但節(jié)能減排不應(yīng)該僅僅是一個(gè)口號，而應(yīng)該是我們行動的指南。雖然目前市場上節(jié)能減排的產(chǎn)品琳瑯滿目，但是，采取有效的方法對節(jié)能減排進(jìn)行檢測和評估也是一個(gè)重要方面。

使用可再生能源是節(jié)能減排的一個(gè)重要手段。風(fēng)能、太陽能、潮汐能等可再生能源正逐漸滲透到我們的生活中，越來越多的汽車也開始使用電能替代汽油來提供動力。

但是，我們使用100%可再生能源就足夠了嗎？

近期，斯坦福大學(xué)的JacquesA. de Chalendar博士和Sally M.Benson教授在Joule雜志上就該議題發(fā)表了一篇評論，闡明了使用可再生能源產(chǎn)生電力的大趨勢，也對碳核算以及碳排放度量標(biāo)準(zhǔn)的重要意義進(jìn)行了多方面深度的剖析。

私營企業(yè)現(xiàn)在也更加愿意在氣候變化中發(fā)揮自己的作用。大型能源消費(fèi)者已經(jīng)設(shè)定了目標(biāo)，以期實(shí)現(xiàn)綠色能源供應(yīng)并采購100%的可再生能源。包括美國51家公司和歐洲77家公司在內(nèi)的160家公司響應(yīng)了“RE100”倡議（RE 100是一個(gè)全球企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)倡議，匯集了致力于使用100%可再生電力的眾多有影響力的企業(yè)。）。在美國，從2013年到2018年，企業(yè)買家購買了超過1500萬千瓦的可再生電力，占美國風(fēng)能和太陽能總裝機(jī)容量(分別為94GW和51GW)的10%。僅2018年一年，中國就通過75筆交易采購了650萬千瓦電力，帶來了較高的增長預(yù)期。

在對那些以脫碳為目的的公司進(jìn)行投資前，對它們的碳效益進(jìn)行嚴(yán)格、定量的評估時(shí)必不可少的。與今天可調(diào)度的化石燃料和熱發(fā)電資源不同，太陽能和風(fēng)能對時(shí)間和地點(diǎn)有更高的依賴性。在高度可再生的電網(wǎng)中，電力的環(huán)境質(zhì)量也會相應(yīng)地發(fā)生變化。只考慮年度或國家層面的碳強(qiáng)度數(shù)據(jù)，將會得到錯(cuò)誤的碳核算，最終導(dǎo)致投資效率低下。正如現(xiàn)在被一些大公司運(yùn)營者所承認(rèn)的那樣，那些100%可再生能源的聲明并不保證相應(yīng)的減排。

碳核算是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的工作。第一個(gè)困難在于確定某一發(fā)電廠在發(fā)電過程中對環(huán)境的影響。其次我們無法將一種來源的電與另一種來源的電區(qū)分開來，這使得消費(fèi)對其的影響更難以估計(jì)。最終，今天做出的投資決策將對未來幾十年產(chǎn)生影響。

在此，我們認(rèn)為，盡管存在這些挑戰(zhàn)，碳核算工作也必須向前推進(jìn)。建立一套相關(guān)的度量標(biāo)準(zhǔn)來監(jiān)控和測量排放是至關(guān)重要的。隨著常規(guī)數(shù)據(jù)精確性的提高，這些數(shù)據(jù)可以被用來衡量電力消費(fèi)和生產(chǎn)過程中的碳足跡。碳核算指標(biāo)旨在將環(huán)境質(zhì)量與流經(jīng)電網(wǎng)的電力聯(lián)系起來，應(yīng)該成為本地及單日次用電度量標(biāo)準(zhǔn)。

在其他地區(qū)，夜間將是空氣最干凈的時(shí)候，否則白天和黑夜就沒有區(qū)別了。而且我們還需要對特定地點(diǎn)進(jìn)行評估。在風(fēng)力和太陽能發(fā)電量變化較大的地方，需要對每小時(shí)的碳排放進(jìn)行測量作為評估和投資指南。

通過不同工具以評估能源選擇所帶來的影響

不同的碳測量指標(biāo)可供消費(fèi)者參考從而選擇何時(shí)何地消費(fèi)他們所需的能源。碳強(qiáng)度或平均排放因子(AEFs)，即排放量與電能的比值，單位為kgCO2eq/MWhe，可衡量在給定時(shí)間和地點(diǎn)通過電網(wǎng)的電力的環(huán)境質(zhì)量。方法之一是估算每一代產(chǎn)電能源的碳強(qiáng)度。表1是排放強(qiáng)度估算的中位數(shù)匯總。燃燒煤炭發(fā)電的排放量是燃燒天然氣的兩倍，而燃燒天然氣本身的排放量是目前太陽能發(fā)電技術(shù)的十倍。

表1.加州和英國不同燃料的碳強(qiáng)度以及在混合電網(wǎng)中所占的消費(fèi)份額

邊緣排放因子(MEFs)用于衡量排放量相對于電力變化的變化，單位為kg CO2eq/MWhe。MEFs與AEFs一樣是有用的工具，因?yàn)樗鼈儗?yīng)于系統(tǒng)中邊緣生產(chǎn)者或消費(fèi)者的排放強(qiáng)度。雖然AEFs可以用來測量碳足跡，但MEFs是電力系統(tǒng)對消耗或發(fā)電量變化響應(yīng)的直接度量。MEFs可以估算出短期和長期的環(huán)境影響。

構(gòu)建相關(guān)計(jì)算指標(biāo)既取決于數(shù)據(jù)的可用性，也取決于目標(biāo)問題。在很大程度上與國家一級排放核算相同，我們可以側(cè)重于排放的CO2（基于生產(chǎn)）也可以側(cè)重于與耗電量相關(guān)的CO2（基于消費(fèi)）。在空間和時(shí)間上選擇合適的間隔單位也十分關(guān)鍵。適當(dāng)?shù)姆直媛士梢圆东@統(tǒng)計(jì)上的顯著變化，同時(shí)也排除高分辨率所帶來的噪聲。對于風(fēng)能和太陽能占很大比例的電力系統(tǒng)，適當(dāng)?shù)臅r(shí)間分辨率可知道每日適用發(fā)電時(shí)段，而這個(gè)時(shí)段可能只有不到幾個(gè)小時(shí)。適當(dāng)?shù)目臻g分辨率能夠充分考慮生產(chǎn)、消費(fèi)、進(jìn)口和出口，以便計(jì)算消費(fèi)和生產(chǎn)相關(guān)的排放。

對于更積極參與能源采購的消費(fèi)者來說，估算他們的凈碳足跡可能更為復(fù)雜。如果他們選擇通過直接投資可再生能源發(fā)電資產(chǎn)來實(shí)現(xiàn)能源供應(yīng)的脫碳，我們就必須評估他們通過生產(chǎn)清潔能源所帶來的碳效益。目前，幾種計(jì)算碳信譽(yù)的方案正在試驗(yàn)中，例如加州的限額與交易計(jì)劃以及歐盟的排放交易計(jì)劃。在示例中，我們將使用一個(gè)通用的偏移計(jì)算，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)端資產(chǎn)和發(fā)電端資產(chǎn)的獨(dú)立核算。

案例研究：在加州，對恒定采購的1兆瓦電力的脫碳計(jì)算

以在California Independent System Operator (CAISO)服務(wù)區(qū)域內(nèi)的1MW為例進(jìn)行高效太陽能發(fā)電系統(tǒng)中碳核算，數(shù)據(jù)見表1。我們定量評估了四種脫碳策略：消費(fèi)者購買足夠的可再生電力以滿足100%的年度消費(fèi)，這些購買的電力來自(1)太陽能，(2)風(fēng)能和(3)半風(fēng)能、半太陽能并且(4)消費(fèi)者不擁有任何發(fā)電設(shè)備。為了實(shí)現(xiàn)100%的可再生能源供應(yīng)，1MW的恒負(fù)荷消費(fèi)者要么購買3.16MW來自風(fēng)能的電力，要么購買3.60MW來自太陽能的電力。

在本例中，我們同時(shí)使用了AEFs和MEFs進(jìn)行評估。以消費(fèi)者的凈環(huán)境影響作為對購買電網(wǎng)中電力所釋放的碳與購買可再生電力所避免釋放的碳之間的差額。我們假設(shè)電網(wǎng)電力的碳強(qiáng)度對應(yīng)于AEF，可再生電力的采購取代了邊緣生產(chǎn)單元，邊緣生產(chǎn)單元的碳強(qiáng)度對應(yīng)于MEF。

圖1 加州和英國電網(wǎng)中的碳強(qiáng)度在全天范圍內(nèi)的變化

CAISO服務(wù)區(qū)域的公共可用每小時(shí)混合數(shù)據(jù)可用來(1)計(jì)算風(fēng)能和太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)以及消費(fèi)者購買的資產(chǎn)；(2)計(jì)算CAISO服務(wù)區(qū)域每小時(shí)的AEFs和MEFs。AEFs由表1中對應(yīng)的碳強(qiáng)度加權(quán)后的每小時(shí)發(fā)電混合數(shù)據(jù)估計(jì)。MEFs是根據(jù)碳排放和發(fā)電量每小時(shí)逐級變化的回歸數(shù)據(jù)估計(jì)的。到2025年，太陽能發(fā)電能力將是2016年的3倍。當(dāng)沒有可調(diào)度的熱力發(fā)電可被取代時(shí)，太陽能就會成為邊緣能源，太陽能必須減少或儲存。圖1顯示了CAISO中AEFs和MEFs的每日平均數(shù)據(jù)，并強(qiáng)調(diào)，隨著系統(tǒng)中疊加越來越多的太陽能光伏，白天的可用時(shí)長也在增加。

圖2對加州不同的100%可再生能源采購策略的評估

圖2的前兩欄顯示了2018和2025年消費(fèi)者凈碳足跡的平均每日概況，并強(qiáng)調(diào)了夜間排放可能在未來CAISO電網(wǎng)的碳效應(yīng)中發(fā)揮的重要作用。圖2第三列中的柱狀圖比較了每小時(shí)和每年的使用數(shù)據(jù)以計(jì)算可歸因于消費(fèi)者的減排。根據(jù)每小時(shí)和每年的使用數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，碳消耗足跡隨著平均電網(wǎng)電力的脫碳而減少。購買可再生能源的信用額度取決于邊緣發(fā)電廠的排放量。邊緣發(fā)電廠目前主要以天然氣為動力，但到2025年，中午將主要以太陽能為動力。在加州，邊緣發(fā)電廠的排放率仍高于電網(wǎng)的平均排放率，因此購買可再生電力以滿足100%的消費(fèi)會導(dǎo)致凈碳足跡為負(fù)。

根據(jù)每小時(shí)的數(shù)據(jù)，2018年消費(fèi)者因購買風(fēng)能和太陽能而產(chǎn)生的排放量將分別減少150%和137%。到2025年，風(fēng)力發(fā)電帶來了的排放量將減少135%而太陽能發(fā)電帶來的排量減少將會降為66%。在太陽能豐富的加州的電網(wǎng)中，增加夜間風(fēng)力發(fā)電比增加白天太陽能發(fā)電更具環(huán)保價(jià)值。

使用年度(平均)數(shù)據(jù)無法捕捉到日用量波動，而可再生電力的傳輸時(shí)間也無關(guān)緊要：2025年風(fēng)能和太陽能發(fā)電的排放量將分別減少131%和119%。風(fēng)能和太陽能之間的差異只與它們的碳強(qiáng)度有關(guān)。在這個(gè)簡單的例子中，使用年度數(shù)據(jù)高估了購買太陽能電力所帶來的排放量減少（50%以上）。

當(dāng)日用量波動很小，且能源需求總是能夠吸收額外的可再生能源發(fā)電時(shí)，無論何時(shí)，年度核算都是有效的。雖然這些假設(shè)對于不普及的可再生電力可能是有效的，但當(dāng)可再生電力增加到加州電網(wǎng)目前的水平時(shí)，這些假設(shè)就不成立了，除非所有過剩的可再生電力都儲存起來供以后使用。2018年3月和10月，太陽能和風(fēng)能發(fā)電量減少3%。

本案例研究提供了一個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)中，可再生能源發(fā)電(太陽能)在白天比在晚上更有效的說明性例子。在其他地區(qū)，情況可能正好相反：圖1B顯示了從2015年到2018年，英國的AEFs和MEFs的每日概況。在英國，夜間時(shí)間是最干凈的。在本案例研究中，對不同可再生能源采購方案對環(huán)境的影響進(jìn)行了3年的評估。消費(fèi)者的另一種可用選擇是改變消費(fèi)模式，以更好地匹配清潔能源的可用性。為了評估多年來消費(fèi)和生產(chǎn)變化的影響，人們可以參考基于消費(fèi)和生產(chǎn)的長期MEFs。

結(jié)論

隨著電網(wǎng)可再生能源占比的增加，獲得“100%可再生能源”的制度化目標(biāo)應(yīng)按小時(shí)計(jì)費(fèi)以準(zhǔn)確測量碳排放量的減少，實(shí)現(xiàn)小于或大于100%的減排。在以太陽能為主導(dǎo)的電網(wǎng)中，比如在加州，每小時(shí)計(jì)算顯示，增加風(fēng)力發(fā)電的碳效益遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于增加太陽能發(fā)電。同時(shí)，人們還需要對特定地點(diǎn)進(jìn)行評估，以便對其他區(qū)域進(jìn)行類似的評估，因?yàn)樵谶@些地方，其他來源的電力可能具有更大的環(huán)保價(jià)值。研究如何為此類評估提供信息，并設(shè)計(jì)透明、準(zhǔn)確和有意義的碳核算標(biāo)準(zhǔn)將大有幫助。

可再生電力的普及改變了MEFs。這與經(jīng)過充分研究的有序效應(yīng)和壓低價(jià)格的影響相似，于是，可再生能源的相關(guān)產(chǎn)出使得供應(yīng)曲線向右平移，降低邊緣清算價(jià)格，從而壓低了可再生能源的相關(guān)收入；但這只在考慮每小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)適用。

展望未來，實(shí)現(xiàn)可再生能源發(fā)電的同時(shí)減排，還需要轉(zhuǎn)移負(fù)荷，通過能源存儲以及調(diào)度靈活負(fù)荷實(shí)現(xiàn)對低碳發(fā)電資源的利用，以便更好地遵循可再生能源的可用模式。

可再生能源電力的每日可用性會有波動，但是隨著電網(wǎng)能夠逐漸適應(yīng)可再生能源發(fā)電份額的不斷增加，大型消費(fèi)者的碳足跡和可再生能源資產(chǎn)的環(huán)保價(jià)值都依賴于與他們相互作用的電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。為了捕捉這些影響，碳指標(biāo)必須由原來的年度甚至月度使用平均數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向依據(jù)每小時(shí)的使用數(shù)據(jù)。只有到那時(shí)，它們才會傳遞出準(zhǔn)確的控制信號。這樣，尤其是需要對碳進(jìn)行定價(jià)時(shí)，既能引導(dǎo)對低碳發(fā)電資產(chǎn)的適當(dāng)投資，又能引導(dǎo)負(fù)荷跟蹤行為。

原文連接：https://doi.org/10.1016/j.joule.2019.05.002