能源經濟預測與展望研究報告FORECASTINGANDPROSPECTSRESEARCHREPORTCEEP-BIT-2023-003(總第67期)2023年1月8日http/1水資源危機被2020年世界經濟論壇視作全球最大社會風險，氣候變化已使我國水資源安全風險明顯上升。能源、電力為水資源密集型水資源的再分配，對地區(qū)電力生產方式、水資源使用情況及利用方式產生廣泛影響。本報告評估了我國30個省份電力部門的水資源使用情的基礎上，進一步探討了電力行業(yè)虛擬水轉移對當?shù)氐乃Y源的使用脅能源系統(tǒng)韌性水和能源具有高度依存的關系，水資源的短缺將嚴重影響能源系統(tǒng)的穩(wěn)定發(fā)展[1]。水-能關系主要是指用于能源生產的水(包括能源的提取、凈化、輸送、加熱、處理等消耗的水資源)與生產、處理水所消耗的能源之間的關系[2]。電力供應與發(fā)展依賴于水資源。在電力生產環(huán)節(jié)中，除原料外，還需要大量的水參與其中，例如煤炭洗選、運輸、水力發(fā)電、火電機組冷卻等，而冷卻環(huán)節(jié)則是需水量與耗水量最大的一環(huán)。本世紀初，法國與美國多個火力發(fā)電廠因缺少足夠的水資源而被迫關?；驕p產。。2致發(fā)電機組停機，影響波及全國產業(yè)供應鏈的穩(wěn)定。跨省跨區(qū)電力傳輸帶來虛擬水轉移。全國電力的遠距離跨省輸送，優(yōu)化了電力資源的配置，同時造成了水資源的空間轉移。緩解了極度4億立方米和1.88億立方米的虛擬水外流。因此研究我國省際電力行業(yè)的虛擬水轉移對水資源利用、以及電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行具有重要意模擬(一)模型本報告采用基于廣義矩陣的網(wǎng)絡法[1]評估了我國2020年電力跨省運輸隱含的虛擬水轉移量?；趶V義矩陣的網(wǎng)絡法根據(jù)一定時期內 (如一年)各省電網(wǎng)發(fā)電、跨省電力交換和電力生產用水的統(tǒng)計匯總數(shù)據(jù)，將一個電網(wǎng)的發(fā)電直接用水與另一個電網(wǎng)的電力消費聯(lián)系起來。的虛擬水流動，形成了一個虛擬的水流動網(wǎng)絡。如果一個電網(wǎng)從另一網(wǎng)可能間接從第三個電網(wǎng)進口一些電力。該方法能夠模擬無窮高階電力轉移，刻畫地區(qū)間復雜電力貿易和電力部門的虛擬水轉移網(wǎng)絡。3(二)數(shù)據(jù)來源與處理量、全國出口電量來自中國電力企業(yè)聯(lián)合會發(fā)布的《二〇二〇年電力工業(yè)統(tǒng)計資料匯編》?？缡‰娏粨Q數(shù)據(jù)中電力送端地區(qū)均為省份，電力受端地區(qū)也大多為省份，個別受端地區(qū)為區(qū)域電網(wǎng)。針對這種情況，本報告根據(jù)實際的電網(wǎng)傳輸路線，將輸電電量依次分解到省級單位。由于輸電線路線損電量的用水也計入發(fā)電廠年許可用水量中，本報告不扣除輸電線損電量。國各省份2015煤電機組不同冷卻技術的裝機容量，如表1所示；文獻[5]中統(tǒng)計了2015年我國燃氣機組的冷卻技術，即均采用直流冷卻技術。由于數(shù)據(jù)可得性，本報告假定2020年我國各省火電機組冷卻技術組合保持不變。我國核電機組取水水源均為海水，而水庫具備統(tǒng)籌防洪、供水、灌溉、生態(tài)、航運和發(fā)電等多種需求，水電用水量在核算上具有較大爭議，因此本報告僅考慮火力發(fā)電的用水情況。基于各省發(fā)電的平均取水、耗水系數(shù)[6]，本報告核算了中國省際輸電導致的電力虛擬水流動。省份直流冷卻循環(huán)冷卻空冷%58%%49%24%黑龍江4%%50%38%%53%新疆%53%(一)我國跨省電力交換情況5我國跨省電力傳輸?shù)目傮w方向是從西北地區(qū)往華北、華東地區(qū)輸?shù)洕讲话l(fā)達的地區(qū)向經濟發(fā)達、用電負荷集中的東部地區(qū)輸送，具有輸送距離遠、輸送體量大、跨多個省份輸送的特點。圖1繪制了2020年我國跨省直接電量交換的網(wǎng)絡流動圖，圖中節(jié)點的大小和顏色深淺分別代表各省份本地發(fā)電量的大小，箭頭由電量送端省份指向國跨省直接輸送電量占總發(fā)電量的19.80%，輸送總量約為1511.42太瓦時，直接外送電量最大的省份是內蒙古，在2020年總共輸送了約省輸送電量達到222.21太瓦時。廣東省跨省進口電量主要來自于云量及容量逐年提升，跨省跨區(qū)域傳輸網(wǎng)絡和電量總數(shù)將進一步提高。6北京、上海、天津、河北和浙江為主要電量輸入省。圖2展示了各個省份和直轄市的總電量即發(fā)電量和輸入電量之和，以及用電量和本地發(fā)電量的占比。如果某省的用電量在總流入電量中所占比例較低，則該省份的電力可輸出比例就相對較高，例如內蒙古自治區(qū)、寧夏自治電量輸出省份，這些省份多位于我國的西部地區(qū)，具有豐富的水力、煤炭、石油、天然氣和風、光資源，在我國電力交換系統(tǒng)中起著電力倉庫的作用。發(fā)電量占總流入量較低的省份，則極大依賴于外省的電兵。某省發(fā)電量占總流入量比例和用電量占總流入量都比較低，那么這個省份極有可能在電力交易網(wǎng)絡中發(fā)揮了“傳遞”的作用，如陜西(二)我國各省電力部門的虛擬水轉移模式分析虛擬水轉移網(wǎng)絡比電力直接交換網(wǎng)絡互相連接更加緊密，存在大0.1億立方米的虛擬水轉移鏈路。這表明在沒有直接進行電力傳輸?shù)?表各省電力生產的取水量大小，箭頭的指向代表虛擬水的流動方向，箭頭的粗細則代表了虛擬水轉移量的大小。(注：圖中僅顯示大于0.1億立方米的虛擬水轉移流)截止2020年底，省際電力部門的電量交換產生的虛擬水轉移流量總值高達175.78億立方米。2020年全國水資源總量約為31605.20省運輸導致的虛擬水轉移量約占全國用水量的3%。表2列出了2020年我國排名前20的跨省電力交換導致的虛擬水轉移流，其中虛擬水向上海、廣東、江蘇和江西等地區(qū)。虛擬水總流入量最多的省份為浙江省，總流入量42.62億立方米，主要來源于福建、安徽兩省。換導致的虛擬水轉移流(前20)虛擬水轉移(億20.57.05東部區(qū)域安徽東部區(qū)域蘇.328.04東部區(qū)域上海東部區(qū)域浙江動)2020年京津冀地區(qū)通過電力輸送從中國其他地區(qū)進口了13.699入地區(qū)。河北省為京津冀地區(qū)最主要的電力輸入和虛擬水流入節(jié)點，其流入量幾乎全部再輸送給北京、天津?？紤]京津冀地區(qū)內部的虛擬大的電力供應缺口，京津冀地區(qū)與周邊山西、河南、山東、內蒙古已經建立起了15條超高壓和特高壓輸電通道，總電力交換能力可達到來的虛擬水。京津冀地三省最主要的虛擬水來源是遼寧省、內蒙古和山西省。立方米、5.29億立方米的虛擬水流入。遼寧省向京津冀地區(qū)輸送虛擬其他各省的虛擬水流量的99.50%。北京、天津、河北由于從內蒙古接收電力分別導致0.70億立方米、0.52億立方米、3.35億立方米的虛擬水流入。內蒙古自治區(qū)向京津冀地區(qū)輸送虛擬水量占其向全國其他各省的虛擬水流量的37.02%。山西省向京津冀地區(qū)提供電力輸送虛擬水量為1.75億立方米。長江經濟帶地區(qū)的虛擬水流動主要集中于地區(qū)內部浙江、江蘇、上海、安徽和湖北五省。長江流域經濟帶中存在較大電力缺口的省份主要是位于經濟帶上游的浙江、江蘇和上海三省，為虛擬水資源流入省份；而安徽省和湖北省通過電力輸送向浙江、江蘇和上海三省輸送了總計45.45億立方米的虛擬水資源。如圖5所示，浙江省2020年發(fā)電量3521億千瓦時，全社會用電量4872.21億千瓦時，電力缺口主要由地區(qū)外福建省和地區(qū)內安徽省和湖北省輸送。由于電力輸送導致的地區(qū)內部、外部虛擬水輸入流量分別為20.57億立方米和20.94億立方米，總計41.51億立方米。安徽省是長江經濟帶中向區(qū)域內其交換向浙江、江蘇轉移虛擬水資源，占比分別為41%和57%。湖北省分別向長江經濟帶地區(qū)內和地區(qū)外各省輸送25.12億立方米和7.62億輸送虛擬水最多的省份。長江流域經濟帶中的其他省份，尤其是中下游省份，幾乎不向區(qū)域外的省流出虛擬水。黃河流域煤炭資源的富集，黃河流域八省通過向中國其他各省輸出電力，凈流出8.22億立方米的虛擬水；內蒙古虛擬水資源流出量國其他省份輸送了13.97億立方米的虛擬水資源，中國其他省份向黃河流域八省通過電力輸送5.75億立方米的虛擬水，為虛擬水凈流出區(qū)域。黃河流域八省中，結合2020年我國跨省直接電量交換流(圖區(qū)內電力供應之外，還為周邊省份提供了大量的電力來源。2020年內蒙古自治區(qū)為他省提供的電力導致了電力部門共計5.93億立方米的虛擬水凈流出。內蒙古自治區(qū)2020年跨省輸出前三的省份分別是河北、遼寧和江蘇省，分別導致了3.35億立方米、2.21億立方米和0.95億立方米的虛擬水流出；而吉林和黑龍江向內蒙古輸送電力帶來甘肅省和陜西省與外省的電力交換過程也導致了虛擬水資源的外流，這四個省份電力部門的虛擬水凈流出量分別為2.99億立方米、0.92億立方米、0.29億立方米和0.69億立方米。(三)電力部門虛擬水轉移對各省水資源的影響跨省跨區(qū)電力交換的虛擬水轉移引致了地區(qū)間水資源的再次分配。對于電力輸出大省，支撐外省電力供應增加了本地電力部門取水量20%-30%；對于電力輸入大省，虛擬水資源流入對本地電力部門取水量的緩解程度波動較大。電力部門取水量是指由于電力生產的需要直接從江河、湖泊或者地下通過工程或人工措施獲得的水量，通常包括蓄水、引水、提水、調水等。虛擬水表示電力生產過程中所使用含的虛擬水也在省際之間流通和轉移?？紤]了電力交換過程中隱含的虛擬水，取水量下降的省份有天津、內蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、福建等地，表明這些省份通過電力傳輸向中國其他省份輸送了虛擬水資源。北京、河北、上海、江蘇、浙江、江西、山東、河南、湖南、廣東以及重慶均在考慮虛擬取水量變動后實現(xiàn)了取水量的凈增長，其中北京的增長率最高，增加了原先自身電力部門取水量的106.1%，這是由于北京地區(qū)嚴重缺水而對電力的需求量又相對較高。我國各省電力部門本地取水量呈現(xiàn)東部沿海地區(qū)較高，中西部地耗水量分別達到了409.43億立方米、347.81億立方米、360.77億立方米、283.33億立方米和207.33億立方米。其中，江蘇、廣東、浙江2020年火力發(fā)電量位居全國前列。電力部門本地取水量與發(fā)電類型、冷卻技術和發(fā)電量密切相關。山西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆地區(qū)電力部門本地取水量較少，均未超過10億立方米。內蒙古、新疆為我國重大能源基地，其2020年火力發(fā)電量分別位于全國第二、第五，但整體本地取水量仍低于江蘇、廣東、浙江三省；由于內蒙古和新疆的均超過了150%，主要是因為該地區(qū)可用水資源總量較低。而四川、貴州、云南等地占比僅在1%左右，反映了上述地區(qū)水資源豐富，但電力部門用水較少的特點。化主要與電力交換省份火電機組冷卻技術、交換電量相關。各省電力部門本地耗水量也同樣呈現(xiàn)出東部沿海地區(qū)較高，中西部地區(qū)較低的不變。電力部門耗水量是指為滿足電力生產需求，用水過程中所消耗的、不可回收利用的凈用水量。江蘇、山東、廣東、福建、浙江電力量的比值為13.40%，是唯一占比超越了10%的省份，主要是由于上海當?shù)厮Y源匱乏，全市耗水總量僅為13.72億立方米，全國最低。計算和比較各省包括隱含虛擬水的實際耗水量后，北京市電力部門耗水量變動比例最大，從0.17億立方上升為0.78億立方米，增加了376.20%。天津、河北的虛擬耗水量的變動值也較虛擬取水量的變動值有較大幅度的上升。這是由于京津冀地區(qū)的電力缺口主要由內蒙古、山西和遼寧等地區(qū)補充，內蒙古和山西地區(qū)火電機組大多采用空冷冷卻技術，其取水量較直流冷卻低，但其耗水量大。我國19個省份存在中度以上的缺水，其中，超過半數(shù)為高度缺水地區(qū)。由于電力部門的虛擬水轉移，當?shù)厮Y源壓力變動較大的地區(qū)為北京、上海、浙江、安徽、福建和湖北。報告采用WithdrawaltoAvailabilityWTA作為水資源壓力指標，該指標通過地區(qū)取(用)水量與該地區(qū)的可用水資源總量的比值，衡量一個地區(qū)的間說明該地區(qū)面臨低至中度缺水；其值介于20%到40%說明該地區(qū)面臨中至高的缺水壓力；而值介于40%到80%的地區(qū)為高度缺水地區(qū),超過80%則為極度缺水地區(qū)。圖9中，各省的水資源壓力越大，其顏色越深。按照缺水程度，將我國30個省份(除西藏以外)劃分為極度缺水地區(qū)、高度缺水地區(qū)、中-高度缺水地區(qū)、低-中度缺水地區(qū)和水資源較豐富地區(qū)，如圖9和圖10(a)-(d)所示。跨省跨區(qū)電力貿易雖可以緩解電力受端省份的缺電問題，同時也減輕電力受端省份的用水壓力，但是將大大增加電力富余省份的水資源壓力。北京、上海等經濟發(fā)達地區(qū)為虛擬水貿易的受益地區(qū)；而山西、內蒙古等地水資源短缺和供需矛盾進一步加劇?？紤]和不考慮電力部門虛擬水轉移的水資源壓力指標之間的差異，反映了電力部門虛擬水流動對電力送端省份水資源壓力的加劇程度。圖9中分別用橫線和網(wǎng)格線標記電力商品的隱含取水量納入指標計算后上升超過20%和下降超過10%的省份。內蒙古、山西、寧夏等極度貧水地區(qū)同為我力受端省份，其中大多經濟發(fā)達地區(qū)，如北京、上海、浙江、江蘇、力將進一步升高，如浙江省將由低-中度水資源壓力地區(qū)直逼中度水資源壓力地區(qū)。而京津冀地區(qū)位于水環(huán)境脆弱的海河流域，地區(qū)平均水資源總量僅相當于全國人均水資源量的5%~13%，屬于極度缺水地區(qū)。根據(jù)《全國水資源綜合規(guī)劃配置階段關鍵成果》，京津冀地區(qū)2030年將面臨約14.2億立方米的水資源缺口，電力部門的虛擬水流入在一定程度上緩解了京津冀地區(qū)的水資源短缺風險。[1]BauerD,PhilbrickM,VallarioB,etal.Thewater-energynexus:ChallengesandopportunitiesJUSDepartmentofEnergy2014.[2]GleickPH.Annualreviewofenergyandtheenvironment[J].WaterandEnergy,267-299.[3]QuS,LiangS,XuM.CO2emissionsembodiedininterprovincialelectricitytransmissionsinChina[J].Environmentalscience&technology,2017,51(18):[4]LiaoX,HallJW.WaterManagementinChina’sPowerSector[M].Routledge,thepowersectorinChina[J].ScienceofTheTotalEnvironment,2020,745:[6]MacknickJ,NewmarkR,HeathG,etal.Operationalwaterconsumptionandwithdrawalfactorsforelectricitygeneratingtechnologies:areviewofexistingliterature[J].EnvironmentalResearchLetters,2012,7(4):045802.省市電力轉移(萬千瓦99696809739959377479066(考慮電力部門虛擬水轉移)數(shù)(不考慮)5*按照水資源壓力指數(shù)(考慮電力部門虛擬水轉移)降序排列北京理工大學能源與環(huán)境政策研究中心簡介北京理工大學能源與環(huán)境政策研究中心(CEEP-BIT)面向國家能源與應對行為與低碳管理.北京:科學出版社,2022.北京：科學技術文獻出版社,2022.集與封存技術管理.北京:科學出版社,2020.魏一鳴,廖華等.能源經濟學(第三版).北京:中國人民大學出版社,2019.報告題目1“十二五”中國能源和碳排放預測與展望2019年國際原油價格分析與趨勢預測2格分析與走勢預測我國農村居民生活用能現(xiàn)狀與展望3年國際原油價格分析與趨勢預測高耗能行業(yè)污染的健康效應評估與展望4力展望40我國社會公眾對霧霾關注的熱點與展望5指數(shù)分析與展望41我國新能源汽車行業(yè)發(fā)展水平分析及展望6年國際原油價格分析與趨勢預測422019年光伏及風電產業(yè)前景預測與展望7年我國電力需求分析與趨勢預測43經濟承壓背景下中國能源經濟發(fā)展與展望8442020年光伏及風電產業(yè)前景預測與展望945砥礪前行中的新能源汽車產業(yè)年國際原油價格分析與趨勢預測462020年國際原油價格分析與趨勢預測指數(shù)4