補(bǔ)貼 “退坡”背景下可再生能源發(fā)電激勵(lì)政策及發(fā)展路徑研究
——基于拓展的平準(zhǔn)化度電成本模型

聶洪光,劉尚奇,莫建雷

一、引 言

2020年9月,我國在第七十五屆聯(lián)合國大會(huì)上提出2030年之前碳達(dá)峰和2060年之前碳中和的目標(biāo)愿景 (簡稱 “雙碳”目標(biāo))[1],積極發(fā)展可再生能源將對(duì)實(shí)現(xiàn) “雙碳”目標(biāo)起到關(guān)鍵作用[2]。2020年12月我國在氣候雄心峰會(huì)上進(jìn)一步宣布到2030年非化石能源占一次能源消費(fèi)比重達(dá)到25%左右,風(fēng)電、太陽能總裝機(jī)容量達(dá)到12億千瓦以上的目標(biāo)[3]。

為了推動(dòng)可再生能源的發(fā)展,自2009年開始,我國開始實(shí)施可再生能源發(fā)電補(bǔ)貼政策,并取得了較好的效果[4][5]。然而,隨著可再生能源發(fā)電成本不斷下降,2021年8月,中央財(cái)政不再對(duì)新備案集中式光伏電站、工商業(yè)分布式光伏項(xiàng)目和新核準(zhǔn)陸上風(fēng)電項(xiàng)目提供補(bǔ)貼,實(shí)行平價(jià)上網(wǎng)。2021年7月,全國碳排放權(quán)交易市場正式啟動(dòng),發(fā)電行業(yè)成為首個(gè)納入全國碳市場的行業(yè)。根據(jù) ?碳排放權(quán)交易管理辦法?,重點(diǎn)排放單位每年可以使用一定數(shù)量的國家核證自愿減排量 (CCER)抵消碳排放配額的清繳,因此未來風(fēng)力和光伏等可再生能源發(fā)電企業(yè)可以在碳市場交易核證自愿碳減排量從而獲得減排收益,這在一定程度上可以抵消一部分補(bǔ)貼 “退坡”造成的負(fù)面影響。2021年11月,中國人民銀行推出碳減排支持工具,金融機(jī)構(gòu)向重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)放碳減排貸款后,可按貸款本金的60%向中國人民銀行申請(qǐng)資金支持,利率為1.75%[6],這樣的綠色金融政策又可以再抵消一部分補(bǔ)貼 “退坡”造成的經(jīng)濟(jì)損失。那么,在補(bǔ)貼 “退坡”的背景下,碳市場和綠色金融等政策能否起到應(yīng)有的作用,推動(dòng)風(fēng)力和光伏發(fā)電平價(jià)上網(wǎng)?回答這一問題對(duì)于風(fēng)力和光伏發(fā)電的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

全生命周期的成本-收益評(píng)估是評(píng)價(jià)發(fā)電技術(shù)或發(fā)電項(xiàng)目效益水平的有效手段[7][8],經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的成本和收益共同決定了發(fā)電項(xiàng)目的效益水平[9][10]。相關(guān)研究表明,考慮補(bǔ)貼等可再生能源激勵(lì)政策帶來的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益之后,風(fēng)能和光伏發(fā)電項(xiàng)目全生命周期的經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益都有較大改善[11][12](P35－45)。補(bǔ)貼上網(wǎng)電價(jià)對(duì)于可再生能源發(fā)電項(xiàng)目的激勵(lì)效果非常顯著[9][13],然而補(bǔ)貼“退坡”之后,風(fēng)能和光伏發(fā)電項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益出現(xiàn)了較為明顯的下降[14],有可能對(duì)未來一段時(shí)間內(nèi)風(fēng)能和光伏發(fā)電項(xiàng)目的可持續(xù)發(fā)展造成負(fù)面影響。另有研究表明,碳定價(jià)制度可以解決碳排放的環(huán)境外部性問題,通過計(jì)算碳排放的社會(huì)成本確定碳排放的價(jià)格,可以解決因碳排放的環(huán)境外部性引起的市場失靈問題,從而促進(jìn)可再生能源的發(fā)展[15][16]。

平準(zhǔn)化度電成本模型 (LCOE模型)是目前測(cè)算發(fā)電成本的有效工具,它不僅能評(píng)估發(fā)電技術(shù)自身的成本和收益水平,而且能對(duì)不同發(fā)電技術(shù)成本進(jìn)行比較分析[17](P14－16)。Nicholls等通過應(yīng)用LCOE模型測(cè)算并比較了摩洛哥20個(gè)城市的屋頂分布式光伏項(xiàng)目的成本-收益水平[9]。Roth和Ambs將空氣污染、能源安全、輸配電成本以及其他環(huán)境因素納入LCOE模型,測(cè)算14種不同發(fā)電技術(shù)的完全成本[18]。蔡浩等在傳統(tǒng)LCOE模型的基礎(chǔ)上提出了一種適合風(fēng)力模型的平準(zhǔn)化電力成本測(cè)算方法,從多個(gè)風(fēng)機(jī)方案中篩選出最優(yōu)的風(fēng)電系統(tǒng)方案[19]。通過對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理,本文發(fā)現(xiàn):基于LCOE模型的全生命周期成本-收益測(cè)算工具可以有效評(píng)價(jià)發(fā)電項(xiàng)目的成本和收益水平[9][17](P14－16)。但是,目前的研究并沒有充分考慮財(cái)政補(bǔ)貼、碳市場及綠色金融等政策對(duì)新能源發(fā)電項(xiàng)目成本、收益的影響[19][20]。在中國的情境下,財(cái)政補(bǔ)貼、碳市場等政策對(duì)于新能源發(fā)電項(xiàng)目可能產(chǎn)生顯著的影響,甚至有可能是決定性的[4][5][21][22]。因此,如果能源在現(xiàn)有的LCOE模型中引入財(cái)政補(bǔ)貼、碳價(jià)、綠色金融等政策因素,就可以對(duì)相關(guān)政策的作用效果進(jìn)行定量化的評(píng)價(jià)。

本文通過對(duì)LCOE模型進(jìn)行拓展,在傳統(tǒng)LCOE模型的基礎(chǔ)上引入碳價(jià)、融資成本等變量,構(gòu)建綜合平準(zhǔn)化度電成本 (CLCOE)模型,可用于分析補(bǔ)貼 “退坡”、碳市場、綠色金融等政策變動(dòng)對(duì)風(fēng)力和光伏發(fā)電經(jīng)濟(jì)效益的影響,從而評(píng)價(jià)相關(guān)政策的效果,基于此提出通過優(yōu)化相關(guān)政策推動(dòng)風(fēng)力和光伏發(fā)電等可再生能源發(fā)展的主要方向。本文的貢獻(xiàn)主要有以下三個(gè)方面,第一,在 “雙碳”目標(biāo)和補(bǔ)貼 “退坡”的背景下,構(gòu)建了CLCOE模型,為定量分析補(bǔ)貼 “退坡”、碳市場以及綠色金融等政策工具對(duì)發(fā)電項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境效益的影響提供了理論工具;第二,分別研究補(bǔ)貼“退坡”政策、碳市場以及綠色金融政策對(duì)風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE可能產(chǎn)生的影響,確定各政策對(duì)實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)的作用;第三,通過敏感性分析,識(shí)別出不同資源區(qū)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)和環(huán)境效益的關(guān)鍵影響因素,為實(shí)現(xiàn)我國風(fēng)力和光伏項(xiàng)目平價(jià)上網(wǎng)和可持續(xù)發(fā)展提供政策優(yōu)化的方向參考。

二、綜合平準(zhǔn)化度電成本 (Comprehensive Levelized Cost of Energy,CLCOE)模型構(gòu)建

平準(zhǔn)化度電成本 (LCOE)模型是用來評(píng)估發(fā)電項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)可行性的一種常用且有效的手段[23][24]。LCOE是發(fā)電系統(tǒng)整個(gè)生命周期內(nèi)凈現(xiàn)值為零時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)時(shí)間價(jià)值的所有成本現(xiàn)值之和與能源產(chǎn)出的比值,即單位發(fā)電成本。

本文針對(duì)風(fēng)力和光伏發(fā)電系統(tǒng)構(gòu)建包括加工制造、建設(shè)運(yùn)輸、運(yùn)行維護(hù)多個(gè)環(huán)節(jié)的項(xiàng)目全生命周期LCOE模型。首先假設(shè)收入的現(xiàn)值總和與成本的現(xiàn)值總和相等,如公式 (1):

式中:Rt為項(xiàng)目第t年的總收入,Ct為項(xiàng)目第t年的總成本,n為項(xiàng)目生命周期,d為項(xiàng)目第t年的折現(xiàn)率。

將公式 (1)中的Rt表示為平準(zhǔn)化電力成本LCOE與年發(fā)電量Et的乘積,可以得到公式 (2):

進(jìn)一步假設(shè)LCOE為常數(shù),可以得到公式 (3):

本文以傳統(tǒng)LCOE模型為基礎(chǔ),在收入側(cè)原有經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)上增加了補(bǔ)貼效益、低碳效益(碳市場交易收益)和系統(tǒng)網(wǎng)損改善效益。在成本側(cè)增加了備用容量成本和生產(chǎn)過程中的碳排放成本,提出了發(fā)電項(xiàng)目的綜合低碳效益模型,如圖1所示,從而得出公式 (4),通過計(jì)算最終可得出綜合平準(zhǔn)化發(fā)電成本CLCOE(Comprehensive Levelized Cost of Energy)模型。

圖1 發(fā)電項(xiàng)目綜合效益評(píng)估模型示意圖

式中:R表示發(fā)電項(xiàng)目的收益,C表示發(fā)電項(xiàng)目的成本。其中RE為第t年的發(fā)電項(xiàng)目直接經(jīng)濟(jì)收益,RS為第t年的政府補(bǔ)貼的經(jīng)濟(jì)收益,RW為第t年的系統(tǒng)網(wǎng)損改善帶來的經(jīng)濟(jì)收益,RC1為第t年發(fā)電項(xiàng)目的減碳收益,RC2為第t年項(xiàng)目系統(tǒng)網(wǎng)損改善的減碳收益,Ct為第t年的發(fā)電直接經(jīng)濟(jì)成本,CP為第t年的備用容量的經(jīng)濟(jì)成本,CC3為第t年的發(fā)電項(xiàng)目碳排放成本,CC4為第t年的系統(tǒng)備用容量的碳排放成本。

本文接下來將進(jìn)一步確定模型中的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境收益,以及經(jīng)濟(jì)、環(huán)境成本。

(一)發(fā)電收益的測(cè)算模型

1.項(xiàng)目年發(fā)電量。

式中:Et為第t年的發(fā)電量,H為資源的年利用小時(shí)數(shù),IC為發(fā)電項(xiàng)目裝機(jī)容量,η為發(fā)電項(xiàng)目的發(fā)電效率,r為發(fā)電項(xiàng)目的衰竭率。

2.發(fā)電直接經(jīng)濟(jì)收益。

式中:Pt為第t年的上網(wǎng)電價(jià)。

3.發(fā)電項(xiàng)目的減碳收益。

式中:PT為碳交易價(jià)格,C1為可再生能源發(fā)電的減少的碳排放量,mc為組合邊際排放因子。

4.系統(tǒng)網(wǎng)損改善效益的經(jīng)濟(jì)收益。系統(tǒng)網(wǎng)損是指由于輸配電元件中電阻的存在,在電能的傳輸和分配過程中不可避免地要產(chǎn)生一定的功率損耗[25]。由于可再生能源電站通常建立在負(fù)荷中心位置,可以降低部分電能遠(yuǎn)距離輸送過程中產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)損耗,從而減少發(fā)電機(jī)組的電量損耗和碳排放[12](P17、28),間接地增加電廠的經(jīng)濟(jì)收益和環(huán)境收益。按照 “有無”對(duì)比法對(duì)系統(tǒng)網(wǎng)損改善的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境收益進(jìn)行分析,在t時(shí)間段內(nèi),由于系統(tǒng)網(wǎng)損改善所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)收益RW可表示為:

上式表示由于風(fēng)力、光伏發(fā)電項(xiàng)目接入后帶來的系統(tǒng)網(wǎng)損改善水平所對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)收益。其中t為研究時(shí)間,W(t)為t時(shí)刻風(fēng)力或光伏接入后的網(wǎng)損改善效益。當(dāng)ΔW＞0時(shí),該環(huán)節(jié)為經(jīng)濟(jì)正效益;當(dāng)ΔW＜0時(shí),該環(huán)節(jié)為經(jīng)濟(jì)負(fù)效益。

5.系統(tǒng)網(wǎng)損改善的減碳收益。

其中,C2是系統(tǒng)網(wǎng)損改善所減少的碳排放量。當(dāng)ΔW＞0時(shí),該環(huán)節(jié)為低碳正效益;當(dāng)ΔW＜0時(shí),該環(huán)節(jié)為低碳負(fù)效益。

6.政府補(bǔ)貼的經(jīng)濟(jì)收益。

式中:St表示發(fā)電項(xiàng)目每千瓦時(shí)獲得的政府補(bǔ)貼收入。

(二)發(fā)電成本的測(cè)算模型

1.發(fā)電的直接經(jīng)濟(jì)成本。

式中:I0為項(xiàng)目初始投資金額,β為發(fā)電站的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用率,T為第t年的總稅收,LR為第t年的貸款利息,VE為發(fā)電站的系統(tǒng)殘值。

2.發(fā)電的碳排放成本。

式中:C3為發(fā)電項(xiàng)目投產(chǎn)和維護(hù)所消耗的碳排放量,C0為發(fā)電項(xiàng)目的初始碳排放量,(13)(14)式分別表示風(fēng)力和光伏發(fā)電系統(tǒng)在投產(chǎn)發(fā)電前的制造、運(yùn)輸和建造過程中所產(chǎn)生的碳排放量,其中表示風(fēng)機(jī)制造階段產(chǎn)生的碳排放量,表示光伏電站建設(shè)階段產(chǎn)生的碳排放量。Wgs表示風(fēng)機(jī)和光伏組件運(yùn)輸階段產(chǎn)生的碳排放量,風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的C0不同,具體體現(xiàn)在風(fēng)電場的建設(shè)階段的碳排放路徑不同。其中,表示風(fēng)電場建設(shè)階段產(chǎn)生的碳排放量,kV0mc表示光伏系統(tǒng)制造階段產(chǎn)生的碳排放量。x表示風(fēng)機(jī)制造過程中所需材料種類;n表示光伏電站建造過程中所需材料種類;i表示電站制造過程中所需的第i種材料;λi為第i種材料的碳排放系數(shù),Gi為第i種材料的重量,y表示風(fēng)電場建造過程中所需材料種類;j表示風(fēng)電場建造過程中所需的第j種材料;λj表示第j種材料的碳排放系數(shù),Gj表示第j種材料的重量,W為各組件的總重量,g為運(yùn)輸碳排放強(qiáng)度,s為組件制造地與項(xiàng)目電站的距離,k表示生產(chǎn)單位功率光伏系統(tǒng)所消耗的電能,V0表示光伏電站的容量,Qw表示風(fēng)電場建造過程中消耗的電能。

3.系統(tǒng)備用容量的經(jīng)濟(jì)成本。由于風(fēng)能在無風(fēng)的天氣不能產(chǎn)生發(fā)電的動(dòng)能,太陽能在夜晚不能產(chǎn)生發(fā)電的動(dòng)能,為了保證光伏電站和風(fēng)電場系統(tǒng)可以安全、穩(wěn)定、可靠地運(yùn)行,需要在系統(tǒng)側(cè)配備必要的旋轉(zhuǎn)備用裝置[26]。本文測(cè)算備用容量發(fā)電的經(jīng)濟(jì)成本公式如下:

上式表示系統(tǒng)為發(fā)電項(xiàng)目提供備用容量所承擔(dān)的等效經(jīng)濟(jì)閑置成本。其中,θ為電網(wǎng)系統(tǒng)為發(fā)電系統(tǒng)提供備用的備用容量系數(shù),P(t)為t時(shí)刻的光伏有功出力,即輸出的有功功率。

4.系統(tǒng)備用容量的碳排放成本。相關(guān)研究表明,留有旋轉(zhuǎn)備用的機(jī)組處于非滿載運(yùn)行狀態(tài)致使效率下降,備用部分使得碳排放增加了0.5%－1.5%[12](P27、38)。因此系統(tǒng)備用容量增加了碳排放,從而增加了成本。系統(tǒng)備用容量的碳排放相關(guān)成本計(jì)算公式如下:

式中:C4表示系統(tǒng)備用容量所增加的碳排放量。

(三)CLCOE總體測(cè)算模型

將公式 (5)－ (16)帶入公式 (4),得到如下公式:

令Pt＝CLCOE,假設(shè)項(xiàng)目全生命周期內(nèi)CLCOE為一個(gè)常數(shù),最終我們可以得到CLCOE公式(18),其中Et、C0、C1、C2、C4的表達(dá)式詳見上文。

三、基于CLCOE模型的風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目評(píng)價(jià)

(一)數(shù)據(jù)來源及描述

本文所評(píng)價(jià)的風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目數(shù)據(jù)來源于中國自愿減排交易信息平臺(tái),該平臺(tái)所提供的項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件PDD提供了項(xiàng)目容量、并網(wǎng)時(shí)間、具體位置、年利用小時(shí)數(shù)和碳排放因子等信息。本文將該平臺(tái)中風(fēng)力和光伏項(xiàng)目分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),共有931個(gè)風(fēng)力項(xiàng)目、686個(gè)集中式光伏項(xiàng)目,具體如表1所示。為了使樣本項(xiàng)目具有代表性和普適性并且使研究結(jié)果可靠,本文選取了14個(gè)項(xiàng)目,選取原則有三點(diǎn),其一,是在2013－2017年五年內(nèi)開工并網(wǎng)的項(xiàng)目;其二,在中國的四類風(fēng)能資源區(qū)和三類光伏資源區(qū)中分別選取兩個(gè)項(xiàng)目,且盡量在項(xiàng)目個(gè)數(shù)多的省份選取;其三,裝機(jī)容量一致且符合發(fā)展趨勢(shì),風(fēng)力發(fā)電的裝機(jī)容量均為49.5 MW(931個(gè)項(xiàng)目中容量為49.5 MW的項(xiàng)目占比最大,為43.61%),光伏發(fā)電的裝機(jī)容量均為20 MW(686個(gè)項(xiàng)目中容量為20 MW的項(xiàng)目占比最大,為33.38%)。綜合以上項(xiàng)目選取原則,本文的風(fēng)力項(xiàng)目選自內(nèi)蒙古包頭市、新疆昌吉回族自治區(qū) (Ⅰ),甘肅省張掖市、河北省承德市 (Ⅱ),黑龍江省雞西市、寧夏回族自治區(qū) (Ⅲ),遼寧省沈陽市、陜西省橫山市 (Ⅳ);光伏項(xiàng)目選自甘肅省敦煌市、內(nèi)蒙古包頭市 (Ⅰ),河北省張家口市、山西省大同市 (Ⅱ),安徽省宿州市、江西省撫州市 (Ⅲ)。需要說明的是,風(fēng)能和光伏的資源空間分布特點(diǎn)是中西部地區(qū)的資源相對(duì)豐富,東部發(fā)達(dá)省區(qū)相對(duì)貧乏[27][28]。所以風(fēng)能的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ類資源區(qū)和光伏的Ⅰ、Ⅱ類資源區(qū)絕大多數(shù)位于中西部省區(qū),同時(shí)再考慮到所選項(xiàng)目要求容量相同,且盡量選在項(xiàng)目個(gè)數(shù)多的省區(qū),所以本文所選的14個(gè)項(xiàng)目均位于中、西部省區(qū)。

表1 中國自愿減排交易信息平臺(tái)中風(fēng)力和集中式光伏項(xiàng)目統(tǒng)計(jì)表

(二)實(shí)際參數(shù)

1.發(fā)電量參數(shù)。本文所使用的風(fēng)能和光伏資源年利用小時(shí)數(shù)數(shù)據(jù)來源于中國自愿減排交易信息平臺(tái)所提供的項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件。發(fā)電系統(tǒng)的技術(shù)水平?jīng)Q定了發(fā)電效率和年衰減率等指標(biāo),本文根據(jù)之前的研究,將發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電效率設(shè)定為80%,年衰減率設(shè)定為0.8%[12](P20、31)[14]。

2.上網(wǎng)電價(jià)與補(bǔ)貼。本文所研究項(xiàng)目的上網(wǎng)電價(jià)為PDD項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件中已記錄的實(shí)際上網(wǎng)電價(jià),補(bǔ)貼采用項(xiàng)目新建年份政府給予的補(bǔ)貼標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行核算。

3.系統(tǒng)網(wǎng)損和備用容量系數(shù)。本文利用MATPOWER軟件對(duì)風(fēng)力和光伏接入和不接入電網(wǎng)進(jìn)行仿真,得出具體的網(wǎng)損變化情況。測(cè)算結(jié)果顯示風(fēng)力和光伏的接入有利于系統(tǒng)網(wǎng)損的降低,年網(wǎng)損降低達(dá)到1 652 MW·h和1 079 MW·h[12](P22、33)。同時(shí)采用孫英云等在各類天氣情況下系統(tǒng)為平衡電站功率波動(dòng)配置的備用容量的測(cè)算結(jié)果,將系統(tǒng)備用容量系數(shù)設(shè)定為0.1[12](P22、34)。

4.碳減排因子。組合邊際排放因子 (EF)(式19)是電量邊際 (OM)和容量邊際 (BM)的加權(quán)平均。EFgird,OM,y為排放系數(shù),EFgird,BM,y為建造邊際排放系數(shù)。根據(jù)自愿減排項(xiàng)目方法學(xué)CM-001-V02,可再生能源發(fā)電項(xiàng)目的權(quán)重ωOM為0.75,權(quán)重ωBM為0.25。

對(duì)于以上參數(shù),風(fēng)電項(xiàng)目的具體數(shù)據(jù)如表2所示,光伏發(fā)電項(xiàng)目的具體數(shù)據(jù)如表3所示。

表2 不同風(fēng)電項(xiàng)目的具體數(shù)據(jù)

表3 不同光伏發(fā)電項(xiàng)目的具體數(shù)據(jù)

(三)其他參數(shù)

1.財(cái)務(wù)參數(shù)。財(cái)務(wù)參數(shù)主要涉及資金結(jié)構(gòu)、長期貸款利率和期限、折現(xiàn)率、設(shè)備使用年限、資產(chǎn)殘值率等。研究對(duì)象的資本結(jié)構(gòu)為20%的自有資金加上80%的銀行貸款,貸款期限為15年。2016年我國商業(yè)銀行5年以上貸款基準(zhǔn)利率為4.9%,考慮到風(fēng)力和光伏項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)水平,本文設(shè)定貸款利率略高于銀行基準(zhǔn)利率為5%。項(xiàng)目的生命周期主要取決于組件的壽命,當(dāng)前組件壽命在20~25年之間,本文選擇PDD項(xiàng)目設(shè)計(jì)文件內(nèi)的年限,并根據(jù)項(xiàng)目實(shí)際情況設(shè)定了殘值率。稅務(wù)成本采用所得稅實(shí)行 “三免三減半”、增值稅實(shí)行即征即退50%的稅收優(yōu)惠政策。在考慮到風(fēng)力、光伏項(xiàng)目的平均收益和風(fēng)險(xiǎn)水平的基礎(chǔ)上,選擇8%的折現(xiàn)率進(jìn)行計(jì)算。

2.運(yùn)維參數(shù)。與傳統(tǒng)發(fā)電方式相比,風(fēng)力和光伏發(fā)電方式具有運(yùn)維成本低的特點(diǎn),主要包括保險(xiǎn)費(fèi)、維修費(fèi)等。根據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),保險(xiǎn)費(fèi)率均按總投資的0.25%/年計(jì)算。根據(jù)實(shí)地走訪調(diào)研發(fā)現(xiàn)風(fēng)力發(fā)電的實(shí)際維修費(fèi)率高于1.5%~2%的標(biāo)準(zhǔn)值,將維修費(fèi)率取為2%/年[17](P17),光伏發(fā)電的清洗及維護(hù)費(fèi)率為1.2%。具體參數(shù)值如表4所示。

表4 風(fēng)力和光伏項(xiàng)目的其他參數(shù)值

(四)基于CLCOE模型的評(píng)價(jià)結(jié)果分析

1.補(bǔ)貼 “退坡”前風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE。表5和表6顯示了補(bǔ)貼 “退坡”之前風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE測(cè)算結(jié)果,本文分別將風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE與項(xiàng)目所在地的燃煤電價(jià)做了對(duì)比,以說明風(fēng)力和光伏發(fā)電CLCOE的水平。如表5所示,補(bǔ)貼 “退坡”之前四類資源區(qū)的風(fēng)力發(fā)電平均CLCOEW1為0.268 5元/千瓦時(shí),低于當(dāng)?shù)厝济弘妰r(jià)水平,這表明補(bǔ)貼 “退坡”之前風(fēng)力發(fā)電的利潤水平已經(jīng)超過燃煤發(fā)電,風(fēng)力發(fā)電獲得過度補(bǔ)貼。如表6所示,補(bǔ)貼 “退坡”之前三類資源區(qū)的光伏發(fā)電平均CLCOEP1為0.288 5元/千瓦時(shí),除第三資源區(qū)之外,光伏發(fā)電的CLCOE低于當(dāng)?shù)厝济弘妰r(jià)水平,這表示第一、二資源區(qū)的光伏補(bǔ)貼同樣使光伏發(fā)電的利潤高于燃煤發(fā)電。第三資源區(qū)的光伏CLCOE略高于燃煤電價(jià)水平,這表明第三資源區(qū)的資源稟賦較第一、二資源區(qū)有較大差異,光伏發(fā)電單位成本也高于第一、二資源區(qū),即使對(duì)其進(jìn)行了財(cái)政補(bǔ)貼,其CLCOE仍然高于燃煤電價(jià)。同時(shí)需要指出,由于第三類資源區(qū)的CLCOE超出燃煤電價(jià)的水平非常有限,如果地方政策可提供適當(dāng)支持,這些地區(qū)的光伏發(fā)電項(xiàng)目便可實(shí)現(xiàn)盈利。

表5 補(bǔ)貼 “退坡”之前風(fēng)力CLCOEW1單位:元/千瓦時(shí)

表6 補(bǔ)貼 “退坡”之前光伏CLCOEP1單位:元/千瓦時(shí)

2.補(bǔ)貼 “退坡”后風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE。本文在CLCOE模型中同時(shí)去掉補(bǔ)貼參數(shù)進(jìn)行測(cè)算,得到補(bǔ)貼 “退坡”之后風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE,如表7和表8所示。補(bǔ)貼 “退坡”之后風(fēng)電項(xiàng)目四類資源區(qū)CLCOEW2為0.461 8~0.559 7元/千瓦時(shí),平均CLCOEW2為0.530 0元/千瓦時(shí),相較于補(bǔ)貼 “退坡”之前的每千瓦時(shí)風(fēng)力發(fā)電成本平均提高了一倍以上,明顯高于燃煤上網(wǎng)電價(jià)。補(bǔ)貼 “退坡”之后光伏發(fā)電項(xiàng)目三類資源區(qū)CLCOEP2達(dá)到0.594 6~0.910 9元/千瓦時(shí),平均CLCOEP2為0.728 9元/千瓦時(shí),相較于補(bǔ)貼 “退坡”之前CLCOEP1平均提高了1.80倍,遠(yuǎn)高于燃煤上網(wǎng)電價(jià)?？梢?無論是風(fēng)力還是光伏,補(bǔ)貼完全 “退坡”之后,其單位發(fā)電成本都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于燃煤電價(jià),實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)之后,經(jīng)濟(jì)效益將急轉(zhuǎn)直下,甚至入不敷出。因此,必須通過其他途徑減小風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE水平。本文接下來將進(jìn)一步評(píng)估2021年7月開啟的全國碳市場是否可以通過減碳收益來增加經(jīng)濟(jì)效益,從而使其CLCOE重新達(dá)到可以接受的經(jīng)濟(jì)效益水平。

表7 補(bǔ)貼 “退坡”之后風(fēng)力CLCOEW2單位:元/千瓦時(shí)

表8 補(bǔ)貼 “退坡”之后光伏CLCOEP2單位:元/千瓦時(shí)

3.補(bǔ)貼 “退坡”后獲得碳市場收益的CLCOE。本文通過模擬碳市場上不同的碳價(jià)情景測(cè)算了風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的低碳效益在碳市場轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)收益之后的CLCOE結(jié)果,如表9和表10所示。本文選擇了四種碳價(jià)對(duì)風(fēng)力和光伏項(xiàng)目的CLCOE進(jìn)行測(cè)算,鑒于碳市場全面啟動(dòng)以來2021年7月16日、7月30日、8月31日收盤價(jià)分別為51.23元/噸[29]、54.17元/噸[30]、45.35元/噸[31],取平均數(shù)約為50元/噸 (PT1);中國碳論壇發(fā)布的 ?2020年中國碳價(jià)調(diào)查?預(yù)計(jì)到2025年碳價(jià)將上漲至71元/噸 (PT2)[32]。通過計(jì)算,隨著碳價(jià)的升高,風(fēng)力和光伏項(xiàng)目的CLCOE在逐漸減低,但在PT1、PT2碳價(jià)水平下總體均大于燃煤電價(jià),仍然無法實(shí)現(xiàn)正收益。

表9 補(bǔ)貼 “退坡”后考慮碳價(jià)的風(fēng)力發(fā)電CLCOEW3結(jié)果 單位:元/千瓦時(shí)

表10 補(bǔ)貼 “退坡”后考慮碳價(jià)的光伏發(fā)電CLCOEP3結(jié)果 單位:元/千瓦時(shí)

本文計(jì)算表明,風(fēng)力發(fā)電的CLCOEW3在碳價(jià)為152元/噸 (PT3)時(shí)實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)發(fā)電廠黑龍江省雞西市 (Ⅲ)的CLCOEW3低于其燃煤電價(jià)。而只有當(dāng)碳價(jià)達(dá)到385元/噸 (PT4)時(shí),四個(gè)資源區(qū)風(fēng)電項(xiàng)目才能同時(shí)實(shí)現(xiàn)CLCOE低于燃煤電價(jià),此時(shí)能夠?qū)崿F(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)。對(duì)于光伏發(fā)電項(xiàng)目,CLCOEP3在碳價(jià)為451元/噸 (PT3)時(shí)實(shí)現(xiàn)了第一個(gè)發(fā)電廠內(nèi)蒙古自治區(qū)包頭市 (Ⅰ)的CLCOEP3低于燃煤電價(jià);在碳價(jià)為1 055元/t(PT4)時(shí),三個(gè)資源區(qū)光伏發(fā)電項(xiàng)目才能同時(shí)實(shí)現(xiàn)CLCOE低于燃煤電價(jià),實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)。

綜上,風(fēng)力發(fā)電碳價(jià)的閾值水平為152~385元/噸,光伏發(fā)電碳價(jià)的閾值水平為451~1 055元/噸,可見碳市場可以通過碳交易增長風(fēng)力和光伏發(fā)電的經(jīng)濟(jì)收益,但目前的碳價(jià)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法替代補(bǔ)貼推動(dòng)風(fēng)電和光伏發(fā)電項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)。另外,兩種發(fā)電方式的碳價(jià)差異是因?yàn)楣夥l(fā)電技術(shù)不夠成熟,導(dǎo)致成本總體高于風(fēng)力發(fā)電成本,從而政府給予的補(bǔ)貼也更高,所以當(dāng)用碳價(jià)來彌補(bǔ)補(bǔ)貼 “退坡”帶來的成本上升時(shí),光伏發(fā)電實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)所需的碳價(jià)更高。

(五)敏感性分析

鑒于目前的碳價(jià)水平在較長一段時(shí)間內(nèi)難以實(shí)現(xiàn)風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的平價(jià)上網(wǎng),為了給風(fēng)力和光伏項(xiàng)目平價(jià)上網(wǎng)提供可行路徑,本節(jié)對(duì)影響風(fēng)力和光伏項(xiàng)目CLCOE的關(guān)鍵因素進(jìn)行敏感性分析。研究表明,年利用小時(shí)數(shù)、單位投資成本和融資成本對(duì)LCOE的影響更為顯著[17](P26－42)[21][33](P28－32)。本文分別設(shè)定了5%、8%、11%的折現(xiàn)率情景,分別對(duì)三個(gè)參數(shù)進(jìn)行±25%范圍變化,對(duì)不同資源區(qū)的平均CLCOE進(jìn)行分析。結(jié)果表明,單位投資成本對(duì)CLCOE的影響最顯著;年利用小時(shí)數(shù)對(duì)CLCOE的影響較為顯著;融資成本對(duì)CLCOE的影響最小。

如圖2所示,單位投資成本的降低對(duì)于CLCOEW2和CLCOEP2的降低有顯著作用。從光伏項(xiàng)目來看,光伏組件成本正處于快速下降過程中,可以作為CLCOEP2降低的主要?jiǎng)恿?。而風(fēng)力項(xiàng)目目前的單位投資成本相對(duì)較低,組件成本降低空間相對(duì)較小,但可以從風(fēng)電項(xiàng)目的運(yùn)輸、安裝等多個(gè)環(huán)節(jié)來實(shí)現(xiàn)CLCOEW2的降低。

圖2 不同資源區(qū)不同折現(xiàn)率下單位投資成本樂觀和悲觀情景的平均CLCOE

如圖3所示,年利用小時(shí)數(shù)的提高對(duì)降低CLCOEW2和CLCOEP2的貢獻(xiàn)較大,CLCOEP2對(duì)于年利用小時(shí)數(shù)的降低更敏感。但目前風(fēng)力和光伏項(xiàng)目的年利用小時(shí)數(shù)提升需要機(jī)組改進(jìn)技術(shù)支持,發(fā)電效率的上升可能會(huì)帶來組件成本的上升[21]。

圖3 不同資源區(qū)不同折現(xiàn)率下年利用小數(shù)樂觀和悲觀情景的平均CLCOE

如圖4所示,融資成本的降低對(duì)于CLCOEW2和CLCOEP2的降低也有一定的作用,CLCOEP2對(duì)于融資成本的降低更敏感,但在現(xiàn)實(shí)中降低融資成本需要根據(jù)發(fā)電項(xiàng)目具體情況來調(diào)整融資方案。

圖4 不同資源區(qū)不同折現(xiàn)率下融資成本樂觀和悲觀情景下平均CLCOE

本文進(jìn)一步測(cè)算了碳市場和綠色金融工具共同作用下的CLCOE水平,基于此分析碳市場和綠色金融工具的作用效果。首先,本文將碳價(jià)設(shè)定為50元/噸;其次,綠色金融政策表明:金融機(jī)構(gòu)向重點(diǎn)領(lǐng)域發(fā)放碳減排貸款后,可按貸款本金的60%向中國人民銀行申請(qǐng)資金支持,利率為1.75%?；诖?本文測(cè)算出綠色金融工具作用下的新能源企業(yè)貸款利率為3.05%,因此本文將綠色金融工具作用下的融資成本利率設(shè)定為3.05%。測(cè)算結(jié)果表明:在碳市場和綠色金融工具共同作用下,風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的CLCOE仍然明顯高于項(xiàng)目所在地的燃煤發(fā)電電價(jià)水平,不同資源區(qū)的風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE與燃煤電價(jià)的差額,分別為0.037 5~0.195 8元/千瓦時(shí)和0.184 0~0.364 8元/千瓦時(shí) (如表11、表12所示),而以上差額水平就是在碳市場和綠色金融工具共同作用下的新能源發(fā)電的有效補(bǔ)貼水平。在國家統(tǒng)一實(shí)施新能源發(fā)電補(bǔ)貼退坡的大背景下,各資源區(qū)可根據(jù)有效補(bǔ)貼水平對(duì)各自新能源發(fā)電項(xiàng)目進(jìn)行政策支持,以完成新能源補(bǔ)貼的漸進(jìn)退坡。

表11 風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目的CLCOE及其與燃煤電價(jià)的差額 單位:元/千瓦時(shí)

表12 光伏發(fā)電項(xiàng)目的CLCOE及其與燃煤電價(jià)的差額 單位:元/千瓦時(shí)

另外,考慮到碳市場的碳價(jià)和綠色金融工具的利率同時(shí)波動(dòng)的可能性,本文進(jìn)一步同時(shí)對(duì)碳價(jià)和綠色金融工具利率進(jìn)行多因素敏感性分析,即將碳價(jià)和綠色金融利率兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行±25%的范圍變化,得到了不同資源區(qū)風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的CLCOE,對(duì)計(jì)算得到的CLCOE值進(jìn)行組合后得到了風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE的最大值和最小值,具體結(jié)果如表13和表14所示。

表13 風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目多因素變動(dòng)情況下的CLCOE 單位:元/千瓦時(shí)

表14 光伏發(fā)電項(xiàng)目多因素變動(dòng)情況下的CLCOE 單位:元/千瓦時(shí)

補(bǔ)貼 “退坡”后在同時(shí)考慮碳市場和綠色金融政策的情況下,不同資源區(qū)風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE的最大值和最小值均高于該地區(qū)的燃煤電價(jià),發(fā)電項(xiàng)目依靠現(xiàn)有激勵(lì)政策仍然難以實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng),而上述測(cè)算出的不同CLCOE最小值與對(duì)應(yīng)燃煤電價(jià)的差值,可作為國家新能源發(fā)電補(bǔ)貼退坡后各區(qū)域新能源有效補(bǔ)貼的參考水平,其中風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目的區(qū)域最低有效補(bǔ)貼范圍為0.002 6~0.160 5元/千瓦時(shí),光伏發(fā)電項(xiàng)目的區(qū)域最低有效補(bǔ)貼范圍為0.130 5~0.299 3元/千瓦時(shí)。

(六)平價(jià)上網(wǎng)可行路徑分析

本文研究表明,碳市場和綠色金融政策工具雖然可以有效降低風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的CLCOE,然而,在碳市場和綠色金融政策工具共同作用下,在補(bǔ)貼退坡的情況下,風(fēng)力和光伏發(fā)電仍然無法實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng)。敏感性分析結(jié)果進(jìn)一步表明,單位投資成本是影響風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE最敏感的參數(shù),降低風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目的單位投資成本是減少其CLCOE的最主要路徑[21][34]。

本文應(yīng)用CLCOE模型模擬了當(dāng)前碳交易價(jià)格 (50元/噸)、融資成本利率 (3.05%)情景下,風(fēng)力和光伏發(fā)電項(xiàng)目CLCOE等于燃煤電價(jià)時(shí),單位投資成本需要下降的百分比 (如表15所示)。模擬結(jié)果表明:在四個(gè)資源區(qū)使風(fēng)力發(fā)電平價(jià)上網(wǎng)時(shí),風(fēng)力發(fā)電的單位投資成本需要下降8.75%~41.28%不等。對(duì)于光伏發(fā)電項(xiàng)目來說,三個(gè)資源區(qū)的單位投資成本則需要下降33.15%~49.80%不等。已有文獻(xiàn)表明,無論是風(fēng)力發(fā)電還是光伏發(fā)電,單位投資成本都會(huì)在未來迎來較大幅度的下降[35][36]。因此,降低單位投資成本將是保障中國補(bǔ)貼 “退坡”之后可再生能源發(fā)電持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵,而碳市場和綠色金融政策在保障未來可再生能源持續(xù)發(fā)展方面則將起到重要支撐作用。

表15 實(shí)現(xiàn)綜合低碳效益值時(shí)的單位投資成本變動(dòng)比例

四、結(jié)論和政策啟示

本文在原始LCOE模型的基礎(chǔ)上,通過引入政府補(bǔ)貼、碳價(jià)收益、系統(tǒng)網(wǎng)損改善收益以及備用容量成本等變量構(gòu)建了風(fēng)力和光伏發(fā)電的CLCOE模型,該模型既可以用于可再生能源發(fā)電成本的測(cè)度,又可以從經(jīng)濟(jì)效益和環(huán)境收益兩個(gè)方面對(duì)可再生能源相關(guān)激勵(lì)政策的效果進(jìn)行評(píng)估,是一種有效的可再生能源政策評(píng)估工具。應(yīng)用CLCOE模型,本文對(duì)選自四類風(fēng)能資源區(qū)的8個(gè)風(fēng)力發(fā)電項(xiàng)目和三類光能資源區(qū)的6個(gè)光伏發(fā)電項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了評(píng)價(jià),并進(jìn)一步研究了上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼 “退坡”對(duì)風(fēng)力和光伏發(fā)電CLCOE的影響,探討了碳市場和綠色金融等政策工具對(duì)補(bǔ)貼 “退坡”的彌補(bǔ)作用。本文針對(duì)樣本項(xiàng)目的研究結(jié)果表明:對(duì)于大多數(shù)區(qū)域來說,針對(duì)風(fēng)能和光伏發(fā)電的上網(wǎng)電價(jià)補(bǔ)貼很好地解決了新能源發(fā)電成本過高的問題,使新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)得以發(fā)展壯大;然而在一些地區(qū),也存在過度補(bǔ)貼的情況。補(bǔ)貼 “退坡”以后,大部分地區(qū)的新能源發(fā)電CLCOE仍高于當(dāng)?shù)氐拿弘娚暇W(wǎng)價(jià)格,表明補(bǔ)貼 “退坡”后新能源發(fā)電的成本競爭力仍然有待于進(jìn)一步提升。在碳市場和綠色金融政策支持下,各資源區(qū)的CLCOE均有所下降,但仍無法實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng),考慮到各資源區(qū)CLCOE與燃煤電價(jià)的差額存在較大差異,在短期內(nèi)各資源區(qū)可以根據(jù)各自的新能源發(fā)電成本確定新能源發(fā)電的區(qū)域補(bǔ)貼,從而實(shí)現(xiàn)國家新能源發(fā)電補(bǔ)貼退坡的有效過渡。

本文的研究結(jié)果對(duì)于中國未來可再生能源發(fā)電相關(guān)政策制定和評(píng)價(jià)具有重要啟示。首先,新能源發(fā)電項(xiàng)目同時(shí)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)收益和環(huán)境收益,因此,針對(duì)新能源發(fā)電項(xiàng)目的激勵(lì)政策也應(yīng)同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)方面和環(huán)境方面的因素。應(yīng)用碳定價(jià)、碳排放社會(huì)成本等方法可以將新能源發(fā)電的環(huán)境收益貨幣化,從而使政府制定相關(guān)政策時(shí)綜合考慮新能源發(fā)電的經(jīng)濟(jì)收益和環(huán)境收益,使相關(guān)政策設(shè)計(jì)更為科學(xué)合理。其次,在傳統(tǒng)的LCOE模型的基礎(chǔ)上引入環(huán)境成本和收益相關(guān)變量,構(gòu)建CLCOE模型可以更為客觀、準(zhǔn)確地測(cè)算新能源發(fā)電的成本、收益水平;同時(shí),還可以通過測(cè)算引入財(cái)政補(bǔ)貼、碳市場、綠色金融等政策工具后的CLCOE來評(píng)估相關(guān)政策工具對(duì)新能源發(fā)電的激勵(lì)效果;進(jìn)一步,應(yīng)用CLCOE模型中部分變量的閥值分析方法可以定量測(cè)算推動(dòng)新能源發(fā)電最有效的補(bǔ)貼水平、碳價(jià)和金融支持利率水平,為制定更為精準(zhǔn)有效的補(bǔ)貼政策、碳市場政策和綠色金融政策提供科學(xué)依據(jù)。第三,目前碳市場上碳價(jià)水平還不足以支撐新能源發(fā)電實(shí)現(xiàn)平價(jià)上網(wǎng),補(bǔ)貼 “退坡”后,碳市場將發(fā)揮越來越重要的作用,隨著國際和國內(nèi)相關(guān)機(jī)構(gòu)對(duì)實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的重視程度逐年提高,以及對(duì)碳的社會(huì)成本認(rèn)識(shí)的逐漸深入,預(yù)計(jì)未來中國碳市場的碳價(jià)將迎來較大幅度提升,新能源發(fā)電的環(huán)境收益也將成為其總收益的重要組成部分。