侯健生 HOU Jian-sheng；黃紅輝 HUANG Hong-hui；王贏聰 WANG Ying-cong；金堅(jiān)鋒 JIN Jian-feng；郭鴻健 GUO Hong-jian；劉國(guó)堅(jiān) LIU Guo-jian；張少崇 ZHANG Shao-chong；趙文會(huì) ZHAO Wen-hui

（①?lài)?guó)網(wǎng)浙江省電力有限公司金華供電公司，金華 321000；②國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司唐山供電公司，唐山 063000；③上海電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 201306）

0 引言

在現(xiàn)貨市場(chǎng)中，風(fēng)電的可變運(yùn)行成本低，其指導(dǎo)價(jià)格普遍低于火電價(jià)格，風(fēng)電具有優(yōu)先出清的優(yōu)勢(shì)?，F(xiàn)貨市場(chǎng)以?xún)r(jià)格激勵(lì)方式保證風(fēng)電消納，但現(xiàn)行政策存在財(cái)政補(bǔ)貼資金缺口和補(bǔ)貼定價(jià)難等諸多問(wèn)題，固定電價(jià)機(jī)制在風(fēng)能發(fā)展初期的推動(dòng)作用所剩無(wú)幾。為使我國(guó)風(fēng)電事業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展，本文將在現(xiàn)有電力市場(chǎng)基礎(chǔ)上對(duì)不同電價(jià)模式下對(duì)我國(guó)風(fēng)電站投資的影響做出分析。

綜合考慮我國(guó)集中式電力現(xiàn)貨市場(chǎng)的特點(diǎn)，本文首先構(gòu)建相應(yīng)模型預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，借此分析風(fēng)電站3 種可實(shí)行的電價(jià)模式并建立相應(yīng)收益模型，進(jìn)而分析電價(jià)模式對(duì)風(fēng)電站投資的影響[1-3]。

1 電價(jià)模式及其收益模型

在現(xiàn)貨市場(chǎng)結(jié)算中，市場(chǎng)主體在電力市場(chǎng)的收益主要包含現(xiàn)貨市場(chǎng)的日前、日內(nèi)收益及中長(zhǎng)期差價(jià)合同收益。故現(xiàn)貨市場(chǎng)中風(fēng)電站可能呈現(xiàn)3 種交易模式：固定電價(jià)上網(wǎng)、差價(jià)合約模式以及溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)模式。

本文對(duì)固定電價(jià)、差價(jià)合約和溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)三種電價(jià)方式進(jìn)行分析，并建立收益模型。對(duì)不同電價(jià)模式對(duì)中國(guó)風(fēng)電站投資的影響進(jìn)行深入分析。

1.1 固定電價(jià)模式及其收益模型

固定電價(jià)模式（Feed-in Tariff）是我國(guó)政府結(jié)合了風(fēng)電分布情況、上網(wǎng)電價(jià)、可再生能源發(fā)電總量以及政策實(shí)施成本等因素，由政府制定的固定價(jià)格的電價(jià)模式。該模式受市場(chǎng)因素影響較小，具體收益方式如下。

若風(fēng)電站按照固定電價(jià)進(jìn)行上網(wǎng)交易，則該電站年度

式中：Rfix為風(fēng)電站以固定電價(jià)模式年度總收益；Qt為風(fēng)電站日前每小時(shí)中標(biāo)電量；Pfix為固定上網(wǎng)電價(jià)；Pfixsub為固定電價(jià)下政府給予的風(fēng)電補(bǔ)貼。

短期來(lái)看，該模式可以有效降低政策實(shí)施成本，一定程度上推進(jìn)綠電發(fā)展。然而，該模式無(wú)法有效補(bǔ)貼綠電生產(chǎn)、靈活性不強(qiáng)、形式較為單一，福利有所損失，使得企業(yè)缺乏技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)力。故該模式一般適用于風(fēng)電企業(yè)發(fā)展初期，風(fēng)險(xiǎn)較小且具可提前估算收益。

1.2 差價(jià)合約模式及其收益模型

差價(jià)合約（Contract For Difference，簡(jiǎn)稱(chēng)CFD）模式是電力市場(chǎng)改革的產(chǎn)物。我國(guó)的差價(jià)合約模式具備雙向付費(fèi)的功能，即當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格高于合約價(jià)格時(shí)，發(fā)電廠商將差額部分還與用戶(hù)；當(dāng)市場(chǎng)電價(jià)低于合約電價(jià)，差額部分由政府或者消費(fèi)者支付風(fēng)電企業(yè)。

該模式下的年度總收益公式：

式中：Rcon為該電站進(jìn)行差價(jià)合約交易的年度總收益；pc為合約價(jià)格，是合約雙方協(xié)商確定的固定價(jià)格；pt是分時(shí)變化的實(shí)時(shí)電價(jià)，由市場(chǎng)決定；s 為合約中可享受補(bǔ)貼的電量比例；Qt為實(shí)時(shí)交易電量。

差價(jià)合約對(duì)買(mǎi)賣(mài)雙方而言，均是一種良好的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避機(jī)制。且由于其不約束現(xiàn)貨市場(chǎng)的資源優(yōu)化配置以及能夠有效規(guī)避現(xiàn)貨市場(chǎng)報(bào)價(jià)過(guò)低或過(guò)高的情況，因此在許多試點(diǎn)省份電力現(xiàn)貨市場(chǎng)多采用該模式進(jìn)行交易。

1.3 溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)模式及其收益模型

溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)模式是指風(fēng)電企業(yè)在電力市場(chǎng)中，上網(wǎng)電量以市場(chǎng)電價(jià)出清，且在此基礎(chǔ)上政府根據(jù)我國(guó)能源電力發(fā)展情況，給予合適比例的補(bǔ)貼（其中政府補(bǔ)貼即為“溢價(jià)”）的模式。為鼓勵(lì)促進(jìn)綠色電力的發(fā)展，溢價(jià)電價(jià)機(jī)制和固定電價(jià)方式相結(jié)合的模式也因此受到各國(guó)電力市場(chǎng)的青睞。

風(fēng)電站在溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)模式下風(fēng)電分時(shí)出力對(duì)應(yīng)該時(shí)段分時(shí)電價(jià)計(jì)算，其年度總收益為

式中：Rpre為該電站進(jìn)行溢價(jià)交易的年度總收益；為溢價(jià)模式下政府給予的風(fēng)電補(bǔ)貼。在該模式下，風(fēng)電企業(yè)可獲得一定比例補(bǔ)貼來(lái)參與電力市場(chǎng)，有利于風(fēng)電商合理報(bào)價(jià)。且該溢價(jià)競(jìng)爭(zhēng)模式下風(fēng)能發(fā)電商的利益主要受電力市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)影響，故發(fā)電商自我創(chuàng)新能力的提升意識(shí)較前兩種模式有所加強(qiáng)。

1.4 碳收益

風(fēng)電站除賣(mài)電收益及相應(yīng)補(bǔ)貼外還可通過(guò)碳交易市場(chǎng)獲取收益，增大項(xiàng)目現(xiàn)金流入量，對(duì)財(cái)務(wù)內(nèi)部收益率有較大的提高。“十四五”和“十五五”時(shí)期單位GDP 二氧化碳排放平均需降低17.6%。我國(guó)度電碳排為0.000776 噸，利用此數(shù)據(jù)可計(jì)算某風(fēng)電廠年上網(wǎng)電量碳減排量。

2 風(fēng)力數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型

2.1 風(fēng)電分時(shí)電價(jià)預(yù)測(cè)

風(fēng)電站投資收益情況的預(yù)估需要電力市場(chǎng)未來(lái)實(shí)時(shí)電價(jià)的預(yù)測(cè)，為市場(chǎng)參與者提供基本的參考信息，以期制定合理的競(jìng)爭(zhēng)策略。本文采用自回歸-平均滑動(dòng)模型（auto regressive moving average model，ARMA）對(duì)未來(lái)實(shí)時(shí)電價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)源于我國(guó)試運(yùn)行點(diǎn)廣東現(xiàn)貨市場(chǎng)以及德國(guó)現(xiàn)貨市場(chǎng)實(shí)時(shí)電價(jià)。

風(fēng)電站投資所占時(shí)間期限較長(zhǎng)，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確電價(jià)成為一個(gè)復(fù)雜問(wèn)題。查閱文獻(xiàn)可知，采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法，可通過(guò)利用相對(duì)較少歷史電價(jià)數(shù)據(jù)，進(jìn)而精確地掌握歷史電價(jià)變化規(guī)律。本文通過(guò)ARMA 模型預(yù)測(cè)風(fēng)力發(fā)電相關(guān)數(shù)據(jù)，所得數(shù)據(jù)平均相對(duì)誤差為15.4%。然而僅考慮某一影響因素導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果存在一定誤差，但本文更多關(guān)注點(diǎn)在于如何達(dá)到項(xiàng)目投資決策定量分析，故而誤差在可接受范圍內(nèi)。

2.2 風(fēng)力發(fā)電預(yù)測(cè)

由于風(fēng)能受天氣氣候影響較大，而投資收益需要根據(jù)實(shí)際發(fā)電上網(wǎng)量進(jìn)行計(jì)算，故電站在投入運(yùn)行前，風(fēng)量等數(shù)據(jù)一般采取模擬預(yù)測(cè)的方式獲取。風(fēng)力發(fā)電量主要與風(fēng)機(jī)輪轂處風(fēng)速有關(guān)，通過(guò)查詢(xún)氣象網(wǎng)站得到所在地分時(shí)風(fēng)速數(shù)據(jù)，而所得實(shí)時(shí)風(fēng)速的測(cè)風(fēng)點(diǎn)高度與風(fēng)機(jī)輪轂高度并不相同故須將測(cè)得將風(fēng)速折合為風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速。本文采用指數(shù)法對(duì)風(fēng)速進(jìn)行修正：

式中：αz為地面粗糙度因子；vhub為風(fēng)機(jī)輪轂高度處風(fēng)速；vref為參考高度處風(fēng)速；hhub為風(fēng)機(jī)輪轂高度；href為參考高度（href=9）。

經(jīng)過(guò)大量研究分析，雙參數(shù)威布爾分布函數(shù)更能準(zhǔn)確描述風(fēng)速的實(shí)際分布情況。然后根據(jù)當(dāng)?shù)仫L(fēng)速實(shí)際分布情況，得出對(duì)應(yīng)函數(shù)中參數(shù)進(jìn)行風(fēng)速預(yù)測(cè)，并根據(jù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)利用多此蒙特卡洛模擬計(jì)算出未來(lái)風(fēng)電發(fā)電量。

式中：各個(gè)地區(qū)的風(fēng)速及其平均值用v 和vˉ表示；σ 為取址處風(fēng)速的標(biāo)準(zhǔn)偏差；Weibull 分布的標(biāo)度參數(shù)和形狀參數(shù)分別用c 和k 表示，本文通過(guò)均值和方差估算法對(duì)當(dāng)?shù)仫L(fēng)速實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行計(jì)算獲得該兩參數(shù)。

上式所求為威布爾分布函數(shù)，需根據(jù)反變化理論對(duì)威布爾函數(shù)進(jìn)行反變換生成隨機(jī)風(fēng)速數(shù)據(jù)樣本：

式中：vs表示該地區(qū)預(yù)測(cè)所得風(fēng)速；xi為Weibull 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)。某電站年風(fēng)速預(yù)測(cè)結(jié)果如圖1 所示。本文中將我國(guó)風(fēng)能資源分成Ⅰ至Ⅳ類(lèi)資源區(qū)，對(duì)四類(lèi)資源區(qū)選址后，對(duì)某地2022 年整年實(shí)際分時(shí)風(fēng)速按照式（4）-式（9）進(jìn)行預(yù)測(cè)。

圖1 年風(fēng)速預(yù)測(cè)值

風(fēng)機(jī)出力由風(fēng)速的分段函數(shù)組成：

式中：PW表示單個(gè)風(fēng)機(jī)發(fā)電量；a，b，c 表示風(fēng)機(jī)出力函數(shù)系數(shù)，這三個(gè)系數(shù)可根據(jù)風(fēng)機(jī)廠商所給功率特性曲線擬合得出。vi、vr和vo分別表示風(fēng)機(jī)的切入、額定及切出風(fēng)速。

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)描述和參數(shù)設(shè)置

本文分別取4 類(lèi)資源區(qū)2022 年全年的小時(shí)風(fēng)速作為風(fēng)速預(yù)測(cè)原始數(shù)據(jù)，并且考慮風(fēng)站年小時(shí)發(fā)電量、年有效上網(wǎng)發(fā)電小時(shí)數(shù)，經(jīng)本文模型預(yù)測(cè)得到全年風(fēng)速情況。而且對(duì)其他費(fèi)用，如：設(shè)備折舊費(fèi)用、維修費(fèi)用、職工工資及福利、勞保、利息支出等進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。本文風(fēng)電度電發(fā)電成本為0.27 元/kWh，差價(jià)合約電量比例為40%，合同簽約電價(jià)為480 元/MWh，設(shè)備壽命取20 年，并考慮通貨膨脹以及工程設(shè)備折現(xiàn)。電站所處資源區(qū)上網(wǎng)電價(jià)數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，由《國(guó)家發(fā)展改革委關(guān)于完善風(fēng)電上網(wǎng)電價(jià)政策的通知》可知，風(fēng)電指導(dǎo)價(jià)低于當(dāng)?shù)厝济簷C(jī)組標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)（含脫硫），以燃煤機(jī)組標(biāo)桿上網(wǎng)電價(jià)作為指導(dǎo)價(jià)。且假設(shè)上網(wǎng)電量與發(fā)電總量相等。風(fēng)電站收益情況按等年值法計(jì)算。

表1 風(fēng)電站數(shù)據(jù)

3.2 四類(lèi)資源區(qū)風(fēng)電站投資收益計(jì)算

根據(jù)對(duì)上述區(qū)域進(jìn)行風(fēng)速及分時(shí)電價(jià)預(yù)測(cè)，可得4 個(gè)電站在三種不同電價(jià)模式下的年收益情況，如圖2 所示。

圖2 電站年度收益

由圖中所示，4 所電站在合約電價(jià)模式下年度收益值最高，可看出合約模式下收益明顯優(yōu)于固定電價(jià)模式下收益情況。該現(xiàn)象發(fā)生的原因在于我國(guó)風(fēng)力資源豐富且風(fēng)電普遍較低，受市場(chǎng)供需影響，合約電量較多，導(dǎo)致四類(lèi)資源區(qū)電站的固定電價(jià)低于合約電價(jià)模式下電價(jià)平均值。

而圖中，由于二類(lèi)資源區(qū)脫硫煤電價(jià)高于風(fēng)電指導(dǎo)電價(jià)，風(fēng)電以當(dāng)?shù)孛摿蛎弘妰r(jià)出售，溢價(jià)模式下補(bǔ)貼接近為零，受市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)影響，實(shí)時(shí)電價(jià)平均值低于固定電價(jià)，導(dǎo)致固定電價(jià)模式下年度收益比溢價(jià)模式交易情況下更多。

4 結(jié)束語(yǔ)

風(fēng)電平價(jià)時(shí)代的到來(lái)更為風(fēng)電發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。為保障風(fēng)力發(fā)電穩(wěn)定發(fā)展及深入推進(jìn)現(xiàn)貨市場(chǎng)有效運(yùn)行，本文對(duì)現(xiàn)有三種電價(jià)模式進(jìn)行建模分析。并通過(guò)ARMA模型及Weibull 模型分別預(yù)測(cè)風(fēng)速及風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)，由實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。利用以上預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算投資指標(biāo)進(jìn)行分析是可行的。本文獲得的數(shù)據(jù)是四個(gè)風(fēng)力資源區(qū)一年8760 小時(shí)的逐時(shí)風(fēng)速及對(duì)應(yīng)發(fā)電量。以年發(fā)電量計(jì)算投資指標(biāo)。并對(duì)影響投資經(jīng)濟(jì)的三項(xiàng)因素進(jìn)行敏感度分析。主要結(jié)論總結(jié)如下：

①固定模式下難以體現(xiàn)我國(guó)風(fēng)能特點(diǎn)，且風(fēng)電平價(jià)上網(wǎng)時(shí)代難以調(diào)動(dòng)投資商的投資積極性。隨著現(xiàn)貨市場(chǎng)的到來(lái)，合約電價(jià)模式更有利于風(fēng)電站投資回收，投資收益在3 種交易模式中最佳。②補(bǔ)貼是降低風(fēng)電場(chǎng)成本，吸引更多投資的主要因素。如果沒(méi)有補(bǔ)貼，大多數(shù)風(fēng)力發(fā)電廠將遭受巨大的利潤(rùn)損失?，F(xiàn)有電價(jià)模式顯然不利于實(shí)現(xiàn)中國(guó)風(fēng)電無(wú)補(bǔ)貼的市場(chǎng)化發(fā)展。分析中合約電價(jià)模式下可以減少風(fēng)電站效益成本，投資穩(wěn)定性有所增加，可有力響應(yīng)推進(jìn)無(wú)補(bǔ)貼風(fēng)電的號(hào)召。③由于風(fēng)電站投資時(shí)間較長(zhǎng)，多為20 年，市場(chǎng)電價(jià)波動(dòng)對(duì)于長(zhǎng)期投資影響較小。故集中式風(fēng)電站在合約模式下收益較為樂(lè)觀。