中國煤炭發電與光伏發電技術的經濟性評估

周玉立，袁宏永

（清華大學工程物理系公共安全研究院，北京100084）

一、引言

氣候變化問題和空氣污染問題已成為目前國際社會關注的焦點。為有效應對上述問題，許多國家開始控制化石能源（尤其是煤炭） 消費、大力發展太陽能、風能、生物質能等可再生能源，力求在滿足自身能源消費需求的前提下減少能源部門產生的溫室氣體和污染物排放。中國作為負責任的大國，積極履行應對氣候變化的國際承諾，近年來采取了多項有力措施控制煤炭消費，大力發展可再生能源發電，以期實現能源結構由高碳向低碳轉變。然而，不可忽略的現實挑戰在于目前中國是全球最大的煤炭消費國，在當前和未來相當長的一段時期內，煤炭仍將是中國最主要的能源，且現階段約50%的煤炭用于發電（國家能源局能源統計司，2018）。因此，在能源系統轉型過程中，傳統的煤炭發電和可再生能源發電之間的博弈與競爭顯然難以避免。

2018年煤炭在中國能源消費結構中的占比為59%，是近40年來首次跌破60%（圖1），這體現出近年來中國政府積極應對氣候變化的決心和采取措施的有效性。從消費總量來看，近年來煤炭消費增速雖有所放緩，但消費總量仍在逐年上漲，2018年中國的煤炭消費量為27.4 億噸標準煤（國家能源局，2019），這是由中國的基本國情（經濟和能源消費快速增長且能源結構以煤為主） 所決定的。與此同時，可再生能源在中國也呈現快速擴張的態勢。截至2019年底，中國可再生能源發電的裝機總量已經達到758.6 吉瓦（GW，即百萬千瓦），其中太陽能發電（含光熱發電） 和風力發電（含海上風電） 的裝機總量分別達到205.5 GW 和210.5 GW，均位居世界第一(IREA，2020)。

圖1 1980-2018年中國能源消費總量及結構

電力作為一種商品，其經濟性是其最為關鍵且重要的屬性之一。與可再生能源電力相比，煤炭發電最大的優勢在于其低廉的發電成本以及能夠提供穩定、持續的電力供給。然而，近年來因受到技術進步和規模效應的影響，可再生能源電力的發電成本已大幅下降。以太陽能光伏發電為例，在全球范圍內加權平準化成本在2010-2018年間降低了77%(IREA，2019)。隨著可再生能源技術的發展及成本的降低，競爭力將進一步凸顯，煤炭發電正逐漸喪失成本優勢。盡管如此，可再生能源電力想要完全取代煤電在短期內難以實現，這是由技術發展現狀以及中國的資源稟賦和能源結構現狀所決定的。預計未來相當長一段時期內煤炭仍將在能源供給結構中占據重要地位，但與此同時煤炭發電與可再生能源發電之間的市場競爭會愈加激烈，這一現象需格外關注。此外，從可再生能源發電裝機規模來看，光伏發電和風力發電在中國非水可再生能源中占據主導地位，裝機規模均突破2 億千瓦（國家能源局，2020a；2020b）。從可再生能源電量消納方面來看，2019年中國棄光電量46 億千瓦時，全國棄光率2% （國家能源局，2020a），低于風電（2019年我國棄風電量為169 億千瓦時，全國棄風率4%（國家能源局，2019b）），且近年來光伏發電裝機增速較快。因此，選擇光伏發電作為可再生能源發電的代表進行研究。

目前已有學者對從減排和投資收益的角度對煤電和可再生能源電力進行了分析。Fan 等(2019)對比分析了我國燃煤電廠耦合碳捕集與封存(CCS)技術以及其他主要低碳發電技術（包括天然氣聯合循環發電、太陽能發電、風力發電及生物質發電） 的成本收益。研究結果表明不同低碳發電技術的成本在我國存在顯著的區域差異，且煤炭價格是影響我國燃煤發電成本的關鍵因素。然而，需特別關注的問題是，當可再生能源大規模普及時，對電網建設和運營的要求會明顯提高，屆時可再生能源電力可能將需要借助儲能系統以實現電力的平穩、安全供給。因此，將波動的可再生能源電力集成于電力系統中會給電網和用戶帶來額外的成本支出(Yao 等，2020)，進而可能使得煤電重新占據技術成本優勢。

針對上述問題，研究擬構建煤炭發電和光伏發電的平準化成本(LCOE)核算模型，統籌考慮燃料價格、燃煤機組年利用小時數、太陽能資源分布、棄光率及儲能成本等多種不確定因素，并以中國29個省份/自治區/直轄市（除去北京、西藏、香港、澳門和臺灣①西藏、香港、澳門及臺灣地區的燃煤機組裝機規模較小且相關數據較難獲取，故不作分析。北京地區目前已關閉所有燃煤電廠，故也不作分析。） 作為案例進行分析，評估中國煤炭發電和光伏發電的成本差異、競爭態勢以及未來的發展趨勢。

二、模型與方法

1.燃煤發電成本構成

（1） 初始投資成本

其中，TCpc為燃煤電廠項目初始投資成本；UCpc為燃煤電廠項目單位造價（不含脫硫脫硝成本）。假定燃煤機組類型為600 兆瓦（MW） 級超超臨界機組，其單位造價3600 元/千瓦（中國電力企業聯合會, 2014）；ICpc為燃煤電廠裝機容量，即600MW。

（2） 運營維護成本

電廠主體運營維護費：

其中，O&Mpc為電廠主體年運營維護成本，包括人工成本、環保稅（即針對二氧化硫、氮氧化物等大氣污染物征收環保稅） 及其他成本；Rpc為電廠主體年運營維護成本系數，取2.5% （王云，2013）。

脫硫脫硝成本：

其中，CSN為電廠年脫硫脫硝成本；RT 為燃煤電廠年運行時間，各省燃煤電廠年運行時間參考《中國電力行業年度發展報告2017》；UCS和UCN分別表示單位脫硫成本和單位脫硝成本，分別取0.0130 元/千瓦時和0.0111 元/千瓦時（史建勇，2015）。

燃料費：

其中，Cfuel為燃料費；ω 為廠用電率，由于數據可獲性限制，廠用電率取2016年全國6000 千瓦及以上火電廠用電率平均值，參考《中國電力行業年度發展報告2017》值取6.01%；ψ 為燃煤電廠單位供電煤耗，即提供1 千瓦時電力所消耗的標準煤量，各省燃煤機組供電煤耗參考Fan 等(2019)；LHVSC為標準煤的低位熱值，取29.3076MJ/kg；LHVRC為原煤的低位熱值，取20.908 MJ/kg（國家統計局能源統計司，2018）；Pcoal為煤炭（電煤） 價格，取各省/自治區/直轄市2014年1月-2019年12月電煤價格的平均值（內蒙古煤炭交易中心，2020），如圖2 所示。

圖2 2014年1月-2019年12月中國各省電煤平均價格

其他費用：

其中，Roth為其他費用成本系數，取0.018 元/千瓦時（王云，2013）。

2.煤炭發電的平準化成本

其中，LCOEpc為燃煤電廠的平準化成本；TaxRate為電力企業所得稅率，針對煤炭發電企業和光伏發電企業均取25%（楊琳，2018）；RVpc為固定資產殘值，假定其占初始投資總額的5%；Npc為燃煤電廠的壽命周期，一般為40年（Seto 等，2016）；r為折現率，取5%（Fan 等，2019）。

3.光伏發電成本構成

（1） 光伏電站系統成本

其中，TCpv為光伏電站的總系統造價成本；UCpv為光伏電站的單位系統造價成本，其成本組成包括土地費用及場地施工成本、支架及安裝成本、電氣設備及接入成本、管理費用及組件成本，參考《中國2050年光伏發展展望（2019）》，取3800 元/千瓦；PAZ為光伏電站裝機容量，假定為100 MW（Fan 等，2019）。

（2） 光伏電站運營維護成本

其中，O&Mpv為光伏電站的年運營維護成本；Rpv為光伏電站年運營維護成本占總系統造價成本的比例，取1% （IEA，2010）。

4.光伏發電的平準化成本

參考美國Sunpower 公司于2008年發布的《The Drivers of The Levelized Cost of Electricity for Utility-Scale Photovoltaics》 報告，光伏發電的平準化成本計算方法如下所示：

其中，LCOEpv為光伏發電的平準化成本；RVpv為光伏電站固定資產殘值，取初始投資總額的5%；Npv為光伏電站的壽命周期，一般為25年（Li 等，2018）；Epv為光伏電站的年發電量，其計算方法參考《中華人民共和國國家標準—光伏發電站設計規范（GB 50797-2012）》，如公式(10)所示；γ為棄光率，各省棄光率參考國家可再生能源中心發布的官方數據。

其中，HA為水平面太陽能總輻照量，各省水平面太陽能總輻照量以其省會城市的數值代表，具體數值見孫艷偉等(2011)的研究；A為組件安裝面積；ηi為組件轉換效率；K為綜合效率系數，一般取0.8；Es為標準條件下的輻照度（常數＝1kW/m2）。

三、結果討論

1.煤炭發電與光伏發電的LCOE 對比

如圖3 所示，中國不同地區的煤炭發電成本和太陽能光伏發電成本具有差異性。首先，就煤炭發電的LCOE 來看，29 省份的平均值為269.40 元/兆瓦時。其中，新疆自治區的煤炭發電LCOE 最低，為167.14 元/兆瓦時，這主要得益于其低廉的煤炭價格（208 元/噸）。而云南省的煤炭發電LCOE 最高，為405.46 元/兆瓦時，其主要原因在于云南省的水力發電占比較高，進而擠占燃煤電力的占比，導致燃煤機組的年運行時間偏少，因此單位煤炭發電的成本相對較高，缺乏盈利空間。光伏發電的LCOE 主要受各地區太陽能資源的影響，太陽能資源豐富的地區其單位光伏發電成本一般相對較低。29 省份的光伏發電LCOE 的平均值為313.83 元/兆瓦時，略高于煤炭發電。其中，海南、山西、天津、寧夏、內蒙古、青海等地區的光伏發電LCOE 較低，分別為248.58 元/兆瓦時、249.34元/兆瓦時、254.65元/兆瓦時、261.77元/兆瓦時、273.88元/兆瓦時、278.25元/兆瓦時。

圖3 中國煤炭發電與光伏發電的LCOE 對比

圖4 考慮儲能成本時光伏發電與煤炭發電的LCOE 對比

對比不同地區煤炭發電和光伏發電的成本可以發現，在絕大多數地區（除廣西、海南、青海及云南4 省） 仍是煤炭發電占據成本優勢。其中，貴州省煤炭發電和光伏發電的成本差距最大，為159.22 元/兆瓦時，其主要原因在于貴州省的太陽能資源十分匱乏，年均太陽能輻射量偏低導致光伏發電的單位成本較高，因此在煤炭發電具有明顯的成本優勢。其次為新疆自治區，其煤炭發電成本較光伏發電低145.03 元/兆瓦時。新疆自治區雖擁有豐富的太陽能資源，但其棄光率遠高于全國平均水平。2018年該地區棄光率為16%，2019年下降至7.4%，但仍高于全國2%的平均棄光率。若未來新疆地區的棄光問題能夠得到顯著改善，其單位光伏發電成本將會進一步下降，縮小與煤炭發電的成本差距。在福建、河北、湖南、吉林及山西等省份，煤炭發電較光伏發電雖具有成本優勢，但該優勢十分微弱，成本差距在20 元/兆瓦時以內。未來，若光伏組件成本進一步下降，上述地區的煤電行業可能將會面臨嚴峻的市場競爭與挑戰。此外，青海省光伏電力的發展趨勢需格外關注。該地區2018年的棄光率為5%，以此為基準其煤炭發電與光伏發電的成本幾乎相當，前者較后者高出約1 元/兆瓦時。然而，2019年青海地區的棄光率出現反彈，由5%上升至7.2%。其主要原因在于青海地區新能源裝機大幅增加且電力負荷下降，導致部分地區送電受限，棄光率不降反升。未來，青海地區的棄光風險可能會進一步加劇，需格外關注、重點防范。

2.儲能成本對光伏發電經濟性的影響

受自然條件的限制，光伏發電、風力發電等可再生能源發電方式具有間歇性、周期性出力的特點，其供電穩定性弱于傳統的化石燃料發電。因此，未來光伏發電的大規模應用可能將必須依賴配套的儲能系統以滿足調峰需求，即實現發電側與用電側的匹配。然而，增配儲能系統無疑會導致光伏發電全流程成本的上升。目前光伏發電系統中的儲能方式包括蓄電池儲能（包括鉛蓄電池、鋰離子電池等）、超級電容器儲能、飛輪儲能及超導儲能等。其中，鋰離子電池儲能技術在新能源汽車的帶動下近年來取得了較大的進步。根據《中國2050年光伏發展展望（2019）》，當前鋰離子電池儲能系統投資價格約為1500 元/千瓦時，儲能充放電成本為0.6 元/千瓦時。在此基礎上，考慮將棄光電量通過鋰離子電池儲能系統進行存儲并在適當時候放出。在這種情況下，光伏發電全流程成本（即包括儲能成本）與煤炭發電成本的對比如圖4 所示。受新增裝機、電力消納及其他因素影響，未來各省的棄光率變化具有不確定性，即可能上升、下降或保持不變。但鑒于目前我國的整體棄光率較低，未來整體的波動幅度可能較小，故假設在光伏電站壽命周期內棄光率保持不變，即各省棄光率均以2018年的值為基準。

由圖4 可以看出，當考慮儲能成本時，部分省份的光伏發電成本將上升：山東（+3 元/兆瓦時）、山西（+4 元/兆瓦時）、內蒙古（+5 元/兆瓦時）、河北（+7 元/兆瓦時）、吉林（+6 元/兆瓦時）、寧夏（+14 元/兆瓦時）、青海（+16 元/兆瓦時）、陜西（+15 元/兆瓦時）、甘肅（+28 元/兆瓦時）、新疆（+46 元/兆瓦時）。全國范圍來看，當考慮儲能成本時，光伏發電僅在云南、廣西及海南等地區仍具有一定的成本優勢；在其余省份則是煤炭發電具有成本優勢，尤其是內蒙古、陜西、貴州和新疆地區。綜上可以看出，當考慮儲能成本時，煤電在中國大多數省份仍具有成本優勢，尤其是在煤炭資源豐富（如內蒙古、陜西）、光照條件較差（如貴州、四川） 或是棄光率較高（如新疆） 的省份。

3.敏感性分析

（1） 煤價

煤炭是燃煤電廠最為關鍵的原材料，其價格的波動將會對燃煤電廠的發電成本產生重要的影響。因此需對煤炭價格進行敏感性分析，定量分析、判斷其波動對煤炭發電LCOE 的影響。根據29 省份/自治區/直轄市的煤炭發電LCOE 數據繪制出箱線圖，如圖5 所示。

圖5 煤價敏感性分析圖

由圖5 可以看出，煤炭發電LCOE 與煤價呈同向變動關系，且其波動相對平穩。從數量來看，當煤價在基準值基礎上變化100元/噸時，煤炭發電LCOE的絕對值變化范圍為0.029～0.036 元/千瓦時，相應的成本變化幅度為9.7%～20.7%。由此可見，煤炭價格對于煤炭發電成本具有重要的影響且存在明顯的區域差異。未來煤價的變化將受到市場、政策以及其他不確定因素的影響，其波動范圍難以預測，但可以肯定的是，煤價的上漲將不利于煤電行業的發展，使煤電的市場競爭力大打折扣，難以與可再生能源電力競爭。

（2） 光伏系統造價

對于光伏電站而言，光伏系統造價是影響其發電成本的重要因素。近十年來光伏系統造價已大幅下降，促使光伏發電在全球范圍內步入商業化應用階段。隨著技術的進步，光伏系統的造價將會進一步下降，光伏發電成本也會相應地降低。據《中國2050年光伏發展展望（2019）》預測，在光伏組件成本大幅度降低及轉換效率持續提升的帶動下，2035年和2050年光伏電站投資預計將比當前的水平分別下降37%和50%。基于此，對光伏電站系統造價這一變量進行了敏感性分析（不考慮儲能成本）。基于29 省份/自治區/直轄市的數據繪制出箱線圖，結果如圖6 所示。

由圖6 可以看出，光伏發電成本將會隨著光伏電站系統造價的降低而出現明顯的降幅，但這種降幅在短期內是難以實現的。根據分析可以發現，光伏電站系統造價降低10%，光伏發電LCOE 約降低8.3%。若按照預測，到2050年光伏電站系統造價降低50%，光伏發電LCOE 將降至0.15～0.26 元/千瓦時，平均值為0.18 元/千瓦時（基于29 省份/自治區/直轄市數據）。屆時光伏電力的市場競爭力將會大大增強，但與此同時也需關注光伏+儲能的成本問題以及光伏裝機總量增加而可能導致的棄光率反彈問題。

圖6 光伏電站系統造價敏感性分析圖

4.碳中和目標對煤電和光伏電力發展的影響

前文從經濟成本角度對煤炭發電和光伏發電進行了系統化分析，在此過程并未考慮兩種發電技術的環境影響，尤其是其對于二氧化碳減排的影響。中國國家主席習近平在第七十五屆聯合國大會一般性辯論上發表了重要講話，提出中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現碳中和。中國作為全球第一大二氧化碳排放國，首次提出碳中和目標，也是中國在《巴黎協定》之后為全球氣候變化作出的一次明確部署。中國成為全球主要排放國里首個設定碳中和目標期限的發展中國家，這也是中國在《巴黎協定》承諾的基礎上，在碳排放達峰時間和長期碳中和問題上設立的更高目標。中國2060年碳中和目標的宣布，必將對電力行業未來40年的發展帶來深刻而巨大的影響。

從二氧化碳排放的角度來看，煤炭發電的碳強度遠高于光伏發電。在碳中和目標的約束下，未來煤炭發電行業的發展將面臨空前的挑戰與壓力。現階段，碳捕集與封存技術是實現煤電行業深度減排的重要途徑，可捕集燃煤電廠約90%的二氧化碳排放，但目前碳捕集與封存技術的成本仍然較高。其中，燃煤電廠二氧化碳的捕集成本約為300 元/噸，采用罐車運輸二氧化碳的成本約為1.1 元/噸·公里，陸地咸水層二氧化碳封存的成本約為60 元/噸（科學技術部社會發展科技司和中國21 世紀議程管理中心,2019）。因此，碳捕集與封存技術將會大幅增加煤炭發電的整體成本，降低其經濟性。光伏發電技術可視為無碳發電技術，因此碳中和目標的提出將會極大地促進光伏電力的發展。然而，受自然條件的影響，光伏發電具有“間歇性”的特點，大規模光伏電力的并網將會對電網的穩定性造成一定沖擊，影響電力供給安全。解決這一問題需依賴儲能技術或靈活的火電調峰技術，屆時供電成本也將有所增加。

綜上，中國碳中和目標的提出將對未來電力行業的變革產生了重要影響，煤電以及包括光伏電力在內的可再生能源電力的發展均面臨挑戰。未來，中國的電源結構必將朝著低碳化方向發展，但各類電源的占比具有不確定性，取決于諸多技術的發展水平以及政府政策的導向。

四、結論與政策建議

文章采用平準化成本(LCOE)模型分析了中國不同省份煤炭發電和光伏發電的成本差異，研究結果表明：一是目前中國不同地區煤炭和光伏發電的成本仍存在區域差異，且當考慮儲能成本時，光伏發電的競爭力將有所下降，尤其是西北地區棄光率較高的省份，如新疆。二是在當前的條件下，煤電在中國絕大部分地區仍占據成本優勢，但同時可以發現在多數地區其與光伏發電的成本差異已微乎其微。煤炭發電占據明顯優勢的區域多為煤炭資源產區、光照條件較差地區及棄光率較高的地區。三是對于煤炭發電而言，煤價是影響其成本的重要因素。當煤價絕對值變化100 元/噸時，煤炭發電LCOE 絕對值變化范圍為0.029～0.036 元/千瓦時。對于光伏發電而言，各地區的光照條件波動不會過于明顯，光伏發電系統成本是決定光伏發電成本的關鍵因素。光伏電站系統造價降低10%，光伏發電LCOE 約降低8.3%。同時，棄光率也會影響光伏發電的實際成本和收益，較低的棄光率有利于提升光伏發電的成本優勢。

可再生能源電力在中國發展迅速，市場占比不斷擴大，但我國以煤為主的能源結構在短期內難以快速調整，過激的調整煤炭消費比例會對中國的能源安全帶來較大的風險和挑戰。因此，在未來相當長一段時間內中國應該堅持煤電與可再生能源電力協同發展，在充分考慮地區資源稟賦差異的基礎上合理規劃各省電源結構，充分保障電力供給平穩化、低碳化、多元化。此外，近年來由于煤電產能過剩，煤電設備利用率不斷降低，外加煤價偏高及電價下降等因素的共同作用，煤電企業效益不佳、虧損嚴重，經營陷入困境。未來若要維持煤電的正常供給，煤價需保持在合理區間，此外政府需合理管控煤電規模。對于可再生能源電力，應繼續推進相關技術研發，不斷降低其系統成本，并同步發展儲能技術，降低可再生能源電力全鏈條成本，使其成為穩定、清潔、低碳的電力。同時，政府也需科學規劃各地區可再生能源電力的擴張，盡可能避免“窩電”現象的發生，保障可再生能源電力的消納。