前沿研究 | PNAS 气候变化与电网负荷：美国的例子
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本期导读：
延续上期【经典文献】推送的文章，本期介绍的文章进一步探讨了气温变化对电力使用峰值的影响。面对气候变化，电力的峰值反馈与总量反馈有着不同的政策含义。此外，该文强调了区域间的差异性，这一点对于气候变化适应策略的设计有着重要意义。
专题分类：
资源与环境 | 气候变化与能源消费
”Climate Change is Projected to Have Severe Impacts on the Frequency and Intensity of Peak Electricity Demand across the United States. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2017, 114(8): 1886-1891.
Maximilian Auffhammer, Patrick Baylis, and Catherine H. Hausman
气候变化将对电力行业未来的发展带来严峻的挑战。以往的文献通常仅关注电力消费的总量将如何受到气候变化的影响。本文则将气候变化对电力消费峰值（peak demand）的影响纳入考量的范围之中。由于电力消费峰值的提高有赖于提前对电网增容进行资本投入，估计出气候变化如何影响未来的电力消费峰值对于指导电网建设意义重大。
本文基于历史数据估计了气候变化将如何影响美国不同区域的电力消费。文中所使用的主要数据来自于美国联邦能源管理委员会（Federal Energy Regulatory Commission, FREC）的区域统计报告。该数据覆盖了全美约200个能源区域在2006至2014年间小时级别（hourly）的能源使用信息。本文所使用的历史气象数据来自于PRISM 高精度气象信息系统。利用地理信息系统，作者将气象系统的信息与能源区域一一对应。
由于本文同时关注电力使用的平均水平和峰值水平，作者以天为单位（on a daily basis）分别构建了关于这两个水平的描述变量，并将其先后作为估计模型的因变量。作者采用了非参数估计的方法来刻画电力使用与温度之间的非线性关系，其具体的实现途径是允许不同温度区间所对应的估计参数有所差异。考虑到区域间在电力使用对温度变化反馈上的差异，作者分别对每个能源区域进行了估计。这在实质上是把每个能源区域的数据作为一个独立的时间序列（time series）来对待，有别于允许差异化反应（response heterogeneity）的面板数据估计（panel data estimation）。
估计结果显示，电力使用的总量和峰值都与温度水平表现出类似于U型的非线性关系。在温度较低的区间（如寒冷的冬季），温度上升会导致电力使用的总量和峰值降低（减少取暖用电）；而在温度较高的区间（如炎热的夏季），温度上升会导致电力使用的总量和峰值升高（增加制冷用电）。
作者进一步将各能源区域的估计参数与气候变化的预测模型相结合，以估测不同气候情境（scenarios）下本世纪末美国的电力使用情况。在国际通行的标准下，气候变化未来影响的评估通常考虑四种模拟情境：RCP2.6，RCP4.5，RCP6.0，RCP8.5。数字越大，其对应的温室气体（greenhouse gas, GHG）浓度越高。RCP 为代表性浓度变化途径（representitative concentration pathways）的简称。
在较低GHG 浓度的RCP4.5和较高GHG 浓度的RCP8.5两种情境下，电力消费总量预计平均上升2.8%和7.9%，而电力消费峰值预计平均上升3.5%和9.6%。更重要的一点是，预测结果在区域间有非常大的差异。这种差异由两方面因素引起：一是区域间电力使用对温度反馈的估计系数不同，二是区域间未来气候变化的幅度不同。对部分区域而言，在RCP8.5的情境下，电力消费峰值的上升将超过18%。
本文最重要的政策含义体现在两个方面。其一，相对于比电力消费总量，电力消费峰值对气候变化更为敏感。如果电网容量的前期投入不足，升高的电力消费峰值将无法得到满足。其二，电力消费对气候变化的反馈在区域间存在显著差异。这意味着适应气候变化的策略需要“因地制宜”。
关键词：气候变化，电力消费，电力峰值
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