可再生能源的发展，尤其是光伏和风电的增长，对实现可持续发展和应对气候变化目标至关重要。然而，现有的技术预测模型往往低估了这些可再生能源的增长潜力，未充分考虑政策干预、技术进步和经济增长等关键因素。在可再生能源的发展过程中，准确拟合历史趋势并预测未来发展方向，有助于评估全球可再生能源是否处于正确的发展轨道，了解不同区域的增长动态，并制定有效的政策支持和改进措施。尽管已有许多研究采用S型增长模型、机器学习等方法对可再生能源进行预测，但在方法学和结果上存在显著差异，且部分模型缺乏充分的统计检验，导致预测结果不可靠。因此，优化可再生能源的技术预测方法，提高预测的准确性和可靠性，仍有很大的提升空间。
1
被低估的太阳能减缓气候变化的潜力
The underestimated potential of solar energy to mitigate climate change
关键词：太阳能 气候变化 可再生能源 模型预测
期刊名：Nature Energy
期刊月份：2017年8月
摘要：为实现巴黎协定的2°C目标，需要逐步淘汰化石燃料并转向低碳能源。尽管光伏（PV）具备强大的增长潜力、巨大的资源优势和较低的环境足迹，但在许多全球能源系统和减排路径的模型中，太阳能的潜力却被低估。本研究对过往的能源预测模型进行了分析，发现这些模型没有充分考虑公共激励、非货币化偏好和快速技术进步等因素，这导致了光伏部署被严重低估。本文指出，未来光伏的成功将取决于适当的融资工具和电力系统集成管理。通过整合不同的系统组件，光伏可以在有竞争力的市场中供应30-50%的电力。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/nenergy2017140
2
诱导扩散模式：来自风能国际扩散的证据
The patterns of induced diffusion: Evidence from the international diffusion of wind energy
关键词：扩散模式 诱导扩散 能源政策 风能
期刊名：Technological Forecasting & Social Change
期刊月份：2011年9月
摘要：近年来，随着对能源安全和气候变化的关注日益加剧，学术界对诱导扩散的概念产生了越来越多的兴趣。本研究探索了诱导扩散的扩散模式是否与传统的、未受政策干预的扩散模式有所不同。通过分析25个OECD国家的风能国际扩散，本研究基于Bass和Davies创新扩散模型提出了一系列假设，发现有效而强有力的政策干预会导致与传统逻辑扩散不同的扩散模式。研究结果表明，在没有政策干预的情况下，扩散遵循传统的逻辑曲线，而当政策干预强烈时，扩散则呈现Bass曲线的形式。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0040162511000643
3
基于经济增长特征的欧洲太阳能前景
Outlook of solar energy in Europe based on economic growth characteristics
关键词：太阳能 经济增长 逻辑斯谛增长 模型预测 投资 学习曲线
期刊名：Renewable and Sustainable Energy Reviews
期刊月份：2019年10月
摘要：本文分析了欧洲太阳能的发展状况，特别是三个主要国家（德国、意大利和西班牙）的光伏发展模式，发现它们的太阳能增长路径呈现出典型的逻辑斯谛增长特征，与各国的国内生产总值（GDP）成正比。此外，研究还建立了一个基于逻辑斯谛增长模式和学习曲线的模型，将太阳能发电数据与投资数据联系起来，并验证和校准了这一模型。研究结果表明，欧洲太阳能在未来的饱和水平与GDP相关，并在投资不断减少的情况下达到200 TWh/y的饱和水平。本研究的结论对于欧洲乃至全球太阳能发展具有重要的启示，指出了政策干预、投资和学习率在能源转型中的关键作用。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1364032119305143
4
与全球气候目标所要求的增长相比的风能和太阳能国家增长动态
National growth dynamics of wind and solar power compared to the growth required for global climate targets
关键词：风能 太阳能 增长动态 气候目标 技术扩散
期刊名：Nature Energy
期刊月份：2021年7月
摘要：实现气候目标需要在未来几十年内显著增加风能和太阳能的利用。然而，关于这种增长是否比历史上的技术变革更快或可比，学术界尚存分歧。本文研究了全球60个最大国家的风能和太阳能增长轨迹，发现这些国家的增长普遍呈现S形曲线，其中大多数国家已经达到0.8%的风能和0.6%的太阳能年最大增长率。然而，这些增长率难以匹配1.5°C兼容情景下的预期增长率，尤其是在那些后期引入风能和太阳能的国家，尽管有早期采用者的经验，这些国家的最大增长率并未更高。本研究结果表明，未来实现气候目标所需的增长存在显著的可行性挑战。
原文链接：
https://www.nature.com/articles/s41560-021-00863-0
5
使用逻辑斯谛增长曲线对美国能源生产和消费进行建模
Logistic growth curve modeling of US energy production and consumption
关键词：逻辑斯谛增长曲线 能源生产 消费建模 预测
期刊名：Renewable and Sustainable Energy Reviews
期刊月份：2018年11月
摘要：本研究采用四参数多周期逻辑斯谛增长曲线模型，基于美国能源信息署从1949年至2015年的年数据，对美国的能源生产和消费进行了至2040年的固定条件预测。研究结果表明，受原油和天然气生产增加的推动，美国能源总生产量可能会在2017年达到顶峰（95.0 quad BTU），随后迅速下降，直到2040年（36.2 quad BTU）。尽管如此，由于新增长周期的发生，预计能源生产的下降可能被减缓。本研究建议政策制定者应在提高能源效率、减少使用量、实施碳管理技术的同时，着重推动能源生产的新增长周期的可持续发展。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1364032118305586
6
可再生能源行业的增长极限
Limits to growth in the renewable energy sector
关键词：可再生能源 增长极限 逻辑斯谛增长模型 风能 太阳能
期刊名：Renewable and Sustainable Energy Reviews
期刊月份：2017年4月
摘要：本文研究了风能和太阳能等主要可再生能源技术的全球部署历史，发现这些技术的增长轨迹呈现出逻辑斯谛增长的特征，尤其是在近年来增长速度有所下降的情况下。尽管通常认为风能和太阳能将持续指数增长，但研究结果表明，这些技术的发展已经进入到逻辑斯谛增长曲线的饱和阶段。根据乐观预测（纳入了风能和太阳能协会的预测数据），预计到2030年其总装机容量将达到约1.8 TW，远低于国际可再生能源署（IRENA）路线图中预期的长期快速增长。本文探讨了导致这种逻辑斯谛增长模式的可能机制，指出了当前风能和太阳能技术增长面临的挑战。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1364032116310371
7
印度风能的发展及未来趋势
Growth and future trends of wind energy in India
关键词：风能 印度 增长趋势 逻辑斯谛增长模型 可再生能源
期刊名：Renewable and Sustainable Energy Reviews
期刊月份：2008年8月
摘要：在印度，风力发电与其他可再生能源技术相比，获得了很高的关注和认可度。风能设计方面的新技术发展大大促进了风能渗透率的提高，帮助从现有风力中获得最优能量。印度是世界上风能安装增长率最高的国家之一，目前排名世界第四，装机容量为6018MW。本文回顾了印度风能的发展及五个潜在的印度邦，并预测和分析了风能的未来增长模式和达到技术风能潜力所需的时间。研究表明，如果保持当前的增长趋势，到2030年印度风能装机容量可能达到51249MW，这相当于满足其技术风能潜力的99%。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1364032107000366
8
基于实证的技术预测与能源转型
Empirically grounded technology forecasts and the energy transition
关键词：能源转型 成本预测 概率预测 绿色技术 碳减排
期刊名：Joule
期刊月份：2022年9月
摘要：决定如何以及何时脱碳全球能源系统的决策受到了成本估算的高度影响。然而，大多数能源经济模型低估了可再生能源技术的成本改善和部署速度，从而高估了能源转型的成本。本文使用基于50多种技术的历史数据进行验证的概率成本预测方法，评估了快速绿色能源转型在三种不同情景下的系统成本。研究结果表明，与继续使用化石燃料系统相比，快速的绿色能源转型可能带来数万亿美元的净节约，即使不考虑气候损害或政策共益。此外，研究指出，更新能源模型以反映高概率的低成本可再生能源，将大大加速全球能源系统的脱碳进程。
原文链接：
https://www.cell.com/joule/abstract/S2542-4351(22)00410-X
9
基于趋势曲线和机器学习的可再生能源发展预测
Trend Curve- and Machine Learning-Based Renewable Energy Development Forecast
关键词：能源预测 混合模型 机器学习 可再生能源 趋势曲线
期刊名：12th Smart Grid Conference (SGC 2022)
期刊月份：2022年12月
摘要：随着全球能源需求迅速增加，确定可再生能源在能源需求中的角色至关重要。本文利用基于趋势曲线和机器学习的方法，使用S型曲线（如逻辑曲线和戈珀茨曲线）以及混合加权方法，预测了非水电可再生能源的发展趋势，直至2035年。结果表明，无论增长率和开始时间如何，可再生能源的增长都将趋于饱和。该研究还讨论了如何推迟这一饱和趋势，并强调了政策、独立研究能力以及跨国合作对于延缓饱和的重要性。
原文链接：
https://ieeexplore.ieee.org/document/9998917/
10
数据驱动能源技术建模需要更好的统计检验
The need for better statistical testing in data-driven energy technology modeling
关键词：统计检验 数据驱动 能源技术 模型预测 可靠性
期刊名：Joule
期刊月份：2024年8月
摘要：清洁能源技术的未来演变预测对于能源转型至关重要。然而，由于缺乏统计检验，许多数据驱动的能源技术模型往往产生不可靠的结果。例如，低估太阳能光伏部署和高估电池成本。本研究分析了近年来文献中的若干数据驱动技术模型，强调了统计检验的重要性，并描述了验证模型可靠性的方法。本研究发现，过拟合、数据选择偏差以及非正式假设是预测准确性差的主要原因。研究提出了一些建议来提高模型的可靠性，避免未来出现类似问题。
原文链接：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S2542435124003453
关于我们
3E论文速递，周一至周四每天推送两篇能源环境经济学最新研究，周五推送一篇专题文献汇总！
这是我们推送的第4121篇文章。查看以往文章请扫码关注公众号，点击主页菜单或点击“查看历史消息”。也可回复“贸易”、“交通”、“碳市场”、“新能源”、“健康”、“行为研究”、“水资源”等关键词查看相关文章汇总。
欢迎长按以下二维码关注我们！
点击下方 “阅读原文” 访问文章源链接
