宋森濤 宋 潔

（浙江華云電力實業(yè)集團有限公司，浙江杭州 311500）

0 引言

光伏發(fā)電的特點包括能源清潔、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方向。光伏電站項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，選擇好合適的項目投資時機可以減少資本成本，提高項目收益[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，需要對評價決策模型進行優(yōu)化，使其既能識別光伏電站項目的最佳投資時機，又能評估合理投資期安排下投資的價值[3]。對光伏電站投資評價決策進行研究和優(yōu)化，能夠為投資者提供新的分析視角和動態(tài)的投資決策方法[4]。在市場化背景下，投資者可以利用實物期權(quán)賦予的投資項目的選擇權(quán)，來減少不確定性帶來的影響，進而增加企業(yè)的價值，更加科學合理的進行投資決策。

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，促使光伏的數(shù)據(jù)采集面臨投資成本巨大且實時采集任務(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，實現(xiàn)區(qū)域范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的虛擬采集。驗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]論證了大型光伏儲能項目以可承受的價格接入電網(wǎng)的經(jīng)濟可行性?；谠擁椖康某杀九c收益關(guān)系，建立了系統(tǒng)的動力學模型。以一個低價光伏項目為例，測算該項目在不同規(guī)模存儲場景下的平整成本和投資回報，之后再進行了敏感性分析。結(jié)果表明了該模型可以用于來確認光伏儲能項目是否可以進行平價上網(wǎng)，并且能夠?qū)椖康倪吔鐥l件進行準確性測試。

本文構(gòu)建了模型優(yōu)化框架，基于實物期權(quán)分析法對模型進行了實證分析，綜合考慮光伏電站可能存在的各類風險因素，對其進行風險評價。通過投資決策價值分析和預測，選擇最佳投資時點。最后，結(jié)合光伏電站不確定因素進行敏感性分析，從而驗證本文市場化環(huán)境下光伏電站投資評價決策模型的科學性與實用性。

1 光伏電站投資評價決策模型優(yōu)化框架

在光伏電站的投資評價決策模型中，利用財務(wù)分析和實物期權(quán)等方法可以影響投資的決策因素及收益[8-9]。投資評價決策是指投資者使用合理的科學手段，運用某些方法對方案進行評價論證，從而在其中選出最為滿意的投資評價決策方案。圖1 為光伏電站投資評價決策模型優(yōu)化框架，為光伏電站提供合適的投資評價決策以實現(xiàn)光伏能力的高規(guī)模發(fā)展，從而為社會環(huán)境及經(jīng)濟效益帶來一定的提升。盡管光伏電站的初始投資要求很高，但是隨著當前社會的不斷發(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，這有利于應對不斷攀升的氣候問題及環(huán)境保護問題。光伏電站的大規(guī)?？焖侔l(fā)展將促進其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這將使得更多就業(yè)機會出現(xiàn)，同時技術(shù)的創(chuàng)新也會降低其成本，獲得更高的投資回報，帶來社會經(jīng)濟效益。

圖1 投資評價決策模型優(yōu)化框架

光伏電站項目中決策者可根據(jù)情況做出有利于企業(yè)的決策，即實現(xiàn)管理的靈活性。決策者可根據(jù)資本預算及投資分析，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，改變當初既定的投資建設(shè)運營策略，獲取最大利潤。光伏電站項目的投資并不屬于要么現(xiàn)在投資、要么永不投資的項目類型，投資者在投資時機上往往有較大回旋余地。這種針對項目的靈活性代表著一個期權(quán)行為，通常投資決策者的自由度越高，投資項目的價值也越高。

2 基于實物期權(quán)分析法優(yōu)化決策模型

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

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

可再生能源的價格變化和非可再生能源價格的價格變化息息相關(guān)，當非可再生能源價格不斷增高時，可再生能源就更具有吸引力。然而，非可再生能源價格的不確定性及波動性對非可再生能源的發(fā)展有著消極的影響。當非可再生能源價格低于可再生能源價格時，當非可再生能源電站成本相應比較低，盡管非可再生能源的高價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格波動值來計算，過去增長率的波動率為：

將時間期權(quán)有效期t按長度Δt，使一個月也可能是一年的十二分之一分解為t/Δt個時間區(qū)間，假設(shè)初始的電價為S0，在第一階段開始時，電價S0在期末可能根據(jù)概率p增加到uS0。而根據(jù)互補概率1-p降低到dS0，對于電價的上升或下跌，u和d分別表示連續(xù)復利或?qū)?shù)式的報酬率，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個均等的子區(qū)間，電價在N個時期內(nèi)向上跳躍k次，下跌j-k次到達價格S0ukdj-k。由于電價隨機游走的連續(xù)步驟相互獨立，累積變化服從二項式分布。

光伏電站項目的電價符合幾何布朗運動，滿足馬爾可夫性，也可被稱作馬爾科夫過程。因為對任意有限的時間t，隨機游走的步驟n將趨于無窮，則該二項式分布將收斂于一個正態(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，電價收益作為電價的常熟乘數(shù)也服從參數(shù)為α 與σ 的相同的幾何布朗運動，使用蒙特卡洛模擬路徑時，價格的隨機路徑和發(fā)電收益的路徑類似。

根據(jù)已經(jīng)建立起的投資評價決策模型，設(shè)光伏電站項目的建設(shè)期為TC，運營期為TE，則項目的全壽命周期為TC+TE。假設(shè)光伏電站項目的年總收益為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的隨機路徑都符合幾何布朗運動的數(shù)學特征，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)延期投資的時長為t，則項目價值為：

使Φ（t）的值最大，即maxΦ（t）的t值就是投資的最佳時機。

3 光伏電站投資評價決策優(yōu)化模型實證分析

3.1 光伏電站風險評分

本文選取多個大型光伏發(fā)電站作為參考，進行投資評價決策的案例實證分析。根據(jù)對光伏電站進行深入調(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，對風險分別從政策、經(jīng)濟、市場、技術(shù)、自然、運營個風險層面進行打分。表1 為光伏電站風險打分結(jié)果，其中，政策風險的分值最低，市場風險和運營風險的分值較高，最高達到1.1分。一般由于光伏發(fā)電的投資風險比較高，所需要的專業(yè)性知識比較多，所以有必要對光伏電站的投資評價決策進行全面的風險性、穩(wěn)定性、經(jīng)濟性、可行性及實用性詳細評估，運用科學的投資評價方法，引用原始數(shù)據(jù)模型進行計算來降低光伏電廠的投資風險，確保投資評價可以實現(xiàn)預期的收益目標。

表1 光伏電站風險打分結(jié)果

敏感性分析是對項目進行評價研究的一種分析方法，當一個數(shù)值產(chǎn)生變化時，模型的運行軌跡產(chǎn)生變化，即為一個敏感參數(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)備采購成本及電價進行敏感性分析。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)備采購費用敏感性分析，當增加10%的采購成本時，凈現(xiàn)值在第26 年時為219萬元左右。當減少10%的采購成本時，凈現(xiàn)值第26 年時為500 萬元左右。

圖2 設(shè)備采購費用敏感性

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

4 結(jié)論

本文基于實物期權(quán)分析法，充分考慮由于政策、市場和技術(shù)變動帶來的電價收益，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間的不確定性，同時考慮了管理決策本身的靈活性。首先對光伏電站進行了風險價值分析，其中，政策風險的分值最低，市場風險和運營風險的分值較高，最高達到1.1分。接著對模型進行設(shè)備購置費用、上網(wǎng)電價的敏感性分析，當設(shè)備購置費用增加10%時，凈現(xiàn)值在第26年時為219 萬元左右，上網(wǎng)電價增加10%時，凈現(xiàn)值在第26 年時為600 萬元左右。因此，投資評價決策是一個全面而復雜的問題，模型的優(yōu)化應該更加細致地進行，以期能夠更加精準地進行投資，增加模型優(yōu)化的效果。（文責自負）