白皮書

摘要

從基于化石能源的能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)換至電氣化的能源系統(tǒng)，可降低高達(dá)40%的最終能源消耗，電氣化技術(shù)本身也是一種能效提升手段。

借由需求側(cè)靈活性解決方案，英國和歐盟地區(qū)每年可減少約 4,000萬噸的二氧化碳排放。到2030年，每年可節(jié)省 105 億歐元的社會成本以及 7%的家庭用電。而到2050年，可節(jié)省的成本高達(dá)155億歐元，家庭用電量可節(jié)省10%。

到2050年，通過提升建筑能效、實(shí)施需求側(cè)靈活性解決方案和建筑系統(tǒng)的電氣化等，美國將省下高達(dá)1,070 億美元的用電成本，同時建筑物碳排放量將減少91%。

到2030年，高達(dá)53%的全球能源將以預(yù)熱的形式被浪費(fèi)掉。然而，通過深度行業(yè)耦合等手段，大部分余熱可以被回收利用，為建筑物供暖及提供民生用水。

在全球范圍內(nèi)，從理論上說，到2050年，通過電解生產(chǎn)的氫氣可以回收1.228太瓦時的預(yù)熱——這幾乎相當(dāng)于當(dāng)今全球最大的熱源——煤炭所產(chǎn)生的熱量的三分之二。

在歐盟，到2030年可以從電解中回收的余熱大約可達(dá)83太瓦時，超過目前德國供暖所需熱量的1.5倍以上。
 

方行健補(bǔ)充說:“電氣化、需求側(cè)靈活性解決方案、能源轉(zhuǎn)換、儲能和行業(yè)耦合必須成為未來能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型的重心，只有這樣才能真正高效建成可再生能源供電的電網(wǎng)。眼見為實(shí)，大部分決策者尚未認(rèn)識到我們已經(jīng)擁有了所需的解決方案，不僅可以有效降低碳排放，還可在社會和能源消費(fèi)者層面可觀地降低成本。各級決策者需要立即采取行動，提升對能效的重視程度，并制定正確的監(jiān)管和經(jīng)濟(jì)框架，以確保能在2050年實(shí)現(xiàn)凈零排放。”

牛津大學(xué)能源與氣候政策教授、環(huán)境變化研究所能源高級研究員Nick Eyre教授表示:“我們需要重新思考、定位能效，將其置于我們邁向全面脫碳的中心位置。這意味著使以前未使用電力的終端實(shí)現(xiàn)電氣化，也意味著通過高度靈活的能源系統(tǒng)來避免在用電高峰期使用化石能源。從過去的經(jīng)驗(yàn)來看，提升能源效率對于減少溫室氣體排放起到了至關(guān)重要的作用，而在可再生能源時代，對能效進(jìn)行重新定義、定位，將大力推進(jìn)在2050年前實(shí)現(xiàn)凈零排放。”

氣候組織建成環(huán)境相關(guān)業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Toby Morgan表示：“我們在盡力實(shí)現(xiàn)全面電氣化，打造未來電網(wǎng)的時候，絕對不能忘記能效。最綠色的能源是我們節(jié)約下來的能源。能效提升，意味著我們可以減少風(fēng)電場和儲能電池廠的建立。人工智能可以在全天中的任意時間優(yōu)化電力使用情況，有效實(shí)現(xiàn)能效提升。然而真正令人興奮的是，人工智能可以將氣候智能技術(shù)集成到節(jié)能建筑中，例如在陽光充足時優(yōu)化屋頂太陽能的使用，決定何時使用建筑物的電池進(jìn)行儲能，或者在天氣晴朗時決定電動車電池充電的最佳時機(jī)。此外，人工智能還可根據(jù)需求，在用電高峰期將多余的可再生電力出售給政府電網(wǎng)。”