新一代能源规划建模的6点新思考

北极星太阳能光伏网讯:能源是现代经济的重要支撑，能源战略是国家发展战略的重要组成部分，能源规划模型是分析研判能源战略的有力工具，模型背后所蕴含的理念认识将直接影响能源决策判断的质量。当前，世界政治、经济格局深刻调整，能源供求关系深刻变化，我国能源资源约束日益加剧，生态环境问题突出，调整能源结构、提高能效和保障能源安全的压力进一步加大，能源发展的内外部形势和发展阶段出现重大变化，能源规划模型的建模理念、理论和方法等应充分考虑这些新变化。

（来源：微信公众号“能源研究俱乐部”）

一、能源发展趋势及能源规划模型演变过程简要回顾

能源规划模型的演变与能源发展形态紧密相连，不同时期的能源发展形态影响了能源规划模型的规划理念、规划对象、建模方法和精细化程度等。因此，在研究新一代能源规划模型时需对能源发展形态进行分析研判，提出与新一代能源形态相适应的能源规划模型。

（一）能源发展趋势

纵观人类能源史，能源的发展经历了漫长的薪柴时代、异军突起的煤炭时代、全面爆发的石油时代、激流勇进的天然气时代、蓬勃发展的电气时代和新能源时代。归纳分析能源发展轨迹能清晰的认识其发展脉络，为研判未来能源变化趋势提供思路。

从能源物理形态上看，能源发展史是一个从固体（如薪柴和煤）到液体（石油）、气体（天然气）再到波、场（风能、光能可视为光波的直接利用）等形态变化的利用过程。

从能源化学构成上看，能源转型是一个不断氢化的过程。木柴中氢碳原子数比例为1:10，煤炭为1:2，石油为2:1，天然气则为4:1。据专家计算，目前的能源结构中有2/3是氢原子，海夫纳1甚至预言21世纪内剩余的1/3碳原子将会全被消除，为人类提供完全依赖氢能的可持续能源系统，这将是能源大转型的最终格局。

从能源利用形式上看，能源转型是一个从太阳能的间接利用到直接利用的过程。煤油气等化石能源均是太阳能经漫长的地质反应转化而来，风能、光能等新能源则省去了很多中间转换环节，变为太阳能的直接利用。该过程中能源的能量密度呈逐渐降低的趋势，风能、光能等低能源品质的开发利用需配合储能等手段改善能源利用品质。

综上判断，未来能源系统将朝着以风能、光能等低密度能源为主的太阳能直接利用方式转变，走可再生能源和新能源的能源发展新路是不断减缓能源系统“熵增”的过程，建立新一代能源系统是构建环境友好和谐社会的重要基础。

（二）能源规划模型演变

伴随着能源发展趋势的不同，能源规划模型也经历了不同阶段。从建模方法来看，传统刻画能源技术与能源经济的模型主要有自上而下、自下而上以及综合模型等。自下而上模型的历史可以追溯到上世纪70年代，1973年Hoffman开发出BESOM模型，自此拉开了自下而上模型发展的序幕，这一时期的代表模型有国际能源署（IEA）开发的MARKAL模型等；此后，为分析石油危机等能源问题对经济的影响，很多自上而下模型得以开发，以美国太平洋西北实验室1991年开发的SGM模型较为有名；之后，基于以上两类模型开发的基础，很多机构开发出混合模型，如美国Brookhaven实验室和斯坦福大学开发的MARKAL-MACRO模型。自此，能源系统模型进入了快速发展时期。随着一般均衡理论的发展，一大批以GREEN、PAGE和EPPA为代表的可计算一般均衡（CGE）模型得到了快速发展；之后以AIM、MESSAGE和TIMES模型为代表的自下而上模型，以及以MERGE、MESSAGE-MACRO和IPAC等模型为代表的综合评价模型也不断涌现出来。

从国内外已有研究进展来看，虽然相关成果侧重于能源系统规划模型的应用，但缺乏对能源转型路径设计、场景描述的系统性思考，也忽视了能源系统参与主体对能源规划的影响。

二、对新一代能源规划模型的新思考

能源规划模型常因模型变量作用关系不准确、变量缺失、数据测量不准确等因素导致构建的模型仅仅是对高维复杂非线性能源系统的一个简化近似，故其具有天然的局限性2。虽然未来能源的发展不会完全按照能源规划模型研判的结果去推进和演化，但我们仍可通过模型去揭示能源发展的部分规律，探索可能的转型路径，这正是其受到青睐的根本价值所在。综合能源规划模型的发展历史及未来能源新形势要求，新一代能源规划建模应考虑以下因素：

（一）规划者的双重角色

传统的基于全局优化的能源规划模型存在以下不足：一是人为将规划者和参与者分割，忽略了参与者对能源规划本身的影响。在现实中，制定能源战略及规划的主体，同时也是完成规划的参与者，存在双重身份，其对能源规划的实施和执行效果的影响不容忽略，应在能源规划模型中将“人”（规划者本身）的因素纳入其中。二是由于规划者的双重角色，存在“观察者效应”3，当我们一旦给出能源规划的目标后，人们为实现该目标采取的各项行为往往会加快或降低该目标的实现过程，导致在能源发展中存在能源目标实现的“测不准”现象。因此，能源规划永远是一个不断迭代的反馈过程，能源规划模型难以给出静态的精确解，它更多是一个动态演化模型，并勾勒出未来能源发展大趋势。

（二）有限理性思维视角下的多主体复杂系统建模思路

当前大部分基于优化规划的能源模型都是基于“完全理性人”假设进行的完全理性决策理论，认为所有参与者均能按照最优标准追求理性。经济学规律揭示这是一种难以用于指导实践的理想状态，并提出有限理性决策理论。能源系统作为“经济人”社会的一部分，也具备有限理性的特点。

传统的能源规划模型主要对能源的开采、运输、加工、转换、利用等各环节进行物理层面的静态刻画，对参与其中的不同主体及社会经济等因素的动态变化所带来的影响刻画不足。在有限理性的背景下，将多主体行为的刻画纳入常规的静态能源模型中显得尤为重要，并可观察能源系统各主体的有限理性行为（如市场环境下的用户行为等变化）对能源规划产生的影响。由此，新一代能源规划模型应具备自我调节功能，是一种基于用户有限理性的市场思维下的反馈式规划，其具有多主体下复杂系统的特点。

（三）基于多路径演化的能源推演

传统能源模型是目标导向式的建模，只能给出不同水平年能源状态的静态规划结果，并未指明从一种能源状态向另一种能源状态转变的可行路径。从实施和执行的角度，能源转型路径的研究与科学转型目标的确定同等重要，共同决定了方向、节奏及最终的质量。新一代能源规划模型在规划出能源发展目标的同时，应注重路径规划，给出可行路径、演化过程及优劣比较等。

一段时期内，能源转型不变的是目标，可变的是路径。不同内外部环境（后文称为“转型阻力”，当然技术、经济性、政策等很多变化发挥的是促进作用，但总体而言转型需要克服的是阻力）的改变对实现能源目标的具体路径都会产生影响，如何适应变化去追求相对固定的目标，成为能源规划模型的重要功能。

图1展示了在相同转型起点和转型目标下，不同转型阻力对转型路径的影响。图中左侧场景下，有四条可行转型路径，当内外部环境发生改变后，仅有三条可行转型路径，且其具体路径形态亦发生改变。

图 1 转型目标不变时不同情景下的能源转型路径集合变化情况示意图

（四）能源转型从“最短路径”到“最速路径”的转变

当能源转型目标确定后，其从转型起点到转型目标间将有多种可行路径，多样性的转型路径将形成能源转型路径集合。为研判何种路径更适合未来发展趋势，需进行“最优路径”的选择。

传统能源规划建模的重点是基于全社会供能成本最低的优化方法，可以将这一建模理念称之为一种追求转型“最短路径”的方式，所谓“最短”仅用来表达静态下的选择逻辑，综合成本、绿色、安全等的最优多目标考量也可视之为“最短”。但能源转型除了有目标的限制还有时限的约束，故能源转型的速度也是影响能源转型是否顺利完成的重要维度，甚至是刚性条件。由此，能源转型是在最短的时间内以较低的成本实现转型目标。

物理规律显示两点之间线段最短，但最短的线段并非是最快的，两点间存在一条“最速路径”。更为特别的是，位于“最速路径”上不同起点的物体到达终点的时间相同，因而该“最速路径”也称为等时曲线。类比可知，在能源转型路径集合中存在一条“最速路径”，其在内外部环境构成的合力驱动下，总是沿着阻力最小的路径演化，实现最快速的能源转型，且其与能源转型的起点关系不大，最终将以相同的速度到达转型目标。当然在克服阻力的过程中，不同能源现状下的转型所需要付出的代价不同。

图 2 能源转型从“最短路径”到“最速路径”的转变

由上述分析可知，新一代能源模型将以转型阻力4最小而非单纯的系统成本最小为目标函数，在内外部转型合力驱动下实现能源转型从“最短路径”到“最速路径”的转变。

（五）基于场景思维实现“不测而测”

能源规划模型不是为了预测未来，而是基于多场景模拟及仿真提供在不同时期可能的能源发展路径。能源模型的实践意义在于：通过多种典型场景和极端场景（如安全事故、气象灾害、网络安全、战争、其他行业带来的联动影响等）的研究，发现多路径，并基于不同时期的当下实践，选择最佳的能源转型应对之法和转型策略，而非单纯的预测未来。实际中，由于内外部环境的变化及不可预测性，任何企图通过模型规划进行预测未来的尝试往往事与愿违。

不同场景下，能源转型将有不同的“最速路径”，某时段内的“最速路径”通常是由多个子时段不同场景下的“最速路径”拼接而成。由此，新一代基于场景的能源模型实质是形成尽可能涵盖各种场景的场景集合，并得到不同场景下的“最速路径”集合，通过识别实际能源发展情景属于场景集合中的哪一种，给出与该场景相适应的能源转型应对策略即“最速路径”，从而达到“不测而测”、以“策”代“测”的目的。

以图3为例说明，模拟了三个不同场景，并得到3条“最速路径”，结合实际情况，四个子时段所处的实际能源发展情景分别与场景3、场景2、场景1和场景3相对应，则整体的能源转型路径即为4段不同场景下的“最速路径”的组合。随着场景组合数的增多，其仿真过程将极为复杂，为便于决策者从未来多种可能形势变化中研判得到一系列可视化的“最速路径”，大数据、人工智能将在场景构建、“最速路径”分析，尤其在挖掘海量“路径集”找出潜藏关键规律方面将发挥独特作用。

图 3 不同场景集合下的“最速路径”集合及其应对策略

（六）构建多时空尺度下多层级的能源规划模型体系

能源模型随着时空尺度的不同，其规划理念及方法呈现一定的相似性，同时也将表现一定的差异性。针对不同的时间尺度、空间尺度和应用场景有必要构建一套能涵盖多时空尺度下的多层级能源规划模型体系，兼顾宏观和微观、整体和局部间的协同规划。

在时间方面，新一代能源系统中场景刻画具备针对长期（5～10年及以上）、中期（5年及以下）、短期（月及日等）的仿真能力，且不同时间尺度及级别上的场景能互相校验和生成，避免各时间尺度下的场景相对分割且独立，即大时间尺度上的场景应由小时间尺度场景演化得到，小时间尺度下的场景应服从大时间尺度下场景的变化趋势。在空间方面，应针对园区级、省级、区域级、国家级能源系统搭建简易程度不同、刻画精度各异的一套规划模型体系，便于不同空间尺度模型的对接和校核，提升能源规划模型的自检能力及适应性。

1.罗伯特·海夫纳三世，《能源大转型——气体能源的崛起与下一波经济大发展》，中信出版社，

2013年。

2.英国统计学家George E. P. Box.曾说过“ All models are wrong, but some are useful”。

3.所谓观察者效应，指的是被观察的现象会因为观察行为而受到一定程度或者很大程度的影响。

4.转型阻力包含技术因素、成本约束、政策环境、外部约束等多种内外部因素。