印度可再生能源下一阶段增长的瓶颈

煤炭的灵活性限制已开始制约印度的可再生能源，若没有电池储能，这一问题将加剧。 发布日期：2026年6月17日 作者：Neshwin Rodrigues 内容 About 关键要点 执行摘要 8第一章：太阳能重塑电网——不确定性考验其韧性 1.1 可变可再生能源在需求中的占比显著且持续上升 91.2 波动性——太阳能迫使煤炭每年以更大幅度调峰 12 17 第二章：煤炭灵活性已达极限 2.1 该电网的构建是基于煤炭的灵活性。但这种灵活性已不再足够。17 2.2 煤炭在吸收更多可再生能源的同时，其枯竭储备也有限。18 第三章：储能将解锁可再生能源发展的下一阶段 3.1 储能为RE下一阶段增长变得至关重要 253.2 BESS可以快速部署，但连接性正成为瓶颈 26 支持材料 30 方法论 30 致谢 31 关于 印度加速的可再生能源建设正开始超出电网所依赖的火电机组的调峰能力。这项分析量化了由煤炭最低技术负荷限制所驱动的消纳规模，考察了随着太阳能装机容量增长，该问题如何日益加剧，并强调了电池储能及其互联监管框架在解锁下一阶段可再生能源增长中必须发挥的作用。 https://ember-energy.org/latest-insights/bottleneck-to-the-next-phase-of-renewable-energy-growth-in-india在线阅读报告： 关键要点 37% 2.1 太瓦时 10吉瓦时 电网立即需要的存储容量——既要将煤炭储备保持在技术最低水平，又要防止可再生能源消纳。 2026年4月，可再生能源消纳所满足的向下调节份额，较一年前的接近零水平有所上升。 预计2025-26财年因纯粹维持煤炭最低技术负荷而导致的可再生能源削减量 执行摘要 电池储能是电网管理印度太阳能繁荣的解决方案，而燃煤调峰已达到极限。 印度电力系统正以电网无法吸收的速度增加太阳能。在中午峰值时段，太阳能和风能的供应量远超年平均水平——正是这个峰值，而非平均值，正在导致系统崩溃。 煤炭，目前仍为电网提供几乎所有灵活性（包括辅助储备），却每天都在经历从夜间接近满负荷运转到正午降至最低点的循环。它正被持续推向并低于其最低技术负荷——在此负荷以下稳定运行已不可能。一旦达到该负荷，它就无法提供向下调节储备，而必须削减可再生能源发电，仅仅为了确保煤炭能够物理运行。由此造成的削减量代表着大量清洁电能的浪费。这一约束是结构性问题，随着每增加一块太阳能电池板而加剧，但它有直接的解决方案：大规模部署储能，并配备与之匹配的互联规则。 01 2026年3月，Solar的最大正午发电潜力达到总发电量的41%——单年内提升了6个百分点。 目前，太阳能和风能平均约占印度年发电量的17%——但正午时分，这一比例可达到41%。正是这个峰值对系统构成了考验。庞大的太阳能发电场将燃煤发电机的负荷推至甚至低于其最低技术负荷水平，而低于该水平，发电机组便无法稳定运行。一旦燃煤发电机的负荷触及该最低水平，它在最需要调减备用容量时便已无剩余空间。 02 2026年4月，该系统要求煤炭在其额定容量的55%以下发电，超过一半的中午时段。 煤炭正被推向极限以吸收不断增长的太阳能发电。自2026年3月起，其占比每日波动，夜间接近90%，中午则降至50%以上，迫使许多电厂负荷率跌至或低于55%的最低技术负荷水平。自2026年4月起，煤炭在超过一半的中午调度间隔中突破了这一底线，进一步下调的空间已所剩无几。由于煤炭是向下储备的主要来源，而这些储备恰恰在太阳能发电量最高的时段消失——即最需要这些储备的时候。 03 将煤炭维持在技术最低水平需要2025-26财年2.1太瓦时的可再生能源消纳——相当于损失62.9亿卢比电力。 当煤炭发电量被调降至其运行下限时，必须削减可再生能源发电量才能将其提升回来。在中午时分，仅为此原因，太阳能和风能发电量就削减了高达6%——并非由于拥堵或需求疲软，而是因为 煤炭价格已无法再低。到2026年3月，煤炭发电机组平均在中午时段已低于技术最低水平3.2吉瓦。到2026年4月，可再生能源消纳量满足了37%的调降需求，即816兆瓦时，较一年前的接近零水平大幅增长。随着太阳能装机容量的增加，这种压力只会加剧。 04 10吉瓦时的存储容量可以消除（发电）消纳，而需求正在增长。 在午间时段，大约10吉瓦时的储能充电就足以吸收过剩的可再生能源发电，使燃煤电厂维持在最低技术负荷以上，并避免发电量削减。这种储能主要需要提供向下备用容量，并安排调度以使燃煤电厂更接近技术最低负荷。 05 BESS可以快速投入运行——但其最核心的功能受连接规则限制。 3.37吉瓦时的哈夫达储能项目在2026年5月内完成建设，耗时十个月。部署并非瓶颈。当前的互联规则要求储能项目在允许长期电网充电前，必须配套建设同等规模的可再生能源发电设施，这增加了延误并限制了系统最需要的运行方式。在太阳能时段利用电网富余电力充电的电池可以减少消纳并提供调峰储备。这应当是默认允许的，而不是受限于与配套发电设施相关的互联条件。 太阳能和风能的消纳正成为印度实时电网平衡中一个可见的部分。其规模已相当可观且仍在增长。若缺乏足够的灵活性，包括储能，这可能会成为下一阶段可再生能源增长的限制因素。 罗德里格斯·内什温高级能源分析师， Ember 第一章：太阳能重塑电网——不确定性考验它 太阳能的增长必须与电网管理其增长的能力相匹配。 太阳能发展迅速，如今规模已足够影响印度电网的日常运行。它不再处于边缘地位。在太阳能发电时段，它现在满足了相当大一部分的电力需求，这意味着其余电网必须围绕它来运行。 这创造了两个不同的运营挑战：可变性（或变化性）和预测不确定性。 波动是可预测的，但规模正在扩大。太阳能遵循每日模式：早晨升起，中午左右达到峰值，傍晚落下。当其升起时，传统发电机必须降低输出以维持供需平衡。当其落下时，可调度的资源必须快速提升以满足净需求。这种模式是可预测的，但随着太阳能的接入增多，波动幅度正在增大。 预测不确定性更难预测。太阳能输出并不总是与原计划相符，因为它对不断变化的天气状况非常敏感。云层覆盖、灰尘、湿度和局部天气事件都可能导致实际发电量偏离日间计划，有时偏差可达数吉瓦。这些偏差会造成实时平衡误差，系统必须迅速予以纠正。 这意味着，太阳能的并网已不再仅仅是增加装机容量的问题。电网也必须能够可靠地应对太阳能的波动性和预测不确定性。这就要求具备灵活的发电能力、备用容量、储能设施，以及能够管理功率变化、吸收过剩发电量、将预测值偏差最小化并实时纠正供需失衡的更强大的预测系统。 1.1 可变可再生能源在需求中的占比显著且在增长 印度太阳能和风能发电量占比已迅速增长，从2010年的略超2%增长至2025年的约14.4%，其中太阳能几乎驱动了所有近期的增长，从近乎零增长至9.42%，而风能则更平稳地增长至5%。 去年增长尤为强劲：太阳能和风能从2024年的11%增长至2025年的14.5%，提升了3.39个百分点。因此，其他能源的占比从89%下降至85.6%，显示出VRE增长明显加速。 但年度平均值仅能说明部分情况。它们将所有时间、所有天数进行平均，包括太阳能对发电组合无贡献的夜晚。该系统面临的操作挑战并非平均值——而是太阳能达到或接近峰值时发生的情况，而每年的这些时段都变得越来越具有挑战性。 月均小时VRE曲线图可以清晰地显示这一点。将2025年1月至4月与2026年同期进行比较，曲线形状几乎相同：早晨陡峭上升，中午平台期，傍晚急剧下降。但2026年的曲线在其峰值处始终高于前者。 1月份平均正午VRE份额（10:00-14:00）上升了4.7个百分点，2月份上升了6.7个百分点，3月份上升了5.8个百分点，4月份上升了4.9个百分点——这四个月平均涨幅约为5.5个百分点，几乎完全由一年内新增的约46吉瓦的太阳能装机容量驱动。 1点平均份额在2026年1月达到33.7%，高于2025年的28.8%，在2026年3月达到37.2%，高于2025年的30.9%。这主要是由太阳能装机容量的快速增加所驱动。 这揭示了一个在两种截然不同的体制下运行的系统。一种是日间/太阳主导的体制，另一种是非太阳能体制。在夜间和冬季月份，VRE渗透率 目前发电量较低，电网的运行方式与以往差别不大。但在晴朗的白天，太阳能发电已占据主导地位——此时电网必须每天在这两种状态之间进行双向调节。随着太阳能装机容量的持续增长，即使年均发电量增长趋于平缓，其峰值占比仍将持续攀升。 随着太阳能装机容量的增加，其运营会产生两个直接与其规模相关的后果，并且这两个后果正逐年加剧。 1.2 变异性——太阳能迫使煤炭每年开采得更深 太阳遵循着可预测的每日轨迹。当它还很小的时候，整个系统几乎没注意到它。现在，它在每日峰值时段供应越来越多的需求份额，其他所有发电厂都必须围绕它来调整运行。印度电力仍主要由煤炭提供，因此，在白天必须削减数吉瓦的发电量，而在傍晚又必须以同样快的速度将其提升回来。 2026年3月6日展示了这种情况的实际面貌。午夜时分，煤炭为印度提供了87%的电力。到了中午，太阳能和风能占到了发电组合的41%，将煤炭的份额压低至54%，六小时内减少了约49吉瓦。随后，随着下午和傍晚时分太阳能发电量崩溃而需求上升，煤炭不得不回升至85%，仅用三小时就恢复了51吉瓦。虽然需求并未发生显著变化，但满足需求的是不同的发电组合。 煤炭已不再是稳定的基荷电力。它正被围绕太阳能曲线每日循环启停，且幅度越来越大、速度越来越快。煤炭发电厂是为持续高负荷运行而建，而非每日在深谷时段进行循环。煤炭发电量已日益接近其技术最低点，有时甚至被要求在此之下运行，这是不可能的。随着太阳能装机容量的增长，煤炭的运行空间将进一步缩小。 1.3 不确定性——当太阳能未按计划交付 尽管日常调度模式看似平稳且可预测，但实际情况并非如此。该模式假设太阳能发电站能完全兑现承诺，其平均每小时发电量呈现平滑的钟形曲线：上午稳步上升，中午达到峰值，傍晚逐渐下降。然而，在任何一个具体的日子，实际发电量都会偏离该计划，有时偏差可达数吉瓦，且在任何太阳能发电时段都可能发生。云层覆盖变化不可预测，沙尘事件会毫无预警地降低发电量，局部天气会在一个区域内同时造成发电过剩和不足的现象。电网运营商无法等待这些偏差自行解决。 任何实际发电与计划发电之间的不平衡都必须在15分钟的调度时段内实时纠正。 2026年3月连续四天，北部地区与ISTS互联电厂的实际太阳能发电量与计划发电量形成对比，呈现出不同的情况。这两条线大致相互追踪，但反复且显著地出现偏离。在某些日子，实际发电量超过计划，导致必须在外部吸收或削减过剩电力。在其他日子，实际发电量低于计划，需要额外的发电或储备来填补缺口。在这两种情况下，系统都需要平衡储备来稳定运行。偏差的方向可以一天一天地变化，幅度也各不相同。而且，由于这些数据仅涵盖一个地区的ISTS互联电厂，在聚合过程中偏差部分相互抵消，因此单个电厂层面以及所有地区综合来看的不确定性仍然更高。在国家层面，这些区域偏差可能部分相互抵消，因为一个地区的发电过剩与另一个地区的发电不足同时发生。 2026年3月6日，这些偏差在全国范围内持续不断。煤炭发电已削减了49吉瓦以适应已计划的太阳能发电。系统吸收进一步非计划太阳能过剩或弥补意外缺电的可用裕度已急剧缩小（接近零或负值）。系统大部分的灵活性仅用于跟踪可预测的太阳能曲线部分。而剩余的、用于处理不可预测部分的能力则小得多。 这就是规模对不确定性而言，与对可变性而言同等重要。太阳能更多意味着在热力机组响应空间最小的时刻，出现更大的绝对偏差。在印度当前的太阳能装机规模下，5%的预测误差意味着约4000兆瓦的未计划偏差。在印度正朝着的目标规模下，到2030年，同样的百分比误差将增至10000兆瓦。随着每块光伏板的安装，备用容量要求都在增长，而系