中国河北省张家口近郊的一个风能和太阳能混合发电站。来源:Chen Xiaodong/VCG via Getty
2020年,中国宣布了一项宏大的减排降碳计划,提出到2060年将非化石能源消费比重提升到80%。鉴于中国当前的温室气体排放量占到了全球的四分之一以上,实现这一目标对于最大限度地减缓未来的气候变暖至关重要。
为中央政府提供应对气候变化的能源战略建议的清华大学能源环境与经济研究所所长张希良说:“我们面临的最大挑战是如何用清洁能源大规模替代传统能源,尤其是煤炭。”清华大学拥有全国顶尖的能源研究所,去年在电气和电子工程领域一共发表了逾1500篇论文。根据科睿唯安(Clarivate)Web of Science的统计,这比全球其他任何一家研究机构的发文量都高。
张希良认为,为了完成这一重大转型,中国政府需要聚焦科研,特别是要加大对新能源技术研究的支持。
《自然》采访了中国的四个科研团队,这些团队活跃在中国庞大能源结构的各个领域,希望能为国家向清洁能源的转型贡献一份力量。
——— 储存清洁能源 ———
抽水蓄能是世界上最常见的储能技术,通常用于支持依赖太阳能或风能的电网。其原理是在低电力需求期间将水抽到山顶的水库,并在需要时施加压力将其倾泻,为水轮机提供动力并将电力输送回电网。蓄能是绿色能源系统的关键一环,它能将大风天或晴天产生的能量储存起来,日后再释放,以满足用电高峰时段的需求。
中国国家能源局(中央政府的能源发展监管机构)2021年9月发布的能源发展规划指出,五年内要将抽水蓄能发电装机容量翻一番,到2030年再翻一番,达到1.2亿千瓦。
清华大学水利工程师祝宝山说,建设更多水电站的计划慢于预期。这些水电站建设成本高、工期长、发电容量有限,加上建设过程中对环境的潜在破坏,都阻碍了建设进度。
尽管如此,中国的水电站数量仍居世界前列,国内为水电站建设提供配套设施的制造业也已形成。祝宝山说,2008年之前,水力发电的许多水轮机都是从国外进口的。
1980年代,当祝宝山还是学生时,当时产生1千瓦时(KWh)的电力需要1.3千瓦时的存储电力,而现在只需要1.25千瓦时。他说:“这看起来可能是很小的差异,但对于要产生几十亿千瓦电力的电站来说,这一差异就相当可观了。”
去年12月,中国迄今最大的水电站正式投产发电。位于河北省丰宁的这座水电站也是世界上最大的抽水蓄能电站,总装机容量为360万千瓦。今年早些时候,丰宁抽水蓄能电站承担了为北京2022年冬季奥运会供应可再生能源的任务。
安徽省最大的抽水蓄能电站位于绩溪市。来源:TopPhoto/Alamy
丰宁抽水蓄能电站使用高科技的变速发电机组,其调节自身能源效率的能力比传统的单速机组更为出色,但必须从奥地利进口。祝宝山认为,这对于中国进一步发展该技术是一个挑战。
祝宝山说,尽管抽水蓄能是中国采用的主要储能方式,但这些电站的发电量仅占全国供电量的1.4%。他解释道,许多其他技术先进的国家拥有更高的产能。例如在奥地利,抽水蓄能电站的发电量最高能占到该国供电量的20%。
绩溪市的抽水蓄能电站使用的水轮机与正在建造的这一款类似。来源:Chine Nouvelle/SIPA/Shutterstock
——— 预测未来需求 ———
位于北京的华北电力大学专门培养能源生产相关领域的科研人才。该校的电气与电子工程研究员王飞说,随着我们对风能和太阳能的需求不断增加,能准确预测这些能源可用性的系统对于中国的电力公司也变得尤为重要。
王飞在中国首个面向可再生能源电力系统、具有国家战略意义的“国家重点实验室”工作。自他的研究小组在2011年成立以来,政府和企业对他所在领域的兴趣和投资力度明显加大。他自己的团队从原先的6人发展到现在的约50名研究人员,研究经费也呈5倍增长。
王飞的研究方向是提高电力供应商对短期(一般提前24小时到72小时)内太阳能和风能强度的预测精度。这项研究很有必要,因为这类能源很容易受到快速变化的天气的影响。他们团队使用大量数据来构建这个预测模型,包括从卫星和地面拍摄的云层图像、历史天气数据,以及算法工具。
2021年9月,该团队提出了一个新模型,可以预测超短期(15 分钟到 4 小时之间)内的太阳能强度(F. Wang et al. Energy 238, 121946; 2022)。他们的预测方法是将云团的运动模式与光伏板接收到的太阳能量(辐照度)关联起来。
王飞说,传统的预测模型使用地基辐照度传感器来预测太阳能强度。但是云层的变化速度很快,所以当传感器检测到辐照度变化时,云层可能已经遮住了太阳。为了解决这个问题,王飞的模型能跟踪云团运动,并能预测云团到达特定光伏电站上方时的可能形变。
“这不是一件容易的工作,”他说,“它涉及多学科的合作。要构建这样的模型,我们需要懂大气物理学、数学和深度学习技术的人。”
2018年至今,王飞的模型已被全国20多个省份用于预测太阳能和风电场的未来电力供应,包括西北部辽阔而多风的新疆。这些预测还能用来预判这些地区除可再生能源外,还需要多少煤电才能满足用电需求。举个例子,王飞这一精度更高的预测模型成功将新疆的可再生能源浪费比例从2020年的4.6%降至2021年的1.4%。
在中国960万平方公里的国土上,地形多种多样,意味着该团队无法开发出一种适用于全国所有地区的模型,尤其是在预测风能方面。研究人员对山谷风电场使用的模型就与对西北平坦地区或低洼沿海地区风电场使用的模型不同。王飞说:“在小一点的国家,更少的模型就能覆盖所有的发电场。”
——— 利用海上绿色能源 ———
对绿色能源的储存和预测是帮助中国实现碳中和目标的两个关键研究方向,但能源的生产方式也需要进一步创新。
2021年10月,清华大学海洋工程研究员郑向远获得了一项仅靠风能和太阳能供电的渔业网箱专利。
这一设备尚未入海测试,大约有足球场那么大,可漂浮在100米到200米深的沿岸海域,并能通过顶部的风电机组和光伏板捕获风能和太阳能。它的水下部分是电动网箱,可用于鱼类养殖,并用电子传感器监测整个养殖过程。
郑向远说,网箱顶部的发电量可以轻松满足这些深海水产养殖网的用电需求,剩余电力还有机会输送到人口占中国总人口一半以上的沿海城市。
郑向远表示,这种超前的可再生能源研究思路在中国吸引了大量投资。自2018年以来,他团队的12名研究人员已经获得了100 万元的国家自然科学基金,以及其他各类经费共计850万元。
为了将这个想法付诸实践,郑向远团队现在需要与大型企业或富有的投资人合作,筹集制造资金,此外还需要来自国家和地方政府在财政和政策上的进一步支持。
郑向远表示,他的设备是中国第一个将风能和太阳能与水产养殖相结合的设计。也因为如此,他的团队没有先例可循,无法很好地判断这种系统在现实世界的实际运作情况。
郑向远承认,如果没有这样的实验,他的团队就无法预测该设备会如何应对海浪和海风,比如它会不会翻倒,电力机组会不会发生故障等。他说,该实验最小版本的规模约为他最初提议的四分之一,耗资1.67亿元左右。
2020年,中国兴建的海上风电场数量占全球总数的一半,去年更是超过英国成为全球海上风电装机规模最大的国家。咨询公司Windpower Intelligence在2021年11月统计的11个新建的全球最大海上风电场中,中国就占了8个。
郑向远指出,尽管这些数字很好看,但要实现新概念的商业化并不容易。他说:“从事海洋可再生能源的大型私营企业非常少,而且本质上相当保守。这些企业不敢在我们这种全新的海洋设备上投入巨资。”
这与中国庞大的海洋科研人才队伍似乎并不相称。根据联合国教科文组织的统计,中国在海洋科学领域拥有3.8万名科学家和技术人员,比其他任何国家都多。
郑向远说:“光是我们大学就有很多很好的专利,可惜只有一小部分——约11%——得到了行业的支持。这是一种浪费。”
——— 用空气发电 ———
2021年8月,位于北京的中国科学院工程热物理研究所的研究人员将事先冷却并储存在地下盐穴中的压缩空气成功转化为电能。在山东省肥城市示范运行一个月后,该电站正式并入国家电网,使得中国成为世界上第三个以该方式为电网供电的国家。
中科院首席研究员陈海生说,这一刻是17年来努力的结果。陈海生也是中关村储能产业技术联盟的理事长,中关村储能产业技术联盟是一个致力于推动中国储能技术发展的非营利性行业社团组织。
压缩空气储能(Compressed-air energy storage,CAES)技术已有40多年的历史,但之前只有德国和美国能运行整套CAES系统。
陈海生的团队致力于开发出更先进的CAES系统,从而解决该技术的三个关键问题。陈海生说,首先,压缩和减压空气的过程会导致能量以热量的形式损失,使得该过程的效率不如抽水蓄能电站和化学电池这类储能系统。其次,该系统需要使用化石燃料来加热从储气室排出的高压空气,再用这一热量驱动轮机发电。第三,CAES设施的最佳选址是地下已经拥有大容量、高不透水储气洞穴(如盐矿)的地区。
陈海生的团队综合考虑了以上三个问题,在设计上进行了一系列改进,从而实现了减少整体能量损失和降低CAES技术对化石燃料依赖的目标。他说,这些改进将肥城压缩空气储能电站的效率提高到了60%,而德国埃尔斯弗莱特的芬道夫电站和阿拉巴马州的麦金托什电站的效率分别为42%和54%。
肥城压缩空气储能电站的建设周期为12个月,耗资8000万元,其中有3000万元来自各个国家级、省级和市级能源部门,其余资金来自私营企业和国有企业,包括专门从事CAES技术商业化的中储国能(北京)技术有限公司。
陈海生表示,如此雄厚的资金支持确保了该项目的工程建设能稳步推进。不过,尽管技术上已经取得了长足的进步,但这类储能技术仍处于早期阶段。
Sarah O'Meara是伦敦的一名自由撰稿人。Yvaine Ye是上海的一名科学记者。
原文以Four research teams powering China’s net-zero energy goal为标题发布在2022年3月24日出版的《自然》增刊“自然聚焦-中国碳中和愿景”上。
© nature
Nature | doi:10.1038/d41586-022-00801-4
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