香港科技大学（广州）周跃宽团队CRPS：未来气候变化下的城市能源韧性 | Cell Press论文速递

CellPress细胞科学

2024-12-13 17:00发布于北京CellPress细胞科学官方账号

物质科学

Physical science

温室气体增加和全球气候变暖给适应/减缓气候变化，确保能源韧性带来了重大挑战。然而，电气化和综合光伏-电池-建筑系统的供需动态关系及气候适应韧性仍存在不确定性。遵循零能耗建筑设计原则，基于最大边际效益的U值/M值电池容量设计方法，香港科技大学（广州）可持续能源与环境学域的周跃宽老师团队等提出和应用基于“kWp-kWh-m²”指标的设计方法，利用可再生能源产生-储存之间的内在关系，实现可再生能源自给自足的同时，避免集中式和分布式能源供应下的电化学电池储能的超额配置。另外，本文针对中国不同气候变化条件和地理区域，进行综合光伏-电池系统的零能耗转型的经济-环境性能评估，涉及平准化储能成本、净现值、综合减碳潜力和政策激励等重要指标。

本研究为零能耗转型提供了数据指导，涵盖最佳系统设计、省级系统配置和性能评估，旨在指导可持续能源系统转型下的战略投资和针对性的政策干预。该文于2024年11月27日以“Energy-resilient climate adaptation using a tailored life-cycle integrative design approach for national carbon abatement”为题发表在Cell Press细胞出版社旗下期刊Cell Reports Physical Science上。

本文亮点

基于 “kWp-kWh-m²”全寿命周期的零能耗建筑系统设计方法
集中式和分布式产能-储能场景的最佳电池容量配置
零碳转型的经济投资与决策
零能耗转型的指导方针和战略投资建议

图1. 最优电池容量和电池尺寸配置

(A) 最优电池容量；

(B) 采用U值方法的集中式光伏-电池能源供应场景的电池容量配置；

图1中展示的电池容量配置结果和方法基于北京的建筑气候条件。总的来说，对于北京，集中式光伏系统的最优电池容量范围为3.75-4 kWh kWp⁻¹，办公建筑的分布式光伏系统为1.75-2 kWh kWp⁻¹，住宅建筑的分布式光伏系统为2.5-2.75 kWh kWp⁻¹。每个图表的上半部分展示了作为电池容量函数的均匀性因子（U值）（见图1B）和匹配因子（M值）（见图1C）。下半部分则显示了这些函数的第一导数。最优电池容量由均匀性或匹配因子增幅最大的点决定，旨在最大化电池集成的边际效率，确保在实现灵活性、成本和环境影响之间的折中时，负载匹配得到最大改善。通过比较可得，集中式光伏供电方案所需的最优电池容量大于分布式光伏系统，这可以归因于集中式光伏供电系统中为了保证在不同负载特征下稳定一致的电力供应对大容量电池的更高需求。此外，根据图3A，住宅建筑所需的电池容量大于办公建筑的电池容量，这是由于跟办公建筑相比，住宅建筑中BIPV/PV发电和建筑电力需求之间的匹配水平较低。

图2. 四种场景下光伏-电池-建筑耦合能源系统的设计原则

（办公建筑中的集中式光伏-电池电力系统；办公建筑中的分布式光伏-电池电力系统；住宅建筑中的集中式光伏-电池电力系统；住宅建筑中的分布式光伏-电池电力系统。）

集中式和分布式光伏供电系统的综合光伏-电池-建筑系统设计（kWp-kWh-m²）在历史典型年、RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5 气候条件下的比较：

(A) 办公建筑；

(B) 住宅建筑。

图2展示了在北京，气候变化对综合光伏-电池-建筑系统最佳系统配置的影响。在所有代表性浓度路径（RCPs）下，单位面积所需的光伏和电池容量（kWp-m²、kWh-m²）从2020年到2100年逐渐减少。例如，在RCP 2.6下，从2020年到2100年，集中式光伏在办公建筑中的所需光伏-电池容量从0.1238 kWp-0.4644 kWh-m²减少到0.1146 kWp-0.4298 kWh-m²；其根本原因在于气候变化对建筑电力需求的降低和光伏发电量的增加。这一减少表明零能耗建筑转型的经济可行性和可及性，鼓励更广泛地采用设计的光伏-电池系统。此外，与分布式光伏-电池能源系统相比，集中式光伏-电池能源系统需要较小的光伏容量但较大的电池容量。例如，在2020年RCP 2.6下，集中式光伏所需的光伏-电池容量为0.1238 kWp-0.4644 kWh-m²，而分布式光伏/BIPV则为0.1761 kWp-0.3082 kWh-m²。这可以归因于集中式光伏系统更高的光伏发电潜力和更大的能量储存需求。

图3. 四种场景下综合光伏-电池-建筑系统的经济-环境表现

在历史典型年、RCP 2.6、RCP 4.5 和 RCP 8.5 下的表现比较：

(A) 每千瓦光伏-电池系统的净现值（NPV）；

(B) 平准化碳减排成本（LCCA）；

图3比较了集中式和分布式光伏-电池能源系统在经济和环境两个方面的四种场景下的系统性能。值得强调的是，在所有RCP下，从2020年到2100年，四种场景的净现值（NPV）呈现出增加趋势，这与气候变化对光伏发电能力逐渐增强的影响密切相关。此外，NPV受到不同建筑类型的强烈影响。具体而言，办公建筑中光伏-电池应用的NPV为正值，而住宅建筑中的NPV为负值。这一结果突显了住宅建筑中光伏-电池应用在生命周期内的经济不可行性。此外，集中式光伏-电池应用的平准化碳减排成本（LCCA）始终低于分布式应用。例如，住宅建筑的分布式电力供应的LCCA范围为16.63-21.14美元/吨二氧化碳，而集中式电力供应系统的LCCA仅为2.52-6.88美元/吨二氧化碳。这表明集中式光伏-电池应用优于分布式应用，地方决策者更容易在集中式光伏-电池应用上启动减碳政策，并提供经济补贴，从而减轻经济压力。同时，办公建筑的光伏-电池系统的负LCCA值表明，优先投资光伏-电池系统不仅可以改善政府的经济收入，还能有效减轻政府在减碳方面的经济负担。然而，与中国当前的碳价格（范围为0-11.58美元/吨二氧化碳）相比，住宅建筑应用的分布式光伏-电池系统所需的LCCA仍然较高，尽管在环境性方面，文章所提出的光伏-电池系统可以达到65%以上的显著减碳比例。

图4. 在气候变化条件下，中国五个气候区域遵循零能耗建筑设计原则和最佳光伏-电池-建筑系统设计原则（kWp-kWh-m²），所需的最佳总光伏-电池容量比较。

图4示了在气候变化条件下，光伏-电池容量需求存在显著的区域差异。值得注意的是，在RCP情景下，随着时间从2020年过渡到2100年，严寒气候区（如新疆（乌鲁木齐））、寒冷气候区（如北京）、夏热冬冷气候区（如上海）所需的光伏和电池容量呈现下降趋势，而温和气候区（如云南（昆明）和夏热冬暖气候区（如广东（广州））所需的光伏和电池容量则呈现上升趋势。这是因为未来的气候变化将增加以制冷需求为主的地区（如云南（昆明）和广东（广州））的建筑电力需求，而减少以供暖需求为主的地区（如新疆（乌鲁木齐）、北京和上海）的建筑电力需求。此外，结果还显示，气候较严酷的地区所需的相对电池容量大于气候较温和地区。例如，在新疆（严寒气候区），所需电池容量与光伏容量的平均比例范围为2.61-2.77 kWh/kWp，而在广东（夏热冬暖气候区）仅为2.13-2.32 kWh/kWp。这一结果可以为不同气候条件下的光伏-电池系统设计提供指导和优化。

图5. 不同气候区域综合光伏-电池-建筑系统的经济-环境表现

比较中国五个气候区域在气候变化条件下光伏-电池系统每千瓦净现值（NPV）、平准化碳减排成本（LCCA）和减碳潜力。

(A) 严寒区域：新疆；

(B) 寒冷区域：北京；

(D) 温带区域：云南；

(E) 夏热冬暖区域：广东。

图5 从经济-环境表现上比较了不同气候变化条件下，中国五个气候区域的系统性能。在气候变化条件下的时间序列分析中，结果显示光伏-电池系统每千瓦净现值（NPV）在2020年至2100年间呈现出上升趋势，除了在RCP 8.5下新疆从2060年至2100年间的气候过渡。五个区域NPV的整体上升趋势表明了在气候变化条件下长期投资的可行性。同时，需要强调的是，NPV与当地光伏发电能力和电价密切相关，光伏发电能力强/用电价格高的地区呈现出较高的NPV。

在环境方面，综合光伏-电池系统的减碳潜力在所有RCP下随着时间的推移从2020年到2100年呈现提高的趋势，且在气候更为严酷的地区（如新疆（乌鲁木齐））的改善更加明显。例如在RCP 8.5下的减碳潜力从2020年的60.93%上升到2100年的64.32%。这一改善主要得益于光伏生产能力的增加以及电池在应对气候变化条件下对能源灵活性和韧性提高的重要作用。

此外，光伏-电池集成的减碳潜力受到当地电网能源结构的显著影响。例如，在云南，由于云南电网能源结构中水电占比高达82.4%，电网CEF较低（仅为0.0958 kg/kWh），导致所提出的光伏-电池系统的减碳潜力仅为41.05%-44.30%。

关于平准化碳减排成本（LCCA），它由净现值（NPV）和减碳潜力共同决定，值得注意的是，不同地区的LCCA差异显著。具体而言，广东的LCCA范围为-30.26至8.31美元/吨二氧化碳，上海为-12.96至12.16美元/吨二氧化碳，北京为-12.25至3.66美元/吨二氧化碳，而云南和新疆的LCCA值则较高，分别为398.75至1613.3美元/吨二氧化碳和33.17至65.22美元/吨二氧化碳。通过将LCCA与中国当前的碳价格（范围为0-11.58美元/吨二氧化碳）进行比较，广东、上海和北京提出的光伏-电池容量设计方法在政策角度上显示出经济可行性，而在云南和新疆则面临挑战，因为LCCA显著偏高。换句话说，提出的光伏-电池容量设计方法适用于广东、上海和北京的零能耗建筑（ZEB）转型，但在云南和新疆推广光伏-电池减碳技术仍需额外的经济补贴。

FIRST 课题组简介

香港科技大学（广州）功能枢纽，可持续能源与环境学域，智慧可持续低碳建筑技术课题组（FIRST），主要研究方向为材料-部件-建筑-城市跨尺度建模与优化，涉及建筑热仿真及能耗响应、建筑多能源系统耦合与模拟、区域能源系统零碳规划、城市信息模型等。

对课题组研究方向感兴趣的同学，可将简历、成绩单(学士和硕士阶段)、论文发表和英语证书，通过电子邮件发送给周跃宽博士: yuekuanzhou@ust.hk; yuekuan.zhou@outlook.com。

主要研究者简介

周璐，在读博士生，香港科技大学(广州)可持续能源与环境学域，在国际SCI杂志Cell Reports Physical Science、Energy Conversion and Management等期刊发表SCl论文3篇，参与国际专著出版章节1部，主要研究方向为建筑系统节能优化设计、可再生能源系统设计、混合氢能-电池系统优化设计、电动汽车储能系统优化建模。

周跃宽博士，助理教授，香港科技大学（广州），功能枢纽, 可持续能源与环境学域，香港科技大学机械及航空航天工程学系附属助理教授，国家发改委2023年度“碳达峰碳中和”课题委托课题专家。连续多年入围World’s Top 2% Scientists “终身科学影响力榜单”和World’s Top 2% Scientists “年度榜单”。第二届华人能源与人工环境国际学术会议优秀博士奖获得者，优秀青年编委，国际科学组织Vebleo 协会会士（Vebleo fellow），北京能源与环境学会理事会理事，国际期刊Energy Reviews高影响力论文奖获得者。以第一作者或通讯作者在Nature Communications, Cell Reports Physical Science等国际顶尖期刊发表多篇国际高影响力论文，总引用量超过4400次，H-index 43，6篇入选国际高被引论文(ESI 1%)，主编国际专著4部，参与国际专著重要章节7部。国际期刊Energy Reviews, Cell Press细胞出版社和香港理工大学联合出版的期刊Nexus等青年编委。周博士的研究旨在通过清洁能源生产、节能系统设计和运行、智慧能源集成创新、人工智能预测和优化等技术，实现低碳建筑与可持续区域能源系统，缓解气候变化，实现建筑领域碳中和，研究涉及跨学科领域交叉融合，包括热力学、传热学、流体力学、可再生能源工程、能源经济学和人工智能等。主持多项省市级项目，参与财政部、国家发改委节能减排平台、财政部、发改委节能减排平台、国家科技部国际合作专项等项目。