二氧化碳去除技术对电力部门深度脱碳的影响

《巴黎协定》旨在将全球变暖限制在远低于2摄氏度的范围内，并努力将其限制在1.5摄氏度以内。描述满足这些目标的情景的文献在很大程度上依赖于捕获CO的负排放技术(也称为二氧化碳去除(CDR)技术)的可用性₂来自大气^1，2，3.．不同CDR措施的速度、规模、成本和可接受性都存在问题⁴，但这些策略对于中和残留排放和减少累积CO可能是有价值的₂从历史活动，特别是更严格的目标⁵．CDR方案的价值和作用，如生物能源与碳捕获和封存(BECCS)、直接空气捕获(DAC)和植树造林，主要使用综合评估模型(IAMs)进行了调查。^{6，7，8，9}．然而，IAMs不具有更详细的能源系统模型所具有的技术、时间或空间分辨率^10，11．尽管CDR技术可以影响电力部门规划，但很少有详细的长期能源系统或电力部门模型包含CDR选项^10，12，13并且尚未被用于比较CDR技术的可用性和成本如何影响电力行业的结果。

电力部门脱碳被认为是通过电气化和电力衍生燃料对能源系统和整个经济进行深度脱碳的重要支柱^{14，15，16，17}．许多研究通过能源系统或电力部门的技术、时间和空间细节模型来研究电力部门的脱碳¹⁸，但CDR选项的分析是有限的，通常只包括BECCS^{12，19，20.}．在现有文献中，没有研究包括CDR技术组合，并系统地调查CDR可用性的潜在投资和操作影响。

本文通过调查美国深度脱碳情景下CDR对电力部门结果的作用来解决这些差距。我们将介绍两种主要CDR方案(BECCS和DAC)在示范规模上的技术和经济特征^21，22，以及区域经济、温室气体和能源(REGEN)模型中其他低碳电力部门的选择，这是一个最先进的电力部门投资和运营模型²³．我们比较了有无CDR技术的路径，以探索CDR可用性对脱碳组合和成本的影响。考虑到技术和政策的不确定性，我们还进行了敏感性分析，以探索这些因素如何影响成本和排放。

结果表明，将CDR添加到低碳发电技术组合中可以降低实现CO的成本₂减少的目标。随着政策雄心的增加，CDR的影响将更加显著，减少对先进核能和长时间储能等技术的依赖。BECCS比DAC更适合于净零电力部门CO₂目标(以可负担得起和可持续管理的生物能源的可用性为条件)，尽管在CDR需求较高的情况下，DAC部署会随着生物质供应成本的上升而增加。控制CDR作用的关键考虑因素是相对于-à-vis其他低/零co的相对成本和价值₂选项。CDR方案创造了净负排放流，抵消了电力部门昂贵的最后几吨减排，实现了零co₂实现零排放目标。此外，CDR可以提供具有成本效益的减排措施，以平衡工业和重型运输等难以脱碳的非电力部门的剩余排放。我们的研究结果不仅说明了CDR技术在实现脱碳和净零目标方面的潜在重要性，而且强调了技术成本和性能、支持政策和公众接受度方面的不确定性。

模拟电力部门的深度脱碳

相对于早期的CDR部署研究，我们使用了一个电力部门容量规划和调度模型，该模型具有详细的技术、时间和空间分辨率，这对于表示可变的可再生能源、能源存储和可调度的低碳技术至关重要^11，24，25．电力部门模式，REGEN，在其他地方有完整的记录²³，因此这里的“方法”部分和“补充说明”中只提供了主要功能和假设的摘要1．在一组关于政策、技术和市场的给定假设下，REGEN优化了关于新一代投资、能源存储和CDR能力、每小时系统调度、CO的决策₂运输和储存，传输能力和贸易。本分析中使用的变量是具有小时运行和容量投资的一年期静态平衡模型，该模型捕捉了可变可再生能源的独特特征以及时间序列变量(如区域负荷、潜在风力发电和潜在太阳能发电)之间的联合分布。

本分析着重于美国电力行业深度脱碳的情景。技术成本和性能估计来自文献，EPRI的综合技术生成选项报告²⁶，以及专家启发式。资本成本汇总在图中。1详情见补充说明1并基于2050年的预测，尽管该分析可以被解释为更早的一年，技术变革和政策承诺加速。请注意，资本成本只是决定最佳技术组合的一个因素。例如，尽管BECCS是最昂贵的发电选择，但它所产生的负排放流的潜在价值可以使其与低成本技术相比具有竞争力。

所有场景都在三种CDR可用性条件下运行:无CDR、仅DAC和DAC + BECCS。DAC和BECCS的成本和性能假设详细列于表中1．DAC的经济和技术特性是基于高温液体溶剂结构，因为它的净CO成本较低₂相对于其他设计，考虑到用于其加热需求的天然气和烟气CO的捕获₂²⁷．低温固体吸附剂设计需要进一步降低成本才能具有竞争力，但由于再生温度较低，具有从模块化中获得更高学习率和降低能耗的潜力^{28，29，30.}．净CO的平均化成本₂BECCS和DAC的去除在补充图中进行了比较。18而且19,分别。虽然净CO的总成本水平₂考虑到这里的假设，DAC的去除率较低，一个关键的区别是BECCS产生坚定的负co₂发电作为副产品。

在本分析中，我们检查了以下维度的场景:

1. (1）

   有限公司₂政策:具体来说，是对全国CO的上限₂使用了相对于2005年水平的排放量，从70%到140%不等。70%的上限是绑定CO的第一级₂约束，并选择140%的上限来近似CDR水平，以抵消经济范围内难以脱碳的CO₂排放类别，如“方法”部分所述。额外的州和联邦政策和激励措施(例如，税收抵免，投资组合标准)被排除在外，以审查没有侧约束的最低成本投资组合。

2. （2）

   低co /零co /负co的选择集₂参考(即，图中所有技术。1)和可再生能源。

3. （3）

   风能/太阳能/存储成本(图1):参考文献(即基于预期研究和开发的最佳猜测);突破(即5%概率结果)。

4. （4）

   DAC成本:参考DAC资本成本($614/t-CO₂低成本敏感性(107美元/t-CO)₂/年)来自Larsen等人。³¹，这与Fasihi等人的低成本情景一致。²⁸．这些场景测试了在学习率、政策支持和全球部署不确定的情况下，结果对DAC成本的敏感性²⁸．

5. （5）

   BECCS成本和热率:参考资本成本($5870/kW)和高/低成本敏感性(分别为$10,000和$3250/kW)包括在内。参考热率(14.8 MMBtu/MWh)伴随着较高和较低的灵敏度(分别为17和6.8 MMBtu/MWh)。参考成本和热率假设是基于约翰逊和斯威舍³²敏感性来自最近能源建模论坛33关于生物能源和土地利用的研究中的文献调查³³．

6. (6）

   生物质资源可用性:区域生物质燃料成本表示为分段线性供应曲线(补充图。2)，并源自森林和农业部门温室气体优化模型(FASOM-GHG)，如“方法”部分所述。除了这些参考供应曲线外，通过对每个区域的每个供应步骤分别增加和减少50%来进行高和低生物量可用性敏感性。

7. (7）

   有限公司₂存储基础设施和成本:除了参考模型配置与内生CO₂区域间运输的管道容量和特定区域的存储成本(见“方法”部分)，我们进行了限制管道发展的敏感性，并将CO等同起来₂跨区域存储成本。这些书端场景测试了CDR技术的空间分配如何根据CO而变化₂存储的潜力。

投资和发电量随着CDR的变化而变化

模型结果表明，CO越严格，CDR部署越多₂但CDR技术仅用于实现电力部门相对于2005年水平减少90%或更高的目标(图2)。2)．为有限公司₂减少高达100%，BECCS优先于DAC，当两种选择均可参考成本时(考虑到“方法”部分描述的假设)。然而，较低的DAC资本成本增加了部署并减少了BECCS投资，因为超过340 Mt-CO₂(2005年电力行业CO .的14.2%₂排放水平)用于100% CO₂资本成本为107美元/吨co₂而不是参考成本$614/t-CO₂/年。当DAC是唯一可用的CDR选项时，部署为91 Mt-CO₂/年，以参考成本计算的100%减排方案。

CDR方案创造了净负排放流，抵消了电力部门昂贵的最后几吨减排，并允许正排放部分保持不变，实现零co₂实现零排放目标。CDR的部署增加了有或没有碳捕获的天然气发电机组的发电量和容量，特别是提供廉价容量和在非常低容量因子下运行的燃气轮机。相反，CDR可用性降低了先进核能、可再生能源和长时间储能(如氢气)的发电量和容量，以取代燃气轮机容量，特别是在更严格的政策情景下(图2)。3.)．发电量和容量的相对变化见补充图。9．如果没有CDR，这些技术的容量将增加CO₂减少大于80%(补充图;8)．例如，CDR在使用DAC + BECCS时将100%上限情景下的先进核电容量从117吉瓦降低到47吉瓦(仅使用DAC时为73吉瓦)。总的来说，CDR的可用性使得最低成本容量和发电组合对减排目标不那么敏感。在100%上限下的BECCS总容量为0-41吉瓦，这是对资本成本和热费率的一系列假设(补充图。14)．

一些分析人士认为，目前的趋势足以使100%的可再生能源系统成本最低。这些情景表明，即使在乐观的成本假设下，即使可变可再生能源可能在电力部门结构中占据很大份额，这种均衡也不一定是正确的。在没有政策支持的情况下，风能和太阳能占全国发电量的一半(补充图)。8)．各可再生能源剖面的边际值随着渗透率的增加而下降，因此风能和太阳能的广泛使用伴随着资源的平衡。除了长期储存，季节性平衡也可以通过核能、可调度的可再生能源、配备碳捕获的能力，甚至是年排放量非常低的燃气轮机来提供。最低成本脱碳途径因地区和政策严格程度不同而不同，即使风能和太阳能的股票在更严格的CO条件下普遍上涨₂许多地区的限制(补充图。10而且11)．

CDR可用性对储能部署的规模和组成有重大影响(图2)。4)．能源储存不仅需要整合可再生能源，还需要通过降低天然气消耗来实现电力部门的脱碳(如补充说明所述)2)．特别是，当CDR可用时，较长时间的存储(包括电解槽、储氢和氢涡轮机)是有限的，但其他情况下会随着更高的脱碳而导致非线性增长。当仅通过可再生能源达到100%的上限时，CDR不发挥作用(图中的RPS)。4)．请注意，电池存储部署在所有场景下都很高，但更多地取决于政策和技术成本假设，而不是CDR可用性。

CDR的经济影响

CDR技术可以降低实现CO的成本₂通过设定边际减排成本的上限来实现目标。如果没有CDR，收益递减会导致边际减排成本曲线呈凸形(图2)。5)，因为资本密集型技术的使用率越来越低。即使可再生能源和电池存储的成本大幅降低，但在没有CDR的情况下，非线性成本接近100%脱碳，尽管其幅度和斜率取决于技术成本和可用性。CDR通过为能够以较低成本提供这些服务的天然气装置提供排放净空，降低了产能投资，降低了边际减排成本。

随着政策野心的增加，CDR可用性带来的总电力部门成本节省更大(图。5(左)。仅DAC (DAC + BECCS)的100%上限每年可节省政策成本212亿美元(283亿美元/年)。成本结构转向前期资本支出，以实现更深层次的脱碳目标，而不是燃料成本，这些更高的投资成本推动了增量政策成本，超出了没有CO的参考支出₂政策，特别是可再生能源和储能份额非常高的国家(补充图。21)．CDR可用性对边际成本节约的影响更大，以CO来衡量₂CDR使减排成本曲线变平，导致减排努力总成本的线性增加(而不是没有CDR时的非线性增加)。CDR可用性降低了成本，但同时使用DAC和BECCS的成本仅略低于单独使用DAC的成本。请注意，无论CDR可用性如何，在选择集中包括可调度/企业低碳发电可降低电力部门脱碳的成本^34，35，36．可再生能源仅脱碳的成本溢价每年比没有CDR的技术中性脱碳高出335亿美元(44.9%)(每年143亿美元，在突破性假设下高出45.7%)。可再生能源的发电量和容量混合见补充图。12．

CDR可用性节省成本的一个关键方面是DAC和BECCS用高利用率的资产取代了低容量因素资产(补充图)。15)．DAC只在CO足够高的条件下使用₂在非常高的容量因子下运行，虽然可以作为灵活负荷运行，但部署的经济激励与这种运行配置不一致，除了需求最高的时间段。同样，尽管电力销售有助于其经济，但BECCS的碳封存价值很高，这导致了主要受假定的季节性可用性限制的高容量因素。

对非电剩余排放CDR需求的敏感性

针对包括DAC在内的电力部门的净负排放目标进行了额外的灵敏度测试，这些目标与1.5°C低超调的建模路径一致²．通过CDR实现的净负排放对于抵消难以脱碳的终端用途和部门(如高温工业过程、航空、航运和非能源排放)的剩余排放可能很重要^3.，37．此外，这些敏感性说明了更高的CDR部署如何影响电力部门的规划。排放量减少幅度在2005年水平的70%至140%之间(729至- 972 Mt-CO .)₂/年)。选择140%的上限是为了接近CDR水平，以抵消经济范围内难以脱碳的CO₂排放类别，如“方法”部分所述。在这种情况下，DAC和BECCS的负排放导致整个经济范围内的净零CO₂排放(补充图7)．

CO的水平₂削减决定了CDR技术部署的组合(图。6)．BECCS通过净零(100%)CO优于DAC₂但生物质原料成本的增加最终使DAC在高cdr需求场景的边际上更具吸引力。补充图。17说明了跨不同策略严格程度的DAC和BECCS部署。参考成本，BECCS部署饱和110% CO₂−243 Mt-CO₂随着边际生物质原料成本的增加，DAC成为额外减排的最低成本CDR技术。这个交叉点在105%(−121 Mt-CO₂/年)的减少(低生物量资源可用性和90%的减少(+243 Mt-CO₂/年)，DAC成本低。

1050年Mt-CO₂CDR用于减少140%的场景:79.6 Mt-CO₂/年去除补偿系统中的化石发电，而其余部分抵消其他部门的排放。CO大于100%时的话单需求₂电力需求的减少导致电力需求的增加，但发电份额的适度变化(补充图。16)．

超过100%的减排成本在减排过程中呈线性增加(补充图。22)，因为CDR技术通过提供一种备用缓解选项，使边际减排成本曲线变得平坦(补充图。23)．CDR有助于以相同的支出实现更大的减排，或以更低的成本实现相同的排放。例如，对于与全可再生能源系统相同的支出，部署CDR的电力部门可以多实现近20%的CO₂相对于2005年水平的减少(补充图22)．

即使在DAC高度部署的情况下，DAC对电力负荷的影响也很小，相对于其他因素，如交通电气化、工业电气化和能源储存的净损失(图2)。7)．DAC在100% (140%)CO中消耗24.8 TWh/年(322 TWh/年)₂仅带DAC的帽壳(带净CO₂去除81.1 Mt-CO₂/年和1050 Mt-CO₂/年，如图所示。6)，占预计终端用电需求的0.42%(5.39%)。事实上，净储能损失在100% CO₂没有CDR的上限情况下(548太瓦时/年)比仅使用DAC的100%情况下(24.8太瓦时/年)的DAC用电量高出一个数量级，因为燃气轮机被氢和电解取代，往返效率低(图2)。3.)．尽管CDR部署存在经济和监管问题需要解决，但本文分析表明，电力部门集成问题对于本文所研究的严格性是可控的。例如，100% CO下BECCS部署的生物质消耗₂上限为~1.81 quads(补充图。20.)．2019年美国的生物量产量为4.82四分之二³⁸因此，在这个规模上，BECCS代表了一个并非微不足道但可能可控的增长。

CDR的经济地理:成本和市场不确定性的地理空间敏感性分析

CDR技术的空间分布取决于具有较大区域差异的因素，如生物量可用性、适宜的地质CO₂存储地点，以及技术成本和可用性。本节中的敏感性将改变这些因素，以探讨对CDR空间分配的影响。

CDR部署在各个敏感性的地理分布如图所示。8．与DAC相比，BECCS部署在更广泛的地区，BECCS潜力最大的地区出现在海湾、东南部、俄亥俄河谷和中西部部分地区。这种空间部署通常与BECCS经济和技术潜力估算相一致^39，40，尽管我们的模型不仅包括生物量有效性和CO₂但也有内源性CO₂管道能力和电力部门能力规划与调度。BECCS工厂主要位于生物质可用性较高的地区，特别是由于其低能量密度，生物质运输成本很高。生物质成本占BECCS均衡成本的很大一部分(补充图。18)及CO₂存储成本，代表了具有较高程度的区域差异的因素。低生物量资源可用性和高生物量资源可用性改变了BECCS的总部署，但BECCS容量的空间分布在模型区域内相似。约束有限公司₂管道只影响新英格兰，因为它是唯一没有地质储存能力的模型地区(补充图。5)．各情景和区域可利用生物量资源的比例见补充图。20.．在分段线性供应曲线从$5/MMBtu增加到$9/MMBtu之前，大多数地区BECCS的生物量消耗耗尽了前几个供应步骤(补充图。2)．

DAC部署在各个地区的分布不太均匀(图2)。8)．CO的空间变异性最高₂存储成本和电价(补充图。20.)， DAC容量最高的地区(南大西洋、加利福尼亚州、MISO南部和德克萨斯州)在这些维度上的综合成本较低。CDR部署的空间分配不仅取决于成本的区域差异，还取决于价值的区域差异;然而，由于采用了国家CO的情景假设，不同地区DAC的碳去除值是相同的₂帽。

请注意，本分析中没有考虑到可能影响CDR技术选址决策的潜在空间异质性，包括公众接受度、CO的潜力₂能源利用、电力部门以外的国家政策和激励措施(例如，低碳燃料标准资格)、热量成本和CO₂电力部门之外的捕获和储存。

CDR技术的操作灵活性

先前的结果假设BECCS的产能是可调度的，这意味着每小时的产量可以根据市场条件和机组可用性进行调整。植物的设计可能会考虑到灵活性⁴¹，但尚不清楚不灵活的电站设计如何改变BECCS的经济性，因为即使假设电站是可调度的，该技术也能以非常高的容量因子运行(补充图)。15)．我们通过将BECCS视为140% CO下必须运行的资源的灵敏度来测试这些影响₂减少政策。在可调度和必须运行/不灵活的情况下，BECCS全国容量保持在42.2 GW。这种操作灵活性敏感性的变化是有限的，因为限制BECCS调度的约束条件在几乎所有情况下都不具有约束力:碳去除和电力生产的价值超过了BECCS工厂的短期调度成本。在某种程度上，BECCS电厂的高利用率是由于其碳去除价值高于电力价值(如补充图所示)。18而且19)，这也反映在其他研究中¹⁹．在热量率和排放因素的典型假设下，BECCS机组每1美元/t-CO将获得大约1美元/MWh的碳去除费用₂碳价格。

DAC产能是在碳去除值足够高的条件下建立的，以非常高的容量因子运行。尽管一些人推测DAC可以通过吸收高产量时期的过剩供应来帮助可变可再生能源的整合⁴²在美国，这样的运营状况与DAC投资的经济激励并不一致。本文中的场景表明DAC的利用率趋向于接近每年8000小时(补充图。15)，而不是每年数百小时，如果DAC只在可再生能源减少的时期(即电价非常低或零)供电。DAC的高输出操作意味着更稳定的热和电供应，这由补充图加强。9而且16．请注意，由于DAC由电网供电，而不是专用的电力供应，因此很难分离出为DAC供电的精确边际发电组合;然而，它只在深度脱碳发电组合的背景下部署。

总体而言，结果表明BECCS和DAC(尽管它们具有潜在的灵活性)倾向于高利用率操作，并且可以与一系列低碳和高可再生系统兼容。在这些情况下，BECCS和DAC是区域电力系统中足够小的组成部分，相对于其他资源，它们的投资和运营动态受可变可再生能源市场波动的影响较小。

该分析表明，CDR的可用性可以对电力部门的脱碳途径产生重大影响，并有助于降低与CO相关的成本₂减少排放，特别是针对更高的缓解水平。CDR为实现净零目标提供了灵活性，减少了对成本更高的减排方案的依赖，避免了对任何单一新兴技术的过度依赖。如果没有CDR，电力部门的减排成本将急剧增加，超过90%的CO₂减少，即使可再生能源和能源储存的成本大幅降低。在选择集中包括CDR技术可降低电力部门脱碳的成本，补充广泛的传统缓解，作为实现净零目标的成本最小化途径的一部分。

我们演示了CDR的成本节约如何对各种稳健性检查不敏感。本文研究的情景表明，CDR技术可能是一系列合理的深度脱碳情景下成本最低的脱碳战略的一部分，尽管部署的CDR技术的组合对成本假设和生物质资源可用性很敏感。这一发现应鼓励建模团队和资源规划者将BECCS、DAC和其他CDR选项纳入其建模的技术选择中，特别是在国家、地方管辖区和公司追求深度脱碳和净零目标的情况下。与CDR技术相关的巨大不确定性应该促使分析师进行广泛的敏感性分析，以了解成本、性能和其他参数如何影响决策。

在研究的敏感性范围内，新兴技术在某种程度上被用作电力部门最低成本脱碳组合的一部分，但如果其中一些技术表现出不可预见的技术障碍或限制其部署速度的公众接受问题，CDR的可用性可以提供可选性⁴³．此外，随着国家、地方司法管辖区和公司追求净零目标，CDR与-à-vis传统抵消相比具有更大的附加性⁴⁴．尽管关于减少最后10-20% CO的技术尚不确定₂从这些敏感性中得出的一个强有力的发现是，可再生能源构成了电力部门脱碳情景的支柱，即使它们不是100%的发电组合。在没有政策的参考成本情景中，风能和太阳能占全国发电份额的一半。

分析还强调了CDR可用性如何通过用更高容量因子的CDR选项替代较低利用率的资源(如长时间储能)来降低缓解成本。虽然现有文献已经提到了长时间存储在非常高可再生和低排放系统中的作用⁴⁵，我们首次分析说明CDR选项如何使燃气轮机成为低容量因素企业容量的长时间储能技术的经济替代品。

我们展示了CDR技术如何在部门和国家目标以及全球目标的背景下具有经济和环境价值，尽管迄今为止大多数文献都集中在后者。我们还展示了DAC的价值主张如何表明，它不太可能是一些人推测的帮助可再生能源整合的灵活性资源。来自DAC的电力消耗(其他研究强调了其量化)被证明相对于预期的电气化和能源存储的损失较小，即使在高DAC部署场景下(在这里研究的大多数场景中小于总负荷的5%)。

考虑到建模范围的限制，这一分析应该由对经济范围内脱碳场景中CDR部署的定性和定量分析来补充。许多CDR问题超出了本分析的范围，例如RD&D战略和为第一类单位融资⁴⁶、政策设计⁴⁷例如，与生物质生产相关的生命周期排放⁴CO的地质特征₂仓储和选址⁴⁸．除了本分析中所考察的经济维度外，DAC途径相对于BECCS(以及其他低/零/负co)的可取性₂技术)可能受到土地利用变化差异的影响^4，49，需水量¹⁰生命周期环境影响^10，50，非电脱碳相互作用^3.以及模块化技术的创新溢出效应和更高的学习率²⁹，这些都增加了DAC的好感度。量化这些权衡留给了未来的工作。

优化模型

该分析基于EPRI的美国REGEN模型进行的场景，该模型的特点是电力部门容量规划和调度模型与具有技术、时间和空间细节的最终使用模型相关联²³．REGEN在EPRI中有完整的记录²³，因此这里只提供主要特性和假设的摘要。

REGEN电力部门模型是一个线性规划，在给定的情景假设下，受技术和经济限制，使总系统成本的净现值最小化。REGEN包括内生容量规划和调度，并在发电、储能、传输和CDR容量方面进行联合投资决策。在此分析中使用的变量是一个单年(2050)静态均衡模型，具有产能投资和小时调度。在这种模式下，REGEN为大部分系统增加了新容量(即绿地投资)，仅继承现有水电、核电和跨区域输电的禀性。静态模型的使用使分析能够忠实地表示每小时的运营和能力投资，这在没有年代学的长期动态模型中是不可能的，因为它只使用一年的几个代表性小时⁵¹．文献已经证明，一个模型必须能够捕捉到可变可再生能源在更高渗透水平下经济价值的下降，以及系统资源(如能源存储)减轻这些影响的能力，这在REGEN中被捕捉到^23，52．

REGEN代表了广泛的技术。技术成本和性能估计来自文献，EPRI的综合技术生成选项报告²⁶，以及专家启发式。资本成本汇总在图中。1并基于2050年的预测。除了新的投资，该模型还包括抽水水电、常规水电、核电(将在2050年并网，许可证延期80年，约73吉瓦)和区域间输电能力的现有容量。描述现有车队的数据来自ABB Energy Velocity。REGEN汇总了16个地区的美国州，详见补充图。1．

REGEN代表了一系列储能技术，如电池、压缩空气储能、现有的抽水蓄能和电解氢。对于电池，假设逆变器的充放电容量相等，模型基于EPRI的成本结构假设内生地选择电池储能投资和系统配置(即能量容量与功率容量的比值)⁵³，如补充图所示。3.．图中的电池成本。1都是基于4小时锂离子系统。REGEN包括能源套利的储能市场参与、容量价值、辅助服务(即指定时的运营储备)和跨区域传输延迟。假定现有抽水蓄能电站在额定功率下的储能能力为20小时，并受限于当前的装机容量。对于氢储存途径，该模型独立优化了通过电解、氢储存和氢涡轮机发电的产氢能力。假设电解资本成本200美元/千瓦是在目前估计的较低范围(补充图。4）;电力输入成本是由电网组合内生决定的。氢储存的成本假设为50美元/百万英热单位，这与盐穴的储存成本估算相似⁵⁴．

每小时区域可再生能源产量和资源潜力基于EPRI、AWS Truepower和NASA MERRA-2数据集的分析和数据，并提供与负荷同步的时间序列值。变率是使用NASA MERRA-2数据集的网格每小时数据建模的，该数据集提供了关键的气象变量，如风速、太阳辐照和温度。对于风力技术，轮毂高度的风速根据一系列涡轮机技术的假定功率曲线转换为功率输出。给定地区和资源类别的风力输出廓线根据假定的涡轮机类型和轮毂高度组合而因年份而异，详见EPRI²³．对于太阳能技术，REGEN考虑了三种类型的中心站太阳能光伏技术(固定倾斜晶体硅、单轴跟踪和双轴跟踪)、内源蓄热的聚光太阳能和固定倾斜屋顶太阳能光伏。太阳输出剖面是由MERRA-2的每小时辐射通量数据网格化得到的。漫射和直接辐照度被转换为各种太阳能光伏技术的输出，这些技术是根据面板的方向和倾斜来指定的。面板上捕获的能量根据温度对模块效率的影响、非线性逆变器损耗以及反映一系列未捕获因素的总降级因子进行调整。更多详细信息见完整REGEN文件的第2.4.1节²³．模型解决方案中使用的小时剖面基于单个代表性年份(这些实验为2015年)，最终使用模型中使用相同的基础气象和温度来开发小时负荷形状(例如，住宅和商业建筑中的电供暖)，以避免通过多年平均来抑制方差。虽然考虑多个天气年可能会揭示更多的极端事件，但在样本年观测到明显的风干旱，这加强了能量储存和稳固资源对平衡的重要性。此外，该模型还包括一个储备要求，即每个地区的固定容量(不包括可变可再生能源)超过峰值负荷，这表明结果对延长的风能和太阳能干旱相对稳健。关于风能和太阳能资源假设和技术特征的更多详细信息见详细REGEN文件的第2.4节²³．

每小时负荷分布来自REGEN最终使用模型，该模型描述了技术采用的经济和行为激励，并捕捉了家庭、行业和地区之间的异质性¹⁴．为了反映电力部门敏感性的深度脱碳背景，最终使用模型场景假设联邦CO₂定价为50美元/t-CO₂从2020年开始，在所有行业和地区，以每年7%的折扣率逐步升级。假设天然气的全国平均发电价格为4美元/MMBtu(2018年为美元)。

给定小时内的跨区域电力交换受到区域间输电净传输能力的限制，随着新投资的进行，净传输能力可能会随着时间的推移而变化。基准年区域间传输能力来自国家可再生能源实验室的reed模型。区域之间的输电可以通过内部方式增加，假设每英里成本为385万美元，一条理论上的高压线路可以传输6400兆瓦的容量。该模型还包括任意两个区域之间电力传输的4美元/兆瓦时交易成本，这是模型空间分辨率无法捕捉到的区域间平衡操作障碍的人为代理。在所有地区，公用事业规模的风能(太阳能光伏)的互联成本为250美元/千瓦(100美元/千瓦)。排放因素不包括使用发电技术或燃料的生命周期相关排放。

增量政策成本(如图。5)为CO情况下电力部门成本之差₂上限和没有产地来源证的参考情况₂政策。电力部门成本包括投资、燃料、运营和发电、大容量传输、储能和碳去除资产的维护成本，但不包括区域内传输和配电成本。

在解释分析时，有几个注意事项要记住。首先，使用静态优化框架从过渡路径中抽象出深度脱碳终点的重点，考虑跨期优化可能会影响不同终点的成本和价值。其次，分析没有明确地对操作约束、辅助服务市场或分小时/分状态细节建模⁵⁵．最后，在该分析中，需求是固定的(参见补充说明)1)，但可以成为系统灵活性的额外来源^56，57．

CDR技术建模

CDR组合可以包括BECCS、DAC、造林/再造林、海洋施肥、矿物风化增强和生物炭⁴⁷．由于BECCS和DAC是目前在示范规模上进行的唯一CDR选项^21，22，我们在分析中重点关注这些技术。基于约翰逊和斯威舍³²， BECCS的资本成本为5870美元/千瓦，热率为14.8 MMBtu/MWh(见表1)．BECCS的资本成本为568美元/吨co₂净去除率为10.3 t-CO₂/千瓦/年。资本成本和热量率的敏感性来自最近能源建模论坛33关于生物能源和土地利用的研究中的文献调查³³．

DAC的经济和技术特性(表2)1)是基于高温液体溶剂结构，因为它的净CO成本较低₂相对于其他设计，考虑到用于其加热需求的天然气和烟气CO的捕获₂²⁷．低温固体吸附剂设计需要更大的成本降低才能具有竞争力，但由于模块化、规模经济和大规模生产的边做边学以及技术进步，资本和维护成本降低的潜力很大，这也可以降低能源需求^{28，29，30.}．基于Larsen等人。³¹参考DAC资本成本为$614/t-CO₂/年捕获能力，低成本敏感性为107美元/t-CO₂/年(固定和可变操作和维护费用按比例减少)。大多数DAC文章关注技术参数，只有少数文章有经济估计，但这里使用的是Larsen等人的低成本场景。³¹也与Fasihi等人的低case一致。²⁸在2050年。该分析假设560万btu /t-CO₂DAC的热需求基于Larsen等。³¹，这是在Realmonte等人给出的范围的中间。⁶和Fasihi等人。²⁸．30年的DAC寿命是基于Larsen等人。³¹和Fasihi等人。²⁸．

REGEN模拟捕获的CO的运输₂到注射部位，储存在盐水含水层(补充图。5)．有限公司₂运输和储存费用因地点和储存量而异。区域公司₂根据国家碳封存数据库(NATCARB)的估计，储存能力是有限的，该数据库由美国能源部的“碳储存地图集:第五版”⁵⁸．地区必须投资CO₂注入容量以实现存储，一旦达到区域存储限制，将投资于区域间CO₂管道容量可以做出来。区域存储限制在这里没有约束力，除了没有任何合适的地质存储容量的地区(例如，新英格兰)。配备ccs技术的资本成本包括20英里CO的成本₂能够进入专用注入场所的管道或用于区域间输送的大型管道。有关产地来源证的其他资料₂REGEN中的运输/存储公式和假设可以在详细的模型文档中找到²³．注意捕获的CO₂在此分析中假定是存储;未来的工作应该研究如何利用捕获的CO₂可以降低成本⁵⁹．

区域生物质燃料成本表示为分段线性供应曲线(补充图。2)．这些供给曲线来自FASOM-GHG。FASOM-GHG用于估算电力和非电力应用中生物质资源能源生产的交付成本随时间的区域供应曲线。FASOM-GHG内源性核算食品、饲料、副产品和其他生物能源市场反馈。区域农业和林业纤维素生物质供应曲线是REGEN电力部门模型的输入。在状态水平上估计曲线，然后在补充图所示的模型区域中聚合。1．关于林业和农业生物量供应模型的更多细节载于详细REGEN文件的附录B²³．

场景开发与研究设计

所有场景都在三种CDR可用性条件下运行，以量化对电力部门结果的影响:无CDR、只有DAC和DAC + BECCS。在本分析中，我们检查了以下维度的场景:

1. (1）

   有限公司₂政策:具体来说，是对全国CO的上限₂使用排放量(相对于2005年的水平)，减少70%至140%。有限公司₂电力部门的排放上限相对于2005年2.43亿吨二氧化碳的水平₂．70%的上限是绑定CO的第一级₂约束，并选择140%的上限来近似CDR水平，以抵消经济范围内难以脱碳的CO₂排放源(如钢铁、水泥、航空、航运)。戴维斯等人。³⁷表明经济范围内约15%的CO₂排放量属于这一类，占2005年美国二氧化碳排放量的15%₂排放量约占电力行业排放量的40%。具体CO₂分析中考虑的减少水平为70、80、90、95、99、100、105、110、115、120、125、130、135和140%。随着电力行业的减排接近100%，该分析进行了额外的敏感性，以获得更高的分辨率(例如，描述成本和投资变化)。以市场为基础的排放政策，如CO₂这里模拟的排放上限通过诱导污染者进行额外的减排努力来降低边际减排成本，从而降低了实现环境目标的总成本⁶⁰．额外的州和联邦政策和激励措施(例如，税收抵免、投资组合标准、技术优惠)被排除在分析之外，以检查没有侧约束的最低成本投资组合。

2. （2）

   低co /零co /负co的选择集₂参考(即，图中所有技术。1)和可再生能源。

3. （3）

   风能/太阳能/存储成本(图1):参考文献(即基于预期研究和开发的最佳猜测);突破(即5%概率结果)。

4. （4）

   DAC成本:参考DAC资本成本($614/t-CO₂低成本敏感性(107美元/t-CO)₂/年)都来自Larsen等人。³¹．

5. （5）

   BECCS成本和热率:参考资本成本($5870/kW或$568/t-CO₂/年净去除能力)和高/低成本敏感性(10,000美元/千瓦和3250美元/千瓦，换算为967美元/吨co)₂$314/t-CO₂/年)。参考热率(14.8 MMBtu/MWh)伴随着较高和较低的灵敏度(分别为17和6.8 MMBtu/MWh)。参考成本和热率假设是基于约翰逊和斯威舍³²．敏感性来自最近能源建模论坛33关于生物能源和土地利用的研究中的文献调查³³并使用文献中报道的最高和最低的转换效率和资金成本。

6. (6）

   生物量资源可用性:除参考生物量供应曲线外，通过对每个地区的每个供应步骤分别增加和减少50%来进行生物量可用性高和低敏感性。这些程式化的案例探讨了替代生物质可用性假设对BECCS和其他清洁技术的区域部署的影响。

7. (7）

   有限公司₂存储基础设施和成本:除了参考模型配置与内生CO₂区域间运输的管道能力和特定区域的存储成本，我们进行了限制管道发展的敏感性和等同于CO₂跨区域存储成本。这些书端场景测试了CDR技术的空间分配如何根据CO而变化₂存储的潜力。