全球可再生能源发电减排技术及投资减排成效评估分析.pdf

EVWUDFWToachievethegoalsoftheParisAgreement,the powersectorfacesenormouspressuresandchallengesfor reducinggreenhousegas.Thisstudyfirstproposestheoverall frameworkofmitigationtechnologiesinthepowersectorand thentheglobalrenewabledevelopmentintheemissionreduction pathwayisanalyzed.Furthermore,thecarbonemission reductionfromrenewableenergyinvestmentisuatedusing theglobaldatasetbetween2010and2018.Investmentgaps inrenewablestomeettheParisAgreement2degreetargetare alsoinvestigatedinGlobalEnergyInterconnectionScenario. Theresultsshowthatthereisacertainfluctuationintheglobal renewableenergydevelopment,andtheemissionsreduced byinvestmentperunitinhydropoweraresignificantlyhigher thanotherrenewablesources.Globalcumulativeinvestmentin renewableenergyneedstoreach19.3trillionUSdollarstomeet theParisAgreementandtheinvestmentgrowthrateneedto doubleconsideringcurrentfigures. .HRUGVclimatechange;powersector;mitigation technology;renewableenergy;emissionreductionassessment 摘 要实现巴黎协定目标，电力部门面临巨大的减排 压力和挑战。首先梳理提出电力部门减排技术总体框架；其 次，分析全球及重点国家可再生能源发电减排路径，并提出 可再生能源投资减排成效评估方法，分析全球及重点区域或 国家20102018年间可再生能源投资减排成效；最后量化分 析全球能源互联网情景下满足巴黎协定2 ℃温控目标的 可再生能源投资需求。研究发现，全球可再生能源发展速度 出现一定波动；水电单位投资减排成效显著高于其他可再生 能源；为实现巴黎协定2 ℃温控目标，全球可再生能源 累积投资需要达到19.3万亿美元，投资增速相比当前至少需 要翻一番。 关键词气候变化；电力部门；减排技术；可再生能源；减 排成效评估 0 引言 为应对全球气候变暖，以电能替代与电气化快 速发展驱动的能源转型战略已日益成为国际共识 [1-4] 。 根据主流国际机构能源情景展望结果，电能占终 端能源消费比重预计从当前的20增长至2050年的 50左右 [5] 。其中，国际可再生能源署（International Renewable Energy Agency，IRENA）能源转型路线 图预计2050年电能占终端能源消费比重达到49 [6] ， DNV GL能源转型展望结果将达到46 [7] ，而满足巴 黎协定1.5 ℃温控目标的低能源需求情景（LED） 需要到60 [8] ，以全球互联互通促进清洁能源规模化 开发的全球能源互联网能源情景结果预计达到50 [9] 。 在2018年能源需求增长驱动下，全球与能源有关的 CO 2 排放量增长1.7％，达到331亿t CO 2 ，成为历史新 高。电力生产部门（电力部门）碳排放占能源相关排 放总量的38，电力部门排放量增量占能源相关排放 总增量的近三分之二 [10] 。文献[11]提出4种用于减少化 石能源燃烧排放的主要路径，包括降低能源需求、能 源服务电气化、电力部门脱碳以及终端非电燃料脱 基金项目全球能源互联网集团有限公司科技项目 （101662227）。 ScienceandTechnologyFoundationofGEIGC101662227. 全球可再生能源发电减排技术及投资减排成效评估分析 张士宁 1 ，马志远 1 ，杨方 1 ，刘昌义 1 ，谭新 1 ，侯方心 1 ，张骞 2,3 （1. 全球能源互联网发展合作组织，北京市 西城区 100031；2. 维多利亚大学土木工程系，加拿大 维多利亚 V8P 5C2； 3. 维多利亚大学综合能源系统所，加拿大 维多利亚 V8P 5C2） VVHVVPHQWRIDUERQPLVVLRQ5HGFWLRQDQGRVWVRIOREDO5HQHDEOHQHU,QHVWPHQW ZHANGShining ,MAZhiyuan ,YANGFang ,LIUChangyi ,TANXin ,HOUFangxin ,ZHANGQian 2,3 1.GlobalEnergyInterconnectionDevelopmentandCooperationOrganization,XichengDistrict,Beijing100031,China; 2.DepartmentofCivilEngineering,UniversityofVictoria,Victoria,BCV8P5C2,Canada; 3.InstituteforIntegratedEnergySystems,UniversityofVictoria,Victoria,BCV8P5C2,Canada 全球能源互联网 JournalofGlobalEnergyInterconnection 第3卷 第4期 2020年7月 Vol.3No.4 Jul.2020 文章编号2096-5125 2020 04-0328-11 中图分类号X24；X382 文献标志码A DOI10.19705/ki.issn2096-5125.2020.04.002 Vol.3No.4 张士宁等全球可再生能源发电减排技术及投资减排成效评估分析 329 碳。伴随经济社会发展及应对气候变化迫切要求，电 能消费将持续呈现快速增长趋势，因此电力部门减排 面临严峻挑战。联合国政府间气候变化专门委员会 （Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC） 研究报告表明，实现巴黎协定2 ℃及1.5 ℃温控目 标，本世纪中叶需要电力部门率先完全脱碳，实现净 零排放 [12] 。 2018年全球电力生产达到26.6万亿kWh，其中化 石能源发电高达64以上 [5] 。针对电力部门减排，许 多研究机构和学者进行了减排技术潜力和成本量化 分析。一次能源中煤炭60以上用于电力生产，因此 以清洁能源发电代替高排放煤电是促进电力部门减 排的有效手段，根据能源系统投资成本最优得到的全 球能源互联网情景下的清洁发电占比可达到80以上 [9] ； 随着可再生能源发电成本持续降低，IRENA预计 2050年可再生能源将供应86的电力生产 [6] 。化石能 源发电碳捕集及封存（CCS）也是一种低碳供应的 可行路径，但由于其较低捕集率及较高成本，IPCC 研究报告表明1.5 ℃路径中化石能源CCS使用有限 [12] 。 考虑到1.5 ℃路径深度减排需要负排放技术，生物 质发电碳捕集及封存（BECCS）将在电力部门实 现净零排放中发挥重要作用 [12] 。特高压及智能电 网应用可促进清洁能源大规模发展，并降低输电损 耗、提高输电效率，对电力部门减排具有支撑作用 [1] 。 减排成本方面，文献[13]对中国低碳电力技术减排潜 力及减排成本进行分析，研究发现风电CO 2 减排成本 在200300元/t，光伏发电CO 2 减排成本在400550元/t， 水电CO 2 减排成本最低，介于-53-6元/t。文献[14]对 化石燃料及可再生能源减排成本进行了比较，研究表 明水电、核电及风电由于其低成本和低排放量，是应 优先发展的重要减排技术，其中水电减排成本最低。 文献[15]对比分析了发达国家及发展中国家化石能 源发电及可再生能源发电减排成本，研究表明大部 分可再生能源发电减排成本高于燃气轮机联合循环 （CCGT）减排技术。文献[16]研究了美国增加25可 再生能源的经济成本，可再生能源替代煤电的CO 2 减 排成本可低至23 美元/t。 以往可再生能源减排技术经济性分析均采用与化 石能源发电成本进行对比 [14-16] ，量化替代煤电或气电的 碳减排额外成本，衡量减排技术是否具有经济竞争力。 但此方法无法评估可再生能源的投资减排量或减排 目标下所需可再生能源投资。同时，以往研究缺少对 全球及重点区域或国家可再生能源投资减排的系统评 估。为此，本文首先总结电力部门减排整体框架，在 此基础上分析全球及重点国家可再生能源发电减排路 径；其次提出可再生能源减排成本评估方法，量化分 析全球及重点区域或国家最新可再生能源单位投资减 排成效，分析减排成本的地域分布特点；最后计算满 足巴黎协定2 ℃温控目标的可再生能源投资需求量。 1 电力部门减排技术框架 1.1 减排框架 图1为电力部门减排技术总体框架图。电力部门 排放核心指标包含发电量及度电排放因子，因此减排 策略可分为两个方面一是在满足同等用电需求情况 下，通过降低输电损耗，实现节能减排；二是通过优 化电源结构及提升发电效率推动度电排放水平下降。 图1中4类技术组合可促进电力部门减排一是通过大 力发展清洁能源、在火电中增加气电比重来优化电源 结构，降低度电排放水平；二是通过发展特高压及智 能电网技术，推动大范围电力互联互通，推动清洁能 源规模化发展，同时高压输电技术可以降低输电损 耗，促进节能减排；三是采用高效清洁燃煤发电技术 提升发电效率；四是化石能源发电和生物质发电过程 中通过碳捕集及封存降低度电排放水平。 1.2 减排技术 1.2.1 清洁能源发电技术 可再生能源发电技术主要包括水电、风电、太阳 能发电、生物质发电、海洋能发电和地热发电等。本 文忽略可再生能源发电技术全生命周期内设备原材 料、加工生产、运输及发电设备建造等环节的间接 排放，因此可再生能源发电作为零碳电源，通过替 图 1 电力部门减排总体框架图 Fig. 1 Framework of emission reduction in power sector 330 全球能源互联网 第3卷 第4期 代煤电等高排放化石能源发电，降低电力生产过程 中的度电排放。2018年全球可再生能源发电量达到 6.8万亿kWh，占全球总发电量的25.6，较2010年提 高5.3个百分点 [17] 。可再生能源已成为全球新增装机主 力电源，2018年新增装机171 GW，占总新增装机中 比重达到62 [18] 。可再生能源发电成本大幅下降，已 与化石能源发电成本相当。2018年全球陆上风电、光 伏平均度电成本分别下降至0.056美元/kWh、0.085美 元/kWh，相比2010年成本分别下降34、77。水 电、陆上风电、生物质发电、地热发电平均度电成本 已触及最低化石能源发电成本 [19] ，伴随技术进步和规 模经济效应，可再生能源成本相比化石能源将更具竞 争力。 除可再生能源发电外，在火电中提高天然气发电 比例同样可以降低度电排放水平。中国、印度等国家 火电以煤电为主，煤电在火电结构中占比均超过93， 因此火电度电排放水平较高，CO 2 排放分别达到0.87、 0.89 kg/kWh，明显高于全球平均水平（0.79 kg/kWh）。 相比之下，俄罗斯和中东地区天然气发电占比达到 70，火电度电排放水平较低。全球可再生能源发电 和天然气发电持续优化电源结构，2018年电力生产度 电CO 2 排放水平降至0.476 kg/kWh。 1.2.2 电网技术 互联互通技术是指以特高压和智能电网为支撑， 推动清洁能源大范围、大规模优化配置和开发利用的 输电技术。特高压交流的输电线路年平均线损率小 于2 [20] ，背靠背直流系统的年平均电量损耗在1.5 左右 [21] ，因此特高压输电技术在输电能力显著提升同 时，通过降低输电损耗，实现节能减排。研究表明， 1000 kV特高压交流输变电工程较500 kV输变电工程 每年节约电能2.8亿kWh，年碳减排量为25万t [22] 。截 至2019年底，中国特高压建成十一交十四直”、核 准在建三交三直工程。智能电网依托数字化、网 络化、智能化，可大幅提高清洁能源消纳能力，增强 电力系统的灵活性和稳定性，充分挖掘用能侧电动汽 车、储能等设备调节潜能，支撑终端冷、热、电、天 然气等多能互补综合能源服务，通过信息和通信深度 融合，实现源-网-荷-储协同发展，促进能源结构调整 和优化，提高能源利用效率和电网运行效率，推动节 能减排。 1.2.3 高效清洁燃煤技术 高效清洁燃煤技术主要包括超临界（supercritical， SC）、超超临界（ultra-supercritical，USC）、整体煤 气化联合循环（integrated gasification combined cycle， IGCC）技术等。这些发电技术可以通过锅炉改造或 循环利用提高火力发电的能源转换效率，减少发电 煤耗，进而减少度电排放。2018年全球燃煤发电量 为10.1万亿kWh，占全球总发电量的38，较2010年 下降2个百分点。从装机看，2017年全球煤电装机为 2088 GW，其中采用SC、USC技术的煤电装机占比 分别为19和13，较2010年分别增加3个和8个百 分点 [23] 。从成本看，2015年SC、USC、IGCC这3项高 效清洁燃煤技术的度电成本为0.0550.060美元/kWh， 高于次临界发电技术成本 [24] 。从度电排放看，2015年 SC、USC、IGCC的度电排放CO 2 分别约为0.8 kg/kWh、 0.73 kg/kWh和0.64 kg/kWh，低于次临界发电（约为 0.88 kg/kWh） [25] 。从投资看，2018年全球燃煤发电 厂最终决策投资（final investment decision，FID）为 22 GW，同比下降30，大多数最终决策投资针对高 效煤电厂，低效的次临界煤电厂仅占10。其中，印 度是最大的煤电投资市场，SC技术是最主要的高效清 洁技术 [26] 。 1.2.4 CCS技术 CCS技术指将化石能源发电和生物质发电过程中 排放的CO 2 收集，并用各种方法储存以避免其排放到 大气中的一种技术。通过CCS实现降低电力部门度 电排放，其中BECCS技术是目前主流的负排放技术， 在电力部门深度减排中将发挥不可或缺的作用 [12] 。 截至2020年初，全球规模化运行的CCS项目仅有 2个，其中加拿大的Boundary Dam碳捕集及封存能力 为1 Mt/a，2014年开始运行；美国的Petra Nova碳捕 集及封存能力为1.4 Mt/a。目前电力生产CCS技术成 本非常高，Boundary Dam的碳捕集成本高达100美元/t， Petra Nova的碳捕集成本为65美元/t [27] 。虽然成本有 一定程度下降，但仍远高于可再生能源发电的减排 成本，CCS进入大规模应用阶段仍需进一步降低成 本。全球CCS研究所乐观估计20242028年计划运 行的碳捕集成本为43美元/t，中试规模的新技术有望 下降至33美元/t [27] 。生物质发电碳捕集需充分考虑燃 料问题，能源作物种植需要最大限度降低对粮食生 产造成的威胁，同时种植大量能源作物需要大量的 水资源和肥料，这些都是生物质发电及碳捕集需要 考虑和解决的问题。 本文仅对可再生能源减排技术进行讨论，重点分 析其减排路径、减排成效及满足巴黎协定2 ℃温 控目标的可再生能源投资需求。 Vol.3No.4 张士宁等全球可再生能源发电减排技术及投资减排成效评估分析 331 2 研究方法 2.1 减排路径分析 电源结构中清洁发电每提高U个百分点对应的减 排量占电力部门排放量比重 U 的计算关系式为 （1） 式中是电力部门年发电量，kWh； 是年的 火电碳排放强度，kg/kWh； C, 是年电源结构中清 洁能源发电量占比；U指年清洁能源发电提高U个 百分点。 2.2 减排成效分析 考虑到可再生能源发电建设成本集中在项目前 期，而电源建设具有一定施工周期，因此仅用项目前 期较高的投资量和前期较小清洁发电减排量计算的碳 减排成效会造成过低估计。可再生能源投资潜在的减 排成效应考虑电源全生命周期的投资和对应的清洁发 电等效碳减排贡献进行计算。综合考虑全生命周期内 可再生能源建设成本、运维成本、燃料成本、总发电 量、碳排放强度（碳强度）、折现率以及全生命周期 内清洁发电替代火电的碳排放量，可再生电源单位投 资的潜在减排成效 E 为 （2） 式中, W 是可再生能源电源系统生命周期内第W年建设 费用支出，美元； W 是第W年的运维费用支出，美元； W 是第W年的燃料费用支出，美元； W 是第W年的可再生 能源发电量，kWh； 是年的火电碳排放强度，kg/kWh； U是折现率，；Q是系统生命周期的寿命，a。 本文可再生能源是指风能、太阳能、水能、地 热能、波浪能、生物质能，式 （2） 中除生物质能源 需要燃料成本外，其他可再生能源燃料成本均为零。 电力生产平准化度电成本（levelized cost of energy， LCOE）的定义为 （3） 式中 LCOE, 为年可再生能源发电的平准化度电成本， 美元/kWh。 1 1 ,, TCTTC T r R Tr TECR TECTr TP − ⋅⋅− ⋅⋅ ∑ ∑ n t t ttt n t t Tt TE r FMI r CE P 1 1 , 1 1 ⋅ t t n t n t t ttt TLCOE r E r FMI C 1 1 1 1 , ∑ ∑ 因此式（2）可再生电源单位投资的减排成效 E 可以改写为 （4） 某区域或国家年各类可再生能源总投资减排成 效可由式（5）计算 （5） 式中L为可再生能源类别，如光伏发电、光热发电、 风电、水电、生物质发电、地热发电等； ϕ 是可再生 能源集合；, L, 是年可再生能源L的投资； E,L, 是年可 再生能源L的单位投资减排成效，由式（4）计算得出。 3 结果分析 3.1 可再生能源减排路径 图2为电源结构中清洁发电占比每提高14个百 分点减排量占比关系图。从式 （1） 及图2可以看出减 排量占比 r 曲线与清洁发电占比呈单调递增的凸函 数关系，减排量占比随着电源结构中清洁发电比 重提高而逐渐增大。从式（1）可以看出，当清洁发 电占比 C 很小时，分母接近于1，分子提升对 r 影响 较小。当电源结构中清洁发电占比在20以下时，即 使清洁占比提高4个百分点，减排量占比仍在5以 下；当清洁占比达到60时，每提高4个百分点，减 排量达到10；清洁占比达到80时，每提高4个百分 点，减排量可达到20，减排效果显著提升。因此， 若要充分发挥清洁电源在电力部门中的减排作用，首 先应该推动清洁能源规模化发展，否则清洁占比的提 高对减排作用有限。根据国际能源署（International Energy Agency，IEA）统计数据 [5] ，全球清洁发电占 比从1990年的36.6降为2017年的35.1，这主要是 由于核电和水电发展速度远低于电力需求增速，而其 他清洁电源体量较小。清洁电源发展初期以核能和水 能为主，1990年除核电和水电之外的清洁能源发电占 比仅为1.3，2017年达到8.5，年均增速虽然达到 10.3，但清洁发电在总发电量中占比仍然很小。同 时，19902017年间水电和核电发电量之和年均增长 率为1.8，低于全球电力需求增速2.9，总体上全 球清洁发电占比出现了一定程度下降。从图2中全球 数据可以看出，19901995、19952000、2000 2005、20052010、20102015等清洁占比每5年提 高比例均低于1个百分点，减排量曲线位于灰色线以 TLCOE T TE C C P , , ∑ ∈ ϕi TiETi PITR ,,, 332 全球能源互联网 第3卷 第4期 下。相比来看，德国25年间清洁发展成效显著，减排 路径也有逐渐攀爬的趋势，说明德国电力部门减 排力度持续增强，20102015年间减排量占比达到 7.3。根据IEA的德国统计数据 [5] ，2010年清洁发电 量占比达到39.8，2015年清洁发电占比提高4.3个百 分点，年均增长0.9个百分点，减排路径基本维持在 2曲线以上。 3.2 可再生能源投资减排成效 2018年，全球可再生能源发电投资达到2889亿美 元，远超过化石能源发电投资。相比2017年可再生能 源投资下降11，主要是由于技术成本下降及中国光 伏政策导致的投资下降。可再生能源投资主要集中在 光伏和风电，2018年光伏和风电投资分别达到1397亿、 1341亿美元，合计占总投资比重达到95。2018年， 中国投资占全球可再生能源总投资约1/3，已连续第 7年成为全球可再生能源投资最多的国家，欧洲和美 国紧随其后，占比分别为21和17 [28] 。 3.2.1 全球单位投资减排成效 根据IEA统计数据，2018年电力生产碳强度为 0.476 kg/kWh，化石能源发电平均碳强度为0.743 kg/kWh。 2010年电力生产碳强度为0.529 kg/kWh，化石能源发 电平均碳强度为0.786 kg/kWh。在可再生能源快速发 展驱动下，2018年电力生产碳强度相比2010年下降 10；伴随化石能源发电结构中天然气发电比例提 高，化石能源发电碳强度也有小幅下降，2018年化石 能源发电碳强度相比2010年仅下降5.5。 根据IRENA统计数据 [19] ，2018年全球光伏发电平 均度电成本为0.085美元/kWh，相比2010年下降77； 光热度电成本虽然较高，但也有大幅下降，2018年 全球光热发电平均度电成本为0.185美元/kWh，相比 2010年下降46；陆上风电成本仍显著低于光伏发电 成本，2018年全球陆上风电平均度电成本为0.056美 元/kWh，相比2010年下降34；海上风电虽然降本成 效显著，但仍为陆上风电成本2倍之多，2018年全球 海上风电平均度电成本为0.127美元/kWh，相比2010 年下降20；水电仍是目前价格最低廉的可再生能 源，但随着水能资源较好的流域逐渐被开发利用，新 建水电工程地理位置偏远，自然条件恶劣，地质条件 复杂，基础设施落后，对外交通条件困难，工程勘 察、施工难度加大，水电开发的建设成本、并网成本 相对增高。同时随着社会经济发展和人们生活水平提 高，耕地占用税等税费标准提升，征地移民投资大幅 增加，生态环保投入不断加大，水电开发成本急剧增 加。2018年全球水电平均度电成本为0.047美元/kWh， 相比2010年增长27；2018年全球生物质发电平均度 电成本为0.062美元/kWh，相比2010年下降17；2018 年全球地热发电平均度电成本为0.072美元/kWh，相 比2010年增长50，目前全球新增地热发电项目较 少，发电成本对所在国技术水平、地热资源储量、设 备成本比较敏感，规模经济效应仍未显现。各类可再 生能源度电成本见表1 [19] 。 表 1 2010与2018年各类可再生能源度电成本 Table 1 LCOE of renewable power generation in 2010 and 2018 美元/kWh 电源品种 2010 年 2018 年 增长率/ 光伏发电 0.371 0.085 -77.1 光热发电 0.341 0.185 -45.7 陆上风电 0.085 0.056 -34.1 海上风电 0.159 0.127 -20.1 水电 0.037 0.047 27.0 生物质发电 0.075 0.062 -17.3 地热发电 0.048 0.072 50.0 根据度电成本、电力生产碳强度及式（4）， 20102018年可再生能源单位投资减排成效如图3所 示。从图3可以看出，2018年水电单位投资CO 2 减排成 效达到15.8 kg/美元，明显高于其他可再生能源减排成 效。其次为陆上风电，2018年单位投资CO 2 减排成效 达到13.3 kg/美元，相比2010年提高44.5；光伏单位 注清洁能源包括风能、太阳能（光伏、光热）、水电、核能、地热能、 生物质能、波浪能、可再生废弃物；G代表德国，W代表全球，11990 1995,219952000,320002005,420052010,520102015。 图 2 清洁能源发电减排路径变化图 Fig. 2 Change of emission reduction pathway with development of renewable power generation 5 5 R c,T P r 40 35 30 1 2 3 4 G5 G4 G2G1 G3 W1W5 W4 W3 W2 25 20 15 10 5 −5 0 20 40 60 80 100 Vol.3No.4 张士宁等全球可再生能源发电减排技术及投资减排成效评估分析 333 投资减排成效增长最为显著，2018年达到8.7 kg/美元， 相比2010年提高3倍。生物质可广泛来源于成本低廉 的农业副产品和林业废弃物，同时容量因子较高（全 球平均值在80以上），导致度电成本较低，因此生 物质发电单位投资减排成效较高，2018年CO 2 减排成 效为12.0 kg/美元；地热发电仍处于开发前期阶段，高 温地热资源使得地热发电具有较好的竞争优势，2018 年单位投资CO 2 减排成效为10.3 kg/美元，相比2010 年减少37。当前海上风电和光热单位投资CO 2 减排 成效较低，分别为5.8和4.0 kg/美元，但均有增长的 趋势。 3.2.2 区域及重点国家单位投资减排成效 图4为区域及重点国家20102018年间陆上风电 单位投资减排成效评估结果。总体来看，全球陆上风 电单位投资减排成效均有不同程度的提高，其中中 国、非洲、北美洲单位投资减排成效增长高于全球平 均水平。从单位减排成效绝对量来看，中国陆上风电 单位投资CO 2 减排成效最大，2018年达到18.2 kg/美元， 相比全球平均值高出37。中国的高投资减排成效主 要有两方面原因一是由于中国对风电发展强有力的 政策支持，以及风电退补贴政策驱动下风机建设成本 持续降低，2018年平均建设成本为1170美元/kW [19] ， 处于全球最低水平，因此中国陆上风电度电成本具有 显著竞争力；二是由于中国火电度电排放高，化石能 源发电结构中95为煤电 [5] ，仅有少量气电，火电碳 强度明显高于其他地区，较低的度电成本和较高的度 电排放使得在中国投资1美元将生产更多风电，有效 避免高排放的煤电生产，风电投资减排成效高于其他 地区。印度单位投资CO 2 减排成效为14.7 kg/美元，与 中国情况类似，印度风电度电成本较低，而火电碳强 度全球最高，因此也具有较好的单位投资减排成效。 相比之下，虽然欧洲是风电发展较早的地区，但由于 人工及设备成本较高，平均度电成本高于全球其他地 区；同时欧洲火电中45为碳排放较低的气电，电力 生产碳强度较低，因此欧洲单位投资减排成效相对较 低。在统计的区域和国家中俄罗斯及周边陆上风电单 位投资减排成效最低，主要是由于当地天然气资源丰 富，火电结构中70为气电，火电碳强度处于全球最 低水平，因此每投资1美元的减排成效较低。 图5为重点国家20102018年间光伏发电单位投 资减排成效评估结果。总体来看，全球光伏发电单位 投资减排成效均有较大程度的提高，20102018年印 度和中国单位投资CO 2 减排成效增量超过10 kg/美元， 增量及绝对量均高于全球平均水平。印度光伏发电单 位投资CO 2 减排成效最大，2018年达到14.5 kg/美元，比 全球平均水平高出66。中国和印度光伏发电在规 模经济推动下，建设成本持续下降，处于全球较低 水平。2018年全球新增光伏装机94 GW，占可再生能 源新增装机的55，其中，中国新增光伏装机44 GW， 印度为9 GW。全球光伏组件成本较2017年下降 2632，印度和中国光伏发电建设成本分别降至793 和879美元/kW，使得两国度电成本降至0.06美元/kWh， 比全球平均度电成本低30。意大利光伏建设成本仅 有870美元/kW，略低于中国，但意大利火电中气电 占比超过75，因此其火电碳强度远低于全球平均水 平，仅有0.53 kg/kWh，这使得意大利光伏发电单位 投资CO 2 减排成效较低，2018年仅为7 kg/美元，不足 印度投资减排成效的一半。英国光伏发电度电成本 较高，约为全球平均水平的2倍，同时其火电碳强度 较低，因此其单位投资CO 2 减排成效仅为3.4 kg/美元。 图 3 2010与2018年可再生能源单位投资减排成效评估 Fig. 3 Emission reduction assessment of unit renewable investment in 2010 and 2018 CO 2 kg/ 25 20 15 10 8.7 2.1 2.3 2010 4.0 9.2 13.3 4.9 5.8 21.2 15.8 10.5 12.0 16.4 10.3 5 0 2018 图 4 20102018年区域及重点国家陆上风电单位投资 减排成效 Fig. 4 Emission reduction assessment of unit onshore wind investment in 2010-2018 CO 2 kg / 25 20 15 10 4.9 2. 4 4.6 5.4 3.4 3. 2 3.0 2 . 3 4. 0 2010 5 0 20102018 13. 3 12. 3 8.7 7. 1 7 . 7 7.7 6. 7 5. 8 9. 2 334 全球能源互联网 第3卷 第4期 总体来看，全球光伏组件成本呈现全球趋同化，欧洲 与其他地区建设成本差异日益缩小，但由于欧洲光照 资源相对较差，导致光伏发电容量因子较低，度电成 本相对较高，因此欧洲各国光伏发电单位投资减排成 效较低，如法国、德国、意大利、英国等。亚洲地 区光伏发电单位投资减排成效相对较高，如中国、印 度等。 图6为区域及重点国家20102018年间大型水电 项目单位投资减排成效评估结果。全球水电单位投 资减排成效出现不同程度下降，如印度、巴西、北 美洲。巴西单位投资CO 2 减排成效下降最为明显，由 2010年的16.5 kg/美元降至2018年的13 kg/美元，降幅 超过20，这主要是由于巴西水电容量因子波动较 为明显 [19] ，由65降至57，使得水电度电成本增至 0.051美元/kWh，高于中国水电度电成本。水电资源 丰富的中国、印度、巴西单位投资减排成效相对较 高，虽然部分地区减排成效略有下降，但由于其显著 的经济性优势，单位投资减排成效仍明显高于风电、 光伏等其他可再生能源。中东和欧洲水电单位投资减 排成效较低，一方面是由于其火电中气电比例较高， 中东达到74，欧洲达到60，导致火电碳强度较 低；另一方面由于水资源较好流域已被开发利用，剩 余水电资源开发建设成本、输电成本较高，导致度电 成本高于其他地区。欧洲平均度电成本是全球平均水 平的2.5倍，因此欧洲水电单位投资CO 2 减排成效仅为 5.8 kg/美元，低于当地风电和光伏单位投资减排成效。 图7为2018年区域及重点国家生物质发电单位投 资减排成效评估结果。生物质与其他可再生能源不 同，燃料成本及其对应的容量因子对度电成本影响较 大，这也直接影响了单位投资减排成效。印度和中国 生物质发电单位投资减排成效较高，其中印度利用农 作物肥料谷壳发电，容量因子可达到90；中国利用 甘蔗渣及废物沼气发电，燃料成本低，这使得印度和 中国生物质发电度电成本低至0.06 美元/kWh；如前所 述，印度和中国火电碳强度较高，因此两国生物质发 电单位投资CO 2 减排成效高于全球平均水平，2018年 达到15 kg/美元左右。北美和欧洲单位投资CO 2 减排成 效较低，低于9 kg/美元，这主要是由于北美和欧洲生 物质发电燃料成本较高（如采用木材肥料），而北美 和欧洲火电碳强度较低，因此生物质发电单位投资减 排成效低于全球平均水平。 3.2.3 全球可再生能源投资减排成效评估 据统计 [28-29] ，2018年全球太阳能发电、陆上风电、 海上风电、水电、生物质发电、地热发电投资分别为 1397亿、1098亿、246亿、9亿、88亿、22亿美元，根 据式（5）计算得到的减排成效分别为12.2亿、14.6亿、 1.4亿、0.14亿、1.05亿、0.23亿t CO 2 ，2018年全球可 再生能源投资的总减排成效约为30亿t CO 2 ，光伏和风 图 5 20102018年重点区域及国家光伏发电单位投资 减排成效 Fig. 5 Emission reduction assessment of unit solar PV investment in 2010-2018 CO 2 kg / 2010 25 20 15 10 5 0 20102018 11. 2 10. 4 5.8 3.9 4.7 5. 5 2.6 2.1 1 . 3 6.6 2. 1 1.71. 5 2.4 3.8 2.73.13.3 图 6 20102018年重点区域及国家大型水电单位投资 减排成效 Fig. 6 Emission reduction assessment of large scale hydropower investment in 2010-2018 CO 2 kg / 25 20 15 10 5 0 –5 –10 2010 20102018 2. 2 –1. 1 –3.5 –0. 3 –5.4 0. 4 20. 2 17.1 16. 5 10. 3 6.5 9. 2 7. 8 3. 6 2 1. 2