引言
目前，化石能源的燃烧给环境带来了极大的危害，化石能源燃烧产生的温室气体是全球气候变暖的主要元凶，许多学者对清洁能源的发展进行了大量的研究。采用了计及灵活性平衡的全局灵敏度分析方法，考虑影响演化路径的多重不确定性，分析了中国高比例可再生能源发展的演化路径。提出了一种基于滚动优化方法的规划模型，分析了中远期我国发电结构的演化。在低碳环保的前提下兼顾风电消纳与经济运行，提出了一种考虑碳交易机制的光热电站与风电系统低碳经济调度策略。
1、风电发展背景
目前，我国风电装机已覆盖我国31个省份。受风资源分布和建设条件的影响，陆上风电装机主要分布在“三北”地区。风电历年发展数据及详细政策背景见附录A。2012年起，国家能源局采取了大幅增加电网投产规模、优化电力调度等措施，由电网发展滞后、跨区通道能力不足导致的弃风限电情况得到改善。近10年来，由于相关产业设备的普及、相关技术的进步等原因，风电发电成本逐渐大幅下降，风电投资稳步增长。然而，目前风电在我国电源结构中占比仍然较低，风电消费占比同样不高。为了全面推动风光等新能源的大力发展，2021年起我国不再补贴新建风电项目，全面实现平价上网。此外，随着绿色证书交易市场及辅助服务市场日趋完善，风电企业收益将更加多元化。
2、新型电力系统对“双碳”的贡献
中国电网公司已经在推动能源电力转型中取得了丰富的实践成果。截至2020年底，为建设坚强智能电网，保障新能源及时并网消纳，中国电网公司已投资约2.4万亿元，以加强输电网络及清洁能源电站建设。在电网侧，跨区域输电能力达2.3亿kW，其中输送清洁能源电量占总输电量比例达43%。在能源消费侧，采用加快建设电动汽车充电网络，民航机场、沿海和内陆码头不断推广以电代油，工业领域推广电窑炉、电锅炉等举措，累计实现替代电量8677亿kW·h，电能消费占终端能源消费比例约27%。
此外，为促进能源高效利用，研发并全面掌握特高压核心技术和全套设备制造能力，建成国家风光储输、张北柔直等示范工程；建设“新能源云平台”，在新能源电厂并网与运行控制领域也获得一系列成果。随着发电侧清洁能源替代程度的深化，系统稳定机制复杂、调节资源稀缺等问题愈加凸显。如何最大化消纳新能源，实现更高要求下新型电力系统的安全、可靠、经济运行，仍面临诸多挑战。未来新型电力系统的构建还需继续围绕能源供给清洁化、能源消费电气化不断推进。构建新型电力系统除推进新能源利用，实现电力生产减排外，在能源消费方面，随着转型发展配套政策出台实施、技术进步降本增效、电网改革与能耗双控深入推进、输配电技术不断突破，中国能源消费结构中电能消费的地位愈加突出。
为了降低对传统能源的依赖，减少温室气体排放，工业、交通、建筑领域的电气化转型及能效管理也在不断推进。在工业生产过程中，传统的更换设备、优化燃料等措施已经无法满足工业部门更高的减碳需求。为了从根本上大幅降低工业传统方式下发电、产热时的碳排放，需要大力推动热电联产、碳捕获与储能技术的大规模应用。在交通方面，运载工具的电气化转型是最为有效、贡献最大的减排措施。同理，在建筑领域提升技术水平如热泵的应用等举措，加强了建筑节能改造，对减排同样有重大意义。为如期实现碳中和，中国将继续推进新型电力系统的构建，抓住能源发展新形势下的机遇，积极应对各层面下的挑战，通过多种路径加快实现能源供给侧清洁替代、能源消费侧电能替代。
3、风电发展系统动力学建模
本文主要考虑政策激励和技术发展的双重作用，结合风电企业经济性因素，探究未来风电装机容量及投资规模的发展趋势，量化分析未来风电发展对碳减排的影响。
3.1因果关系分析
系统动力学分析的系统行为是基于系统内部各因素相互作用而产生的，并假定系统外部环境变化不会给系统行为带来本质的影响，同时不受系统内部因素的控制，风电的发展受政策驱动、经济水平、技术发展、环保压力等多方面复杂因素制约。因此模型内部需要筛选关键因素，排除界限外部的概念与变量。1）从社会角度而言，随着经济社会的不断发展，国内生产总值（GDP）和人口稳步增长，用电需求不断增大，导致电能消费量不断增加。由于我国已承诺提高非化石能源在一次能源消费中的比重，风电消费量占总用电量的比重是一个重要指标。因此，主要选取总人口、GDP、人口增长率、GDP增长率、用电强度、总用电量等指标作为关键因素。2）从经济性角度而言，风电的经济效益主要取决于资产回报率这一经济性指标，这一指标由企业净利润和平均资产总额决定，而净利润取决于企业的总收入和风电发电成本。因此，主要选取资产回报率、风电平准化度电成本、上网电价、企业利润等经济性指标以及售电收入、辅助服务收入等与电力市场成熟度相关的指标作为关键因素。3）从风电发展角度而言，政策因素是激励风电行业发展的主要原因，投资是驱动风电装机容量增长的主要因素。厂用电率、最大负荷利用小时数、线损率等是影响风电上网电量、风电发电量及风电消费量的内部因素。因此，主要选取风电累计装机容量、新增投资、风电发电量、风电上网电量、风电消费量、厂用电率、最大负荷利用小时数、线损率等指标作为关键因素。
3.2风电发展子模块
风电未来装机容量的增长由风电新增投资驱动，而经济效益是影响投资意愿的主要因素。在风电发展子模块中，量化考虑了政策激励的影响。政策力度、投资意愿是影响风电发展的外部因素，而最大负荷利用小时数、厂用电率、线损率是影响风电发展的内部因素。随着技术的不断进步，风电最大负荷利用小时数将逐渐提升，线损率和厂用电率将逐渐降低。风电发电量与最大负荷利用小时数呈正相关，风电用电量、风电上网电量与线损率和厂用电率呈负相关。我国正向以新能源为主体的新型电力系统高速迈进，未来电力供给侧结构逐渐以风光等新能源为主，因此，风电消费量占总用电量比例是衡量我国能否顺利实现“双碳”目标的重要指标之一。
结束语
本文所建立的模型能够为我国未来风电的发展提供指导，并能为相关政策制定者提供参考。未来的研究可进一步考虑其他能源对风电的影响作用，更加细化地讨论多能源系统耦合下的综合效益。同时，我国未来将大力发展分布式风电，后续研究应深化对集中式、分布式风电比例等问题的探讨。
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