实现低碳战略目标需要大规模应用若干关键减缓技术，可能会带来经济、社会、环境等方面的潜在影响，反过来不利于实现低碳目标。提出了技术成熟度、经济影响、局地环境影响、生态影响、人群健康影响和公众接受度6个维度的综合成本效益分析框架，筛选影响减缓气候变化的供给侧技术，识别出风电和光伏发电、碳捕集与封存、生物质能、氢能、核能5种关键技术，重点讨论了其综合成本效益分析维度，得出以下结论：一、传统仅考虑技术成本和减排潜力的成本效益分析难以支撑制定中长期减缓技术战略和部署方案；综合考虑技术的就业、局地环境、生态、健康影响及公众接受度等因素，可以改进技术的潜力、成本有效性和空间布局等评估维度的系统性和可操作性，有利于促进实现碳减排目标与可持续发展目标过程中的协同增效。二、相对于需求侧减缓技术及基于土地的减缓行为，供给侧减缓技术的综合成本效益分析不确定性更大且更为复杂。三、目前对供给侧减缓技术的技术成熟度和经济影响的研究较多且结论较为确定，对局地环境影响和人群健康影响的研究逐渐增加且方法趋于成熟，但对技术的生态影响和社会公众接受度的影响研究仍然较少且较难得出确定的结论。

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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2010—2018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。

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碳捕集电厂是当前最为关键的低碳技术之一，有利于实现电力行业可持续发展，具有广泛的应用前景。从碳捕集电厂的基本原理与发展前景出发，分析了碳捕集电厂的运行特性，综述了含碳捕集电厂的电力系统运行优化、优化规划以及碳捕集电厂的投资效益分析3个方面的研究现状，最后从动态控制支撑低惯量电力系统、支撑高比例可再生能源并网、支撑净零排放电力系统、参与电力和碳交易联合市场、助力综合能源系统等5个方面对碳捕集电厂的研究新动向进行了展望。

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BECCS（bioenergy with carbon capture and storage）发展对全球控制温升2 ℃/1.5 ℃具有重要影响。但是各区域的生物质资源利用现状、生物质能潜力以及碳封存潜力都会影响到各区域未来BECCS技术的发展，有必要对各区域的生物质能及未来可能的典型技术构成进行详细研究。梳理了全球综合评估模型中的主要情景设定与研究结果，结合全球各区域生物质能统计数据，分析了各区域生物质能和BECCS的发展。初步研究结果表明，未来的生物质能发展在基准情景下以ASIA、MAF和OECD区域的生物质能发展潜力最大，温升情景下以ASIA和OECD区域的生物质能发展潜力最大，而其他区域较小。生物质能利用方式上，主要以生物质发电和生物质液体燃料为主，生物质制氢在温升情景下的发展潜力较大。

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为应对全球气候变化，电力行业低碳化能源转型迫在眉睫。针对2019—2028年广东省的能源规划，搭建广东省电力系统简化模型，依据安全约束经济调度原理仿真电力现货市场，评估大规模海上风电的接入对广东省电力行业碳排放的影响。仿真结果表明，按广东省海上风电发展规划接入海上风电后：电力行业总碳排量和系统碳排放强度均有不同程度的降低；海上风电减排贡献百分比逐年提升，最高可达20%；A类机组碳排放量和碳排放强度基本不变；B类机组相关碳排放数据变化趋势与广东省基本一致；对于接入海上风电场的节点，少数节点在有海上风电时碳排放强度明显减小；对于未接入海上风电场的节点，在有海上风电情况下其碳排放强度增加、不变、减少都可能出现。

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聚合的分布式能源可作为虚拟电厂（virtual power plant，VPP）在电力市场中提供辅助调频服务，来应对低碳经济下大规模可再生能源并网给电力系统稳定性带来的挑战。为了引导VPP参与调频辅助服务市场，对VPP所有者的经济激励尤为重要。研究了澳大利亚国家电力市场中调频辅助服务市场机制，针对配网侧聚合的住宅屋顶光伏和电池储能系统的VPP，以利润最大化为目标，提出了嵌入电池循环寿命模型的调频市场优化竞标策略和与风电合作的联合优化竞标策略。同时，根据讨价还价博弈理论，基于Nash-Harsanyi 讨价还价解提出了一种反映VPP真实价值的合作剩余分配策略。算例结果验证了所提模型和方法的有效性，研究成果为激发VPP潜在价值提供了一条途径。

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不断提高清洁能源在电能供给体系中的比例对环境保护和能源可持续发展均具有重要意义。以实现区域全清洁能源供电为目标，分析了全清洁能源供电的理念和技术瓶颈，探讨了实现全清洁能源供电的技术和市场发展路径。在此基础上，以青海电网近3年连续开展全清洁供电实践为例，介绍了源、网、荷侧陆续开展的关键技术和市场措施，分析了青海电网3年绿电日的典型数据，并讨论了开展更大空间和时间范围全清洁供电的发展潜力及面临的技术挑战，以期为建立清洁低碳、安全高效的能源供应体系提供理论指导和实践参考。

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火电灵活性改造，特别是降低机组最小稳定功率，可有效增强系统调峰能力，缓解弃风弃光问题。但灵活调节需求随风光电源、负荷和电网运行特性动态变化而难以准确估计，火电厂易陷入过度投资或无序竞争的两难抉择而延迟乃至放弃改造，导致实际改造容量远低于国家规划预期。因此，如何在保证可再生能源消纳目标前提下科学规划火电机组的灵活性改造容量成为地区能源管理部门和火电厂共同关注的问题。首先建立了包括机组改造成本、调峰市场交易成本、售电收益损失、深调状态发电成本增量和系统弃电成本五部分费用在内的火电机组灵活性改造广义成本模型，基于随机生产模拟方法在中长期时间尺度下给出了机组年度发电量和广义成本计算方法。以全体火电机组灵活性改造广义成本最低为目标，建立了火电机组灵活性改造容量规划模型，并利用遗传算法求解所提优化模型。仿真算例验证了灵活性改造规划方法的可行性，同时分析了新能源电价等外部条件对规划结果的影响。

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水电项目投资估算对投资者安排融资和管理项目具有现实意义。在此背景下，提出基于灰色关联分析的改进粒子群优化BP神经网络（gray relation analysis,GRA; improved partical swarm optimization,IPSO; back propagation neural network,BPNN）的大中型水电项目投资估算模型。首先，借助文献回顾法和专家经验法初选影响水电项目投资的工程特征，并利用灰色关联分析筛选关键工程特征参数；然后，构建基于IPSO算法优化的BPNN模型实现水电项目投资估算；最后，通过算例分析验证了基于GRA-IPSO-BPNN的投资估算模型具有实用性和可靠性。根据实证结果，IPSO-BPNN模型相较于BPNN和PSO-BPNN，预测误差更小，可以实现大中型水电项目准确、快速、有效的投资估算。

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