水力、風力與太陽能：實現中南美洲100%再生能源供應

目錄

1. 簡介與概述

本研究提出一項開創性、以小時為解析度的能源系統建模研究，旨在探討於2030年前實現中南美洲100%再生能源供應的可行性。該地區目前雖因水力發電佔比高而擁有全球碳密集度最低的電力結構，但仍面臨氣候變遷對水資源構成重大威脅的挑戰。本研究探討了轉型為以水力、風力及太陽能光電為主導的系統之技術與經濟可行性，並輔以高壓直流輸電與電轉氣等關鍵技術。

2. 方法論與情境設定

2.1. 能源模型與區域細分

本分析採用線性優化模型，以最小化系統年度化總成本為目標。地理區域被細分為15個互聯的子區域，以模擬能源交換。模型基於一個參考年份的小時解析度數據，以捕捉再生能源的變動性。

2.2. 定義之情境

本研究設定了四個主要情境，以評估基礎設施與部門耦合的影響：

• 情境1（區域）： 有限的HVDC電網，主要位於大型子區域內。
• 情境2（國家）： 加強國家內的HVDC連接。
• 情境3（全區域）： 在所有15個子區域間實現完整的HVDC電網整合。
• 情境4（整合）： 基於情境3，增加海水淡化（39億立方公尺）及透過電轉氣生產合成天然氣（640 TWh_LHV）的電力需求。

2.3. 海水淡化與電轉氣技術之整合

整合情境是一項關鍵創新，超越了單純的電力供應。它透過海水淡化解決水資源短缺問題，並利用原本會被棄置的多餘再生電力，為難以電氣化的工業製程提供碳中和燃料（SNG）。

3. 關鍵結果與發現

3.1. 能源結構與裝置容量

最優結構以太陽能光電為主（約佔發電量50-60%），其次是風力發電（約20-30%），以及水力發電（約10-20%）。現有的水力發電容量不僅在發電方面扮演關鍵角色，更重要的是提供了系統靈活性。

3.2. 成本分析：LCOE、LCOG、LCOW

電網集中化降低了成本。LCOE從分散式（區域）情境的62 €/MWh降至完全集中式（全區域）情境的56 €/MWh。整合情境以所述成本生產SNG與淡化水，展示了部門耦合的經濟潛力。

3.3. 水力發電作為虛擬儲能之角色

一個關鍵發現是將現有水壩用作「虛擬電池」。透過策略性地調度水力發電，配合太陽能與風力發電的輸出，可大幅減少對額外電化學儲能的需求。這利用了已投入的基礎設施成本，為電網穩定性帶來巨大效益。

3.4. 系統整合之效益

整合海水淡化與電轉氣技術，使所需發電量減少5%，且系統總成本降低8%。這是透過利用原本會被棄置的再生能源，提升整體系統利用率與經濟性而實現的。

4. 技術細節與數學公式

模型的核心是一個成本最小化問題。目標函數是最小化年度總成本 $C_{total}$：

$C_{total} = \sum_{t, r} (C_{cap} \cdot Cap_{r, tech} + C_{op} \cdot Gen_{t, r, tech} + C_{trans} \cdot Trans_{t, r1, r2})$

受制於以下約束條件：

• 能源平衡： $\sum_{tech} Gen_{t,r,tech} + \sum_{r2} Trans_{t, r2, r} = Demand_{t,r} + \sum_{r2} Trans_{t, r, r2} + Storage_{out, t, r} - Storage_{in, t, r}$ 適用於所有小時 $t$ 與區域 $r$。
• 容量限制： $Gen_{t,r,tech} \leq CF_{t,r,tech} \cdot Cap_{r, tech}$，其中 $CF$ 為小時容量因數。
• 儲能動態： $E_{t+1, r} = E_{t, r} + \eta_{in} \cdot Storage_{in, t, r} - \frac{1}{\eta_{out}} \cdot Storage_{out, t, r}$
• 水庫管理： 模擬進水量、儲存限制及最小環境流量的約束條件。

電轉氣過程以效率 $\eta_{PtG}$（例如，SNG約為58%）建模，將電力輸入 $E_{in}$ 與燃氣輸出 $G_{out}$ 連結：$G_{out} = \eta_{PtG} \cdot E_{in}$。

5. 實驗結果與圖表說明

圖表1：各情境之裝置容量
堆疊長條圖將顯示四個情境下太陽能光電、風力、水力及燃氣渦輪機（某些情境下作為備用）的裝置容量（GW）。「整合」情境因電轉氣增加了需求，顯示出最高的總容量。

圖表2：代表性子區域（例如巴西東南部）之小時發電曲線
為期一週的多線圖將顯示水力發電如何平滑太陽能光電的日間高峰及風力發電的變動輸出。「虛擬電池」效應在視覺上清晰可見，水力發電在日照充足/風力強勁時降低，並在夜間或風力平靜時增加。

圖表3：系統成本細分
整合情境的圓餅圖顯示了年度化總成本中各部分的佔比：太陽能光電資本支出與營運支出、風力資本支出與營運支出、HVDC電網、電轉氣廠及海水淡化廠。這突顯了能源轉型的資本密集特性。

6. 分析框架：情境建模範例

案例：評估電網擴張與本地儲能
智利（太陽能豐富）的一家電力公司考慮是投資一條通往阿根廷（風力/水力互補）的新HVDC線路，還是興建一座大型電池儲能場。

框架應用：
1. 定義節點： 智利（節點A）、阿根廷（節點B）。
2. 輸入數據： A點的太陽能小時容量因數、B點的風力/水力小時容量因數、需求曲線、HVDC線路（$/MW-km）與電池（$/kWh）的資本成本。
3. 執行模型變體：
- 變體1（孤立）： 節點A必須在本地滿足其需求，需要大量電池容量以覆蓋夜間需求。
- 變體2（互聯）： 節點A與B以特定容量的HVDC線路連接。白天A點的多餘太陽能可輸送至B點；夜間，B點的水力/風力可供應A點。
4. 優化與比較： 模型最小化兩種變體的總成本。結果通常顯示，即使考慮輸電成本，變體2仍更為經濟，因為減少了A點對昂貴儲能的需求，並更好地利用了B點現有的靈活水力。這反映了本研究關於輸電價值的核心發現。

7. 批判性分析與專家解讀

核心洞見： 這項研究不僅是綠色願景，更是一份務實的工程藍圖，揭示了南美洲現有水電基礎設施中潛藏的財務與戰略價值。真正的突破在於將水壩重新定位，不僅是發電機，更是大陸規模、零邊際成本的電網穩定器——一個可節省數千億新儲能投資的「虛擬電池」。這將潛在的氣候脆弱性（水文變化）轉化為韌性的基石。

邏輯脈絡： 論證具有強烈的線性邏輯：1) 變動性再生能源（太陽能/風力）現已是最便宜的來源。2) 其間歇性是主要問題。3) 南美洲擁有一個獨特且已預付成本的解決方案——其龐大的水電機組——可透過數位化重新優化，以儲能優先模式運作。4) 在互補區域（例如風力強勁的巴塔哥尼亞與陽光充足的巴西東北部）之間增設HVDC「連線」，創造地理電池效應，進一步降低成本。5) 最後，利用剩餘的再生電力生產分子（燃氣）和水，解決了相鄰的數十億美元工業與稀缺性問題，創造良性的經濟循環。

優勢與缺陷：
優勢： 小時建模是可信再生能源研究的頂尖且不可或缺的方法。部門耦合（電轉氣、海水淡化）超越了學術演練，具有現實世界的政策相關性。利用現有水電是務實思維的典範。
缺陷： 模型的優雅掩蓋了殘酷的政治與監管障礙。建設橫跨大陸的HVDC電網涉及類似歐盟所面臨的主權難題。2030年的時間表對於此等規模的項目融資與許可程序過於樂觀。同時，它假設社會對新建巨型基礎設施的許可，而這正日益受到質疑。成本估算雖參考2015年數據，但急需根據2022年後的通膨與供應鏈衝擊進行更新。

可行建議：
1. 對監管機構： 立即改革電力市場設計，從財務上獎勵靈活性與容量（而不僅是電量）。水力營運商應獲得類似電池的「平衡服務」報酬。
2. 對投資者： 最大的近期機會不在於新建太陽能電場，而在於現有水電的數位化與控制系統，以最大化其電網平衡收入。
3. 對政府： 從雙邊「能源橋樑」條約（例如智利-阿根廷）作為試點項目開始。將研發重點放在降低電轉氣電解槽的資本支出，因為這是整合情境的關鍵。
4. 關鍵路徑： 最重要的單一成功因素是輸電。沒有它，虛擬電池將保持碎片化。一個以歐洲TEN-E為藍本的泛美洲電網倡議，必須成為外交優先事項。

8. 未來應用與研究方向

• 綠氫出口： 模型的電轉氣組件可擴展以模擬大規模綠氫生產，用於出口至歐洲與亞洲，將南美洲轉變為再生能源強國。
• 氣候韌性建模： 未來工作必須整合更精細的氣候模型，以壓力測試系統對抗預測的水文循環與風型態變化。
• 分散式能源資源整合： 將屋頂太陽能、用戶側儲能及電動車充電納入模型，以了解其對集中式電網規劃的影響。
• 先進儲能價值評估： 詳細分析水力發電靈活性所提供的經濟價值，建立標準化指標以吸引現代化投資。
• 政策與市場模擬： 將技術經濟模型與基於代理的模型結合，以模擬監管框架、投資行為及跨境電力交易協議。

9. 參考文獻

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