呂冉+孫肖陽+魏新強

摘 要：全球處于環(huán)境危機倒逼能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的嚴峻階段，能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型存在復雜性、長期性和迫切性。通過對國外能源轉(zhuǎn)型歷史、路徑方向、模型研究和路徑不確定性等四個領(lǐng)域的文獻總結(jié)，希望對國內(nèi)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型分析與研究提供借鑒和參考。

關(guān)鍵詞：能源轉(zhuǎn)型；能源轉(zhuǎn)型模型；能源發(fā)展

中圖分類號：TB

文獻標識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.18.090

1 前言

當前，全球范圍內(nèi)的極端氣候、水土污染、霧霾鎖城等環(huán)境問題不斷凸顯，對各國的能源發(fā)展提出了新挑戰(zhàn)。以發(fā)展可再生能源，減少傳統(tǒng)的化石能源，降低碳排放量為主要目標的能源轉(zhuǎn)型，已經(jīng)成為全球多個國家能源發(fā)展的主要方向。經(jīng)統(tǒng)計，全球約164個國家針對可再生能源發(fā)展制定了規(guī)劃，近145個國家頒布了可再生能源發(fā)展的支持政策。其中，德國是能源轉(zhuǎn)型最為積極的國家，可再生能源發(fā)電比例已引領(lǐng)全球，并計劃到2050年可再生能源發(fā)電占比達到80%；荷蘭積極實施可再生能源支持計劃，制定了到2020年可再生能源占比達到16%的目標；日本在福島核電站事故后大力發(fā)展風能和太陽能，計劃到2030年，海上風力、地熱、生物質(zhì)、海洋等領(lǐng)域的發(fā)電能力擴大到2010年度的6倍以上；中國也于2014年提出了能源領(lǐng)域“四個革命，一個合作”的戰(zhàn)略思想，以綠色低碳為發(fā)展方向，提出了到2020年非化石能源達到15%以上，到2030年非化石能源達到20%左右的目標。

盡管綠色低碳的發(fā)展方向是全球能源轉(zhuǎn)型的共識，但技術(shù)的局限性、產(chǎn)業(yè)的不經(jīng)濟性，傳統(tǒng)能源的排擠性是可再生能源發(fā)展不可避免的問題，如何采用一種恰當?shù)姆绞脚c途徑實現(xiàn)現(xiàn)有能源系統(tǒng)向“以可再生能源為主導”的能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)變還有待深入研究?；诖耍疚膹哪茉崔D(zhuǎn)型歷史、路徑方向、模型研究和路徑不確定性等四個方面對國外文獻進行整理歸納，以期對國內(nèi)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型分析與研究提供借鑒和參考。

2 能源轉(zhuǎn)型歷史研究綜述

“能源轉(zhuǎn)型”一詞最早來自1980年德國科學院《能源轉(zhuǎn)型：沒有石油與鈾的增長與繁榮》，主要呼吁徹底放棄石油和核電，到21世紀后逐漸形成德國的能源政策，轉(zhuǎn)變?yōu)椤稗D(zhuǎn)向分布式可再生能源和提高能源效率”。此后，眾多學者從歷史角度展開了能源轉(zhuǎn)型的研究。Barry D. Solomon研究了全球能源轉(zhuǎn)型的歷史、戰(zhàn)略和未來發(fā)展方向，并以巴西、法國和美國等三個能源轉(zhuǎn)型成功國家作為案例進行分析，認為未來能源轉(zhuǎn)型的發(fā)展方向，應更多的關(guān)注能源效率、智能電網(wǎng)、能源發(fā)展的新模式和新業(yè)態(tài)。Geert Verbong使用社會技術(shù)和多層次理論對發(fā)達國家上世紀六七十年代的能源轉(zhuǎn)型進行分析，認為當時能源轉(zhuǎn)型成功的主因并非環(huán)境因素，而是國家經(jīng)濟社會的開放和歐洲化，同時總結(jié)了可再生能源技術(shù)選擇經(jīng)驗和教訓。Bruno Turnheim從時間軸角度出發(fā)，系統(tǒng)回顧了英國1913-1997年的能源發(fā)展歷程，調(diào)研了能源轉(zhuǎn)型對英國現(xiàn)有機制和工業(yè)行業(yè)的負面影響，并以史為鑒，對目前世界范圍內(nèi)的能源轉(zhuǎn)型提出了建議。Roger Fouquet基于歷史角度，分析了英國能源轉(zhuǎn)型歷史中的外在環(huán)保要求，同時分析了立法與工業(yè)轉(zhuǎn)型對國家能源轉(zhuǎn)型的影響。Daniel Rosenbloom總結(jié)了加拿大安大略省1885-2013年的電力制度歷史改革，從歷史案例中得到未來低碳發(fā)展，認為碳減排是未來能源轉(zhuǎn)型的動力。

3 能源轉(zhuǎn)型路徑方向研究綜述

世界各國均認為低碳是未來能源發(fā)展的主流方向，但如何實現(xiàn)低碳能源的主導地位，各國學者眾說紛紜。Simone DAlessandro認為化石能源要與非化石能源協(xié)同發(fā)展，運用程序化的動態(tài)模型重點分析了化石能源稀缺下可非化石能源投資問題，強調(diào)要警惕經(jīng)濟高增長的危害，認為政策應將低增長率作為目標以激勵可替代能源資源的投資，促進非化石能源的平穩(wěn)增長。Will McDowall認為氫能源將在能源轉(zhuǎn)型中發(fā)揮重要作用，并根據(jù)不同的技術(shù)發(fā)展情景，通過建立定量能源系統(tǒng)模型，提出三種可能的轉(zhuǎn)型路線，明確了每種轉(zhuǎn)型路徑中的關(guān)鍵因素和決策點。Timothy J. Foxon認為低碳是電力系統(tǒng)發(fā)展的未來方向，通過總結(jié)英國電力系統(tǒng)的發(fā)展歷史，了解能源轉(zhuǎn)型的背景與動因，借助多層次框架，探索未來英國電力系統(tǒng)發(fā)展低碳轉(zhuǎn)型路徑的方法。Ehsan Shafiei認為可再生能源是未來能源轉(zhuǎn)型的主攻方向之一，以冰島可再生能源系統(tǒng)為例，采用系統(tǒng)動力學模型，對比分析了電力、氫能、生物燃料等能源發(fā)展路徑。Robert Hefner III在《能源大轉(zhuǎn)型》著作中認為能源存在固態(tài)、液態(tài)和氣態(tài)三種狀態(tài)，而氣態(tài)能源，包括天然氣、風能、太陽能和氫能，將是未來轉(zhuǎn)型的方向。

4 能源轉(zhuǎn)型路徑模型研究綜述

現(xiàn)有的能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型定量模型種類繁多、應用廣泛，不僅可以應用于全球能源系統(tǒng)模擬，還可以針對單個國家進行能源政策的分析研究，Amorimet al、 Ekins et al.、Jebaraj和Iniyan 、 Bhattacharyya和Timilsina、以及Pfenninger et al.、Hourcade等學者對這些模型的歷史和應用進行了匯總和整理。其中，比較經(jīng)典的是Hourcade學者，他將能源系統(tǒng)分析模型分為自下而上、自上而下和混合模型三類。自下而上的模型包括MARKAL， MESSAGE， TIMES以及 OSeMOSYS等，這類模型類似部門分析法，基于微觀的部門和技術(shù)，自下而上分析能源系統(tǒng)，實現(xiàn)微觀成本和宏觀技術(shù)的結(jié)合；自上而下的模型包括GEM-E3、MERGE等模型，這些模型可以很好地反映宏觀經(jīng)濟和微觀經(jīng)濟因素的相互作用，但對技術(shù)細節(jié)的描述相對缺乏；混合模型涉及CGE-MARKAL、REMIND-R 和E3MG等模型，此類模型結(jié)合了自上而下和自下而上的模型，彌補各自的不足，分析內(nèi)容也相對全面。

現(xiàn)有的能源模型因為追求量化分析，不可避免的較少考慮技術(shù)、政策、社會和人類行為等因素。只有極少數(shù)文獻把社會技術(shù)觀點加入到能源系統(tǒng)模型中，例如能源系統(tǒng)模型和利益相關(guān)者、模擬管理情節(jié)、行為異質(zhì)性等因素結(jié)合。未來能源轉(zhuǎn)型模型的發(fā)展方向?qū)⒉粌H僅局限于能源和經(jīng)濟，還應包含氣候、社會和行為等多種方面，F(xiàn)oxon，Hughes and Strachan， Nielsen and Karlsson，Pfenninger et al.，和Trutnevyte et al.等學者也持同樣建議。

5 能源轉(zhuǎn)型路徑不確定性研究綜述

Rodrigo P認為現(xiàn)有文獻對于能源轉(zhuǎn)型路徑的動態(tài)研究不充分，研究了能源轉(zhuǎn)型動態(tài)關(guān)鍵因素和可選擇路徑，以時間和空間因素為重點，構(gòu)建了能源可持續(xù)性多維評價模型。Bosman R根據(jù)不同的情景設定構(gòu)建了荷蘭能源轉(zhuǎn)型的動態(tài)模型。認為，盡管當前存在不同的系統(tǒng)元素，但系統(tǒng)元素間的相互作用機理對未來結(jié)果的影響更為重要。Usher W使用兩階段隨機能源系統(tǒng)模型研究英國中長期能源轉(zhuǎn)型不確定性在優(yōu)化近期投資決策的作用，證明了對沖投資會對英國2030年前的能源發(fā)展路線的獨立性造成干擾。Parkinson研究了環(huán)境績效在長期能源計劃中的不確定性。將多種能源技術(shù)融入隨機環(huán)境績效矩陣，將環(huán)境目標作為能源資源開發(fā)的硬約束，得出了適當?shù)娘L險溢價有利于對沖環(huán)境績效風險。Pye S使用創(chuàng)新的能源系統(tǒng)模型ESME，通過概率分布描述多種不確定性，權(quán)衡能源轉(zhuǎn)型情景的成本效益，結(jié)果表明生物質(zhì)可獲得性、天然氣價格和核電成本是影響碳減排主要因素。此外，該作者還強調(diào)需求響應和成本效益應該在能源低碳轉(zhuǎn)型中重要性，通過把不滿意彈性加入到假設中，使用概率方法評估了各種不確定性下的需求響應。Bellaby在分析能源轉(zhuǎn)型路徑中，不僅關(guān)注需求側(cè)的技術(shù)變化，還關(guān)注制度和文化方面的變化，認為這些變化對于生成能源政策意愿和消費需求很有必要，將會引起技術(shù)變化和廣泛采用。

參考文獻

[1]Solomon B D， Krishna K. The coming sustainable energy transition： History， strategies， and outlook[J] .Energy Policy， 2011， 39（11）： 7422-7431.

[2]Verbong G， Geels F. The ongoing energy transition： lessons from a socio-technical， multi-level analysis of the Dutch electricity system （1960-2004）[J].Energy policy， 2007， 35（2）： 1025-1037.

[3]Turnheim B， Geels F W. Regime destabilisation as the flipside of energy transitions： Lessons from the history of the British coal industry （1913-1997）[J].Energy Policy， 2012， 50： 35-49.

[4]Fouquet R. The demand for environmental quality in driving transitions to low-polluting energy sources[J].Energy Policy， 2012， 50： 138-149.

[5]Rosenbloom D， Meadowcroft J. The journey towards decarbonization： Exploring socio-technical transitions in the electricity sector in the province of Ontario （1885-2013） and potential low-carbon pathways[J].Energy Policy， 2014， 65： 670-679.

[6]D'Alessandro S， Luzzati T， Morroni M. Energy transition towards economic and environmental sustainability： feasible paths and policy implications[J].Journal of Cleaner Production， 2010， 18（6）： 532-539.

[7]McDowall W. Exploring possible transition pathways for hydrogen energy： A hybrid approach using socio-technical scenarios and energy system modelling[J].Futures， 2014， 63： 1-14.

[8]Foxon T J， Hammond G P， Pearson P J G. Developing transition pathways for a low carbon electricity system in the UK[J].Technological Forecasting and Social Change， 2010， 77（8）： 1203-1213.

[9]Shafiei E， Davidsdottir B， Leaver J， et al. Comparative analysis of hydrogen， biofuels and electricity transitional pathways to sustainable transport in a renewable-based energy system[J].Energy， 2015， 83： 614-627.

[10]Grubb M， Hourcade J C， Neuhoff K. The Three Domains structure of energy-climate transitions[J].Technological Forecasting and Social Change， 2015.

[11]Amorim， F.， Pina， A.， Gerbelová， H.， Pereira da Silva， P.， Vasconcelos， J.， Martins， V. Electricity decarbonisation pathways for 2050 in Portugal： a TIMES （The IntegratedMARKAL-EFOM System） based approach in closed versus open systems modelling[J].Energy 2014，（9）：104-112.

[12]Ekins， P.， Anandarajah， G.， Strachan， N.， Towards a low-carbon economy： scenariosand policies for the UK[J]. Clim. Pol. 2011，（11）：865-882.

[13]Jebaraj， S.， Iniyan， S. A review of energy models. Renew. Sustain[J]. Energy Rev. 2006，（10）：281-311.

[14]Bhattacharyya， S.C.， Timilsina， G.R.， A review of energy systemmodels[J].Int. J. EnergySect. Manag， 2010，（4）：494-518.

[15]Pfenninger， S.， Hawkes， A.， Keirstead， J.， Energy systems modeling for twenty-firstcentury energy challenges[J]. Renew. Sustain. Energy Rev. 2014，（33）： 74-86.

[16]Hourcade， J.-C.， Jaccard， M.， Bataille， C.， Ghersi， F.， 2006. Hybrid modeling： new answers toold challenges. Energy J. SI2006.

[17]Loulou， R.， Goldstein， G.， Noble， K.， 2004. Documentation for the MARKAL Family ofModels. Energy Technology Systems Analysis Programme （ETSAP）， InternationalEnergy Agency （IEA）， Paris， France.

[18]Messner， S.， Strubegger， M.， 1995. User's Guide for MESSAGE III. International Institute forApplied Systems Analysis （IIASA）， Laxenburg， Austria.

[19]Loulou， R.， Remne， U.， Kanudia， A.， Lehtila， A.， Goldstein， G.， 2005. Documentation for theTIMESModel. International Energy Agency Energy Technology Systems Analysis Programme（IEA-ETSAP）.

[20]Howells， M.， Rogner， H.， Strachan， N.， Heaps， C.， Huntington， H.， Kypreos， S.， Hughes， A.，Silveira， S.， DeCarolis， J.， Bazillian， M.， Roehrl， A.， 2011. OSeMOSYS： the open sourceenergy modeling system. Energy Policy 39， 5850-5870.

[21]Capros， P.， Van Regemorter， D.， Paroussos， L.， Karkatsoulis， P.， Fragkiadakis， C.， Tsani， S.，Charalampidis， I.， Revesz， T.， Perry， M.， Abrell， J.， Ciscar， J.C.， Pycroft， J.， Saveyn， B.，2013. GEM-E3 Model Documentation. European Commission Joint Research Centre（EU-JRC） Institute for Prospective Technological Studies， Seville， Spain.

[22]Manne， A.， Mendelsohn， R.， Richels， R.， MERGE[J]. Energy Policy，1995，（23）：17-34.

[23]Schafer， A.， Jacoby， H.D.， 2006. Experiments with a hybrid CGE-MARKAL model. Energy J. SI2006.

[24]Leimbach， M.， Bauer， N.， Baumstark， L.， Luken， M.， Edenhofer， O.， 2010. Technologicalchange and international trade-insights from REMIND-R. Energy J. 31.

[25]Khler， J.，Wietschel， M.，Whitmarsh， L.， Keles， D.， Schade，W.， 2010. Infrastructure investmentfor a transition to hydrogen automobiles. Technol. Forecast. Soc. Chang. 77，1237-1248.

[26]Trutnevyte， E.， 2014a. The allure of energy visions： are some visions better than others？Energy Strateg. Rev. 2， 211-219.

[27]Trutnevyte， E.， 2014b. Does cost optimisation approximate the real-world energy transition？Retrospectivemodelling and implications formodelling the future. InternationalEnergy Workshop 2014. UCL Energy Institute， University College London， Beijing，China.

[28]Strachan， N.， Warren， P.， 2011. Incorporating behavioural complexity in energy-economicmodels. UK Energy Research Centre Conference on： Energy and People： Futures，Complexity and Challenges. UCL Energy Institute， University College London， Oxford，UK， pp. 1-20.

[29]Foxon， T.J.， Transition pathways for a UK lowcarbon electricity future[J]. Energy Policy，2013，（52）： 10-24.

[30]Hughes， N.， Strachan， N.， Methodological reviewof UK and international lowcarbonscenarios[J]. Energy Policy，2010，（38）： 6056-6065.

[31]Nielsen， S.K.， Karlsson， K.， Energy scenarios： a review of methods， uses and suggestionsfor improvement. Int. J. Glob[J]. Energy Issues，2007，（27）： 302.

[32]Pfenninger， S.， Hawkes， A.， Keirstead， J.， Energy systems modeling for twenty-firstcentury energy challenges. Renew. Sustain[J]. Energy Rev. 2014，（33）： 74-86.

[33]Trutnevyte， E.， Stauffacher， M.， Schlegel， M.， Scholz， R.W.， Context-specific energystrategies： coupling energy system visions with feasible implementation scenarios[J].Environ. Sci. Technol. 2012，（46）： 9240-9248.

[34]Rodrigo P， Muoz P， Wright A. Transitions dynamics in context： key factors and alternative paths in the sustainable development of nations[J].Journal of Cleaner Production， 2015， （94）： 221-234.

[35]Bosman R， Loorbach D， Frantzeskaki N， et al. Discursive regime dynamics in the Dutch energy transition[J].Environmental Innovation and Societal Transitions， 2014， （13）： 45-59.

[36]Usher W， Strachan N. Critical mid-term uncertainties in long-term decarbonisation pathways[J].Energy Policy， 2012， （41）： 433-444.

[37]Parkinson S C， Djilali N. Long-term energy planning with uncertain environmental performance metrics[J].Applied Energy， 2015， （147）： 402-412.

[38]Pye S， Sabio N， Strachan N. An integrated systematic analysis of uncertainties in UK energy transition pathways[J].Energy Policy， 2015.

[39]Pye S， Usher W， Strachan N. The uncertain but critical role of demand reduction in meeting long-term energy decarbonisation targets[J].Energy Policy， 2014， （73）： 575-586.