Ускорение отказа от угля: новый фреймворк

Исследователи из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре (UCSB) разработали инновационный фреймворк, который предлагает более быстрые и эффективные стратегии для вывода угольных электростанций из эксплуатации в США. Несмотря на продолжающийся спад в угольной энергетике, более сотни таких объектов по-прежнему не имеют планов по прекращению работы, что ставит под угрозу достижение климатических целей страны.

Публикация в журнале Nature Energy проливает свет на парадокс: если рыночные силы уже привели к закрытию многих угольных станций, почему другие продолжают функционировать? Около 105 гигаватт угольных мощностей, представленных 114 электростанциями, по-прежнему запланированы к работе до 2035 года, хотя полный отказ от угля к этому сроку считается необходимым для достижения целей США по нулевым выбросам.

«Уголь — сложный вопрос, и нет единого универсального решения», — отмечает Сидни Гэтрид, ведущий автор исследования. «Наша цель заключалась в создании инструментов, отражающих эту сложность, чтобы различные участники могли решать разные аспекты проблемы. Нет одного простого пути, и мы стремились провести исследование, которое отражало бы эту реальность».

Вместе с Грейс К. Ву, доцентом программы экологических исследований и старшим автором статьи, Гэтрид и его команда показали, что достижение климатических целей потребует от политиков отказа от подходов, основанных на возрасте или универсальных решениях. Вместо этого необходимо сосредоточиться на специфических факторах, ускоряющих вывод из эксплуатации отдельных угольных станций.

Для этого исследователи, включая Джереми Уэйланда, Стюарта Уэйланда и Ранджита Дешмукха, разработали новый фреймворк. Он объединяет теорию графов и топологический анализ данных для классификации всех угольных электростанций США на восемь различных групп, основанных на 68 технических, экономических, экологических и социально-политических факторах. Кроме того, они ввели показатель «контекстной уязвимости к выводу из эксплуатации», который измеряет, насколько каждая станция подвержена досрочному прекращению работы, сравнивая ее с объектами, уже объявившими о закрытии.

Фреймворк идет дальше, определяя «архетипы вывода из эксплуатации» — паттерны, объясняющие причины вывода станций из каждой группы. Они варьируются от регуляторных и связанных со здоровьем факторов до неблагоприятной экономики или политического давления, предлагая четкий набор рычагов, которые можно применить к аналогичным объектам в других местах.

«Вместо того чтобы спрашивать только, почему угольные станции выводятся из эксплуатации, мы спросили, как мы можем ускорить этот процесс, причем таким образом, чтобы он был эффективным и основанным на данных», — говорит Гэтрид. «Наш фреймворк помогает политикам и активистам определить, где они могут оказать наибольшее влияние».

Исследование началось как дипломная работа Гэтрида в программе экологических исследований UCSB и со временем превратилось в многолетнее сотрудничество. Ву отмечает, что масштабы и влияние проекта являются редкостью для студенческих исследований.

«Это работа уровня PhD», — подчеркнула Ву. «Крайне необычно, когда проект, начавшийся как дипломная работа, достигает такого уровня сложности и влияния. Удивительно то, что этот фреймворк не просто описывает, какие станции могут быть выведены из эксплуатации — он показывает, как ускорить этот процесс, используя факторы, которые сработали с другими выведенными или готовящимися к выводу из эксплуатации угольными станциями».

Используя свою модель, команда сгруппировала 198 действующих угольных электростанций США в кластеры, такие как «Станции с высоким воздействием на здоровье», «Дорогие станции» и «Станции в регионах против угля». Каждый кластер связан с определенными уязвимостями, на которые можно воздействовать с помощью политики или пропаганды. Например, станции, связанные с высоким уровнем астмы и плохим качеством воздуха, могут быть приоритетными для кампаний общественного здравоохранения и экологического надзора, в то время как финансово испытывающие трудности объекты могут лучше отреагировать на экономические стимулы или рыночные механизмы.

В качестве яркого примера приводится Белевс-Крик в Северной Каролине — почти 50-летняя угольная станция мощностью 2,49 ГВт, которую исследование классифицирует как высокоуязвимую к выводу из эксплуатации и относящуюся к Группе 0: Станции, использующие топливные смеси. Объект может сжигать до 50% природного газа, но при этом остается одним из ведущих загрязнителей мелкодисперсными частицами в стране, занимая 26-е место из 198 по выбросам мелкодисперсных частиц. С финансовой точки зрения, это одна из самых убыточных станций в стране, несущая около 46 миллионов долларов долга по состоянию на 2020 год.

Белевс-Крик также расположен в штате, где наблюдается быстрый рост солнечной энергетики и внедрение политики секьюритизации долгов за уголь, призванной помочь коммунальным предприятиям отказаться от нерентабельных ископаемых активов. «Учитывая факторы, способствующие выводу из эксплуатации в этой группе», — отмечают авторы, — «активисты могут использовать государственные и коммунальные цели в области чистой энергетики».

Даже велись предварительные обсуждения о замене Белевс-Крик небольшим модульным ядерным реактором, но владелец станции, Duke Energy, с тех пор отложил ее вывод из эксплуатации, подчеркивая финансовые и операционные сложности, которые призван распутать фреймворк UCSB.

«Мы можем упростить почти 200 станций до четких групп и сопоставить каждую с обоснованными стратегиями», — говорит Ву. «Это мощный подход к географически разнообразной и политически фрагментированной проблеме».

Их анализ показал, что около 28% угольных станций без планов вывода из эксплуатации уже высокоуязвимы к закрытию — это потенциальные «быстрые победы» для политиков и активистов. Но он также выявил, что наименее уязвимые станции распределены по нескольким группам, что подчеркивает необходимость разнообразных стратегий для решения проблемы наиболее устойчивых объектов.

Последствия выходят за рамки угля. Поскольку модель охватывает многомерные силы, формирующие реальные решения — экономику, политику, здоровье и надежность энергосистемы — ее можно адаптировать к другим сложным задачам декарбонизации.

Ву, чьи исследования сосредоточены на планировании перехода к устойчивой энергетике, считает, что фреймворк объединяет передовую математику и прикладные науки об окружающей среде таким образом, который может трансформировать подход аналитиков и лиц, принимающих решения, к энергетической политике.

«Эта работа использует современные математические инструменты и помещает их в арсенал практиков», — говорит она. «Он гибок, прозрачен и воспроизводим — именно то, что нам нужно, чтобы принимать более разумные и стратегические решения о энергетическом переходе».

Гэтрид, ныне соучредитель стартапа в области ИИ и данных Krv Analytics в Лос-Анджелесе, считает, что открытый исходный код фреймворка делает его особенно ценным.

«Разработанные нами методы предназначены для использования», — заявляет он. «Независимо от того, работаете ли вы над углем, возобновляемыми источниками энергии или промышленными выбросами, идея одна — используйте имеющиеся у вас данные, чтобы увидеть, где прогресс может произойти в первую очередь, и почему».