在未来几年里，煤炭和天然气已经并可能继续是世界能源供应的关键组成部分。目前，最有效的商业发电技术是超临界煤粉燃烧（SCPC）和联合循环天然气燃烧（NGCC）。煤高效发电的新兴技术包括超超临界煤粉（USCPC）、先进的超超临界PC、整体气化联合循环（IGCC）、整体气化燃料电池联合循环（IGFC）和直接碳燃料电池。它们各自有不同的资本和运营成本，导致不同的平准化电力成本（LCOE）。为了在电力需求、燃料成本和研究投资的各种场景下预测这些竞争技术中的每一项，我们创建了一个基于“学习曲线”方法的电力技术未来模型（PTFM）。技术学习曲线是预测由于广泛的技术改进而导致的预期性能改进的强大工具，而无需指定每一项可能改进的参数。该模型可以帮助规划者和政策制定者探索、可视化和沟通某些技术的研发投资如何影响未来部署的技术组合。我们使用了Analytica建模包，并包括详细的经济计算，以估计使用和不使用碳捕获技术的几种类型的煤炭和天然气发电厂的平准成本。通过对历史性能数据的详细分析建立的技术学习曲线，对未来工厂效率的提高以及资本和运营维护成本的降低进行了建模。在可用的情况下，我们使用了已公布的未来需求和燃料成本估计，但该模型允许用户轻松地将其他数字输入为表格或方程。碳捕获的采用有多种方式，包括由碳上限或碳税推动。该模型的结果描述了到2050年实现二氧化碳年产量减少50%的困难，即使有大量的研发投资、雄心勃勃的二氧化碳定价以及煤炭和天然气对能源的需求减少。