可再生能源分析篇(1)

关键词：可再生能源；新疆；问题；对策和建议

中图分类号：P754.1 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）09-0-02

当今世界常规资源已成为制约世界经济和社会发展的瓶颈。在面临能源危机的时代，寻找和利用洁净的、巨大的、可再生的能源，是重要的能源发展战略。新疆是我国21世纪的能源基地，虽然有丰富的煤炭、石油和天然气资源，但其枯竭是不可避免的。新疆的可再生能源具有总量丰富，空间分布相对集中，地域分布相互匹配和开发条件相对优越等特点，值得大力开发和利用。为了维护国家能源安全和实现经济的可持续发展，必须加强可再生能源的发展和研究。

一、国内外可再生能源发展的比较分析

（一）传统可再生能源和新可再生能源

传统可再生能源主要包括大水电和直接燃烧的生物质能，新可再生能源主要指现代小水电、太阳能、风能、生物质能、地热能、海洋能和固体废弃物等，当今世界各国都在为获取充足的能源而拼搏，而且无不对解决能源问题的决策给予了极大重视，其中可再生能源的开发与利用尤为引人注目。

（二）国内外常规能源和可再生能源消费情况比较分析

随着化石能源的日趋枯竭，可再生能源终将成为化石能源的替代品。世界大部分国家能源供应不足，不能满足经济发展的需要。煤、石油等化石能源的利用会产生大量的温室效应和污染环境。我国作为能源消费大国，对石油进口的依赖，以及不可再生能源煤炭、石油、天然气供应有限。从长远来看，发展替代能源也成为我国必须重视的问题。

我国从2001-2010年之间的各种能源消费量图

资源来源：根据“BP世界能源统计年鉴2012”整理形成。石油消费量以百万吨为单位，其它能源以百万吨油当量为单位。备注：其它可再生能源包括风能、地热、太阳能、生物质能和垃圾发电等。

从图中可以看出，我国各种能源的消费情况都保持着上升的趋势，其中可再生能源的消费量远远少于其他能源的消费量。所以说，可再生能源产业的发展空间巨大，需大力开发和利用，以此为减少我国能量消费对常规能源的依赖开辟一条新的道路。

2011年各重要能源消费国能源消费情况表

资源来源：根据“BP世界能源统计年鉴2012”整理形成，以百万吨油当量为单位。

通过上面的各代表性国家能源消费情况表可以看出，我国可再生能源的消费量在总体能源消费中占的比例远远小于其他几个国家的可再生能源的消费量在总体能源消费中占的比例、这表明我国利用和开发可再生能源的程度依然很低，需采取措施大力开发和利用。

二、新疆可再生能源发展和利用现状

（1）太阳能

新疆水平表面太阳能总辐照度总量在5×109 - 6.5×109焦耳/平方米之间，年平均值为5.8×109焦耳/平方米。区域分布大致由东南向西北递减，东南部太阳能总辐照度在5.8×109焦耳/平方米/年以上，西北部大约在5.2×109焦耳/平方米/年左右。新疆全年日照时数为 2 300～3 300 小时，日照百分率为 60%～80%，居全国第二位。这为开展太阳能的利用提供了得天独厚的自然条件。新疆己先后建成了 23 座大型的太阳能发电厂，72 座中型的太阳能发电厂，以及为数众多的小型、微型发电机和供电设备等。已开发出太阳能采暖、太阳能热水器、太阳能温室和长寿太阳能电源等多个产品，建设了太阳能光伏示范村，推广太阳能光伏电源，解决了本区电网尚未达到的农牧区、高原兵站、野外流动作业等地的供电电源，为边远地区牧民的生产、生活用电以及电视、广播差转、无线遥测等不易用电网延伸解决用电的地方提供了很好的范例。

（2）风能

新疆地域辽阔且风力资源十分丰富。全区风能资源的总贮量为 18 910 万千瓦，每年可发电 8 190 亿度，相当于 3 439.8 万吨标准煤。可见，如若将全区的风能资源都开发利用起来的话，长年可节约的煤能源将是一个令人吃惊的数字。新疆风能有利用价值的地区主要集中在六大风区，即：（1）额尔齐斯河谷西部风区，位于哈巴河、布尔津、吉木乃、黑山头等地；（2）准噶尔盆地西部风，位于和尔克赛尔至克拉玛依地段；（3）乌鲁木齐—达板城谷地风区，位于乌拉泊至达坂城山口，长约 80km，宽约 10～20km；（4）哈密南北戈壁风区；（5）吐鲁番地区；（6）百里风区，位于兰新铁道辽墩至十三间房铁路沿线。新疆除上述六大风区外，其实还有不少地区的风力资源也较丰富。新疆风能的利用主要集中在发电方面。因风电开发而著名的新疆达坂城风区位于准噶尔盆地和吐鲁番盆地的通风口，总面积为 1600 平方公里，一年中 10 个月以上有风，且风速稳定，年风能蕴藏量约为 250 亿千瓦时，可装机容量在 2000 兆瓦以上，被不少国内外专家称为中国风能资源条件最好、开发前景广阔的地区。

（3）水能

新疆水能资源理论蕴藏量在 1 万千瓦以上的河流有 34 条（包括干、支流），理论总蕴藏量 3398 万千瓦，占全国的 5%，为我国北方内陆流域的 90%。可开发装机 1 万千瓦以上的电站 213 处，占全国可开发资源的 4%。340 条河流中，南疆有 160 条，总蕴藏量为 1773 万千瓦，占全疆的 52%。其中，水能理论蕴藏量最大的是伊犁流域，其次为南疆的叶尔羌河流域。新疆小型水能资源总装机量为 198315 万千瓦，年可发电量 84611 亿千瓦时。

（4）其它可再生能源

新疆地域辽阔，农田、山林、草场、渔场本身就是个庞大的生物能源库。然而将生物能作为可再生能源来加以开发利用，将它们转化为可燃性的液态或气态化合物，如制造甲醇、乙醇、沼气、甲烷合成气等可燃性燃料，目前新疆在这方面的开发还较少。如若各方面人士加以重视条件成熟，在生物能方面的开发与利用必将会节约大量的不可再生能源。对地热能的开发利用，新疆同样有些滞后。

三、新疆可再生能源发展存在的问题与不足

（一）对可再生能源的战略地位认识不足

主要表现在：一是对可再生能源可以减少或替代常规能源和实施可持续发展战略的意义认识不足；二是对常规能源在开发利用中对环境的影响缺乏足够的认识；三是对建设新疆多元化的能源结构认识不清，重煤炭、石油和天然气的开发利用，轻新能源和可再生能源的发展。

（二）缺乏全面、系统、科学的规划和发展目标

中国《可再生能源法》已于 2006 年 1 月 1 日正式实施，“十一五”规划也对可再生能源的发展作出了重要指示，新疆作为可再生能源富集地区，目前还没有对可再生能的发展作出全面、系统、科学的规划，发展目标也不明确。

（三）发展资金匮乏

大多数可再生能源技术都属于高投入低产出的项目，如光伏发电、风力发电和太阳能热水器等的单位投资高达 6.5 万元/千瓦、0.9 万元/千瓦和 0.08 万元/平方米以上，而实际运行时间又很少，年均只有 2000～3000 多小时，从而导致产出低投入高。新疆地处西部，建国以来新疆交通、通讯等基础设施虽有了很大的发展，但远远不能满足经济建设的需要，从而使外商来新疆投资遇到较大阻碍。

（四）可再生能源产业结构不合理，发展不平衡

从新疆的能源资源状况来分析，可再生能源主要包括太阳能、风能、生物质能、水能（小水电）。从可再生能源的开发利用种类来看，目前主要集中在太阳能、风能和水能方面，而且企业规模不大，多数企业实力较弱，水平低、管理差，缺乏参与市场竞争的能力。可再生能源产业发展不平衡，可再生能源产品制造业和系统集成业发展较快，而可再生能源技术的研究开发，可再生能源利用系统的运行、管理、服务行业非常弱小，这种不完整的产业结构，影响和阻碍可再生能源利用技术的推广。

四、发展新疆可再生能源产业的对策与建议

（一）制定新疆可再生能源产业发展规划，引导可再生能源产业的发展可再生能源产业的发展关系到国家能源安全，全面建设小康社会目标的实现和国民经济可持续发展等重大战略问题。因此，把可再生能源产业发展纳入自治区国民经济发展规划，引导可再生能源产业的发展，逐步建立新疆多元化的能源结构体系，到本世纪中叶，实现可再生能源在总的能源消耗中达到30%的战略目标。

（二）建立可再生能源开发基金，加速可再生能源产业的发展建立可再生能源研究开发基金，支持研究和开发项目，引导企业加大可再生能源利用技术的研究和新产品的开发，加快科技成果的转化，加速可再生能源企业的发展。

（三）制定相关的政策、法规，支持可再生能源产业的发展。（1）为解决可再生能源开发企业运行成本较高问题，一方面通过技术进步，降低成本；另一方面制定措施，建立可再生能源开发利用补偿机制，推动可再生能源开发企业与矿物能源开发企业的均衡发展。（2）制定政策鼓励利用可再生能源，凡是利用可再生能源的企业或个人，给以适当的政策性补贴。（3）贯彻执行“可再生能源开发利用促进法”，依法支持可再生能源产业的发展。

（四）完善市场运行机制，规范可再生能源产业的发展。（1）制定新疆可再生能源利用技术标准，建立可再生能源设备与产品质量标准检测体系和质量监督管理体系，确保可再生能源市场健康有序发展。（2）建立规范的可再生能源重大工程招标投标机制，实行工程监理制，工程质量终身负责制，规范可再生能源企业的市场行为。

参考文献：

[1]裴郁.我国可再生能源发展战略研究[D].辽宁师范大学，2005.

[2]谢治国，胡化凯，张逢.建国以来我国可再生能源政策的发展[J].中国软科学，2005（9）：52-56.

[3]常振明，韩平，曲春洪.可再生能源利用现状与未来展望[J].当代石油石化，2004（12）：20-2.

[4]王东.论新疆的区位资源优势发展可再生能源[J].科技信息，2010（23）：56.

[5]“BP世界能源统计年鉴2012”.

可再生能源分析篇(2)

关键词：可再生能源；智能电网；微网Abstract: With the goal of building a smart grid is proposed to strengthen the new energy power station auxiliary power grid construction, making it become the "highway" admission of new energy, wind power, photovoltaic and biomass power and other renewable energy power generation of concern. This paper introduces a case of renewable energy power generation "micro operation system based on network", to explore the advantage of microgrid technology in offset intermittent new energy power generation and reduce the influence of the grid.

Keywords: renewable energy; smart grid; microgrid

中图分类号：TU991.63 文献标识码：A文章编号：

微网概述

为了改善分布式电源单机接入成本高、控制困难等缺点，减少分布式电源对大电网的冲击，提出了微网概念。微电网就是一种由负荷和微型电源共同组成的系统，它可以同时提供电能和热量。微电网内部的电源主要由电力电子器件负责能量转换，并提供必要的控制。微电网相对于外电网表现为单一的受控单元并可以同时满足用户对电能质量和供电安全等方面的要求。

微网化系统设计

为研究基于可再生能源发电的微网技术，设计并建设了一个基于三相交流母线的微型发电系统，其中，包含15kWP的光伏发电，15kW的风力发电、由蓄电池组成的储能系统以及负荷系统，该系统具有独立和并网两种运行模式，其交流母线结构图如图1所示。

图1微网结构图

2.1光伏发电子系统

整个太阳能光伏发电子系统由光伏（PV）阵列、光伏逆变器、蓄电池组、防雷保护系统、电池方阵支架、电站监控系统等组成。电池方阵的直流输出，通过光伏逆变器逆变成50Hz,230V有效值的单相电，并组合成三相交流电，与实验室三相交流母线连接，给负荷供电，同时将多余电量经过双向变流器给蓄电池充电。

光伏阵列由72块210WP的高效单晶硅光伏组件组成，组件功率共15.12kW，分A/B/C为三相。光伏电池组件的支架系统为固定支架，架角度为42°。电池组件在标准测试条件下（环境温度25℃，太阳辐照度为AM1.5,1000W/m2）的标称率210wp，为工作电压为26.6V，工作电流为7.89A，开路电压为33.2V，短路电流为8.1A。

每相24块光伏电池组件，采用12串2并的方式连接（图2），每相电池阵列的直流输出，分别通过单相光伏并网逆变器后接入A/B/C三相交流母线。每相的工作电压为319.2V，工作电流15.78A。开路电压398.4V，短路电流16.2A。

图2单相光伏组件连接方式示意图

光伏逆变器。选用3台德国SMA的单相光伏并网逆变器SMC5000A型，其主要功能是把来自太阳能电池方阵输出的直流电转换成与交流母线电压、相位、频率一致的交流电。并网逆变器SMC5000A的最大光伏输入功率为5750WP，输入电压范围为246～480V，最大输入电流为26A，直流电压纹波小于10%，额定交流输出功率为5500W，输出电流谐波THD小于4%，电网工作电压范围为220～240V，电网工作频率为50Hz，最大效率96.1%，该逆变器具有错极性保护、过压保护、短路保护、对地故障检测、孤岛保护等功能。

整个光伏发电子系统有可靠的操作和雷电过电压防护。具有过压保护、对地故障保护、孤岛效应保护、过载保护、短路故障保护等完善的保护功能。

2.2风力发电子系统

3台单机容量5kW的永磁低速直驱风力发电机发出三相非工频正弦交流电，经过风能控制器整流成直流、再输出给逆变器，由逆变器转换成幅值、频率稳定的交流电，接至A/B/C三相交流母线，其中风能控制器带有自动卸荷功能。

风能控制器。额定功率5kW，最大输出电流30A，与5kW的风力发电机组相匹配，能够将风机输出的三相交流电能转换为直流电，在风力发电机转速过快、输出电压过高或输出电流过大时，采用主动泄荷或者极限短路的方式，使风机工作在正常特性范围内。

风能并网逆变器。将风能控制器整流成的直流电逆变成幅值、频率稳定的交流电，采用升压变压器隔离，具有电网过、欠压，电网过、欠频，输出电流过载等多项保护功能。并同时具有主动式和被动式孤岛运行检出功能。工作电压范围为DC180～380V，最大输入电流25A，额定输入功率6kW，额定电网电压为（380±15%）V，额定输出电流9.2A，额定工作频率为（50±2%）Hz，功率因数大于0.99%，谐波小于5%。

2.3储能子系统

蓄电池与整流/逆变双向变换器Sunny Island一起，构成标准的交流母线系统，是整个系统的核心部分，是重要的储能元件。蓄电池组的选型与负载的用电量有直接关系。

蓄电池。在此系统中，选用了24块2V/60Ah的密封铅酸免维护胶体电池，蓄电池组容量为的48V/600Ah。

Sunny Island工作原理。Sunny Island与蓄电池组连接，通过控制交流端电压和频率组成交流母线系统。发电量比较高的时间段内（如白天辐射较强，或者负载耗电较少时），Sunny Island可以将母线中的多余电量充到蓄电池中。在用电较多的时间段内（如晚上或者负载耗电较多时），Sunny Is-land可以将蓄电池存储的直流电逆变为交流，送入交流母线中。其额定交流电压为230V,额定交流频率50Hz，额定交流电流21A，输出电压谐波小于3%，功率因数为1。

2.4负荷子系统

负荷子系统主要由自动交流负载系统、灯光负载，主要用于交流母线系统离网运行时的系统负载使用。其中自动交流负载为三相四线制，星形连接的可调交流负载，整体由阻性10.5kW、感性容18.5kVA、容性20.5kVar组成，主要用于交流母线系统离网运行时的系统负载使用，灯光负载容量为5kW。

除此，本发电系统还包括保护及综合测控系统、智能监控系统、蓄电池监测系统和故障录波系统等。

实验结果

实验表明，该微网系统独立运行时，各电源、负载，储能系统依靠自身的调节作用能够保证系统的稳定运行。

3.1实验数据

各子系统发出有功功率情况如表1和表2所示。

表1蓄电池储能系统充电状态遥测瞬时值

表2 蓄电池储能系统放电状态遥测瞬时值

3.2实验波形

由故障录波系统采集的风力发电机输出三相非工频交流电的线电压Uab/Ubc/Uca，光伏电池输出三相直流电压Ua/Ub/Uc，以及蓄电池直流电压U的瞬时波形如图3所示。

图3 风力发电机光伏电池及蓄电池输出电压波形

A/B/C三相交流母线上相电压Ua/Ub/Uc的瞬时波形如图4所示，其有效值分别为229.474V、230.590、V229.854V，相位分别96.014°、335.911°、215.781°。

图4 母线相电压的波形

系统运行数据及波形表明，无论是天气条件如何变化（风、光条件如何波动），该系统都能安全的独立带负荷运行。

微网并网技术分析的关键问题

微网的功率控制技术。从配电网接入点来看，微网成整体负荷特性，但是从微网独立运行的特性可以看出由于新能源电源受自然条件影响波形很大，因此微网系统一旦接入配电网，会使接入点的功率值发生改变并产生波动，整个配电网的潮流分布会随之改变，且随馈入点功率的变化而改变。因此微网要并电网运行还需要新能源发电功率预测技术及并网点功率控制技术。

可再生能源分析篇(3)

1 可再生能源发电的影响因素 

1.1 自然因素 

可再生能源里面所属的太阳能有关能源重点散布的地方便包含有宁夏、内蒙古甘肃、青海、新疆、西藏等省市，我国的青藏高原区域所处的太阳能能源比较而言还是相当富饶的，再者来说此区域气候条件相对云量很少、干燥少雨、地势海拔比较高，所以，在我国全境内可再生资源里面其太阳能资源最为充裕。而我国西南区域各省份水能能源相当富饶，其占据到我国全部水能资源总量的70%。此外在我国西南各个山区所属的农区、东部所属的农区、三北区域较为宽泛的散布着许多生物种类的能源，在这当中，油料林以及薯类农作物大部分被分布于我国的西南各个山农地区，工业生产有机型垃圾、畜禽产生的类便与生活环境、甜高粱农作物与其作物稻杆大部分被分布于我国东部各个农区，边境所属的土地木质树林、能源生产农作物、农林业剩下作物大部分被分布于我国的三北区域。 

1.2 经济因素 

1.2.1 经济发展水平 

当前可再生能源进行发电的相关投资实际效益并不是特别明显，依据应该政府做出大量物质财政方面的扶持。我国实际发展能力关于可再生能源进行发电做出的物质财政援助是否相当充裕起到了决定性形式的效果。在我国经济并不是良好的状况时，若僅仅运用有限度的金融物资实行扶持，可再生能源进行发电便较为不值得，但是若经济相对较好，那么便可以确保我国具备相当充裕的物资财力扶持可再生能源进行发电关于技术研发等各个方面的有效进展，这些来激发可再生能源进行发电相应的科学技术不断稳定前进，还能经过财政补贴的形式进而将可再生能源进行发电的企业竞争走向有所提升，进而实现利用财政补贴激发的政策来促使能源开发的高效发展指标。不只是这样，投资者所属的投资水平同时也有一定层次，将通过经济相关的发展程度，进而起到决定作用，一般于经济发展能力比较好的阶段才会存在非常充裕的产业资金实行相应的投资活动，由此可知，可再生能源进行发电有关项目的水平也同样会受到来自我国经济发展趋势方面的影响。 

1.2.2 融资渠道 

资金实现融合路径多种形式化会对可再生能源进行发电的大力发展带来比较好的强化效果。随着我国关于可再生能源进行发电的市场开发工作不断变强，单单只是依据政府所给予的扶持并不利于企业长远发展，同时很难对投资要求有所满足，资金融合路径将会促使可再生能源进行发电带来的大层次运用。外国关于可再生能源相关的突入资金其详细来源便较为宽泛了，包含有国际金融组织、政府机构、风险投资公司、跨国公司、民间资本企业等。不过我国由于匮乏行之有效的投资资金源头以及融资路径相对比较少，相应的投资资金便会受到非常大的约束效应。除此之外，鉴于我国当前可再生能源进行发电国家项目的投资实际效益可靠性较差、投资资金实现回收的时间相对很长，贷款（尤其是关于中长期方面的贷款）比较难。资金匮乏将会引发实质性的开发能力出现停滞于隐藏性可开发能力的结果。 

1.3 社会因素 

关于可再生能源进行发电有所影响的另外一个原因便是社会普遍充分认知的层次，而所属认知的关键组成重点包含有我国各大融资组织集团、电网营业公司、各个开发商等。对融资组织集团而言，关于可再生能源进行发电的了解层次，可再生能源进行发电详细项目的风险预估最终结果存在较大的影响因素，这里面了解层次假如很低，那么便会引起其评估项目风险性与其现实对比而言较高，进而引起项目进行融资受到阻碍。关于国家电网公司而言，真正地了解可再生能源进行发电进而处理好可再生能源进行发电而且网络比较难方面的困扰。对开发商而言，针对可再生能源的了解层次若是比较高，则针对企业公司实行相对适宜的辨别，而且金融投资决策便会更加具备效益，特别是部分社会责任感比较强，事实上对可再生能源所属的进展工作项目实行金融投资。 

2 可再生能源发电的前景分析 

《可再生能源法》发表之后，中国关于可再生能源已然得到了迅猛快速前进，各个种类的可再生能源开始逐渐增加，水力进行发电的年装机总容量第一次打破1 000万kW电量，总计装机所属总容量超过了12 500万kW，占到全体技术可开发总量的25%；风力进行发电在2006年末期装机总容量超过133.2万kW，要多于过往20年的产量总和，与2005年所属的同时期作比较，其实际增长速率达到270%；太阳能光伏进行发电形成的能力首次超过了30万kW，对比于上年总量加大了15万kW，比世界总生产电量能力的10%还多；关于开发运用生物质能的方面，同时也有很大进展，这里面关于用户沼气池便超过了1 900多万口，大中种类的沼气设施总量达到2 000多处，沼气运用量达到90多亿m3。为深层次推行我国关于可再生能源有关行业进展工作，已然定制了《可再生能源关于中长期发展规划》。规划确切表明了要在2020年底，可再生能源所属的年使用总量需要超过6亿吨形式的标准煤，占据到能源消耗总量中的15%。

    除此之外，通过改进能源组织构造、维护生态自然环境、建设经济社会稳定持续性发展政策方面的实行开发，我国关于可再生能源实行发展的趋势相对较好，于21世纪前期将会存在巨大的进展，到了21世纪中叶便将会可能渐渐进展形成我国关键性的取代资源。重点因素包含有下面这几个层次。 

（1）我国拥有较为富饶的可再生能源物质资源能供应发展与运用。当前小水电类型的资源仅仅开发了大概1/3；太阳能所属的开发运用量更是不及可进行开发总量的1%。风能有关资源的实际开发运用总量也只是全部可进行开发物质资源总量的9/10 000；当代化生物质能实现开发的数量仅仅只存在331万吨形式的标准煤，只是占据到我国可进行开发应用物质资源总量的0.6%；地热能以及海洋能方面的已然进行开发的运用量，对比于总资源量而言便更加少了。 

（2）我国关于可再生能源方面的应求总量还是相当大，其市场也比较广泛。我国是目前国际上最大的发展型国家，人口基数比较多，工业化所属的任务依旧未能实现。国民总体经济开发方面还需不断进行，人民实际生活质量也有所提升，社会层次的每一项事业均得到发展，一定会对能源所属的要求需要较多、较高的需求。各个层次的预测发现，在21世纪中期，可再生能源便会当作是我国能源提供的重点种类。我国工程院所进行主持的“我国可持续稳定发展能源战略相关研究”课题预估，到2020年以及2050年，可再生能源所供应的总能量将会分别实现4.75亿吨形式的标准煤以及6.19亿吨形式的标准煤，两者分别占据到一次能源要求总量相应的18%以及23.1%。20世纪末我国计委能源研究所完成的“中国中长期能源相关战略研究”表示，到达2020年以及2030年，可再生能源方面将开始渐渐发展变成我国关键性的取代能源。 

可再生能源其发展势态较为迅速，再者我国关于可再生能源进行发展所属未来趋势较为广阔，所以，能想得到可再生能源将会于不久后便会具备更为普遍性的使用，进而给我国关于现代化经济建设不断强化。 

3 结语 

近几年，我国关于可再生能源进行发电于的发展势态较为迅猛，不过可再生能源进行发电对于整体组织结构层次依旧占据着相对较低的比例。关于如此，政府有关部门尽管做出了对应的国家政策法律法规，可再生能源进行发电还是受到来自我国社会层次、经济层次、自然环境等诸多方面的影響，基于这样，该文详细地解析了此类因素所带来的影响，并且针对可再生能源进行发电的未来趋势做出了相应分析。 

参考文献 

[1] 孙欣，黄永红.“新能源发电技术”课程教学改革与实践[J].中国电力教育，2012（35）：95-96. 

可再生能源分析篇(4)

根据财政部的《可再生能源电价附加补助资金管理办法》（以下简称“《管理办法》”）及《财政部关于下达可再生能源电价附加补助资金预算的通知》（财建[2019]275号）（以下简称“《通知》”）。经营部结合公司现有投产项目补贴情况对两项政策做出具体分析如下：

一、政策概述

《管理办法》明确了补贴的性质是属于可再生能源发展基金，是国家为支持和促进可再生能源发电行业稳定发展而设立的政府性基金，并规定了财政部按照以收定支的原则编制补助资金年度收支预算；明确了可享受补助资金项目的确定方法、纳入补助项目清单的条件、补贴的计算方法、申请补助的时间、兑付补助资金的方式及其他相关事项（详见附件1）。

《通知》明确了符合补贴拨付的项目及补贴标准（详见附件2）。

二、政策分析

（1）新修订的《管理办法》较2012版《暂行管理办法》相比，在补助项目确认方面做出了更详细的规定，即根据《管理办法》第四条“新增项目需由财政部根据年度增收水平等因素确定当年新增补贴总额，并在新增补贴总额内确定需补贴项目新增装机规模”；对于存量项目，需符合各项相关要求、纳入年度建设规模管理范围并按流程经审核后纳入补助清单即可享受补贴。由此分析，若新增项目未能纳入财政部规定的新增装机规模内，则该项目不能享受补贴，平价上网将会影响公司经营效益。

（2）根据《管理办法》第八条及《通知》第四条中对于补贴结算计算方法的规定“电网企业收购补助项目清单内项目的可再生能源发电量，按照上网电价（含通过招标等竞争方式确定的上网电价）给予补助的补助标准=（电网企业收购价格-燃煤发电上网基准价）/（1+适用增值税率）”，若参与交易，交易电价均低于燃煤发电上网基准价，将会造成电网企业收购价格减燃煤发电上网基准价为负数，导致交易电量部分无法享受补贴。

（3）《管理办法》第九条规定“每年3月30日前，由电网企业或省级相关部门提出补助资金申请”，作为发电企业，应结合当地电网企业的上报时间，至少提前一个月通过信息管理平台将补助资金申请上报至电网公司，确保当年可以享受补贴。

（4）根据《管理办法》第十条中对于补贴兑付方式的规定“当年纳入国家规模管理的新增项目足额兑付补助资金”及“光伏扶贫、自然人分布式、参与绿色电力证书交易、自愿转为平价项目等项目可优先兑付补助资金”，由此分析，新增项目纳入补贴清单当年可足额收回补贴，如公司有光伏扶贫等类型项目可优先收回补贴，该条规定有利于加快补贴回收进度，缓解公司资金压力。

三、新政策对公司的影响

（1）可能会有部分新增项目不能享受补贴，平价上网将会影响公司经营效益。

（2）参与交易电量可能无法享受补贴。

可再生能源分析篇(5)

关键词 不可再生能源；消耗压力；消耗强度；IPAT方程；费雪指数分解

中图分类号 F124 文献标识码 A

文章编号 1002-2104(2011)11-0061-06 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.11.011

随着煤炭、石油、天然气等不可再生能源的掠夺式开采的日益严重，全球不可再生能源的可开采年限在急剧减少，对于中国这样一个发展中国家而言，GDP的增长离不开碳经济体系的支撑，一方面，来自于经济增长和消耗强度的冲击使得中国不可再生能源消耗压力逐年增大，对中国经济发展的束缚日益突显；另一方面，在消耗利用阶段，单位经济产出所消耗的不可再生能源量即不可再生能源消耗强度远远高于世界平均水平。目前，国内外学者对不可再生能源的研究还相对较少，国内学者陈军、成金华曾尝试运用DEA方法对中国2001-2005年间30个省市不可再生能源例如原煤、原油、天然气的生产效率进行评价研究［1］，除此之外，大多数学者的研究对象基本是基于广义概念下的能源或者资源，研究内容基本以效率评价或者能耗强度分解为主，很少涉及能源或者资源消耗压力分析，研究方法也较为单一。Satoshi Honma和Hu使用DEA方法对日本1993-2003年的区域能源效率和不同地区几种主要能源投入效率进行测度和比较［2］；王霄、屈小娥运用DEA Malmquist生产率指数法测算了2001-2007年间中国制造业28个行业全要素能源效率［3］；陈凯、郑畅利用数据包络分析DEA法和随机前沿生产函数SFA法测算出长江流域七省二市及六部门1997-2006年间GDP能耗、能源技术效率和能源利用效率［4］。Huang利用乘法代数平均迪氏指数分解了1980-1988年间我国第二产业中的造纸、化学、建筑、钢铁、机械、电力、电子等部门的能源强度变化［5］；Zhang利用改进的拉氏指数计算了中国工业部门1990-1997年的能源使用情况，将工业能源消费分解为规模效应、强度效应和结构效应，研究表明强度效应是主导因素［6］；李国璋、王双基于广义费雪指数(GFI)法对1995-2005年间中国30个省市的区域能源强度变动进行了因素分解分析［7］；吴巧生利用费雪指数分解模型从产业层面考察了我国能源强度指数的变化及影响因素，研究表明在能源消耗强度下降的诸因素中效率份额的贡献占绝对主导 ［8］。

综上所述，目前国内外关于能源消耗强度的研究虽已得到极大关注，但针对不可再生能源消耗压力分析以及消耗强度分解研究还尚属空白，究竟是何种因素致使中国对不可再生能源的消耗需求如此之大？致使中国不可再生能源的消耗压力逐年攀升？能否从深层次剖析中国不可再生能源消耗强度“居高不下”的原由症结？鉴于此，本文将对以上问题进行一一剖析，以期进一步认识和挖掘中国不可再生能源节能潜力，提高不可再生能源利用效率。

1 中国不可再生能源消耗现状分析

1.1 不可再生能源供需缺口分析

国家统计局能源统计司统计数据表明，自1980年以来，中国不可再生能源的生产量急速增加，其中2009年原煤生产量是1980年生产量的4.8倍，2009年天然气生产量是1980年生产量的5.98倍。然而，急速增加的不可再生能源生产量并不能满足中国经济高速发展需要，原煤和原油从1980年改革开放以来就开始需要依靠进口来满足经济发展需求，特别是近些年来，原油、石油的进口依存度在持续上升，2009年中国原油、石油进口依存度已经达到53.4%和66.7%，在考虑国家能源战略安全的背景下，高依存度的原油、石油供给状况实属堪忧。以石油资源为例（如图1所示），自1980年以来，中国一次原油生产量增幅几乎呈现零增长趋势，供需缺口日渐放大。鉴于以上数据分析，本文认为中国不可再生能源供需缺口的存在和放大主要源于以下几点原因：其一，原煤、原油、天然气等不可再生能源的掠夺性低效开采导致不可再生能源日益枯竭；其二，过度追求GDP的高速增长导致不可再生能源的消耗需求的高速增加，周而复始，高经济增长需要高强度消耗，高强度消耗又会刺激经济增长；其三，中国不可再生能源消耗利用效率低下，单位GDP消耗的一次能源数量与国外发达国家相比较高。

图1 中国不可再生能源（石油）供需缺口分析图（1980-2009）

Fig.1 Indentation between demand and supply of China’s oil (1980-2009)

1.2 不可再生能源区域消耗构成分析

在区域层面上，不可再生能源的消耗构成按照三大经济地带划分分别计算出煤炭、石油、天然气消耗构成比重，以煤炭资源为例（如图2所示），中国不可再生能源区域消耗构成呈现出东部沿海地区比重较高、西部地区和中部地区比重相当的态势。具体来看，对于东部沿海地区而言，不可再生能源生产量几乎为零，但消耗比重却达到40%以上，相比之下，中部地区的山西、吉林、黑龙江，西部地区的内蒙古、云南都是煤炭、石油输出大省，却只占据28%和22%的消耗份额，这一现象是经济学中的典型“资源诅咒”理论，不可再生能源资源丰富的中部地区和西部地区并没有带来区域经济的快速发展，而能源相对贫乏但消耗比重较大的东部地区却享受着不可再生能源对区域经济飞速发展的支持和福祉。因此，由东部地区高速GDP增长速度带来的能源需求冲击会反作用于中部、西部地区资源富裕省市的不可再生能源生产量，长此以往，过度开采和生产会进一步加速不可再生能源枯竭危机的来临。

1.3 不可再生能源产业消耗构成分析

煤炭、石油、天然气等不可再生能源经过加工转换或直接被应用于农业、工业、建筑业、服务业等产业部门，发挥原料、动力、传动、照明和采暖作用，不可再生能源在终端消耗领域多是指向工业部门。本文通过查阅相关统计年鉴分行业煤炭消耗、石油消耗以及天然气消耗数据，分别计算出1995-2009年间不可再生能源的产业消耗构成比重，以煤炭资源为例（如表1所示），工业部门是煤炭资源的消耗大户，占据近95%的消耗份额，除此之外，农业、建筑业、服务业及其它行业的消耗份额则相对较少。煤炭资源作为中国不可再生能源消耗的关键资源，在产业消耗构成上具有一定代表性，与此同时，高比重的煤炭消耗也对中国三产比重以及工业内部行业比重提出了思考：一方面表现为中国产业结构比重不合理，低能耗的服务业比重始终落后于国外发达国家；另一方面表现为工业内部高耗能行业比重过高，特别是采掘业下属高耗能行业部门。

2 中国不可再生能源消耗压力驱动分析

2.1 驱动力模型――IPAT方程

IPAT方程是美国斯坦福大学著名人口学家Ehrlich教授于1970年提出的一个关于环境冲击(Impact)与人口(Population)、富裕度(Affluence)和技术(Technology)因素之间的恒等式，后来以数学模型的形式应用于资源利用及环境污染分析［9］。IPAT方程将人类经济发展对资源和环境的冲击和压力分解为人口增长、财富增长和技术能力三个部分，可用公式简单表示为：

I=P×A×T （1）

I为资源压力指标，表示为资源消耗量，例如能源消耗量、水资源消耗量等；

P为人口数量，用以表示人口数量对资源消耗的影响；

A为社会富裕和国民福利程度，通常表示为人均GDP即GDP/P，实证研究多体现在经济增长对资源消耗的驱动作用；

T为单位GDP所形成的压力指标即单位GDP的资源消耗负荷，通常用I/GDP表示，实证研究中多体现在技术创新导致的利用效率提高而带来的资源节约。

本文将不可再生能源消耗量nENG作为资源压力指标时，原有IPAT方程可以转化为：

nENG=P×(GDP/P)×(nENG/GDP)（2）

2.2 驱动因素分解分析

目前，核能资源的开发利用程度还相对较少，并且相关数据获取较困难，因此，本文界定的不可再生能源主要指煤炭、石油和天然气，不包括核能、水能以及其它能源转化的电力能源消耗。此外，由于煤炭、石油和天然气等不可再生能源在二次加工转化过程中会产生中间能源产品，但考虑到统计数据获取口径以及中间转化过程的损失消耗，故本研究只选取一次不可再生能源源头端消耗数据，其他中间环节以及附属能源产品一概不计。本文采用Ang B.W.提出的一种能够消除残差项的对数平均迪氏分解法(LMDI)［10］对IPAT方程中的人口增长驱动、经济增长驱动及消耗强度驱动进行驱动效应分解分析，设ΔnENG为中国不可再生能源在变化时间段内的消耗变化总量，Pdf、A

2005年间消耗压力最大。1985-1990年间，在经历后第一个经济复苏规划――“六五”规划后，中国固定资产投资出现过热局面，年均GDP增长速度达到17.32%，经济因素对不可再生能源消耗压力的驱动比重达到120.2%，而消耗强度的降低对不可再生能源消耗压力的减弱效应则相对较弱，无法抵消由高速经济增长带来的消耗冲击。20世纪90年代以来，经济因素仍旧是不可再生能源消耗压力增加的关键驱动所在，但消耗强度对消耗压力的抑制作用在逐渐上升。其中，1995-2000年间，经济因素的驱动效应与消耗强度因素的驱动效应基本抵消，不可再生能源的消耗压力也随之减弱。进入到21世纪后，特别在2000-2005年间，我国不可再生能源消耗压力达到峰值，压力水平是1985-1990年间的3.98倍，造成这一压力峰值的关键原因在于消耗强度对消耗压力的抑制增加作用转为促进增加作用，在追求经济效益最大化下的产业结构畸形和产业内部耗能强度的居高不下，是中国不可再生能源消耗强度驱动方向发生转变的关键所在。2005-2009年间，消耗压力虽有所下降，但与上世纪80、90年代相比仍旧较高，在经历国家产业结构优化调整以及生态文明型社会建设以来，高耗能行业部门比重降低，第三产业健康、快速发展，技术创新成果被应用于工业行业部门，由工艺技术和管理水平提高而带来的消耗强度的降低，在一定程度上遏制了不可再生能源消耗压力的增加。综上所述，中国不可再生能源消耗压力的增加主要源于经济因素的驱动；消耗压力的减弱主要源于消耗强度的抑制性驱动作用；得益于计划生育政策的贯彻执行，人口增长对不可再生能源消耗压力的驱动作用在减弱。

3 中国不可再生能源消耗强度分解分析

3.1 费雪指数分解法

经过IPAT压力方程的分解，中国不可再生能源消耗压力的降低主要是来自于消耗强度的抑制性驱动影响，而消耗强度的高低一方面取决于GDP的分母拉动效应，另一方面则体现在产业部门耗能水平。因此，本研究在消耗压力测算分析的基础上进一步对消耗强度进行二次分解，其中，能源消耗强度可以进一步分解为产业内部消耗强度与产业结构调整，即效率效应与结构效应。设nEIt是不可再生能源消耗强度，nENGi,t/Yi,t表示第i个产业的不可再生能源消耗强度即总的能源消耗强度的变化随着产业部门能源强度的变化而变化，Yi,t/Yt表示第i个产业的产业比重即总的能源消耗强度的变化随着产业结构而变化，具体公式推导如下：

目前，能源强度分解以指数分解模型为主要研究工具，例如拉氏指数、帕氏指数、迪氏指数等，但拉氏指数和帕氏指数在处理结果上存在残差，往往无法解释，迪氏指数特别是对数平均迪氏指数能够实现无残差分解，但在处理结果上往往出现负值。因此，本文在对中国不可再生能源消耗压力驱动因素――消耗强度的二次分解时，引入费雪指数分解法，满足因子逆转和其它三个弱性指标公理，即积极性、时间互换性和数量对称性，剔除效率效应和结构效应测算结果的负数现象［11］，更为直观地探析出中国不可再生能源消耗强度变动的主要因素，为实现不可再生能源消耗强度下降、减少不可再生能源消耗量提供实证数理分析支撑。

首先，基于拉氏指数分解公式进行结构效应和效率效应分解：

拉氏结构效应指数

3.2 结构效应、效率效应分解结果及解析

中国不可再生能源的终端利用部门是农业部门、工业部门、建筑业部门以及其它服务业部门，鉴于不可再生能源消耗强度分解的需要，故本文按照三次产业划分规则，分别收集整理1985-2009年间第一产业、第二产业、第三产业部门的煤炭、石油、天然气消耗量，按照折标系数统一换算成万吨标准煤计量单位，三次产业产值分别换算成以

1980年为基期的不变价格，剔除通货膨胀影响，根据费雪指数计算公式，计算得到中国不可再生能源消耗强度变动的费雪结构指数和费雪效率指数。分解结果如表3所示。

中国不可再生能源消耗强度整体呈现下降态势，只在2002-2005年间出现少量浮动上升，但上升比例基本控制在5%左右；经过费雪指数分解，中国不可再生能源消耗强度可以分解为结构效应指数和效率效应指数，其中，结构效应指数对不可再生能源消耗强度的变动发挥主要影响作用。具体而言，1985-2009年间，能耗强度变动比率基本都小于1，而相应的费雪结构指数却基本都大于1，由此说明：中国产业结构比重的不合理在一定程度上造成了不可再生能源消耗强度的增加，即消耗效率的降低，特别是工业部门中高耗能行业部门的比重在很大程度上影响着不可再生能源消耗量，例如采掘行业部门、冶金行业部门等；相比之下，费雪效率指数基本都小于1，特别是农业部门、服务业部门不可再生能源消耗强度的下降，在一定程度上抑制了单位工业产值能耗强度对不可再生能源整体消耗强度的拉动冲击。综上所述，目前，中国在产业结构调整方面仍旧存在比例不协调的问题，以“高碳性”、“高耗性”为特点，未来结构调整之路应该按照低碳经济发展要求，扩大第三产业即服务业比重，降低工业特别是重化工等高耗能行业比重，以此来降低整体产业结构对不可再生能源特别是煤炭资源的依赖程度，而不是仅仅单纯依靠产业部门内的强度拉动即效率效应来降低整体消耗强度；此外，产业内部不可再生能源消耗强度的下降仍旧留有一定空间，一方面产业结构的低碳化调整会进一步促进工业部门内部消耗强度的降低，另一方面产业部门内部生产工艺技术以及管理水平的提高会降低单位产出所需的不可再生能源量，从而拉动不可再生能源整体消耗强度的降低。

4 结论及研究展望

本文在对不可再生能源供需缺口以及消耗构成进行梳理分析的基础上，运用IPAT方程、LMDI分解法测算出中国不可再生能源消耗压力以及促成消耗压力逐年增大的驱动因素的作用机制与作用水平，并就主要驱动因素――不可再生能源消耗强度，运用科学的费雪指数分解法进行结构效应与效率效应分解。研究结论如下：

（1）中国不可再生能源供需缺口日渐放大，煤炭、石油、天然气年开采量难以满足经济增长需要，供需现状对经济增长的瓶颈制约明显；

（2）由东部地区高速GDP增长速度带来的能源需求冲击会反作用于中部、西部地区资源富裕省市的不可再生能源生产量，长此以往，过度开采和生产会进一步加速不可再生能源枯竭危机的来临；

（3）煤炭、石油、天然气等不可再生能源经过加工转换或直接被应用于农业、工业、建筑业、服务业等产业部门，其中，工业部门消耗比重最高；

（4）中国不可再生能源消耗压力呈现“谷峰交替”型变动趋势，消耗压力的增加主要源于经济因素的驱动，消耗压力的减弱主要源于消耗强度的抑制性驱动作用；

（5）中国不可再生能源消耗强度可以分解为结构效应指数和效率效应指数，其中，结构效应指数对不可再生能源消耗强度的变动发挥主要影响作用。

与此同时，本文也存在一定研究局限和不足：一方面体现在消耗压力的驱动因素界定方面是否可以扩展至更多的驱动因素有待于日后进行补充与完善；另一方面体现在消耗强度的分解角度是否可以添加新的视角。鉴于以上两点不足，本文日后需要在此基础上进行改进，并且要进一步尝试对不可再生能源消耗效率进行评价研究。

参考文献（References）

［1］陈军,成金华.中国非可再生能源生产效率评价:基于数据包络分析方法的实证研究［J］.经济评论,2007，(5): 65-71.［Chen Jun, Cheng Jinhua. The Evaluation of Production Efficiency of Non renewable Energy of China: An Empirical Study Based on DEA［J］. Economic Review,2007，(5): 65-71.］

［2］Satoshi Honma，Hu Jinli. Total factor Energy Efficiency of Regions in Japan［J］.Energy Policy,2008, 36（2）: 821-833.

［3］王霄,屈小娥.中国制造业全要素能源效率研究：基于制造业28个行业的实证分析［J］.当代经济科学,2010,32(2):20-27.［Wang Xiao, Qu Xiaoe. Research on Total Factor Energy Efficiency of China Manufacture：Empirical Analysis Based on 28 Sectors ［J］. Modern Economic Science, 2010,32(2):20-27.］

［4］陈凯,郑畅.长江流域能源利用效率研究［J］.长江流域资源与环境, 2009,18(10):969-975.［Chen Kai, Zheng Chang. On the Yangtze Valley Energy Use Efficiency［J］. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2009,18(10):969-975.］

［5］Huang J P. Industry Energy Use and Structural Change: A Case Study of the People’s Republic of China ［J］. Energy Economics, 1993,(15):131-136.

［6］Zhang Z. Why did the Energy Intensity Fall in China’s Industrial Sector in the 1990s? The Relative Importance of Structural Change and Intensity Change［J］.Energy Economics,2003,(25):625-638.

［7］李国璋,王双.区域能源强度变动:基于GFI的因素分解分析［J］.中国人口•资源与环境, 2008,18(4):62-66.［Li Guozhang, Wang Shuang. Regional Energy Intensity Change Decompositions Based on GFI Technique［J］. China Population,Resources and Environment, 2008,18(4): 62-66.］

［8］吴巧生.中国工业化进程中的能源消耗强度变动及影响因素:基于费雪(Fisher)指数分解方法的实证分析［J］.经济理论与经济管理,2010，(5):44-50.［Wu Qiaosheng. Energy Intensity Changes and Its Influencing Factors During the Industrialization in China［J］. Economic Theory and Business Management, 2010，(5):44-50.］

［9］Ehrlich P, Holdren J. The People Problem ［J］. Saturday Review, 1970，(4): 42-43.

［10］Ang B W. The LMDI Approach to Decomposition Analysis: A Practical Guide ［J］. Energy Policy,2005,33:867-871.

［11］Irving Fisher. The Best Form of Index Number: Rejoinder ［J］.Quarterly Publications of the American Statistical Association, 1921, 133 (17):546-551.

Driving Forces of Consumption Pressure and Intensity

Decomposition of Non renewable Energy Resources of China

WU Chun you ZHAO Ao LU Xiao li WU Di

(Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian Liaoning 116024，China)

Abstract Along with the increasingly serious

可再生能源分析篇(6)

作者简介：刘贞,博士,副教授，主要研究方向为可再生能源与气候变化。

基金项目：国家973发展计划（编号：2010CB955602）；国家自然科学基金（编号：71073095）；教育部人文社科项目（编号：10YJC630161）。

（1.重庆理工大学工商管理学院，重庆 400054；2.清华大学能源环境经济研究所，北京 100084；

3.国家发改委能源研究所，北京 100038）

摘要 通过对当前主要的情景设计及评价方法的研究，认为目前我国可再生能源发展迅速，但初期的部分基本工作尚未完成。尤其是可再生能源的供给潜力及其经济可开发性评价。基于此，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发展战略情景仿真模型。动态成本曲线生成的基本原理是在静态成本曲线基础上，考虑技术进步、可再生能源外部价值对静态成本曲线的影响，从而生成不同时期的可再生能源成本曲线，进而构成可再生能源动态成本曲线。考虑不同种类可再生能源技术进步水平、外部环境价值的变化，设计不同的可再生能源发展情景。基于可再生能源动态成本曲线，并对不同的可再生能源发展情景下的投资成本、能源效益、经济效益和社会效益进行了综合评价。最后通过一个案例，分四种情景，即不考虑技术进步，低环境方案情景；不考虑技术进步，高环境方案情景；考虑技术进步，低环境方案情景；考虑技术进步，高环境方案情景；分别给出了四种情景下的装机总量、投资总额、创造就业、污染物和温室气体减排量。

关键词 可再生能源；动态成本曲线；技术进步；环境外部价值

中图分类号 F019.2文献标识码 A文章编号 1002-2104（2011）07-0028-05doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.07.005

大力发展可再生能源是国家能源发展战略的重要组成部分，是提升能源安全、减少温室气体排放、调整能源结构、改善生态环境、缩小城乡贫富差距的重要举措之一。2005年国家《可再生能源法》颁布之后，国家可再生能源中长期发展规划于2007年出台。作为落实可再生能源法和中长期发展规划的重要环节，省级可再生能源规划逐步提上日程。

用于帮助制定能源政策的模型有情景优化模型和情景模拟模型两大类，最近出现了基于agent的能源政策情景仿真模型［1-6］。情景优化模型考虑一定的约束条件，通过线性规划确定最小成本的能源系统，其主要的代表模型有MARKAL［7-9］、EFOM和AIM/能源排放模型［10-12］等。情景模拟模型是以情景分析为基础，描述整体能源系统，其主要代表模型有LEAP［13-15］、MESSAGE［16-18］等。基于agent的政策情景仿真模型，观察能源系统的集聚演化过程，常见的平台主要有Swarm［19］, ASPEN［20］等。本研究属于情景优化模型范畴。

通过对国内外区域可再生能源情景分析的相关理论、方法及案例进行研究。可以发现不同的可再生能源发展阶段，可再生能源发展考虑的内容不同：①在发展初期，可再生能源份额较小，对能源市场的影响非常小，技术水平较低，此时，主要研究的是由政府推动的供给侧市场；②随着技术的相对成熟，可再生能源开始参与能源供需平衡，此时的研究侧重于如何把可再生能源推向市场的政策研究；③技术发展已经达到可以与传统能源相竞争的程度，此时，重点研究能源市场机制、能源均衡及空间协调。

研究借鉴美国加州区域可再生能源规划方法、欧盟可再生能源目标分解方法、加拿大RETs模型，以及世行提出的RESCREEM模型，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发展情景分析方法，并把它应用到省级可再生能源发展情景分析与评价中。

1 可再生能源发展情景设计基本方法

可再生能源情景设计的基本原理是不同政策、不同时期的项目成本和环境外部价值对成本曲线产生影响，其交叉点为不同时期的可再生能源规划模型的成本最优量。

1.1 静态成本曲线的构建方法

可再生能源发电静态成本曲线需要考虑不同项目的单位成本及其开采量。

假设该地区共有m种可再生能源发电技术，第i种发电技术有ni个可再生能源发电厂。

第i种发电技术的第j个发电厂的装机容量为Hi,j，第k年的可再生能源发电满负荷小时数为ti,j,k，第i种发电技术的项目生命周期为Ti年。则第i种发电技术的第j个发电厂的可再生能源发电总量为：

Qi,j∑Tik1Hi,j×ti,j,k

第i种发电技术的第j个发电厂第k年的设备费用为cei,j,k，原材料总量为qri,j,k，原材料价格为pi,j,k，平均维护费用为cfi,j,k，工作人员数量qsi,j,k、人均工资wsi,j,k，则第i种发电技术的第j个发电厂的可再生能源发电的成本为：

Ci,j,k∑Tik1cei,j,k+qri,j,k×pi,j,k+cfi,j,k+qsi,j,k×wsi,j,k

假定第i种发电技术的第j个发电厂的网络约束成本为ci,t，第i种技术可再生能源发电厂的税率为ri,t，行业的边际收益率为Ri。则第i种发电技术的第j个发电厂的净现值为：

NPVi,j∑Tik1

假定NPVi,j0，则其单位发电成本为pi,j。依据各种可再生能源发电的单位发电成本，及其发电量Qi,j可以构建可再生能源发电静态成本曲线。

1.2 技术进步对静态成本曲线的影响

技术学习曲线是影响行业成本曲线模型变化的重要因素。不同时期，不同技术的投资成本是不同的。需要预测未来哪些项目是值得开发的，采用什么措施，可以把具有较高成本的项目降低到符合市场开发的价值区域内。

学习曲线的简单模型假设，每个时期的平均成本以一个不变的百分比下降。设qt表示t时期产出，Qt指累计至t时期的产量（自该产品投放开始）；Ct表示在t时期内所负担的总成本，通常为可变成本。不变百分比学习曲线假设平均可变成本（或平均成本），即Ct/Qt以一个不变速率即指数下降，

Ct/QtAQ-bt-1

其中b为参数，其的绝对值越大，说明平均投入的成本下降的就越快。A表示生产第一个单位产品所需的平均成本，可由Q1时，AC/q 求得。

1.3 外部环境价值对静态成本曲线的影响

传统能源的外部环境成本主要包括直接环境成本和温室气体排放环境成本。即：外部环境成本直接环境成本+温室气体排放环境成本。其中，直接环境成本是指主要污染物排放产生的成本。目前，常用两种方法来量化燃煤发电的直接环境成本，一种是减排成本加排污费法，是通过加总各类污染物的减排成本和排污费来衡量的；另一种是价值评估法，是通过计算各种污染物排放所造成的实际价值损失（比如污染治理，对人体健康损害等）来衡量的。国内外很多机构和学者［21-22］ 均采用过以上方法做相关的研究计算，结果具有一定的差异。总的来说，第一种方法的研究结果较第二种方法的研究结果偏小。温室气体减排成本是指由燃煤发电厂运行过程中对产生的温室气体进行减排行动而产生的成本。

2 可再生能源发展情景设计及评价

2.1 可再生能源发展情景设计

对于直接环境成本，低环境方案主要采用世界银行和我国相关研究机构于2005年合作开展中国地区大气排放环境损害的一项研究［23］。高环境方案则参考了欧盟国家2006年对欧盟地区大气排放所造成的环境损害的研究成果，通过欧盟与中国各省的人均GDP、人口密度的对比，将欧盟直接环境成本调整为中国各省的直接环境成本。

对于温室气体排放成本，参考目前全球碳市场中的碳交易价格。按照规定，我国可再生能源项目一般最低交易价格为10欧元/t。因此，在模型中，温室气体排放成本高环境方案为30美元/t CO2，低环境方案为15美元/t CO2。

在运算过程中，模型选取姜子英，程建平等［24］对燃煤电厂外部成本的分析结果，取典型燃煤电厂每千瓦时排放7.58 g SO2，3.6 g氮氧化物，3.19 g烟尘。CO2排放方面，借鉴IEA（2009）报告结果：我国每度煤电的CO2排放约为893 g。因此，模型环境成本内容如表1。

在对环境效应进行评价时，低环境情景和高环境情景的分别选用国内和欧盟的研究成果进行预测，其预测结果在表2中给出。

表1 单位电量环境成本

Tab.1 Environment cost per unit electricity（元/kWh）

资料来源：作者整理计算所得。

表2 燃煤发电环境成本预测

Tab.2 Environmental costs of coal-fired power

generation prediction（元/kWh）

2.2 各种可再生能源发展情景分析评价

依据供电量动态成本曲线和供电装机容量动态成本曲线，结合供电外部成本预测可得不同年份的发电装机容量。

图2给出了四种情景下，对应规划年份的可再生能源总投资。其中：NT-LE：表示不考虑技术进步，低环境方案情景；NT-HE：表示不考虑技术进步，高环境方案情景；YT-LE：表示考虑技术进步，低环境方案情景；YT-HE： 表示考虑技术进步，高环境方案情景。

在四种情景下，到2015年的累计总投资分别是413亿、678亿、444亿和331亿元人民币。到2020年累计总投资分别是474亿、1 180亿、637亿、1 320亿人民币；到2025年累计总投资分别为669亿、1 180亿、851亿、2 640亿元人民币；到2030年累计总投资分别为708亿、1 180亿、1 010亿和2 640亿元人民币。

图3给出了不同情景下的可再生能源投资所带来的就业总量。四种情景下，2015年的累计创造的就业分别为1.9万、2.2万、2万和1.9万个岗位，2020年累计创造的就业分别为2.1万、2.4万、2.3万和2.5万个岗位，

2025年累计创造2.2万、2.4万、2.3万、4.1万个岗位；2030年累计创造2.3万、2.4万、2.4万和4.1万个岗位。

图4给出不同情景下各个规划年份的可再生能源所带来的SO2减排总量。在四种情景下，2015年的SO2减排量分别为14.5万t,18.5万t,15.2万t和12.7万t；2020年的SO2减排量分别为15.9亿t,25.4万t,18.4万t,27.1万t；2025年的减排量分别为19.4万t,25.5万t,22.1万t和40.9万t；2030年的减排量分别为20.3亿t,25.95万t,25.24万t和40.9万t。

图5给出了不同方案减排CO2总量，四种情景下，2015年的减排量分别为1 302万t,1 665万t,1 364万t,1 145万t；2020年的减排量分别为1 438万t,2 288万t,1 656万t和2 443万t；2025年的减排量分别为1 743万t,2 297万t,1 988万t和3 680万t；2030年的减排量分别为1 831万t,2 336万t,2 272万t和3 680万t。

3 结 论

目前，中国可再生能源发展处于发展的第二阶段，然而中国可再生能源发展迅速，有部分第一阶段的基础工作尚未完成。因此政府采取了政府推动和市场推动两种手段。此阶段，在进行具体战略情景设计时，应重点考虑供给侧技术，同时考虑政策创造市场对能源供给的影响。

本文借鉴美国加州区域可再生能源规划方法、欧盟可再生能源目标分解方法、加拿大RETs模型，以及世行提出的RESCREEM模型，提出一种基于动态成本曲线的可再生能源发电情景设计及分析评价方法，并给出了一个情景分析评价案例。验证了该方法的可行性。

参考文献（References）

［1］徐丽萍，林俐.基于学习曲线的中国风力发电成本发展趋势分析［J］.电力科学工程，2008,24（3）：1-4.［Xu Liping, Lin Li. Analysis on the Development Trend of China's Wind Power Generation Cost Based on the Learning Curve［J］. Electric Power Science and Engineering, 2008, 24 （3）:1-4.］

［2］高虎，梁志鹏，庄幸.Leap模型在可再生能源规划中的应用［J］.中国能源，2004，26（10）：34-37.［Gao Hu, Liang Zhipeng, Zhuang Xing. The Applications of Leap Model in Renewable Energy Planning［J］. China Energy, 2004, 26 （10）:34-37.］

［3］陈荣，张希良，何建坤.基于message模型的省级可再生能源规划方法［J］.清华大学学报：自然科学版，2008,48（9）：1525-1528.［Chen Rong, Zhang Xiliang, He Jiankun. Renewable Energy Planning Approach at the Provincial Level Based on Message Model［J］. Joural of Tsinghua University:Natural Science Edition, 2008, 48 （9）:1525-1528.］

［4］Cormio C, Dicorato M, Minoia A, et al. A Regional Energy Planning Methodology Including Renewable Energy Sources and Environmental Constraints［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2003, 7:99-130.

［5］Wene Co, Ryde'N B. A Comprehensive Energy Planning Model in the Municipal Energy Planning Process［J］. European Journal of Operational Research, 1988, 22:212-222.

［6］Tsioliaridou E, Bakos G C, Stadler M. A New Energy Planning Methodology for the Penetration of Renewable Energy Technologies in Electricity Sector-Application for the Island of Crete［J］. Energy Policy, 2006, 34:3757-3764.

［7］陈文颖，高鹏飞，何建坤.二氧化碳减排对中国未来GDP增长的影响［J］.清华大学学报:自然科学版， 2004，44（6）：744-747.［Chen Wenying, Gao Pengfei, He Jiankun. Carbon Emission Reductions on China'sFuture GDP Growth［J］. Joural of Tsinghua University:Natural Science Edition, 2004, 44 （6）: 744-747.］

［8］佟庆，白泉，刘滨.Markal模型在北京中远期能源发展研究中的应用［J］.中国能源，2004，26（6）：36-40.［Tong Qing, Bai Quan, Liu Bin. Markat Model in Beijing in the Long-Term Studies of Energy Development［J］. China Energy, 2004,26 （6）: 36-40.］

［9］余岳峰，胡建一，章树荣.上海能源系统markal模型与情景分析［J］.上海交通大学学报，2008,42（3）： 361-369.［Yu Yuefeng, Hu Jianyi, Zhang Shurong. Shanghai Energy System Markal Model and Scenario Analysis［J］. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2008,42 （3）: 361-369.］

［10］松岗让，姜克隽，胡秀莲.全球气候变化模型的研究与发展［J］.中国能源，1998,（8）：16-21.［Song Gangrang, Jiang Kejun, Hu Xiulian. Global Climate Change Models in Research and Development［J］. China Energy, 1998,（8）: 16-21.］

［11］胡秀莲，姜克隽.减排对策分析：Aim／能源排放模型［J］.中国能源，1998,（11）：17-22.［Hu Xiulian, Jiang Kejun. The Analysis of Emission Policy:Aim/Energy Emissions Model［J］. China Energy, 1998,（11）: 17-22.］

［12］杨宏伟.应用aim/Local中国模型定量分析减排技术协同效应对气候变化的影响［J］.能源环境与保护，2004,18（2）：1-4.［Yang Hongwei, Application of Aim/Local Model for Quantitative Analysis of China's Emission Reduction Technology Synergies of Climate Change［J］. Energy, Environment and Protection, 2004, 18（2）: 1-4.］

［13］杜祥琬,黄其励,李俊峰,等.我国可再生能源战略地位和发展路线图研究［J］.中国工程科学，2009，11（8）：4-9.［Du Xiangwan, Huang Qili, Li Junfeng, et al. Strategic Role of Renewable Energy Research and Development Road Map［J］. China Engineering Science, 2009, 11 （8）: 4-9.］

［14］张颖，王灿，王克.基于leap的中国电力行业CO2排放情景分析［J］.清华大学学报:自然科学版，2007, 47（3）：365-368.［Zhang Ying, Wang Can, Wang Ke. Leap of China's Power Industry Based on CO2 Emissions Scenarios［J］. Joural of Tsinghua University:Natural Science Edition, 2007,47 （3）: 365-368.］

［15］迟春洁，于渤，张弛.基于leap模型的中国未来能源发展前景研究［J］.技术经济与管理研究，2004,（5）：73-74.［Chi Chunjie, Yu Bo, Zhang Chi. Leap Model Based on Prospects for the Development of China Future Energy［J］. Technical and Economic and Management Research, 2004,（5）: 73-74.］

［16］Strubegger M. Global Energy Perspectives ［EB/OL］. （1998-08-05）［2010-03-08］..

［17］Nebojsa N, Joseph A, Gerald D. IPCC Special Report On Emissions Scenarios［EB/OL］.［2010-03-08］. grida. no/publications/other/lpcc_sr/？src/climate/lpcc/emission/.

［18］Ipcc Assessment Reports ［EB/OL］. ［2010-01-20］. lpcc.ch/publications_and_data/publications_and_data_reports. htm.

［19］Stefansson B. Swarm:An Object Oriented Simulation Platform Applied To Markets and Organizations［R］. Evolutionary Programming Vi Lecture Notes In Computer Science, 1997,1213: 59-71.

［20］Basu N, Pryor P, Quint T. Aspen: A Micro Simulation Model Of The Economy［J］. Computational Economics, 1998, 12（3）: 223-241.

［21］张帆，徐莉，刘刚.火电企业环境成本估算与管理［J］.武汉大学学报:工学版，2008,41（2）：99-102.［Zhang Fan, Xu Li, Liu Gang. Fired Power Plants and Management of Environmental Cost Estimates ［J］. Journal of Wuhan University:Engineering Science, 2008, 41 （2）:99-102.］

［22］刘季江，蒋苏红，顾煜炯.燃煤电厂环境成本的分析与计算［J］.电力技术经济，2005,17（6）：60-62.［Liu Jijiang, Jiangsu Hong, Gu Yujiong. Coal-Fired Power Plant Analysis and Calculation of Environmental Costs ［J］. Electric Power Economy, 2005, 17 （6）:60-62.］

［23］温鸿钧.核电与煤电外部成本比较及对策研究［J］.核科学与工程，2005,25（2）：97-105.［Wen Hongjun. Comparison of External Costs of Nuclear Power, Coal Power and Countermeasures ［J］. Nuclear Science and Engineering, 2005, 25 （2）:97-105.］

［24］姜子英，程建平,刘森林等. 我国煤电的外部成本初步研究［J］.煤炭学报,2008,33（11）：1325-1327.［Jiang Ziying, Cheng Jianping, Liu Senlin, et al. The External Costs Of Coal Preliminary Study ［J］. Journal of China Coal Society, 2008, 33 （11）:1325-1327.］

Study on Design and Evaluation of the Development Scenarios ofRenewable Energy

LIU Zhen1,2 ZHANG Xi-liang2 GAO Hu3

（1.The School of Business Administration, Chongqing University of Technology, Chongqing 400054,China;

2. Institute of Energy, Environment and Economic, Tsinghua University, Beijing 100084,China;

3. NDRC Energy Research Institute, Beijing 100038,China）

可再生能源分析篇(7)

关键词：大数据分析；互联电网；电力调度；新能源并网

随着国民经济的发展，大量行业对电力稳定性、经济性要求日益增长，同时，电网技术的不断发展和智能化与电网技术的融合，现在电网发生了巨大的改变：由单一的、小范围的电能输送载体，变为了综合性的具有着强大能源配置能力的网络系统。但是，大型综合电力网络系统也带来了海量的数据：分布更加广泛，结构更加复杂，数量也更加庞大。这也给电网互联的经济性运行带来了巨大的挑战。为了解决上述困境，可以引入大数据分析技术，在现有电力设备基本不变的基础上，建立互联电网内的大数据处理平台，便于资源的调度优化，也便于大型互联电网的稳定运行。

1大数据分析在互联电网应用中的理论依据

1.1互联电网

1978年以后，经济的快速发展带动了大型用电需求增长，为了满足电源大规模投产和用电规模增大的需要，互联电网的规模不断扩大，从城市小电网、区级电网、省级电网，到现在的全国性互联电网。截至2013年9月底，我国形成了华北-华中电网、华东电网、东北电网、西北电网、南方电网、电网六个同步电网，实现了除台湾以外的全国电网互联。我们也可以看出互联电网的发展趋势：（1）考虑到各区域之间电能产生的差异性，能源优化配置的能力应不断增强；（2）大机组、大电站、大电网共生共存，一旦大型供能机组出现故障，可能会影响电网的电压和频率稳定，因此系统的安全性可能性应不断提高；（3）对清洁高效能源并网的配置能力不断提高[1-3]。由以上3个发展趋势，我们可以看出互联电网应当具有可靠性高、优化资源管理、经济高效、与用户友好互动的能力。这也对互联电网数据处理的方式提出了更高的要求，需要系统收集各地区用户的用电大数据，并分析该地区用户的用电特征，进行科学建模，从而进一步对该地区用电进行合理的预测分析。因此，这一系列发展需求引发了互联电网大数据处理分析技术的改革，同时，基于互联电网的大数据分析技术也将应运而生。

1.2大数据分析技术

大数据无需采用随即分析，而是对海量数据进行同时的分析处理。这样的处理方式，数据多样、真实可靠、处理速度快、分析结果更具有价值。IBM提出，大数据分析具有“5V”特征，即兼具Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）的五大特征[1]。大数据分析采用分布式架构，对海量数据进行分布式挖掘和处理。抛弃了传统数据分析范围小、分析能力弱的缺点，从统计学上讲，根据大量数据分析后的预测更为可靠。除了分析范围广、分析对象数量大等优点，大数据分析更是一门在预测性分析领域广泛运用的学科。根据对海量数据的分类处理，从而进行科学建模，通过模型带入新的数据，进而对未来数据的发展趋势进行合理的预测。

1.3大数据分析在互联电网中的应用原理

各地区发电、用电自身不能平衡，即在本地区内不能完成完全的等式平衡。我国有名的西电东送工程，即将贵州、云南、广西、四川、内蒙古、山西、陕西的电力资源输送到电力紧缺的广东、上海、江苏和京、津、唐地区。这是由我国的能源分配不均匀的国情所决定的。但是，一些清洁性能源受季节、气候的干扰限制，对电网的出力不均。同时，接受电能输送的省份年用电量或季度用电量存在着较大的差异。那么对于接受方而言，该如何分配可以输送来的总电能？对于输送方来说，又怎样分配每个省在西电东送中贡献的比例？此时，我们可以通过大数据分析技术，以某个时间段为研究周期，收集各个地区能源储藏量、发电能力以及该地区各个行业电能消耗的基本趋势的数据，对其进行汇总、科学建模，对下一周期的发输电进行科学指导。

2应用领域

2.1大数据分析技术指导电能调度

各省份、各地区由于发电能力和电能消耗的差异，并不能在地区内完全实现等式约束条件，因此，我们将能源充裕地区的电能输送至能源匮乏的地区。对于电能匮乏并接受电能输送的省份而言，可以通过大数据分析技术，以五年为依据，对该省份的工业、农业以及居民用电等不同的用电行业的电能消耗数据进行分析，判断这些行业用电的特点以及这五年内的电能消耗趋势，根据这些特点进行科学建模，对未来一年内的用电量进行合理预测，并留出适当的裕量便于紧急调用；对于能源丰富且可以输送电能的省份而言，根据该省份传统能源与清洁能源发电的比重和能力，对于可再生能源，更要收集当地气候、季节的多重数据以及不同气候、季节下可再生能源受到干扰的大小，对五年来的数据进行分析处理，建模后科学预测该省份未来一年内发电的能力，根据受方需求指导输送方进行发电。这样，各省份间可以进行合理的电能调度，避免了输送方多余发电造成的浪费或是接受方紧急用电时电能紧张。

2.2大数据分析技术指导可再生能源发电

除此之外，不仅仅在各省的电能调度中起着指导作用，更能在新兴能源发电并网的过程中有着较为重要的作用。当下，人民环保意识增强，国家倡导新兴可再生能源发电，但是，多数可再生能源受到自然因素的干扰，对电力系统出力并不稳定。此时，可以收集多年气候季节数据并对其产生的干扰进行分析，并对其进行建模，由于气候等自然因素存在着极大的不稳定性，可以粗略地对未来的气候变化进行预测后指导可再生能源发电并网。

3大数据分析应用的优点

将大数据分析引入电网调度，可以大大地发挥其数据处理的优势，以Internet为基础的网络平台，管理动态负荷的均衡和统一，从而使得电网的运行更加稳定。

4大数据分析技术面临的挑战

4.1大量数据收集处理算法的开发

大数据分析是分布式架构，需要集成物理上分布广泛数量众多的计算设备，并要求数据的分布式存储，这些在电力系统的并行算法中有较高的难度。

4.2负荷分配算法的开发

在大数据分析技术中，每一台计算设备以及监控设备具有其差异性，需要对每台计算设备和监控设备分配所能处理的任务。同时，数据处理的延迟性需要被考虑在影响因素之内。

4.3算法的安全性

大数据分析技术更需要听从智能电网的要求，涉及到电网公司、发电公司、市场监管机构和用户等不同类型的使用者。电能是一个国家的安全命脉，在这些算法中，如何保证该算法的安全可靠性也需要得到解决。

5结束语

大数据分析技术在电力系统潮流分析、信息融合等方面有着极大的发展潜力，通过对现有大数据技术的分析，提出了其在智能电网中的应用模式，并提出了在目前阶段该技术在互联电网中所面临的的机遇和挑战。

作者:成婧颖 单位:河海大学

参考文献:

[1]韩丰.改革开放30年电力联网发展历程[J].电力技术经济，2008（6）：17-20+55.