风储系统碳–能值–经济耦合协调度评估：中国寒冷地区四种主流技术的对比分析

《Energy》：Carbon–emergy–economy coupling coordination assessment of wind-storage systems: A comparative analysis of four mainstream technologies in cold regions of China

　　

- 风储系统碳— emergy —经济耦合协调度评估框架
- 四种主流储能技术的标准化平行对比
- 抽水蓄能（HES）、液态空气储能（LPES）和压缩空气储能（CAES）分别在碳、emergy 和经济维度表现最优
- CAES 耦合协调度（CCD）最高
- CCD 取决于项目的资源结构、生命周期和能效

**引言**

全球能源结构仍以化石燃料为主，化石燃料占全球一次能源消费量的 82%[1]。这种依赖化石燃料的结构难以满足社会对绿色生产和可持续发展的需求。具体而言，能源部门是温室气体（GHG）排放的最大来源，2024 年占全球排放总量的 75.7%[2]。因此，全球能源系统必须进行结构转型和效率提升[3][4]。

可再生能源将在能源结构转型中发挥决定性作用。越来越多的发展中国家和新兴市场经济体正成为该领域的主要投资力量[5]。风能和太阳能是目前最普及的可再生能源形式。可再生能源的快速崛起——由技术成本下降和激励计划驱动——已被证明是减少电力部门温室气体排放的有效途径[6]。由于几乎不产生空气污染或二氧化碳排放[8]，风能是许多国家气候和能源战略的核心[7]。世界各国已设定削减碳排放的目标。向清洁能源转型、负责任地开发资源以及提高能源效率，对于保护生态系统和缓解温室效应至关重要[9]。到 2030 年，中国 62% 的电力可能来自非化石燃料[10]。中国预计将在 2030 年前实现碳排放峰值，并在 2060 年前实现碳中和[11]。可再生能源在实现碳中和、缓解全球变暖方面发挥着决定性作用[12]，可再生能源在全球能源结构中的占比预计将从 2020 年的 16% 增至 2050 年的 77%[13][14]。然而，作为可再生能源之一的风能，具有高不稳定性、波动性和间歇性的特点。从技术上解决这些问题的一种方法是通过储能系统（ESS）[4]。

目前已存在多种成熟的储能技术，但它们在环境和经济绩效方面的影响各不相同，凸显了优化这些技术的必要性。当前储能技术的选型主要依赖单维度评估，难以平衡低碳性能、生态可持续性和经济可行性，因此迫切需要建立多维度综合评估框架。

为推动可再生能源的可持续发展，学者们已从不同视角运用多种方法对其进行探索。在碳足迹评估方面，文献[15]对比了磷酸铁锂电池和铅酸电池，发现前者在整个生命周期内具有更多环境优势。文献[16]进一步评估了多种电池技术在电网应用中的温室气体排放。文献[17]对中国抽水蓄能电站进行了生命周期评估（LCA），揭示了其潜在的环境影响。Tian 等人[18]通过模块化建模和最优容量配置，评估了可再生能源供电社区中电加热系统的技术性能和碳排放表现。Zhang 等人[19]利用动态仿真模型和响应面法，探索了太阳能—风能—蓄热耦合中深层地源热泵系统的经济和气候性能；Dehghani-Sanij 等人[20]则探索了所设计混合系统的技术经济性能，以为寒冷气候地区提供长期清洁能源。然而，这些研究并未涉及资源效率和结构所产生的环境可持续性，以及不同维度之间的相互作用与相互关系。总体而言，这些研究存在以下不足：（1）由于系统边界定义不一致以及清单数据质量差异，很少在相同风电场案例中对储能技术家族进行比较[21]，这削弱了研究间的可比性；（2）LCA 框架忽略了支撑可再生能源运行的免费自然贡献（如风能）以及不同资源和能源之间的质量差异，因此无法捕捉环境提供的完整生态支持；（3）现有研究忽视了不同维度之间的相互作用和相互关系，无法揭示环境绩效与经济绩效之间的交互机制。

在 EmA（Emergy 分析）方面，文献[22]对太阳能辅助液态空气储能系统进行了 Emergy 评估，表明其可持续性优于传统系统。文献[23]运用 EmA 对比了两个混合可再生能源系统，证明了该方法在可持续性技术选项排序中的有效性。文献[24]同样采用该方法评估了风能和太阳能储能系统的可持续性。然而，这些研究大多聚焦于电池储能，或作为大型系统的一部分进行评估，对于压缩空气储能和氢能储能等大规模长期储能技术的独立 EmA 研究几乎为空白。同时，EmA 无法直接生成与市场对齐的、对投资决策至关重要的经济指标。

现有关于风电储能系统经济性能的研究大多将评估维度拆解得非常细致——频率响应收益、电池衰减、往返效率、风电价差等参数逐一建模[25][26][27][28]，且各研究的模型均属于"多参数—多收益"框架类型。尽管给出了各自的最优容量或平准化度电成本，但结论以"效益分解"的形式呈现，仍无法直接回答"哪种技术单位的投资净回报最高"。此外，该经济框架高度依赖市场价格，通常无法将碳排放和生态破坏等环境外部性内部化，从而低估了储能部署的长期社会成本。

在综合性能评估方面，早期研究主要探索有限维度的整合：文献[29]将生命周期分析（LCA）与生命周期成本（LCC）相结合，评估了独立混合可再生能源系统；文献[30][31]采用多目标优化来平衡经济性能与碳减排目标；文献[32]尝试将 LCA 与 Emergy 分析（EmA）相结合。然而，这些研究仅限于气候—环境—经济三个维度中的两个，尚未探索不同维度之间的相互作用。

近期研究扩展了评估维度和系统研究范围。Faisal 等人[33]从 5E 分析、LCA 和人工智能优化等视角评估了生物燃气—LNG 多联供系统的综合性能。Ai 等人[34]采用能量—?—经济联合方法，研究了集成生物质化学链气化、水煤气变换、碳捕集与封存和相变分离技术以及有机朗肯闪蒸循环（ORFC）的多联供系统。Khosravi 等人[35]从能量、?、经济和 Emergy 角度考察了太阳能—生物质热电联产系统的性能，并进一步在能量/?效率和平准化能源成本方面对系统进行了优化。Feng 等人[36]建立了 Emergy—经济—LCA 框架，评估了基于稻壳的活性炭与硅共生产技术与新型氨基 CO? 捕集方法的耦合。为满足极寒地区建筑对电力、供暖和制冷的动态需求，Li 等人[37]基于能效、经济成本和污染物影响，利用 TRNSYS 仿真与粒子群优化相结合，提出并优化了多能互补系统。然而，这些研究尚未探究不同维度之间的相互作用和关系。此外，仍然缺乏在统一案例场景下对多种主流储能技术进行标准化、平行综合评估的研究。

耦合协调度（CCD）已被广泛用于量化能源与社会—经济子系统之间的协调水平[38]。文献[39]将省级碳排放与环境质量进行耦合，但完全没有涉及储能技术。文献[40]将该框架扩展到 280 个城市，发现了东高西低的空间自相关性，并确定第二产业占比和城镇化率为主要驱动因素，但仍未纳入储能变量。文献[41]将 31 个省份的风电发电效率与装机容量进行耦合，其时空地理加权回归（GWR）分析表明，2015 至 2023 年期间 CCD 从 0.45 上升至 0.78，但中部省份仍落后前沿值 20%，原因是电网消纳能力与财政补贴不匹配。因此，这些研究要么忽略了储能维度[39][40]，要么仅隐含假设了单一电池类型[41]。很少有研究同时对比多种储能技术，更没有将基于 Emergy 的环境指标纳入协调函数的研究。

总体而言，现有文献揭示了三个超越单纯维度缺失的关键局限性：

（1）**方法碎片化与真正的协同量化之间的差距。** 虽然一些多准则研究同时考虑环境和经济方面，但它们仅仅将这些指标并置或独立优化。目前尚无任何研究采用耦合协调度（CCD）模型来衡量基于 Emergy 的可持续性、碳足迹和经济收益之间的协同或权衡关系。CCD 框架具有独特能力，能够揭示某一维度的改善是否以另一维度为代价，或某技术是否实现了真正的均衡发展——这是传统多目标优化或简单聚合无法提供的洞察。

（2）**缺乏标准化、平行对比。** 即使少数涉及多维度的研究，也缺乏统一的案例背景和一致的 Emergy—碳—经济指标体系，无法在不同性质的储能技术（电化学、机械式和氢基）之间进行直接的全面比较。没有这样的框架，决策者无法客观判断哪条技术路线能提供最具协调性的综合性能。

储能技术的应用可以缓解风能弃电问题，实现大规模并网接入，并保持风能供应的稳定[42][43]。为评估储能技术的性能，已有研究采用了一些方法或其组合，如生命周期评估（LCA）、Emergy 分析（EmA）、碳足迹分析和经济分析。然而，目前这些方法在储能技术评估中是平行应用的，无法揭示综合性能以及不同性能指标之间的相互关系。因此，这些结果无法提供整体性的决策信息。储能管理者必须努力实现环境绩效与经济绩效之间的协同，以确保行业的可持续发展。

为弥补上述空白，本研究建立了一个碳—Emergy—经济耦合协调框架，与先前的多准则评估在两个关键方面存在根本差异。

**第一**，我们没有将环境指标和经济指标作为平行或简单聚合的分数处理，而是引入耦合协调度（CCD）模型作为整合性分析工具，以量化碳强度、Emergy 可持续性和经济收益之间的协同交互作用与内部权衡关系。这将评估从多指标对比转变为协调性分析，揭示某一储能技术是实现了高水平均衡发展，还是陷入了环境—经济脱钩。

**第二**，我们首次运用该框架，在一致的边界条件下，对四种技术差异显著的储能方案进行平行标准化对比——磷酸铁锂电池储能、压缩空气储能、氢能储能和铅酸电池储能。研究以中国内蒙古特定高纬度寒冷气候条件下的风电场为典型案例，采用所提出的评估框架进行调查。寒冷气候区被定义为经常发生覆冰事件或温度低于标准风力机运行极限的区域，这对风电并网和储能运行提出了独特挑战[44][45]。这些地区拥有丰富的风能资源，但面临严峻问题，包括极端低温导致储能设备性能退化、冬季严重弃风以及独特的电网结构和碳排放因子——这些都显著偏离了现有研究中的一般性假设[46]。

值得注意的是，全球超过 15% 的潜在风能资源位于此类寒冷气候区域[47]，然而目前尚未发现针对这些特定条件下从碳—Emergy—经济维度评估储能技术的研究，这为高潜力地区风储系统的发展留下了关键的知识空白。这正是本研究聚焦该特定地区的原因：解决高纬度寒冷环境下风能储能的欠研究挑战，在风能波动性、储能性能与电网需求之间的错配最为突出的地方，亟需有针对性的评估工具来释放巨大的可再生能源潜力。

本研究不仅填补了地理应用方面的空白，还通过调整本地输入参数，生成了可迁移至全球其他高纬度可再生能源基地的决策支持洞察。本研究的主要创新在于：(1) 方法学创新：突破了传统多准则决策分析（MCDM）中一维综合评分的局限，本研究采用二维耦合协调分解模型（CCD），量化"耦合度（C）"和"发展度（T）"，揭示储能集成对子系统匹配的影响机制。该方法区分了平衡发展与"畸重"系统，避免了单一评分对维度失衡的掩盖。这种方法提供了超越简单排名的深层机制洞察，解释了不同集成系统表现差异的原因。(2) 框架创新：建立了一个针对性的碳-能值-经济三维耦合协调评价体系，而非简单的平行指标加权。该体系量化了各维度之间的协同与权衡关系，符合可持续发展的三重底线原则。该框架能够精确诊断维度失衡，并通过调整本地参数提供可迁移的方法，适用于多种场景。这为超越特定案例条件的协调可持续性评估提供了一个可复制的范式。在全球能源转型和碳中和倡议的背景下，本研究为世界各地的风电-储能系统建立了一个统一的多维评价范式。

章节摘要

案例介绍
所研究的500兆瓦风电场位于内蒙古乌兰察布市化德县（113°33'–114°48' E，41°36'–42°17' N），属于典型的高纬度寒冷高原地区，平均海拔1500米。温带大陆性季风气候条件下，年平均气温5.8 °C，年降水量约330毫米，平均风速7.07米/秒。年总水平辐照度超过1400千瓦时/平方米，光伏有效利用时间超过1500小时，表明资源丰富。

不同场景下的碳排放
支撑材料SM-1至SM-5呈现了对照组（CG）和四个备选场景S1–S4的碳排放详细统计结果，SM-6总结了五个场景的碳排放和碳排强度（CEI）值。如图5所示，总碳排放（TCE）和CEI在各场景中呈现相同的排名：S4 > S1 > S2 > S3 > CG。与CG场景相比，不同储能技术的集成使总碳排放分别增加了57%（S1）、24%（S2）、18%（S3）和64%（S4）。

碳、能值与经济维度之间的固有权衡机制
对四个储能场景的比较分析得出一个核心结论：具有最大耦合协调度（CCD）的技术并不保证在任何单一指标上达到最优表现，而是能在气候、生态和经济子系统之间实现最平衡的发展。在本研究中，场景2（CAES）获得了最高的CCD得分，尽管它未能实现最低的碳排强度（CEI，这是S3的优势）或最高的能值。

未来展望
基于对内蒙古高纬度风电场多种储能技术的碳-能值-经济耦合协调分析，并结合前沿研究趋势，本节概述了未来深化和扩展该研究方向的四条关键路径。图10以示意图形式总结了这些未来研究方向的整体框架。首先，扩大研究范围并分析区域异质性以支持差异化。

结论
在本研究中，我们开发了一个评价框架，以研究四种已部署的储能技术对风电与储能系统（ESS）集成整体性能的影响，考虑了气候、环境和经济维度，以及这些维度之间复杂的相互作用和相互关系。本分析的主要发现总结如下：(1) 储能技术的引入在各个维度之间带来了固有的权衡关系。

作者贡献声明（CRediT）
李环：撰写–初稿，可视化，软件，方法学，调查研究，形式分析，概念构思。廖思兰：可视化，软件，方法学，调查研究。杨阳：方法学，调查研究。许金先：项目管理，方法学。项清：验证，方法学，调查研究，数据整理，概念构思。潘恒宇：可视化，验证。张小红：撰写–审阅与编辑，验证，监督，资源，方法学。

未引用参考文献[116][117]。

数据可用性
可根据要求提供数据。

利益冲突声明
作者声明不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢
本研究得到四川农业大学双重支持计划（03571906、03572533、03573188和1921993388）资助。

李环|廖思兰|杨阳|许金先|项清|潘恒宇|张小红