美国轻型车辆（LDV）与发电（ELC）协同脱碳的最低成本路径：基于TIMES模型的三类CO2约束情景至2050年

《Cleaner Environmental Systems》：Least-cost Decarbonization Pathways for Light-duty Vehicles and Electricity Generation in the United States

　　

该研究采用TIMES技术经济优化模型，基于截至2025年的历史数据，预测在三种二氧化碳（CO₂）减排情景下至2050年轻型车辆（LDV）与发电（ELC）的最低成本技术路径。上述情景由以下CO₂约束界定：（1）仅限制LDV排放；（2）要求LDV减排且不允许ELC部门排放增加；（3）要求两个部门均实现减排。结果表明，若至少87%的LDV需求由电动汽车（EVs）满足，且强有力的脱碳努力确保全国至少58%的电力来自清洁能源，则到2050年，LDV与ELC合计CO₂排放可较2020年水平降低91%。研究结果表明，当发电部门排放不受限制时，LDV脱碳策略对降低总体CO₂排放无效。因此，结果强调需要对LDV与ELC实施同步政策，以实现有意义的环境影响。

研究背景与问题：气候变化主要由过去一个世纪温室气体（GHG）排放增加驱动，各国政府通过向无碳技术转型减少碳足迹。巴黎协定寻求将全球平均温度升幅限制在较工业化前1.5 °C以内。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）指出，要将升温限制在1.5 °C，全球GHG排放到2030年应较2019年水平降低43%。美国2016年加入巴黎协定，2020年退出，2021年重新加入，2025年再次退出，但仍可能支持与巴黎协定目标一致的政策。美国环境保护署（USEPA）数据显示，交通和发电（ELC）是美国最大GHG来源，分别贡献28%和25%。交通总排放中37%来自轻型车辆（LDV），如轿车、运动型多用途车和小型厢式车。美国交通严重依赖汽油和其他化石燃料，电力占交通能源消费不足1%。太阳能光伏（PV）系统和电动汽车（EV）成本下降提供脱碳机会，但现有基础设施和能源需求上升带来挑战。一个挑战是EV所需额外电力可能导致排放从交通转移到ELC；另一个是货运、航空和重载交通难以电气化。研究人员使用TIMES（The Integrated Market allocation Energy flow optimization System）最低成本优化模型，对LDV和ELC部门单独和联合环境目标进行评估，识别深度脱碳所需技术发展。TIMES确定满足预定需求和政策约束的最低成本技术组合。研究目标包括：识别美国LDV和ELC部门为满足长期CO₂减排目标所需技术组合转变；比较仅限制LDV与同时限制ELC的情景；量化LDV脱碳时排放向ELC转移的风险；提供政策相关见解；确定单部门与多部门脱碳策略的环境有效性和经济含义。与以往独立建模不同，该研究构建并比较三个关联排放情景，并与EIA（Energy Information Administration）AEO25（Annual Energy Outlook 2025）数据对齐，验证基线投影。

研究人员开展研究并得出，若LDV与ELC同时约束，到2050年合计CO₂可较2020年降低91%，需至少87%的LDV需求由EV满足，且至少58%全国电力来自清洁能源。若ELC排放不限制，LDV脱碳策略对降低总体CO₂无效。因此，需对LDV和ELC实施同步政策。其意义在于为LDV电气化和清洁能源扩展的综合规划提供依据。

关键技术方法（不超过250字）：研究人员采用TIMES技术经济优化模型，使用EPAUS9rT 20.4数据库，将美国分为九个区域；数据来源包括EIA AEO25历史数据和预测。模型通过VEDA 2.0 shell和GAMS（General Algebraic Modeling System）运行，并用Excel分析。建立参考投影、基线投影和三个情景：S1仅LDV减排且ELC无限制；S2 LDV减排且ELC CO₂不超过2025年值；S3 LDV和ELC同等减排。每个情景设10%–90%至2050年九种减排目标。LDV按燃料类型和车型分类，汽车寿命13年、EV 15年，需求非弹性。

研究结果：
4.1 基线情景与情景1：在无ELC CO₂政策下降低LDV CO₂。通过比较AEO25、基线和情景1投影，AEO25联合排放2020—2025年下降8%，从2,304.47 Mt降至2,116.53 Mt CO₂，之后至2050年近乎恒定。基线2020年后下降约12%，随后逐渐增至2050年约2,300 Mt，较2020年仅降0.41%。情景1联合排放与基线类似；LDV仅10%–30%减排时与基线无差异；更高LDV减排时2050年联合排放仅降1%–3%，70%投影最大。ELC CO₂份额上升，2020年占58%，2050年占85%，极端达97%；所有投影中ELC CO₂持续超过2020年值。电力需求增加：AEO25的ELC从15,589 PJ增至24,985 PJ，增60%，基线和情景1更高，90% LDV减排下电力需求2020—2050年近乎翻倍。技术组合中，天然气2020年占33%，2050年占59%–60%；清洁能源从19%升至25%；煤2040年后显著下降。LDV旅行需求增20%，但2050年LDV CO₂较2020年降67%–94%。AEO25中汽油车超过50%里程，EV从1%升至48%；基线中EV 2045年满足一半需求，2050年占58%，柴油车2035/2040年成为最大，后被EV略超；情景1类似，但约束越严，内燃机（ICE）车辆越少，EV 2050年满足至少58%至多88%里程；LPG和CNG在AEO25逐步淘汰，在情景1保持小份额。

4.2 情景2：在限制ELC CO₂排放的同时降低LDV CO₂排放。通过将ELC CO₂限制在2025年值，所有情景2总排放低于AEO25和基线；最大降幅为90% LDV减排投影，2050年较2020年降37%。2050年LDV CO₂占联合排放22%–4%。车辆电气化使ELC增加，90%投影2050年需多83%电力，AEO25为60%。天然气仍主导，2035年约56%峰值后略降，但天然气总发电每步增加。清洁能源2020年19%，2050年32%–33%。煤2035年后几乎淘汰。LDV中，90%投影EV满足2050年交通需求87%，AEO25为48%。2030年柴油开始取代汽油成为领先ICE技术。即使最高减排，ICE仍满足至少8%需求。

4.3 情景3：LDV与ELC CO₂同等减排。联合排放较2020年降40%–91%；ELC占联合排放69%–84%，LDV占16%–31%。70%或更高减排时，ELC相对AEO25和基线增加；2050年电力较2020年最多增75%，AEO25为60%，基线为69%。多数投影中天然气到2050年至少提供一半电力；仅90% CO₂减排下，天然气份额约2030年达峰后清洁能源成为主要ELC，2050年占58%；其他投影清洁能源最多约34%。LDV中EV主导，至少满足一半需求；最激进脱碳中ICE至少满足9%需求。

讨论部分：情景1无ELC限制时，EV增加、LDV CO₂下降，但两部门总排放未显著低于2020年，最大仅3%降幅，排放从尾气转移到烟囱。仅LDV约束时，天然气是满足EV新增电力需求的最低成本方式，形成排放源切换。基线及LDV-only 10%–30%中EV 2050年占58%里程，更高情景更高；LDV-only 90%中12%交通需求仍由非EV满足，ICE可与EV共存。情景2中ELC CO₂不超过2025年1,395 Mt，清洁源至少2050年供电32%；EV指数式替代ICE。情景3中ELC随LDV电动化增加，ICE至少13%需求；清洁能源仅在LDV+ELC 90%投影占58%，其他天然气至少50%到2050年。柴油车2030年起超过汽油车成为主导ICE，可能因仅控制CO₂且柴油每英里CO₂较低。即使90%减排，ICE可服务最多13% LDV需求，为交通脱碳提供缓冲。成本比较显示：情景1深LDV脱碳且无ELC政策不仅增总系统成本还增总排放，经济不利；10%和30%投影不适用，与基线同。成本增加因EV成本高于ICE，且天然气产能因电力需求快速增加。情景2和3中成本与排放反比，额外投资可避免CO₂；因可再生投资运营成本较低。越深减排成本/吨越高，政策可寻求LDV与ELC中度50%–70%减排，再关注重载交通或商业部门。限制包括：仅聚焦LDV CO₂与ELC；未考虑其他行业重大变化；仅运营CO₂，不含生产、维护、销毁；TIMES完美预见；政策变化不确定。

研究结论翻译：尽管AEO25描绘了美国电力和交通部门当前路线图，CO₂排放预计较2020年下降8%。这一降幅超过情景1所有投影CO₂排放；但低于情景2和情景3潜在减排。因此，即使电力需求上升，也需要遏制ELC CO₂排放增长，并进一步使LDV部门脱碳，以实现总体排放更大降幅。针对爱尔兰的研究得到类似结果。Li等人在加州使用TIMES模型也得出该结论，指出在没有负碳技术（可能不存在）的情况下，深度电力脱碳是降低排放最有效方法。结果还反直觉地表明，若电力脱碳过程不发生，更高EV采用率并非有益，因为总系统成本和排放将高于该研究基线。然而，这未考虑排放点源转移的潜在局地收益，例如ELC电厂附近排放增加时城市/住宅区空气质量改善。虽然未评估标准污染物排放，但在此情景下也可能减少，提供额外收益。交通部门技术组合还表明，LDV CO₂排放可能显著降低至90%，同时ICE车辆仍服务约12%交通需求。这表明无需解决液体燃料车辆所有用例挑战也可实现显著减排。同样，在ELC部门，即使天然气仍为主要燃料，通过采用清洁能源也可实现显著CO₂减排。这提供到2050年保留大量现有基础设施的机会。虽然投影将CO₂排放作为具有最大限制或预算的控制变量，TIMES模型中还可使用其他方法。一种方法是更新当前EPAUS9rT数据库，以反映2024年及以后投资和维护成本，因为电动与内燃机车辆接近成本平价。另一种方法是使用门槛收益率（hurdle rates）反映对EVs不同信心水平，以评估新技术发展影响。最后，虽然重型/中型/货运交通排放未显著波动，但其仍是交通部门重要CO₂来源。将新的零排放技术，如电动或氢燃料电池商用卡车，纳入系统，可有助于更好预测未来更低总CO₂排放。本文通过评估LDV和ELC部门技术转型、比较脱碳情景、量化两个行业优势与权衡、评估不同脱碳策略有效性，实现其目标。最后，为未来清洁交通和清洁能源扩展规划提供政策相关见解。