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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。
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