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地热发电（geothermal power generation）可能在未来的能源系统中发挥重要作用，但前提是经历大幅成本降低。然而，与其他可再生能源不同，地热成本动态（cost dynamics）的数据很少。研究人员通过使用新编制的数据集（涵盖70年来建造的
地热发电（geothermal power generation）可能在未来的能源系统中发挥重要作用，但前提是经历大幅成本降低。然而，与其他可再生能源不同，地热成本动态（cost dynamics）的数据很少。研究人员通过使用新编制的数据集（涵盖70年来建造的514个电厂，其中206个有成本数据）来估计全球和局部（国家层面）的经验率（experience rate, ER）。研究人员估计水热系统（hydrothermal systems）的全球经验率为负（?20%），置信度为97%，表明全球成本上升。在国家层面，研究人员观察到负的和正的经验率。基于51次专家访谈，研究人员识别出六个因素来解释这些模式，包括不同的水文地质（hydrogeology）、监管密度和差异（regulatory density and variance）以及知识溢出（knowledge spillovers）。研究人员进一步评估了两种新兴技术：增强型地热系统（enhanced geothermal systems, EGS）和闭环地热系统（closed-loop geothermal systems, CLGS）。虽然在合适的环境下它们可能比水热系统表现出更高的局部经验率，但不太可能像其他可再生能源那样快速实现全球成本下降。
地热发电作为一种可再生基础负荷电源，在低碳能源转型中具有潜力，但其成本下降远慢于太阳能光伏和风能。现有研究受限于数据稀缺、质量差、忽略地域差异等问题，导致成本动态认知不足。为填补这一空白，研究人员在《iScience》发表论文，基于过去七十年全球514个地热电厂的新数据集（其中206个有成本数据）和51次专家访谈，首次提供了稳健的全球和国家层面经验率（experience rate, ER）估计，并识别了六个驱动因素，同时评估了增强型地热系统（enhanced geothermal system, EGS）和闭环地热系统（closed-loop geothermal system, CLGS）的学习潜力。研究得出全球水热系统经验率为?20%，表明成本随部署增加而上升，但国家层面差异显著，如美国为+18%，新西兰为?53%。新兴技术虽可能改善局部学习，但难以实现类似光伏的全球快速成本下降，这为能源政策制定和模型构建提供了关键实证依据。
研究人员主要采用三种关键方法：第一，构建了包含514个地热电厂（206个有成本数据）的全球数据集，覆盖1950年至2024年，来源包括Bloomberg New Energy Finance、国际地热会议国家更新报告、ThinkGeoEnergy门户等，并进行了多源交叉验证；第二，利用对数线性经验曲线模型（ordinary least squares回归，异方差稳健标准误）估计全球和国家层面的经验率，并考虑汇率波动校正；第三，通过半结构化访谈（51位专家，涵盖全球主要地热区域和产业链环节）识别成本变化的质性因素，并采用专家评级法（基于Malhotra和Schmidt框架）评估EGS和CLGS的技术特性（项目设计复杂性和定制化需求），以推断其学习潜力。
**Deployment of geothermal power globally**：通过分析全球514个电厂的部署数据，研究人员发现地热发电增长缓慢，截至2025年中期仅占全球可再生电力的0.5%，2024年新增容量仅0.2 GW，远低于风电（114 GW）和太阳能光伏（452 GW）。多数大型电厂集中于环太平洋火山带，部署波动大，受地质条件、政策变化和站点可用性驱动。
**Estimating and explaining global experience rates**：基于206个有成本数据的电厂，研究人员估计全球经验率为?20%（90%置信区间：?41.2%至?2.6%），表明成本随累积部署增加而上升。排除小型电厂（<5 MW）或调整汇率后，结果类似（?14%至?19%）。通过51次专家访谈，研究人员识别出六个因素：新站点生产力递减（资源效应）、项目设计复杂性、水文地质变化、钻井知识的隐性、监管密度和差异、以及石油和天然气行业知识溢出。这些因素共同解释了全球学习停滞和成本上升。
**Local learning dynamics**：在国家层面，研究人员估计了七个主要国家的经验率，发现显著差异：美国为+18%（强正学习），新西兰为?53%，印度尼西亚为?36%，菲律宾、土耳其、肯尼亚和德国接近零。美国的高学习率得益于大型均质储层、低监管密度、稳定的政策环境以及石油和天然气行业的强知识溢出。新西兰和印尼的负学习率主要由新站点生产力递减（储层质量下降、钻井深度增加）驱动。
**Learning potential of future geothermal technologies**：研究人员通过11位专家对EGS和CLGS的技术特性评级（项目设计复杂性和定制化需求，1-3分制），对比水热系统（复杂性2.0，定制化2.4）。EGS的定制化需求略低（2.4），但复杂性更高（2.5）；CLGS的定制化需求（2.2）和复杂性（2.4）均略低于水热系统。专家评级表明，EGS和CLGS在降低对自然水文条件依赖方面有潜力，但项目设计复杂性和本地适应需求限制了全球快速学习，其经验率可能仍与水热系统相似，但在合适背景下（如均质地质、知识溢出强）可能实现局部高学习率。
在讨论部分，研究人员首先指出，全球经验率为负且国家间差异巨大，表明地热学习高度依赖本地地质、政策和产业条件。这挑战了国际能源署（IEA）关于2035年成本下降80%的乐观预测，但支持美国等特定区域通过EGS实现50%–75%成本下降的预期。其次，对政策制定者，建议地热扩张应基于区域能力评估，稳定监管、支持早期勘探、促进与石油和天然气行业的合作。对能源系统建模者，应使用区域差异化经验率，而非全球统一假设。对学术研究者，应重视本地学习动态，超越全球平均。最后，研究人员通过类比核能（标准化与定制化平衡）和页岩气（本地高学习但未全球化）强调了产业结构和制度选择对学习路径的影响。研究结论部分可翻译为：研究人员通过514个电厂数据集和51次专家访谈，提供了首个一致的地热全球和国家层面经验率估计及解释。分析表明，地热发电的全球学习有限，尽管在特定条件下可实现显著局部学习。全球成本并未随部署而持续下降，但美国等国家因有利地质、政策环境和石油天然气知识溢出而呈现正经验率。本地经验率的巨大差异凸显地热学习的高度背景依赖性。因此，地热不太可能像太阳能光伏或风能那样全球规模化，但在满足关键前提的区域市场中，它可能成为主要的可再生基础负荷电源。
