区域太阳能发电项目投资论文范文

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1南方区域太阳能资源基本分布特征

南方区域包括广东、广西、云南、贵州和海南5省。广东省和海南省太阳总辐射年变化趋势分布特征都表现为单峰型和双峰型两种，两省的单峰都表现为7月份最大，2月份最小[8]。广东全省年太阳总辐射量在3758～5273MJ/m2，其中汕头市的南澳地区年总辐射值最大。海南省年太阳总辐射值在5145～6113MJ/m2，其中琼南地区辐射量较多，琼北地区较少[9]。广西境内太阳能年总辐射量自北向南递增，大部地区太阳总辐射年变化为以7，8月最高的单峰型，各地年总辐射量在3601～5304MJ/m2，其中涠洲岛年太阳总辐射量高达5304MJ/m2[10]。云南省太阳总辐射资源为中部高、东部和西北部低，全省年太阳总辐射值为5000～6000MJ/m2，春季（3～5月）太阳能总辐射量最大，大理州北部、丽江市等地区年平均总辐射量为5610MJ/m2[11]。贵州省年太阳能辐射资源分布呈经向型空间，年平均太阳总辐射量为3149～4595MJ/m2，年最高值为出现在黔西南部兴义的4600MJ/m2，年最低值为出现在贵州中部贵阳的3342MJ/m2[12]。通过以上数据显示，南方区域内海南省的太阳资源最为丰富，依次是云南、广东、广西、贵州。为了便于决策者制定投资政策和投资者规避投资风险，结合1951～2011年中国地面国际交换站气候资料年值数据，在上述5省中各选一个太阳能资源较为丰富点（海南省的东方、云南省的昆明、广东省的汕头、广西省的钦州、贵州省的兴仁）作为预投资点，来评估区域项目可行性、项目启动阀值、投资策略空间和敏感度分析。各地面气候观测站点的观测数据见表1。

2太阳能发电项目投资决策框架

2.1投资决策系统步骤文献[14]提出了基于实物期权理论的太阳能发电项目投资决策框架，该框架由6步组成。第一步，对投资项目进行风险分析与度量。本文年利用小时数为影响投资决策的主要风险因数。第二步，识别风险因素中所隐含的实物期权形式并构建其期权模型。根据第一步的风险度量识别出关键风险因素，分析其隐含的实物期权形式。第三步，预测太阳能发电项目未来收入中各市场价格和成本。第四步，估算太阳能发电项目总现值、资产波动率σ和投资成本。现金流量折现法（Dis-countedCashFlowMethod，DCF）是计算项目总值或预期现金流的常用方法。该步输入的是第三步预测结果或标杆电价，输出的是项目总现值的估计值、资产波动率σ和每年的投资成本估计值。第五步，计算项目净现值VNPV和计其投资决策灵活性的项目净现值VeNPV。VNPV值可以由传统的DCF方法求得，也可以由项目总现值减去投资成本得到。VeNPV的大小一方面取决于该项目的投资主要风险因素中所隐含的实物期权，另一方面还受项目资产总现值、年投资成本和项目资产总限值风险度的影响。第六步，决策。根据第五步的计算结果和投资决策标准，作出相关的项目可行性、项目启动阀值和敏感度等投资决策分析。

2.2资产总现值模型文献[15]建立了风力发电项目的资产总值模型。太阳能发电项目的收益可以简化成在能源市场上出售电能的收益与在碳金融市场上的CDM机制获得的收益之和。根据我国现有的政策，太阳能发电项目执行统一标杆上网电价[16]。太阳能发电项目的投资成本不涉及燃料成本。本文以占总投资成本的百分比来表示运行维护费用。式中：V0为太阳能发电项目的资产总现值；Tav为太阳能发电项目平均年利用小时数；T1表示太阳能发电项目建设周期，a；T0为太阳能发电项目的经营期限，a；P为太阳能发电项目总装机容量，kW；λ1为太阳能标杆上网电价，元/kWh；λ2为参与CDM机制交易价格，元/kWh；I0为项目投资成本现值；i为风险贴现率；d为项目年运行成本与总投资成本的百分比。在该模型中，假设Tav为随当地太阳辐照资源而变化的随机变量，其余参数均为确定的非随机变量。

2.3期权值的计算由于数值分析的二项式法能够灵活处理各种随机过程，且容易被决策者接受，本文采用该方法计算期权价值。（1）资产值二叉树设期权的有效期为T，分成n个时间间隔，即为Δt=T/n。标的资产在某个时刻Δt，资产价格有两种变化：一个是从当前值V以概率p上升到Vu，另一个是以概率1－p下降到Vd，变化过程如图1所示。

2.4资产波动率的计算上述分析计算表明，要计算F0或VeNPV，就要首先求出式（2）中的u，d，p，进而求出项目资产总值V1及其增长波动率σ。文献[15]给出了资产波动率σ的计算公式。

2.5投资决策标准在做投资决策时需要一个决策标准，传统上以净现值（NPV）的大小作为投资决策标准，即VNPV＞0，则项目可行。为了计及投资决策的这种灵活性，实物期权理论将传统的VNPV扩展为扩展的VNPV(即VeNPV)。相应的决策标准：VeNPV≥0的项目是可行；VeNPV=VNPV时，建议立即投资；当VeNPV>VNPV时，建议推迟投资。

3太阳能发电投资决策模型

传统发电项目投资时，其包含的实物期权形式有放弃期权、扩张期权、延迟投资期权、多阶段投资期权、转换期权和停启期权等。文献[6]已对这些期权做了详细介绍，本文根据太阳能发电项目的特点，只考虑延迟期权对投资决策的影响。由于不确定因素而推迟太阳能发电项目投资相当于获得一个期权，它赋予投资者在今后某个时间段进行投资的权力，期权的执行价格为太阳能发电项目的投资成本，期权标的资产现值对应于项目的净现值。

4南方区域投资风险分析

以海南某个20MW太阳能并网示范工程为例，该项目投资决策模型中各参数如下：I0=43000万元，T0=20a，T1=20a，Tav=2614h，P=20MW，λ1=1元/kWh，λ2=0.07元/kWh，d=1%，r=5%，i=10%。根据公式（1）~（13）所求得的各观测点的项目投资数据见表2。表2显示：①上述5个站点的项目投资VNPV值只有海南东方为正，其它几个站点的VNPV值皆为负。②上述5个站点中，除海南东方站点外，其它几个站点的投资期权价值中的延迟投资价值最高，说明在这4个站点投资的可能性较低。此外，虽然海南东方站点的项目投资的延迟投资价值低于VNPV值，但小于VeNPV值，所以在该站点也要延迟投资。在灵敏度仿真中只考虑上网电价和CDM机制交易价格对投资决策的影响，各站点仿真结果如图3～7所示。由图3～7的仿真结果可见：当电价分别上涨到1.4，1.66，1.84，1.98，2.4元/kWh时，才能在海南东方、云南昆明、广东汕头、广西钦州、贵州兴仁站点投资太阳能发电项目。同时，这些站点的CDM机制交易价格投资启动阀值分别为0.33，0.64，0.77，0.91，1.33元/kWh，即海南东方站点的电价投资启动阀值最低，在该站点最值得投资者关注。当前，太阳能发电投资成本依然比其它发电方式的投资成本高，大部分太阳能发电项目的收益受电价影响，对电价（或标杆电价）上涨幅度的控制会影响太阳能发电项目投资。同时，政府可以通过对太阳能发电项目进行补贴，引导发电企业、科研单位等向该领域投入，既有利于太阳能发电投资成本下降，还有利于清洁能源的充分利用。对5个站点的投资决策仿真分析中，得到的上网电价及CDM机制交易价格触发值，可以为南方区域建设太阳能发电项目的投资地点选择提供一定的参考。仿真分析得到的电价触发值，可以作为政府制定电价补贴方案的最低参考值。

5结论

在对南方区域太阳能资源分析的基础上，运用实物期权理论建立了太阳能发电项目投资决策模型和风险评估框架，以某太阳能并网示范工程为背景，从电价和年利用小时数的不确定性出发，进行了投资决策仿真分析。仿真结果表明，该评估模型能为投资者选择投资点提供参考，提高了决策过程的科学性，还可作为政策制定者量化分析投资政策的工具。

作者：刘君肖永曾华荣文贤馗陈仕军张文勇单位：贵州电力试验研究院中国水利水电第九工程局有限公司