寻求清洁低碳,可以优先选择此情景的发展模式。A5情景供电能力最强,是最安全的情景。若政府以供电安全为首要考虑因素,则可以选择此情景下的发展模式。A4情景在不同阶段发挥着不同作用,“十四五”侧重供电安全、“十五五”侧重低碳,政府也可以根据分阶段发展的侧重点和目标,选择此情景下的发展模式。
（3）尽管A3情景是所有情景中相对最清洁的,但由于本地可再生能源发电的比例基数低,仅为5%左右,整体上仍无法改变“低清洁度”的特征,这也是构建新型电力系统的短板。广州市不可能通过发展本地高比例可再生能源来破解这一难题。“本地可再生能源 + 清洁火电”是本地电源未来发展演进的关键组合,而结合提高外购电可再生能源供电比例是未来构建新型电力系统的关键突破口。“本地可再生能源 + 清洁火电 + 提高外购电可再生能源供电比例”将是与广州市面临同样问题的能源匮乏型城市未来构建新型电力系统的最佳组合模式。对于广州市而言,若要到2030年分别实现慢速、中速和快速新型电力系统电源侧建设,则需要将外购电中可再生能源发电占总用电量的比例分别提高到35%、40%和45%左右。
（4）A5情景虽是最安全的供电情景,但是在实际实施过程中将面临两大方面的挑战,一是新增煤电装机能否落实的问题,根据国家发改委、国家能源局《关于开展全国煤电机组改造升级的通知》的要求“严格控制新增煤电项目,新建机组煤耗标准达到国际先进水平”,广州市要新增煤电装机将面临非常大的阻力。二是天然气的供应能力是否可以保障额外增加的装机量问题,这就需要结合广州市城市燃气发展规划等政府规划来进行全面论证。
中国正致力于建设新型电力系统,但目前新型电力系统缺乏统一指标体系,无法定量评价不同区域、不同时期新型电力系统建设的差异性,使得目前各地区在高质量推动新型电力系统建设的落地实施与全面管控方面缺少参考依据。新型电力系统具有四大特征,除了“安全高效”“清洁低碳”,还有“柔性灵活”和“智慧融合”两大特征。本研究只针对电源侧的前两个特征,尝试构建相关衡量指标并开展量化分析。下一步将针对新型电力系统的四个特征进行全面系统的量化研究,以期为我国新型电力系统指标体系的制定以及精准推动新型电力系统建设提供案例依据。