长期、空间明确的农村电气化电力需求情景分析：以埃塞俄比亚为例

《Energy Strategy Reviews》：Long-term spatially explicit electricity demand scenarios for rural electrification: The case of Ethiopia

埃塞俄比亚多部门电力需求预测研究显示，至2050年BAU、HEG、RU场景下总需求分别增长176%、219%、285%。空间分析表明HH需求从Tier1到Tier4分布，温度上升使低地地区需求增加达22.6%。研究强调需基于 settlement 级多部门分层需求设计成本效益型电气化路径。

　　在非洲撒哈拉以南地区，电力获取仍然是一个重要的发展挑战。为了应对这一问题，国家电力规划必须考虑到电力需求在时间上的演变和空间上的异质性，以反映当地的经济社会现实和气候条件。本研究旨在对埃塞俄比亚的家庭、生产性用户和社区机构的长期、空间明确的电力需求进行预测，并评估气温上升对未来电力需求的潜在影响。研究采用回归模型预测电力需求的时间变化，同时利用开放源代码空间电力规划工具（OnSSET）来分析人口聚居地的空间需求动态。为了探索不同的发展路径，研究开发了三种情景：业务如常（BAU）、高经济增长（HEG）和快速城市化（RU），时间范围从2021年到2050年。结果显示，与2021年相比，到2050年，国家电力需求在BAU情景下可能增加176%，在HEG情景下增加219%，在RU情景下增加285%。家庭需求的增加将是最大的，其次是生产性用户。显著的空间差异也显现出来，家庭需求从Tier 1到Tier 4。此外，尽管气温上升对国家总需求的影响仅占0.53%，但在某些地方需求可能增加高达22.6%。这些发现表明，国家平均值或仅关注家庭需求的模型无法准确捕捉电力需求的空间和行业特定差异。因此，高分辨率、多行业的电力需求预测对于设计成本效益高且公平的电力接入路径至关重要。

电力获取对于社会经济发展至关重要。然而，许多发展中国家在提供普遍电力接入方面面临困难。国际能源署（IEA）预测，到2030年，全球仍将有大约6.6亿人无法获得电力。以一种成本效益的方式解决这一缺口需要针对未电力接入地区经济社会、地理和人口现实制定电力接入策略。研究发现，长期、空间明确的电力需求预测对于确保电力接入解决方案的成本效益和响应地方需求至关重要。在非洲撒哈拉以南地区，快速的农村发展、基础设施扩展和人口增长，使得电力需求的预测成为规划的重要组成部分。特别是在地方层面，电力需求预测能够帮助规划者设计符合不同社区多样能源需求的解决方案。

传统上，全国范围的电力接入研究采用了简化的方法来预测电力需求。这些研究将聚居地分为广泛的农村和城市类别，并基于多级框架（MTF）分配典型的消费水平。例如，Mentis等人在尼日利亚预测了到2030年农村人口的Tier 3需求水平（170 kWh/人/年）和城市人口的Tier 4需求水平（350 kWh/人/年）。同样，Mentis等人在埃塞俄比亚预测到2030年农村和城市需求将分别达到Tier 3（150 kWh/人/年）和Tier 4（300 kWh/人/年）。Ouedraogo还预测，到2035年，喀麦隆的城市人口将达到Tier 5（1796 kWh/家庭/年），而农村人口将达到Tier 3（530 kWh/家庭/年）。Bissiri等人在布基纳法索和科特迪瓦多应用加权平均分层方法，将城市人口分配为Tier 4和Tier 5，农村人口分配为Tier 2和Tier 3。这些研究在一定程度上简化了电力需求的空间异质性，可能导致电力接入策略的不匹配。这种简化主要是由于对供应端优化的关注，而对需求预测的重视相对较少。

为了解决这一局限性，研究人员开发了更细致的建模方法。Dagnachew等人将撒哈拉以南非洲（SSA）的家庭电力需求分为五个基于收入的分层，使用MTF在农村和城市地区进行建模。此外，Korkovelos等人引入了一种高度空间细分的家庭需求方法，用于马拉维。他们通过整合格网化的GDP和贫困水平数据，将MTF基于的家庭需求分为九类。这些进展使得电力接入策略能够根据不同地区的独特地理和经济背景进行调整。

农村电力接入规划还应考虑生产性用户（PUs）和社区机构（CIs）的电力需求，包括卫生中心、教育设施、宗教场所（POWs）和政府办公室。这些非家庭消费者在地方层面的电力需求可能与家庭需求相当。例如，Hartvigsson等人报告称，PUs在离网微型电网的客户中占约25%。同样，Wassie和Ahlgren指出，家庭和社区机构共同贡献了微型电网供应的约60%的负载，并认识到PUs推动农村电力接入效益。Dagnachew等人进一步指出，撒哈拉以南非洲家庭小型企业的需求可能增加家庭电力消耗的50%。因此，包括PUs和CIs对于捕捉电力需求的多样性和支持能够推动更广泛社会经济发展的电力接入解决方案至关重要。

然而，现有的研究主要集中在家庭电力需求，对PUs和CIs的关注较少。这些研究大多基于家庭和广泛农村-城市分类，忽略了地区内部的经济差异。相比之下，本研究的方法考虑了地区内部的经济异质性。两种互补的地理空间数据集，平均国内生产总值（GDP）和国际财富指数（IWI），用于量化每个聚居地的相对经济状况。通过将GDP和IWI值分为五个类别，应用Jenks自然断点方法，来实现聚居地的经济分层。这种方法能够更准确地反映不同聚居地的电力需求差异。

本研究采用了一种综合模型，结合回归模型和OnSSET工具，分别用于时间序列和空间分析。回归模型能够系统地建立电力需求与关键驱动因素之间的统计关系，而OnSSET则支持空间详细建模和分析。这种方法不仅能够提供全国范围的电力需求预测，还能在聚居地层面提供详细的行业需求分析。在埃塞俄比亚，该研究使用高分辨率的GDP和IWI数据，对家庭、生产性用户和社区机构的电力需求进行预测，并考虑了气温变化对电力需求的影响。

研究还探讨了气温变化对电力需求的影响。由于气候多样，埃塞俄比亚的平均气温范围从高地的8.8°C到低地的33.8°C。实证证据表明，气温与电力需求之间存在强烈的正相关。例如，在约旦，由于气温升高，平均电力需求增加了约11%。在印度和德克萨斯州，气温上升1°C以上24°C基准值，导致电力需求分别增加2%和4%。研究使用了全球太阳能图集中的空间温度数据，结合IPCC的温度上升预测，评估了气温变化对电力需求的影响。通过考虑气温变化对电力需求的敏感性，模型能够识别出对温度变化最敏感的聚居地，并量化温度变化对电力需求的影响。

研究结果表明，在所有情景下，埃塞俄比亚的电力需求都将显著增长。到2050年，与2021年的基线相比，电力需求在BAU情景下增加176%，在HEG情景下增加219%，在RU情景下增加285%。这种增长主要归因于快速城市化、人口增长和电力密集型经济活动的扩张。在家庭需求方面，不同情景下的年均增长率（AAGR）分别为3.6%、4.1%和4.8%。家庭需求的主导地位与之前的研究一致，但生产性用户和社区机构的需求增长也值得关注，尤其是在地方层面。

空间分析揭示了电力需求的显著地域差异。埃塞俄比亚的中心地区由于较高的人口密度、相对较高的经济水平和较低的贫困率，预计电力需求增长较快。相比之下，东北部和东南部的边缘地区由于较高的贫困率和相对较低的GDP，预计电力需求增长较慢。在这些地区，有限的电力接入和稀疏的人口可能在未来的几十年里保持需求较低。同时，研究发现，家庭需求将从Tier 1到Tier 4，这表明电力需求在不同聚居地之间存在显著的分层变化。社区机构的需求增长可能达到46%，这反映了在有社区机构的聚居地，其需求占比较高。

此外，研究还指出，气温上升可能显著增加某些地区的电力需求。尽管全国范围内的气温上升对总需求的影响较小，但在一些低地地区，如阿法尔和索马里，电力需求可能增加高达22.6%。这强调了在电力接入规划中考虑地方气候差异的重要性。研究的结果表明，传统的农村-城市需求分类方法无法准确反映电力需求的空间异质性，因此需要高分辨率、多行业的电力需求预测。

研究的结论表明，埃塞俄比亚的电力需求将随着不同的发展情景而显著增长，特别是快速城市化情景下的增长幅度最大。这为政策制定者提供了重要的参考，即应根据地方需求特征制定电力接入策略，以确保电力基础设施的建设与使用需求相匹配。此外，研究还强调了在电力需求预测中纳入气温变化的重要性，特别是在那些面临显著气温上升的地区。这些发现不仅适用于埃塞俄比亚，也为其他撒哈拉以南非洲国家的电力接入规划提供了借鉴。

未来的研究应关注进行主要的实地调查，以更好地描述电力的生产性使用和社区机构的需求，包括不同聚居地类型的行业特定消费模式和增长趋势。此外，空间电力需求预测应扩展到农业部门，因为农业是许多发展中国家农村能源需求的重要组成部分。全国范围的最低成本电力接入规划应基于多行业的、空间差异化的电力需求，以确保技术选择和容量设计基于现实的电力需求预测。