希腊电力部门转型对次国家层面的影响：HERMES能源系统模型

《Energy Strategy Reviews》：Sub-national implications of Greece's power-sector transition: The HERMES energy-system model

【字体：大中小】 时间：2026年05月10日 来源：Energy Strategy Reviews 9.9

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　　安纳斯塔西奥斯·卡拉马尼亚斯 | 托马斯·尼克拉卡基斯 | 基蒙·乔治乌 | 索菲亚·科科尼 | 康斯坦丁诺斯·塔利奥蒂斯 | 维格内什·斯里达兰 | 利·马丁代尔 | 娜塔莎·弗林古 | 康斯坦丁诺斯·科阿西迪斯 | 乔治奥斯·克塞卡基斯 | 乔治奥斯·P·特拉哈纳斯 | 文杰利斯·马里纳基斯 | 哈里斯·杜卡斯 | 约翰·普萨拉斯 | 亚历山德罗斯·尼卡斯
雅典国立技术大学电气与计算机工程学院通信与计算机系统研究所，伊鲁恩·波利特尼乌9号，雅典，15780，希腊

**摘要**
尽管电力行业在地缘上具有复杂性且历史上长期依赖煤炭，希腊仍设定了雄心勃勃的能源和气候目标，计划在2050年前实现电力部门的脱碳。实现这一目标面临多重挑战，包括可再生能源发电的时间和地理随机性、储能技术的整合、可再生能源的出力限制，以及跨区域和跨境电力流的管理。应对这些复杂问题需要使用先进的能源系统建模工具。我们介绍了针对希腊电力部门的“希腊区域电力系统模型”（HERMES），该模型基于开源建模框架OSeMOSYS，并借鉴了该领域的最新发展成果。HERMES模型具有较高的时间和技术细节粒度，并能够在NUTS-2级别和岛屿级别提供详细分析。本文记录了所有方法论上的创新和扩展内容，评估了模型相对于近期历史数据以及该国《国家能源与气候计划》（NECP）官方目标的稳健性和准确性，并通过分析NECP对次国家级区域的影响（包括可再生能源部署模式和机组调度结果）展示了其分析价值。我们的研究结果强调了加强跨区域输电能力和岛屿电网互联互通在促进能源安全及脱碳方面的关键作用，同时也强调了跨境电力交易在该国成为洲际能源枢纽目标中的重要性。分析还揭示了能源转型带来的某些分配问题，以及储能技术在实现2050年接近零排放电力部门目标中的重要作用。

1. **引言**
欧盟作为应对气候变化的先行者，已立法承诺在2050年前成为第一个气候中性经济体，这一目标体现在《欧洲气候法》和“Fit-for-55”计划中。据此，欧盟成员国在2024年更新了他们的《国家能源与气候计划》（NECP），制定了2021-2030年的具体目标及长期净零排放战略。希腊也制定了同样宏伟的目标，其中包括到2030年减少59%的温室气体排放，并在2050年实现碳中和。实现这些目标需要对电力行业给予持续关注，因为电力行业一直是希腊社会经济发展的核心支柱。历史上，该行业是最大的排放部门——1990年占二氧化碳排放量的44.9%，2024年下降至28.8%（排名第二的交通部门为35.4%，第三的工业部门为16.4%，建筑部门为10.4%，农业部门为0.3%）。电力行业对欧盟的脱碳目标尤为重要，不仅因其自身的排放量，还因其通过电气化间接推动其他行业（如交通和建筑）脱碳的潜力，同时该行业也承载着欧洲多方面的紧迫挑战（如能源安全、可负担性和地缘政治考量）。希腊常被视为东南欧的新兴能源枢纽。因此，希腊的经验对于探讨如何在不同气候目标、竞争性发展优先事项和系统特定限制下塑造脱碳路径具有特殊价值。

过去十年间，希腊电力行业的煤炭依赖逐步减少，可再生能源占比接近一半（2014年仅为17%），其中水电的作用较为有限。然而，与其他发达国家类似，从化石燃料发电向可再生能源的转型仍面临挑战。除了可再生能源的不确定性外，希腊电力行业还长期依赖褐煤，受岛屿地理特征的影响，以及过去二十年全球社会经济和地缘政治发展的影响（如2008年开始的长期经济衰退和2022年俄罗斯入侵乌克兰引发的能源供应危机）。此外，尽管储能系统不断发展（在限制可再生能源输出的方面具有优势），但希腊的抽水蓄能（PHS）部署有限，电池储能（BESS）几乎未得到应用，导致大量可再生能源发电被削减（2024年为900吉瓦时，约占太阳能和风能发电总量的3.5%）。此外，希腊与邻国的电力互联互通不足，且在2025年之前一直是净电力进口国。国内电网容量有限和局部拥堵也限制了可再生能源的部署。尽管氢能源可支持可再生能源发电并在产业链中作为替代燃料，但希腊的氢能规划尚未取得实质性进展。

为了科学支持希腊电力行业的转型，需要具备足够技术、地理和时间细节粒度的建模工具，以便准确反映新兴技术、可再生能源系统的随机性、全年电力使用模式的演变，以及各地区在电网扩张和机组调度方面的具体需求。尽管此类工具日益普及，但我们对希腊能源系统建模现状的系统性评估仍存在不足，例如对开放科学原则的重视不足、无法同时评估储能、电力进出口、可再生能源出力限制及长期调度等方面的问题，以及模型在时间 và 地理粒度上的局限性。

在此背景下，我们推出了“希腊区域电力系统模型”（HERMES），这是一个针对希腊电力部门的新模型，具有较高的时间细节粒度、丰富的技术内容，并在NUTS-2级别进行地理细分。该模型基于开源能源建模系统OSeMOSYS，该系统是广泛应用于能源系统分析的优化工具，能够有效处理储能、跨境和跨区域电力交换、出力限制等问题。我们透明地记录了模型的输入、代码和输出，强调开放性的价值，便于更广泛的用户理解，促进科学复现性，并增强非专业人士对建模结果的解读能力，从而提高其可信度。

2. **HERMES模型在希腊电力行业的应用**
如附录A所述，OSeMOSYS已被广泛应用于各种研究，但大多数研究的系统维度较为有限。希腊的建模研究尤其存在此类问题，表现为开放性不足、数量和范围有限。例如，包含储能的应用常忽略区域细节，而探讨次国家级动态的应用未能反映电力行业的出力限制或小时级机组调度行为。国家层面的模型通常也不考虑电网表示的时空因素或可再生能源波动及其与储能的相互作用。基于OSeMOSYS的灵活性和开放性，我们开发了HERMES，这是一个完全开源的、详细覆盖希腊电力行业的模型，能够高精度地进行空间、时间和技术分析。通过针对现有进展进行的定制修改，HERMES能够深入研究电力行业的关键维度，包括储能、可再生能源出力限制、机组调度、希腊各区域之间的电力交换以及与大陆电网的互联互通。

在本节中，我们讨论了模型的空间（2.1节）和时间（2.2节）细节粒度，并介绍了其在技术细节方面的创新之处，包括储能（2.3节）、电力交换（2.4节）、可再生能源出力限制（2.5节）和机组调度（2.6节），相应的代码修改内容见附录B。我们还介绍了为降低计算需求而进行的模型代码优化（2.7节），并讨论了模型的开放性（2.8节），最后通过最近的历史数据对模型进行了验证（2.9节）。图1直观展示了这一结构的完整性。

**图1. 第2节的结构，反映了HERMES模型的所有创新点和关键特征。**

**2.1. 空间分辨率和电网表示**
为更好地捕捉大陆输电网的动态，我们将希腊划分为多个区域。首先，根据官方的NUTS-2地理分类，将希腊大陆划分为十个相应的NUTS-2区域。其次，为了更详细地描述岛屿地区的特征，我们将连接到大陆电网的岛屿与对应的大陆区域合并，而其他主要岛屿（如克里特岛、希俄斯岛、莱斯沃斯岛等）则作为十个独立区域进行建模。模型考虑了各区域间的现有输电容量、国际互联互通能力以及加强主要岛屿与大陆电网连接的计划。陆上输电线路容量通过三个步骤估算：确定独立电力传输运营商（IPTO）确定的主要输电走廊、每条线路的回路数量，以及400千伏和180千伏线路的典型电力容量。对于区域内输电线路，根据NECP和IPTO的十年网络发展计划（TYNDP）的预测，假设每年新增2%的容量。岛屿间的互联容量也基于类似方法确定。由于规模较小或无大陆连接的岛屿未被纳入模型，因为它们对整体系统动态的影响微乎其微。

**2.2. 详细的时间分辨率和新的时间切片**
鉴于现有模型的时间分辨率不足以分析高比例可再生能源的电力系统，HERMES采用了详细的时间切片结构，每月设定五个代表性日子，每个日子再划分为24个小时时段，总计每年1440个时间段，从而能够分析多年转型过程，同时考虑可再生能源和储能技术的小时级互动。代表性日子的选择基于电力需求最高、光伏输出最低、风能输出最低的日历日，以及这些指标表现较为典型的其他日子。由于这种高时间分辨率带来的计算负担，我们采用了多年步骤方法，并用年均资本投资替代了传统的 salvage value 方法以简化实施过程。我们的方法修订了折现因子的计算方式，以考虑到每个模拟年份可能代表多个实际年份的事实，从而定义了YearWeight参数，为每个模拟年份分配一个权重，该权重对应于它所代表的实际年数。特别是在附录B（第B1节）中介绍的，定义了一个将每个模拟期间映射到实时有效点（即期间中间点）的折现因子，以便在每个模拟年份代表多个日历年份时适当折现成本。YearWeight参数也被纳入了额外的OSeMOSYS方程中，包括那些控制新容量年度投资的方程，如模型GitHub文档中所记录的，以反映每个模拟年份对模型范围内能源和经济计算的实际影响。最后，设计了一个Ordy[y]参数来保持OSeMOSYS公式所需的连续性，将所有模拟年份映射到一系列连续的索引中。这些修改在附录B（第B1节）的方程（1）–（3）中有所描述，并且由于模拟的年份减少，使得模型在计算上要求较低。

2.3. 按代表性天数修改的能源存储建模
鉴于可再生能源的随机性和季节性，能源存储是电力行业脱碳的关键驱动因素[62]；因此，在能源建模中明确表示能源存储对于稳健评估低碳转型路径至关重要。在这方面，HERMES引入了一套修改后的能源存储方程（特别关注BESS和PHS这两种储能技术，因为它们是该国国家能源计划中的重点），取代了原始的OSeMOSYS公式，更好地适应了代表性天数的方法，在这种方法中，天数不作为连续序列进行建模，同时降低了计算复杂性。这些修改是必要的，因为原始的OSeMOSYS能源存储模块是为具有连续天的建模练习而设计的。特别是，如附录B（第B2节）中的方程（4）–（8）所示，这些改进增强了存储状态的日内连续性，并通过InitialStorageLevel参数指定了其初始值，同时通过EfficiencyStorage参数考虑了存储过程中的损失，更好地反映了代表性天数方法下的电力存储功能。此外，改进后的代码防止了每种存储技术的存储水平超过其最大存储容量，并强制实现每日能量平衡。最后，所提出的修改将可安装的能源存储容量与每种存储技术的相关功率容量联系起来，规定每种技术至少可以充电1小时，并且PHS设施不能充电超过10小时，因为它们的总投资成本仅取决于安装的功率容量，从而对能源存储容量施加了额外的限制。

2.4. 电力交换的现实世界表示
HERMES的一个核心目标是研究希腊能源转型的空间维度，这些维度受到该国电网地理的强烈影响。长期以来的褐煤开采历史性地集中在希腊北部[19]，而全国南部，特别是在雅典大都会区，电力需求较高[63]。此外，希腊传统上是一个净电力进口国[64]，这对它的能源安全有影响。因此，评估希腊各地区之间的电力交换以及希腊与邻国之间的电力交换对于理解转型动态至关重要。为了支持这一分析，HERMES引入了一套专门的方程来捕捉这些空间互动。
地区间的电力交换建立在原始的OSeMOSYS能量平衡方程的基础上，该方程允许模型化地区之间的能量流动。然而，基线公式并没有限制每个时间段内可以交易的能量数量。为了解决这一限制，HERMES引入了一个TradeLimit参数，其值如2.1节所述。它还实现了一个改进的能量平衡方程，明确表示与邻国的电力互联，并考虑了相关的效率，并处理了产生的 surplus 能量（将在2.5节进一步讨论）。该模型还引入了十个方程来限制跨多个方面的电力进出口，根据需要可以引入能源安全政策，例如设定年度或每小时电力进出口相对于电力需求的限制。这些改进基于互联能力限制了小时流量，并能够对总允许的进出口设置用户定义的每小时上限。在同一背景下，模型还对净进口和总进口/出口设置了年度限制。此外，它引入了进口能源的每小时成本和出口电能的每小时利润，允许每小时的变化，从而比大多数OSeMOSYS应用程序那样，通过将跨境电力交换表示为一种发电技术，更现实地捕捉能源市场动态，如附录A中所讨论的。最后，新引入的模块限制了模型时间范围内的最大允许互联容量，并将跨境电力交换的相关成本/利润纳入模型目标函数。所有这些改进都在附录B（第B3节）的方程（11）–（21）中提出，引入了一种更准确和现实的OSeMOSYS中跨境电力交换建模方法。

2.5. 将VRE削减纳入OSeMOSY
VRE削减是可再生能源（VRE）部署的一个主要障碍[65]，可以通过电力存储和电力出口来缓解[66]。为了捕捉这些动态，HERMES还引入了一套专门的方程（方程（22）–（25）），在附录B（第B4节）中介绍，用于量化被削减的能量及其对电力部门的成本。这些方程计算了每个时间段内所有VRE来源的总削减能量——即陆上和海上风能、屋顶和公用事业规模的光伏以及径流式水力。这些技术由用户通过RETECHNOLOGY集合定义。然后模型考虑了与削减和产生的 surplus 能量相关的处罚。HERMES引入了 surplus 生成的概念及其惩罚机制，以平衡削减惩罚机制：如果没有这个机制，模型将产生 surplus 能量而不是对其进行削减。由于原始的OSeMOSYS能量平衡方程是按时间段评估的，因此需要一个明确的 surplus 生成计算。使用这种结构，指向存储的电力可以在充电时间段内暂时计为 surplus，即使它在随后的时间段内被释放；因此，HERMES将真正的 surplus 生成与存储相关的时间转移分开。尽管之前的OSeMOSYS应用程序中也已经包含了削减计算（附录A），但我们的框架在一个更详细的模型中整合了这些计算，还允许按小时计算每个模拟区域的VRE削减。

2.6. 按小时分解的单元调度
这些维度之间的相互作用也塑造了每个代表性天数内的单元调度，由于HERMES具有每小时的时间分辨率，它可以准确地捕捉这一方面。为了更好地反映这些动态，模型引入了两个针对特定热电厂和水力大坝操作的额外方程。此外，它将每个现有的褐煤、天然气和水力大坝电厂视为一个独立的单元，使得分析更加细致，反映了希腊发电组合的特定技术特性。该模型允许用户为选定的热电厂（例如，天然气联合循环单元和碳捕获与储存（CCS）驱动的生物质能电厂（BECCS）施加最低的每小时电力生成要求，以反映有限的运行灵活性。相反，它允许水力大坝技术遵循季节性容量因子——而不是原始的每小时因子——提供了更真实的水文可用性表示。单元调度结果随后通过一系列电子表格图表展示，这些图表编制了按技术划分的每小时发电量、每种存储技术的充电状态、削减的能量以及地区间和跨国界的电力交换。这一可视化过程由一组Python脚本促进，这些脚本也公开发布在模型的GitHub仓库中。尽管这些脚本不是OSeMOSYS代码的一部分，但从基于OSeMOSYS的框架直接生成此类图表可以被认为是新颖的，因为许多OSeMOSYS应用程序由于时间粒度较低，通常与其他建模工具软链接，以提供按小时的单元调度洞察。

2.7. 基于超集的管理计算要求
自从最初开发以来，OSeMOSYS一直与GLPK求解器[42]紧密相关，这是一个开源优化求解器[67]，尽管它也存在某些限制[68]。鉴于模型的高时间、技术和空间粒度，在HERMES的制定过程中，这些限制构成了重大挑战。为了解决这些挑战，我们扩展和重新定义了几个OSeMOSYS超集，增强了它们以反映地区粒度，并引入了新的超集，以更有效地链接燃料、技术、地区和互联。除了减少内存需求和计算负担外，这种重构对于限制.lp问题文件中生成的行数也是必要的——这是GLPK对模型大小设定的硬性约束。一些超集来自“快速”的OSeMOSYS代码，并进行了修改以反映模型的地区维度（例如，B6节中的方程28和29）；而其他则是新引入的超集，用于制定几个方程（例如，B6节中的方程30和31）。完整的超集集合可以在公众可访问的HERMES仓库中找到。

2.8. 开放性
2.8.1. 输入数据透明度
为了进一步提高HERMES的开放性，并符合开放科学实践[69]，下面提供了一个包含所有输入数据来源的表格（表1），同时模型维护在一个开放访问的在线仓库中。
表1. HERMES输入数据。

**方法和来源**
建模范围
HERMES考察了2023年、2025年、2030年、2035年、2040年、2045年和2050年，但这可以从模型的输入文件中轻松修改。
每个地区和岛屿的已安装容量
大陆地区的已安装可再生能源容量从独立电力传输运营商[70]和希腊电力分配网络运营商[[204]]、[205]]、[206]]获取。对于未连接的岛屿，RES和热电厂的数据也来自HEDNO [74]，而克里特岛的更多详细信息来自环境和能源部[75]。大陆希腊每个热电厂的已安装功率容量从IPTO [16]获取。所有数据集都对应于2023年（即模型的基准年）。

热电厂的调试和退役
为了准确估计单个褐煤和天然气电厂的运行效率，调试年份分别从公共电力公司[76]和世界野生动植物基金会[77]获取。这些数据集还用于估计每个天然气电厂的退役年份，假设运行寿命为30年。褐煤电厂的退役计划来自希腊的脱褐煤总体规划[78]，并根据独立电力传输运营商[16]的观测发电数据进行了调整，反映了2022年能源危机后的修订[79]。

热电厂和水力电厂的位置
鉴于对地区细节的重视，HERMES明确表示了每个热电厂和水力大坝电厂的地理位置。这些数据分别从能源、水和废物监管机构[80]和公共电力公司[81]获取。

热电厂的效率
大多数褐煤和天然气电厂的效率值使用Doulos等人的热效率数据[82]计算。对于一些较新的天然气电厂和最近调试的褐煤电厂，数据直接从制造商[[216]]、[217]]、[218]]、[219]]获取，并随后进行调整以考虑电厂的年龄。燃油电厂的效率值来自ElectraNet [87]。

排放率
所有化石燃料电厂的排放率是根据工厂级别的效率计算的，使用美国能源信息管理局[88]提供的特定燃料排放因子。

可用性因子
热电厂（包括生物质能）的可用性因子在85%到93%之间[89]，取决于技术。对于水力大坝电厂，可用性因子设置为98%，而对于VRE则设置为100%（其有效输出受其容量因子的控制）。

容量因子
风能和太阳能电厂的每小时特定地区发电曲线来自Renewables Ninja [[223]]、[224]]、[225]]，而水力电厂的月度发电数据来自独立电力传输运营商[16]。Renewables Ninja的曲线经过校准，以更好地反映观测到的风能和太阳能发电情况，纠正了代表性天数方法产生的微小偏差。这种校准考虑了RES和Origin保证运营商（DAPEEP）[93]的数据，该数据捕捉了2021年和2022年每个希腊大陆地区安装的RES电厂的月度发电量。由于DAPEEP仅在国家级层面报告屋顶光伏发电情况，因此通过比较全国范围内的光伏园区和屋顶光伏数据，并使用一个全国性的调整因子来校正屋顶光伏的容量系数。此外，Renewables Ninja提供了多年的每小时数据；2019年被认为能够最准确地反映风能和太阳能发电的年度平均值，因此被选为代表性年份。对于岛屿地区，我们使用了希腊电力分配网络运营商[72]提供的数据（如果有的话）；否则，直接采用Renewables Ninja的数据而不进行进一步调整，因为DAPEEP没有提供足够的区域数据来进行校准。最后，由于希腊尚未安装海上风电容量，我们假设其容量系数为陆地风电的1.2倍——这是基于文献中提到的爱琴海某些地区的容量系数可能高达1.4倍的结论[94]。

固定容量
所有热电厂的固定容量设定为90%，水坝和抽水蓄能设施的固定容量设定为80%。径流式水电厂的固定容量设定为50%，而海上风电、陆地风电和太阳能光伏的固定容量分别设定为40%、30%和10%。最后，电池的固定容量设定为30%，因为它们的有效储能时间（以小时计）是由模型内生优化的，而不是预先定义的。

最低发电水平
对于天然气发电厂（包括新建单元和碳捕获与封存（CCS）发电厂以及生物质能转换与碳捕获（BECCS）发电厂），所有时间段都规定了最低运行水平。特别是，天然气发电厂的最低发电水平被设定为30%，而BECCS发电厂的最低运行水平被设定为60%。

资本支出（CAPEX）、运行和维护（FOM）及 variable operation and maintenance (VOM) 成本
新部署技术的资本支出数据主要来源于国际能源署的《2024年世界能源展望》，特别是其中提出的净零情景[95]。水电、屋顶太阳能、生物质能和地热发电厂的资本支出数值来自全球能源与气候模型的关键输入数据[96]，并根据欧盟2020年参考情景[97]进一步调整，以区分高焓和中等焓地热技术。电池和抽水蓄能设施的资本成本数据来自国家落基山实验室（前身为国家可再生能源实验室）[98]。
运行和维护成本主要来自全球能源与气候模型的关键输入数据[96]。褐煤和天然气发电厂的运行和维护成本数据来自Doulos等人[82]，而燃油发电厂和海上风电场的相应成本数据来自国际能源署[229,232]。储能设施的运行和维护成本数据来自NREL [98]。
褐煤和天然气发电厂的 variable operation and maintenance (VOM) 成本基于Doulos等人[82]的数据，并根据独立电力传输运营商[16]提供的年发电数据进行调整。燃油发电厂的VOM成本数据来自国际能源署[99]，而可再生能源发电厂的VOM数据来自欧洲委员会[97]。

运行寿命
大多数技术的运行寿命假设为30年，水电站（60年）和电池储能系统（15年）除外[98]。

可再生能源潜力
未来可再生能源的部署潜力主要基于JRC ENSPRESO数据库[100]中提供的太阳能、风能和生物质能的中等潜力情景。然而，水力和地热能的潜力数据来源于希腊的国家能源和气候计划（NECP）[55]。需要注意的是，ENSPRESO提供的是适用于NUTS-2级别的数据；因此，对于岛屿电网，需要做出一些假设：对于陆上风电和公用事业规模的光伏电站，NUTS-2数值根据每个岛屿的面积进行调整，而屋顶光伏的值则根据每个岛屿的人口进行调整。此外，岛屿上的生物质能资源非常有限；因此，在HERMES模型中假设其资源量为零。海上风电潜力在国家能源和气候计划中是以全国范围提供的，因此假设在10个大陆地区均匀分配。

燃料价格
褐煤、石油和天然气的预测价格来自《2024年世界能源展望》[95]。为了更好地校准模型的初始年份，天然气和褐煤的价格与希腊“公正过渡发展计划”[101]和一家希腊能源公司的实际数据对齐；这些输入可以根据未来的价格趋势进行修改。

排放价格
出于校准目的，2023年的排放价格来自于Trading Economics[103]的实际月度数据。对于后续年份，排放价格的选择取决于所建模的情景。

电力交易价格
电力交易价格以每小时为单位表示，以更准确地捕捉跨境电力市场动态。价格数据来自土耳其和阿尔巴尼亚的国家能源交易所[237,238]以及保加利亚、北马其顿和意大利的ENTSO-e[106]。

电力需求
希腊大陆的电力需求数据来自ENTSO-e[106]，仅保留每个月五个代表性日期的相关数据。然后使用独立电力传输运营商[16]的数据对这些 hourly 时间序列进行校准，以匹配代表性日期所暗示的年度需求。年度需求进一步调整，以反映分配层面的电力需求，并考虑电力网格损失。这些 hourly 时间序列随后应用于所有10个大陆地区，地区年度电力需求根据希腊统计当局[107]的数据进行分配。相比之下，克里特岛的 hourly 电力需求数据来自希腊能源交易所[108]，其余模拟岛屿的 hourly 需求数据来自希腊电力分配网络运营商[109]。对于后续的模型年份，需求水平遵循特定情景的轨迹，而底层的 hourly 图谱保持不变。

备用裕度
基于近期的国家级建模研究[110][111]以及IPTO当前的要求（即传输系统必须能够处理任何单一发电厂的电力损失[112]，假设备用裕度为10%。

减产成本
假设被削减的能源成本为15美元/MWh。

折现率
假设所有技术的折现率为5%（根据相关研究[113][114]的平均值）。

2.8.2. 开源代码
运行HERMES遵循标准的OSeMOSYS工作流程，需要三种文件类型：(i) 模型文本文件（第2.1-2.7节），(ii) 一组输入CSV文件（第2.8.1节），以及(iii) YAML配置文件。后者用于将CSV文件转换为GLPK可用的输入数据文件（.txt格式），这通过otoole[70]包实现，该Python包使OSeMOSYS建模人员能够转换、可视化、验证和后处理建模输入和输出数据[71]。然而，由于otoole的复杂性，在开发HERMES时附带了一套额外的Python脚本，以简化输入转换和结果处理过程，而不必调整otoole本身。具体来说，开发了将CSV文件转换为文本文件、生成结果和在调度级别可视化结果的脚本，这些脚本分别需要两个补充的.csv文件，用于汇总发电和储能技术，以支持更详细的图形可视化。仓库1包含了HERMES模型文件（.txt）、包含所有所需输入数据的目录、配置文件、两个补充的CSV文件，以及四个Python脚本——其中三个是为这项工作开发的，另一个是在OSeMOSYS仓库[44]中提供的解决方案转换脚本。虽然这里将该模型作为一个以希腊为重点的应用程序进行介绍，但该模型代码可以适应需要区域、时间和技术细粒度的其他场景，因为它不嵌入固定的地理结构。

2.9. 验证
开发复杂的建模框架需要对其输出进行严格测试，以评估其合理性和稳健性。这首先是通过将模型结果与统计数据（验证）进行比较来确保高精度[72]。为了验证模型结果，从IPTO[16]、希腊电力分配网络运营商（HEDNO）[73]和DAPEEP[74]收集了2023年的历史月度数据，并将其与模型输出进行比较。该过程重点关注电力发电，因为模型采用了2023年每种技术的历史安装容量，且该年度不允许容量扩张。
模型以高精度再现了历史电力发电模式（图3），各种技术的输出与历史数据高度吻合。尽管如此，仍可以观察到一些偏差，尤其是在1月份，特别是对于化石燃料发电和净电力进口：观察数据显示，由于2022年的能源危机，化石燃料价格（尤其是天然气价格）保持在高位[75]，这种短期价格波动在HERMES中未能完全体现，因为化石燃料价格以年度平均值表示。因此，1月份的价格增加了年度平均值，导致随后几个月内褐煤电厂的竞争力被高估，因为现实世界市场中的临时竞争力变化可能未能得到完美反映。

相关限制包括残余容量输入的时间分辨率。残余容量是按年度实施的，无法明确表示希腊褐煤淘汰计划下特定月份的褐煤机组退役情况。因此，我们假设2023年初运行的所有褐煤电厂在整个年度内都可用，这与IPTO的月度数据[16]相反，尤其是在6月之后。燃油发电也出现了类似的过度估计，主要是因为对2023年克里特-伯罗奔尼撒岛间互联的运行状态存在不确定性：由于IPTO[16]的数据没有明确指出互联是在满负荷运行还是处于过渡限制下，因此在模型中保守地假设互联处于关闭状态，从而导致模拟的燃油发电量增加。
另一个偏差源于采用的代表性日子方法，该方法旨在减少计算运行时间。五个代表性日子是基于全国范围内的每小时负荷和太阳能/风能容量因子选择的，目的是识别具有全国代表性的日子。虽然这种方法提高了计算效率，但依赖于国家级数据可能会引入地区性偏差，因为希腊各地的天气模式和可再生能源发电情况存在差异，导致太阳能和风能发电量的差异，尽管应用了地区性校准的容量因子（表1）。此外，代表性日子的选择没有明确考虑邻国的电价。尽管跨境价格是以每小时为基础纳入的，但代表性日子方法可能会无意中捕捉到不全面的典型月度价格模式，从而影响模拟的月度进出口平衡。
主要与数据可用性相关的一个限制涉及岛屿系统的可再生能源发电——特别是克里特岛。HEDNO报告每个岛屿的月度累计可再生能源发电数据或选定岛屿的每日数据；然而，太阳能和风能的详细分解数据不完整。此外，从2022年开始，HEDNO不再报告克里特岛的数据，因为它不再被归类为非互联岛屿。因此，实际数据的可再生能源发电量可能相对于需求被低估，导致观察结果与模型结果之间存在小幅差异。

3. 分析希腊2025年国家能源和气候计划（NECP）及其区域影响
为了揭示HERMES在政策分析中的实际相关性和适用性，我们尝试对希腊的NECP[55]进行长期研究。首先将HERMES的国家级输出与官方NECP轨迹进行比较，然后利用其先进的地理粒度来了解选定地区的次国家级影响。这不仅有助于进一步验证模型并评估其准确性[76]，还能提供额外的见解。大多数输入在第2.8.1节中介绍；然而，某些假设直接来自NECP[55]（表2）。
表2. 来自NECP的假设。

数据
| 年份 | 天然气价格（€/MWh） | 原油价格（€/桶） | 电力发电量（TWh） | ETS价格（€/t CO2eq） |
|------------|-----------------|---------------|--------------|------------------|
| 2025 | 38 | 103 | 53.9 | 80 |
| 2030 | 38 | 103 | 8.8 | 80 |
| 2035 | 38 | 109 | 145.5 | 80 |
| 2040 | 38 | 117 | 90 | |
| 2045 | | | 430 | |
| 2050 | | | 490 | |

来源：希腊NECP [55]

3.1. 国家级结果与NECP的对比
采用NECP中的某些假设（排放价格、化石燃料价格、电力需求），以检验HERMES是否再现了与NECP轨迹一致的趋势。实施了两项核心NECP约束：排除用于电力发电的碳捕获与封存（CCS）投资（尽管这些技术在HERMES中可作为未来投资选项），以及实施希腊的脱褐煤战略和时间表。与第2.9节中的验证练习不同，这里的重点是长期指标：发电量、安装容量和排放量（图4）。
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图4. HERMES结果与NECP轨迹的对比：a) 安装容量（GW），b) 电力发电量（TWh），c) 电力部门排放量（MtCO2）
尽管HERMES产生的轨迹与NECP大致一致，但仍可以观察到一些差异。关于装机容量（图4a），HERMES的中期结果显示（即到2035年），与NECP的预测相比，新兴技术如海上风电、电池储能和抽水蓄能（PHS）的采用程度有限，这有利于进一步发展陆上风电和太阳能光伏。相反，长期结果显示，到2050年，海上风电和电池的采用程度将相当可观，并且在两种NECP路径下都是如此——而HERMES的预测则更依赖于海上风电来扩大容量。到本世纪中叶，最明显的差异体现在PHS上，该技术在NECP中受到高度重视，但在HERMES中很少被选择，这可能反映了NECP中未公开的潜在技术经济假设。石油、生物质和天然气发电厂的容量也存在较小差异，因为NECP的假设仍然不明确。在HERMES中，假设燃煤发电厂的剩余容量在整个建模期间保持不变，不允许进一步投资；现有的天然气发电厂在其运行寿命结束后退役，但可以新建容量；而生物质发电仅受到国内生物质可用性的限制。此外，NECP没有记录所采用的小时负荷曲线，这使得评估为什么PHS在NECP中更受青睐变得更加困难，而HERMES主要选择增加发电容量。最后，在2030-2045年间，HERMES的结果显示总装机容量较低，主要是由于该模型倾向于不像NECP所建议的那样大力投资储能。

发电轨迹（图4b）总体上显示出较少的差异，因为大多数技术在建模期间产生的电量相当，不过生物质和天然气除外，在HERMES中生物质部分替代了天然气。这种行为可以解释图4a中显示的差异，表明NECP可能对某些技术（特别是海上风电）假设了更乐观的容量因子——我们在HERMES中看到更高的装机容量，但发电量却较低。然而，发电量的主要差异在于净电力进口，因为HERMES预测的出口量更高。与此直接相关的一个重要注意事项是在整个建模期间应用2023年的跨境电力价格，以弥补公开假设的缺失，这可能导致对电力出口的高估或低估。这种净出口的差异也影响了总发电量，因为HERMES倾向于产生更多的电力以增加出口。

在解释和验证我们的结果与NECP之间的关系时存在一个限制，即NECP在其汇总的太阳能发电轨迹中未能区分公用事业规模和屋顶光伏。因此，无法评估HERMES是否高估了相对于NECP的屋顶光伏装机容量——这是一个重要的区别，因为屋顶光伏在配电层面发电，导致较低的损耗并可能影响整体系统性能。

NECP和HERMES结果之间最显著的差异在于排放（图4c）。尽管两者都未能在2050年实现零排放（因为脱碳举措包括褐煤脱碳的时间表以及重要的欧盟排放交易系统（EU-ETS）价格），但HERMES最终实现了接近零的电力部门排放。NECP的轨迹则意味着化石燃料将持续使用到2050年，届时如果包括陆地利用、土地利用变化和森林（LULUCF）部门的贡献，希腊经济将实现比1990年减少98%的二氧化碳当量（CO2eq）排放。HERMES中这种更可持续的表现，尽管可能导致更高的发电量以增加出口，可能归因于NECP的轨迹是在一个综合能源经济模型中产生的，该模型明确代表了最终用途以及氢生产和合成燃料的路径——即我们行业模型范围之外的组成部分，如果包括这些部分，可能会影响整体系统动态和最终的发电轨迹。相比之下，由于NECP为该行业设定了2035年的中间减排目标，因此NECP的轨迹在2045年之前的排放量较低。此外，HERMES采用的ETS价格轨迹并未在HERMES中得到体现。这种差异行为揭示了仅靠ETS价格难以推动深度脱碳和实现希腊减排目标的局限性。图4b也表明，到2040年，HERMES预测的天然气发电量更高，这再次强调了仅靠EU-ETS价格不足以充分减少化石燃料发电或推动该国电力结构在世纪中期的完全淘汰。

为了阐明NECP如何影响系统成本，图5报告了HERMES的一些财务输出结果。这些结果没有与官方NECP文档进行基准比较，因为后者没有提供相关的年度数据或足够详细的技术经济假设以供比较。图5显示，随着系统接近完全脱碳，电力部门的总成本随时间下降，主要是由于燃料和排放支出降至零，因为化石燃料燃烧基本被消除。运营成本（包括固定成本和变动成本）也有所下降，反映了可再生能源技术相对较低的运营成本。主要的相反趋势是资本支出：脱碳需要在新发电和灵活性容量上进行大量投资，从而提高了相对于早年来的年化资本成本。这一效应在2050年尤为明显，当时年化资本成本增加，导致总系统成本略微超过2045年的水平。

图5. 基于HERMES结果的电力部门成本分布，考虑了表2.3.2中的假设。

如前几节所述，HERMES产生了详细的区域结果，包括小时级别的调度数据——这是希腊NECP未报告的详细程度。因此，本节进行的区域深度分析没有与NECP进行基准比较，因为没有可比较的数据。如图6所示，希腊各地区公用事业规模的光伏容量都在扩大。作为人口最多（以及人口密度最高）的地区，阿提卡地区的公用事业规模光伏增幅最小，相应地，屋顶光伏的部署也最少。大多数新的陆上风电发电厂安装在岛屿地区，这是由于这些地区风力资源有利且剩余容量有限。相比之下，海上风电主要部署在大陆地区（特别是中希腊），这主要是因为欧盟的海上风电项目通常具有较大的单元规模，通常超过150兆瓦[77]；然而，这也意味着较低的容量因子，因为大陆地区的一般风力潜力低于许多希腊岛屿。此外，电池储能容量主要安装在岛屿地区，增强了它们的能源自主性，并反映了它们的高太阳能潜力。

然后，我们关注从模型输出中检索到的选定技术的小时级调度数据。尽管HERMES为模型中代表的每个大陆地区和岛屿生成了每个月和每年的数据和图表，但我们专注于一年中选定的部分地区和时间，以突出最重要的政策相关运营模式。图7a展示了2050年7月希腊的聚合小时级调度情况，这是全国电力需求最高的月份。它突出了可再生能源的主要贡献及其与储能技术的互动，并报告了总储能水平。它进一步表明，在可再生能源发电量较低的情况下，化石燃料发电厂在2050年仍然发挥着有限的平衡作用，尽管电力部门排放量几乎为零，尽管排放价格不断上涨。该图还报告了削减的电量，在太阳能潜力最高的下午时段达到峰值，超过6吉瓦。这种高程度的削减也反映在年度结果中：2050年，可变可再生能源（VRE）的削减量增加到13.3太瓦时（约占总发电量的9%），而2024年为0.9太瓦时（约占总发电量的2%[25]）。这些结果表明，预测的储能部署不足以维持低水平的削减，因为随着VRE渗透率的增加。因此，可能需要额外的政策措施来提高需求侧的灵活性，例如将电动汽车充电时间调整到VRE发电量过剩的时段（例如夏季下午）。图7a还明确区分了电力进口和出口，反映了与五个邻国的互连以及模型在同一时间段内同时进行电力进出口的能力。应当注意的是，出口到邻国的电量取决于模型考虑了每个邻国电力价格的成本优化方法。这些结果还强调了一个重要的解释性警告：年度指标表明净出口国的状态可能是误导性的，因为它们可能掩盖了在可再生能源发电量低期间继续需要大量进口电力的需求。在我们的模型结果中，这些时段的进口量可达到总能源需求的50%，即使有高容量的电池储能系统（BESS）可用，这也突显了仅靠ETS价格不足以实现深度脱碳和达到希腊的减排目标。图4b也表明，到2040年HERMES预测的天然气发电量更高，再次强调了仅靠EU-ETS价格不足以充分减少化石燃料发电或推动该国电力结构在世纪中期的完全淘汰。

为了澄清NECP如何影响系统成本，图5报告了HERMES的一些财务输出结果。这些结果没有与官方NECP文档进行基准比较，因为后者没有提供相关的年度数据或足够详细的技术经济假设以进行有根据的比较。图5显示，随着系统接近完全脱碳，总电力部门成本随时间下降，主要是由于燃料和排放支出降至零，因为化石燃料燃烧基本被消除。运营成本（包括固定成本和变动成本）也有所下降，反映了可再生能源技术的相对较低运营成本。主要的抵消趋势是资本支出：脱碳需要在新的发电和灵活性容量上进行大量投资，从而使年化资本成本相对于早期年份增加。这种效应在2050年尤为明显，当时年化资本成本增加，导致总系统成本略高于2045年的水平。

图5. 基于HERMES结果的电力部门成本分布，考虑了表2.3.2中的假设。

正如前几节所述，HERMES生成了详细的区域结果，包括小时级调度数据——这是希腊NECP未报告的详细程度。因此，本节进行的区域深入分析没有与NECP进行基准比较，因为没有可比较的数据。

如图6所示，希腊各地区的公用事业规模光伏容量都在扩大。作为人口最多（以及人口密度最高）的地区，阿提卡地区的公用事业规模光伏增长最少，而屋顶光伏的部署最多。大多数新的陆上风电发电厂安装在岛屿地区，这是由于这些地区 winds 资源有利且剩余容量有限。相反，海上风电主要部署在大陆地区（尤其是中希腊），这主要是由于欧盟的海上风电项目通常具有较大的单元规模，通常超过150兆瓦[77]；然而，这也意味着较低的容量因子，因为大陆地区通常比许多希腊岛屿具有较低的风力潜力。此外，电池储能容量主要安装在岛屿地区，增强了它们的能源自治性，并反映了它们的高太阳能潜力。

然后，我们关注从模型输出中检索到的选定技术的小时级调度数据。尽管HERMES为模型中代表的每个大陆地区和岛屿生成了每个月和每年的数据和图表，但我们专注于一年中选定的部分地区和时间段，以突出最重要的政策相关运营模式。

图7a展示了2050年7月希腊的聚合小时级调度情况，这是全国电力需求最高的月份。它突出了可再生能源的主导贡献及其与储能技术的互动，同时报告了总储能水平。它还表明，在可再生能源发电量较低的情况下，即使在2050年电力部门排放量几乎为零的情况下，化石燃料发电厂仍然发挥着有限的平衡作用。该图还报告了削减的电量，在太阳能潜力最高的下午时段达到峰值，超过6吉瓦。这种高水平的削减也反映在年度结果中：2050年，可变可再生能源的削减量增加到13.3太瓦时（占总发电量的约9%），而2024年为0.9太瓦时[25]（占总发电量的约2%）。这些结果表明，预测的储能部署不足以维持低水平的削减，因为VRE渗透率在增加。因此，可能需要额外的政策措施来提高需求侧的灵活性，例如将电动汽车充电时间调整到VRE发电量过剩的时段（例如夏季下午[78]。图7a还明确区分了电力进口和出口，反映了与五个邻国的互连以及模型在同一时间片内评估同时进出口电力的能力。应当注意的是，出口到邻国的电量由模型根据每个邻国的电力价格进行成本优化来确定。这些结果还强调了一个重要的解释性警告：年度指标表明净出口国的状态可能是误导性的，因为它们可能掩盖了在可再生能源发电量低期间继续需要大量进口电力的需求。在我们的模型结果中，进口量在这些时段可达到总能源需求的50%，从而引发了能源安全方面的担忧，即使有高容量的电池储能系统可用，这也强调了强大的跨境互连能力的重要性，特别是考虑到希腊与其他欧盟国家的相对有限互连性[30]。

图7b总结了24小时基础上的最重要趋势，例如进口和储能放电对满足日常需求的影响，当VRE发电量不足以满足总需求时。附录C中提供了更详细的每小时累计发电量版本。

图7. 2050年7月希腊的聚合a) 小时级调度图（兆瓦）和b) 累计日发电量图（吉瓦）。注意：储能水平汇总了所有储能技术。“现有”指的是截至2023年安装的容量。进口/出口指的是跨境电力交换。为了更好地进行比较，此图未考虑每天的权重。

3.2.1. 西马其顿：从褐煤基础负荷到跨境电力交换中心

图8报告了2025年和2050年西马其顿的调度情况，该地区与保加利亚和北马其顿相连，并拥有希腊大部分的褐煤发电设施。尽管其电力需求相对较低，但这些特点使西马其顿成为希腊电力系统中的一个关键节点，因为它既发电又进口大量电力，这些电力传输到主要的需求中心，如塞萨洛尼基和雅典，只要褐煤发电厂仍在运行。其电力枢纽角色在夜间进一步体现：随着全国需求的下降，褐煤产量显著减少，因为系统需求可以通过其他发电厂满足（图8a）。到2050年，当希腊预计实现碳中和时，该地区的发电足迹大幅减少，区域发电量主要满足自身需求；尽管如此，图8b表明，即使在NECP假设下（跨境价格固定在2023年的水平，因为官方NECP中没有进一步细节），西马其顿仍可能保持其跨境电力交换中心的地位。特别是，预计该地区将从邻近的希腊地区进口电力，随后再出口到国外，尤其是在太阳能发电量高峰的下午时段；该图进一步表明，当光伏发电量不足时，西马其顿还可以作为夜间进口的主要通道。值得注意的是，所示的互动也反映了跨境互连和地区间输电网容量的可用性，这两者都限制了希腊在太阳能和风能资源能够充分发挥潜力时出口更多电力的能力——这对于希腊计划通过未来的与以色列、埃及、沙特阿拉伯和中欧的互连成为欧洲、亚洲和非洲的电力枢纽至关重要[4]。结合西马其顿相对较低的模型预测的木材最优可再生能源发电潜力（图6），这一雄心强调了加强区域内互连的重要性，以促进可再生能源发电的成功交换。应当注意的是，仅仅承担电力枢纽的角色并不一定能转化为社会经济利益[79]，除非伴随着大量的储能投资，以确保增加的跨境电力交换能够支持国内的电力供应可靠性[80]。下载：下载高分辨率图片（1MB）下载：下载全尺寸图片图8. 2025年（a）和2050年（b）西马其顿的小时电力调度数据（兆瓦）。注意：“_现有”指的是截至2023年已安装的容量。进出口指的是跨境电力交换。“净贸易”是指跨区域电力交换，仅当所研究地区作为净进口者时才显示（正值）。3.2.2. 克里特岛：储能技术在支持岛屿系统电力自治中的作用图9展示了2025年、2030年和2050年（即由于高温导致空调需求增加以及旅游活动高峰期的月份）克里特岛的预计小时电力调度情况。它突显了克里特岛在不同互联项目下的互动情况：2025年仅运行伯罗奔尼撒岛互联（图9a），而在2030年和2050年同时运行伯罗奔尼撒岛和阿提卡岛的互联（图9b-c）。为了清晰起见，只有当一个地区从邻近地区净进口电力时，才会显示净电力贸易，以便于解释区域需求的满足方式；相反，当一个地区作为出口者时，则省略净出口数据，以避免视觉上的混乱。结果强调了储能技术在支持岛屿系统电力自治方面的作用，以及与大陆电网互联在减少其电力生产碳排放中的作用。首先，在2025年，由于互联容量不足，克里特岛超过50%的电力仍依赖本地石油燃烧。预计到2030年这种情况将不再存在，届时假设两大互联设施都已完全投入使用；由于电池尚未普及，克里特岛在上午和下午时段最多可出口其全部电力需求，这得益于较高的太阳能发电量，而在夜间则需要进口高达70%的电力需求。到2050年，当电池得到广泛部署时，几乎100%的过剩太阳能发电量被储存起来，并在太阳能不足时释放；其中一部分储存的能量也会出口到希腊大陆。这些模式表明，岛屿互联可以发挥双重作用：短期内，它们可以促进目前以石油为主的岛屿电力生产的快速脱碳，从而减少对进口能源的依赖；长期来看，它们可以使拥有丰富太阳能和风能资源的岛屿为大陆电力供应做出贡献。岛屿系统独立于进口化石燃料是一个至关重要的考虑因素，特别是在能源供应危机的情况下：先前的[81]和最近的[75]经验强调了加速连接希腊剩余岛屿电网的重要性和必要性，从而增强能源安全并减少对外部价格冲击的敏感性。下载：下载高分辨率图片（2MB）下载：下载全尺寸图片图9. 2025年（a）、2030年（b）和2050年（c）克里特岛的小时电力调度数据（兆瓦）。注意：储能水平以兆瓦时(MWh)表示，涵盖所有储能技术。“_现有”指的是截至2023年已安装的容量。“净贸易”是指跨区域电力交换，仅当所研究地区作为净进口者时才显示（正值）。3.2.3. 阿提卡：高需求，扩张潜力受限图10展示了2025年和2050年阿提卡岛的模型结果。选择阿提卡岛是因为它既是人口最多的地区，也是面积最小的地区之一，因此电力需求很大，而风能和公用事业规模太阳能的部署潜力相对有限。正如预期的那样，该地区严重依赖从邻近希腊地区的电力进口来满足需求，这反映了希腊电力系统的空间结构，其中大部分发电设施位于主要需求中心之外。虽然图10a-b显示了一些相似之处，但也揭示了差异。2025年，HERMES的结果表明阿提卡岛的电力生产主要由天然气主导，并且需要从邻近地区大量进口电力。到2050年，尽管屋顶光伏（PV）得到了广泛部署（如图6所示），阿提卡岛仍需依赖进口电力，因为仅靠屋顶光伏发电不足以满足不断增长的需求。此外，储能的作用非常有限，因为HERMES仅在传输层面考虑了储能，意味着在当前的模型结构中无法储存分配层面的屋顶光伏发电量。阿提卡岛储能作用的有限性也反映了该地区全天对电力进口的持续依赖，这降低了安装额外电池储能系统（BESS）的经济吸引力。最后，阿提卡岛对进口电力的高度依赖——其中雅典大都市区是一个主要的需求中心——突显了加强跨区域输电能力以增强能源安全的重要性，特别是在游客流量空前增加[82]的情况下，这可能会进一步加剧季节性需求。下载：下载高分辨率图片（861KB）下载：下载全尺寸图片图10. 2025年（a）和2050年（b）阿提卡岛的小时电力调度数据（兆瓦）。注意：储能水平以兆瓦时(MWh)表示，涵盖所有储能技术。“_现有”指的是截至2023年已安装的容量。“净贸易”是指跨区域电力交换，仅当所研究地区作为净进口者时才显示（正值）。3.2.4. 伯罗奔尼撒岛：促进煤炭地区的公正过渡虽然西马其顿历史上曾承担了该国约80%的褐煤生产和发电厂，因此面临着更深层次的结构性经济冲击以及褐煤转型的挑战，但在第3.2.1节中，我们主要关注了该地区作为能源枢纽的潜在作用，正如公共讨论中经常提到的那样。为了从局部公正过渡的角度讨论其影响，我们转而关注伯罗奔尼撒岛，尽管其转型的地理挑战较小，但其褐煤产业已经完全消失。图11展示了2025年和2050年7月伯罗奔尼撒岛的HERMES结果。2025年，在根据褐煤转型计划[83]关闭梅加洛波利斯的所有褐煤发电厂后，该地区的电力生产主要由梅加洛波利斯天然气发电厂主导，该电厂大部分时间能够满足地区需求，甚至经常向邻近地区输出电力。可再生资源，主要是公用事业规模的光伏（PV），在上午和下午时段通过支持该地区的净出口状态发挥了补充作用，减少了天然气发电量。到2050年，模型显示了一个显著不同的情景：由于地区可再生能源（RES）容量无法满足大部分时间的电力需求，尽管部署了大量的电池储能系统（BESS），伯罗奔尼撒岛预计将成为全天净进口地区。这种转变表明了向脱碳的进步，但也引发了关于转型分配影响的问题。该地区将越来越依赖跨区域输电来满足需求，而热电发电的逐步淘汰可能在当地阻碍就业[84]。因此，这表明可能需要针对可再生能源部署提供有针对性的激励措施，以改善投资吸引力并抵消与褐煤和天然气发电厂退役相关的就业损失，尤其是通过光伏部署，因为光伏项目可以带来比风能项目更高的就业效益[85]。类似的举措也可以惠及面临类似挑战的西马其顿。下载：下载高分辨率图片（1MB）下载：下载全尺寸图片图11. 2025年（a）和2050年（b）伯罗奔尼撒岛的小时电力调度数据（兆瓦）。注意：储能水平以兆瓦时(MWh)表示，涵盖所有储能技术。“_现有”指的是截至2023年已安装的容量。“净贸易”是指跨区域电力交换，仅当所研究地区作为净进口者时才显示（正值）。4. 讨论与结论鉴于缓解行动和相关能源规划中的复杂性，已经开发了多种建模工具来探索电力行业的脱碳路径——这是实现碳中和经济的核心支柱。电力系统的脱碳涉及多个挑战，包括可再生能源（VRE）的随机性、发电和储能的相互作用、时空动态、可用和新兴技术选项的多样性，以及跨境电力交换的作用。运营挑战还涉及到遵守开放科学原则，以提高合法性、信任度、可解释性和可复制性——从开发完全开放和透明的模型框架，到记录输入数据、结构和结果。在这项研究中，我们介绍了HERMES，这是一个针对希腊电力行业的能源系统模型，基于OSeMOSYS开源框架，它不仅增加了之前为希腊开发的建模工具的地理细致度，还引入了之前OSeMOSYS实现中未涉及的技术细节和能源系统方面。其透明的结构便于解释结果，并允许对其功能进行修改或扩展，以更好地适应具体需求，同时在技术和时间细节上提供灵活性，从而能够研究关键系统维度，如储能、可再生能源限制、电力交换和机组调度。与之前的OSeMOSYS实现不同，HERMES通过充分利用框架的潜力并引入额外的集合、参数和方程式来处理所有这些维度。它将希腊划分为21个地区，并采用代表性天的方法结合多年步骤来探索小时级细节，而不会产生过高的计算成本。在公共仓库中对原始代码修改、输入数据集、结果和支持脚本的详细记录进一步增强了透明度、可重复性和可利用性。除了记录HERMES之外，我们的研究还验证并评估了其相对于历史数据以及重要的官方希腊国家能源转型计划（NECP）的附加值。这两项练习都表明HERMES能够高保真地捕捉希腊电力行业的关键动态。实际数据与模型数据之间的少量差异（在褐煤发电方面）主要归因于假设，例如使用年平均值和代表性天的方法引入了简化措施以确保计算可行性。在基准测试中，模型路径与NECP轨迹之间最显著的偏差出现在新兴技术（如潮汐能发电和海上风电）的部署以及中期排放预测上，这主要是由于官方NECP评估中的中期排放限制以及在HERMES中的长期天然气发电——此外还有结构、经济工程和行业覆盖范围的差异或两种评估之间的技术经济假设不同。我们的研究还展示了HERMES的能力和时空细节，并为希腊的能源转型提供了政策相关的见解，允许讨论在次国家级层面实施NECP的后果。新的见解包括加强跨区域输电能力以增强供应安全性和韧性、西马其顿作为国家电力枢纽的持续作用、克里特岛与希腊大陆互联的机会、主要需求中心对其他地区的依赖性、煤炭地区的转型正义相关方面，以及脱碳电力系统中储能技术和可再生能源技术的相互作用。总体而言，HERMES的这些功能使得能够详细分析区域电力分配和扩展能力，为规划输电和配电网的加强提供了直接相关的见解，特别是对于岛屿电网的详细表示，允许更严格地评估系统级效益和岛屿互联的动态。通过捕捉小时级系统行为，HERMES为输电和配电网运营商提供了关键信息，特别是关于电力储能运行、限制和跨境电力交易的信息。通过在单一建模环境中表示这些动态，它还减少了对外部工具的依赖：通常具有低时间分辨率的国家级模型需要与单独的调度模型结合使用来捕捉年内细节[86]，从而增加了方法论的复杂性[87]。最后，由于HERMES是开源且文档透明，政策制定者和研究人员能够审查假设、复制结果，并根据需要调整模型以进行替代分析，例如与NECP官方评估假设的有限文档不同。由于我们的主要目标是介绍、验证和展示HERMES的能力，我们的研究没有进行广泛的情景分析或超出NECP假设范围的政策评估，也没有探讨详细的区域限制，例如国家内部跨区域电力传输的限制。通过将我们的分析与NECP轨迹对齐，因此该研究没有提出替代路径，例如涉及使用碳捕获与封存（CCS）的路径，尽管CCS技术已在HERMES中得到完全整合和表示。未来的研究可以利用HERMES设计和实施更广泛的政策场景，包括针对特定区域限制、替代技术组合、明确的能源限制目标和/或利益相关者优先级的场景。此外，未来的工作可以在此基础上进一步发展或将该框架的核心代码应用到其他国家或不同的地理区域，利用其灵活性来构建全新的输入矩阵，以满足对空间、技术或时间粒度的不同需求。HERMES开发的下一个步骤包括纳入氢气的生产和储存功能，并推进各行业之间的协同，构建一个集成能源系统模型，从而能够模拟“电力转其他形式能量”（Power-to-X）的技术，并进行系统层面的分析——例如，将电力转热能、电力转氢能以及电动汽车充电等跨行业协同因素内生化，可能会影响产能扩张和储能部署的结果。另外，未来的研究还可以引入更具时间粒度的燃料价格数据，或者与更高频率的电力优先调度模型相结合[87]，从而更准确地反映储能选项和短期市场动态；同时还可以进一步细化技术分类——例如，在当前版本中，HERMES将屋顶光伏发电视为一种通用的“产消者”类型，没有区分居民用电、商业用电和工业用电的需求，也没有对公用事业规模的光伏发电进行细分。

CRediT作者名单：
Anastasios Karamaneas：概念化、方法论、验证、形式化分析、研究、数据整理、初稿撰写、审阅与编辑、可视化
Thomas Nikolakakis：概念化、方法论、验证、形式化分析、初稿撰写、审阅与编辑、项目监督
Kimon Georgiou：方法论、验证、形式化分析、初稿撰写
Sophia Kokkoni：方法论、验证、初稿撰写
Constantinos Taliotis：方法论、验证、初稿撰写、审阅与编辑
Vignesh Sridharan：方法论、验证、初稿撰写、审阅与编辑
Leigh Martindale：方法论、验证、初稿撰写、审阅与编辑
Natasha Frilingou：方法论、验证、研究、初稿撰写、审阅与编辑
Konstantinos Koasidis：方法论、验证、研究、初稿撰写、审阅与编辑
George Xexakis：方法论、验证、研究、初稿撰写、审阅与编辑
Georgios P. Trachanas：初稿撰写、审阅与编辑
Vangelis Marinakis：初稿撰写、审阅与编辑
Haris Doukas：初稿撰写、审阅与编辑
John Psarras：初稿撰写、审阅与编辑
Alexandros Nikas：概念化、方法论、验证、形式化分析、研究、初稿撰写、审阅与编辑、可视化、项目监督

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