国会预算办公室国会预算办公室如大使用 ReEDS 模型分析电力部门的政 （ 英 ）

工作文件系列国会预算办公室华盛顿特区 CBO如何使用ReEDS模型分析电力部门的政策 大卫·阿德勒国会预算办公室 工作文件2024-02 五月2024 为了提高国会预算办公室工作的透明度并鼓励外部审查该工作，CBO的工作文件系列包括提供官方CBO分析技术描述的论文以及代表CBO分析师独立研究的论文。该系列的论文可在http://go.usa.gov/xUzd7获得。 本文受益于NicholasChase，TerryDia（前CBO）和JosephKile的指导。多里安·卡洛尼，奥斯丁·卡斯特拉诺斯 ，安·福特雷尔，罗恩·盖肯，亚伦·克鲁金，约翰·麦克莱兰德，内森·穆西克，约瑟夫·罗森伯格和莫莉·夏洛克发表了评论。电力研究所的JohBistlie和国家可再生能源实验室的WesleyCole对较早的草案发表了评论。杰弗里·克林和菲利普·LSwagel审查了该文件，LorettaLetter（前CBO）对其进行了编辑。 Abstract 在这份工作文件中，国会预算办公室提供了CBO-ReEDS的概述，这是国家可再生能源实验室区域能源部署系统（NREL'sReEDS）模型的改编版本，用于分析电力部门的政策。本文讨论了该模型的优点和局限性，以及CBO如何修改该模型以与该机构对电力需求，燃料价格和技术成本的评估保持一致。最后，本文对2022年和解法案（公法117-169）对二氧化碳排放的影响进行了预测。 CBO预测，在2022-2050年期间，影响电力部门的和解法案的关键条款将导致该部门的二氧化碳排放量约为其他情况下的一半。该预测结合了ReEDS模型的调整，以反映现实世界对输电能力增长和可再生发电机选址的限制。尽管如此，对这些因素以及2022年和解法案对用于发电的燃料和技术组合的影响的不确定性意味着二氧化碳的排放量可能高于或低于CBO的估计，特别是从长期来看。 关键词：清洁能源政策，电力，排放，能源预测 JEL分类:Q47,Q48,Q54,Q58 Notes 由于四舍五入，文本、数字和表格中的数字可能不等于总数。 本工作文件中提到的所有年份均为日历年，所有美元金额均以2022年美元表示。 Contents Introduction1ReEDS模型2概述 ReEDS3的优势和局限性 CBO如何使用ReEDS模型5 难以建模或量化的其他因素9 《2022年和解法案》对电力部门的影响10 电力部门的二氧化碳排放量10 2022年和解法案11 2022年和解法案影响的基本情况预测13 电力部门结果对不确定性的敏感性15 《2022年对账法案》中的奖金信贷条款未来天然气价格16 未来清洁发电机成本17 电力需求的增长17 附录19 传输、选址和互连队列19 在CBO-ReEDS21中计算政策的减排成本Figures24 表35 Introduction 评估联邦政策对电力部门的影响-特别是它们对二氧化碳的影响(CO2）排放、电价和发电组合——国会预算办公室采用并修改了区域能源部署系统（ReEDS）模型。该模型是公开可用的，是美国能源部国家可再生能源实验室（NREL）开发的美国大陆电力部门的开源模型。 本工作文件简要概述了ReEDS，并描述了其优势和局限性。它还讨论了CBO修改ReEDS的方法，以确保模型的估计与该机构自己对经济活动的预测以及对未来燃料价格和能源技术成本的看法一致。为了将CBO的模型修改版本与NREL提供的模型区分开来，CBO将其版本称为CBO-ReEDS。 在本文中，CBO使用CBO-ReEDS分析了某些类型的发电技术的投资和生产激励变化的影响。这些激励措施被2022年和解法案（第117-169号公法）修改，该法案于2022年8月16日签署成为法律。具体来说，该机构预测了对这些激励措施的修改将如何影响用于发电和储存电力的燃料和技术的组合，以及CO的数量。2从电力部门排放，以及该政策避免一氧化碳的减排成本2排放量。(避免的一氧化碳减排成本2排放量是公共和私营部门成本的差额除以CO的累计减排2排放量。) 这些激励措施的影响受到几个不确定性来源的影响。不确定性的一个来源来自现实世界的限制——例如建造输电线路或发电机选址的限制——这可能会限制可再生能源的采用。CBO修改了ReEDS以反映这些约束。即便如此，对传输和选址的限制可能会产生该机构无法用其建模方法衡量的影响。不确定性的另一个来源来自模型的输入：特别是，不确定性围绕着可再生能源，储能和核电技术成本的估计；燃料价格；法案中对奖金信贷条款的吸收；以及电力需求的增长。该机构使用CBO-ReEDS提供围绕这些参数的不确定性估计。 CBO使用NREL的ReEDS，描述该机构如何修改该模型以创建CBO-ReEDS，以及探索CBO-ReEDS对关键不确定性的敏感性-例如各种可再生能源成本的预测-与该机构的使命是一致的，即提供有关其使用的模型的透明度以及这些模型产生的估计。 在制定2022年和解法案之前，CBO和税务联合委员会（JCT）的工作人员准备了其预算影响的估计。根据国会的要求 1974年《预算法》，CBO估计了支出规定的影响，JCT估计了税收规定的影响。1根据法规，CBO公布的2022年和解法案的成本估计直接纳入了JCT对该法案与能源相关的税收规定的预算影响的估计，包括与电力，电动汽车，碳捕获和封存（CCS）以及清洁能源制造相关的产品。CBO和JCT在编制成本估算时都没有使用本工作文件中描述的模型。此外，CBO的预算基准包含了和解法案中较小的支出规定，这些规定未明确纳入CBO-ReEDS。 ReEDS模型概述 NREL的ReEDS模型是美国大陆电力部门的公开可用模型。2这是一种容量扩展模型，是一种确定满足电力需求所需的最低成本发电机供应的模型。在指定的时间范围内。ReEDS最大限度地降低了电力部门的全系统成本，并提供了发电、存储和输电投资的模拟，并考虑了对未来状况的预测。3全系统成本包括建造新发电机的资本成本，现有发电机的运营和维护成本、燃料支出以及建设新输电线路的成本等。该模型并不代表单个公用事业及其运营决策，例如每个小时是否从发电厂产生电力；相反，它按发电机类型（风力，天然气等），并根据全国分区域内的输电能力。4ReEDS将预计的电力需求作为输入，并在每个模型年的约束下求解最佳供应；这些约束包括燃料价格，新发电机的预计成本以及分区域之间的可用输电能力。 1国会预算办公室，5376HR的成本估算，2022年《降低通货膨胀法》（2022年8月3日），www.cbo.gov/publication/58366。 2国家可再生能源实验室，“区域能源部署系统模型”，https://nrel.gov/analysis/reeds。开源模型可在https://github.com/NREL/ReEDS-2.0找到。3ReEDS在年度级别求解，默认情况下设置为每两年运行一次。对于此工作文件，CBO每两年运行一次模型。 4ReEDS每年求解17个时间段。四个季节中的每个季节都有四个代表性的时间块，以反映典型一天的电力需求状况-清晨的低需求，清晨的中等需求，下午的高峰需求和傍晚的中等需求-除了 40小时的时间段外，还旨在代表一年中需求最高的时间。在每个求解年之间，都会发生每小时的调度，以更新模型17个时间段部分的参数。每小时调度通知削减和新传输减少削减的能力。还可以在7年的天气数据中按小时按时间顺序调度存储，以计算存储在高峰时段用作资源的能力。 5有关ReEDS模型的其他详细信息，请参见NREL的ReEDS网站和模型文档。6ReEDS旨在分析电力部门的政策，并已用于最近的学术文献，行业分析和政府报告7。 ReEDS的优势和局限性 为了分析电力部门的政策，ReEDS模型具有优势和局限性。该模型的优势包括中长期政策分析的灵活性，允许整个美国大陆的空间特征变化的事实，以及其对可再生发电机的详细表示。ReEDS模型的局限性包括缺乏传输的详细表示（包括无法捕获电力流）及其使用外源技术成本。 模型的优势。与用于建模电力部门的其他选项相比,ReEDS具有若干优点。首先，ReEDS被预先配置为允许对各种政策进行建模，包括碳税、清洁电力标准、总量管制和交易计划以及税收优惠。这些政策可以在联邦和州一级进行建模。例如，可以在输入文件中调整年度排放上限或技术激励计划的资格 。ReEDS还提供现有政策或监管激励措施的陈述，例如国家清洁能源授权或自愿区域碳市场。因此 ，潜在的政策或法规可以在现有的政策格局之上分层。更多。 5ReEDS同时具有供应模块和需求模块，可以迭代运行以求解均衡的电价和电量。但是，使用ReEDS的文献中的惯例是外在需求并运行供应模块以找到满足给定需求水平的最佳供应组合。国会预算办公室遵循这一惯例，并在本工作文件中从外部考虑需求。该模型还允许关于影响未来发电机供应的因素的预见或期望的程度的三种可能性，例如燃料价格和电力需求。这三种可能性是对未来的近视期望，完美的预见以及具有年预见窗口的中间地带，其中由用户指定。对于这篇工作文件，CBO遵循了以前使用ReEDS模型的文献。在该研究的基础上，CBO使用了近视预期，即每个模型年的运行条件在未来20年内将保持不变。Stoc和Start（2021）在改变模型中的预见选择时，发现结果的变化很小。参见JamesH.Stoc和DaielN.斯图尔特，美国的稳健脱碳S.电力部门：政策选择，工作文件28677（国家经济研究局，2021年4月），www。ber.org/papers/w28677. 6国家可再生能源实验室，“区域能源部署系统模型”，www.nrel.gov/analysis/reeds；JonathanHo等人，区域能源部署系统（ReEDS）模型文档：2020版（2021年6月） ，www.nrel.gov/docs/fy21osti/78195.pdf。 7例如，见詹姆斯·H。Stoc和DaielN.斯图尔特，美国的稳健脱碳S.电力部门：政策选择，工作文件28677（国家经济研究局，2021年4月），www。ber.org/papers/w28677;和AmolPhade等，2035报告：太阳能，风能和电池成本暴跌可以加速我们的清洁电力未来（高盛公共政策学院，2020年6月），www.2035报告。com/electricity/dowloads.出版物的进一步列表可以在www上找到。rel.政府/分析/出版物。html. 有关2022年和解法案中定义的可再生或“清洁”能源发电机的激励措施的信息将在本分析的后面提供。 其次，ReEDS允许相当大的空间异质性。该模型对整个美国的134个平衡区域进行了建模；每个建模区域可以包含一个或多个县，并尊重州边界（见图1）。那些建模的区域通过它们之间的现有传输链接连接。区域之间的传输容量和连接会影响发电机的电力出口和电力进口，以满足每个区域内的预计需求。该粒度级别还允许ReEDS将现有状态和区域策略映射到建模区域。 最后，该模型提供了太阳能和风力发电机的详细表示，因为太阳能和风能资源的质量在美国各地有所不同。通过直接利用并入ReEDS中的其他NREL工作的输入部分地实现了这种详细程度。另一个NREL模型提供了有关在非常分解的水平上定位陆上风能和太阳能光伏（PV）的选项的详细信息。8例如，根据每小时的太阳辐照度曲线评估公用事业规模太阳能的发电潜力-即，每小时的阳光强度决定了太阳能电池板的产生潜力-对于全国每个10平方公里的地区。9该分析考虑了由于地形或法律保护等因素而无法开发的土地使用限制，以及给定位置是否或多或少是晴天还是多风。 关于在何处定位新的太阳能和风力发电机的详细信息级别允许在ReEDS中纳入支线成本，或者建造传输线以将这些资源连接到给定模型区域内的现有传输网络的额外成本。10此外，对于风能和太阳能发电，ReEDS分别有10个类别和7个类别，这些类别基于每个位置的风能和太阳能资源的质量以及该技术的不同技术规格。11结合分