2035全民光伏发展研究报告--清华能源互联网-solarbe文库

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能源基金会支持项目 G1608-25024 2035 全民光伏发展研究报告清华大学能源互联网创新研究院 2017 年 12 月清华大学能源互联网创新研究院 Energy Internet Research Institute, Tsinghua University 清华大学能源互联网创新研究院 I 项目信息项目名称 2035 全民光伏发展研究报告项目来源能源基金会项目承担单位清华大学能源互联网创新研究院报告完成单位清华大学能源互联网创新研究院项目负责人何继江主要研究人员杨超高峰赵勇强张靖杨守斌赵勇强欧文凯林玉王谭东肖俊玮丁琰妍研究支持单位中关村新华新能源研究院山东航禹能源有限公司北京东润环能公司北京中创碳投科技有限公司西安隆基股份有限公司报告完成时间 2017 年 12 月清华大学能源互联网创新研究院 II 致谢感谢以下单位和人员对本次课题的研究提供资料、数据、案例及和各种支持国家电网电动汽车服务公司江冰彭晓峰全民光伏 PVlus 欧文凯张海翔北京电阳国际林玉郭鹏东润环能邓建清郭亚芳徐果李兴梁志琴北京中创碳投科技有限公司唐人虎杨守斌西安隆基股份有限公司邓良平王谭东通威集团吴宗文汉能控股集团有限公司王俊娟崔少娟常州天合光能有限公司张荣敏张勇中民新能马少寅嘉兴市供电局周建其铁路总公司第三勘查设计院蒋先国齐鲁交通发展集团有限公司山东交通新能源科技有限公司张青涛江苏盐城胜光新能源公司陈永胜感谢政府部门和协会为本课题研究提供的大量支持国家能源局邢翼腾冯波国家可再生能源中心赵勇强陶冶韩雪可再生能源学会光伏专委会吕芳清华大学能源互联网创新研究院 III 中国光伏协会王勃华中国农业光伏协会张勇交通部规划研究院谭晓雨北京市发改委罗勇焦江波北京节能环保中心孙干北京市顺义区发改委浙江省发改委、能源局杭州市可再生能源协会嘉兴市发改委海宁市发改委徐州市发改委徐州市睢宁县发改委清华大学能源互联网创新研究院 1 目录 1 分布式光伏发展愿景 . 1 1.1 能源革命与光伏 1 1.2 中国光伏产业迅速成长 2 1.3 2035全民光伏愿景 3 2 分布式光伏资源量测算 . 4 2.1 全国分布式光伏资源总量测算方法概述 4 2.1.1分布式光伏资源评估国内外研究现状 4 2.1.2分布式光伏资源评估方法研究 . 6 2.1.3可用土地资源供给面积取值方法 6 2.1.4可利用土地资源面积比率取值方法 . 9 2.1.5单位面积安装容量取值方法 . 10 2.2 全国城市分布式光伏资源总量测算 . 13 2.2.1全国城市分布式光伏资源量测算 . 13 2.2.2嘉兴光伏测算与实际装机量校验 . 37 2.3 全国农村分布式光伏资源测算 41 2.3.1全国农村分布式光伏资源测算 41 2.3.2农村分布式光伏案例分析 41 2.4 全国建筑光伏一体化（ BIPV）资源测算 43 2.4.1全国建筑光伏一体化光伏资源量测算 . 43 2.4.2建筑光伏一体化（ BIPV）案例分析 . 44 清华大学能源互联网创新研究院 2 2.5 全国交通运输业分布式光伏资源测算 46 2.5.1全国高速公路分布式光伏资源测算 47 2.5.2全国一二级公路及城市乡镇道路光伏资源测算 54 2.5.3城市乡镇道路分布式光伏资源测算 57 2.5.4全国铁路交通光伏资源测算 . 61 2.6 全国农业分布式光伏资源测算 62 2.6.1全国农业分布式光伏资源测算 62 2.6.2农业设施分布式光伏案例分析 63 2.7 设定开发强度下分布式光伏资源量与发电量 . 66 2.7.1设定开发强度下分布式光伏资源量分析 . 66 2.7.2设定开发强度下分布式光伏发电量分析 . 67 3 分布式光伏开发方式 . 72 3.1 分布式光伏开发制约因素与成本 72 3.2 不同类型分布式光伏开发潜力分级 . 74 3.3 分布式光伏支撑技术 76 3.3.1光伏屋顶 76 3.3.2光伏瓦 . 77 3.3.3光伏幕墙 78 3.3.4柔性支架 80 3.3.5移动式光伏装备 81 3.3.6光伏廊道 83 3.3.7光伏车棚 84 清华大学能源互联网创新研究院 3 3.3.8光伏充电站 . 86 3.3.9电气化公路 . 87 3.3.10商用太阳能无人机 89 3.3.11光伏路面 90 4 2035 光伏发展路径分析 . 92 4.1 光伏成本下降趋势 92 4.2 平价上网对光伏发展路径的影响 96 4.3 2035全民光伏发展情景分析 96 5 分布式光伏政策支撑 103 5.1 光伏 . 103 5.2 分布式光伏市场化交易 . 104 5.3 全面推行集中式光伏电站电价招标制 114 5.4 推广光伏扶贫 117 5.5 互联网分布式光伏 121 参考文献 . 123 附录顺义区分布式光伏资源测算 126 清华大学能源互联网创新研究院 1 1 分布式光伏发展愿景 1.1 能源革命与光伏十九大报告强调 “推进能源生产和消费革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系 ”。能源供给、雾霾治理和应对气候变化，都要求加快推进能源革命。 2015 年 4 月，国家发展和改革委员会能源研究所发布了 “中国 2050 高比例可再生能源发展情景暨路径研究 ”报告。该报告指出在高比例可再生能源发展情景下， 2050 年可再生能源能够供应 60以上一次能源。在终端电力供应中，非化石能源发电量占比 91。 2050年风电和太阳能发电合计为 9.66万亿千瓦时，占全部发电量的 64，成为未来绿色电力系统的主要电力供应来源。太阳能发电成为实现高比例可再生能源情景的支柱性技术。 2050 年太阳能发电装机容量达到 27 亿千瓦，其中地面光伏电站和太阳能热发电技术分别达到 19亿千瓦和 3.5 亿千瓦。分布式屋顶光伏技术发展较为有限，约可达到 2.6亿千瓦。仅占全部光伏装机量的 10左右。该研究认为，太阳能技术中，地面光伏电站比分布式太阳能发电屋顶光伏等的作用更为显著。该研究的发展路径图显示， 2035年，光伏装机量可能在 16． 6 亿千瓦左右。本研究所持的 2035年光伏装机量达到 15亿千瓦或 20亿千瓦的情景与此比较接近，但本研究与它对光伏的发展重点有着非常大的不同，本报告认为分布式光伏具有异常丰富的资源量，在未来光伏装机中的比重具有很高的重要性。 2016年 1-5月，国家能源局科技司能源互联网应用与人人光伏发展研究清华大学能源互联网创新研究院 2 课题提出了 2035年全国人均一千瓦光伏的发展情景。本研究报告针对这个发展情景从分布式光伏的装机资源量、支撑技术、政策体系等方面进行进一步测算和分析。本报告认为，在光伏临近平价上网的历史时点，分布式光伏资源量计算和政策体系的设计将影响中国光伏的发展路径选择，进而影响中国能源转型的目标设计和实现路径。 1.2 中国光伏产业迅速成长 2016年，我国光伏发电新增装机容量 34.54吉瓦，累计装机容量 77.42吉瓦，新增和累计装机容量均为全球第一。中国自 2013 年以来，连续四年获得光伏装机总量的第一名。至 2017 年上半年，我国并网光伏总量超过 101 吉瓦。达到了原定 2020年的光伏装机一亿千瓦的发展目标。预计 2017年光伏装机总量有可能超过 50吉瓦，总装机将超过 120吉瓦。无论是国际社会，还是中国都未曾预期到中国 2016至 2017年光伏增速如此之快。中国在 2015年前，光伏电站占到光伏装机超过 90，分布式光伏占比仅 10 左右。这与德国等国以分布式光伏为主的情况有很多差别，德国目前光伏装机总计约 42吉瓦，其中 85左右是分布式光伏。 2017年光伏发电装机的显著特点是分布式光伏提速，光伏电站趋缓。 1-6月，光伏电站新增装机 1700万千瓦左右，分布式光伏新增 700万千瓦，为 2016年同期新增规模的近 3倍。分布式光伏占新增光伏装机量的比例达到 29。本研究认为，中国具有巨量的分布式光伏的资源，并具有就近消纳的优势，清华大学能源互联网创新研究院 3 分布式光伏的巨大资源量将影响以下决策 1、分布式光伏的规模及政策体系； 2、集中式电站的规模、选址及政策体系； 3、中东部地区煤电的达峰和退出路径； 4、西部大规模能源基地电力东送的规模。 1.3 2035 全民光伏愿景十九大报告描绘了 2035年中国基本实现现代化的发展目标。  到二 ○三五年，在全面建成小康社会的基础上，再奋斗十五年，基本实现社会主义现代化。  城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小，基本公共服务均等化基本实现。  生态环境根本好转，美丽中国目标基本实现。全民光伏为 2035年基本实现社会主义现代化和能源生产和消费革命奠定重要基础。因此本研究认为 2035年将会实现如图 1所示的全民光伏愿景 2035 年我国人均光伏装机超过 1 千瓦，光伏装机总量达 15 亿千瓦或 20 亿千瓦。分布式光伏成为中国光伏的主力。农村基本实现户户有光伏。全社会家庭通过直购绿电、移动光伏装备、购买光伏资产等方式实现全民光伏。清华大学能源互联网创新研究院 4 图 1 2035年全民光伏愿景 2 分布式光伏资源量测算 2.1 全国分布式光伏资源总量测算方法概述 2.1.1 分布式光伏资源评估国内外研究现状从国际范围看，近些年来在各类新能源中，光伏发电长期居于在装机容量和发电量上增长最快的地位。然而，针对分布式光伏资源的评估一直没有统一的量化方法，特别是具有就近消纳优势的城市地区分布式光伏资源可开发潜力的评估是太阳能资源评估的重点，分布式光伏资源的定量评估是政府制定产业政策的依据，推动行业有序健康发展。针对分布式光伏资源的定量评估，目前的研究大致可分为 2类 2 0 3 5 年全民光伏愿景人均光伏装机达到一千瓦全民都是电力产销者农村户户有光伏屋顶城市小区屋顶光伏为小区公共设施供电全民直购绿色电力通过电力交易体系，直购光伏绿电全民能够投资光伏资产光伏资产证券化光伏理财光伏扶贫光伏养老 2 3 4 1 清华大学能源互联网创新研究院 5 1）基于太阳能辐射和地理信息的评估方法。如国内的王炳忠、龚强等人利用气象观测数据，通过与太阳辐射有关的气象因子间经验关系的辨识，从不同的方面对太阳能资源进行了评估。然而，他们得出的结果是理论上的太阳能资源储量。随着 GIS 技术的发展，国际上相关学者开始尝试着把太阳能资源和太阳能利用的具体情况结合起来进行研究。如 Huld等借助 GIS技术建立太阳辐射数据库，给出了欧盟的可用太阳能储量的计算方法，对欧盟的太阳能资源进行了研究； Monedero 等在对西班牙加纳利群岛的太阳能储量计算中采用了类似的方法，综合太阳辐射数据和环境因子对光伏电池的影响，对当地可利用的太阳能资源发电量进行了估算； Huld 等把影响太阳能使用的太阳辐射数据和周围环境温度整合到 GIS 系统中，开发了 PVGIS 评估模型，让使用者可以自主地进行欧盟内太阳能利用潜力的区域评估。余政达等基于台湾西南的七股区基本情况，从气候、土地利用和生态环境保护这些限制条件入手，使用 GIS 技术，排除不利因子，对当地的可利用的太阳能资源进行了分析。但是这些研究或者只考虑太阳辐射和光伏电池转换效率，或者只是简单地加上环境温度这一因子，没有把城市分布式光伏使用的真实情景进行具体的模拟设计，无法反映城市分布式光伏资源可开发利用资源潜力，且评估结果偏差大。 2）基于城市建筑用地或居民屋顶面积的评估方法，文献基于城市与农村人均住房建筑面积，推算出分布式光伏装机容量；文献提出基于居住区面积及建筑密度测算城市分布式光伏资源潜力；文献基于园区建筑用地规划数据，评估园区分布式光伏资源潜力。上述针对城市分布式光伏资源的研究，采用类似专家评价的经验值加权方法对资源量进行评估，无法准确表征资源的测算的理论依据；基于城市建筑用地的评估方法，由于城市建筑用地规划不包含工业用地，而工业用清华大学能源互联网创新研究院 6 地面积不仅数量庞大，且工业负荷具有用能密度大、利用小时数高等特点，是发展分布式光伏的有效实施途径，因此难以体现资源总量的真实水平；基于屋顶面积的评估方法，由于没有任何权威机构对全国城市屋顶面积进行过全面的普查统计，即便通过建筑用地估算的屋顶面积，由于没有计入大型停车场、公交车棚等有价值的可利用资源，此类评价方法对数据要求较高，评价方法的构建逻辑还有待进一步完善。本报告尝试着在前人研究的基础上，充分考虑城市可利用土地面积供给情况，结合分布式光伏资源使用的具体情况建立评估模型，针对全国范围内各城市实际可利用的分布式光伏资源进行研究，切实辅助分布式光伏产业政策制定，从而促进经济发展和环境改善。 2.1.2 分布式光伏资源评估方法研究研究区域内分布式光伏资源评估主要涉及三个方面可用土地资源供给面积、分布式光伏可利用比率和单位面积安装容量。结合国外研究成果，城市分布式光伏资源可开发潜力评估模型如下式所示 WaJmβk （ 1）式中 Wa 为研究区域分布式光伏装机潜力， W； Jm 为研究区域可用土地资源供给面积， m2； β为研究区域分布式光伏可利用土地资源面积比率； k为单位面积分布式光伏安装容量。 2.1.3 可用土地资源供给面积取值方法具有就近消纳优势的城市地区是分布式光伏资源可开发潜力的评估重点。依清华大学能源互联网创新研究院 7 据 GB50137-2011城市用地分类与规划建设用地标准，按土地使用的主要性质进行划分和归类，用地分类包括城乡用地分类和城市建设用地分类两部分。其中城乡用地是指市域范围内所有土地，包括建设用地与非建设用地。建设用地包括城乡居民点建设用地、区域交通设施用地、区域公用设施用地、特殊用地、采矿用地等，非建设用地包括水域、农林用地以及其他非建设用地等，共分为 2大类、 8中类、 17小类。城市建设用地指城市和县人民政府所在地镇内的居住用地、公共管理与公共服务用地、商业服务业设施用地、工业用地、物流仓储用地、交通设施用地、公用设施用地、绿地，共分为 8 大类、 35 中类、 44 小类。用地面积统计均按平面投影面积计算。这两种用地分类的统计范围关系如下图所示图 2 城乡用地与城市建设用地数据统计范围由上图可知，城市建设用地只是城乡用地所统计的用地面积一部分，其中的差异在于农林用地和非建设用地、镇乡村建设用地和非中心城镇设施用地。考虑到分布式光伏开发利用方式，针对不同类型用地适宜分布式光伏进行排序，最有优质的资源为城市建设用地，中心城镇人口居住面积大，负荷密度大，能源消费清华大学能源互联网创新研究院 8 总量高，用能成本大，且具有高可靠的能源传输网络支撑，有利于分布式光伏资源的就近消纳，提高分布式光伏系统建设与运营的经济效益，具有良好的市场化运营能力；其次为非中心城镇设施用地资源，非中心城镇设施用地是指交通设施、公共设施、采矿用地、特殊用地等，资源所在区域远离负荷中心，如果大面积开发则不具有分布式光伏开发利用的经济性，可以考虑进行局部针对性的有序开发，如围绕高速公路服务区利用丰富土地资源开发分布式光伏发电项目，为服务区负荷提供清洁能源；第三为乡、村建设用地资源，区域范围内包含居民、商服、工业、仓储、市政等负荷类型，尤其是随着农业现代化和新型城镇化发展，用电量逐年增加，但与城镇相比此部分建设用地负荷相对较小，且季节性差异较大；第四为非建设用地包含水域和农林和其他用地，例如河湖水库、冰川、草地等，这部分土地资源可以用于分布式光伏系统开发，要么远离负荷中心如冰川草地等，光伏系统的能源无法实现就地消纳，即便可以通过能源网络远距离传输，但针对分布式光伏容量较小，远距离传输将导致系统开发不具有经济性，故此部分土地资源没有开发利用的经济价值，要么靠近负荷中心如河湖水库，可以开发建设水面光伏，但需进一步论证大面积的光伏板遮盖对自然环境资源的影响程度，同时还要谨慎评估区域内概率极低的自然灾害对分布式光伏系统的破坏性；最后为农林用地的基本农田和设施农用地资源，按照国家国土资源部规定，原则上不允许作为分布式光伏开发可利用资源进行开发。根据以上分析，同时基于数据完整性和一致性的要求，住建部每年发布中国城市统计年鉴，该报告针对城乡建设用地资源的统计可详细到每一个省的每个地市，数据更新周期为一年，从数据统计的颗粒度及数据更新周期来看，都是最适合作为城市分布式光伏资源量评估的依据，用于辅助政府制定分布式光伏发展指清华大学能源互联网创新研究院 9 导政策，同时满足光伏行业市场规划。因此，可用土地资源供给面积取值为研究区域城市建设用地。 2.1.4 可利用土地资源面积比率取值方法依据文献调研，针对分布式光伏资源可利用土地资源面积的比率取值为 5～ 50不等，文献中的取值依据的描述为经验值，考虑到土地资源面积基数， 5～ 50可利用土地资源面积的比率跨度较大，因此这个比率的取值是研究区域分布式光伏资源评估结果可信度的关键因素。本研究采用实证研究法，选取典型区域进行可用土地资源供给面积和分布式光伏可利用土地资源面积实测，通过对实测数据的定量分析确定该比率系数选取。实证研究典型区域选取北京市顺义区作为研究对象。顺义区是北京市区县之一，位于北京东北郊，地理位置北纬 40°00′～ 40°18′，东经 116°28′～ 116°58′，总面积 1021 平方公里。选取顺义区作为实测样本的原因为（ 1）顺义区辖区内工业园区多，可利用屋顶连片且面积大，总计约 295万平米。主要有临空经济核心区、现代汽车制造厂、北京汽车制造厂区屋顶；顺义城区及新城、等商业设施、公建、别墅楼顶；（ 2）顺义区是北京市重负荷区，工业负荷用电量大，具有良好的消纳条件，工业电价高，分布式光伏采用自发自用、余电上网方式，分布式光伏投资效益相对理想；（ 3）区内电源及线路分布合理且负荷稳定，为分布式光伏电站的接入奠定了良好的基础；（ 4）太阳能源丰富，为我国太阳能辐射二类区域，适合太阳能分布是光伏的开发。因此顺义区作为发展分布式光伏的典型研究区域。针对可利用土地资源面积比率实证研究方法为利用分布式光伏屋顶资源卫星扫描识别技术，高时空分辨率卫星遥测遥感、遥感光谱图像处理、米级空间地清华大学能源互联网创新研究院 10 理定位、企业征信机器学习、能源大数据、云计算技术，初步识别扫描屋顶的类型、占地面积、地理坐标及分布情况，最终输出可分辨资源类型的图像及坐标和面积等数据。研究步骤为（ 1）通过卫星遥测技术，完成顺义区大于 500㎡以上屋顶的扫描；（ 2）通过遥感光谱图像处理技术，识别屋顶的材质，包括钢筋混凝土、彩钢瓦；（ 3）通过地理信息技术及搜索引擎技术，提取屋顶的建筑类型，包括公共机构、工商业和农户；（ 4）通过大数据处理和分析技术，实现有效屋顶资源识别与纠错。顺义区分布式光伏资源实测数据及分布式光伏可利用土地资源面积比率计算结果如下表所示。因此，针对全国城市分布式光伏资源评估模型中分布式光伏可利用土地资源面积比率取值为 47。表 1 顺义区分布式光伏开发资源总量测算工商业分布式光伏可利用面积（ km2） 64.57 公共机构分布式光伏可利用面积（ km2） 1.75 顺义区分布式光伏可利用面积合计（ km2） 66.32 顺义区建设用地面积（ km2） 142.41 分布式光伏可利用土地资源面积比率 47 2.1.5 单位面积安装容量取值方法单位面积分布式光伏安装容量取值与光伏组件排布方式的设计密切相关。光伏组件排布方式在分布式光伏发电站工程设计过程中是一项非常重要的环节，要综合考虑周围建筑物对光伏方阵的遮阴影响，光伏方阵与方阵之间的遮阴影响，逆变器等电气设备对方阵连接的电特性要求，安装地点的承重情况，风力情况等各种因素，设计出合理的可行的排布方案。本项目考虑工程设计中单位面积分布清华大学能源互联网创新研究院 11 式光伏安装容量经验数据，结合国内工程案例实际情况调研测算，确定该参数的取值。从安装空间的角度出发，以河南森源集团有限公司 22KW 分布式光伏发电工程为例，对单位面积光伏系统的安装容量进行测算。该项目组件规格为 250W，组件尺寸为 1640mm992mm，光伏方阵形式为两个组件竖向排列形成一个光伏方阵，共计两排光伏方阵，其中女儿墙高度为 1 米，光伏组件距地面 0.208 米。效果图如图 3 所示图 3 双排光伏方阵安装示意图根据图 3 所示安装方式，安装 4块光伏组件所占面积为 11.5平方米，组件安装容量为 1000W，单位面积安装容量为 87W。如项目安装方式更改为 4个组件横向排列形成一个光伏方阵，共计 1排光伏方阵，光伏组件距地面 0.284米，单排光伏方阵安装示意图如图 4 所示，安装 4 块光伏组件所占面积为 9.15 平方米，组件安装容量为 1000W，单位面积安装容量为 109W。清华大学能源互联网创新研究院 12 图 4 单排光伏方阵安装示意图本项目在浙江嘉兴的实地调研中，针对浙江桐庐科艺彩钢瓦 BIPV项目（图 5）进行分布式光伏单位面积安装容量进行了测算。项目安装方式如下图所示，该项目分布式光伏安装面积为 15450 平方米，安装容量为 1.9MW，采用 260W 多晶硅电池组件 7312块， 20kW型组串式逆变器 90台，测算单位面积安装容量为 123W。图 5 浙江桐庐科艺彩钢瓦 BIPV项目浙江嘉兴福莱特玻璃厂分布式光伏项目安装方式如下图所示中，项目分布式光伏安装面积为 164700平方米，安装容量为 13MW，采用功率为 250W的多晶硅光伏组件 53000余片， 102台并网型逆变器，测算单位面积安装容量为 79W。清华大学能源互联网创新研究院 13 图 6 浙江嘉兴福莱特玻璃厂分布式光伏项目根据以上文献调研及工程实际情况，单位面积分布式光伏安装容量取值在 79W～ 123W之间，该参数取值因光伏项目安装地点、安装方式及光伏组件技术而不同，目前为止国内分布式光伏项目快速发展，相关安装、设计等国家标准尚未正式出台，本项目确定单位面积分布式光伏安装容量以行业经验数据为标准，即 100W/m2，这个取值是以上文献与实际工程的平均值，可以代表目前分布式光伏项目建设的实际水平，考虑到光伏转换率的提高等技术进步因素，这个测算值是不高的。 2.2 全国城市分布式光伏资源总量测算 2.2.1 全国城市分布式光伏资源量测算根据 2015 中国城市统计年鉴 -城市建设用地状况报告，结合本报告 2.1.4 中顺义区分布式光伏资源测算研究成果，利用公式（ 1）的城市分布式光伏资源评估模型，得到全国 31个省市可利用光伏面积统计如表 2所示。计算结果表明，全国城市建设用地面积为 40503km2，分布式光伏可利用面清华大学能源互联网创新研究院 14 积约 19036.41km2，其中华北、东北、华东、华南、西南、西北七大区域占比分别为 13、 11、 34、 14、 12、 10、 6，其中广东省广州市可装光伏电池面积最大，约 839.89km2；青海省海东市可装光伏电池面积最小，约 2.82km2。根据行业经验按照平均 10 平方米安装 1 千瓦分布式光伏系统计算，全国除港澳台以外 31 个省市地区城市可开发的分布式光伏资源总量高达 1903.64GW，如表 2所示。考虑到地区分布式光伏开发政策调整、区域经济发展差异及光伏技术发展等不确定因素，设计三种开发强度的场景，分别是保守开发场景，即开发强度为 20；基本开发场景，即开发强度为 40；积极开发场景，即开发强度为 60。针对以上三种场景设计，分别计算在不同开发强度下，全国 31 个省市地区城市可开发的分布式光伏装机潜力，如表 2所示。计算结果表明，在现有的经济技术条件下，按 20的资源保有量估算，全国 31个省市地区城市可开发的分布式光伏装机潜力总量达 380.73GW。清华大学能源互联网创新研究院 15 表 2 全国 31个省市地区城市可开发的分布式光伏装机潜力统计城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）城市合计 40503 19036.41 1903.64 380.73 761.46 1142.18 北京市 1586 745.42 74.54 14.91 29.82 44.73 天津市 780 366.60 36.66 7.33 14.66 22.00 河北省 1257 590.79 59.08 11.82 23.63 35.45 石家庄市 263 123.61 12.36 2.47 4.94 7.42 唐山市 210 98.70 9.87 1.97 3.95 5.92 秦皇岛市 103 48.41 4.84 0.97 1.94 2.90 邯郸市 124 58.28 5.83 1.17 2.33 3.50 邢台市 90 42.30 4.23 0.85 1.69 2.54 保定市 139 65.33 6.53 1.31 2.61 3.92 张家口市 85 39.95 4.00 0.80 1.60 2.40 承德市 66 31.02 3.10 0.62 1.24 1.86 沧州市 68 31.96 3.20 0.64 1.28 1.92 廊坊市 66 31.02 3.10 0.62 1.24 1.86 清华大学能源互联网创新研究院 16 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）衡水市 43 20.21 2.02 0.40 0.81 1.21 山西省 825 387.75 38.78 7.76 15.51 23.27 太原市 309 145.23 14.52 2.90 5.81 8.71 大同市 125 58.75 5.88 1.18 2.35 3.53 阳泉市 44 20.68 2.07 0.41 0.83 1.24 长治市 59 27.73 2.77 0.55 1.11 1.66 晋城市 45 21.15 2.12 0.42 0.85 1.27 朔州市 40 18.80 1.88 0.38 0.75 1.13 晋中市 53 24.91 2.49 0.50 1.00 1.49 运城市 41 19.27 1.93 0.39 0.77 1.16 忻州市 34 15.98 1.60 0.32 0.64 0.96 临汾市 52 24.44 2.44 0.49 0.98 1.47 吕梁市 23 10.81 1.08 0.22 0.43 0.65 内蒙古自治区 994 467.18 46.72 9.34 18.69 28.03 呼和浩特市 265 124.55 12.46 2.49 4.98 7.47 包头市 190 89.30 8.93 1.79 3.57 5.36 清华大学能源互联网创新研究院 17 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）乌海市 57 26.79 2.68 0.54 1.07 1.61 赤峰市 81 38.07 3.81 0.76 1.52 2.28 通辽市 76 35.72 3.57 0.71 1.43 2.14 鄂尔多斯市 113 53.11 5.31 1.06 2.12 3.19 呼伦贝尔市 91 42.77 4.28 0.86 1.71 2.57 巴彦淖尔市 53 24.91 2.49 0.50 1.00 1.49 乌兰察布市 68 31.96 3.20 0.64 1.28 1.92 华北区域合计 5442 2557.74 255.77 51.15 102.31 153.46 辽宁省 1940 911.80 91.18 18.24 36.47 54.71 沈阳市 465 218.55 21.86 4.37 8.74 13.11 大连市 378 177.66 17.77 3.55 7.11 10.66 鞍山市 170 79.90 7.99 1.60 3.20 4.79 抚顺市 136 63.92 6.39 1.28 2.56 3.84 本溪市 92 43.24 4.32 0.86 1.73 2.59 丹东市 53 24.91 2.49 0.50 1.00 1.49 锦州市 77 36.19 3.62 0.72 1.45 2.17 清华大学能源互联网创新研究院 18 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）营口市 110 51.70 5.17 1.03 2.07 3.10 阜新市 160 75.20 7.52 1.50 3.01 4.51 辽阳市 104 48.88 4.89 0.98 1.96 2.93 盘锦市 73 34.31 3.43 0.69 1.37 2.06 铁岭市 43 20.21 2.02 0.40 0.81 1.21 朝阳市 53 24.91 2.49 0.50 1.00 1.49 葫芦岛市 26 12.22 1.22 0.24 0.49 0.73 吉林省 1019 478.93 47.89 9.58 19.16 28.74 长春市 440 206.80 20.68 4.14 8.27 12.41 吉林市 251 117.97 11.80 2.36 4.72 7.08 四平市 55 25.85 2.59 0.52 1.03 1.55 辽源市 46 21.62 2.16 0.43 0.86 1.30 通化市 80 37.60 3.76 0.75 1.50 2.26 白山市 48 22.56 2.26 0.45 0.90 1.35 松原市 57 26.79 2.68 0.54 1.07 1.61 白城市 42 19.74 1.97 0.39 0.79 1.18 清华大学能源互联网创新研究院 19 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）黑龙江省 1492 701.24 70.12 14.02 28.05 42.07 哈尔滨市 392 184.24 18.42 3.68 7.37 11.05 齐齐哈尔市 140 65.80 6.58 1.32 2.63 3.95 鸡西市 79 37.13 3.71 0.74 1.49 2.23 鹤岗市 53 24.91 2.49 0.50 1.00 1.49 双鸭山市 57 26.79 2.68 0.54 1.07 1.61 大庆市 319 149.93 14.99 3.00 6.00 9.00 伊春市 161 75.67 7.57 1.51 3.03 4.54 佳木斯市 83 39.01 3.90 0.78 1.56 2.34 七台河市 71 33.37 3.34 0.67 1.33 2.00 牡丹江市 81 38.07 3.81 0.76 1.52 2.28 黑河市 29 13.63 1.36 0.27 0.55 0.82 绥化市 27 12.69 1.27 0.25 0.51 0.76 东北区域合计 4451 2091.97 209.20 41.84 83.68 125.52 上海市 2916 1370.52 137.05 27.41 54.82 82.23 江苏省 3129 1470.63 147.06 29.41 58.83 88.24 清华大学能源互联网创新研究院 20 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）南京市 726 341.22 34.12 6.82 13.65 20.47 无锡市 286 134.42 13.44 2.69 5.38 8.07 徐州市 234 109.98 11.00 2.20 4.40 6.60 常州市 204 95.88 9.59 1.92 3.84 5.75 苏州市 444 208.68 20.87 4.17 8.35 12.52 南通市 222 104.34 10.43 2.09 4.17 6.26 连云港市 188 88.36 8.84 1.77 3.53 5.30 淮安市 225 105.75 10.58 2.12 4.23 6.35 盐城市 106 49.82 4.98 1.00 1.99 2.99 扬州市 135 63.45 6.35 1.27 2.54 3.81 镇江市 134 62.98 6.30 1.26 2.52 3.78 泰州市 144 67.68 6.77 1.35 2.71 4.06 宿迁市 81 38.07 3.81 0.76 1.52 2.28 浙江省 1816 853.52 85.35 17.07 34.14 51.21 杭州市 447 210.09 21.01 4.20 8.40 12.61 宁波市 366 172.02 17.20 3.44 6.88 10.32 清华大学能源互联网创新研究院 21 城市城市建设用地面积 km2 光伏可利用面积（ km2）光伏装机潜力（ GW）保守场景（ GW）基本场景（ GW）积极场景（ GW）温州市 168 78.96 7.90 1.58 3.16 4.74 嘉兴市 96 45.12 4.51 0.90 1.80 2.71 湖州市 113 53.11 5.31 1.06 2.12 3.19 绍兴市 216 101.52 10.15 2.03 4.06 6.09 金华市 78 36.66 3.67 0.73 1.47 2.20 衢州市 68 31.96 3.20 0.64 1.28 1.92 舟山市 57 26.79 2.68 0.54 1.07 1.61 台州市 170 79.90