《Energy》：Defossilisation options for non-road mobile machinery in mining and forestry
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：本研究探讨了利用可再生能源实现非道路移动机械（NRMM）去化石燃料化的可行性。研究结果表明，偏远矿区可通过太阳能光伏（PV）、风能及平衡机制实现电气化。对于林业作业，配备移动电池储能系统（mBESS）的电池电动机械（BEV）被证明在技术上可行。研究预测，可再
：本研究探讨了利用可再生能源实现非道路移动机械（NRMM）去化石燃料化的可行性。研究结果表明，偏远矿区可通过太阳能光伏（PV）、风能及平衡机制实现电气化。对于林业作业，配备移动电池储能系统（mBESS）的电池电动机械（BEV）被证明在技术上可行。研究预测，可再生能源供应成本预计将在2040—2050年间达到与传统化石燃料的成本平价水平。此外，对化石燃料实施CO2定价对于支持去化石燃料化努力至关重要。
论文解读
一、研究背景与问题
全球应对气候变化的努力已推动各国设定雄心勃勃的温室气体（GHG）减排目标，尤其是在欧洲。尽管化石燃料淘汰与可再生能源（RE）及电池电动汽车的推广已取得显著进展，非道路移动机械（NRMM）领域的排放问题却长期未得到充分关注，该领域的温室气体数据也缺乏系统性收集。NRMM涵盖范围广泛，包括农业拖拉机、建筑与采矿用的挖掘机和装载机、林业用的集材机和采伐机、港口与仓库用的起重机等各类工业设备。在欧洲，该领域每年排放约1.08亿吨CO2当量，约占欧洲温室气体总排放的3.1%，其中三分之二来自工业、建筑、农业和林业部门。在欧盟努力分担条例框架下，芬兰（13.5%）和瑞典（12.7%）等国该领域排放占比显著更高，使该部门成为去化石燃料化的关键目标。
大多数NRMM细分领域，包括采矿和林业，严重依赖使用燃油的内燃机（ICE）。尽管历史上被视为较公路运输次要的排放源，近期研究表明NRMM排放最终将超过公路运输领域。燃油燃烧既是温室气体排放的主要来源，也是空气污染物的来源，对健康产生不利影响，这促使许多国家和城市设定空气污染限值、建立零排放区并推动绿色城市倡议。
目前，电气化已在仓库设备、港口机械和部分采矿应用中建立，但采矿机械通常持续连接电网而非依赖电池。混合动力系统受到越来越多的研究关注，但全面电气化研究仍然有限。替代能源供应分析，如绿色电子燃料（e-fuel），仍然稀缺。许多研究关注NRMM电气化或混合动力化的技术层面，而经济分析因数据稀缺而受限，能源供应成本，特别是可再生能源和低碳选项的成本，往往未被覆盖。此外，机械负荷剖面的理解不足是主要障碍——不同机械类型乃至同一类型内部，因工作循环、气候、地区等因素差异，运行剖面差异显著，高质量数据极为有限。
二、研究内容与意义
本研究通过全年小时级分辨率的创新方法，评估了可再生能源通过直接电气化和间接电气化（即可再生电力基燃料，即e-fuel）实现NRMM去化石燃料化的适用性。与以往缺乏时间分辨率的分析不同，本研究对全年进行小时级模拟，显式模拟能源供应系统，估算采矿作业所需的电力和储能容量；对于林业机械，则动态模拟充电需求和电池运行，展示电池放电、充电运输物流和电池充电过程。研究扩展了案例研究范围，涵盖更多样化的可再生能源资源基础，并引入林业机械的综合分析，评估了可再生能源电力组合和CO2定价对林业机械和采矿车队运营成本的影响，比较了电池电动车辆（BEV）和绿色电子柴油与化石柴油的竞争力，提供2030—2050年的成本预测。该论文发表在《Energy》期刊。
三、主要技术方法
研究人员采用了多种关键技术方法。首先构建了采矿和林业机械的特定负荷剖面：采矿车队采用12小时工作循环并扩展为24小时日循环，全年重复；林业负荷数据通过结合芬兰长期日分辨率数据和加拿大短期亚秒级数据合成，并针对BEV需求修改为含1小时充电休息的剖面。采矿案例中，研究人员开发了优化模型，以最小化年化总系统成本为目标，优化太阳能光伏（PV）、陆上风电、电池储能和柴油发电机的容量配置，约束条件包括逐时能量平衡、电池荷电状态（SoC）动态和容量限制。林业案例中，研究人员建立了电子表格模型，模拟移动电池储能系统（mBESS）容器的运行，该容器从电网充电后运输至林场为机械充电，模型考虑了运输时间、充电延迟和SoC动态。技术经济假设涵盖2030—2050年的资本支出、运营支出、寿命和效率参数，以及各地区电网平准化电力成本（LCOE）和CO2排放定价。
四、研究结果
4.1 采矿场案例
成本优化后的装机容量显示，大多数地区采用太阳能光伏和风电混合配置。研究识别出三种由当地可再生能源资源特征驱动的区域供应类型：芬兰和瑞典等风资源良好的北部地区呈现风电主导型能源组合，电池容量需求较低（3.6—13.1 MWhcap）；巴西南部、西班牙和智利北部等太阳能主导型地区需要更高的电池储能容量（34.7—94.8 MWhcap）和更多的电池循环；澳大利亚和乌拉圭等地区呈现更平衡的系统，全年风能和太阳能条件更稳定，电池和柴油发电机容量居中。
在芬兰，冬季风电直接满足需求并为电池充电，但长时间低风期需要柴油发电机；夏季系统转为太阳能光伏-风电混合模式，日间电池循环更多，柴油发电机依赖有限。智利北部的太阳能光伏主导系统几乎完全依靠光伏和电池循环运行，夏季光伏峰值供应远超瞬时需求，导致电池同时充电至最大容量并出现高弃电率，冬季弃电最小但夜间需柴油发电机补充。澳大利亚的平衡系统全年稳定性最佳，夏季风能和太阳能充足，弃电率较高，柴油发电机使用极少或不用；冬季太阳能产出减少，对柴油发电机的依赖增加。
所有地区满足相同的年能源需求，但可再生能源资源质量最终影响总系统成本和能源平准化成本。系统成本从2030年到2040年增加，随后至2050年下降，这主要受2030年化石柴油向2040年起更高成本的绿色电子柴油过渡的驱动。风电主导型地区如芬兰、澳大利亚、加拿大和美国中西部初始成本较低，但随着未来太阳能光伏和电池资本支出持续下降，太阳能主导型地区预计实现显著更低的系统成本，智利北部尤为明显。成本结构因资源基础而异：芬兰等风电主导系统中柴油发电机在低风期使用更广泛，燃料成本主导总系统成本；智利等太阳能丰富地区太阳能光伏和电池成本几乎占总系统成本的一半；澳大利亚东部等平衡系统中各技术成本份额分布更均匀，柴油燃料成本最低。
敏感性分析显示，引入每季度7天计划维护期后，总系统成本小幅增加1.1—2.6%；较低WACC（5%）可降低成本10—13%，并提高可再生能源和电池容量，而较高WACC（9%）产生相反效应。
4.2 林业集材机案例
林业案例中，mBESS容器每年约需29次充电运输行程。集材机主要在工作日运行，由于电池容量有限和工作需求高，每班平均有四次短充电休息。高容量mBESS被证明足以满足单台集材机的需求，运输频率有限。为适应充电休息，BEV集材机年工作小时数从ICE的2394小时增至2949小时。
在芬兰案例中，2030年化石柴油在考虑CO2排放定价后仍是最低成本选项，BEV比绿色电子柴油ICE贵4.1%。到2040—2050年，绿色电子柴油ICE预计在实施CO2定价后与化石ICE成本竞争，BEV仍比化石燃油ICE贵约2.0%。尽管BEV案例中可再生能源电网电力与ICE案例中绿色电子柴油之间存在七倍能源成本差异，两种选项的总系统成本在2030—2050年间保持可比，差异为4—6%，这主要因BEV案例中更昂贵的mBESS被绿色电子柴油ICE案例中较低成本的常规燃料罐所抵消。
各成本构成中，集材机操作员工资占比最高，其次是机械资本支出。BEV案例中因充电休息更多，操作员工资更高（53 k�对比ICE案例的47 k�）。能源成本差异最大：BEV案例的电力成本最低，其次是化石柴油，绿色电子柴油最贵。但BEV案例中较低的能源成本被mBESS的较高份额（占总年化系统成本的四分之一）所抵消。CO2排放成本在化石ICE支出中占比显著且持续增长。
其他林业大国（瑞典、西班牙、乌克兰、巴西南部、乌拉圭、加拿大西部、美国中西部）的总系统成本差异小于1%，主要因机械、储能和劳动力成本假设相同，仅电力成本因各国可再生能源资源质量不同而略有差异。
敏感性分析表明，高电池资本支出情景下BEV总系统成本增加约20%（2030年）和13%（2050年），成本平价所需CO2定价需升至755 �/tCO2（2030年）和425 �/tCO2（2050年），远超当前中期预测。高电池成本情景下，绿色电子柴油路径成为更具经济吸引力的去化石燃料化替代方案。mBESS容量减半可降低总系统成本8.9%（2030年）和4.3%（2050年），使BEV配置在2030年比绿色电子柴油ICE更便宜。较低WACC可使BEV集材机在2050年比化石ICE更具经济吸引力。
五、讨论与结论
本研究通过全年小时级分辨率分析，证明了采矿和林业NRMM领域利用电力或绿色电子燃料实现去化石燃料化的技术和经济可行性。以往文献通常聚焦于各种机械的混合动力化或电气化，使用短时运行周期（秒级或亚秒级），跨度不足一小时，无法捕捉可再生能源电力变异性对长期运营或能源成本的影响。NRMM的能源分析文献，尤其是涉及经济方面的，尚不广泛。
研究发现，对于高满负荷小时数和持续电力需求的矿区，2030年以最小化石燃料使用实现电气化、2040年和2050年过渡到完全可再生能源系统（使用绿色电子柴油）是可行的。然而，不存在适用于所有地区的通用解决方案，能源供应策略必须针对具体场址特征、可再生能源资源和当地容量因子进行定制。
能源供应成本因地区差异显著。风资源丰富地区如芬兰、瑞典、加拿大和美国中西部具有早期优势，但随着太阳能光伏和电池资本支出的快速下降，太阳能主导地区预计实现更低的系统成本。林业案例中，BEV和绿色电子柴油ICE路径在经济上接近，但BEV配置的竞争力高度依赖电池成本、WACC和mBESS容量等参数。总体而言，BEV只有在WACC足够低或mBESS容量减少时才能实现低于化石ICE机械的成本；而绿色电子柴油ICE机械在基准7% WACC和5% WACC下均保持成本竞争力，在9% WACC情景下仅承受轻微成本惩罚。对化石燃料实施CO2定价对于支持去化石燃料化努力至关重要。
