新能源比傳統能源成本更高嗎？

摘要：分別選取風電和傳統煤電典型項目，使用LCOE方法比較新能源與傳統能源項目的長期投資平均成本，結果表明，即使不考慮新能源發電的鼓勵性政策補貼和傳統能源發電的環境外部性，風電項目仍比火電項目具有明顯的成本優勢，否定了對新能源成本過高的固有認識。阻礙我國可再生能源如風電發展的根本因素不是發電成本，而是來自電網消納和輸送能力的制約，目前我國風能資源豐富地區大部分用電負荷較小，大規模風力發電面臨當地電網難以消納的問題。因此，應加大對智能電網建設的投入，加強風電配套設施建設與維護，并在有條件的電力需求中心附近發展風電。

關鍵詞：新能源；傳統能源；風電；火電；煤電；LCOE；環境外部性；智能電網

中圖分類號：F062.1；F407.61 文獻標志碼：A文章編號：16748131（2013）03006607一、引言

伴隨經濟增長對能源不斷提高的需求，傳統化石能源對環境的污染以及其自身的不可再生性成為世界經濟首要面臨的問題之一。為滿足能源需求，儲量充足或清潔可再生、對環境傷害較弱的能源項目成為各國能源產業發展的焦點。新能源如風電、光伏太陽能、地熱、水力潮汐等得到廣泛重視。

目前中國的電力生產結構仍然以煤炭發電為主。據中國國家能源局統計，2011年全國新增煤炭產能9 500萬噸，14個大型煤炭基地產量達到32億噸；新增電力裝機9 000萬千瓦，全國電力總裝機達到10.5億千瓦。同時，中國的可再生能源保持了快速發展的勢頭。2011年，風電并網容量新增1 600萬千瓦，累計達到4 700萬千瓦，年發電量800億千瓦時，同比增長60%以上；光伏發電裝機容量達到300萬千瓦，比上年增加3倍以上。中國可再生能源發展“十二五”規劃目標顯示，到2015年，中國將努力建立有競爭性的可再生能源產業體系，風電、太陽能、生物質能、太陽能熱利用及核電等非化石能源開發總量將達到4.8億噸標準煤。

然而通常的經驗認為，新能源存在發電成本高、電價貴、電力產出不穩定、技術不完善等劣勢，其發展要靠各國政府補貼才得以完成。但是真實情況果真如此嗎？

能源項目投資決策需要依據成本效益估算，傳統上通常使用凈現值法（NPV）來進行估算。但是NPV法在對能源投資項目進行分析時存在一些弊端，主要問題是無法在不同技術水平之間進行比較，而只能回答單個項目在財務上是否可行的問題。為此，在新能源發電領域，國際上通常采用LCOE（Levelized Cost of Energy）方法國內的譯法尚未達成一致，有的譯作平準化成本，有的譯作均化成本，本文使用LCOE。來對不同發電技術和規模的能源項目進行比較。

LCOE的相關研究從開始便著眼于最廣泛通行的能源形式——電能。Roth等（2004）對14種不同的發電技術進行了LCOE計算，包括光伏太陽能、地熱能、風電以及不可再生的化石燃料能源發電，結果表明高效清潔的新能源項目在成本上具有明顯優勢。Levitt等（2011）研究發現在，北美地區海上風電與石油、煤炭等其他形式能源相比，其電力價格較高；為了解釋這一現象，他們運用35個已投產或建設中的發電項目的現金流計算LCOE并進行了比較分析該研究關注各項目的融資相關環節，設計了貸款利率、債務與股本、各類投資（國家、銀行和其他機構）的股權比例以及通貨膨脹等關鍵參數，但可再生能源的外部效應并未被考慮在內。，研究中發現政府補貼、設備建設成本和融資結構會對海上風力發電的售價產生重要影響，研究結果表明北美地區的海上風電實際售價高于估計的市場均衡價格，這是市場對投資風險、經驗和風電基礎設施的缺乏的正常反應。McCubbin等（2011）也對北美地區的風力發電技術做出評估，但他們的研究特別重視有害氣體的外部效應問題，將美國兩地規模不同的兩個陸上風力發電廠與天然氣發電項目進行對比，認為之所以風力發電顯得昂貴是由于未考慮項目對環境的外部效應該研究詳細估算了天然氣燃燒產生的各種氣體廢物對人與生物造成的長期影響，將這種影響作為天然氣項目的長期成本或風電項目的長期收益項目計入，利用LCOE方法進行計算，得到風電的外部效應均值約為每千瓦時5～7美分（依電廠規模不同而變化）的結果。。

藍瀾，劉強，陳梓，何青，趙曉彤：新能源比傳統能源成本更高嗎？對各類發電技術的更為廣泛的LCOE研究來自國際經合組織，該組織發表的《電力項目的預期成本》2010版中，包括了世界范圍內將在2015年前投產的各類電力項目（OECD，2010），使用LCOE方法，分別取5%和10%兩個貼現率進行計算，并首次將CO2的排放成本計入設為一個時間與空間上固定的值，即單位排放量成本為每噸30美元。但OECD同時認為這個直接的成本并未、也很難涵蓋燃煤或天然氣過程中產生的全部有害氣體排放帶來的外部性。。OECD的這份報告得到兩個重要的計算結果：一是在貼現率較低時，具有“資本密集”“低碳排量”的技術，例如核電比燃煤火電或天然氣循環發電具有顯著成本優勢，而優勢的主要來源是每噸CO230美元的補貼；二是在貼現率較高時，燃煤或天然氣項目反而顯示出成本優勢。報告依次對LCOE計算式中各項進行了敏感性分析，估計了貼現率、建設成本、燃料與碳排放的價格、項目壽命以及建設時間變化對LCOE的影響，其中，貼現率比碳排放價格對LCOE的影響更大。該報告認為LCOE直接關乎投資者對生產成本的確定性預期以及市場的均衡電價，而LCOE核算中的折現率反映了無具體市場與技術風險約束下的資本報酬率；在實際市場環境中，對市場以及某類技術的風險的不確定性將導致實際成本的財務價值與估算的LCOE有所偏離；同理，與競爭市場的實際投資成本相比，LCOE更接近于發生在一個具有貸款保證與計劃價格優勢的壟斷市場的電力成本。因此，該報告得出的一個主要的結論是：不同國家或地區的特殊條件對能源尤其是新能源的LCOE起決定作用。

LCOE是一種比較不同發電技術成本的有效計算方法。在國際上，LCOE不僅被用于學術建模分析，也常見于政策討論等領域，是一種被廣泛認知的透明的計算手段。研究表明，不同國家或地區的能源尤其是新能源的LCOE有很大不同，而在我國，缺少這方面的公開研究。本文將使用LCO方法，以我國的風電和傳統煤電為代表，比較新能源與傳統能源項目的長期投資平均成本，以期豐富有關研究，并為我國能源發展戰略提供參考。

二、研究方法、對象與數據處理

1.LCOE分析方法

LCOE分析的基本方法如下：

已知未來各期的價值（FV）較現期的價值（PV）低，折現率r被用來衡量這一差別（Brealey et al，2010），即：PV=FV（1+r）-n。而凈現值（NPV）則是多期（通常是指一個項目的壽命周期內的所有期間）價值的集合。對LCOE的定義就來自于收入的凈現值等于成本的凈現值這一恒等式，即：

N1n=0Cn（1+r）-n=N1n=0（AEPnPn+Bn）（1+r）-n（1）

上式中，Cn是總支出（如果有債務支出則也包括在內）；AEPn為生產的電能；Bn是其他收入來源，如可能存在的稅費補貼等。Pn是一個均值，則得到：

Pn=N1n=0（Cn-Bn）（1+r）-n1N1n=0AEPn（1+r）-n=LCOE

因此，LCOE實際上等于成本的凈現值與能量產出的經濟時間價值（economic time value）的比值還有另一種理解，LCOE是單位能量產出的一個價格，在這個價格上凈現值等式可以實現，投資者在N期結束后獲得利潤為0。。上述計算存在兩個基本假設：（1）利潤率r對成本與收益是相同的，且在N期內恒定不變；（2）電力價格在N期內恒定不變，所有電力產出一經生產便馬上被購買，電力市場是出清的。

2.研究項目

本文研究的核算規模為電廠層次（plantlevel），選取兩個典型電力項目——位于河西走廊的一個風電項目和位于京津唐地區的一個燃煤火電項目作為案例出于保守商業機密的要求，本文沒有給出具體的發電項目名稱。，利用LCOE方法估算其各自長期投資平均成本，并進行對比分析。

風電廠項目建設在甘肅省，裝機規模199.5 MW，設計安裝133 臺1 500千瓦的風力發電機組；年上網電量為44 236.5萬千瓦時，年利用小時數為2 217小時。工程靜態投資為197 294.31萬元，動態總投資為204 260.97萬元，建設期28個月。計劃總投資的20%使用資本金，其余由國內銀行貸款，貸款年利率為5.94%，貸款按復利計算以上數據是2008年8月的計劃，具有時效性，與實際執行情況會有所偏差。。

火電廠項目地處京津唐地區核心地帶，建設規模為2 000 MW，安裝2×1 000 MW機組；本期工程年耗原煤量約500萬噸，總計動態投資771 941萬元；設備年利用時間5 500小時；全廠定員300人，人工工資計50 000元/人年，年總工資支出1 500萬元；預期年二氧化硫排污費720萬元，氮氧化物排污費820萬元，煙塵排污費48萬元，總計污染費用1 588萬元；不計燃料支出，年流動成本約3 088萬元。計劃總投資的20%使用資本金，其余由國內銀行貸款，貸款年利率7.56 %，償還年限12年，寬限年限3年，按本息等額方式進行償還以上數據是2007年9月的計劃，具有實效性，與實際執行情況會有所偏差。。

3.數據分析處理

本文核算對象為兩個具體的電廠項目，其投資規模等相關核算數據來自兩電廠的投資可行性分析內部報告。本文涉及的核算項目，為符合國家和地區的具體情況，不包括以下幾類內容：不包括國家或地方政府對新能源項目的補貼，不包括國際清潔能源機制（CDM）對可再生非化石能源的補貼，不包括燃煤火電廠、風電廠除電力銷售外的任何收入，不包括燃煤火電廠的污染排放價格。

（1）風電廠項目。風電廠項目的成本項，將動態投資204 260.97萬元在其壽命期間20年內用年限平均法進行折舊，即年折舊額1 0213.05萬元。風電廠維持運營的流動成本可忽略，且采用風電驅動無需其他燃料成本，可直接用年均固定資本折舊計算其折現后的成本現值。

（2）燃煤火電廠項目。為了便于與風電廠進行比較，將動態投資771 941萬元在同樣的20年內用年限平均法進行折舊，即年折舊額38 597.05萬元；火電廠維持運營需要支付流動成本，由其的可行性報告可知，這一流動成本的年均額度是5 000萬元；火電廠正常工作的另一個主要支出項目是燃料煤炭，該項目年均計劃耗煤500萬噸，用預期煤炭價格與耗煤量的乘積可得到煤炭燃料的支出；本文不過多考慮火電廠的外部性，不計污染物的排放費用。因此，火電廠項目的總成本為固定資本、流動成本以及燃料成本之和。

（3）折現率。在LCOE計算中一個最主要的外生參數是折現率，它是每單位資本的期望收益或成本，代表著對項目投資中資金的時間價值的估計。折現率因不同的融資結構與資本市場而不同，通常來說，風電項目在風險厭惡的金融市場例如債權市場融資，可能得到的名義利率約為8%，而在能夠接受更高風險的股票市場，融資的名義利率約為13%（Hearps et al，2011）。大型國有企業占中國全部風電能源投資的約80%（李俊峰等，2011），本項目也屬于國有企業項目，融資背景相對單一。根據經合組織的有關研究，折現率是左右LCOE的值的關鍵因素，在貼現率較低時新能源項目會較傳統能源項目體現出優勢，并建議用兩個標準折現率（5%和10%）來作對比分析。因此，本文首先以折現率10%計算兩項目的LCOE，如果風電項目的成本并未體現出優勢，則再用較低的5%進行計算。

（4）煤炭價格預期?；痣姀S的一個主要的開支項目是其所需燃料的成本，本文的火電項目要達到標準供電能力所需的燃煤量是每年500萬噸。根據其可行性研究報告，以每噸動力煤700元的價格計算，2012年燃料成本、固定成本折舊和流動成本分別占總成本的89%、10%和1%。由于燃料成本的比重很高，煤炭價格的較小變化也會對年總成本造成影響?；痣姀S項目投產的20年間，市場煤炭價格一定會發生波動，而對于這種不可再生能源來說，總的趨勢應該是上升的。因此，需要對煤炭價格進行合理的預期。綜合各種因素，本文對未來20年的煤炭價格進行了預測，具體結果見表1。

（5）其他參數。本文未考慮貨幣匯率變化，所有數據均為當期人民幣單位；此外，本文對一些沒有在中國實現的成本或收益項目不予考慮。

三、計算結果與分析

1.計算結果

根據上述方法處理的數據，可以計算出兩項目的LCOE值，并對每單位電量兩種發電方式所分攤的成本進行比較，計算結果如表2。如表2所示，風電廠項目的LCOE成本是每度電0.231元，每度電較火電項目便宜0.126元，節約成本35.3%。風電項目具有明顯的成本優勢。

2.LCOE計算結果分析

風電項目不計入任何新能源補貼，燃煤火電項目不計入任何污染物排放開支，且考慮未來燃料價格增長的趨勢，通常認為風電成本較高。但是本文

卻得出了風電項目具有絕對成本優勢的結果，原因可能有以下幾點：

（1）中國的燃料煤炭價格較為昂貴。由美國能源信息署的資料顯示，美國未來20年內煤炭的預期最高價格為47.40美元，依現行匯率6.3人民幣/美元計算，約合人民幣298.62元，遠低于當前中國標準燃料煤的價格700元。因此如果火電廠使用低價優質的進口煤炭，可能獲得更低的成本。假設在最優情況下，不考慮關稅與運輸成本等因素，如果火電廠能夠享有美國能源署預期的20年煤炭價格，則其LCOE成本僅為每度電0.189元，低于風電項目的LCOE。

（2）風電的上網電量估計略顯樂觀。本文中估計的上網電量是風電廠核定功率與上網時間的乘積。其中，年均開機時間僅受自然條件的限制，即為預期中能夠達到一定風力水平的自然時長。但是，就現階段中國實際情況而言，由于限電等某些因素影響，機組無法達到設計出力造成這種現象的主要原因：一是配套設施限制，由于“西電東輸”的成本高，電網輸送能力有限，而陸上風電設施受自然環境限制，只能建設在遠離城鎮、地廣人稀、土地價格便宜的地區，然而風電項目產生的電力無法完全在當地售出，造成有電不能送的情況（李俊峰 等，2009）。二是由于季節性因素，某些地區存在限電，如果一地區的水電項目效率提高，則較不穩定的風電可能會被限制。三是一些國產風機存在技術質量問題，造成了一些地區的風機大規模脫網事故，導致風電設備實際工作時間下降（水電總院，2012）。。實際上，在2011年中國風電累計裝機電量與實際上網電量相差1 700萬kW，意味著部分機組長時間不能發電、獲得效益（施鵬飛，2012）。

水利部水利水電規劃設計總院在《2011年度中國風電建設統計評價報告》中新增了“棄風率”這一數據指標，蒙東、吉林、蒙西和甘肅分別為23%、20%、18%和17%，全國10個棄風較多的省區584個風電廠平均為15%。因此，風電項目的上網電量被高估，則LCOE被低估了。運用水電總院上述報告中提供的數據，估計建設在甘肅的該風電項目實際上網電量為預期的83%，則調整后的LCOE為每度電0.278元（見表2），較未調整時的0.231元有顯著提升，但與燃煤火電相比仍存在較大成本優勢。

四、結論與建議

本文通過計算兩個實際項目的LCOE，并進行比較，得到了在新能源鼓勵性政策補貼與傳統能源環境外部性不計的前提下，風電項目比火電項目具有明顯的成本優勢的結果。即使考慮風電廠的棄風率，從長期看風電項目在成本上仍然優于燃煤發電。如果考慮燃煤電廠的外部環境成本，風電廠的發電成本優勢更加明顯。

進一步分析，阻礙我國可再生能源如風電發展的根本因素其實不是發電成本，而是來自電網。由于目前我國風能資源豐富地區大部分用電負荷較小，大規模風力發電面臨當地電網難以消納的問題。從用電量來看，目前西北、東北、內蒙等風能資源豐富的地區用電量相對較少，用電負荷主要集中在東部經濟發達地區。就本文所研究的風電廠所在地河西走廊風電基地來說，建設過程中就遇到了風電難以就地消納的問題。2010年，酒泉千萬千瓦級風電基地完成裝機總量516萬千瓦，其中并網裝機僅130萬千瓦。為解決風電外輸問題，甘肅省電力公司計劃投資建設750千伏輸變電工程，但也只能夠滿足94%概率條件下的516萬千瓦風電送出需要，仍然有6%的時間需限制風電出力。而酒泉市計劃到2015年底風電裝機總容量達到1 271萬千瓦，2020年增加到2 000萬千瓦以上，即使是西北電網也難以消納參見國務院發展研究中心技術經濟研究部“現代信息技術：智慧地球的發展趨勢與政策研究”課題組2011年的研究報告《遠距離輸送風電的經濟性分析》。。因此，本文對中國風電項目發展提出以下建議：

第一，增加智能電網的投入。在投資風險被高估、融資成本被放大（貼現率為10%的高值）、不接受國家或地區任何形式補貼時，不考慮客觀因素，理論上長期來看，風電的單位電力成本可以與燃煤火電成本持平或略低。為了進一步加強和促進新能源產業的發展，國家應加大對智能電網建設的投入。

第二，加強風電配套設施建設與維護。風電項目最大的阻礙并非新能源的投資風險或不確定的市場環境，生產電力無法完全輸入電網是影響其發展的最主要因素。因此，僅僅用所謂的“新能源補貼”是不能有效促進風電發展的；建設風電輸電線路與相關設施，提高國產風電設備的質量，最終增加風電上網率，才是國家更應該大力推進的工作。另外，在靠近電力需求中心的東部沿海地區發展風電，還可以大幅度降低輸電成本。

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Is the Cost of Renewable Energy Higher Than Traditional Energy？

—Comparison of the Cost between Wind Power and Heat Power in China Based on LCOELAN Lan1，2， LIU Qiang3， CHEN Zi3， HE Qing1， ZHAO Xiaotong4

（1. North China Electric Power University， Beijing 102206， China； 2. Renewable Energy

Development Co.， Ltd， China Hydroelectric Power Construction Group， Beijing 100029， China；

3. Institute of Quantitative Economics and Technical Economics， Chinese Academy of Social Science，

Beijing 100732， China；4. Chinese Academy of Electric Power Science， Beijing 100192， China）

Abstract： This paper uses LCOE method to compare the average cost of longterm investment between renewable energy projects and traditional energy projects by choosing wind power and typical projects of traditional coalelectric power respectively， and the results show that wind power projects have obvious cost advantage over coalelectric power projects even though encouraging policy subsidy of renewable energy and environmental externality of traditional coalelectric power are not considered， which denies the cognition that renewable energy has too much cost， that the basic factor hampering renewable energy such as wind power is not power cost but is the restriction from the processing capacity and transmission capacity of power grid， and that in the areas of China with rich wind power， currently， majority of the areas have small power load capacity and largescale wind power faces the difficulty in the process capacity of local power grid. Thus， China should enlarge the investment in intelligent power grid construction， strengthen the construction and maintaining of matched facilities for wind power and develop wind power around the places with the power demand centers.

Key words： renewable energy； traditional energy； wind power； heat power； coalelectric power； LCOE； environmental externality； intelligent power grid

CLC number：F062.1；F407.61 Document code：AArticle ID：16748131（2013）03006607

（編輯：南北）