居住建筑分布式光伏發電系統經濟性分析

羅 西，劉加平

( 1. 西安建筑科技大學管理學院，陜西 西安 710055；2. 西安建筑科技大學建筑學院，陜西 西安 710055）

分布式光伏發電是指建在用戶需求側，通過光伏組件將太陽能轉化為電能的發電方式．目前，我國光伏制造產能過剩，歐美等國又相繼采取貿易保護措施限制我國光伏產品出口，將太陽能光伏與建筑結合在一起，推廣利用屋頂分布式太陽能，既能減少采暖、制冷對煤炭、石油等一次能源消耗，又能有效解決光伏發電的并網問題以及長距離輸電的損耗問題，還能加快分布式光伏發電推廣應用，這對于優化我國能源結構、促進節能減排、防治大氣污染具有一舉三得的重大意義．為此，我國政府已出臺多項優惠政策以推動分布式光伏產業快速發展，尤其是國家發改委于2013年8月發布的《關于發揮價格杠桿作用促進光伏產業健康發展的通知》[1]，明確了0.42元/kW·h的分布式光伏全電量補貼政策；陜西省政府也于2014年12月出臺《陜西省人民政府關于示范推進分布式光伏發電的實施意見》[2]，提出 “在落實好國家現有電價補助政策的基礎上，省級財政資金按照1元/W標準，給予一次性投資補助”的產業補貼政策．

由于分布式光伏屬于新興能源產業，民眾對其運營及收益模式尚缺乏了解，這直接導致居民投資分布式光伏的動力不足，分布式光伏發展速度遠低于政府預期．雖然國內外已有眾多關于分布式光伏項目投資收益的研究，但基本是在技術經濟條件確定的情況下進行結果分析，未將行業發展初期的自然、技術、市場、政策等不確定因素聯系起來進行均衡分析。為此，本文著眼于居住建筑分布式光伏發電系統在我國的發展，以我國北方城市寶雞市特定的自然條件及陜西省光伏發電補貼政策為背景，選擇內部收益率為主要分析指標，利用SAM軟件建立仿真模型，綜合運用對比分析、敏感性分析、財務杠桿分析等方法，對我國居住建筑分布式光伏系統經濟效益進行分析，旨在展示居住建筑采用分布式光伏系統的發展前景，為行業發展、該領域的科學研究及工程應用提供參考．

1 仿真模型參數選取

分布式光伏發電系統的經濟性分析與其設計方案、組件性能以及氣候條件等因素關系緊密．為便于分析比較，本文使用SAM[3]軟件來對陜西寶雞地區居民分布式光伏發電系統進行經濟性分析．仿真模型中電池組件選用Canadian Solar CS6P-230P，逆變器選用SMA公司Sunny Boy系列，氣象數據來源于Solar and Wind Energy Resource Assessment(SWERA) 570160號氣象站，系統傾斜角設為寶雞當地緯度34.35 °N，系統性能衰減速度每年0.5%，項目投資成本10 000元/kW，運營維護費用每年124.34元/kW，國家及陜西省內補貼分別為0.42元/kW·h及1元/W，項目運營期25年，補貼期限20年，其中第12年需更換逆變器，不考慮通貨膨脹．稅收方面，由于居民分布式光伏系統月售電銷售額低于2萬元，根據國稅總局規定可免征增值稅，同時由于系統規模較小，忽略所得稅的計算．

由于本文著眼于居民分布式光伏系統，所分析的用電量范圍限于1 000～5 000 kW·h/a之間，光伏系統裝機規模限于1～6 kW之間．

2 經濟效益影響因素分析

2.1 居民用電量

居民分布式光伏系統收益來源于三部分：“自發自用”節省的電費、“余量上網”的售電收入和政府補貼．其中售電電價根據《關于發揮價格杠桿作用促進光伏產業健康發展的通知》規定采用當地燃煤機組標桿上網電價，陜西地區為0.397 4元/W[4]；政府補貼按照國家規定0.42元/kW·h的標準；節省電費的計算由于涉及到階梯電價而較為復雜，需分情況討論．

表1 陜西省居民階梯電價Tab.1 Tiered pricing for Shaanxi household electricity

陜西省居民階梯電價分為三級：年累計用電量在2 160 kW·h及以下的部分，按第一檔電價標準執行；年累計用電量在2 161～4 200 kW·h的部分，按第二檔電價標準執行；年累計用電量在4 201 kW·h及以上的部分，按第三檔電價標準執行．因此，居民消費電價在安裝光伏系統前后可能不同，這也加大了陜西地區光伏系統收益計算的復雜程度．

表2 陜西地區分布式光伏系統收益隨居民年用電量變化關系表Tab.2 Relationship between Shaanxi distributed PV income and household load

項目收益對于內部收益率的計算有著直接影響．現以0.92、1.83、3.22、4.14、5.06、5.97 kW共6種大小的分布式光伏系統為例，分析不同年用電量的情況下項目內部收益率的變化情況．實驗結果圖1所示：

圖1 分布式光伏系統內部收益率隨負載變化情況Fig.1 The variation between IRR of distributed PV and household load

從圖1可以看出，隨著居民耗電量的增加，分布式光伏系統的內部收益率呈分段線性增長趨勢．不同裝機規模的系統由于設計、價格、性能等方面的差異，內部收益率與用電量之間的關系曲線不盡相同．當系統年發電量＞4 200 kW·h，對應于陜西寶雞地區裝機規模＞3 kW左右時，內部收益率增長趨勢基本相同，對于同一負載，隨著系統產能的增大，系統內部收益率呈遞減趨勢；當系統年發電量＜4 200 kW·h，對應于陜西寶雞地區裝機規模＜3 kW左右時，內部收益率與用電量的關系取決于系統的發電量大小，對于同一負載，系統產能與內部收益率之間的關系難以簡單確定．

2.2 光伏系統單位造價

分布式光伏的初始投資成本主要包括光伏組件、并網逆變器、配電設備及電纜、電站建設安裝等．其中光伏組件投資成本比重最大，占總投資的50%～60%．根據國際可再生能源署（IRENA）2015年1月17日發布的《2014年可再生能源發電成本》報告顯示，全世界范圍內太陽能組件成本自2009年末至今已下滑75%，且仍呈持續下滑態勢．持續下滑的投資成本對于項目內部收益率有何影響，本文通過敏感性分析的方法進行研究，結果如圖2所示．

以上敏感性分析以10 000元/kW的系統單位造價為基本方案，對0.92、3.22和4.14 kW共3種大小的分布式光伏系統在不同負載下展開研究．

從表3可以看出，項目內部收益率隨系統單位造價的下降而上升．對于裝機規模一定的系統，年用電量越大，單位造價平均敏感度越低；對于年用電量一定的系統，裝機規模越大，單位造價平均敏感度越高．

圖2 分布式光伏系統單位投資價格敏感性分析圖Fig.2 Sensibility analysis of unit investment cost of distributed PV system

表3 單位造價變化對內部收益率的影響Tab.3 The influence of IRR caused by unit investment cost

2.3 居民貸款方式

前面的分析中未考慮貸款行為，而貸款利率和貸款比例也會對分布式光伏系統的經濟效益產生影響．現以0.92 kW系統為例，分析居民年用電量分別為500和1 000 kW h，系統單位投資分別為10 000和1 1000元/W共4種情況下，貸款利率與貸款比例對系統的內部收益率影響：

從圖3可以看出，在相同貸款利率條件下，按照財務杠桿效應，貸款比例的提高可能導致項目自有資金內部收益率提高，也有可能導致其下降，這取決于貸款利率與項目全投資內部收益率之間的大小關系．若貸款利率高于全投資內部收益率，說明項目收益不足以支付貸款利息，因此貸款比例越大，項目自金資金收益率越小；相反，若貸款利率低于項目全投資內部收益率，說明貸款的資金成本低于項目收益，因此貸款比例越大，項目自有資金內部收益率越大．

圖3 貸款利率及比例對項目內部收益率的影響Fig.3 The influence of IRR caused by loan rate and loan fraction

3 政府財政補貼

目前我國分布式光伏產業得以快速發展，很大程度上得益于政府的財政補貼．但是，《關于發揮價格杠桿作用促進光伏產業健康發展的通知》中也指出“國家根據光伏發電發展規模、發電成本變化情況等因素，逐步調減光伏電站標桿上網電價和分布式光伏發電電價補貼標準”，這給分布式光伏發電的補貼政策帶來了較大的不確定性，一定程度上影響了投資者的信心．為研究政府補貼的有無對于分布式光伏系統內部收益率的影響大小，我們仍然以0.92、3.22和4.14 kW這3種大小的系統為例進行分析，結果如圖4所示．

對于每一個系統，選取4種負載為觀察點來定量分析政府補貼對分布式光伏項目內部收益率的影響．

圖4 政府補貼對IRR的影響Fig.4 The influence of IRR caused by government subsidies

表4 政府補貼對分布式光伏的經濟效益影響Tab.4 The influence of IRR caused by government subsidies

從圖4及表4可以看出, 當分布式光伏系統不享受任何補貼時，項目內部收益率徘徊在0%附近，甚至是負數；國家0.42元/kW時的補貼能夠顯著提高項目內部收益率，使項目基本達到可行；省內補貼1元/W在國家補貼的基礎上能夠再提高項目內部收益率1.38%左右．隨著系統裝機規模的增大，國家補貼對系統內部收益率的影響逐漸增大，而省內補貼對其的影響則相應減少，這主要是因為國家補貼是電價補貼，以發電量為計算單位，而省內補貼是建設補貼，以裝機規模為計算單位．當裝機規模增大時，系統發電量增加速度更快，因此其對內部收益率的影響也會更大．

4 結論

本文基于SAM軟件對陜西寶雞地區居民分布式發電系統的年發電量進行仿真計算，并在仿真結果的基礎上對居民用電量、光伏系統單位造價、居民貸款方式與項目內部收益率的關系逐一進行分析，得到以下結論：

(1) 對于裝機規模一定的居民分布式光伏系統，內部收益率與用電量為正相關關系．由于陜西居民電價實行階梯政策，該關系曲線呈分段線性上升趨勢；對于年用電量基本確定的居建筑分布式光伏系統，內部收益率與裝機規模的關系受系統設計因素影響較大，總體上內部收益率伴隨系統裝機規模的增大而減小．未來光伏組件價格的下降將繼續提升居民分布式光伏系統的利潤空間．

(2) 居民分布式光伏項目內部收益率與銀行貸款利率的比較是選擇貸款資金來源的關鍵，當項目內部收益率＞銀行貸款利率時，自有資金內部收益率隨貸款比例的增加而增加；當項目內部收益率＜銀行貸款利率時，自有資金內部收益隨貸款比例的增加而減少．

(3) 目前我國居民分布式光伏產業的發展仍然依賴于國家補貼政策，在投資環境不確定，沒有政府財政補貼的情況下，分布式光伏的競爭能力與其他能源相比仍有差距．

References

[1] 發改價格[2013]638 關于發揮價格杠桿作用促進光伏產業健康發展的通知[R]. 北京: 國家發展改革委員會,2013.[2013]638 The notice on leveraging the healthy development of PV industry by tariff policy[R]. Beijing, National Development and Reform Commission, 2013.

[2] 陜政發[2014]37 關于示范推進分布式光伏發電的實施意見[R]. 西安: 陜西省人民政府, 2014.[2014]37 Policy on promoting demonstration program of distributed PV[R]. Xi'an: The people’s government of Shaanxi Province, 2014.

[3] National Renewable Energy Laboratory. System Advisor Model v2014. 11. 24[CP]. U. S., Alliance for Renewable Energy, LLC, 2014.

[4] 陜價價發[2011]73 關于調整陜西電網電力價格的通知[R]. 西安: 陜西省物價局, 2011.[2011]73 The notice on adjusting Shaanxi grid price[R].Xi'an: Shaanxi Provincial Price Bureau, 2011.

[5] 邵漢橋, 張籍, 張維. 分布式光伏發電經濟性及政策分析[J]. 電力建設, 2014, 35(7): 51-57.SHAOHanqiao, ZHANGJi, ZHANG Wei. Economy and Policy Analysis of Distributed Photovoltaic Generation[J]. Electric Power Construction, 2014, 35(7): 51-57.

[6] OUYANG Xiaoling, LIN Boqiang. Levelized cost of electricity(LCOE)of renewable energies and required subsidies in China[J]. Energy Policy, 2014,(70): 64-73.

[7] YUAN Jiahai, SUN Shenghui, ZHANG Wenhua, et al.The Economy of distributed PV in China[J]. Energy,2014, 78: 939-949.