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装机容量
14 Tamnar, Jindal Steel & Power Ltd. 查蒂斯加尔邦 2.50 15 Ratija, Spectrum Coal & Power Ltd. 查蒂斯加尔邦 关闭 25 Maruti Clean Coal Chattisgarh 4.00 26 AEL,Adani Enterprises Limited 查蒂斯加尔邦 4.00 16 Jindal Power Limited(JPL) 查蒂斯加尔邦 1.00 17 Dharamsthal, BLA Industries Madhya邦关闭了 18 Panderpauni、Aryan 煤炭选矿私人有限公司。马哈拉施特拉邦关闭了 19 Wani, Kartikay 洗煤厂 pvt. ltd.(Aryan) 马哈拉施特拉邦关闭了 20 Sasti, Gupta 煤田和洗涤厂有限公司。马哈拉施特拉邦关闭了 21 Wani, Gupta 煤田和洗涤厂有限公司。马哈拉施特拉邦 关闭 22 Umrer, Gupta coalfield & washeries ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 23 Bhandara, Gupta coalfield & washeries ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 24 Gondegaon, Gupta coalfield & washeries ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 27 Majri, Gupta coalfield & washeries ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 28 Ghugus, Gupta coalfield & washeries ltd.马哈拉施特拉邦 0.96 29 Wani, Bhatia International Ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 30 Ghugus, Bhatia International Ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 31 Wani, Indo Unique Flame Ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 32 Nagpur, Indo Unique Flame Ltd. 马哈拉施特拉邦 4.75 33 Punwat, Indo Unique Flame Ltd. 马哈拉施特拉邦 关闭 34 Himgir, Aryan Energy private ltd. 奥里萨邦 关闭 35 Talcher, Aryan Energy Pvt.有限公司 奥里萨邦 2.40 36 Talcher，全球煤炭采矿（P）有限公司 奥里萨邦 关闭 37 Ib Valley，全球煤炭采矿（P）有限公司 奥里萨邦 关闭 38 Jharsuguda，Bhatia International Ltd. 奥里萨邦 11.00 39 Talcher，Spectrum Coal & Power Ltd. 奥里萨邦 6.60 40 Ramagundam，全球煤炭采矿（P）有限公司 特伦甘纳邦 15.00 41 Manuguru，全球煤炭采矿（P）有限公司 特伦甘纳邦 4.75（B）私营 104.13 非焦化合计（A+B） 115.13
燃料类型 煤炭 装机容量 ...
份额（%） 可依赖 46.0 石油基能源 3,737 2,796 13.2 11.3 柴油 2,320 1,951 8.2 7.9 石油热能 650 305 2.3 1.2 燃气轮机 767 540 2.7 2.2 天然气 3,732 3,281 13.2 13.3 可再生能源 8,417 7,242 29.7 29.4 生物质 585 374 2.1 1.5 生物质 577 371 2.0 1.5 废物转化为能源（WIE） 8 3 0.0 0.0 地热 1,952 1,708 6.9 6.9 太阳能 1,653 1,249 5.8 5.1电表后 (BTM) 46 37 0.2 0.1 地面安装 1,608 1,212 57 4.9 蓄水 3,799 3,499 13.4 14.2 蓄水水力发电 2,164 1,985 7.7 8.0 抽水蓄能 736 720 2.6 2.9 径流式 (ROR) 899 794 3.2 3.2 风电 427 412 1.5 1.7 陆上风电 427 412 1.5 1.7 海上风电 OS 总计 能源存储系统 (ESS)
2024 年第二季度 - 1. 装机容量
古吉拉特邦能源传输公司 (GETCO) 计划在未来八年内投资 9600 亿卢比（115 亿美元）扩建传输基础设施。该计划旨在支持该邦位于卡奇和古吉拉特邦北部的不断增长的可再生能源产能。传输升级将促进能源向主要消费中心（如艾哈迈达巴德、莫尔比、拉杰果德和巴罗达）的输送。
2022 年可再生能源装机容量亮点
2021 年可再生能源发电能力增加 257 吉瓦（+9.1%）。太阳能继续引领发电能力扩张，增加 133 吉瓦（+19%），其次是风能，增加 93 吉瓦（+13%）。水电容量增加 19 吉瓦（+2%），生物能源增加 10 吉瓦（+8%）。地热能增加 1.6 吉瓦。太阳能和风能继续主导可再生能源容量扩张，合计占 2021 年所有净可再生能源新增量的 88%。随着地热的更高增长，风能和太阳能的增长导致可再生能源发电能力的年度增长率很高。______________________________________________________________________________ * 注：这些数字不包括纯抽水蓄能。截至 2021 年底，新增 130 吉瓦，总水电容量达到 1 360 吉瓦。
2024 年第三季度 - 1. 装机容量
由于 2024 年 4 月 1 日即将到来强制遵守《批准的车型和制造商清单》(ALMM) 政策的最后期限，开发商加快了项目调试日期，导致太阳能发电容量在 2024 年第一季度大幅增长 (至 8,495 兆瓦)。由于拍卖增加和印度可再生能源发展的乐观前景，太阳能容量增加在 2024 年第二季度 (3,661 兆瓦) 和 2024 年第三季度 (5,288 兆瓦) 继续保持强劲势头。
COP28 承诺将可再生能源装机容量增加三倍 - NET
国际能源署的新报告《COP28 将可再生能源容量承诺增加三倍：跟踪各国目标并确定弥补差距的政策》是这项工作的一部分，该报告将与我们可再生能源进展追踪器的更新一起发布。通过对各国政府可再生能源容量计划进行全球盘点，该分析涵盖了 145 多个国家，探讨了可再生能源部署的近期趋势是否符合各国政府的目标以及到 2030 年达到 11,000 吉瓦 (GW) 容量的目标。它还提供了区域见解；确定了发达经济体和新兴经济体面临的关键挑战；并建议政策制定者在缩小实施差距方面应优先考虑哪些领域，特别是在他们根据《巴黎协定》更新国家自主贡献 (NDC) 时。
可再生能源装机容量亮点（2020 年 3 月 31 日）
在区域层面，2019 年非可再生能源产能扩张继续遵循长期趋势，亚洲、中东和非洲实现净增长，但欧洲和北美实现净退役，其他地区变化不大。不过，可再生能源仍占 2019 年几乎所有地区总产能扩张的至少 70%。两个例外是非洲和中东，可再生能源分别仅占净新增产能的 52% 和 26%。 最新数据与之前估计的比较 从统计角度来看，这里使用的大多数可再生能源产能时间序列与一年前相比都有明显调整（向上）。这是因为许多国家修改了其数据。例如，去年这个时候，IRENA 发现 2018 年可再生能源产能已达到 2 351 GW，增加了 +171 GW。 2019 年 6 月，上述数字分别修订为 2356 吉瓦和 +175 吉瓦（比最初预测的多 4-5 吉瓦）。现在，根据大多数国家最终的官方核实数据，2018 年的数字为 2361 吉瓦和 +179 吉瓦（比一年前报告的多 8-10 吉瓦）。虽然此类修订对总容量的影响微乎其微，但对年度变化的影响却大得多。
到 2030 年实现 500 吉瓦可再生能源装机容量
印度是世界第三大碳排放国 1 ，并致力于在 2070 年实现净零排放。自 2015 年《巴黎协定》以来，印度在到 2030 年将排放强度降低 33-35% 2 方面取得了重大进展。该国在 COP26 上设定了一个到 2030 年实现 500 吉瓦非化石燃料能源的增强目标 3 。这是 Panchamrit 的一项重要承诺。截至 2023 年 12 月，印度在可再生能源总容量新增量 4 方面排名全球第四，可再生能源总装机容量约为 180 吉瓦 5 。以到 2030 年实现 500 吉瓦容量的目标为目标，预计可再生能源将占总装机容量的约 50%。太阳能和风能处于领先地位，而煤炭能源产量的增长较为温和。下图显示了到 2030 年可再生能源的预计增长情况6。
发电行业替代化石燃料的储能和风电装机容量要求
摘要 全球气候变化即将带来的不利影响促使人们用非碳能源替代化石燃料来发电。然而，虽然化石燃料发电厂可以根据需求发电，但最丰富的可再生能源——风能和太阳能——却是间歇性的或周期性变化的。这就需要在公用事业/电网层面开发足够的能源储存。本研究使用 ERCOT 电网每小时能源需求的实际数据，检查电力供需平衡，并确定替代燃煤电厂和所有化石燃料发电厂所需的能源储存容量。计算表明，如果天然气、中等负荷发电厂继续可用，所有燃煤机组都可以用风电场替代，而无需能源储存。当所有化石燃料机组都被替代时，需要大量的能源储存容量，大约 4530 万立方米。计算还表明，核能和额外太阳能装置的进一步发展降低了对能源存储的要求，并减少了存储-恢复过程中的能量耗散。
基于EBM方法的中国水电装机容量与碳减排效率
本研究采用2013—2017年中国29个省级行政区域的数据，对中国三大区域水电发电总体效率得分进行评估。采用DEA（数据包络分析）方法的EBM（Epsilon-based Measure）模型，以装机容量数据、劳动力数据和设备利用小时数为投入指标，以发电量和CO 2 减排量为产出指标。通过比较装机容量和CO 2 减排量两个指标的效率值，分析各省市水电装机发电量效率与碳减排效率的差异。结果显示，在投入产出指标水平、水电总体效率得分、装机容量—碳减排效率对比等方面，西部地区最好，中部地区次之，东部地区最低。自然水资源和地理优势对水电效率有较大的正向影响，经济发展对水电效率的影响较小，中国应因地制宜推进水电可持续发展，根据不同地区不同情况制定和采取相应的对策。