農(nóng)村分布式光伏發(fā)電投資風險分析
——基于蒙特卡洛模擬

孫巖松，蘇尤麗

(新疆財經(jīng)大學 信息管理學院，新疆 烏魯木齊 830012)

0 引 言

近年來，隨著技術的進步以及上游產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能的擴張，光伏發(fā)電系統(tǒng)成本持續(xù)下降，吸引了不少企業(yè)和個人用戶進行光伏發(fā)電投資。風險分析是進行項目投資前必要的一環(huán)，只有預先對投資項目可能產(chǎn)生的風險進行識別，合理分析其收益，才能最終確定是否進行投資以及合理規(guī)避投資風險，使投資收益最大化。

國外學者在項目投資風險領域進行的研究較早，技術也相對成熟。H.Zaroni等人通過將凈現(xiàn)值納入蒙特卡洛模擬(Monte Carlo simulation)來分析投資緊急能源發(fā)電系統(tǒng)的財務風險[1],C.Jeony以光伏技術為案例，采用系統(tǒng)動力學和蒙特卡洛模擬對長期可再生能源技術進行估值[2]；國內(nèi)學者方面，吳先勇利用模糊層次分析法對海外電力工程項目HIRGIGO電廠進行風險評價分析，得出了該項目的總風險度及風險損失程度[3],余濤認為光伏發(fā)電企業(yè)應減少對政府補貼電價的依賴，通過加強對可控指標的掌控和提高自身管理水平來獲得理想的投資回報[4]。

綜上所述，國內(nèi)外學者圍繞發(fā)電項目投資風險主要進行了定性分析。由于分布式光伏發(fā)電投資風險因素眾多，且各因素在較長的投資回收期內(nèi)具有很強的不確定性，因此傳統(tǒng)的凈現(xiàn)值法無法達到良好的風險評估效果。本研究通過將投資分布式光伏發(fā)電可能出現(xiàn)的風險因素進行細化，篩選出具有概括性的幾個風險指標構建發(fā)電收益凈現(xiàn)值預測模型，最后對凈現(xiàn)值進行蒙特卡洛模擬，能較好地反應出未來時期內(nèi)的發(fā)電收益概率分布情況以及各因素對投資收益的影響程度。

1 研究對象

分布式光伏發(fā)電指在用戶側安裝太陽能電板等光伏組件，將太陽能直接轉(zhuǎn)換為電能，是一種新型的新能源利用方式。大型地面光伏電站占地面積大、門檻高、投資大、建設期長，而小型分布式光伏系統(tǒng)相對靈活，可直接在用戶側的屋頂進行安裝。此外，將光伏發(fā)電與蔬菜大棚、漁場等相結合，還可實現(xiàn)農(nóng)光、漁光互補[5]。

目前市場上銷售的光伏組件尺寸一般為1 650 mm2×992 mm2，功率為250 W，算上組件之間的間隔，安裝1 kW的光伏系統(tǒng)大概需要10 m2的面積。農(nóng)村居民住房屋頂面積普遍較大，在農(nóng)村地區(qū)安裝分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)，可以使居民閑置的屋頂?shù)玫胶侠砝?，為居民帶來收益。光伏發(fā)電還可以成為國家電網(wǎng)很好的補充，通過在高峰時期提供電力來減少電網(wǎng)的能源需求。當停電時用戶可以利用自家光伏系統(tǒng)提供電力，而當光伏系統(tǒng)出現(xiàn)問題或光照條件不足導致發(fā)電量不夠時，則繼續(xù)使用國家電網(wǎng)的電，這樣就減少了斷電的可能性，方便了居民生活。

但是，對一般農(nóng)村家庭用戶而言，光伏發(fā)電系統(tǒng)的初始投資額較大、回收期長、發(fā)電收益影響因素眾多且復雜，因此有必要對其進行投資風險分析。

本文以河北省邢臺市為研究對象。邢臺市位于河北省南部，地處東經(jīng)114.48°、北緯37.07°，是中國太陽能資源三類地區(qū)。

分布式光伏發(fā)電項目在備案時可以選擇“自發(fā)自用，余電上網(wǎng)”或“全額上網(wǎng)”。“自發(fā)自用、余電上網(wǎng)”是指所發(fā)電量一部分用戶自己使用，多余電量接入電網(wǎng)賣給電網(wǎng)公司，“全額上網(wǎng)”是指所發(fā)電量全部并網(wǎng)賣給電網(wǎng)公司。本文研究“全額上網(wǎng)”模式下光伏系統(tǒng)投資收益。

2 分布式光伏發(fā)電項目主要投資風險因素

通過實地調(diào)研、問卷調(diào)查、文獻查閱、咨詢專業(yè)人士等方法，大致將分布式光伏發(fā)電項目的投資風險因素分為5類：技術風險、管理風險、經(jīng)濟風險、政策風險及環(huán)境風險[6]。

2.1 技術風險

2.1.1 勘察設計風險

包括太陽能電池板擺放角度、房屋質(zhì)量等。光伏系統(tǒng)安裝設計過程中要考慮光照條件、房屋朝向等問題。要觀察裝機屋頂周圍有沒有大面積的遮擋，比如高層建筑等。若有，則需要結合當?shù)靥杻A角和一天中太陽的運動軌跡進行合理規(guī)避。

2.1.2 光伏系統(tǒng)衰減程度風險

隨著使用時間的增長，光伏系統(tǒng)不可避免的會存在衰減，造成發(fā)電效率減少。

2.1.3 施工質(zhì)量風險

光伏發(fā)電是一個長達25～30年的項目，項目時間長，對施工質(zhì)量要求較高，需要保證光伏系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

2.1.4 光伏系統(tǒng)及其組件質(zhì)量風險

隨著光伏發(fā)電的興起，一些低質(zhì)量的冒牌雜牌光伏產(chǎn)品也流入市場，通過較為低廉的價格吸引消費者，普通用戶難以鑒別。

2.2 管理風險

2.2.1 合同管理風險

一些農(nóng)民缺乏基本的法律知識，一些不良商家瞄準這一點，往往會在合同上動手腳。因此出現(xiàn)了不少所謂的“農(nóng)村光伏騙局”，用戶得不到收益，還會對光伏發(fā)電項目產(chǎn)生抵觸心理。

2.2.2 人員素質(zhì)風險和售后服務缺失風險

包括業(yè)主素質(zhì)和售后服務人員素質(zhì)，光伏系統(tǒng)在運行過程中需要進行維護。如果人員不具備基本的知識，無法有效地管理光伏系統(tǒng)，會造成系統(tǒng)發(fā)電效率的下降，減少發(fā)電量。

2.2.3 運維質(zhì)量風險

包括故障發(fā)生率和故障排除時間等。光伏系統(tǒng)產(chǎn)生的所有電能是通過匯控箱傳輸?shù)侥孀兤?，如果過程中出現(xiàn)接頭損壞或者連接不良等問題而沒有及時發(fā)現(xiàn)，則會導致發(fā)電量大幅下降。

2.3 經(jīng)濟風險

2.3.1 電價下降風險

光伏發(fā)電上網(wǎng)電價是由國家政策和市場行為決定的，電價下降會導致投資收益產(chǎn)生波動。

2.3.2 通貨膨脹風險

通貨膨脹是在進行經(jīng)濟分析時不可避談的因素，如果在項目投資過程中出現(xiàn)了物價上漲、貨幣貶值等情況，很可能會使發(fā)電收益的實際效用減少，給投資者帶來損失。

2.3.3 光伏系統(tǒng)售價上升風險

光伏系統(tǒng)售價是由當期市場行為決定的，如果光伏系統(tǒng)或者組件的價格上升，就會提高投資成本。

2.4 政策風險

2.4.1 補貼不到位風險

財政補貼的壓力會造成補貼無法及時到位，影響用戶收益。此外，光伏發(fā)電補貼資格需要審批并且有一定的數(shù)量限制，并非只要安裝了光伏系統(tǒng)就能獲得國家補貼。

2.4.2 補貼價格下降風險

國家和地方政府的補貼是許多企業(yè)投資光伏發(fā)電的重要原因。發(fā)電收益受國家補貼政策影響較大，如果政府調(diào)整補貼政策，減少補貼價格，會對發(fā)電收益造成影響。

2.4.3 政策持續(xù)性風險

光伏發(fā)電與國家的政策緊密相關，政策是否具有持續(xù)性將會影響投資收益的穩(wěn)定性。

2.4.4 屋頂可利用年限風險

新農(nóng)村改造以及城鎮(zhèn)化建設等政策可能要求房屋整改或是拆遷，會減少發(fā)電時間，并產(chǎn)生光伏系統(tǒng)移機成本。

2.5 環(huán)境風險

2.5.1 地質(zhì)災害、洪澇風險

地震、洪澇災害等屬于不可抗力因素，雖然發(fā)生概率較小，但一旦發(fā)生，就會對投資產(chǎn)生較大的影響。

2.5.2 雨雪灰塵、鳥糞、樹葉等遮蔽物

灰塵、雪花附著在太陽能電板表面，會阻擋太陽光的照射，減少發(fā)電量，需要人工進行定期清灰、清雪，由此帶來了時間成本和機會成本等。

3 蒙特卡洛模擬

凈現(xiàn)值(net present value,NPV)是經(jīng)濟影響評估中決定是否進行項目投資的關鍵。在本文中，影響分布式光伏發(fā)電收益的因素眾多，其中發(fā)電量、總投資額等指標沒有一個準確固定的值可供參考，單純的使用凈現(xiàn)值進行判斷無法合理有效的對投資風險進行評估，因此本文引入了蒙特卡洛模擬方法。

蒙特卡洛模擬目前在風險分析、戰(zhàn)略規(guī)劃、市場研究等方面應用廣泛，它是一種基于概率與統(tǒng)計學知識的隨機模擬方法。對于一些只有估計區(qū)間而無法確定準確值的輸入變量，該模擬通過在估計區(qū)間內(nèi)生成大量的隨機數(shù)來產(chǎn)生大量與輸入變量相關聯(lián)的隨機樣本，以此對結果進行成千上萬次的模擬，最終形成一個概率分布圖，獲得所求問題的近似解[7]。

分布式光伏發(fā)電項目的投資風險因素眾多，將其中具有相關性的多個因素進行綜合，得到以下幾個總體指標。

表1 總體指標

其中，年發(fā)電量由最佳傾角下峰值日照時數(shù)、裝機容量、系統(tǒng)效率等構成。

3.1 模型構建

凈現(xiàn)值的計算公式如下[8]

NPV=∑(CI-CO)/(1+i)t

(1)

CI=(F1+F3)×SD×IN×SE×365

(2)

式中CI代表第t年的發(fā)電收益，CO為第t年的資本投資，i為折現(xiàn)率，折現(xiàn)率是按企業(yè)的最低的投資收益率來確定的，是企業(yè)投資可以接受的最低界限[9]。普通居民投資途徑比較單一，鑒于銀行5年定期存款利率為2.75%,折現(xiàn)率i設置為3%。F1表示光伏發(fā)電上網(wǎng)電價，F(xiàn)3表示每度電補貼價格，SD表示最佳傾角下峰值日照時數(shù)，IN表示裝機容量，SE表示系統(tǒng)效率。

因為計算的是年度發(fā)電量，所以最佳傾角下峰值日照時數(shù)取年平均值4.28 h，裝機容量IN取固定值10 kW·h。

1)系統(tǒng)效率

光伏發(fā)電系統(tǒng)組件在25年內(nèi)的發(fā)電性能還能保持80%以上，將系統(tǒng)故障、遮蔽物等風險考慮進來，假設25年內(nèi)系統(tǒng)的效率服從80%～100%均勻分布。

2)年度資本投資

正規(guī)廠家生產(chǎn)的光伏系統(tǒng)及組件都會有25～30年的質(zhì)保及終身售后服務，而由人工清灰清雪等運營管理活動所造成的時間成本和機會成本又因人而異難以計算，因此本研究中不對年度運營成本進行計算，即令CO=0。

3)上網(wǎng)電價

2019年III類資源區(qū)，全額上網(wǎng)分布式項目平均電價0.481 7元/(kW·h)，最低電價0.411 0元/(kW·h)，采用上網(wǎng)電價服從最小值0.411 0元，最大值0.552 4元，最可能值0.481 7元的三角分布。

4)補貼價格

根據(jù)國家發(fā)展改革委關于完善光伏發(fā)電上網(wǎng)電價機制有關問題的通知，納入2019年財政補貼規(guī)模，采用“自發(fā)自用、余量上網(wǎng)”模式和“全額上網(wǎng)”模式的用戶分布式光伏全發(fā)電量補貼標準調(diào)整為每千瓦時0.18元。結合近來頒布的一系列政策可以看出，財政對新能源發(fā)電的度電補貼正在一步步減少，以此來緩解財政補貼壓力，并促進新能源行業(yè)的健康發(fā)展。未來光伏發(fā)電的補貼仍將會持續(xù)減少甚至取消補貼，而光伏發(fā)電又是一項長期投資，在考慮投資風險時必須具有前瞻性，將未來可能發(fā)生的問題考慮在內(nèi)，因此本研究將補貼價格定為服從0～0.18元的均勻分布。

5)光伏系統(tǒng)售價

光伏系統(tǒng)售價是由當期市場行為決定的，根據(jù)具體的安裝環(huán)境及施工難度的不同，當前行業(yè)內(nèi)光伏發(fā)電系統(tǒng)的成本大約在4 000～4 800元/kW，也就是說居民安裝一套10 kW的光伏發(fā)電系統(tǒng)需要花費40 000～48 000元，10 kW光伏系統(tǒng)售價服從40 000～48 000元的均勻分布。

3.2 使用Crystal Ball進行蒙特卡洛模擬

表2總凈現(xiàn)值統(tǒng)計數(shù)據(jù)

統(tǒng)計指標統(tǒng)計值試驗次數(shù)3 000基本情況0.00平均值(元)95 917.88中間值(元)95 709.63模式'---標準偏差(元)17 253.03方差297 667 206.00偏斜度0.106 7峰度2.56變異系數(shù)0.179 9最小值(元)47 149.91最大值(元)145 677.93平均標準誤差315.00

圖1 總凈現(xiàn)值頻率視圖

以系統(tǒng)效率、上網(wǎng)電價、補貼價格、光伏系統(tǒng)售價為輸入變量對光伏系統(tǒng)25年的發(fā)電收益凈現(xiàn)值進行蒙特卡洛模擬，模擬次數(shù)選擇3 000次[10]。

3.3 模擬結果分析

由表2統(tǒng)計值數(shù)據(jù)可以看出，10 kW分布式光伏發(fā)電系統(tǒng)25年的發(fā)電收益凈現(xiàn)值平均值為95 917元，最小值為47 150元，最大值為145 678元，NPV<0的概率為0，說明該項目可以進行投資。

圖1為凈現(xiàn)值頻率視圖，圖2為累計頻率視圖，可以看出累計頻率曲線在70 000左右開始呈現(xiàn)一個較快的上升，曲線斜率較大，到了120 000以后上升速度減慢，說明數(shù)據(jù)在70 000～120 000分布較廣。模擬值在模擬結果兩端出現(xiàn)的概率較小，也就是說最小值和最大值出現(xiàn)的可能性很小。

圖3為凈現(xiàn)值在70 000～120 000元的頻率，可能性為84.84%，此外，有60%的概率使得收益凈現(xiàn)值在9萬元以上，投資收益較好。

對4個輸入變量進行敏感度分析[11]，結果如圖4所示。

圖2 累計頻率視圖

圖3 凈現(xiàn)值預測模型

圖4 敏感度視圖

由圖4可以看出，光伏發(fā)電投資凈現(xiàn)值對政府度電補貼價格最為敏感，這是由于政府補貼電價在發(fā)電收益中占比較大，且未來時期內(nèi)不確定性較高，可能存在取消補貼的風險。此外，系統(tǒng)效率對投資收益的影響也較大，因為系統(tǒng)效率的高低直接影響發(fā)電量的多少。上網(wǎng)電價和光伏系統(tǒng)售價對投資收益影響較小。

近年來可再生能源補貼缺口不斷擴大，財政補貼的壓力以及出于對光伏行業(yè)整體健康發(fā)展的考慮，國家發(fā)改委、能源局在2019年1月發(fā)布了《關于積極推進風電、光伏發(fā)電無補貼平價上網(wǎng)有關工作的通知》，旨在通過減少補貼來使企業(yè)提高技術水平，合理控制成本，獲得足夠的利潤，擺脫對政策補貼的依賴，促進整個光伏行業(yè)的健康發(fā)展。

考慮到政府度電補貼價格對光伏發(fā)電收益影響最大，且未來不確定性也最高，因此最壞的情況也就是在政府取消光伏發(fā)電補貼的情況下再對凈現(xiàn)值進行模擬，其他變量保持不變。模擬結果如圖5所示，無補貼情況下的總凈現(xiàn)值主要分布在60 000～90 000元。

圖5 無補貼情況下總凈現(xiàn)值預測

表3 無補貼情況下總凈現(xiàn)值統(tǒng)計數(shù)據(jù)

表3為無補貼情況下統(tǒng)計數(shù)據(jù)。經(jīng)過對無補貼情況下的25年發(fā)電收益凈現(xiàn)值進行3 000次模擬后得到預測平均值為74 142元，最小值為46 300元，最大值為104 065元，NPV<0的概率為0。

通過對取消補貼前后的模擬結果進行對比可以發(fā)現(xiàn)，取消補貼對發(fā)電收益凈現(xiàn)值的最小值影響較小，對最大值影響較大，降低了4萬元，平均值減少了21 000元。但是，由于NPV<0的可能性仍然為0，所以雖然取消補貼會降低投資收益，但仍然可以進行投資。

4 結論及建議

河北省邢臺市農(nóng)村居民投資屋頂分布式光伏發(fā)電具有比較可觀的經(jīng)濟收益。在未來可能出現(xiàn)的取消光伏發(fā)電政府補貼的情況下，光伏發(fā)電仍具備投資的基礎。光伏企業(yè)應加大創(chuàng)新力度，提高產(chǎn)品質(zhì)量和發(fā)電效率，降低生產(chǎn)成本以獲得足夠的利潤。還要提高自己的售后服務質(zhì)量，增強在同類產(chǎn)品中的競爭力。政府應該頒布相應的法律法規(guī)來規(guī)范光伏市場的發(fā)展，可以通過稅收優(yōu)惠、碳排放交易等措施來代替度電補貼，彌補不斷下降的度電補貼價格對光伏企業(yè)和用戶的影響，促進光伏行業(yè)的發(fā)展。用戶在安裝光伏系統(tǒng)時，首先，要了解本地光伏發(fā)電的基本情況及相關政策，例如并網(wǎng)可行性、補貼價格、上網(wǎng)電價等。其次，購買光伏系統(tǒng)時要選擇正規(guī)的公司，考察企業(yè)的規(guī)模、產(chǎn)品及售后服務的質(zhì)量。再次，在光伏系統(tǒng)運作過程中，應定期觀察發(fā)電量，以便及時發(fā)現(xiàn)問題并進行維護，減少損失。最后，用戶還可通過購買商業(yè)保險的方式來應對可能出現(xiàn)的投資風險[12]。