为了给明天的建筑降温电力部门必须发展

温度上升。全球平均温度最高的10个记录年份中，有8个发生在1998年之后。与此相伴的是，为建筑物降温的电力需求也在不断增长。最近在《自然通讯》杂志上发表的一项新研究预测，与制冷建筑相关的电力需求将随着峰值温度的升高而增长，因此对扩大电力部门的需求也会随之增加。

能源部太平洋西北国家实验室的研究人员发现，到本世纪末，在建设新的产能以满足未来温暖的预期需求可能会花费额外的1万亿美元。该研究将电力，水，农业等部门之间的相互作用联系在一起，以描绘出电力需求以及国家满足电力需求的能力在未来的气候情景中将如何实现。

在以前的研究详细探讨了未来的能源需求的地方，描述建筑物供暖和制冷需求变化的模型通常不会考虑如此广泛的影响。在这里，作者考虑了区域之间的电力贸易，劳动生产率，建筑物占地面积和外壳设计的变化，燃料价格和可用性，人口规模的变化，技术和水的可用性的变化，以及其他影响需求的动态因素。

首席作者扎拉尔·汗(Zarrar Khan)说：“我们可以获取捕获到一小时的用电量的详细模型。”人类，能源和环境系统之间的相互作用。“但是，它们并没有捕获我们包含在该模型中的所有其他动态。我们结合了来自多个部门的输入来获得完整的图像，我认为这是在捕获次年温度影响的同时进行的首批研究之一。根据建筑物的供暖和制冷需求。”

该研究强调了由温度升高而不是年需求的增加所导致的峰值用电需求的增加，从而确定了从发电厂到风力涡轮机可能需要多少新容量。

温度变化决定了能源投资

作者对两种情况进行了建模，以预测如何增加容量才能满足未来的能源需求。首先是未来随着气候变化而温度发生变化的高峰，电力需求峰值随之上升。第二个是未来，温度及其相关的最高需求从2015年起将保持不变。

在每种情况下，温度变化都按小时建模，以驱动每月白天和晚上的需求分段中的电力需求。每年分别记录最高需求的前10小时，以代表年度高峰。比较这两种期货可以使研究人员分离出温度相关的对电力需求的影响。

然后，他们估算了满足该需求的能力建设的成本。两种情况都预计到2100年。总体而言，制冷需求预计将增加，而供暖需求将减少。

但是，要描绘出这幅全貌，作者必须对人口的增长方式，技术和经济趋势的发展以及随之而来的排放水平做出一系列假设。为了建立该假设的基线集，他们在模型中纳入了一条社会经济途径，称为“道路中间”方法。在这个假想的未来中，社会，技术和经济趋势将大致遵循其历史轨迹，并且温室气体排放量将继续上升。

在气温与2015年水平保持不变的情况下，作者预测，到2100年，加州的电力容量需要提高到102吉瓦，才能满足需求。他们估计，从2015年到本世纪末，这种升级可能代表了3220亿美元的投资。

然而，考虑到未来的温度，加州的所需容量将攀升至120吉瓦，到2100年需要花费3930亿美元的投资。同样，华盛顿要在2100年之前安装87吉瓦的容量才能满足需求(76吉瓦的容量不会受到温度相关的影响)，相当于2015年至2100年之间花费了2480亿美元。

缩小到全国范围，考虑到温度变化，满足需求所需的2100国家能源容量达到2,017吉瓦。这相当于到2100年花费了7.3万亿美元。在这种情况下，与温度变化直接相关的成本总计为1万亿美元。截至2020年3月，该国的发电能力约为1200吉瓦。

与温度相关的最大容量增加集中在加利福尼亚，伊利诺伊州，宾夕法尼亚州和得克萨斯州，到2100年，得克萨斯州预计将需要154吉瓦的容量，到那时需要4130亿美元。

结果有所不同

由于燃料价格，可再生资源的可得性和成本以及气候条件等因素的不平等分配，这些影响在各州之间远非统一。例如，在加利福尼亚州和得克萨斯州，天然气价格相对较低，而预计的经济和人口增长也较高，因此，作者预测与温度相关的天然气投资将更大。

在中西部风能充沛的州，作者预计将在风能领域进行更大的投资。在每种情况下，最便宜的燃料将首先被调度。

制冷和供暖的需求因气候而异。有趣的是，作者没有在电力需求达到峰值的区域附近放置新的发电容量。取而代之的是，电力贸易模式在并网国家之间可以相互传输电力的地区提供了一定的缓解和灵活性，从而潜在地满足了一定水平的需求而无需安装新的发电厂。

到2020年，制冷需求约占总用电量的10%。

探索替代途径

改变有关未来经济趋势和排放水平的假设会改变结果。例如，未来化石燃料的使用量很高，而生活方式需要更多的能源使用量，这将使建筑物中的年用电量增加约50-73%。将来，该团队将研究其他问题，从电动汽车带来的变化到电网存储。

系统工程师兼合著者Marshall Wise说：“如果只看一下年度负荷，那么几乎不可能显示出为什么有存储需求或存储需求会有什么好处。随着年内电力需求的变化，但是，您会看到压力。然后，您说：“好吧，诸如存储之类的东西能在减轻成本的同时减轻新压力的压力吗?”这就是为什么存储是我们下一步明确的分析原因。

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