市場化背景下光伏電站投資評價(jià)決策模型的優(yōu)化與實(shí)證

宋森濤 宋 潔

（浙江華云電力實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司，浙江杭州 311500）

0 引言

光伏發(fā)電的特點(diǎn)包括能源清潔、可再生、建設(shè)的周期較短等[1]。光伏發(fā)電技術(shù)由于其能源的可再生技術(shù)、碳排放的減少以及環(huán)境足跡而具有較好的前進(jìn)方向。光伏電站項(xiàng)目的投資需要大量的建設(shè)成本，并伴隨較長的投資資本回收期，選擇好合適的項(xiàng)目投資時(shí)機(jī)可以減少資本成本，提高項(xiàng)目收益[2]。然而，傳統(tǒng)的投資決策模型不能很好地反映其不確定性，因此，需要對評價(jià)決策模型進(jìn)行優(yōu)化，使其既能識(shí)別光伏電站項(xiàng)目的最佳投資時(shí)機(jī)，又能評估合理投資期安排下投資的價(jià)值[3]。對光伏電站投資評價(jià)決策進(jìn)行研究和優(yōu)化，能夠?yàn)橥顿Y者提供新的分析視角和動(dòng)態(tài)的投資決策方法[4]。在市場化背景下，投資者可以利用實(shí)物期權(quán)賦予的投資項(xiàng)目的選擇權(quán)，來減少不確定性帶來的影響，進(jìn)而增加企業(yè)的價(jià)值，更加科學(xué)合理的進(jìn)行投資決策。

葛磊蛟等[5]闡明了分布式光伏電站有著覆蓋范圍廣和分散無序的特點(diǎn)，促使光伏的數(shù)據(jù)采集面臨投資成本巨大且實(shí)時(shí)采集任務(wù)繁重等，提出了一種分布式光伏數(shù)據(jù)虛擬采集方法，以區(qū)域范圍內(nèi)9 座分布式光伏電站為例，驗(yàn)證了所提方法的可行性與有效性。張凌浩等[6]提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)度和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏電站分布式數(shù)據(jù)采集法，該方法可以在安裝少量數(shù)據(jù)采集裝置條件下，完成對全區(qū)域內(nèi)分布式光伏電站運(yùn)維數(shù)據(jù)的采集。選取某區(qū)域內(nèi)分布式光伏電站為研究對象，基于歷史數(shù)據(jù)建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)虛擬采集模型，實(shí)現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的虛擬采集。驗(yàn)證了該方法采集的光伏輸出功率具有較高的精度，能夠?qū)崿F(xiàn)對網(wǎng)格化區(qū)域內(nèi)光伏電站輸出功率數(shù)據(jù)的虛擬采集。宋越等[7]論證了大型光伏儲(chǔ)能項(xiàng)目以可承受的價(jià)格接入電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)可行性。基于該項(xiàng)目的成本與收益關(guān)系，建立了系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型。以一個(gè)低價(jià)光伏項(xiàng)目為例，測算該項(xiàng)目在不同規(guī)模存儲(chǔ)場景下的平整成本和投資回報(bào)，之后再進(jìn)行了敏感性分析。結(jié)果表明了該模型可以用于來確認(rèn)光伏儲(chǔ)能項(xiàng)目是否可以進(jìn)行平價(jià)上網(wǎng)，并且能夠?qū)?xiàng)目的邊界條件進(jìn)行準(zhǔn)確性測試。

本文構(gòu)建了模型優(yōu)化框架，基于實(shí)物期權(quán)分析法對模型進(jìn)行了實(shí)證分析，綜合考慮光伏電站可能存在的各類風(fēng)險(xiǎn)因素，對其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。通過投資決策價(jià)值分析和預(yù)測，選擇最佳投資時(shí)點(diǎn)。最后，結(jié)合光伏電站不確定因素進(jìn)行敏感性分析，從而驗(yàn)證本文市場化環(huán)境下光伏電站投資評價(jià)決策模型的科學(xué)性與實(shí)用性。

1 光伏電站投資評價(jià)決策模型優(yōu)化框架

在光伏電站的投資評價(jià)決策模型中，利用財(cái)務(wù)分析和實(shí)物期權(quán)等方法可以影響投資的決策因素及收益[8-9]。投資評價(jià)決策是指投資者使用合理的科學(xué)手段，運(yùn)用某些方法對方案進(jìn)行評價(jià)論證，從而在其中選出最為滿意的投資評價(jià)決策方案。圖1 為光伏電站投資評價(jià)決策模型優(yōu)化框架，為光伏電站提供合適的投資評價(jià)決策以實(shí)現(xiàn)光伏能力的高規(guī)模發(fā)展，從而為社會(huì)環(huán)境及經(jīng)濟(jì)效益帶來一定的提升。盡管光伏電站的初始投資要求很高，但是隨著當(dāng)前社會(huì)的不斷發(fā)展，光伏技術(shù)在減少污染及溫室氣體排放等方面取得了良好的效果，這有利于應(yīng)對不斷攀升的氣候問題及環(huán)境保護(hù)問題。光伏電站的大規(guī)模快速發(fā)展將促進(jìn)其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這將使得更多就業(yè)機(jī)會(huì)出現(xiàn)，同時(shí)技術(shù)的創(chuàng)新也會(huì)降低其成本，獲得更高的投資回報(bào)，帶來社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益。

圖1 投資評價(jià)決策模型優(yōu)化框架

光伏電站項(xiàng)目中決策者可根據(jù)情況做出有利于企業(yè)的決策，即實(shí)現(xiàn)管理的靈活性。決策者可根據(jù)資本預(yù)算及投資分析，在未來市場不確定的情況下，有權(quán)力且有能力不斷修正投資方案，改變當(dāng)初既定的投資建設(shè)運(yùn)營策略，獲取最大利潤。光伏電站項(xiàng)目的投資并不屬于要么現(xiàn)在投資、要么永不投資的項(xiàng)目類型，投資者在投資時(shí)機(jī)上往往有較大回旋余地。這種針對項(xiàng)目的靈活性代表著一個(gè)期權(quán)行為，通常投資決策者的自由度越高，投資項(xiàng)目的價(jià)值也越高。

2 基于實(shí)物期權(quán)分析法優(yōu)化決策模型

實(shí)物期權(quán)分析法一般包含三種解決問題的模型或方法，基于實(shí)物期權(quán)法投資決策的基礎(chǔ)是對光伏電站項(xiàng)目的價(jià)值進(jìn)行合理的預(yù)測分析，再在此基礎(chǔ)上識(shí)別項(xiàng)目投資的最佳時(shí)機(jī)。本文將光伏電站項(xiàng)目的價(jià)值分為三個(gè)主要組成部分，光伏電站的發(fā)電收益、光伏電站的碳交易收益、光伏電站的項(xiàng)目成本。

假設(shè)初始的每年的電價(jià)收益為ST，α 為漂移參數(shù)即年增長率，σ是波動(dòng)率的度量，α 與σ 的數(shù)值都采用用來預(yù)期非可再生能源價(jià)格的年波動(dòng)率，年增長率α 可由過去增長率的期望價(jià)值獲得。

可再生能源的價(jià)格變化和非可再生能源價(jià)格的價(jià)格變化息息相關(guān)，當(dāng)非可再生能源價(jià)格不斷增高時(shí)，可再生能源就更具有吸引力。然而，非可再生能源價(jià)格的不確定性及波動(dòng)性對非可再生能源的發(fā)展有著消極的影響。當(dāng)非可再生能源價(jià)格低于可再生能源價(jià)格時(shí)，當(dāng)非可再生能源電站成本相應(yīng)比較低，盡管非可再生能源的高價(jià)使得可再生能源具有競爭力，但相對更高的非可再生能源發(fā)電項(xiàng)目的投資成本則使其不那么具有吸引力。因此，σ 的值也可以通過過去H年中非可再生能源價(jià)格波動(dòng)值來計(jì)算，過去增長率的波動(dòng)率為：

將時(shí)間期權(quán)有效期t按長度Δt，使一個(gè)月也可能是一年的十二分之一分解為t/Δt個(gè)時(shí)間區(qū)間，假設(shè)初始的電價(jià)為S0，在第一階段開始時(shí)，電價(jià)S0在期末可能根據(jù)概率p增加到uS0。而根據(jù)互補(bǔ)概率1-p降低到dS0，對于電價(jià)的上升或下跌，u和d分別表示連續(xù)復(fù)利或?qū)?shù)式的報(bào)酬率，且d=1/u。其中0＜1＜p、0＜1-p＜1。u、d、p的值由下列公式?jīng)Q定：

把期權(quán)的有效期t劃分為j個(gè)均等的子區(qū)間，電價(jià)在N個(gè)時(shí)期內(nèi)向上跳躍k次，下跌j-k次到達(dá)價(jià)格S0ukdj-k。由于電價(jià)隨機(jī)游走的連續(xù)步驟相互獨(dú)立，累積變化服從二項(xiàng)式分布。

光伏電站項(xiàng)目的電價(jià)符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)，滿足馬爾可夫性，也可被稱作馬爾科夫過程。因?yàn)閷θ我庥邢薜臅r(shí)間t，隨機(jī)游走的步驟n將趨于無窮，則該二項(xiàng)式分布將收斂于一個(gè)正態(tài)分布，即服從正態(tài)分布。ST的絕對變化dST服從對數(shù)正態(tài)分布，通常形式為：

若假定發(fā)電電量穩(wěn)定不變時(shí)，電價(jià)收益作為電價(jià)的常熟乘數(shù)也服從參數(shù)為α 與σ 的相同的幾何布朗運(yùn)動(dòng)，使用蒙特卡洛模擬路徑時(shí)，價(jià)格的隨機(jī)路徑和發(fā)電收益的路徑類似。

根據(jù)已經(jīng)建立起的投資評價(jià)決策模型，設(shè)光伏電站項(xiàng)目的建設(shè)期為TC，運(yùn)營期為TE，則項(xiàng)目的全壽命周期為TC+TE。假設(shè)光伏電站項(xiàng)目的年總收益為R，RT為第年的收益，其中ST為發(fā)電收益，RT為碳交易收益。并假設(shè)ST和RT的隨機(jī)路徑都符合幾何布朗運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)特征，即：

其中，θ 為各類稅金及附加的稅率，單位電量的發(fā)電成本為CT，則總成本為CT·Q。

設(shè)延期投資的時(shí)長為t，則項(xiàng)目價(jià)值為：

使Φ（t）的值最大，即maxΦ（t）的t值就是投資的最佳時(shí)機(jī)。

3 光伏電站投資評價(jià)決策優(yōu)化模型實(shí)證分析

3.1 光伏電站風(fēng)險(xiǎn)評分

本文選取多個(gè)大型光伏發(fā)電站作為參考，進(jìn)行投資評價(jià)決策的案例實(shí)證分析。根據(jù)對光伏電站進(jìn)行深入調(diào)查所取得的數(shù)據(jù)，請相關(guān)領(lǐng)域的專家按照打分法，對風(fēng)險(xiǎn)分別從政策、經(jīng)濟(jì)、市場、技術(shù)、自然、運(yùn)營個(gè)風(fēng)險(xiǎn)層面進(jìn)行打分。表1 為光伏電站風(fēng)險(xiǎn)打分結(jié)果，其中，政策風(fēng)險(xiǎn)的分值最低，市場風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)的分值較高，最高達(dá)到1.1分。一般由于光伏發(fā)電的投資風(fēng)險(xiǎn)比較高，所需要的專業(yè)性知識(shí)比較多，所以有必要對光伏電站的投資評價(jià)決策進(jìn)行全面的風(fēng)險(xiǎn)性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟(jì)性、可行性及實(shí)用性詳細(xì)評估，運(yùn)用科學(xué)的投資評價(jià)方法，引用原始數(shù)據(jù)模型進(jìn)行計(jì)算來降低光伏電廠的投資風(fēng)險(xiǎn)，確保投資評價(jià)可以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的收益目標(biāo)。

表1 光伏電站風(fēng)險(xiǎn)打分結(jié)果

敏感性分析是對項(xiàng)目進(jìn)行評價(jià)研究的一種分析方法，當(dāng)一個(gè)數(shù)值產(chǎn)生變化時(shí)，模型的運(yùn)行軌跡產(chǎn)生變化，即為一個(gè)敏感參數(shù)，若反之則為非敏感參數(shù)。基于前測分析，對光伏電站的發(fā)電設(shè)備采購成本及電價(jià)進(jìn)行敏感性分析。由于光伏電站的投資主要在于采購發(fā)電的基礎(chǔ)設(shè)備，設(shè)置采購成本調(diào)整為增減10%。觀察了凈現(xiàn)值的變化，并分析了其敏感性。圖2 為設(shè)備采購費(fèi)用敏感性分析，當(dāng)增加10%的采購成本時(shí)，凈現(xiàn)值在第26 年時(shí)為219萬元左右。當(dāng)減少10%的采購成本時(shí)，凈現(xiàn)值第26 年時(shí)為500 萬元左右。

圖2 設(shè)備采購費(fèi)用敏感性

市場化背景下，光伏電站的主要營收方式為出售電，此收入是電價(jià)和電量的乘積。因而電價(jià)是影響光伏電站投資評價(jià)決策的重要因素，并設(shè)置電價(jià)調(diào)整為增減10%。圖3為上網(wǎng)電價(jià)敏感性，當(dāng)對發(fā)售的電價(jià)進(jìn)行增10%時(shí)，凈現(xiàn)值在第26年時(shí)為600 萬元左右。當(dāng)減少10%的售電價(jià)格時(shí)，凈現(xiàn)值在第26 年時(shí)為-160 萬元左右。光伏發(fā)電節(jié)能環(huán)保的優(yōu)勢使得其得到了強(qiáng)有力的社會(huì)支持，中國為其頒發(fā)了一系列的政策，來支持其未來的發(fā)展。當(dāng)前，光伏電站不應(yīng)該盲目地投資建設(shè)發(fā)電項(xiàng)目，而是應(yīng)在充足地考慮清楚一系列風(fēng)險(xiǎn)因素后再做出投資的評價(jià)決策。

4 結(jié)論

本文基于實(shí)物期權(quán)分析法，充分考慮由于政策、市場和技術(shù)變動(dòng)帶來的電價(jià)收益，在電站全壽命周期內(nèi)的不確定性及交易收益在較長一段時(shí)間的不確定性，同時(shí)考慮了管理決策本身的靈活性。首先對光伏電站進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分析，其中，政策風(fēng)險(xiǎn)的分值最低，市場風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)的分值較高，最高達(dá)到1.1分。接著對模型進(jìn)行設(shè)備購置費(fèi)用、上網(wǎng)電價(jià)的敏感性分析，當(dāng)設(shè)備購置費(fèi)用增加10%時(shí)，凈現(xiàn)值在第26年時(shí)為219 萬元左右，上網(wǎng)電價(jià)增加10%時(shí)，凈現(xiàn)值在第26 年時(shí)為600 萬元左右。因此，投資評價(jià)決策是一個(gè)全面而復(fù)雜的問題，模型的優(yōu)化應(yīng)該更加細(xì)致地進(jìn)行，以期能夠更加精準(zhǔn)地進(jìn)行投資，增加模型優(yōu)化的效果。（文責(zé)自負(fù)）