东盟能源系统脱碳 ： 2060 年最佳技术选择模型分析 - 2023 年更新

ERIA研究项目报告FY2023第30号 东盟能源系统的脱碳：截至2060年的最佳技术选择模型分析 2023年更新 由SeiyaEndo 编辑 森本秀明奥巴恩 希夫希奥戈里一郎 KakamotyukiSakamotoShigeruKimura 东盟能源系统脱碳：截至2060年的最佳技术选择模型分析，更新于2023年 东盟和东亚经济研究所（ERIA）中央SenayanII6楼JalanAsiaAfrikaNo8GeloraBungKarnoSenayan JakartaPusat10270 印度尼西亚 东盟和东亚经济研究所，2024年ERIA研究项目FY2023第30号 发表于2024年3月 AllrightsreservedNopartofthispublicationmaybereplicatedstoredinaretrievalsystemortransmittedinanyformbyanymeanselectronicormechanicalwithoutpriorwrittennoticetoandpermissionfromERIA 在其各自章节中表达的发现，解释，结论和观点完全是作者他们的观点，并不反映东盟和东亚经济研究所，其理事会，学术咨询委员会或其代表的机构和政府的观点和政策。各章节中的任何内容或引用错误均由作者自行负责。 本出版物中的材料可以自由引用或转载，并附有适当的确认。 前言 在20212022年，东盟和东亚经济研究所（ERIA）与日本能源和经济研究所（IEEJ）合作，为东南亚国家联盟（ASEAN）地区编写了东盟能源系统脱碳：2060年的最佳技术选择模型分析报告。该报告显示了东盟的能源转型途径，包括（a）在最终能源消耗领域促进能源效率和电气化，以及（b）在早期阶段从化石燃料发电转向可再生能源，并在后期阶段采用新能源技术，例如氢燃料氨和碳捕获，利用和存储。此外，该报告还提出了负排放技术的必要性，例如2040年以后的碳捕获和储存直接空气捕获（DACCS）和碳捕获和储存生物能源（BECCS）以及2030年以后的森林碳抵消。 20222023年，为了支持东盟成员国建立碳中和途径，ERIA和IEEJ完善了20212022年开发的碳中和路线图模型，以满足其国情，例如经济发展水平，可用能源资源以及可再生能源和二氧化碳的潜力（CO2存储。应用该模型，制定了泰国，文莱达鲁萨兰国，马来西亚和菲律宾的碳中和路线图（印度尼西亚和越南在20212022年完成），并将结果提交给各国征求意见和建议。ERIAIEEJ反映了每个国家模式中的意见和建议。所有国家都表示 ，该模型结果对准备其国家碳中和途径很有用，并对ERIAIEEJ表示赞赏。 另一方面，国际能源署（IEA）对《2022年世界能源展望》的宣布承诺情景（APS）与ERIAIEEJ编写的东盟碳中和路线图进行了比较研究，并发布了比较报告《东南亚脱碳途径》。根据该报告，它们之间的主要区别是经济增长假设。IEA的假设低于ERIAIEEJ，因此，IEA的未来能源需求也低于ERIAIEEJ。因此，IEA认为，积极的能源效率和节约以及可再生能源将在实现碳中和方面发挥关键作用。另一方面，ERIAIEEJ认为连续使用具有氢或CCS的化石燃料将是重要的。 ERIAIEEJ希望将这种方法扩展到东盟以外，例如南亚，包括印度，因此ERIAIEEJ进行了一项将成本最低模型应用于印度的预备研究，其中包括对当前能源需求状况和发电，电力发展计划（PDP），可再生能源潜力，CO2存储潜力，等等。 ERIA希望这份报告将成为六个东盟国家制定其碳中和途径的国家计划和路线图的良好参考，以实施EEC，电气化和可再生能源的推广，并在国际社会的支持下增加对氢燃料氨和CCUS的了解。 木村茂 总统能源事务特别顾问，ERIA Acknowledgements ERIA赞赏IEEJ和教授。横滨国立大学TaashiOtsi通过复杂的优化模型，即“IEEJNEASEAN模型”，在这个相关的重要项目上进行了友好的合作，即“为ASEAN国家准备碳中和路线图”，该模型是基于新地球全球模型制定的。ERIA还感谢六个东盟国家，特别是印度尼西亚能源和矿产资源部（MEMR）；泰国能源部（MOE）；工业和贸易部（MOIT），越南；文莱达鲁萨兰国能源部总理府（DOEPMO）；马来西亚能源和自然资源部（KeTSA）；菲律宾能源部（DOE）通过为其模型操作和未来有用的能源计划提供必要的数据，在该项目上进行合作。特别感谢日本经济、贸易和工业部METI自然资源和能源局ANRE国际能源事务司和石油和天然气司，为ERIAIEEJ和六个部委之间关于介绍未来能源计划的模型结果和信息共享的讨论提供了便利。 木村茂 东盟和东亚能源事务经济研究所主席特别顾问 项目成员列表 东盟和东亚经济研究所 ShigeruKimura，能源事务总裁特别顾问JunArima，高级政策研究员 HanPhoumin，能源部门高级能源经济学家AlloysiusJokoPurwanto，能源经济学家，能源部门CitraEndahNurSetyawati ，能源部门研究员RyanWiratamaBhaskara，能源部门研究员 日本能源经济研究所 SeiyaEndo，经济学家，能源数据和建模中心 SeichiMorimoto，气候变化和能源效率单元高级研究员HideakiObane，能源数据和建模中心高级经济学家 KeiShimogori，能源安全股高级研究员小谷一郎，能源安全股主任 ToshiyukiSakamoto，气候变化和能源效率部门主任 TakashiOtsuki，首席研究员；副教授，工程学院，横滨国立大学YujiMatsuo，首席研究员；立命馆亚太大学亚太学院副教授 目录 前言 iii Chapter1 Acknowledgements项目成员列表数字列表表列表缩写和首字母缩略词列表词汇表背景 ivvviixixiixiii 1 Chapter2 Methodology 5 Chapter3 选定国家的结果 20 Chapter4 印度分析准备 64 参考文献 73 数字列表 图21 建模能源系统 3 图22 建模最终用途扇区的数据可用性 4 图23 文莱达鲁萨兰国人口和国内生产总值 6 图24 马来西亚人口和国内生产总值 7 图25 菲律宾人口和国内生产总值 7 图26 泰国人口和国内生产总值 8 图27 东盟未来化石燃料价格 8 图28 2050年文莱达鲁萨兰国和马来西亚的发电成本 11 图29 菲律宾2050年发电成本 12 图210 泰国2050年的发电成本 12 图211 假定锂离子电池成本 13 图212 太阳能光伏容量上限 14 图213 风力发电容量上限 15 图214 水电容量上限 16 图215 地热和生物质发电能力上限 16 图216 文莱达鲁萨兰国与能源相关的二氧化碳排放限制 17 图217 马来西亚与能源相关的二氧化碳排放限制 18 图218 菲律宾与能源相关的二氧化碳排放限制 18 图219 泰国与能源相关的二氧化碳排放限制 19 图31 文莱达鲁萨兰国部门与能源相关的二氧化碳排放量 20 图32 CN20502060文莱达鲁萨兰国初级能源供应CN20502060 21 图33 文莱达鲁萨兰国最终能源消耗CN20502060 22 图34 文莱达鲁萨兰国发电量（CN20502060） 22 图35 文莱的煤、气、氨和氢发电 23 达鲁萨兰国CN20502060 图36 文莱达鲁萨兰国各车辆技术的旅行距离CN20502060 24 图37 文莱达鲁萨兰国的CCUS余额 25 图38 边际二氧化碳减排成本左和电力边际成本 26 （右）CN20502060，文莱达鲁萨兰国 图39 文莱达鲁萨兰国部门与能源相关的二氧化碳排放量 27 （灵敏度分析1） 图310 文莱达鲁萨兰国发电敏感性分析1 27 图311 文莱达鲁萨兰国的CCUS平衡（敏感性分析1） 28 图312 边际二氧化碳减排成本左和电力边际成本 28 右敏感性分析1，文莱达鲁萨兰国 图313 文莱达鲁萨兰国发电敏感性分析2 29 图314 用于敏感性分析的边际二氧化碳减排成本2，文莱 30 达鲁萨兰国 图315 Sectorwise能源相关二氧化碳排放量在马来西亚 31 CN20502060 图316 马来西亚初级能源供应CN20502060 32 图317 马来西亚最终能源消耗（CN20502060） 32 图318 马来西亚发电（CN20502060） 33 图319 马来西亚的煤炭、天然气、氨和氢气发电 34 CN20502060 图320 马来西亚车辆技术的旅行距离CN20502060 35 图321 H的供需平衡2（左）和CCUS余额（右）马来西亚 36 图322 边际二氧化碳减排成本左和电力边际成本 37 （右）马来西亚CN20502060 图323 菲律宾与能源相关的二氧化碳排放量38CN20502060 324 菲律宾的初级能源供应CN2050206039 325 菲律宾的最终能源消耗CN2050206039 326图327 菲律宾的发电CN20502060 41年中的煤，天然气，氨和氢气发电 40 菲律宾CN20502060 图328 菲律宾车辆技术的旅行距离CN20502060 42 图329 H的供需平衡2（左）和CCUS余额（右） 43 图330 边际二氧化碳减排成本左和电力边际成本 43 （右）菲律宾CN20502060 图331 CO的边际减排成本22060 45 图332 假设H2和NH3价格（敏感性分析2） 45 图333 菲律宾的发电（敏感性分析2） 46 图334 平衡H2在菲律宾敏感性分析2 46 图335 菲律宾的发电（敏感性分析3） 48 图336 菲律宾的主要能源供应（敏感性分析3） 48 图337 菲律宾的电力边际成本敏感性分析3 49 图338 Sectorwise能源相关二氧化碳排放量 在泰国 50 CN20502060 图339 泰国初级能源供应CN20502060 51 图340 泰国最终能源消耗（CN20502060） 51 图341 泰国发电（CN20502060） 52 图342 泰国的煤炭、天然气、氨和氢气发电 53 CN20502060 图343 泰国车辆技术的旅行距离CN20502060 54 图344 H的供需平衡2（左）和CCUS平衡（右）在泰国 55 图345 边际二氧化碳减排成本左和电力边际成本 55 （右）CN20502060在泰国 图346 泰国2050年的二氧化碳边际减排成本 57 图347 总能量相关CO的比较2东盟的排放量 60 图348 东盟最终能源消费比较 61 图349 东盟发电比较 62 图350 东盟主要能源供应比较 63 图41 印度五大区域电网 64 图42 区域每小时电力需求，2019年1月18日（GW） 70 图43 区域每小时电力需求，2019年4月29日（GW） 71 图44 区域每小时电力需求，2019年7月3日（GW） 71 图45 区域每小时电力需求，2019年10月14日（GW） 72 表列表 表21 模型中的选定清洁技术 3 Table22 氢和氨的供需 5 表23 2050年直接捕获空气的成本假设 6 表24 H的最大数量2和NH3Imports 9 表25 累积CO2选定国家地区的存储潜力 10 表26 选定国家的生物燃料供应能力 10 表27 CN20502060中假设的碳中和目标年份和碳汇 19 表31 技术创新案例的关键技术假设菲律宾 44 表32 菲律宾核电的假设 47 表33 技术创新案例的关键技术假设泰国 56 表34 比较方案概述 59 Table41 印度五大区域电网 65 Table42 州和地区的映射 65 表43 截至2019年印度化石燃料价格 67 表44 截至2019年的地区粗