：为应对全球气候变化，能源低碳转型问题受到世界各国的普遍关注。可再生能源是实现这一转型的关键。近年来，可再生能源得到了快速的发展，而中国尤为迅速。本文对可再生能源发展相关研究进行系统了回顾，试图从众多的研究中梳理出一个大致的脉络，厘清当前学术界针对可再生能源发展所关注的一些关键问题。本文首先从甄别可再生能源发展主要驱动因素出发，考虑到可再生能源发展的系统性和多重复杂性特征，进一步分析了可再生能源发展的主要建模方法，最后，对中国可再生能源发展目标选择和路径问题进行了深入讨论。
随着全球气候变化问题的日益严峻以及国际社会对这一问题的普遍关注，世界各国纷纷调整自身的能源战略，增加清洁可再生能源（Renewable Energy, RE）的比重。在多种力量的推动下，十余年来可再生能源得到了快速发展。2010-2019年间，全球非水力可再生能源投资总额达到近2.6万亿美元，其中太阳能技术总投资约为1.3万亿美元，风能约为1万亿美元。2018年，世界可再生能源新增投资约为3321亿美元（约为2004年的5.38倍）（Frankfurt School-UNEP Centre/BNEF, 2019），2017年，可再生能源电力约占当年世界总新增电力装机容量的70%，而在终端能源消费中，可再生能源约占10.4%，其中非水可再生能源电力占5.4%（水电占3.7%）（REN21, 2018）。截止2017年，全球范围内已经有179个国家提出了其可再生能源发展目标，57个国家提出了100%可再生能源电力占比目标（REN21, 2018）。欧盟要求其成员国到2020年能源需求的20%由可再生能源实现。德国政府计划到2025年将可再生能源占其全部能源比重由2018年的33%提升到40-45%，到2035年提升到55-60%。2019年，德国可再生能源发电量提前实现目标，首次超过40%。英国可再生能源提供了40%的电力供应，煤电发电量降至总发电量的2%。根据我国《可再生能源发展“十三五”规划》目标，到2020年，我国要实现可再生能源年利用量7.3亿吨标准煤，其中可再生能源发电达到总发电量的27%。尽管已经取得了如此瞩目的成绩，世界各国可再生能源的发展仍处于探索性的“摸着石头过河”阶段。战略的制订、路径的选择、政策的供给往往带有一定的试探性，这种试探性给各国带来可再生能源发展方向与路径选择的多重复杂性。对可再生能源发展过程的深刻认识，有助于我们排除各种干扰项，制订更加有效稳健的政策，推动可再生能源的可持续发展。本文对已有可再生能源发展相关研究进行了综述。此外，本研究还对可再生能源发展的主要驱动因素、可再生能源发展的研究方法论与建模、中国可再生能源发展的目标和路径展开了讨论和分析。本文的工作对可再生能源发展相关研究的贡献主要包含以下几个方面：第一，本研究给出了对当前中国可再生能源发展状态和驱动力较为清晰的刻画；第二，本研究从系统的角度促进了对可再生能源发展驱动力的进一步理解；第三，基于对已有的研究和中国可再生能源发展历史的综合回顾，本研究梳理了今后亟需深入研究的可再生能源发展相关主题和具体问题。
可再生能源由于其可再生性得到广泛关注，并日益成为人类能源供应体系的重要组成部分。人类利用能源的历史是不断寻求可替代能源、丰富能源来源的历史，许多学者对可再生能源的未来充满乐观，杜祥琬（2014）认为可再生能源是未来地球的支柱能源。目前，全球可再生能源开发利用规模不断扩大，应用成本快速下降，发展可再生能源已成为许多国家推进能源转型的核心内容和应对气候变化的重要途径，也是我国推进能源生产和消费革命、推动能源转型的重要举措。可再生能源发展有其自身的一般规律和特征。准确把握这些规律与特征，有利于我们更加稳健地推进能源体系转变和应对气候变化。相关研究主要集中于可再生能源发展的驱动因素识别方面（如图1所示）。
2.1可再生能源发展的政策驱动效应毫无疑问，政策是可再生能源发展的重要驱动力量。近年来，许多文献总结了各国可再生能源政策及发展现状，并运用实证方法分析了政府政策对可再生能源的影响。Boie（2016）将激励政策划分为生产激励和投资激励两种类型，基于此分析了相关经济政策的作用效果。Maslin & Scott（2011）对未来全球可再生能源发展规模进行了多情景预测，他们认为气候政策对可再生能源发展规模的大小作出约束。可再生能源发展规模也会收到技术变化趋势及其与传统能源系统的整合能力的影响。Chu & Majumdar（2012）通过一系列模型和实证研究表明，政策是推进可再生能源发展的关键因素；周亚虹等（2015）发现，政策对新能源发展至关重要，但是在可再生能源产业发展的不同阶段，政策的效果会有明显的差异。York（2012）则认为，可再生能源技术的发展和推广需要较为漫长的过程，各国政府须出台具有针对性的可再生能源技术激励政策。在我国可再生能源发展过程中，地方政府的偏好呈现多元化的特征，由此带来政策需求的多样性，碳减排政策也促进了中国可再生能源的发展以实现碳排放达峰（Yang et al., 2019）。牢固掌握政策驱动下的可再生能源发展过程对今后政策的设计而言至关重要。识别现有政策对可再生能源发展的贡献比评估政策的绩效更加重要。Ding et al.（2020b）深入分析了研发政策对全球光伏发电的驱动机理。根据这一研究，今后的研发政策需要更加关注光伏发电技术的改进、光伏电力消纳、系统集成技术等领域。降低政策的支持力度也对可再生能源的发展具有重要的影响。越来越多的研究正致力于通过政策支持的优化来降低这一影响。Zhang et al.（2020b）针对去补贴对可再生能源发展的影响问题，具体研究了降低风电补贴下固定上网电价政策的优化问题。Zhou et al.（2020）强调了在中国实施需求导向的政策和绿证交易的重要需求。地方政府在可再生能源发展过程中的偏好可以进行分类，从而划分出不同类型的政策需求（Bergmann et al., 2008）。例如，需要用需求主导型的政策来满足清洁能源需求，需要用投资主导型的政策来驱动相关产业的发展，需要用资源主导型的政策来促进可再生能源资源的利用。因此中央政府如何根据各地的实际进行政策的制订显然是需要研究解决的重要问题。
2.2 可再生能源的技术推动效应毋庸置疑，技术进步历来是推动能源变革的重要力量。能源领域的技术创新能够成为国家竞争力的一个关键问题。构建一个先进的集中于清洁能源供给的能源系统也是当前世界能源转型的主要趋势。与此同时，新型的能源系统也需要考虑对能源消费特征的改革（史丹和王蕾, 2015）。成本是技术获得大规模利用和市场成功的关键（Chu & Majumdar, 2012）。已有研究主要集中在可再生能源技术成本的变化及其影响分析（Baker et al., 2015; Levi & Pollitt, 2015）。Benson & Magee (2014)分析了光伏、风电等低碳能源技术的改善速率。York（2012）认为，包括可再生能源在内的一切能源都存在环境外部性成本，在发展新能源技术时必须进行综合全面评估，以免对环境造成更大的危害。Goncalves（2010）通过模型分析研究认为，可再生能源技术的发展受到能源成本、部署路径等方面的制约。Pillai（2015）利用成本、销售量、企业资金投入等数据，分析了光伏技术成本降低的驱动因素。技术转移下隐含的知识的溢出也是可再生能源成本降低的重要因素。学者们已经研究了机构研究和合作研究对气候变化技术的发展及其向发展中国家转移的作用（de Coninck & Puig, 2015; Ockwell et al., 2015）。
2.3 可再生能源发展的技术扩散效应由社会学习引起的新技术或新产品的信息传播称为技术扩散过程（Bass, 1969; Mahajan et al., 1990）。一项新技术在市场中的消纳可以强化公众对其价值的认知，从而扩大其潜在需求（Geroski, 2000; Rao & Kishore, 2010; Alizamir et al., 2016）。在现实中，对可再生能源技术的应用会有不同的形式。可再生能源技术可以应用于不同的领域，例如不同类型的可再生能源发电项目（Dobrotkova et al., 2018; Malhotra et al, 2012）。这些技术也能应用于建筑和农业领域。例如分布式可再生能源项目。中国政府更采取了光伏扶贫的技术利用方式（Zhang et al., 2020a）。在可再生能源技术发展领域，Bollinger & Gillingham（2012）测算了同群效应（peer effect）对光伏发电技术扩散的促进作用。社会认可度对可再生能源技术的扩散具有重要的影响（Viklund, 2004）。社会对可再生能源技术的接受程度一方面受技术的相关特征（经济效益、可靠性等）影响，另一方面也受商业环境、心理、社会和机构等因素的作用（Islam, 2014; Kardooni et al., 2016）。Kardooni et al.（2016）和Boie（2016）分析了社会认知和社会认可度对可再生能源技术扩散的影响，强调了社会对可再生能源技术认知和接纳、对技术创新的包容、对不同技术的公平态度等要素的重要意义。根据技术发展状态、资源和社会环境等的差异，可再生能源技术扩散在不同的地区各不相同。Jacobsson & Lauber（2006）通过对德国风电和光伏发电技术扩散的研究，提出不同地区的扩散速度存在较大差异，导致技术扩散的区域差异。能源转型目前是驱动可再生能源发展的重要力量。在需求侧，能源转型和可再生能源的发展需要对现有电力市场进行重构。可再生能源技术正明显改变电力生产和需求的结构（Yu, 2019）。
可再生能源发展问题受到越来越多学者的关注。学者的关注点也已经从宏观的一般性政策讨论转向发展过程中的内生性问题。相应的研究方法和模型也获得了极大的创新。定性与定量分析的结合、确定性建模与不确定性仿真的整合也得到了广泛的应用。这些方法已经被用于研究可再生能源技术创新、技术扩散、相关利益主体的决策行为等（如表1所示）。
3.1针对可再生能源技术变化过程对可再生能源技术变化过程的认识在宏观能源-环境-经济建模中有着极为重要的作用。Kriegler et al.（2014）和Luderer et al.（2014）从EMF的27个情景分析的结果出发，强调了低碳能源技术在气候稳定方面的作用。可再生能源技术变化过程研究经历了最初的外生（Exogenous）过程到当前的内生（Endogenous）过程的变化（MacCracken et al., 1999; Nordhaus, 1994; Gillingham et al., 2008）。外生技术变化理论认为技术的成本仅随着时间而改变。气候变化建模研究者们利用多种方式将外生技术变化模型引入到气候变化建模过程中，其中最简单的一种方式就是假设存在一个希克斯中性生产增益控制着整个经济发展过程（Gillingham et al., 2008）。为使这一假设符合技术变化在一个节能的方向上持续进行，学者们引入了一个能源效率自改善（AEEI）参数，用来表征整体经济中能源效率随着外生量逐年提高的过程。AEEI具有简洁性和易理解性的优势，并且能够减少模型非线性、多等式的风险（MacCracken et al., 1999; Nordhaus, 1994）。另外一种外生技术变化分析方式就是支撑技术的应用。气候变化模型中通常假设支撑技术的成本按照一个固定速率随着时间而逐渐降低。在具体模型构建过程中，可能会存在多个趋势来决定技术变化的整体水平和变化方向。内生技术变化是学者们拟合可再生能源技术变化过程的一种常见方式。在刻画可再生能源技术的内生变化过程中，学者们引入了一个反馈机制来描述政策等因素对技术变化方向和变化速率的影响。这一反馈机制往往通过能源价格、新增的研发投入和累计生产经验学习等方式作用于技术变化过程（Gillingham et al., 2008）。内生技术变化理论表明技术的成本变化不仅仅受时间和当前价格的影响，还受到历史价格和活动的作用。因而产生了内生技术变化建模的思考。基于内生技术变化，部分学者首先分析了历史价格水平对当前生产可能性的影响过程（Newell et al., 1999; Jaffe et al., 2005）。Gillingham et al.（2008）比较了外生与内生可再生能源技术变化建模。他们基于内生的技术变化对可再生能源技术发展进行建模并用于政策分析中。在内生技术变化模型构建中，通常采用一个不可观测的“知识积累”变量来主导技术变化的水平和方向。这一知识积累可以包括历史价格、研发投资、经验学习等。学习曲线或经验学习是一种应用较为广泛的可再生能源技术内生变化模型。然而这一方式尚未具备成熟的理论支撑，因此多停留于方法和工具的应用层面，而不具备足够的理论分析证据。Fisher-Vanden et al.（2004；2006）选择研发投资作为经验积累的变量分析了其对未来能源使用和碳排放的作用；Popp（2001）和Noailly & Smeets（2015）则选取了专利作为可再生能源他不发过一定中的知识积累变量；Wing（2008）则引用直接价格引起的节能经验积累作为自变量进行分析。上述方法和模型的一个关键目标是识别驱动可再生能源发展的主要力量及其可能的影响。学习曲线模型也面临着极大的挑战。在已有的研究中，经验学习在可再生能源技术变化过程应用的案例包括直接在价格中积累的经验、研发活动中的经验和生产过程中的经验。许多外生变量都对可再生能源技术变化的结果具有影响。首先是不同国家间的知识溢出效应。全球化和国际交流的过程愈加频繁，在全球气候变化领域尤甚。因此，知识溢出和技术转移对可再生能源技术变化过程的影响愈加重要。de Coninck & Puig（2015）分析了国际技术转移对发展中国家技术创新的作用，并构建了发展中国家的技术创新系统方程。Ockwell et al.（2015）强调了国际合作技术研发及其结果的复杂性，他们还构建了一个系统化模型来识别国际低碳技术转移对技术变化的影响。原材料价格的波动是影响对可再生能源技术变化过程的另一个重要因素，它极大地影响着可再生能源技术成本的变化过程（Weiss et al., 2010）。成本的分解可以为今后可再生能源技术学习曲线建模过程提供帮助（Matteson & Williams, 2015; Zhou et al., 2019）。
3.2 针对可再生能源技术扩散过程可再生能源技术扩散过程可以细分为不同的阶段。利益相关者的状态、效益和可再生能源技术的认可度在不同的阶段具有一定的差异性。在现有的研究中，学者们主要利用社会调查和系统建模的方法来分析可再生能源技术扩散相关问题。社会调查方法经常用于研究主体对可再生能源技术的认可度。主体行为、偏好和态度在可再生能源技术扩散过程中具有重要的作用。因而受到了学术界的广泛关注，尤其是对于主体认可度及行为的差异性分析。Axsen et al.（2015）利用1754位加拿大新车购买者的意愿调查，分析不同部门居民对插电式汽车和电动汽车之间的响应程度。Murakami et al.（2015）构建了一套在线偏好调查的方法来测度消费者对不同能源技术的态度。消费者的支付意愿（willingness-to-pay）是影响可再生能源技术扩散的另一个重要因素。Sundt & Rehdanz（2015）通过文献元分析的方法研究了消费者对绿色电力的支付意愿。Axsen et al.（2015）比较了美国和日本消费者对低碳能源和核能的支付意愿。他们还进一步分析了不同国家消费者认可度和行为之间的差异。实证分析的方法也被用于识别同群效应在可再生能源技术扩散过程中的作用（Bollinger & Gillingham, 2012）。系统建模被广泛用于模拟可再生能源技术扩散过程。现有研究通常基于巴斯扩散模型（Bass Diffusion Model）及其扩展理论展开。学者们根据投资者对技术的知识、态度和反应将他们分为创新者（innovators）、早期采纳者（early adoptors）、早晚期多数采纳者（early and late majority）和落伍者（laggards）几个类别（Rao & Kishore, 2010）。基于上述理论和定义框架，已有文献中诸多学者分别提出了多种的可再生能源技术扩散模型。Ding et al. (2020a) 基于投资者状态的变化将可再生能源技术扩散过程划分为三个阶段，从而构建了可再生能源技术扩散模型。Alizamir et al.（2016）和Ding et al. (2020a)将技术扩散模型与学习曲线相整合来分析可再生能源政策支持的优化问题。
3.3 针对主体决策和行为分析的方法可再生能源发展不同利益主体的复杂性对分析主体决策和行为的方法提出了要求。可再生能源发展包括技术研发、设备制造、设备应用、能源生产、能源服务和能源消耗各个环节，涉及到政府、电力生产方、电网运营商、研发机构、消费者等多个利益相关主体，各利益相关主体之间存在合作与竞争，甚至存在冲突。实证分析、主体建模和优化模型均被用于研究主体的行为和偏好。实证分析和社会调研的方法被用以识别影响消费者行为和偏好的因素。一些学者开始关注可再生能源发展的各主体的行为进而分析其决策影响，其中从市场角度分析投资者和消费者的决策行为是研究的重点之一。Masini & Menichetti（2012）利用欧洲投资者作为样本来探讨投资者对风险和政策的偏好，他们构建了一个实证模型来分析可再生能源发展中的问题。一些研究也实证分析了消费者针对绿色和低碳能源的意识和行为（Axsen et al., 2015; Murakami et al., 2015; Sundt & Rehdanz, 2015）。Langbroek et al.（2016）利用一个跨理论的变化模型和状态选择实验研究了不同政策激励对消费者决策制定的作用效果。对于低碳能源大规模利用面临的阻力及促进政策研究中， Bauner & Crago (2015)组合了社会调研和实证模型来分析政策激励对光伏发电技术采纳的作用效果。主体建模是一种自下而上建模的方法，能够帮助分析不同主体的行为及其影响。则以方法被用于能源系统管理（Zhou et al., 2011）和政策设计（Bhagwat et al., 2016）。Snap et al.（2015）构建了一个基于主体的模型来分析英国消费者对低碳能源的反应，模型结果显示非经济阻力是影响低碳能源技术认可度的主要因素。对单个理性主体的行为建模能够辅助拍卖政策的制定（Anatolitis & Welisch，2017）。这一方法也能够有效预测未来可再生能源技术和电动汽车的市场规模（Eppstein et al., 2011; Shafiei et al., 2012）。主体建模的方法已经在分布式能源系统的运营管理和优化控制领域取得了重要的进步（Li & Wem, 2014; Ringler et al., 2016）。优化模型目前在可再生能源政策设计和投资管理领域扮演重要的角色。针对可再生能源发展的不确定性，学者们将实物期权的方法引入到动态优化方法中来寻找可再生能源的最优投资策略（Fernandes et al., 2011; Zhu & Fan, 2011; Boomsma et al., 2012; Zhange et al., 2016）。实物期权在评估政策的效率方面也具有较好的表现（Zhang et al., 2014）。随机优化和非线性优化模型也为可再生能源和碳捕捉相关政策设计提供了重要的参考（Li et al., 2019; Yao et al., 2020）。动态规划模型能够帮助明晰可再生能源系统供需双侧的互动耦合关系（Ding et al., 2020a）。
我国在可再生能源发展方面已经取得了显著的进步。积极推动能源转型、增加可再生能源比重已经成为国家的重要战略。我国多晶硅光伏电池组件的价格截止2015年已经降低到大约0.52美元，低于2007年价格的十分之一。与其他国家相比，这一价格低于日本价格（2015年大约为1.25美元）的一半。到2018年，中国多晶硅光伏电池组件的价格降低到了每瓦0.12-0.13美元。不同光伏电池组件系统应用价格也达到5-6元/W（Lv et al., 2018）。图2展示了中国光伏电池和风力发电技术的应用规模情况。与累计装机规模的增长相比，中国可再生能源的应用一定程度上较为有限。2019年，中国弃风弃光量分别达到了 kWh 和 kWh。风力发电和光伏发电机组的年平均利用小时数分别是2082小时和1169小时。上述指标均远低于水力发电小时数（3726小时）。
中国可再生能源发展目标的制定伴随着诸多的不确定性。中国政府的不同规划中可再生能源发展目标发生了数次变化。例如，2007年，在《可再生能源中长期发展规划》中，我国最早的光伏发电发展目标是到2020年实现装机1.8GW。随后光伏发电发展目标在“十三五可再生能源发展规划”中被调整为到2016年达到105GW（如图3所示）。可再生能源实际的发展通常会远超或稍低于相关的规划目标。表2展示了一些可再生能源发展目标和相应的实际完成情况。例如，2015年生物质能发展目标未能实现。光伏发电发展目标在不同阶段明显低于实际的发展水平，这也暗示了可再生能源发展规划可能有些保守。因此需要构建一套改进的可再生能源发展目标和未来路径的设计机制。
图3. 2020年光伏发电发展目标调整情况（单位：GW）数据来源：作者从可再生能源发展规划和相关新闻中搜集
在可再生能源发展路径方面，协同能源转型和经济发展的研究成为众多学者关注的问题。可再生能源已成为全球能源转型的核心，可再生能源的规模化利用已经逐步成为重塑能源体系、影响地缘政治、促进绿色经济的重要力量（赵勇强，2017）；Zeng et al.（2020）提供了一个多种资源条件下可再生能源发展优化模型。国外的能源转型为中国可再生能源发展路径的选择提供了重要的经验指导。根据美国和德国的能源结构转型经验，中国要根据资源禀赋特征选择能源结构转型路径，优化终端能源消费结构（金乐琴，2016）。日本从上世纪70年代以来，根据其本国的能源政策、政策导向及规制制度等，不断摸索、践行适合其能源发展的模式，其探索的路径对我国具有重要启发（李军等，2017）；马丽梅和史丹（2018）通过跨国比较以及CGE模型研究中国的能源转型与经济发展，将中国能源转型的可行路径分成三个阶段，认为人均收入水平及一定的产业结构基础是能源转型的重要条件。白建华等（2015）考虑可再生能源发电的随机性、间歇性等特征，建立了适应高比例可再生能源发展新型电力规划及生产模拟模型，对我国2050 年可再生能源发展情景展开研究，同时给出了我国高比例可再生能源发展路径及相关政策建议。可再生能源发展目标的设计需要整合资源、环境约束和经济发展。陈荣（2008）提出以MESSAGE模型耦合能源需求MAED模型为基础的可再生能源综合规划方法，并且仿真激励政策的收益和成本，从而制定出与当地资源条件、经济发展、环境治理目标相容的可再生能源发展规划和配套的政策措施。区域间可再生能源发展的不均衡也对我国可再生能源发展具有重要的影响（Wang et al., 2020）。林伯强和李江龙（2015）利用情景分析、案例研究和定量计算等方法分析了中国2050年可再生能源发展目标。他们对中国能源生产和消费转型的可行路径、可能的影响和蓝图展开了深入讨论。研究结果显示以环境治理为目标引致的能源结构转变，可以对煤炭消费和二氧化碳排放起到显著的抑制作用。优化后的能源成本和稳定的经济增长也对制定可再生能源发展目标具有重要意义（石莹等, 2015）。
针对可再生能源发展的相关问题，国内外开展了大量研究，并取得了许多成果，总体看来，现有研究呈现以下几种趋势：一是针对可再生能源发展的驱动力量。可再生能源发展受到政治、经济、技术等多方面因素的影响，现有研究大多侧重在政策、技术、市场等角度，合适的政策是推动可再生能源可持续发展的重要驱动因素。无论是技术创新还是扩散都离不开市场的力量，因此如何形成政策、技术、市场等的合力进而推动可再生能源的稳健发展是需要研究的重要课题。二是可再生能源发展的情境性因素。各国的政治、经济与环境条件是可再生能源发展的情境。现有研究不乏针对不同国家能源体系变革的比较讨论，但大多比较宏观，对各国存在的情境性因素的讨论深入不多，如何嵌入资源状况、经济发展、甚至制度差异性等情境因素构建可再生能源发展的一般性框架与路径，显然这是一个具有挑战性的课题。三是可再生能源发展中的主体行为，已有不少文献开始关注到可再生能源发展中的不同主体之间的冲突与协同问题，但多数研究侧重微观主体，注重单个个体的决策结果，较少考察可再生能源发展主体的多样性与复杂性，对主体的结构关系、主体之间的互动行为研究较少。四是可再生能源发展偏好及其影响，迄今为止，这方面的研究非常有限，然而无论是政府还是企业、个人，他们的偏好往往决定了可再生能源发展的方向，甚至一国政府偏好的变化会带来能源战略的重大调整，因此可再生能源发展问题不能不考虑“发展偏好”这一特殊的情景因素。五是可再生能源发展的目标与路径，这方面的研究呈现出多样化的趋势，可再生能源发展目标的制定与一国能源资源供需状况、外部资源的可获得性、环境的约束性、产业发展前景、发展偏好等密切相关，而可再生能源发展的路径选择需要综合考量所确立的目标、技术支持、经济基础等因素。以可再生能源发展为核心的能源低碳化转型已经吸引了全球的关注，随着中国提出2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标，可以预计可再生能源发展的步伐将会进一步加快。但可再生能源发展目标设计和路径选择具有高度复杂性且尚未得到足够的研究论证，通过本研究希望有助于对可再生能源发展驱动力的深入理解，以及提供一个新的视角，即针对未来可再生能源发展，哪些研究方向是我们应该关注的。