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1.5℃控温路径仍存在明显缺口。从概率分布来看COP28 提出的 2030 年可再生能源三倍扩容目标处于全预测区间 95% 高分位水平想要达成该宏伟目标全球主要经济体陆上风电年均扩张速率需要在现有基础上提升 1.43 倍光伏装机增速则需要提升 25 倍。除风光领域应用外PROLONG 模型建模逻辑具备通用性可迁移至氢能、储能等其他高度依赖政策扶持的能源新技术领域依托各国历史落地数据开展实证化增长概率预测为全球能源政策制定、中长期能源规划提供量化参考依据。关键词可再生能源风电光伏发电能源转型概率预测PROLONG 模型COP28能源情景1 引言在全球碳中和浪潮与能源安全转型双重背景下风电与光伏凭借资源储量丰富、建设周期短、模块化量产、度电成本持续下行等优势成为全球能源低碳转型的核心支柱产业。近二十年来全球产业链不断完善、制造产能持续扩张风光发电装机实现连年高速增长规模化应用成果举世瞩目。但纵观全球气候减排整体要求现有风光扩容速度仍不足以匹配 IPCC 设定的 1.5℃与 2℃全球温控目标加速可再生能源落地已经成为全球各国共识。2023 年第 28 届联合国气候变化大会COP28正式落地全球可再生能源扩容承诺书超 130 个缔约方共同承诺在 2030 年将全球可再生能源总装机规模提升至原有三倍这一倡议也成为现阶段全球能源转型最重要的阶段性量化指标。不过从现实落地层面分析全球风光产业未来能否持续保持高速增长、三倍装机目标能否如期落地、2030 年后行业发展会呈现何种走势受制于地缘政治变动、各国能源政策更迭、土地资源矛盾、电网消纳瓶颈、民众项目抵触等多重不确定性始终存在较大争议。学术界针对风光中长期发展速度的研判分化严重部分研究基于成本下降逻辑预判新能源将迎来指数级爆发也有研究立足土地、并网、产业链约束认为风光增速将在短期见顶回落各类结论缺少统一的实证数据支撑。造成学术观点分歧的核心原因是现有能源预测模型存在固有短板。当前主流能源中长期预测普遍采用综合评估模型IAM与能源系统优化模型ESOM两类模型经过数十年发展已经成为全球气候情景分析的标准工具。建模逻辑依托能源供需平衡原理在自然资源禀赋、宏观经济走势、基础设施上限、碳价机制、碳排放总量管控等外部约束条件下求解全系统成本最优的能源配置方案。该类模型优势在于可以系统性统筹能源系统全链条约束条件搭建完整的能源供需平衡框架但模型天然的优化导向使其难以刻画现实世界中能源转型的复杂社会性特征无法量化产业路径依赖、制度惯性、社会阻力、政策突发变动等非经济性因素带来的增长扰动而上述因素恰恰是造成各国风光实际落地规模频繁偏离理论最优测算值的关键诱因最终导致优化模型的预测结果普遍和现实装机走势出现偏差。为弥补传统优化模型的缺陷近些年大量研究转向数据驱动外推建模思路不再拆解产业发展内在因果逻辑直接依托全球或国别历史装机时序数据外推远期增长趋势历史能源转型规律、历年风光装机变化数据是此类模型的核心输入。该类建模方式能够间接囊括技术迭代、成本变化、政策波动、社会环境等全部显性与隐性影响要素规避机理建模中参数设置主观化的问题但新能源产业非线性 S 型增长特征又为数据外推带来新的难题。从全球新技术产业化历史规律来看风电、光伏和历史上绝大多数新兴产业一致产业生命周期呈现典型 S 型演化发展前期随着技术成熟、成本下滑持续加速扩张发展中后期受各类资源与制度约束增速逐步放缓。目前全球范围内光伏整体仍处在全周期加速上行阶段陆上风电增速放缓迹象仅在部分发达国家显现全球维度尚未抵达成熟饱和区间。在此阶段开展远期预测高度依赖两个关键假设高速增长周期能够延续的时间跨度、增速由升转降的拐点出现时点而两类假设由正负双向反馈机制共同决定。正向反馈包含规模化落地带来的制造学习效应、产业集聚形成的规模经济、配套政策持续加码带来的市场扩容负向反馈涵盖光伏风电项目用地和农业、生态用地的资源冲突、项目落地引发的本地居民反对、能源政策阶段性收紧、跨区域输电通道建设滞后带来的并网受限等现实障碍。尽管现有文献已经从定性层面逐一梳理上述正负反馈机理但能够把多维度影响因素叠加、量化落地并实现跨国增长外推的定量模型十分稀缺。基于上述研究空白本文构建 PROLONG 概率预测模型以全球 210 余个国家陆上风电、光伏的历年发电量占比数据为基础按照萌芽无序发展期、加速成长期、平稳扩容期三大阶段拆分各国产业生命周期同时重点刻画政策变动催生的多轮增长脉冲特征借鉴早期产业化落地国家的成长规律结合蒙特卡洛仿真与机器学习算法完成至 2050 年全球风光发电占比的全区间概率测算。测算结果表明在基准中位情景下2030 年全球陆上风电发电量占全球总用电量的 13.4%四分位波动区间处于 12.6%14.3%至 2050 年占比提升至 25.6%区间波动为 20.5%33.7%光伏发电 2030 年发电量占比 12.3%区间 10.6%14.8%2050 年占比 20.8%区间 14.5%29%。上述中位测算结果优于全球各国现行政策情景下的行业发展预期和 IPCC 2℃控温适配路径高度重合但整体低于大部分 1.5℃无超额升温严苛减排路径。依托模型输出的概率分布本研究进一步拆分出基准发展、前置加速落地、滞后提速三类差异化发展情景分全球十大区域量化各地区需要达成的增速提升幅度量化实现 COP28 三倍扩容目标与 1.5℃温控路径所需要的政策投入强度。研究结论既能够为各国制定可再生能源扶持政策提供量化参考也能够依托统一的历史实证规律为储能、绿氢等其他政策导向型新能源技术提供全新的概率预测范式。2 技术扩散的分阶段成长规律新技术从实验室研发到全球化大规模商用整个产业化进程具备显著的阶段性特征不同成长阶段的核心驱动要素、约束条件、增长表现存在本质区别风电、光伏等强政策绑定的能源技术阶段性分化特征尤为突出。本文依托海量国别历史数据将风光产业完整生命周期划分为萌芽阶段、起飞后加速增长阶段、平稳扩容含多轮增长脉冲阶段、后期增速回落饱和阶段四个环节逐一梳理各阶段演化特征与判定标准。2.1 产业萌芽阶段与产业化起飞节点识别在产业萌芽阶段新技术仅局限于小众示范项目落地项目落地数量少、装机规模小整体装机增长杂乱无章、波动极大。受制于核心技术不成熟、零部件造价高昂、配套产业空白、相关法律法规与产业扶持制度缺失等现实问题项目落地失败率偏高技术对全社会能源供给的贡献微乎其微。对于风电、光伏这类依托政策驱动的能源品类萌芽阶段不只是单纯的技术迭代过程还需要各国完成主管机构设立、行业准入规则制定、上下游产业主体培育等系统性制度建设制度建设周期进一步拉长萌芽阶段时长。当技术完成关键技术突破、配套制度基本成型、商业模式具备经济性后产业将迎来标志性的产业化起飞拐点自此告别无序试错式发展进入长期可预判的稳定加速扩容周期。过往绝大多数相关研究依靠人为设定发电量占比阈值划分起飞年份阈值选取依托研究人员经验缺少全样本实证校验。本文引入贝叶斯变点估计算法依托各国历年装机时序数据客观识别起飞节点以时序增长斜率从杂乱无章转为稳健上行的分界年份作为起飞元年。从国别统计结果来看陆上风电实现产业化起飞的发电量占比中位数为 0.8%四分位分布区间 0.4%1.9%光伏起飞对应发电量占比中位数 1.0%四分位区间 0.4%2.8%。全球维度层面陆上风电在 1999 年迎来全行业起飞当年全球风电发电量占总用电量首次突破 0.15%光伏则在 2010 年完成全球产业化起飞同样以 0.15% 发电量占比作为标志性门槛。截至 2023 年全球已有 63 个国家陆上风电跨过起飞节点90 个国家完成光伏产业化起步相较 2019 年相关统计数据实现大幅扩容。从跨国产业渗透周期来看以从首个国家实现起飞到 90% 潜在适配国家完成起飞作为统计口径全球陆上风电跨国扩散周期为 23 年光伏仅需 15 年。对比煤炭、天然气、核电、联合循环燃气等历史主流能源技术动辄三四十年甚至超半个世纪的跨国落地周期风光跨国扩散效率优势显著核心受益于新能源设备模块化设计、全球一体化供应链布局、技术经验跨国快速外溢三大优势也是全球市场普遍看好风光短期快速扩容的底层逻辑。需要着重说明的是不同国家的起飞年份差异极大发达经济体依托早期政策优先布局率先完成产业化起步发展中经济体借助成熟技术引进、现成产业链配套能够大幅压缩本国萌芽周期缩短产业化落地时间。2.2 加速增长阶段与平稳脉冲式扩张阶段产业完成起飞之后正式进入加速增长周期。这一阶段技术学习曲线持续下行带来设备造价逐年降低规模化采购进一步摊薄建设成本叠加各国落地电价补贴、消纳保障、土地优惠等扶持政策多重正向反馈不断放大装机增速新增装机连年走高。但随着项目持续落地各类隐性约束逐步显性化优质土地资源日趋稀缺、风光电站用地和粮食生产用地出现矛盾、远距离外送输电线路建设进度滞后、本地居民因景观、生态问题抵制新能源项目落地、阶段性政策退坡等负向制约不断累积逐步抵消产业正向驱动红利新增装机增速抵达峰值加速增长阶段宣告结束。传统创新扩散理论基于历史成熟产业数据提出经典 S 型演化假说认为增速触顶之后产业会直接进入持续性放缓区间逐步趋近市场饱和上限。但这套理论难以适配风电、光伏这类高度依赖政策调控的能源品类。现实各国历史装机数据显示在增速阶段性回落之后一旦各国出台新一轮强力扶持政策、大型能源基建规划落地产业能够突破原有下行趋势催生新一轮装机增长脉冲实现二次甚至多次提速。大量国家的风光装机轨迹证明在加速增长结束、最终饱和回落之前普遍存在一段长期平稳扩容区间区间内整体年均增速保持相对稳定穿插多轮由政策驱动的短期爆发式增长脉冲脉冲过后增速回归原有平稳水平。这种 “平稳为主、脉冲点缀” 的演化模式是政策驱动型能源技术独有的发展特征也是传统单一拐点 S 型 Logistic 函数无法精准拟合各国中长期装机走势的关键原因在建模预测过程中必须单独增设平稳脉冲增长区间。全球和国家维度的增长规律存在明显分化全球陆上风电已经观测到全行业增速拐点而全球光伏受新兴经济体持续大规模新增装机拉动整体仍然处在加速上行周期拆分国别数据两类技术均呈现显著分化一部分国家在增速见顶后长期稳步降速逐步迈向饱和另一部分国家依托持续政策加码依靠多轮增长脉冲反复抬升装机规模。各国差异化的成长轨迹为 PROLONG 模型区分单一增长、多脉冲增长两种演化路径提供充足的实证样本。3 PROLONG 概率预测模型构建与验证3.1 传统 Logistic 增长模型的固有短板Logistic 逻辑斯蒂增长函数是产业 S 型扩散最经典的刻画工具参数简洁、物理含义清晰被广泛应用于各类新技术生命周期拟合。该模型在某一产业走完完整生命周期、全周期历史数据完备的前提下可以精准复刻全阶段增长轨迹但如果仅依靠产业发展早期数据开展远期外推模型缺陷会被无限放大。仅采用早期装机数据拟合曲线由于无法预判后续潜在的政策增长脉冲模型会低估远期装机天花板过早预判增速拐点低估长期发展潜力若选用第一轮增速见顶的阶段性数据开展拟合又会忽略后期政策带来的二次提速预判产业迅速进入饱和衰退同样造成预测失真。从数学逻辑来看产业远期饱和上限是 Logistic 模型的关键参数但该参数会随着新的历史装机数据持续更新、不断变动在产业渗透早期无法通过有限历史数据稳定测算也就是文献中普遍提及的 “天花板漂移难题”。当前全球风电尤其是光伏整体处在产业中早期发展阶段受天花板漂移问题制约单纯依靠全局或国别 Logistic 曲线外推极易出现预测结果大幅偏离现实的问题过往数十年全球多家机构的风光装机历史预测反复出现高估或低估失误根源便在于单一 S 型模型无法适配多脉冲的政策驱动增长特征。为突破上述局限本文立足三大实证规律搭建全新建模框架。3.2 PROLONG 三大核心建模依据通过整理全球上百个国家风光落地数据同时对标核电、联合循环燃气轮机、移动通信等已经完成全球化渗透的技术发展历史提炼出三条支撑 PROLONG 模型搭建的核心经验规律每一条规律对应专属的模型优化手段如表 1 所示。表 1 PROLONG 模型三大核心规律与落地实现路径表格总结的产业增长规律模型落地实现方式产业增长分多阶段演化不同阶段增长机理互不相同按照发展阶段拆分历史样本剔除波动无序的萌芽阶段数据采用起飞后数据测算基础内生增长系数对已经出现增速拐点的国家单独测算峰值年度增速参数政策驱动型技术平稳扩容阶段频繁出现多轮增长脉冲单一 S 曲线无法复现引入双逻辑斯蒂函数替代传统单拐点 Logistic通过双拐点设计复现多轮政策脉冲带来的二次、多次产业提速各国产业化落地时间早晚不同但产业渗透底层运行机理高度趋同依托早期成熟落地国家的全周期数据提炼参数分布规律用来约束后发尚未成熟国家的增长边界与概率分布基于三条核心规律PROLONG 采用蒙特卡洛大规模仿真结合分位数随机森林机器学习的混合建模思路整体划分为仿真建库、模型训练、实证预测、多维度校验五大执行步骤。3.3 模型五步构建流程第一步为全域虚拟情景仿真针对陆上风电、光伏分别生成 13000 套全球虚拟发展场景每套场景设置 150 个体量参考现实各国经济与用电规模的虚拟经济体。为还原现实世界的发展随机性各个虚拟国家随机配置产业化起飞年份产业成长轨迹随机选用添加随机扰动的单 Logistic 或双 Logistic 函数全覆盖历史观测到以及理论上存在但尚未出现的各类增长路径搭建海量全样本仿真数据库。第二步为仿真数据预处理与特征提取对每一条虚拟国家时序数据做不同年份截断处理模拟现实中仅拥有阶段性历史数据的统计现状基于截断后的样本提取模型输入特征包含已经进入成熟期的国家数量、成熟经济体装机全球占比、各国增速参数与峰值增速的分位数分布等以全生命周期完整数据反演得到的全球增速参数作为机器学习标签数据集。第三步开展分位数随机森林模型训练依托海量仿真输入特征与对应标签训练能够从早期国别装机数据映射全球远期增长参数的机器学习模型完成特征与全球增长规律之间概率关系的量化。第四步代入全球各国真实历史统计数据提取和仿真样本口径一致的现实特征导入训练完毕的随机森林输出全球核心增长参数的全概率分布区间依托参数分布反演 2023—2050 年逐年发电量占比的概率预测曲线。需要特别说明PROLONG 模型核心聚焦增速参数的概率测算不直接固定远期饱和上限饱和天花板由测算参数间接推导得到规避传统模型人为设定上限带来的主观偏差。第五步实施分层多维度模型有效性校验从仿真数据回测、真实历史数据回溯、多模型横向对比三个层面完成有效性验证。首先利用预留未参与训练的仿真数据开展盲测检验模型在信息不全条件下的预测误差其次截取真实历史上某一时间节点之前的全球装机数据复盘后续已经落地的实际装机规模也就是历史回溯检验最后分别基于全单 Logistic、全双 Logistic、混合函数三类仿真数据集训练三套备选模型选用回溯效果最优的版本作为最终落地模型。为进一步验证模型普适性除风电光伏之外本研究额外选取联合循环燃气轮机、核电、移动通信三项已经走完全球全生命周期的成熟技术开展跨品类验证三类技术分别代表重资产政策能源、成熟基荷电源、市场化消费电子产品三类截然不同的产业属性全面检验 PROLONG 模型在不同品类技术上的预测稳定性。3.4 历史回溯检验结果分析回溯检验选取 2015 年作为截断节点仅使用 2015 年之前全球风光历史数据预测 2023 年全球风光发电量占比对比当年实际统计数据以此直观区分不同模型的预测精度。从结果来看PROLONG 模型给出陆上风电 2023 年发电占比 7.8%四分位区间 7.1%8.8%光伏预测占比 4.8%区间 3.6%6.3%和现实风电 7.0%、光伏 5.3% 的实际值高度贴近。与之对比全局指数外推模型受短期高速增长数据干扰出现严重高估预测风电占比 13%、光伏 12%传统全局单 Logistic 模型受过早预判增速拐点影响预测结果过度保守风电仅 5%、光伏低至 1.5%。从量化误差指标来看在 130 年全预测周期内PROLONG 对称平均绝对百分比误差普遍低于 0.5指数拟合、全局 Logistic 拟合误差大多突破 1.0预测偏差随预测年限拉长持续恶化。同时将 PROLONG 历年回溯结果和 IEA 历年《世界能源展望》现行政策情景、IPCC 第六次评估报告基线情景做横向比对可以发现PROLONG 历史测算值更加贴合历年实际新增装机核心原因是模型依托历史政策带来的脉冲增长规律建模能够捕捉政策调整带来的阶段性装机跳涨而传统基线情景大多默认政策保持一成不变天然低估政策加码带来的产业增量。4 全球风光装机概率预测结果与多情景量化分析4.1 基准概率全区间预测结果依托校准完成的 PROLONG 模型输出 2030、2040、2050 三个关键年份陆上风电与光伏发电占全球用电量的分位预测值同时对标 IPCC 第六次评估报告中 1.5℃无超额升温、2℃可行路径、全球现行政策三类经典情景具体对比数据整理如表 2 所示。表 2 分技术、分年份多情景发电量占比对比表表格电源类型年份IPCC1.5℃无超额升温路径中位数 区间IPCC2℃适配路径中位数 区间全球现行政策情景中位数 区间PROLONGP5/P25 / 中位 / P75/P95陆上风电203021%12%24%12%9.8%17.2%7.8%6.6%9%11.5%/12.6%/13.4%/14.3%/16.7%陆上风电204029.6%17%33.6%22%18.2%31.4%11.2%8.6%16.7%15.1%/18.3%/22.8%/25.9%/33.6%陆上风电205028.4%19.6%33.3%25.1%22.1%35.2%13.9%8.9%20.5%16.1%/20.5%/25.6%/33.7%/47.1%光伏203023.3%14.3%27%12.1%7.8%17.9%8.9%5.2%11.2%8.5%/10.6%/12.3%/14.8%/18.1%光伏204033.7%22.8%38%21.9%17.1%31.7%17.9%8.6%20.2%9.7%/14.1%/19.6%/27.5%/35.4%光伏205033.5%26.5%40.2%27.3%20.3%35.8%22.1%10.5%26.7%9.8%/14.5%/20.8%/28.9%/46.5%从跨情景对比能够得到三条关键结论第一COP28 提出的 2030 年可再生能源三倍扩容目标对应的风光装机规模落在 PROLONG 全概率分布 95% 高分位从历史跨国发展规律来看该目标实现难度极高需要全球大范围出台超常规扶持政策第二PROLONG 预测的四分位区间和 IPCC 2℃控温全路径大范围重合代表在自然政策演化节奏下全球风光发展基本能够支撑 2℃温控落地第三对于 1.5℃无超额升温的严苛减排路径2030—2035 年风光所需装机规模超过本模型 95% 上限依靠产业自然增长无法达标2035 年后差距逐步收窄至 2050 年模型 75% 分位值已经可以覆盖绝大多数严苛减排路径的陆上风电目标光伏也逼近严苛路径中位水平。对标 IEA 历年《世界能源展望》情景可以发现IEA 现行政策情景大多落在 PROLONG 预测 25% 分位线下方IEA 高标准政策情景大多贴近模型 75% 分位2025 年 IEA 更新后的基准情景出现下调整体回落至 PROLONG 中位区间内部。4.2 三类差异化加速发展情景与分区域落地成本测算为量化落地严苛气候目标所需要的政策加码幅度本研究在基准中位预测之外额外设置前置加速、后置加速两套提速情景。基准情景完全遵循 PROLONG 中位自然增长路径前置加速情景代表各国从当下立刻加码政策2030 年落地 COP28 三倍扩容目标、2040 年装机规模对齐 IPCC 1.5℃中位路径后置加速情景代表 2030 年前维持自然基准增速2030 年之后集中出台强力扶持政策依托新一轮增长脉冲在 2040 年追上严苛温控目标。依托优化分配算法把全球风光新增装机需求拆分至东亚、欧洲、北美、拉美加勒比、南亚及其他六大区域结合各区域历史最大年度增速上限、资源禀赋上限、并网建设约束测算各区域需要实现的增速提升幅度。对于陆上风电在基准发展情景中2023—2050 年全球 73% 的新增发电占比增量集中在欧洲、东亚、北美三大核心区域。想要落地前置加速方案欧洲与东亚年均发电占比增量需要提升至 1.8 个百分点北美达到 1.6 个百分点其余部分区域最高需要达到 2.7 个百分点区域增速相较历史峰值提升 1.414 倍若采用后置加速模式2030 年后欧洲、东亚、拉美年度增量峰值达到 2.2 个百分点增速相较历史水平提升 1.48.7 倍。光伏发电基准情景下东亚、欧洲、北美贡献全球 68% 的新增装机增量。前置加速需要全球所有主要区域年度发电占比增量突破 2.7 个百分点增速达到历史峰值的 24 倍部分区域需要超越中国 2024 年创下的全球光伏新增纪录后置加速方案下2030 年后多数地区年度增量峰值达到 3 个百分点到 2050 年绝大多数区域光伏发电占当地用电量比重逼近 45%50%。从现实参考案例来看印度现行电力规划目标年度增速已经贴近高标准加速情景下限欧盟 REPowerEU 能源自主法案对应的扩容节奏和前置加速欧洲落地水平基本匹配证明高标准增速并非完全没有历史先例但需要持续性强力政策托底。5 讨论与结论5.1 研究主要结论现有主流 IAM、ESOM 优化类能源模型以全系统成本最优为建模内核在统筹资源上限、能源需求、碳排放约束方面优势突出但模型固有的最优求解逻辑难以刻画现实世界中能源转型的社会属性无法量化政策波动、邻避冲突、制度建设滞后、地缘扰动带来的非线性增长变化最终造成对新能源装机的预判持续出现系统性偏差。本文搭建的 PROLONG 概率预测模型立足全球两百余个国家风光产业化历史数据突破传统单 S 型曲线与优化模型的固有短板三大创新点有效填补现有研究空白第一按照产业生命周期分段拆分历史数据剔除无序波动的萌芽期样本分加速、平稳脉冲阶段分别标定增长参数规避全周期混参带来的参数失真第二引入双 Logistic 函数刻画政策催生的多轮增长脉冲解决传统模型无法复现阶段性政策红利带来的装机跳涨难题第三依托先行国家成熟产业规律约束后发国家增长边界结合蒙特卡洛大规模仿真与分位数随机森林实现全球风光装机全区间概率量化既可以输出中位基准情景也能够量化高标准转型目标的实现概率。经过多技术、多历史节点回溯验证PROLONG 模型的历史预测精度全面优于全局指数、全局 Logistic、国别 Logistic 汇总外推三类传统方法依托模型输出可以客观研判 COP28 三倍扩容、1.5℃与 2℃温控目标的落地难度与分区域政策投入强度。从预测结果来看自然发展节奏下全球风光能够稳妥匹配 2℃温控路径但距离 1.5℃无超额升温路径仍需要全球大范围超常规政策扶持COP28 三倍扩容目标处于高概率上限区间落地需要主要经济体风光增速实现数倍抬升。PROLONG 与传统综合评估模型形成良好互补PROLONG 依托历史实证规律擅长中短期新能源装机的概率测算聚焦产业实际落地增速IAM/ESOM 依托全系统资源与供需约束擅长远期多场景系统优化研判全能源品类配比与资源极限两类模型结合使用可以兼顾历史规律与物理资源约束完善能源情景分析体系。但模型同样存在客观局限性PROLONG 全部依托过往全球产业化历史规律搭建无法预判突发地缘冲突、颠覆性新技术落地、全球性能源危机等打破历史演化规律的非连续性重大变革事件。5.2 未来拓展研究方向基于本研究建模框架后续可以从五个维度开展延伸深化研究。第一在现有通用规律基础上嵌入各国太阳能、风能资源理论储量、国土空间约束、地方制度治理水平等国别专属参数定制各国专属远期装机饱和上限进一步细化国别预测精度第二进一步细化全球区域拆分粒度针对中国、欧盟、印度、美国四大全球新能源核心市场单独开展精细化建模精准研判主力经济体装机走势第三拓展模型应用边界将 PROLONG 建模逻辑落地至电化学储能、绿氢、海上风电等新兴能源技术搭建多品类新能源统一预测框架第四纳入风光配套电网、储能产业协同扩散规律刻画产业链配套约束对风光落地节奏的联动影响第五实现 PROLONG 概率参数与传统 IAM 综合评估模型的代码耦合打通实证增速规律与系统优化两大建模体系构建全新复合型能源预测工具。5.3 政策启示本研究依托全球百年能源转型历史规律完成量化测算能够有效弥合气候政策理想目标与产业现实落地潜力之间的信息鸿沟为全球各国能源主管部门制定可再生能源扶持政策、中长期电力规划提供量化数据支撑。对于全球缔约方而言需要客观认清 COP28 三倍扩容目标的高实现门槛想要冲刺该目标不能单纯依靠技术自发迭代与成本下降必须在土地制度、并网规划、财政补贴、产业扶持等多维度出台系统性配套政策对于优先发展新能源的经济体可以参考先行国家多脉冲增长历史通过分批次政策落地实现阶段性装机提速平稳落地低碳转型任务对于后发发展中国家可以借鉴成熟国家产业化起飞规律优化本国新能源萌芽期制度建设缩短本国产业培育周期依托全球成熟产业链实现风光产业跨越式发展。第二部分——运行结果部分代码# Code to reproduce FIGURE 2: Technology Growth Pulses# The final figure was post-processed in Inkscape# Load required packagessuppressPackageStartupMessages({required_packages - c(tidyverse, ggplot2, ggstar, patchwork, scales)for (pkg in required_packages) {if (!requireNamespace(pkg, quietly TRUE)) {install.packages(pkg)}library(pkg, character.only TRUE)}})# LOAD DATAdeployment_data - read_csv(data/input/f2_deployment_data.csv)fitted_curves1 - read_csv(data/input/f2_fitcurves1.csv)fitted_curves2 - read_csv(data/input/f2_fitcurves2.csv)fitted_curves_acc - read_csv(data/input/f2_fitcurves_acc.csv)turning_points - read_csv(data/input/f2_turning_points.csv)tmax_single - read_csv(data/input/f2_tmax_single.csv)tmax_multiple - read_csv(data/input/f2_tmax_multiple.csv)country_order - read_csv(data/input/f2_label_order.csv)# Apply consistent ordering across all datasetsdeployment_data$Label - factor(deployment_data$Label, levels unique(country_order$Label))turning_points$Label - factor(turning_points$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves1$Label - factor(fitted_curves1$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves2$Label - factor(fitted_curves2$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves_acc$Label - factor(fitted_curves_acc$Label, levels unique(country_order$Label))tmax_multiple$Label - factor(tmax_multiple$Label, levels unique(country_order$Label))tmax_single$Label - factor(tmax_single$Label, levels unique(country_order$Label))# Color schemetech_colour - c(Onshore wind #1d4289, Solar PV #dc582a)# Custom labeller to show only country names in facetscustom_labeller - function(labels) {country_only - labelsif (Label %in% names(country_only)) {country_only$Label - NULL}return(country_only)}# DEFINE COUNTRY GROUPINGS FOR EACH PANELaccelerating - c(Hungary Solar PV, Estonia Solar PV,Cyprus Solar PV, Bangladesh Solar PV)single_pulse - c(United Kingdom Onshore wind, Croatia Onshore wind,South Korea Solar PV, Netherlands Solar PV)similar_pulse - c(United States Onshore wind, Mexico Onshore wind,Japan Solar PV, India Solar PV)faster_pulse - c(Netherlands Onshore wind, Greece Onshore wind,China Solar PV, Australia Solar PV)# PANEL A: ACCELERATING GROWTHpanel_a - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% accelerating),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves_acc %% filter(Label %in% accelerating),linetype 1, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% accelerating),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour, guide none) scale_fill_manual(values tech_colour, guide none) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(0, NA), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position bottom,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL, title Accelerating growth)# PANEL B: SINGLE PULSEpanel_b - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax - 3, y G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_single %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax2, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.031), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position none,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL, title Single pulse)# PANEL C: MULTIPLE PULSES (SIMILAR/SLOWER GROWTH)panel_c - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),linetype 5, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax, y G), shape 17, size 2, show.legend FALSE) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax - 3, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax 3, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_multiple %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax1, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.012), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position none,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL,title Multiple pulses: Overall growth similar or slower than the first pulse)# PANEL D: MULTIPLE PULSES (FASTER GROWTH)panel_d - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),linetype 5, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax, y G), shape 17, size 2, show.legend FALSE) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax - 3, y 1.2 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse, TMax 2024),aes(x TMax - 1, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_multiple %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax1, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.03), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position bottom,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL,title Multiple pulses: Overall growth faster than the first pulse)# COMBINE PANELS AND SAVE FIGUREfigure_2 - panel_a / panel_b / panel_c / panel_d plot_layout(guides collect) theme(legend.position bottom)# Display figurefigure_2# Save figureggsave(figures/figure_2.pdf,plot figure_2,width 7.2,height 9,units in,dpi 300)第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载 基于各国历史发展经验的全球风电与光伏装机增长概率预测（R代码实现）
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势博客内容尽量做到思维缜密逻辑清晰为了方便读者。完整资源、论文复现、期刊合作、论文辅导及科研仿真定制事宜点击本文完整资源下载⛳️座右铭行百里者半于九十。⛳️赠与读者做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。或许雨过云收神驰的天地更清朗.......第一部分——内容介绍基于各国历史发展经验的全球风电与光伏发电增长概率预测摘要全球陆上风电与光伏发电在过去十余年间实现跨越式规模化发展装机与发电量连年快速攀升但从全球气候治理整体诉求来看两类可再生能源的扩容节奏仍需进一步提速才能支撑全球温控目标落地。当前全球已有超过 130 个国家签署 COP28 可再生能源扩容倡议提出 2030 年全球可再生能源装机容量在现有基础上增至三倍的发展目标2026 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛B 题 无线电干扰源的快速自动定位与清除数学建模代码论文免费分享然而受能源系统复杂性、各国政策分化、资源开发约束等多重因素影响学界始终缺少一套经过历史数据验证、能够量化增长实现概率的测算工具既无法客观研判三倍扩容目标落地可行性也难以精准预判 2030 年之后全球风光产业长期演化路径不同研究团队针对风光远期扩张速率的预测结果差异显著。立足全球各国风光产业落地的历史数据本文提炼出一条普适性产业发展规律全球各国风电、光伏的产业扩张并非匀速线性增长整体表现为长期平稳扩容叠加阶段性爆发式增长脉冲的演化特征增长脉冲大多由国家能源补贴调整、土地利用新政、大型基建投资落地等政策性因素驱动。依托不同国家新能源产业化落地的历史轨迹与先行市场化国家的成长规律本研究构建数据驱动型概率预测模型 PROLONG以此完成至 2050 年全球陆上风电与光伏发电装机占比的概率情景测算。基准中位预测结果显示全球风光发展轨迹整体贴合 IPCC 提出的 2℃温控适配发展路径实际增速显著高于当前全球各国现行能源政策所能支撑的增长水平但距离多数严苛的 1.5℃控温路径仍存在明显缺口。从概率分布来看COP28 提出的 2030 年可再生能源三倍扩容目标处于全预测区间 95% 高分位水平想要达成该宏伟目标全球主要经济体陆上风电年均扩张速率需要在现有基础上提升 1.43 倍光伏装机增速则需要提升 25 倍。除风光领域应用外PROLONG 模型建模逻辑具备通用性可迁移至氢能、储能等其他高度依赖政策扶持的能源新技术领域依托各国历史落地数据开展实证化增长概率预测为全球能源政策制定、中长期能源规划提供量化参考依据。关键词可再生能源风电光伏发电能源转型概率预测PROLONG 模型COP28能源情景1 引言在全球碳中和浪潮与能源安全转型双重背景下风电与光伏凭借资源储量丰富、建设周期短、模块化量产、度电成本持续下行等优势成为全球能源低碳转型的核心支柱产业。近二十年来全球产业链不断完善、制造产能持续扩张风光发电装机实现连年高速增长规模化应用成果举世瞩目。但纵观全球气候减排整体要求现有风光扩容速度仍不足以匹配 IPCC 设定的 1.5℃与 2℃全球温控目标加速可再生能源落地已经成为全球各国共识。2023 年第 28 届联合国气候变化大会COP28正式落地全球可再生能源扩容承诺书超 130 个缔约方共同承诺在 2030 年将全球可再生能源总装机规模提升至原有三倍这一倡议也成为现阶段全球能源转型最重要的阶段性量化指标。不过从现实落地层面分析全球风光产业未来能否持续保持高速增长、三倍装机目标能否如期落地、2030 年后行业发展会呈现何种走势受制于地缘政治变动、各国能源政策更迭、土地资源矛盾、电网消纳瓶颈、民众项目抵触等多重不确定性始终存在较大争议。学术界针对风光中长期发展速度的研判分化严重部分研究基于成本下降逻辑预判新能源将迎来指数级爆发也有研究立足土地、并网、产业链约束认为风光增速将在短期见顶回落各类结论缺少统一的实证数据支撑。造成学术观点分歧的核心原因是现有能源预测模型存在固有短板。当前主流能源中长期预测普遍采用综合评估模型IAM与能源系统优化模型ESOM两类模型经过数十年发展已经成为全球气候情景分析的标准工具。建模逻辑依托能源供需平衡原理在自然资源禀赋、宏观经济走势、基础设施上限、碳价机制、碳排放总量管控等外部约束条件下求解全系统成本最优的能源配置方案。该类模型优势在于可以系统性统筹能源系统全链条约束条件搭建完整的能源供需平衡框架但模型天然的优化导向使其难以刻画现实世界中能源转型的复杂社会性特征无法量化产业路径依赖、制度惯性、社会阻力、政策突发变动等非经济性因素带来的增长扰动而上述因素恰恰是造成各国风光实际落地规模频繁偏离理论最优测算值的关键诱因最终导致优化模型的预测结果普遍和现实装机走势出现偏差。为弥补传统优化模型的缺陷近些年大量研究转向数据驱动外推建模思路不再拆解产业发展内在因果逻辑直接依托全球或国别历史装机时序数据外推远期增长趋势历史能源转型规律、历年风光装机变化数据是此类模型的核心输入。该类建模方式能够间接囊括技术迭代、成本变化、政策波动、社会环境等全部显性与隐性影响要素规避机理建模中参数设置主观化的问题但新能源产业非线性 S 型增长特征又为数据外推带来新的难题。从全球新技术产业化历史规律来看风电、光伏和历史上绝大多数新兴产业一致产业生命周期呈现典型 S 型演化发展前期随着技术成熟、成本下滑持续加速扩张发展中后期受各类资源与制度约束增速逐步放缓。目前全球范围内光伏整体仍处在全周期加速上行阶段陆上风电增速放缓迹象仅在部分发达国家显现全球维度尚未抵达成熟饱和区间。在此阶段开展远期预测高度依赖两个关键假设高速增长周期能够延续的时间跨度、增速由升转降的拐点出现时点而两类假设由正负双向反馈机制共同决定。正向反馈包含规模化落地带来的制造学习效应、产业集聚形成的规模经济、配套政策持续加码带来的市场扩容负向反馈涵盖光伏风电项目用地和农业、生态用地的资源冲突、项目落地引发的本地居民反对、能源政策阶段性收紧、跨区域输电通道建设滞后带来的并网受限等现实障碍。尽管现有文献已经从定性层面逐一梳理上述正负反馈机理但能够把多维度影响因素叠加、量化落地并实现跨国增长外推的定量模型十分稀缺。基于上述研究空白本文构建 PROLONG 概率预测模型以全球 210 余个国家陆上风电、光伏的历年发电量占比数据为基础按照萌芽无序发展期、加速成长期、平稳扩容期三大阶段拆分各国产业生命周期同时重点刻画政策变动催生的多轮增长脉冲特征借鉴早期产业化落地国家的成长规律结合蒙特卡洛仿真与机器学习算法完成至 2050 年全球风光发电占比的全区间概率测算。测算结果表明在基准中位情景下2030 年全球陆上风电发电量占全球总用电量的 13.4%四分位波动区间处于 12.6%14.3%至 2050 年占比提升至 25.6%区间波动为 20.5%33.7%光伏发电 2030 年发电量占比 12.3%区间 10.6%14.8%2050 年占比 20.8%区间 14.5%29%。上述中位测算结果优于全球各国现行政策情景下的行业发展预期和 IPCC 2℃控温适配路径高度重合但整体低于大部分 1.5℃无超额升温严苛减排路径。依托模型输出的概率分布本研究进一步拆分出基准发展、前置加速落地、滞后提速三类差异化发展情景分全球十大区域量化各地区需要达成的增速提升幅度量化实现 COP28 三倍扩容目标与 1.5℃温控路径所需要的政策投入强度。研究结论既能够为各国制定可再生能源扶持政策提供量化参考也能够依托统一的历史实证规律为储能、绿氢等其他政策导向型新能源技术提供全新的概率预测范式。2 技术扩散的分阶段成长规律新技术从实验室研发到全球化大规模商用整个产业化进程具备显著的阶段性特征不同成长阶段的核心驱动要素、约束条件、增长表现存在本质区别风电、光伏等强政策绑定的能源技术阶段性分化特征尤为突出。本文依托海量国别历史数据将风光产业完整生命周期划分为萌芽阶段、起飞后加速增长阶段、平稳扩容含多轮增长脉冲阶段、后期增速回落饱和阶段四个环节逐一梳理各阶段演化特征与判定标准。2.1 产业萌芽阶段与产业化起飞节点识别在产业萌芽阶段新技术仅局限于小众示范项目落地项目落地数量少、装机规模小整体装机增长杂乱无章、波动极大。受制于核心技术不成熟、零部件造价高昂、配套产业空白、相关法律法规与产业扶持制度缺失等现实问题项目落地失败率偏高技术对全社会能源供给的贡献微乎其微。对于风电、光伏这类依托政策驱动的能源品类萌芽阶段不只是单纯的技术迭代过程还需要各国完成主管机构设立、行业准入规则制定、上下游产业主体培育等系统性制度建设制度建设周期进一步拉长萌芽阶段时长。当技术完成关键技术突破、配套制度基本成型、商业模式具备经济性后产业将迎来标志性的产业化起飞拐点自此告别无序试错式发展进入长期可预判的稳定加速扩容周期。过往绝大多数相关研究依靠人为设定发电量占比阈值划分起飞年份阈值选取依托研究人员经验缺少全样本实证校验。本文引入贝叶斯变点估计算法依托各国历年装机时序数据客观识别起飞节点以时序增长斜率从杂乱无章转为稳健上行的分界年份作为起飞元年。从国别统计结果来看陆上风电实现产业化起飞的发电量占比中位数为 0.8%四分位分布区间 0.4%1.9%光伏起飞对应发电量占比中位数 1.0%四分位区间 0.4%2.8%。全球维度层面陆上风电在 1999 年迎来全行业起飞当年全球风电发电量占总用电量首次突破 0.15%光伏则在 2010 年完成全球产业化起飞同样以 0.15% 发电量占比作为标志性门槛。截至 2023 年全球已有 63 个国家陆上风电跨过起飞节点90 个国家完成光伏产业化起步相较 2019 年相关统计数据实现大幅扩容。从跨国产业渗透周期来看以从首个国家实现起飞到 90% 潜在适配国家完成起飞作为统计口径全球陆上风电跨国扩散周期为 23 年光伏仅需 15 年。对比煤炭、天然气、核电、联合循环燃气等历史主流能源技术动辄三四十年甚至超半个世纪的跨国落地周期风光跨国扩散效率优势显著核心受益于新能源设备模块化设计、全球一体化供应链布局、技术经验跨国快速外溢三大优势也是全球市场普遍看好风光短期快速扩容的底层逻辑。需要着重说明的是不同国家的起飞年份差异极大发达经济体依托早期政策优先布局率先完成产业化起步发展中经济体借助成熟技术引进、现成产业链配套能够大幅压缩本国萌芽周期缩短产业化落地时间。2.2 加速增长阶段与平稳脉冲式扩张阶段产业完成起飞之后正式进入加速增长周期。这一阶段技术学习曲线持续下行带来设备造价逐年降低规模化采购进一步摊薄建设成本叠加各国落地电价补贴、消纳保障、土地优惠等扶持政策多重正向反馈不断放大装机增速新增装机连年走高。但随着项目持续落地各类隐性约束逐步显性化优质土地资源日趋稀缺、风光电站用地和粮食生产用地出现矛盾、远距离外送输电线路建设进度滞后、本地居民因景观、生态问题抵制新能源项目落地、阶段性政策退坡等负向制约不断累积逐步抵消产业正向驱动红利新增装机增速抵达峰值加速增长阶段宣告结束。传统创新扩散理论基于历史成熟产业数据提出经典 S 型演化假说认为增速触顶之后产业会直接进入持续性放缓区间逐步趋近市场饱和上限。但这套理论难以适配风电、光伏这类高度依赖政策调控的能源品类。现实各国历史装机数据显示在增速阶段性回落之后一旦各国出台新一轮强力扶持政策、大型能源基建规划落地产业能够突破原有下行趋势催生新一轮装机增长脉冲实现二次甚至多次提速。大量国家的风光装机轨迹证明在加速增长结束、最终饱和回落之前普遍存在一段长期平稳扩容区间区间内整体年均增速保持相对稳定穿插多轮由政策驱动的短期爆发式增长脉冲脉冲过后增速回归原有平稳水平。这种 “平稳为主、脉冲点缀” 的演化模式是政策驱动型能源技术独有的发展特征也是传统单一拐点 S 型 Logistic 函数无法精准拟合各国中长期装机走势的关键原因在建模预测过程中必须单独增设平稳脉冲增长区间。全球和国家维度的增长规律存在明显分化全球陆上风电已经观测到全行业增速拐点而全球光伏受新兴经济体持续大规模新增装机拉动整体仍然处在加速上行周期拆分国别数据两类技术均呈现显著分化一部分国家在增速见顶后长期稳步降速逐步迈向饱和另一部分国家依托持续政策加码依靠多轮增长脉冲反复抬升装机规模。各国差异化的成长轨迹为 PROLONG 模型区分单一增长、多脉冲增长两种演化路径提供充足的实证样本。3 PROLONG 概率预测模型构建与验证3.1 传统 Logistic 增长模型的固有短板Logistic 逻辑斯蒂增长函数是产业 S 型扩散最经典的刻画工具参数简洁、物理含义清晰被广泛应用于各类新技术生命周期拟合。该模型在某一产业走完完整生命周期、全周期历史数据完备的前提下可以精准复刻全阶段增长轨迹但如果仅依靠产业发展早期数据开展远期外推模型缺陷会被无限放大。仅采用早期装机数据拟合曲线由于无法预判后续潜在的政策增长脉冲模型会低估远期装机天花板过早预判增速拐点低估长期发展潜力若选用第一轮增速见顶的阶段性数据开展拟合又会忽略后期政策带来的二次提速预判产业迅速进入饱和衰退同样造成预测失真。从数学逻辑来看产业远期饱和上限是 Logistic 模型的关键参数但该参数会随着新的历史装机数据持续更新、不断变动在产业渗透早期无法通过有限历史数据稳定测算也就是文献中普遍提及的 “天花板漂移难题”。当前全球风电尤其是光伏整体处在产业中早期发展阶段受天花板漂移问题制约单纯依靠全局或国别 Logistic 曲线外推极易出现预测结果大幅偏离现实的问题过往数十年全球多家机构的风光装机历史预测反复出现高估或低估失误根源便在于单一 S 型模型无法适配多脉冲的政策驱动增长特征。为突破上述局限本文立足三大实证规律搭建全新建模框架。3.2 PROLONG 三大核心建模依据通过整理全球上百个国家风光落地数据同时对标核电、联合循环燃气轮机、移动通信等已经完成全球化渗透的技术发展历史提炼出三条支撑 PROLONG 模型搭建的核心经验规律每一条规律对应专属的模型优化手段如表 1 所示。表 1 PROLONG 模型三大核心规律与落地实现路径表格总结的产业增长规律模型落地实现方式产业增长分多阶段演化不同阶段增长机理互不相同按照发展阶段拆分历史样本剔除波动无序的萌芽阶段数据采用起飞后数据测算基础内生增长系数对已经出现增速拐点的国家单独测算峰值年度增速参数政策驱动型技术平稳扩容阶段频繁出现多轮增长脉冲单一 S 曲线无法复现引入双逻辑斯蒂函数替代传统单拐点 Logistic通过双拐点设计复现多轮政策脉冲带来的二次、多次产业提速各国产业化落地时间早晚不同但产业渗透底层运行机理高度趋同依托早期成熟落地国家的全周期数据提炼参数分布规律用来约束后发尚未成熟国家的增长边界与概率分布基于三条核心规律PROLONG 采用蒙特卡洛大规模仿真结合分位数随机森林机器学习的混合建模思路整体划分为仿真建库、模型训练、实证预测、多维度校验五大执行步骤。3.3 模型五步构建流程第一步为全域虚拟情景仿真针对陆上风电、光伏分别生成 13000 套全球虚拟发展场景每套场景设置 150 个体量参考现实各国经济与用电规模的虚拟经济体。为还原现实世界的发展随机性各个虚拟国家随机配置产业化起飞年份产业成长轨迹随机选用添加随机扰动的单 Logistic 或双 Logistic 函数全覆盖历史观测到以及理论上存在但尚未出现的各类增长路径搭建海量全样本仿真数据库。第二步为仿真数据预处理与特征提取对每一条虚拟国家时序数据做不同年份截断处理模拟现实中仅拥有阶段性历史数据的统计现状基于截断后的样本提取模型输入特征包含已经进入成熟期的国家数量、成熟经济体装机全球占比、各国增速参数与峰值增速的分位数分布等以全生命周期完整数据反演得到的全球增速参数作为机器学习标签数据集。第三步开展分位数随机森林模型训练依托海量仿真输入特征与对应标签训练能够从早期国别装机数据映射全球远期增长参数的机器学习模型完成特征与全球增长规律之间概率关系的量化。第四步代入全球各国真实历史统计数据提取和仿真样本口径一致的现实特征导入训练完毕的随机森林输出全球核心增长参数的全概率分布区间依托参数分布反演 2023—2050 年逐年发电量占比的概率预测曲线。需要特别说明PROLONG 模型核心聚焦增速参数的概率测算不直接固定远期饱和上限饱和天花板由测算参数间接推导得到规避传统模型人为设定上限带来的主观偏差。第五步实施分层多维度模型有效性校验从仿真数据回测、真实历史数据回溯、多模型横向对比三个层面完成有效性验证。首先利用预留未参与训练的仿真数据开展盲测检验模型在信息不全条件下的预测误差其次截取真实历史上某一时间节点之前的全球装机数据复盘后续已经落地的实际装机规模也就是历史回溯检验最后分别基于全单 Logistic、全双 Logistic、混合函数三类仿真数据集训练三套备选模型选用回溯效果最优的版本作为最终落地模型。为进一步验证模型普适性除风电光伏之外本研究额外选取联合循环燃气轮机、核电、移动通信三项已经走完全球全生命周期的成熟技术开展跨品类验证三类技术分别代表重资产政策能源、成熟基荷电源、市场化消费电子产品三类截然不同的产业属性全面检验 PROLONG 模型在不同品类技术上的预测稳定性。3.4 历史回溯检验结果分析回溯检验选取 2015 年作为截断节点仅使用 2015 年之前全球风光历史数据预测 2023 年全球风光发电量占比对比当年实际统计数据以此直观区分不同模型的预测精度。从结果来看PROLONG 模型给出陆上风电 2023 年发电占比 7.8%四分位区间 7.1%8.8%光伏预测占比 4.8%区间 3.6%6.3%和现实风电 7.0%、光伏 5.3% 的实际值高度贴近。与之对比全局指数外推模型受短期高速增长数据干扰出现严重高估预测风电占比 13%、光伏 12%传统全局单 Logistic 模型受过早预判增速拐点影响预测结果过度保守风电仅 5%、光伏低至 1.5%。从量化误差指标来看在 130 年全预测周期内PROLONG 对称平均绝对百分比误差普遍低于 0.5指数拟合、全局 Logistic 拟合误差大多突破 1.0预测偏差随预测年限拉长持续恶化。同时将 PROLONG 历年回溯结果和 IEA 历年《世界能源展望》现行政策情景、IPCC 第六次评估报告基线情景做横向比对可以发现PROLONG 历史测算值更加贴合历年实际新增装机核心原因是模型依托历史政策带来的脉冲增长规律建模能够捕捉政策调整带来的阶段性装机跳涨而传统基线情景大多默认政策保持一成不变天然低估政策加码带来的产业增量。4 全球风光装机概率预测结果与多情景量化分析4.1 基准概率全区间预测结果依托校准完成的 PROLONG 模型输出 2030、2040、2050 三个关键年份陆上风电与光伏发电占全球用电量的分位预测值同时对标 IPCC 第六次评估报告中 1.5℃无超额升温、2℃可行路径、全球现行政策三类经典情景具体对比数据整理如表 2 所示。表 2 分技术、分年份多情景发电量占比对比表表格电源类型年份IPCC1.5℃无超额升温路径中位数 区间IPCC2℃适配路径中位数 区间全球现行政策情景中位数 区间PROLONGP5/P25 / 中位 / P75/P95陆上风电203021%12%24%12%9.8%17.2%7.8%6.6%9%11.5%/12.6%/13.4%/14.3%/16.7%陆上风电204029.6%17%33.6%22%18.2%31.4%11.2%8.6%16.7%15.1%/18.3%/22.8%/25.9%/33.6%陆上风电205028.4%19.6%33.3%25.1%22.1%35.2%13.9%8.9%20.5%16.1%/20.5%/25.6%/33.7%/47.1%光伏203023.3%14.3%27%12.1%7.8%17.9%8.9%5.2%11.2%8.5%/10.6%/12.3%/14.8%/18.1%光伏204033.7%22.8%38%21.9%17.1%31.7%17.9%8.6%20.2%9.7%/14.1%/19.6%/27.5%/35.4%光伏205033.5%26.5%40.2%27.3%20.3%35.8%22.1%10.5%26.7%9.8%/14.5%/20.8%/28.9%/46.5%从跨情景对比能够得到三条关键结论第一COP28 提出的 2030 年可再生能源三倍扩容目标对应的风光装机规模落在 PROLONG 全概率分布 95% 高分位从历史跨国发展规律来看该目标实现难度极高需要全球大范围出台超常规扶持政策第二PROLONG 预测的四分位区间和 IPCC 2℃控温全路径大范围重合代表在自然政策演化节奏下全球风光发展基本能够支撑 2℃温控落地第三对于 1.5℃无超额升温的严苛减排路径2030—2035 年风光所需装机规模超过本模型 95% 上限依靠产业自然增长无法达标2035 年后差距逐步收窄至 2050 年模型 75% 分位值已经可以覆盖绝大多数严苛减排路径的陆上风电目标光伏也逼近严苛路径中位水平。对标 IEA 历年《世界能源展望》情景可以发现IEA 现行政策情景大多落在 PROLONG 预测 25% 分位线下方IEA 高标准政策情景大多贴近模型 75% 分位2025 年 IEA 更新后的基准情景出现下调整体回落至 PROLONG 中位区间内部。4.2 三类差异化加速发展情景与分区域落地成本测算为量化落地严苛气候目标所需要的政策加码幅度本研究在基准中位预测之外额外设置前置加速、后置加速两套提速情景。基准情景完全遵循 PROLONG 中位自然增长路径前置加速情景代表各国从当下立刻加码政策2030 年落地 COP28 三倍扩容目标、2040 年装机规模对齐 IPCC 1.5℃中位路径后置加速情景代表 2030 年前维持自然基准增速2030 年之后集中出台强力扶持政策依托新一轮增长脉冲在 2040 年追上严苛温控目标。依托优化分配算法把全球风光新增装机需求拆分至东亚、欧洲、北美、拉美加勒比、南亚及其他六大区域结合各区域历史最大年度增速上限、资源禀赋上限、并网建设约束测算各区域需要实现的增速提升幅度。对于陆上风电在基准发展情景中2023—2050 年全球 73% 的新增发电占比增量集中在欧洲、东亚、北美三大核心区域。想要落地前置加速方案欧洲与东亚年均发电占比增量需要提升至 1.8 个百分点北美达到 1.6 个百分点其余部分区域最高需要达到 2.7 个百分点区域增速相较历史峰值提升 1.414 倍若采用后置加速模式2030 年后欧洲、东亚、拉美年度增量峰值达到 2.2 个百分点增速相较历史水平提升 1.48.7 倍。光伏发电基准情景下东亚、欧洲、北美贡献全球 68% 的新增装机增量。前置加速需要全球所有主要区域年度发电占比增量突破 2.7 个百分点增速达到历史峰值的 24 倍部分区域需要超越中国 2024 年创下的全球光伏新增纪录后置加速方案下2030 年后多数地区年度增量峰值达到 3 个百分点到 2050 年绝大多数区域光伏发电占当地用电量比重逼近 45%50%。从现实参考案例来看印度现行电力规划目标年度增速已经贴近高标准加速情景下限欧盟 REPowerEU 能源自主法案对应的扩容节奏和前置加速欧洲落地水平基本匹配证明高标准增速并非完全没有历史先例但需要持续性强力政策托底。5 讨论与结论5.1 研究主要结论现有主流 IAM、ESOM 优化类能源模型以全系统成本最优为建模内核在统筹资源上限、能源需求、碳排放约束方面优势突出但模型固有的最优求解逻辑难以刻画现实世界中能源转型的社会属性无法量化政策波动、邻避冲突、制度建设滞后、地缘扰动带来的非线性增长变化最终造成对新能源装机的预判持续出现系统性偏差。本文搭建的 PROLONG 概率预测模型立足全球两百余个国家风光产业化历史数据突破传统单 S 型曲线与优化模型的固有短板三大创新点有效填补现有研究空白第一按照产业生命周期分段拆分历史数据剔除无序波动的萌芽期样本分加速、平稳脉冲阶段分别标定增长参数规避全周期混参带来的参数失真第二引入双 Logistic 函数刻画政策催生的多轮增长脉冲解决传统模型无法复现阶段性政策红利带来的装机跳涨难题第三依托先行国家成熟产业规律约束后发国家增长边界结合蒙特卡洛大规模仿真与分位数随机森林实现全球风光装机全区间概率量化既可以输出中位基准情景也能够量化高标准转型目标的实现概率。经过多技术、多历史节点回溯验证PROLONG 模型的历史预测精度全面优于全局指数、全局 Logistic、国别 Logistic 汇总外推三类传统方法依托模型输出可以客观研判 COP28 三倍扩容、1.5℃与 2℃温控目标的落地难度与分区域政策投入强度。从预测结果来看自然发展节奏下全球风光能够稳妥匹配 2℃温控路径但距离 1.5℃无超额升温路径仍需要全球大范围超常规政策扶持COP28 三倍扩容目标处于高概率上限区间落地需要主要经济体风光增速实现数倍抬升。PROLONG 与传统综合评估模型形成良好互补PROLONG 依托历史实证规律擅长中短期新能源装机的概率测算聚焦产业实际落地增速IAM/ESOM 依托全系统资源与供需约束擅长远期多场景系统优化研判全能源品类配比与资源极限两类模型结合使用可以兼顾历史规律与物理资源约束完善能源情景分析体系。但模型同样存在客观局限性PROLONG 全部依托过往全球产业化历史规律搭建无法预判突发地缘冲突、颠覆性新技术落地、全球性能源危机等打破历史演化规律的非连续性重大变革事件。5.2 未来拓展研究方向基于本研究建模框架后续可以从五个维度开展延伸深化研究。第一在现有通用规律基础上嵌入各国太阳能、风能资源理论储量、国土空间约束、地方制度治理水平等国别专属参数定制各国专属远期装机饱和上限进一步细化国别预测精度第二进一步细化全球区域拆分粒度针对中国、欧盟、印度、美国四大全球新能源核心市场单独开展精细化建模精准研判主力经济体装机走势第三拓展模型应用边界将 PROLONG 建模逻辑落地至电化学储能、绿氢、海上风电等新兴能源技术搭建多品类新能源统一预测框架第四纳入风光配套电网、储能产业协同扩散规律刻画产业链配套约束对风光落地节奏的联动影响第五实现 PROLONG 概率参数与传统 IAM 综合评估模型的代码耦合打通实证增速规律与系统优化两大建模体系构建全新复合型能源预测工具。5.3 政策启示本研究依托全球百年能源转型历史规律完成量化测算能够有效弥合气候政策理想目标与产业现实落地潜力之间的信息鸿沟为全球各国能源主管部门制定可再生能源扶持政策、中长期电力规划提供量化数据支撑。对于全球缔约方而言需要客观认清 COP28 三倍扩容目标的高实现门槛想要冲刺该目标不能单纯依靠技术自发迭代与成本下降必须在土地制度、并网规划、财政补贴、产业扶持等多维度出台系统性配套政策对于优先发展新能源的经济体可以参考先行国家多脉冲增长历史通过分批次政策落地实现阶段性装机提速平稳落地低碳转型任务对于后发发展中国家可以借鉴成熟国家产业化起飞规律优化本国新能源萌芽期制度建设缩短本国产业培育周期依托全球成熟产业链实现风光产业跨越式发展。第二部分——运行结果部分代码# Code to reproduce FIGURE 2: Technology Growth Pulses# The final figure was post-processed in Inkscape# Load required packagessuppressPackageStartupMessages({required_packages - c(tidyverse, ggplot2, ggstar, patchwork, scales)for (pkg in required_packages) {if (!requireNamespace(pkg, quietly TRUE)) {install.packages(pkg)}library(pkg, character.only TRUE)}})# LOAD DATAdeployment_data - read_csv(data/input/f2_deployment_data.csv)fitted_curves1 - read_csv(data/input/f2_fitcurves1.csv)fitted_curves2 - read_csv(data/input/f2_fitcurves2.csv)fitted_curves_acc - read_csv(data/input/f2_fitcurves_acc.csv)turning_points - read_csv(data/input/f2_turning_points.csv)tmax_single - read_csv(data/input/f2_tmax_single.csv)tmax_multiple - read_csv(data/input/f2_tmax_multiple.csv)country_order - read_csv(data/input/f2_label_order.csv)# Apply consistent ordering across all datasetsdeployment_data$Label - factor(deployment_data$Label, levels unique(country_order$Label))turning_points$Label - factor(turning_points$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves1$Label - factor(fitted_curves1$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves2$Label - factor(fitted_curves2$Label, levels unique(country_order$Label))fitted_curves_acc$Label - factor(fitted_curves_acc$Label, levels unique(country_order$Label))tmax_multiple$Label - factor(tmax_multiple$Label, levels unique(country_order$Label))tmax_single$Label - factor(tmax_single$Label, levels unique(country_order$Label))# Color schemetech_colour - c(Onshore wind #1d4289, Solar PV #dc582a)# Custom labeller to show only country names in facetscustom_labeller - function(labels) {country_only - labelsif (Label %in% names(country_only)) {country_only$Label - NULL}return(country_only)}# DEFINE COUNTRY GROUPINGS FOR EACH PANELaccelerating - c(Hungary Solar PV, Estonia Solar PV,Cyprus Solar PV, Bangladesh Solar PV)single_pulse - c(United Kingdom Onshore wind, Croatia Onshore wind,South Korea Solar PV, Netherlands Solar PV)similar_pulse - c(United States Onshore wind, Mexico Onshore wind,Japan Solar PV, India Solar PV)faster_pulse - c(Netherlands Onshore wind, Greece Onshore wind,China Solar PV, Australia Solar PV)# PANEL A: ACCELERATING GROWTHpanel_a - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% accelerating),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves_acc %% filter(Label %in% accelerating),linetype 1, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% accelerating),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour, guide none) scale_fill_manual(values tech_colour, guide none) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(0, NA), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position bottom,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL, title Accelerating growth)# PANEL B: SINGLE PULSEpanel_b - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax - 3, y G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_single %% filter(Label %in% single_pulse),aes(x TMax2, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.031), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position none,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL, title Single pulse)# PANEL C: MULTIPLE PULSES (SIMILAR/SLOWER GROWTH)panel_c - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),linetype 5, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax, y G), shape 17, size 2, show.legend FALSE) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax - 3, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax 3, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_multiple %% filter(Label %in% similar_pulse),aes(x TMax1, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.012), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position none,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),axis.text.x element_blank(),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL,title Multiple pulses: Overall growth similar or slower than the first pulse)# PANEL D: MULTIPLE PULSES (FASTER GROWTH)panel_d - ggplot(deployment_data %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x Year, y Add, colour Technology)) geom_col(aes(y R3, fill Technology), colour transparent, alpha 0.3) geom_line(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),linetype 5, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax, y G), shape 17, size 2, show.legend FALSE) geom_line(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse),linetype 1, show.legend FALSE) geom_point(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax, y G), shape 16, size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves1 %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax - 3, y 1.2 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_text(data fitted_curves2 %% filter(Label %in% faster_pulse, TMax 2024),aes(x TMax - 1, y 1.1 * G, label TMax), size 2, show.legend FALSE) geom_star(data turning_points %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TO.Year.Share, y TO.Add.R3),fill white, size 2, show.legend FALSE) geom_segment(data tmax_multiple %% filter(Label %in% faster_pulse),aes(x TMax1, xend 2025, y Avg, yend Avg, colour NULL),colour #758D99, linetype 3) facet_wrap(Label ~ Country, scales free_y, ncol 4, labeller custom_labeller) scale_colour_manual(values tech_colour) scale_fill_manual(values tech_colour) guides(color guide_legend(override.aes list(alpha 1))) scale_y_continuous(labels scales::percent, breaks breaks_extended(n 3)) scale_x_continuous(breaks c(2000, 2010, 2020)) coord_cartesian(ylim c(-0.002, 0.03), xlim c(1998, 2025)) theme_minimal() theme(legend.position bottom,panel.grid.minor element_blank(),panel.grid.major.x element_blank(),strip.text element_text(face bold),plot.title element_text(hjust 0.5, face italic, size 10),title element_text(face bold)) labs(y NULL, x NULL,title Multiple pulses: Overall growth faster than the first pulse)# COMBINE PANELS AND SAVE FIGUREfigure_2 - panel_a / panel_b / panel_c / panel_d plot_layout(guides collect) theme(legend.position bottom)# Display figurefigure_2# Save figureggsave(figures/figure_2.pdf,plot figure_2,width 7.2,height 9,units in,dpi 300)第三部分——参考文献文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。(文章内容仅供参考具体效果以运行结果为准)第四部分——本文完整资源下载资料获取更多粉丝福利MATLAB|Simulink|Python|数据|文档等完整资源获取本文完整资源下载