有必要蓋水壩？ 馬國「再生能源走廊」完全剖析

我們的主要發現是，相較於興建新的水壩，通過本地能源，包括太陽能和生物質廢料技術發電，更能夠減低成本以及環境衝擊。這項針對婆羅洲的案例研究，代表了許多正在新興經濟發展中，與能源有關的大型計劃；而我們所提出的評估方式能夠在自然能源和潛在的可持續性解決方案中提供參照。

關鍵字：可再生能源，經濟發展，發展權衡，婆羅洲

砂勞越地圖，其主要城市以及三個已完成或正在動工的砂拉越再生能源走廊水壩。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

1. 簡介：大型計劃和長遠性的能源規劃

大型能源項目已成為了現代能源過渡的決定性特徵。不論是由於城市化和工業化所催生的日益增長的能源需求，或者是仰賴外國能源和浮動的能源價格所帶來的憂慮所致，大型、中心、國內和跨國的能源計劃成為了許多發展中國家的核心。

大型基本設施建設的普遍特點是所涉甚廣。這些計劃可以被概念化為「社會技術系統（sociotechnological systems）」——植入於周遭社會經濟環境中，與社會經濟機構共同演進的系統。拒絕從已建立，中央集中式掌控中跳脫出來是可理解的，但這可對解決多元層面的能源需求造成阻礙。能源設施方面最關鍵的就是規模。人口密集度、連接性、工業的鄉村性和離域性等因素，使能源的規模在決定如何計劃和管理基本設施方面扮演了關鍵性的角色。

同樣的，儘管「能源安全」經常被用來合理化大規模的能源項目，其電源的需求量往往是被誇大的，而惡化現有的社會緊張局勢和衝突，加劇不安全感的表現也是常有的事。因此，在應付大量基本設施需求的同時，取得適合當地的解決方案無疑是非常現實的施政挑戰。

儘管絕大部分人士認同兩者之間需相互結合，多數國內能源或電氣化方案，卻很少涵蓋結合去中央化系統的細節，也缺乏潛在分佈式解決方案的細節供大眾討論。這樣的情況也在亞洲、拉丁美洲和非洲上演，大型水壩成為了復甦能源服務的解決方案。

世界銀行自1990年代停止貸款資助大型水電計劃以後，如今再次通過中等收入國家的新資本，向這些國內的大規模能源計劃注入資金。建竣於2006年中國的三峽大壩，2010年的南屯水壩建成以及正在施工、位於寮國的Xayaburi水壩都是建立在湄公河下河流域，首個系列的跨國界水壩。剛果民主共和國的大英戈大壩今年開始施工，而位於巴西北部的貝魯蒙蒂大壩預計將於2019年完成。這些將影響土地權、資源運用、產業、社會及生態健康的决定，在缺乏其風險、必要性及替代方案的討論下，導致了民間團體與政策制定者的關係加劇緊繃。

我們的研究旨在填補這個差距，在能源轉換的管理上提供文獻資源。我們提出一個順應長期能源規劃和分析工具的方案，通過婆羅洲東馬大型水壩發展的個案研究，以比較能源轉換途徑的方式展示它的用途。婆羅洲擁有富饒的自然資源，重要的全球性生態，廣大的鄉區人口以及在風口浪尖工業轉型中的農業經濟。以此地作為案例，研究去中央化能源系統所扮演的角色，以及在提供能源服務上的直接和間接代價是貼切的。我們創建了整合現有能源基本設施、資源局限與系統操作性局限的產能擴張模式，以確認能夠應付未來能源需求，在技術上可行的乾淨電流供應。在假設能源需求的增長以及不同的政策方案下，我們利用這個模式來探討不同能源系統構造在經濟、技術和土地使用上的權衡。我們的研究結果也適用於其他的發展中國家，因為對大規模能源基礎建設的評估在公共政策上的討論是至關重要的。

報告的其他部分如下：第二章提出我們的案例研究。第三章敘述該方法、軟體仿真工具、需求增長預測、數據收集以及政策情況發展。第四章總結研究所得以及我們模式的局限。第五章呈現我們的總結，討論此報告對其他發展中國家的含義。

2. 背景：沙勞越再生能源走廊

2006年，馬來西亞聯邦政府通過第九大馬計劃，推出多項措施，意促進區域性的均衡發展以及加速指定區域的發展 。該計劃通過在不同的州建立經濟走廊，勾畫了專注於過去中央化經濟發展的理念。

沙勞越再生能源走廊（SCORE） 位於東部馬來西亞，婆羅洲內的沙勞越中央。有别於其他經濟走廊計劃，沙勞越再生能源走廊以水力發電為主軸。位於婆羅洲北部海岸線的沙勞越 ，是馬來西亞最貧窮，最多鄉村地區的州。該州躋身高收入經濟地位的作法就是更加注重於生產廉價電力，以吸引製造業和工業。如今沙勞越通過國家電力公司所操作或購買的柴油、煤和天然氣發電獲得電源供應，而該州每年最高的電源需求量是1250兆瓦。根據計劃，沙勞越再生能源走廊將建立50個水壩，生產20吉瓦的電力。

沙勞越再生能源走廊計劃在2030年以前，至少建起12個大型水力發電壩以及兩個燃煤電廠，合共生產9380兆瓦的電力。根據計劃，六個水壩將在2020年建竣。當中的3個大型水壩已施工。生產2400兆瓦的巴貢水壩已於2012年投入運作。這個250米高的水壩也是中國以外，亞洲最大的水壩。該水壩淹沒了700平方公里的土地，1萬人因而流連失所。生產944兆瓦的穆倫水壩已在2013年完工，進行水庫蓄水中。即將生產1200兆瓦的巴南水壩的道路清除工作已經完畢，但是道路建設工作自2013年起，便因為當地社區抗議份子所設的路障而一直停滯不前。

沙勞越再生能源走廊計劃欲以水力發電作為後盾，吸引多項重點產業投資在該州的樞紐內。這些重點產業包括了玻璃、鋼以及鋁的重工業，還有一些以資源為基礎的產業，如：畜牧業、水產養殖業、旅遊和棕櫚油業。在沙勞越再生能源走廊計劃下，至2020年為止，特許棕櫚種植的土地面積將會翻倍至200萬公頃。該州預測這些項目將吸引超過3340億令吉（1000億美元）的投資，其中80%為私人資助的水電項目和產業發展，另外20%為政府資助的基本設施建設和人力資本。有關亞洲開發銀行（ADB）資助在婆羅洲島上建立傳輸線，即從沙勞越輸送電源至東加里曼丹的討論也被提出。儘管兩個水壩已經建竣，私人投資卻還不見踪影。經過數年時間的拖延，巴貢水壩工程的成本已漲到73億令吉（23億美元），比預計成本多出兩倍。

建立水壩的費用，主要來自馬來西亞僱員公積金局以及馬來西亞退休基金的貸款。沙勞越擁有247萬人口，其中半數為居住在鄉下地區的原住民社群。這些社群中有很多人都受到沙勞越再生能源走廊水壩建造的衝擊或因而失去家園，造成社會動盪。

婆羅洲的食蟹獼猴（Long-tailed macaques）和豬尾獼猴（Pig-tailed macaques）。圖片來源：JulGlouton（CC BY-NC-ND 2.0）

12個水壩的建立，不但將使3-5萬的原住民流連失所，也讓沙勞越失去2425平方公里的直接森林覆蓋地區。僅僅是三個之前所提的水壩就足以淹沒1357平方公里的土地。該地的原住民團體因為該地的低能源需求，社會和環境影響評估的素質以及過去失敗的重置區計劃，而對水壩建立的必要性提出抗議。他們稱，在土著習俗地上建立水壩的決定已侵犯了原住民的權利。這些原住民團體獲得關注水壩侵犯人權以及環境衝擊的國際非政府組織的支持。

三、方法和數據輸入

3.1 能源建模工具

PLEXOS2是由Energy Exemplar 公司所研發，商業化，線性混合整數的能源領域模型，廣為學界、工業和許多國家的策劃機構所使用。我們也因為PLEXOS在適應顧客需求和有限數據上的靈活框架而選擇使用。首先，我們用PLEXOS繪製出初級能源資源，現存的能源發電以及潛在的能源發電選擇，然後在考量各種侷限，揣測需求增長和落實政策後，分析出最佳的系統配置。

以最小化擴張和生產總成本的淨現值的方式，PLEXOS利用混合整數規劃允許了未來任何年數的擴展規劃。這個傳輸的模組包括了最優潮流（OPF） 與損失、熱極限、被迫的停運和維修、定價和不同節點上可變負荷的參與因子，因此能夠說明擁堵、安全性及邊際損失。這個熱發電模塊利用了單位承擔、熱率函數、燃油局限、燃油價格的上升、排放局限和稅收，發電機的「必須運行」以及其他操作局限、動態投標、蒙特卡羅隨機中斷模擬方法和最優保養。

我們通過線形混合整數的計劃（LT 計劃）解決產能擴張問題。LT計劃找出能夠最小化系統成本（受制於長期規劃水平的能量平衡、可行的能源調度以及可行的建設和完整性）靜觀值（NPV）的新建發電最優組合，退役以及傳輸的升級。LT計劃可以使用負荷歷時曲線（LDC）按照時序或非按照時序進行。我們決定使用每個曲線12機組的全年負荷歷史曲線，通過二次方程式，在頂端（巔峰）和底部（離峰）曲線放置較多，中央位置較少的機組。這個方式能夠進一步強調此系統在應對極端需求上的能力。

若在LT計劃中按照時序模式進行，這將捕捉到間歇性發電的動態效果以及發電機循環的不確定負荷（共同優化），但是此舉將需要使用研究期間內所無可取得的高分辨率負載數據。另一方面，在非按照時序模式中，我們以所得的負荷歷時曲線，運用一個算法預測每個單位將會運行多久（以邊際營運成本得出），通過優化資本和營運成本比較預計的營運時數，選出投資的單位。LT計劃也可以通過確定性或隨性模式進行。使用隨性模式能夠在不確定的情況，在任何的輸入下找出構建決策的單一最佳組合，例如：負荷量、燃油價格、水力發電流入量或風力發電。這些都是通過使用支配數據的概率分配完成；使用確定性模式則能夠觀察離散輸入的結果。

我們決定採用確定性模式，因為相比取得不同結果的可能性，我們更傾向於得知各種預想情境的可行性。在現金流量分析上，我們套用8%的貼現率，以呈現資本投資的機會成本。我們的XML模型及數據 CSV文件可查詢網址：www.rael.berkeley.edu／sustainableislands。我們將會在以下部分描述有關研究進行時，本地現有能源的物理和經濟資訊，以便填充及參數化這個模型。

3.2 電源需求預測

於2005年私營化的沙勞越電力公司（SESCO）負責該州的發電，輸電以及配電工作。其母公司是由沙勞越州政府全資擁有的沙勞越能源有限公司（SEB）。沙勞越能源有限公司擁有若干的發電子公司。沙勞越能源有限公司於2012年的發電量約為2550兆瓦：其中 555 兆瓦來自沙勞越電力公司，795 兆瓦來自其他子公司以及1200兆瓦來自巴貢水力發電壩（八個發電機中，有四個已投入運作）。這意味著它的備用容量超過100%，而大馬其他州的平均備用容量只約30%，目前沙勞越最高的電源需求量為1250兆瓦。這些需求有 51%來自工業領域，26%來自商業領域，21%來自住宅。

根據國家能源報告，從2000年至2012年，沙勞越電力銷售的平均額以及最高電力需求平均額分別為 8.6%及 7.0%。電供和電費規劃與執行委員會（JPPPET） 是根據現今的經濟發展趨勢以及最新的用電需求進行長期的電力負荷預測的單位 ，電供和電費規劃與執行委員會估計，馬來西亞半島的電力銷售量將在2012年至2015每年增長4.0%，2016至2020年下跌至 3.6%，在2021年至2030年再持續下跌至 1.9%，與總發電量和峰值需求的預測相近。

沙勞越再生能源走廊（SCORE）計劃放眼在2010年至2020年提升九倍的電源輸出量，或者從5921吉瓦時提高到5萬4947吉瓦時，代表了16%的增長率。就裝機容量而言，這相等於把裝機容量從 2010 年的 1,300 兆瓦提升至2020年的7000至8500兆瓦之間。在我們的模型中，我們假設了四種不同的情況，預測至2030為止的電力需求增長，以便觀察需求增長在優化系統配置的影響。我們不但採納了沙勞越再生能源走廊的增長假設，也採用保守的歷史性增長假設。接著我們採用了兩個中間增長率，也就是每 7%以及更大膽的10%增長率假設。以下所述為這些需求增長的假設：

1. 「一切如常 （BAU）」的預測。我們在沙勞越能源公司的數據上應用電供和電費規劃與執行委員會的預測，得出沙勞越的一切如常需求預測。儘管這項預測是保守的，它依然是最有可能的，因為沙勞越的能源需求增長率歷來低於馬來西亞半島。
2. 「7%增長率」的預測。我們預測從 2012 年起的能源需求，不管是每年的總能量（吉瓦時）或者最高電力需求量（兆瓦）將以每年 7%的成長率增長。儘管這比馬來西亞半島的平均電力需求還要高，但是有鑑於跨區域的初級能源增長速度，這項預測是合理的。
3. 「10%增長率」的預測。我們預測 2012 年起的能源需求不管是每年的總能量（吉瓦時）或者最高電力需求量（兆瓦）將以每年 10%增長率的速度增長。
4. 「沙勞越再生能源走廊 （SCORE）」的預測：我們採用了沙勞越能源有限公司 （SEB） 在該公司的的文檔中所預測的需求增長（和所需的發電產能）。

儘管維持這樣的需求增長是史無前例的，為了研究的完整性，我們依然採用沙勞越再生能源走廊的預測。為了呈現電量負荷，PLEXOS 使用一年的電源需求量作為「基礎」（例如週期需求）以及總能量（吉瓦時）和最高電力需求量（兆瓦）對比預測限。然後PLEXOS應用線形增長的算法繪製出預測畫略圖或時間序列。能源委員會提供每日及每小時的電網系統報告予沙巴及馬來西亞半島的州電力公司，顯示相對少變化的每日和每週電力需求。我們通過從能源委員會索取的2003年至2004年沙勞越具體的平均每月最高電力需求量及電力銷售數據，將其與沙巴和馬來西亞半島的每月平均趨勢作出比較，算出沙勞越的數據基準年（見下圖）。

沙勞越每月、每小時的平均電力需求表。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

3.3 沙勞越所擁的能源資源

沙勞越能源有限公司的發電能源是由大型的煤、柴油、天然氣和水力發電以及鄉村社區50兆瓦的離網柴油所組成。直至2012年為止，化石燃料（天然氣、煤和柴油）佔了 92%沙勞越州的裝機容量和年度發電量。

從巴貢水壩開始運作起，水力發電佔了該州 64%的裝機容量，而天然氣、煤及柴油發電則分別為 16%，16%以及 4%。我們將在這一章談到沙勞越各能源資源的範圍，解釋我們在資源質量、燃油價格和技術成本上的數據來源。

3.3.1. 化石燃料資源

馬來西亞是繼中國和印度之後，亞太地區第三大的石油儲量國。直至2011年1月為止，馬來西亞的石油已知蘊藏量為40億桶，同年的總石油產量估計為每天63萬桶（bbl／d）。馬來西亞的所有石油幾乎皆來自半島的近海盆地。直到1970年代的能源危機迫使馬來西亞投資其他能源以前，這些石油都是該國最重要的發電能源。國家能源組合中的石油發電量從1980年的87.9%的高點跌至2005年的2.2%低點。當天然氣的使用量較少時，煤在過去的20年成為了該國更主要的燃料來源。

直至2011年1月為止，馬來西亞的天然氣已知蘊藏量是83萬億立方英尺（TCF），為亞太地區第四大的天然氣儲備國。總天然氣的產量持續穩步上升，在2010年達到2.7萬億立方英尺。大多數的天然氣都蘊藏在東部地區，主要是沙勞越近海區。

馬來西亞國內的煤工業比石油和天然燃氣工業則小得多。多數的煤都蘊藏在沙巴和沙勞越，合共有1938億公噸（tonnes）之多。從1990年起，煤的產量逐漸增加，而消費量和進口量更是急速攀升。就如之前所論及的，政府有意在沙勞越開採更多的煤，這也是 SCORE計劃的一部分。政府一度打算在沙巴建立一個300兆瓦的燃煤電廠，但是該州政府出於環境考量而在2010年拒絕這項獻議。有關目前已在沙勞越州操作的個別化石燃料發電機，包括其容量及產量的資訊取自能源委員會的年度效績報告以及沙勞越能源有限公司年度報告。目前和未來所預測的化石燃料價格，則是從美國能源情報署的能源展望所獲得的。

3.3.2. 水力發電的數據和資源

直至2012年為止，馬來西亞共有超過3000兆瓦的水力發電產能，佔總裝置容量的11.4%。最大型的水力發電廠是座落在馬來西亞半島上，擁有600兆瓦發電量的柏高水壩。

而擁有2.4吉瓦發電量的巴貢水壩，是近期內在該國所建立的大型水力發電廠。沙勞越擁有該國其中一個最密集的河網，雨量充沛。在11月至2月間，東北季候風將會帶來滂沱大雨；在6月至10月之間刮起的西南季候風則稍為溫和。該州每年的平均降雨量為3300至4600毫米之間，因不同地區而異。州政府在調查了若干的潛在的大型水力發電地點後稱，該州至少有2萬兆瓦的潛在容量。

由布魯諾曼瑟基金（BMF）的 Geoportal 數據庫提供的有關電力容量、預計的水庫尺寸以及水壩的狀態可在表1中一覽。我們直接從表2使用具體的水壩尺寸數據，建立3個在施工或已完工的水壩：巴貢、巴南和穆倫水壩的模型。

我們從馬來西亞水利灌溉局取得各河川流域過去的每月平均最高及最低階段的數據，以年度的水力資源信息預測每個水壩每月的峰值和最低能量輸出。沙勞越的水壩建設成本仍有許多不確定性。

Sovacool和 Bulan在進行直接訪問後，在他們的研究報告中估算了個別水壩的資本成本，其中巴貢水壩預計將花費46億4300萬美元。這相等於每千瓦花費1935美元，也相等於與巴貢水壩所引用範圍相等的水壩費用。近期由 Ansar et. al 所發表的牛津大學研究分析了245個從1934年至2007年所建的大型水壩樣本。

研究者發現，每4個水壩中有3個會超出成本，每2個水壩中有1個的成本會超出效益。

該研究發現，水壩的實際成本比它們的估計費用平均高出兩倍，因此建議把成本抬升9%，以便降低超支的風險至 20%。我們在Sovacool和Bulan的成本估算中採用了這個抬升成本建議，算出平均的資本成本為每千瓦3870美元。這個數目與（美國）國家可再生能源實驗室（NREL）在2012 年所估算的每千瓦3500美元相近。我們在估算所有大型水壩中採用這個資本成本股價，並在其他的成本上採用國家可再生能源實驗室的估價（固定的運維成本，可變的運維成本）。我們也把水壩運作每千瓦時10美分的水源徵費（可變的運維成本）包括在內。

在馬來西亞，或更確切地說，在沙勞越，許多小型的水力發電工程都是由不同的非政府機構，包括沙勞越大學（UNIMAS），社區聯盟組織（ PACOS）以及綠色賦權（Green
Empowerment）所設計和操作的。這些計劃的撥款，對沙勞越許多交通不便的鄉區而言幫助甚大。

當地勘察發現，有許多靠近現有定居點的地方適合推行低水頭，大流量的水力發電站。研究者發現了至少20個沙勞越境內，水頭高於50米，適合興建小型水力發電站的地點。沙勞越能源有限公司的研究也顯示，該州境內能夠興建超過4400千瓦的小型水力發電站。

3.3.3 生物質資源

沙勞越是個以農業經濟為主的州，棕油工業每月皆生產大量的農業廢料。馬來西亞每年生產約1900萬噸的原棕油。當馬來西亞半島的農耕土地變得稀少時，沙勞越的農耕在近幾年迎頭趕上，快速擴展。

如今，該州本身的棕油生產量已佔全國棕油生產的45%，也就是平均每年850萬噸。該州在2010年的棕油種植地已經超過91萬9000公頃。沙勞越土地發展部甚至放眼在2020年把棕油種植地倍增至200萬公頃，使沙勞越成為馬來西亞最大的原棕油生產州屬。在美里、民都魯和詩巫這些主要的電力負荷區都建起了許多的棕油提煉廠，把棕油肥料轉化為能源，為能源生產上提供的另一選擇。沙勞越能源有限公司透露，沙勞越州共有41間棕油提煉廠。馬來西亞每天平均生產600公噸大小不一，處理量各異的新鮮水果串（FFB）。因此，棕油廠可以充當小型發電廠（SPP），把電源銷售予零售客戶或主電網中的國家電力公司。

表2，沙勞越各項水壩建設的詳細資料。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

在種植地上，很多的生物質廢料都獲保留充當廢料。這些幹生物質廢料多為棕櫚空果串（EFB），可以直接燃燒或氣化，用於蒸汽渦輪機中。所有的棕油廠都會生產大量的棕油廠污水（POME）。這些污水多數在沉澱池中經過處理後才被排放到水體中。經過厭氧化過後，這些污水將釋放沼氣為副產品。因此，把棕油廢料轉化為能源的方法有很多種。在本文中我們將專注於棕櫚空果串的生物氣化以及棕油廠污水的沼氣恢復。

沙勞越及馬來西亞龐大的棕油產業致使該國政府於2002年，獲得聯合國開發計劃署的支援，推動「在棕油產業的生物質發電和聯合發電項目」（BIOGEN），以加強當地產能，協助把棕油廢料推廣進入能源業。

馬來西亞能源委員會指出，截至2012年為止，共有64兆瓦的持牌能源生產来自半島和沙巴已註冊為小型發電廠的棕油廠。在這些已註冊的棕油廠之中，共有8間使用棕櫚空果串和棕油廠污水為燃料，擁有0.5至15兆瓦的裝機容量。此外，電網中還有13個持牌農業廢料聯合發電機，合共擁有35兆瓦的裝機容量。這些發電機多以棕油廠為主，少數為稻米和造紙廠，使用諸如大米稻殼、木屑和木片等生物質廢料發電。另外還有許多的持牌獨立發電機，用於生產只供自己工廠所使用的電源，沒有把電源銷售予電網。在2012年時，個別獨立發電機通常生產少於5兆瓦的電，而在全馬各地所生產的電源合共為475兆瓦。

因此，很明顯地，使用棕油廢料發電並非首遭。越來越多的文獻點出，使用棕油廢料發電的經濟在沙勞越和馬來西亞是可行的。事實上，馬來西亞的「國家生物質能戰略」預測，到了2020年馬來西亞的棕油業將會生產約1億噸的固體生物質廢料 。「國家生物質能戰略」也指出，這些生物質廢料發電能夠在全國提供6萬6000個就業機會，而多個現有的當地棕油廠污水生物氣化廠將可維持7-17%或更高的投資回報率（IRR）。儘管棕油廢料發電是個新興的行業，但是在擴大這門行業上將面對不少挑戰。

我們採用了沙勞越棕油局記錄的州內月生產量，以預測未來的幹和濕生物質廢料生產。沙勞越能源有限公司殘留比例（每噸在廠內所處理的新鮮水果串所生產的棕櫚空果串和棕油廠污水量）。如以下所示，沙勞越能源有限公司以現有和未來的生物廢料發電的電力輸出為基礎，作出假設。我們採用已刊登的生產殘留比例、能量、能源轉化效率和廢料價格而作出的假設。

3.3.4 太陽能和風能能源

馬來西亞位於赤道地區。這是個擁有持續高溫，充沛陽光和太陽輻射的熱帶環境，但是也經常面對強降雨，擁有相對高的濕度，因此即使在乾旱期，完全晴朗的日子也是少見的。

我們使用了美國太空總署（NASA）表面氣象和太陽能全球數據集（第5版）。這個數據集根據一度分辨率，提供了十年的月度、年度平均全球水平輻射以及地球表面50米以上的月度和平均風速。

沙勞越每月、每小時的平均電力需求表。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

沙勞越在1月份的每月平均日照為每天每平方米3.26千瓦時，4月份以每天每平方米6.91千瓦時／平方米創下最高每月平均日照，而年度平均日照為每天每平方米 5.00 千瓦時。靠近古晉的西邊地區每月平均日照較低，而東邊地區則較高。

儘管品質良好，馬來西亞能源委員會指出，大馬半島只通過一些發電0.5兆瓦至5兆瓦的小型獨立發電廠，合共安裝了10兆瓦的光伏發電產能。因此，這個行業的發展深具潛能。

另一方面，風能發電則相對薄弱。4月是最低的每月平均風速，每秒1.51米，而每月平均風速最高的月份是8月，達每秒2.6米。海岸區是風速最強的地區，風在吹往內陸的森林高低時逐漸被削弱。

沙勞越每年平均日照、每年平均風速圖表。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

儘管自然資源租金（經濟租金／生產者剩餘價值）鮮少獲得回酬，而其負面衝擊的成本常被外部化，婆羅洲的經濟依然高度仰賴其天然資源。最近的文獻強調了珍視生態平衡的重要性，然而生態平衡所能帶來的成本價值卻備受爭議。除了有關森林地提供的環境服務：碳儲量、保護水域、提供非木材林產品和生態旅遊的醒覺有所提升，也有越來越多的人意識到生物多樣性在提供不同的生態產品和服務中所扮演的角色。

這個研究領域與被稱為全球生物多樣性及進化熱點的婆羅洲特別貼切。婆羅洲森林擁有東南亞最豐富的動植物物種。在有增無減的商業伐木和農業擴張的情況下，婆羅洲剩下的森林面積正快速減少、品質正迅速惡化，因此加倍努力保護婆羅洲森林將變得非常關鍵。新出版的文獻提出了保護原始及退化或被砍伐森林，以保護和保存生態系統的服務價值的重要性。Edwards et al. 在文獻中比較了馬來西亞沙巴州鄰國被砍伐一次和兩次的森林物種多樣性後發現，森林退化對鳥類多樣性所帶來的衝擊不大。

發電技術在各方面影響了生態系統提供的服務。相較於高地強度技術通過直接的土地開發所造成的龐大衝擊，其他科技對水質或空氣素質造成比較不具體的影響，也間接地影響生態系統所提供的服務。發電技術為生物多樣性和生態系統服務帶來的衝擊方面的充分討論，則在此報告的研究範圍之外。我們估算因科技發展，而直接受到開發土地影響的森林面積。之後，我們根據2012年世界基金會「婆羅洲之心」（HoB）研究報告中估算的土地價值，把這些流失森林地的成本計算在內。

婆羅洲之心研究使用了非線性宏觀經濟系統動力學模型，展示轉向綠色經濟可促進更快的長期性經濟成長。這是因為土地使用的趨勢與社會經濟驅動力有緊密的耦合。作者估算了婆羅洲森林地不同生態系統的服務價值，並發現在過去十年裡，一公頃森林地（包括原始及次生林、沼澤森林及紅樹林）一年的價值為900美元，並預計2030年時可翻倍。這是根據不同的土地用途而估算出的加權平均潛在利潤。當此算法與文獻列出的不同發電類型土地強度（公頃／千瓦）結合後，我們就可把年度森林地價值附加費（美元／每年千瓦）放進我們的最低成本優化模型，以計算直接流失的土地成本。

3.6. 預設不同情境

我們之前的討論分析了四種不同的需求預測：

（1）一切如常（BAU）， （2）7%增長率， （3）10%增長率，及 （4）沙勞越再生能源走廊預測（見 3.2 章以了解需求預測的解釋）。我們也設計了政策情境，來觀察政策工具相對於大型水壩策略所造成的後果。

這些模擬的情境是：

1. 「參考」情境： 我們把現有在沙勞越能源有限公司電網內的發電廠，包括巴貢水壩計算在內。我們並未把任何其他大型水壩計劃算在內。
2. 「沙勞越再生能源走廊」情境：巴貢水壩和另外兩個隨著其他 7 吉瓦（GW）的水力發電站而正在蓄水或建造的水壩（穆崙和巴南）。
3. 「電價補貼政策情境」：根據馬來西亞再生能源發展局（SEDA）所批准的大馬半島和沙巴電價補貼政策電費率，而實施在沙勞越各自的的再生能源上的情境。
4. 「20% 2020 可再生能源配額標準」：從可再生能源配額標準（RPS）中，生產出來20%的電源。

用於優化建設的發電廠參數。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

除了沙勞越再生能源走廊情境之外，其他情境的發電機都根據標準優化函數的最低成本計算。在沙勞越再生能源走廊上的巴貢、巴南和穆崙水壩則必須在工程竣工後才能進行計算。我們有興趣了解系統成本、系統可靠性及透過觀察排放量和土地流失帶來的環境衝擊。我們逐步解決這些標準。我們首先為最低成本優化，然後施加可靠性約束的線性規劃，接著把排放成本及供應成本的價格彈性（PES）計算在內。我們透過政策情境和進一步的靈敏度分析來觀察這些成本所帶來的衝擊。

在「需求成長七%」條件下，發電機組成本及特點資料。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

結果和討論

4.1 2030 年能源情境預測

我們發現沙勞越目前包括巴貢水壩在內的裝機容量，已超越2030年「一切如常」成長預測的預計需求。不論政策情境如何，在「一切如常」的情境預測下，將不會有額外的建造和投資差異。在這裏，我們注重於使用 7%和 10%這個似乎雄心勃勃卻又合理的成長預測。所有 7%、10%和沙勞越再生能源走廊的增長預測結果都可在支援資訊（SI）中找到。

變異性分析圖表。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

4.1.1. 評估在 7%需求增長率下的情況

建模結果顯示，有很多可符合此增長率下的未來需求的替代產能擴張供選擇。根據 7%能源預測增長，2030年的需求預計將達到2730兆瓦的高峰（2030年每年2萬吉瓦時）。在參考7%增長率的情境下，我們看到目前包括兩個現有水壩（巴當艾和巴貢）及剛安裝好的氣體燃煤組合發電機的發電產能，已足以應付未來需求。若沙勞越再生能源走廊計畫實現（沙勞越再生能源走廊情境），即巴貢、穆崙及巴南水壩建竣後，這三個水壩不僅足以應付未來需求，更有大量的儲備電源。此外，本地資源如太陽能光伏、生物質氣化及棕油廠污水發電皆可供應未來需求。無論是電價補貼政策情境，還是 20%的 2020 可再生能源配額標準情境，都有必要興建 450 兆瓦的生物質廢料發電產能。

我們考量了溫室氣體排放及林地直接流失等環境衝擊所帶來的附加成本。我們把第3.5.1章討論到的排放因子計算在內，並根據2015年假設的每公噸二氧化碳當量10美元的價格計算。林地價值則根據第3.5.2章描述的每千瓦年的固定費用計算。我們發現，納入碳加法器將更改最優配置選擇，但土地價值加法器對於已作選擇只有很小的顯著影響。若把這些排放成本計算在內後，這將導致沙勞越再生能源走廊情境於2030年的總成本高出4%，其他情境的成本則增加更多。

FLV加法器則在任何情境下，任何成本形態都沒有出現顯見變化。納入環境成本加法器也會導致燃料轉換：在2020年20%可再生能源配額標準情境下，興建490兆瓦的生物質氣化和棕油廠污水沼氣產能發電產能是必要的；而在電價補貼政策情境下，則需轉換到596兆瓦的太陽能光伏產能發電。當兩種環境加法器納入沙勞越再生能源走廊情境後，其總成本和平準化成本將比起其他所有情境都來得高。雖然有較低的燃料成本和排放成本，但其年度建造成本及相關固定成本卻更高，這是因為該系統已建造過剩。建造三個水壩導致產能備用容量提升至超過300%，並在2030年把備用容量保持在100%以上，比起最低要求的15%高出許多。

沙勞越再生能源走廊將在2030年有6吉瓦的裝機容量，比起只安裝約四吉瓦的任何其他情境高出33%。無論如何，在沙勞越再生能源走廊情境下，排放生產及排放強度率是其中最低的。雖然其他情境的各種組19件成本不同，但整體年度總成本相差不遠。我們發現，在15年的時間範圍內，「參考」及「電價補貼政策」情境的總成本和平準化成本是最低的。

4.1.2 評估在10%需求增長率下的情境

在更迅速的10%預測增長率下，2030年的需求預計將達到3635兆瓦的高峰（2030年每年3萬吉瓦時）。與7%增長率的情境相比，其所得的能量矩陣變化更多，這是因為需要很多的新容量來應付高需求增長率。有別於7%增長率情境，我們發現除了沙勞越再生能源走廊，其他情境都需添增天然氣產能，因為前者擁有的三個水壩和現有的煤炭和煤氣已達致足夠的裝機容量。

20%可再生能源配額標準和電價補貼政策情境需依靠非傳統來源，包括生物質氣化和棕油廠污水沼氣產能發電。全部情境都選擇了所有潛在運行的河水電和大量的光伏（分別是 50兆瓦至100兆瓦）。每一個情境的總容量都超過5吉瓦，而到了2030年，每個情境的產能備用容量將介於20至30%之間。納入碳加法器對於增長率有很大的衝擊，沙勞越再生能源走廊情境的成本提高了11%，其他情境的總成本則提高了23%。無論如何，「參考」情境的排放強度、總排放產量和排放成本滿足了 2030 年沙勞越再生能源走廊的需求。

FLV加法器再次顯得不重要。當環境加法器納入10%增長後，我們發現整體上不同情境的總成本相去不遠。每個情境都需要一些天然氣和煤炭，而這裡的燃油成本、排放強度、生產和成本比起 7%增長率預測更相似。沙勞越再生能源走廊比起其他情境稍貴，而電價補貼政策情境則再次成為最便宜的。興建沙勞越再生能源走廊的成本依然很高。其他情境的燃料成本、固定的運維成本及排放成本則基於額外的產能需求而提高了。

值得注意的是，這些平準化成本的價值，比起2012年沙勞越能源有限公司報告所指平均每千瓦時4.7美分的發電成本來得高。同樣地，它的排放率在2011年的排放量為548萬噸，強度為每兆瓦時1898磅，因此排放率比清潔發展機制報導的來得低（見以上的 3.5.1 章）。從主要發電方式如煤氣及煤炭轉向水力發電將顯著地降低整個系統的排放量。大型水壩在7%及10%的增長預測下，分別佔了76%及64%的總電力。

要注意的是，當我們預測第五個「傳統的便宜燃料」情境時，我們是根據美國能源資訊署（EIA）低化石燃料成本預測，假設煤氣、柴油和煤炭在未來的價格都很低。然而這種情況下產生的矩陣將與他們各自的「參考」情境完全相同，顯示化石燃料成本對於選項只有很小的影響。因此，我們並未把此情境納入描述的結果中。

4.2 靈敏度分析

除了描述發電模型的各種靈敏度分析測試的影響，以外，我們也描述在模式上使用不同的離散參數所得出的成本。此外，也有關於靈敏度對 7%增長率影響的描述，而所有其他的靈敏度分析可在支援資訊中找到。

對碳定價的靈敏度（每公噸二氧化碳當量25 美元）：當我們使用高碳價時，它對已選的發電機只造成很小的影響，除非新煤炭換成煤氣發電，而煤氣在每個情境的模型中佔了很大比例。至於排放生產，價格變動所造成的影響非常顯著。當沙勞越再生能源走廊總排放量不變，「電價補貼政策」、「20%可再生能源配額標準」及「參考」情境的排放皆在2030年下降超過30%。下降的原因可能是從煤炭轉去煤氣發電。儘管減少排放生產，這些情境的排放成本及總年20度系統成本依然在增加（每個約10%）。

因此，碳定價計劃可能會因為所選擇的傳統燃料比例而受到影響。對水電排放因子的靈敏度：當我們把水電大壩排放因子增長至兩倍時，它對「7%增長率」情境所選的發電機帶來很小的影響。不過，在沙勞越再生能源走廊情境下，它的年度排放增長了倍。其他情境中也受到顯著的排放影響，不過影響程度較低。高水電排放導致「參考」及「沙勞越再生能源」情境的總成本翻倍，而「電價補貼政策」和「20% 可再生能源配額標準」情境的總成本則各自增加75%。

我們發現，排放成本在總年度系統成本佔了很大的比例，因此未來倘若要把溫室氣體排放成本計算在內，水壩排放因子必須要納入未來的能源計劃裡。這也是最不確定性的參數之一。

低可再生能源技術（RET）價格：我們測試減少低可再生能源技術的建造成本（生物質：
每千瓦1500美元；棕油廠污水：每千瓦2000美元，太陽能光伏每千瓦1100美元，風能：每千瓦2210美元）以測試其所帶來的影響。這改變了「電價補貼政策」情境的發電模型結果。沒有任何傳統發電模式被選中，油棕生物質和光伏發電則越多越好。除了「電價補貼政策」情境之外, 其他情境的總排放皆沒有改變。 由於換掉了化學燃料的關係，前者的總排放在2030年比正常水平幾乎低了60% 。除了「電價補貼政策」情境以外，總成本並沒有改變。在「電價補貼政策」情境下，總年度系統成本每年都下降，到了2030年將幾乎下降到原來成本的30%。因暫停生產油棕導致生物質發電受限——儘管沙勞越再生能源走廊的發展計劃有意在2020年之前，讓油棕業種植翻倍至200萬公頃，但這引起了重大反彈。國際環境組織施壓要求暫停油棕業擴張至高碳林區。

以2011年為例，印尼頒布了兩年的暫停令，停止發出砍伐和種植油棕的森林准許證。不過，其執法的透明度受到了質疑。使用棕油廢料發電或會成為不正當的幕後推動力量，導致油棕種植的加速成長，或增加森林地的轉換。

因此，我們實驗了一個情境，假設擁有充足的棕油生物質廢料作生物質氣化，而棕油廠污水的統計則規定在100萬公頃的土地開發。 這表示，我們假設不會再有棕油種植地的擴張。此禁令將涉及嚴格的零開發森林採購準則及執法機制。這些政策工具目前正在實踐中，並出現程度不一的成功案例。我們發現，此政策有效地把任何一種潛在的生物質發電減半。只有「20% 可再生能源配額標準」和「電價補貼政策」情境將受影響，因為在這情境下，生物質產能被更大產能的太陽能光伏取代。

砂勞越現有的油棕種植面積，以及剩餘的泥炭沼澤地面積。圖片來源：《馬來西亞婆羅洲的能源規劃與發展：分佈式科技對比大型能源項目的益處評估》報告。

4.3 局限

我們的建模因為面對許多局限而受到影響，就如第3.1章所描述的，我們在LT產能擴張計畫上選擇使用確定性優化（deterministic optimization）。這表示在可變輸入裡使用預期值。在處理許多不確定因素上，使用隨機程序是比較可行的，因為隨機程序假設已知曉資料管理的概率分佈。這兩個建模方法的分別及權衡已在文獻解釋得很清楚。

有鑑於我們的目標是觀察一般替代發電技術的可行性，我們選擇了確定性優化，因為它能夠大量減少所觀察到的限制及簡化模型。在未來的研究上使用隨機方式能有效地擬出沙勞越電力操作的特別政策與策略建議。此決定的另一個固定影響是，若沒有隨機性，我們無法觀察到系統裡隨機中斷的影響。因此，我們的指標系統是否充足，視乎是否解決了所有的負荷侷限。對系統可靠性更高的解析度指標觀察，如負荷概率損失（LOLP），或負荷期望損失（LOLE），有機會在未來採用隨機方法的研究中出現。這些指標對於經營決策和管理非常有用。

在我們的LT計劃裡，與其採用按時間排列的方式，我們選擇了非按時間排列的持續負荷曲線（LDC）方法。這是一個把非調度技術納入產能擴充模型的一般方法。細與粗的空間和時間解析度決議需求之間的權衡，使特定的程式使用不同的選擇。由於數據有限，我們在匯集時間塊上使用可按時間排列的方式，結合最低成本調度，以可靠性侷限加強的持續負荷曲線。由於此方式並未包括起始成本、斜坡侷限、最低量程或其他系統需考量事項，因此它只是機組組合的近似值。

儘管如此，就如我們所展示的，這個第一次的近式（first order approximation）對於預測各種投資可能出現的衝擊上非常有用，這包括省油、減排和發電組合轉換去其他類型的產能（如基地之間、中間和高負荷產能）。PLEXOS 是一個可發展到包含生產成本建模及按時間秩序優化的詳細業務程序。接下來，取得電力資料以後，就是充分利用PLEDOX這些功能，發展我們的模式的時候了。

我們在案件研究中發現到可用的資料有限。舉個例子，由於沙勞越能源的數據並不公開，因此我們的需求預測是根據鄰國能源委員會的每小時數據而作出預測的。當無法獲得本地的成本及排放因子數據，我們使用了受到廣泛認可的美國能源資訊署（EIA）及國際能源機構的價格，但這會為結果造成不確定的因素。

就如之前所述，由於缺乏數據，我們並未把特定發電機斜坡率、啟動和關機成本，或最低的操作與停止操作時間的影響包含在內。無論如何，只要取得數據或可信的估算，就可在未來納入模型中，增加受考量的操作變數的數目。缺乏沙勞越再生能源走廊水壩各河流的河水流量的數據，是限制我們在建造高時間解析度的水熱相互作用模型的重要因素。在無法取得大量河流徑流的數據時，我們以季節性的最高和最低輸出限制的數據取而代之，用在我們的模型中，並打算在有關當局公開巴貢水壩操作的數據後，才調整該模型。這項改進是重要的，因為水力發電或會在未來平衡發電變數方面扮演角色。

最後，當我們嘗試把間接環境影響納入經濟成本框架裡時，也面對了一些局限。我們了解該林地價值（美元／年千瓦）並非生物多樣性或生態系統服務價值的直接指標。土地價值並未包括例如降低水災風險及分水嶺功能，或生物多樣性這些服務。由於缺乏更深入的經濟評估研究，我們很難把其他的間接土地用途衝擊如空氣及水源污染納入模型中。

之前提到的婆羅洲之心，是最近期嘗試量化天然資本的本地化經濟價值，並討論如何把它納入主流決策研究報告的單位。婆羅洲之心使用宏觀經濟系統的非線性動力學模型，展示婆羅洲土地使用的趨勢與社會和經濟驅動力有緊密關係，並預測在不同的發展情境下（「綠色經濟」對比「一切如常」），天然資本存量的淨現值。分解生態系統服務和評估價值的進一步生態經濟研究，對於發展途徑的討論非常重要。

5. 討論和總結

我們所應用的產能擴充方式，已在其他領域，特別是那些需要評估大規模能源設施的地方實踐。舉個例子，湄公河下河流域正進行大型的水力發電開發工程。這個跨國流域將流經緬甸、寮國、泰國、柬埔寨和越南。這是超過40萬鄉鎮居民的棲息之地，也是世界上其中一個最大的內陸漁業地點。這令人擔憂，該流域的基礎設施建設是否引發食品安全問題及影響全球生物多樣性。

在非洲與拉丁美洲之間的區域，類似的大規模能源設施工程同樣在上演，但是這些工程通常都以國家能源安全問題被合理化。這些工程的共同點是：資訊不足，缺乏對需求的嚴謹分析，以及對成本的狹窄定義，使更廣大的風險評估與權衡受阻。

我們在這裡展示了能源基礎建設發展方案下的簡易、有效的關鍵假設框架，也為適當的解決方式提供方向。我們所提出的方法探討了在馬來西亞婆羅洲超過15年產能擴張的最低成本。這些成本包括溫室氣體排放這些間接環境損失，以及直接的土地損失。我們也觀察不同的，有可能的政策／市場狀況所帶來的影響，其中包括低燃油成本，高與低的RET構建成本以及可再生能源獎勵計劃。

我們發現，僅僅是巴貢水壩的年產量就達到了一年1萬吉瓦時。在7%電量需求增長的假設下，這已足以應付2030年一半的電量需求。就算把電力需求增長的假設提高到10%，僅是巴貢水壩就足以應付2030年1／3的電量需求。在7%電量需求增長的假設下，正在施工的另兩個水壩（穆倫和巴南）一旦建竣，將使2030年的電量需求供過於求，導致大量的產能過剩；在10%電量需求增長的假設下，這兩個水壩建竣後更將導致需要增加額外發電的邊際量。

類似的研究對其他橫跨發展中國家的大型能源工程的公共討論上相當有助益。PLEXOS 的建模工具設計除了使級聯式水電系統，也就是在同樣河流上建造多個水壩成為可考量的系統之一，也探討了水熱相互作用。這些性能在類似湄公河流域的水電開發方面非常有用。湄公河流域的水電開發包括了一系列的主莖和支流堤壩。

我們也發現，分佈式的太陽能以及生物質廢料發電技術大大有利於國家的能源組合。這個發現與其他的研究報告一致，認為婆羅洲所擁有的龐大資源潛質使太陽能和生物質發電成為了有效解決能源問題的方案。在我們的模型中，只有在例如「可再生能源配額標準」或「電價補貼政策」這些獎勵機制底下，這些科技才具成本效益。因此，使用獎勵的方式以及正式把小型獨立發電廠（SPP）納入能源基本設施發展計劃是備受鼓勵的。

事實上，在2000年代初，小型可再生能源發電在馬來西亞能源政策上佔據了很大的一席，也是第八大馬計劃下特別被強調的第五燃料多元化計劃的主軸。小型可再生能源計劃（SREP）於2001年成立，旨在把棕油轉化為燃料的產業，通過少於10兆瓦，與電網連接的小型獨立發電廠促進本地的創新力和能力。

2010年，小型可再生能源計劃把原本生產 500兆瓦電力的目標縮減為350兆瓦。這通過安裝可更新能源科技達成，但是尚未達標。小型可再生能源計劃進行了幾次修訂，以提高小型獨立發電廠的電價，但是卻無法提高計劃的參與度。這項計劃已在2011年暫停，並由馬來西亞再生能源發展局的「電價補貼政策情境」機制取而代之。

獨立的研究列舉了馬來西亞可再生能源增長緩慢的原因，其中包括高風險的融資溢價，申請程序中的官僚作風等。除了投資的交易成本，技術整合問題以及差勁的政策設計，本地能力的貧乏也經常被認為是馬來西亞可再生能源發展最大的絆腳石。

無論如何，在區域和地方上的光伏發電以及生物質廢料科技的成功（例如沙巴的 KinaBioPower 以及 TSH Bioenergy Sdn Bhd）證明了這方面的發展潛力。這也提供了勞動市場多元化的機會，符合呼籲增加勞工的技術和職業培訓的第十大馬計劃 。

除了需要知識的裝備，去中央化能源整合的解決方案還包括了有關監管、融資、獎勵機制、採購協議、支付架構、許可證、執照、服務水準的質量等更詳細的討論。由於這個討論在這份研究的範圍以外，像這樣的資料詳細列出了小型獨立發電廠整合的最佳政策實踐。

我們的研究是第一個被應用在沙勞越再生能源走廊上的商業能源模型的實例，也是其中一個在東南亞使用 PLEXOS 建模工具的學術文獻。儘管面對可獲取數據上的局限，我們以呈現綜合分析的框架為公共對話上作出了重要的貢獻。針對社會文化以及生態衝擊的進一步研究是迫切需要的。我們使用沙勞越為案例研究，在許多大規模能源工程上，呈現了在信息匱乏下的有效能量分析的可能性。接下來的工作就是收集數據以模擬更高解析度的水力發電的操作，並觀察他們與發電變數的互動。

※ 這項研究是與綠色賦權（Green Empowerment）以及 Tonibung 一起進行的。它們都是涉及在東南亞提高鄉村的能源覆蓋率的非政府組織。我們感謝他們在協調數據收集方面所扮演的角色。我們也要謝謝我們的匿名審稿人提出建設性的建議，幫助改善研究的呈現方式。此研究是由布魯諾.曼瑟基金會以及挪威雨林基金會所資助。