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科研进展丨清华大学同丹课题组合作揭示中国煤电低碳转型路径不确定性对协同效益的影响

2024-03-24 09:43:15来源:清华大学地球系统科学系 关键词:低碳转型碳中和阅读量:13401

导读:清华大学地球系统科学系课题组建立了多目标下中国煤电退役策略不确定性分析框架,揭示了中国煤电低碳转型路径的不确定性可能带来气候、环境、健康效益和经济成本的差异以及与政策预期目标的偏离,成果以“成本效益不确定性可能会干扰中国煤电转型决策”发表。
  电力是中国煤炭消费量最大的部门,排放大量二氧化碳和大气污染物。尽管落后产能淘汰、超低排放改造和节能降碳改造等一系列政策已大幅降低了煤电行业大气污染排放,但煤电污染排放导致的健康风险仍不容忽视,且二氧化碳排放一直处于高位。在碳中和与美丽中国目标下,推进煤电行业转型、推动煤电行业减污降碳协同治理迫在眉睫。目前已有研究从机组尺度出发设计了健康协同效益最优、资产搁浅最少的煤电退役路径,但现实的煤电退役可能受多因素影响,造成环境气候经济效益和成本偏离最优预期。
 
  针对上述问题,清华大学地球系统科学系(以下简称“地学系”)同丹课题组建立了多目标下中国煤电退役策略不确定性分析框架,创新海量情景寻优技术,量化了中国多条煤电转型路径的成本效益,解析了路径扰动带来的成本效益不确定性,揭示了中国煤电低碳转型路径的不确定性可能带来气候、环境、健康效益和经济成本的差异以及与政策预期目标的偏离。成果以“成本效益不确定性可能会干扰中国煤电转型决策”(Cost-effectiveness uncertainty may bias the decision of coal power transitions in China)为题,于3月13日在《自然-通讯》(Nature Communications)在线发表。
 
  为量化中国煤电转型不确定性的影响,研究团队通过耦合综合评估模型、大气化学伴随模式、暴露-响应方程和煤电转型成本效益评估方法,提出了面向多目标决策的中国煤电机组转型策略不确定性分析框架。基于该模型框架,从机组级煤电资产搁浅风险、碳减排效益和健康影响等异质性特征出发,设计多条靶向转型路径,定量表征了转型成本及气候、环境、健康效益及其不确定性,并通过多准则决策分析揭示了不确定性影响下中国煤电低碳转型效益与预期的偏离程度。
 
  研究发现,现役煤电机组的碳排放和健康风险分布呈现显著异质性特征:近四分之一的碳排放由装机容量占比为10%的煤电机组引起,而占装机容量2%的煤电机组造成了煤电行业超过25%的健康风险,落实靶向退役策略有望在碳减排、保护人群健康等方面取得可观的效益。
 
  研究进一步从煤电机组的异质性特征出发,从资产搁浅、碳减排、健康效益的多目标视角分析燃煤机组退役路径的差异性;通过开展万组退役路径的扰动模拟分析,发现不确定性可能延误退役政策首次获得正效益的时间节点,沿用当前的退役策略可能导致获得正效益的时间延迟六年(图1);任一退役政策的实施均存在一定程度的风险,并非所有策略都能保证100%累积净效益,特别是以碳减排、资产搁浅规避为首要目标的靶向退役策略和沿用当前的退役策略均有一定概率导致累积负效应。在政策执行不确定性的干扰下,即使严格根据政策目标设计煤电退役策略,仍有可能错过落实最适宜退役政策的机会(图2)。研究表明,煤电退役应最大限度地减少政策执行干扰,降低负效应风险,同时按照靶向政策目标选取最适策略指导我国煤电机组有序低碳转型。

图1 煤电转型决策碳排放、健康损失与净效益的时序变化趋势及不确定性分布

图2 政策执行不确定性对落实最适煤电转型决策的潜在干扰
 
  研究揭示了中国煤电低碳转型政策的不确定性以及新建产能的时空随机性对决策和效益的影响,表明了限制政策扰动和采用基于靶向政策目标的煤电转型策略对于煤电转型提质增效的重要意义。研究对碳中和与清洁空气协同治理路径制订提出了政策建议,即能源结构低碳化转型并非总能带来正向净效益,设计和实施相关能源政策时应加强顶层设计,始终坚持以整体战略目标为导向,减少能源政策不确定性风险,推动电力系统低碳转型平稳过渡。
 
  清华大学地学系博士生严禧哲为论文第一作者,清华大学地学系同丹助理教授和生态环境部环境规划院雷宇研究员为论文共同通讯作者。论文合作者包括清华大学地学系张强教授,清华大学环境学院教授、碳中和研究院院长贺克斌院士,中山大学陈绍晴教授,生态环境部环境规划院郑逸璇副研究员、陈楚楚助理研究员,清华大学环境学院博士后刘洋、毕业生施沁人(现为法国环境与气候科学实验室博士后),清华大学地学系毕业生程静(现为加州大学尔湾分校博士后)、博士研究生徐若翀、覃馨莹、郑栋升。研究得到了国家自然科学基金委、能源基金会、新基石科学基金会和清华大学自主科研计划的支持。
 
  原标题:科研进展 | 清华大学同丹课题组合作揭示中国煤电低碳转型路径不确定性对协同效益的影响
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