（2）中國電力供應靈活性的兩大重要特點 在供給側，中國電力供應的兩大特點將會給提高非水可再生 能源比例帶來挑戰：

 對煤電的依賴程度高，煤電發電量約占總供電量的62%。如 前文所述，在向高比例非水可再生能源電力系統轉型的早 期階段，火電靈活運行是平衡電力供需的重要手段。由于 燃氣電廠更加靈活，以燃氣發電為主的國家（如美國加利福 尼亞州和英國，2019年燃氣發電占發電總量的比例分別為 42.97%和39.65%34）面臨的挑戰往往小于以煤電為主的國 家。當然，這個挑戰也是可以克服的。如圖18所示，燃煤電 廠的靈活運行在德國發揮著重要的作用。而目前以燃氣發 電為主的國家也正在計劃到2050年時，僅保留少量或者完 全沒有燃氣機組，可見火電機組在未來電力系統靈活性方 面的作用并非是不可替代的。中國正處于初始階段，對煤電 的依賴度高，在這種情況下，提高煤電靈活性就變得尤為重 要，尤其是熱電聯產機組。

 中國的水電靈活性不高。在許多地區/國家（如斯堪的納維 亞、瑞士、奧地利），水電被認為是最具靈活性的發電資源， 可以滿足日內和季節靈活性的雙重需求。但目前，中國的水電在系統靈活性上并未發揮主要作用。其原因包括物理因 素和合同（發電計劃）因素。

在中國，從資源條件和電站形式上，水電的靈活性就不如其 他國家。中國徑流式水電站較多而壩式水電站較少，水庫 容量小且落差小。相比于歐洲，中國的水庫大壩還承擔著更 多防洪、船運和灌溉的責任。由于降雨分布的影響，中國冬季和夏季的水電發電能力差別較大。此外，發電計劃的剛性 執行也造成了一定的影響，使一些可以靈活運行的水電廠只 能按照平穩的方式運行，但此類問題很容易解決。

即便面臨上述挑戰，2030年實現非水可再生能源發電占比 28%對中國來說也并非是高不可攀的目標，并且有潛力繼續提 高。如果從經濟性出發，中國需要提高其煤電和水電的靈活 性，并解決電網調度運行管理分散帶來的挑戰及缺乏市場價 格信號等問題。

（3）全國層面供需平衡 如果電力系統能夠作為一個整體統一調度，省與省之間充分 互連，中國很容易實現零碳投資情境中28%的非水可再生能 源滲透率目標。

圖25展示了2030年模擬的夏季和冬季典型的全國日負荷曲 線，并根據情境中設定的風電和太陽能裝機容量獲得整體典 型出力。對核電和水電出力做出了最保守的假設，即在日內完 全不具備靈活性。盡管在實際運營中，水電還有很大的靈活性 潛力。總負荷曲線減去這些非靈活性資源出力后剩余的部分， 就是需要火電等可調節資源出力去滿足的空間（圖25負荷曲 線下的空白部分）。

圖26對圖25中靈活性出力需求部分進行了單獨展示，以明確 對火電靈活性的需求。可看出在夜晚所需火電出力較高，而下 午三點左右達到低谷。抽水蓄能作為調節資源能部分減少這 種需求的波動和所需的火電靈活性。考慮已經建成、正在建設 和已經規劃的項目，2030年將有約81GW抽水蓄能為系統提供 平衡服務。靈活性較高的燃氣發電也可以滿足晚上和夜間的 部分調峰需求，并在下午三點左右完全關閉。在此基礎上，剩 余的部分就是對煤電的出力要求：

日內對煤電出力變化的需求較小，不足20%。這個數值遠小 于火電廠正常可達到的40%-50%調節范圍。

傍晚時分出現最大爬坡需求，約為每分鐘1GW，也遠低于現 有可用火電機組每分鐘銘牌容量 1%-2%的爬坡能力。 即便以當前燃煤電廠的靈活出力能力，也是完全可以平衡的： 在實際操作中，風電和光伏出力的隨機性（即便是將全國所有 風光出力整合）會增加系統對短時靈活性的需求。但同樣，在 現實中水電是可以實現短時快速調節的，盡管在較長時間尺 度的調節能力相對有限。 因此，從“全國統一調度”理論體系的角度來看，在非水可再 生能源比例達到28%的電力系統中，供需平衡是可以輕松實現 的，且無需對煤電或水電靈活性做重大改造。

（4）省級供需平衡的復雜性與挑戰 上述基于全國統一調度的理論性分析提供了有價值的信息參 考。但在現實中，中國電力系統目前的調度運行方式是分散化 的，通常以省份為主體。雖然同一地域轄區內的省份之間已經 可以通過省間互濟解決短時發電余缺問題，但日常調度決策者 主要還是省級調度中心。同時，全國范圍內的省間送電計劃都 是以年為單位制定，并在制定日計劃時采用較為平穩、缺乏靈 活性的固定曲線。這種分散式的機制限制了靈活性資源的潛 力，提升了非水可再生能源增加帶來的系統風險。

圖27和圖28展示了2030年情景下，典型送端省和受端省份面 臨的靈活性挑戰。和上文類似，該情景中，假設水電出力是較 為固定的，且省間外送/受入電力曲線也是固定的。 ? 在圖27顯示的受端省份，光伏出力的增加有效地降低了午間 高峰用電期間對火電出力的需求。但由于外來電和水電缺 乏靈活性，基于目前燃煤電廠的靈活性能力，還不能滿足夜 間平衡的需求。同時在春秋兩季，外來電和水電出力的相對 固化甚至會導致火電廠在晨間時段完全沒有出力空間。

在圖28顯示的送端省份，正午時間光伏大發，欠靈活的電力 外送計劃無法完全送出過剩的光伏發電量（導致棄光），而 傍晚風電出力較大，會將火電出力空間壓縮為零。這將要求 每日頻繁啟停火電機組來平衡系統，這樣的做法顯然是不經濟的。

雖然這里使用的僅為說明性假設，對現實情況進行了簡化，但它們足以反映出基本問題。即受缺乏靈活性的省間送電計劃 及水電出力的影響，可再生能源比例越高，對煤電靈活性的需 求就越高，甚至會導致成本過高或者完全不切實際。如果可以合理解決省間送電及水電不靈活的問題，電力系統將具備足 的靈活性滿足2030年的發展目標。而在此之后，則將需要繼 續開發更多的靈活性資源，包括：

1）更靈活的跨省交易

目前，大多數利用遠距離高壓直流線路送電的省間合同都是年度合同，提前制定好了整體的送電計劃曲線，日間的變化幅度很小。為了滿足這種相對固定的送電需求，也為了確保特高 壓直流線路更高的利用率，通常要求火電與可再生能源捆綁 出力。同時這也能滿足送出省提高送電量以帶動當地經濟發展的需求。

但如本報告第三章節所述，從技術角度高壓直流線路并不需 要保持很高且恒定傳輸功率，靈活的省間送電計劃是技術可 行的。它既能夠與送端省份可再生能源出力曲線更匹配，也能 夠與受端省份用電需求曲線更匹配。例如，如果在如圖27所 示的典型受端省份的外來電計劃可以根據負荷曲線的形狀變 化，如在上午7-10點增加送電，并在夜間逐漸降為零。就可以 同時降低受端省份的靈活性需求和平衡難度，也可以減少送 端省白天的棄光（如圖29）。

2）提高燃煤電廠靈活性 燃煤電廠的靈活性受多個因素影響，包括裝機容量、市場機制 及相關激勵機制。建議政策從以下兩角度出發，提高火電靈活 性，滿足系統平衡需求：

? 推進技術改造，提高火電物理靈活性。燃煤電廠的靈活性 天然不如燃氣電廠，一是爬坡速度慢，二是“熱啟動”及“冷 啟動”的時間長。最小技術出力也是影響靈活性的重要因 素。新的技術正在持續從這三個方面提升火電靈活性——逐 漸降低最小技術出力，提高爬坡速率，縮短熱啟動和冷啟 動時間。圖30展示了中國當前常規機組和先進機組之間的 差距。

中國火電機組的整體技術水平是較為先進的。大多數燃煤 電廠可以達到50%的最小技術出力，600兆瓦機組在不進 行改造的情況下甚至能夠達到40%。35 然而，改造后的火 電機組能達到30%-35%，有些先進的火電廠甚至能達到 15%-20%。36 如果機組需要供熱，受供熱約束影響，最小 技術出力將需要增加20%-30%左右。因此，整體上有很大 的提升空間。

中國“十三五”規劃制定了220GW的改造目標——純凝機組 和熱電聯產機組的最低運行率分別從55%和70%-80%降 低到30%-40%和50%。這將額外釋放約占銘牌總裝機容 量20%的調節能力，即大約44GW。然而，到目前為止，這 220GW目標中只完成了58GW。繼續完成“十三五”規劃 目標，并繼續盡可能提高煤炭機組的靈活性，應該被視為優先任務。

 

2030年圖形僅為根據公共資源和基礎假設繪制的說明性圖形。數據與圖形不代表真實情況。

 完善市場機制，提高火電靈活性。在2015年以前，中國的做 法是將發電量較平均地分配給每個火電廠，并按制定好的發 電計劃執行。雖然超過30%的發電量已經進入市場（中長期 市場為主），但大多數發電量仍是按固定度電價格來獲得發 電補償，火電廠沒有動力主動提供靈活性。如今，在缺乏電 能量現貨市場的情況下，一些地區建立了調峰輔助服務市 場，通過價格激勵燃煤電廠更靈活的運行。

隨著電力系統向高比例非水可再生能源和其他零碳資轉 型，火電比例將會持續下降。但未來一段時間內，火電廠仍 可作為靈活備用資源來使用。因此，在電力市場中需要提 高對靈活性的價格激勵信號，同時需要為其提供的備用容 量服務進行補償。

中國的輔助服務市場通常包括調頻和深度調峰（機組通過以降低到一定出力以下而獲利）。這些輔助服務市場是在沒有電能量市場的情況下， 基于當前的調度機制設計出來的，主要目標是對發電機在默認/基荷出力外的其它貢獻進行補償。雖然同稱為輔助服務，但中國許多服務類別與 國際上通常定義輔助服務并不相同。

3）提高水電靈活性

水電與煤電類似，也存在兩大關鍵問題——中國水電受物理條 件約束的實際靈活性，以及發電計劃和激勵措施對水電靈活 性的影響。前者的改善需要進行大量的投資，而后者可以通過 電力市場改革得到快速改善。

中國國家發改委能源研究所2018年的分析表明，可以通過 電力市場改革和送電計劃優化來挖掘水電在日內平衡中的 巨大靈活性潛力。39 如圖31，在2020年，水電的日內出力在 100-200GW之間變化。該研究認為，到2035年，該范圍可擴大 至60-300GW，并且在2050年前還有進一步提高的空間。如果 實現了上述的靈活性提升，將極大降低實現20%滲透率目標的 成本和難度。

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