动态规划下的光伏发电最优投资时机决策分析

宋翱翔，胡 晨

动态规划下的光伏发电最优投资时机决策分析

宋翱翔，胡 晨

随着人们环保意识的增强，在追求更高品质的生活的同时，更注重对新型绿色能源的开发利用。因此，作为应用前景潜力广阔、更为清洁安全的太阳能，光伏发电应用投资愈来愈发受各国重视。本文通过分析目前光伏发电产业发展的应用以及问题，探讨在随机性动态规划条件下，不同决策准则下对光伏发电项目投资的最优时机。

动态规划；决策准则；光伏发电；最优时机

一、引言

2015年12月13日，在法国巴黎召开的第21届联合国气候变化大会近200个缔约方一致同意通过《巴黎协定》，协定将为2020年后全球应对气候变化行动作出安排。作为具有里程碑式意义的第一份全球气候协定，不仅开创了人类的新时代，也进一步促进了各国开发环保清洁新能源的步伐。但由于当前应用广泛的核能发电存在巨大的潜在核辐射、核废料生态威胁等现实；水力发电受具体水资源地理环境限制，也对当地生态造成一定影响，所以备受争议。于是，各国纷纷将目光转向潜力近乎无限的光伏发电项目上来。相比于风力发电、火力发电、核能、水力发电等方式，光伏发电方式几乎不受具体地理环境（特殊地区除外）限制，且对自然环境造成的影响最低，所以我国对光伏发电相关扶持政策导向较多。由此可见，光伏发电项目投资潜力巨大，但同时也存在一定的风险。所以，如何规避光伏发电投资的风险是投资商所要考虑的主要问题。本文通过分析当前我国光伏发电产业的现状以及存在的问题，采用随机性理论和动态规划的方法，研究随机性动态规划条件下光伏发电最优投资时机的决策分析。

二、我国光伏发电产业投资现状以及面临的主要问题

太阳能是地球天然的能量来源，是一种绿色环保的可再生能源。实现可持续的科学发展是我国未来的既定发展战略，近期我国北方地区严重的雾霾天气更为人们敲响了环境保护的警钟。因此发展新型清洁能源，改变我国目前严重依赖煤炭的能源结构的行动迫在眉睫。而太阳能是解决当前能源短缺问题，实现清洁环保型社会发展的有效途径之一。目前，人类对于太阳能利用主要有以下七大领域：光热利用、光热发电利用、热电直接利用、光电利用、光化利用、光生物利用和光热光电综合利用等。

我国历来关注太阳能应用产业的发展，并在2009年将太阳能开发利用纳入国家重大科技攻关项目。而当前我国太阳能利用主要包括太阳能热能和太阳能光伏发电两大方面。一方面，通过小规模的太阳能光伏发电产业化的示范工程，进行试点研究，取得了丰富的实践经验和数据。另一方面，太阳能热能的利用在普通家庭里面得到了极大的推广，代表产业便是我国庞大的太阳能热水器产业领域。

与太阳能热利用产业发展迅速的现状相比，我国光伏发电产业在国家能源发电应用领域与世界其他主要国家差距较为明显。如下表2006年统计数据显示：

表1 世界及主要国家2006年发电量

目前，中国已形成了完整的太阳能光伏产业链。从产业布局上来看，国内的长三角、环渤海、珠三角及中西部地区业已形成各具特色的区域产业集群，并涌现出了无锡尚德、江西赛维、天威英利等一批知名企业。但仍在一些主要问题：

在光伏发电的应用技术上，我国的整体产业技术水平低于世界发达国家的技术水平。在整个太阳能光伏产业链技术壁垒最大的多晶硅的生产中，国外的主要厂商采用的是闭式改良西门子方法，而这在中国还是空白。中国的多晶硅生产企业使用的多为直接或者间接引进的俄罗斯的多晶硅的提纯技术，其成本高、耗能量，重复性建设严重，在整个国际竞争中处于劣势。在政策上国家政策导向效应明显，我国政府出台了一系列的光伏发电产业的补贴扶持政策，进一步刺激了民资企业和国企的投资热情。随着国家科技项目的成果普及，未来国家还将进一步推进光伏产业技术上的升级，有利于增强企业的竞争力。在产品出口上，由于受到全球经济不景气，欧盟债务危机等影响，中国光伏企业容易遭到出口国家地区的贸易壁垒、反倾销。在环境方面，自然灾害是投资项目运营以及建设过程中，无法避免的潜在威胁。如占地面积广大，沿海地区易受到台风、盐雾影响，高寒地区易受到极端天气损坏设备等等。

三、建立光伏发电项目投资时机决策的动态规划模型

（一）引进先进模型

针对于解决复杂、多阶段问题的决策方法称为动态规划法。动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。其基本思想是：在这类问题中，可能会有许多可行解。每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。简而言之，就是将一个复杂的问题，分解成几个相互联系的阶段性小问题，通过不断的推断递进，寻找解决整个问题的最优方法。

（二）针对性的建立模型

目前，8%的收益率是光伏行业的普遍标准。就一般情况下而言，投资太阳能光伏发电项目在短期内是亏损的，太阳能发电站一般在建成运营后第十五、六年才能实现自主净盈利。世界各国政府对于本国的光伏发电产业是进行高额的前期财政补贴扶持，各国光伏产业的发展大多依赖政府的补贴，我国政府的补贴规模比例在50%～70%之间。所以，在整体上而言，我们可以将政府补贴与企业前期的亏损进行抵消整合，抽象出一个基本的数学量化模型。

在这个模型里，假设光伏发电投资项目是按运营年为单位。在各个运营单位阶段内，投资者都有立即投资和等待投资两种策略。投资商可以自由地决定投资时间，投资后的实际收益要高于预期收益，那么理性投资者将会选择在收益期望最高的时候进行投资。假如当前投资项目实际收益低于预期收益，那么当前投资时期并不是最好的投资时机，投资商不会进行项目投资，会选择等待投资策略；假如现在投资实际收益高于预期投资收益，那么投资商会获利，所以会选择立即投资策略。“在投资决策中，虽然预期收益具有不稳定性，但是实际收益以某种概率分布出现，所以，投资收益有属于一种不确定性变量”。

四、依据实际案例进行分析计算

（一）实际案例分析

为了验证以上建立模型的有效性和一般性，现在假设年均光照资源丰富、气候适宜的我国某地计划投资建设一个光伏发电项目，规格为100MW，其中投资决策模型中的参数设置如下：假设现在启动该项目，前期预计投入成本包括各种相关的土木工程建设、光伏发电设备、设备安装维护费用等等，总成本为W。第一年预期收益为1.1W或0.9W。由于气候变化、战争、突发事件等不可抗力因素存在，投资收益会出现波动。每年年运营期预期收益为10%，或者预期亏损为10%，即预期收益为1.1W或0.9W。在未来三年内，假设政府扶持政策、货币利率等外部环境保持不变，使用动态规划方法来确定最佳的投资时期，扣除成本之后的预期净投资收益情况决策树如下表所示。

由此可见，在选择投资时，预期净收益存在随机性，是一个随机变量，可能出现预期收益低于或者高于实际收益的情况，所以光伏发电项目投资需要谨慎对待。把未来3年投资项目与否的决策过程分为3个阶段，将各个阶段的预期净收益作为这个投资阶段的预期收益来考虑，明确投资风险和实际收益高于预期的分布概率，综合进行考虑。

（二）决策树的结果分析

阶段机会点决策情况:等待或投资乐观准则 悲观准则 后悔值准则N = 0 ---- ----- 投资 等待 -----0 . 9 W -0 . 1 W 投资 等待 -----1 . 1 W 0 . 1 W 投资 投资 -----1 . 2 1 W 0 . 2 1 W 投资 投资 投资0 . 9 9 W -0 . 0 1 W 投资 等待 等待0 . 9 9 W -0 . 0 1 W 投资 等待 等待0 . 8 1 W -0 . 1 9 W 等待 等待 等待1 . 3 3 1 W 0 . 3 3 1 W 投资 投资 投资1 . 0 8 9 W 0 . 0 8 9 W 投资 等待 投资0 . 8 9 1 W -0 . 0 1 9 W 投资 等待 等待0 . 7 2 9 W -0 . 2 7 1 W 等待 等待 等待N = 1 N = 2 N = 3后果点=机会点-W

1.当N=0时，代表的是此时正处于项目投资的初始阶段，对光伏发电项目持乐观态度的投资商会选择立即投资；相反，持悲观态度的投资商会选择等待的策略。

2.当N=1时，代表的是此时正处于项目投资的第一年，无论是出现盈利还是亏损，对光伏发电项目持乐观态度的投资商都会选择立即投资；相反，一旦出现亏损，持悲观态度的投资商会选择等待的策略。

3.当N=2时，代表的是此时正处于项目投资的第二年，除了持续两年都亏损的情况外，对光伏发电项目持乐观态度的投资商都会选择立即投资；相反，除了连续两年都增长的情况外，持悲观态度的投资商都会选择等待的策略。

4.当N=3时，代表的是此时正处于项目投资的第三年，除了连续三年都亏损的情况外，其余7种情况下对光伏发电项目持乐观态度的投资商都会选择立即投资；相反，除了连续三年的收益增长外，持悲观态度的投资商会选择等待的策略。

四、结论

通过抽象建立投资模型进行分析论证，在光伏发电项目投资的过程中，采用动态规划方法进行分阶段、分条件下进行推算最优的投资时机是可行的。但是，在实际应用中，乐观型的投资商与悲观型的投资商在决策时存在一定的差异。此外，电力市场需求对于光伏发电产业的影响是巨大的，同时政府扶持政策对于投资者信心也起到了至关重要的影响作用。所以，在进行科学化分析论证的同时，也要考虑外部环境的随机性，投资商心理的影响因素等等，才能合理地推测最优化的投资时机。

[1]杨素娟.动态规划法投资时机决策中的应用[J].苏州科技技术学院学报(社会科学版).2011-06-15.

[2]曾声奎，李华府，任羿，冯强.考虑随机性的可靠性与性能多属性决策方法[J].2009,(10）.

[3]《我国太阳能资源开发和利用状况调查》[R].2011-10-30.

[4]张明善，郭耀煌.有限随机性决策中展望的特征性质[J].1999, (03).

[5]孙妍.中国太阳能产业发展政策现状、问题与对策[D]. 2011-06-07.

宋翱翔，男，安徽亳州人，西南林业大学经济管理学院企业管理专业，硕士研究生，研究方向：决策分析；

胡晨，男，安徽黄山人，昆明理工大学管经学院会计专业研究生。

F832.48

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1008-4428（2017）04-75-03