有限储存能力视角下可再生能源发展研究

李海伟，靖富营

(1.天津商业大学 经济学院，天津 300114；2.电子科技大学 经济与管理学院，四川 成都 611731)

一 问题提出及文献综述

在全球变暖问题日益严峻的今天,如何从根本上解决全球变暖、减少温室气体的排放得到了越来越多的学者关注。可再生能源是一种可以循环再生于自然界的清洁能源,有着不产生温室气体的重要特点,经研究可再生能源对改善环境问题有着积极的正向作用[1-5],所以开发使用可再生能源是降低化石能源消耗、减少温室气体的排放,解决全球变暖等环境问题,最终实现低碳发展的重要措施。[6,7]发展可再生能源也是我国应对气候变化的一项重要举措。《可再生能源发展“十三五”规划》中提出,在“十三五”规划期间,中国的可再生能源新增投资约为2.5万亿,这一举措将对我国减少温室气体起着积极的作用。

除此之外,我国也出台了若干促进以及规范可再生能源发展的法律法规及政策。2005年国家发展改革委印发了《可再生能源产业发展指导目录》,评述了包括风能、太阳能、生物质能、地热能、海洋能和水能等在内的可再生能源产业技术、项目等方面发展状况。具体来说,关于风电政策方面国家发展改革委、财政部等部委在2006年和2010年分别出台了促进风电产业、风电装备产业健康有序发展的实施意见,详实地提出风电产业认证、技术研发、项目管理、人才培养以及产业国际化市场化等方面的内容;在光伏产业方面,2014年国家能源局推进建设分布式光伏发电应用示范区,随后的2016年国家能源局、工信部和国家认监委等多部委联合发布促进先进光伏技术产品应用和产业升级的意见,意见主要指出了发挥市场在光伏产业发展中的作用;生物质产业也得到了国家发展改革委等多部委的支持,2005年国家发展改革委印发组织实施生物质工程技术产业化专项的通知,提出包括生物能源、生物材料和生物质原料高效生产等方面在内的重点领域发展的实施目标和实施原则,而在2009年,国务院办公厅提出促进生物产业加快发展若干政策,加快将生物质能产业培育成为高技术领域的支柱产业和国家战略新兴产业。由此看出,我国大力发展可再生能源产业的决心,同时可再生能源产业发展也是学者们今后研究的一个重大议题。现阶段,关于可再生能源产业发展的研究主要集中在能源转型与可再生能源发展战略[8,9,10]、可再生能源产业补贴[11-13]以及可再生能源产业技术创新[14,15]等方面。

然而由于一些客观因素的限制,可再生能源在连续性、稳定性和可控性方面存在一定问题[16],如在可再生能源领域中,产能的储存能力对于发展可再生能源有着非常大的制约作用,向来有“能源问题即储能问题”的说法,储能也被称为“能源的最后一公里”。[17]储能不仅在电力调频和电压支撑等方面发挥了重要作用,而且可以改善电力输出质量、减轻输电过程的阻塞等;储能技术更关系着可再生能源并网、分布式发电和智能电网的发展。另外,由于可再生能源发电技术的不成熟和设备成本的高昂等因素,可再生能源的发展也受到了极大的制约。那么,面对可再生能源自身特性、技术和成本等因素的限制,可再生能源企业如何进行决策对可再生能源整个行业的发展起着至关重要的作用。

关于可再生能源决策问题,国内外学者的研究主要集中在可再生能源的价格、投资、替代以及生产决策等。价格决策方面,Ringel[18]、Verbruggena等[19]从定性角度分析了可再生能源价格采取固定上网电价更能促进可再生能源的可持续发展；而李庆和陈敏[20]利用实物期权方法研究了我国可再生能源中风电项目的固定上网电价问题,从理论上证明了风电项目最优化的投资电价与上网电价波动率和上网电价期望增长率都成正比;刘层层等[21]比较了度电补贴和配额制两种可再生能源价格策略下电力价格、消费者剩余和社会福利效应等方面的差异。可再生能源投资决策方面近几年的研究成果颇多,Boomsma等[22]研究了不同种可再生能源支持政策前提下,单个投资者在投机时间和装机容量等方面做出的最优化决策。而国内学者李力等[23]系统分析了不确定条件下的可再生能源项目竞争性的最优化投资决策,他们在研究中利用了实物期权框架下的多主体完全抢滩博弈模型;同样是利用实物期权模型,公丕芹和李昕旸[24]则采用了实物期权的三叉树模型,分析了碳排放权交易体制下可再生能源投资价值和投资时间的问题。关于可再生能源替代决策问题,国外学者研究较成熟,而国内学者则是依据国外的研究理论结合中国实际情况做了实证研究。Nguyen和Phu[25]构造了两种能源投入的内生增长模型,通过合理安排可再生能源与非可再生能源的消费比例从而达到最优化；Simone等[26]在内生增长模型框架下,将可再生能源和非可再生能源引入生产函数分析了经济的动态过程并得到经济体平衡增长的最优决策;而Acemogluet等[27]从技术替代角度出发,研究了高污染能源部门与清洁能源部门之间的技术替代,并得到政府参与能源技术替代时间的临界条件。国内学者陈雅琳等[28],石敏俊等[29]利用不同模型对可再生能源替代可再生能源所产生的环境效应做了研究。

而可再生能源领域里具体的生产决策问题,国内外学者主要集中在三个方面进行了研究。一是可再生能源生产过程的外部性问题,Requate[30]、高建刚等[31]学者以生物质能为例考虑了可再生能源生产过程中的负外部性,并提出在完全竞争市场中,可再生能源生产过程中最优化补贴率等于可再生能源的边际效益等结论;二是可再生能源发电并网问题,孔令丞等[32]学者对可再生能源发电并网的多方合意合约设计进行了研究,并结合政府帖政策提出了最优化决策;最后是能源政策对可再生能源生产决策的影响问题,Held、Ragwiti和Ragwits[33]、刘洽和赵秋红等[34]学者研究了不同政策对可再生能源企业生产决策的影响并提出最优化模型。然而,目前国内外对可再生能源的生产存储决策研究较少,已有的文献大多研究可再生能源单个周期的生产决策,也没有考虑现实中有存储能力的限制。本文研究可再生能源多周期的生产和存储决策问题,同时考虑了企业存储能力约束,通过动态规划算法得到储存能力约束下可再生能源生产存储最优化决策,并通过优化算法得到企业运营的最小成本。

二 模型构建

本文构建在有限存储能力下的可再生能源企业存储决策模型，在模型构建中我们需要定义如下符号:

T:时间周期;

P(t):t-周期问题,t=1,2,…,T;

IU:期初储能能力

xt:在t周期期初可再生能源的产能数量,t=1,2,…,T;

dt:周期t产能的需求,t=1,2,…,T;

It:在t周期期末产能的库存数量,t=1,2,…,T;

St:周期t产能的缺失数量,t=1,2,…,T;

pt:单位产能的生产成本;

ht:单位产能单位周期储存持有成本;

σt:固定成本;

st:周期t的单位产能缺货成本;

令,

在本文中暗含如下假设:

假设1:需求dt是周期t的需求,是一个时间段的需求,因此当期需求占用储能且产生储能成本,t=1,2,..,T;

假设2:可再生能源产能的缺货过期不补,且当期产能缺货成本大于单位产能成本和单位储能成本,即st>pt+ht;

以上假设界定了所研究问题的环境,假设也是符合现实的,例如假设2,如果当期产能出现的缺货成本小于产能成本和储能成本之和,则各期需求不会被满足。假设3和假设4描述了成本有条件变动,包含了单位产能成本和单位缺货成本不变或者单调不减这两种特殊情况,也适合单位产能成本和单位缺货成本小幅波动的情况。在以上假设和定义的基础上,本问题可以用以下优化模型描述,企业的目标是在T周期内达到可再生能源产能的固定成本,产能成本,储能成本和缺货成本之和最小,目标函数表示为:

(1)

约束条件:

It=It-1+xt-(dt-St) (t=1,2,…,T),

(2)

It-1+xt≤IU(t=1,2,…,T),

(3)

I0=IT=0

(4)

xt,It,St(t=1,2,…,T),

(5)

约束条件(2)表示产能的储能平衡,约束条件(3)表示可再生能源企业有限的储存能力,约束条件(4)表示假设初始时期与结束时期储能为0,约束条件(5)表示参数的非负性。

根据以上问题的描述,所研究问题也可表示如图1所示的网络流问题。节点M是所有T周期需求产能的主供应点,节点P和S是两个中转点,P代表通过产能满足需求,S代表通过缺货满足需求。节点1,2,..,T代表各期的需求,如t期的需求为dt。结合成本与网络图,可以得到如下性质:

1. 有向弧(M,P)和(M,S)代表费用流从0到∞。

2. 有向弧(P,t)代表产能xt的费用流,xt有上下界的限制,如果xt=0,此费用流为0;如果xt>0费用流为σt+ptxt。

3. 有向弧(S,t)代表产能缺货时的费用流,St最小为0,最大为dt,如果St=0,此费用流为0;如果St>0,费用流为stSt。

4. 有向弧(t,t+1)代表储能费用流,It最小为0,最大为IU,如果It=0,此费用流为0;如果It>0费用流为htIt。

图1 网络流问题

三 可再生能源企业存储决策

我们首先研究最优解的性质,在最优解性质的基础上设计动态规划算法求解问题,最后以实际企业的数据分析如何应用动态规划算法求解企业运营的最小成本。在研究最优解性质之前,首先进行如下定义:

(一)最优解性质

性质1 在T周期最优解中,有如下性质成立:

(A)It-1·xt=0,t=1,2,..,T;

(B)It·St=0,t=1,2,..,T;

(C)xt·St·(IU-xt)=0,t=1,2,..,T;

(D)St·(St+It-1-dt)·(St+IU-dt)=0,t=1,2,..,T;

证明 (A)见Federgruen和Tzur[35]。

(B)假设It·St>0,由图1可得,此时的一单位产能的路径为从节点M到节点t+1,需要经过节点S和节点t,又由假设1需求是时间段的需求,因此产生的费用流为st+ht+ht+1。如果变换一条路径,仅经过节点S,则有向弧(S,t+1)产生的费用流为st+1,又由假设5可得,变换后的路径比原路径费用要低,与假设矛盾,因此,在T周期最优解中,有It·St=0,t=1,2,..,T。

(C) 假设xt·St(IU-xt)>0,当00矛盾;当00,则有It·St>0,与(B)矛盾,因此若xt≥dt,有St=0,与原假设xt·St(IU-xt)>0矛盾。综上可得,在T周期最优解中,有xt·St·(IU-xt)=0,t=1,2,..,T。

(D)分成以下两种情形考虑,若It>0,根据(B)可以得到St=0;若It=0,则根据储能平衡It=It-1+xt-dt+St,有It-1+xt-dt+St=0,又根据(C),若St>0,则xt=0或xt=IU,若xt=0,则有It-1-dt+St=0,若xt=IU,则根据(A)可得It-1=0,因此有IU-dt+St=0。综上可得,在T周期最优解中,有St·(St+It-1-dt)·(St+IU-dt)=0,t=1,2,..,T。

(二)动态规划算法

通过以上性质的分析,带有储能水平约束的可再生能源产能决策问题可以通过前向递归动态规划算法解决。

由性质1可得T-周期问题可以分解为一系列的子问题解决,令P(q,t)代表周期q到周期t,且满足Iq-1=It=0;Ij>0,i=q,..,t-1;xq>0的子问题。C(q,t)表示P(q,t)的最优成本。

C(q,t)=σq+pqIU+

令F(t)代表P(t)问题的最优成本,则

F(t)=min{F(t-1)+min{σt+

ptdt+htdt,stdt,σt+

ptIU+htIU+st(dt-IU)};F(q-1)+C(q,t)}

四 数值实验及管理启示

我们通过构造实验理解可再生能源企业运营成本与有限的储存能力及各成本之间的关系，通过对企业微观机理的研究进一步得到宏观政策的启示。为了简化实验且不失一般性,设定各成本参数为固定值,假定各周期的需求均值为10,标准差为1.5。

图2与图3分别描述了产能总成本作为产能储存能力和固定成本、储能成本函数的变化趋势。其他参数设为s=30;p=2;h=1;σ取190,200和210这三个值,其他参数设为s=40;p=5;σ=200,h取1,2和3三个值,IU取30,40,50,60,70,80,90,100这8个值。周期T=20,即在各参数下计算20个周期的最小成本。发现产能总成本随产能的储存能力的增加而递减、随产能固定成本和储能成本的增加而增加。因为若产能的固定成本相比储能成本较高,产能的储存能力较低的情况下产能柔性较低,固定成本不能分摊到更长的周期,所以产能总成本较大,当储存能力很大不再制约可再生能源的产能数量时,可再生能源生产企业可以合理权衡产能的固定成本和储能成本。若储能成本相比产能的固定成本很大时,每一次的产能数量较小,即便产能的储存能力较小也不影响可再生能源生产企业的产能决策,若储能成本较小,库存能力较小,则固定成本不能分摊到合理的周期,所以产能的总成本较大,若产能的储存能力较大产能柔性很大,固定成本能够分摊到更长周期以致产能的总成本较小。

图4描述了产能的总成本作为缺货成本和产能的储存能力函数的变化趋势。其他参数设为σ=60;p=2;h=1,IU取20,30和60三个值,s取6.5,7.5,8.5,9.5,10.5,11.5,12.5,13.5这8个值。周期T=20,即在各参数下计算20个周期的产能最小成本,当产能的储存能力很低时,随着产能的缺货成本增加,可再生能源企业的运营成本递增,当产能储存能力较大时,缺货成本的增加对运营成本的影响不显著。这是因为产能的储存能力很低时,决策柔性较低,需求得不到满足因而导致缺货成本较大,当产能的储存能力较大时,决策柔性较大,可再生能源生产企业可以权衡产能产生的缺货成本,固定成本,产能成本和储能成本,需求能够得到满足,因而缺货成本较小。图5描述了产能产生的缺货成本以及允许产能缺货和不允许产能缺货两种情况下对产能总成本的影响。将其他参数设为σ=60;p=2;h=1;IU=∞;s取6.5,7.5,8.5,9.5,10.5,11.5,12.5,13.5这8个值。周期T=20,即在各参数下计算20个周期的产能最小成本,发现当缺货成本比较小时,允许产能缺货可以降低运营成本,产能的缺货成本比较大时,允许产能缺货与不允许产能缺货对运营成本的影响相差不大。这是因为当单位缺货成本较小时,可再生能源企业采取产能缺货策略会降低固定成本、产能成本和储能成本,同时不会产生较大的产能缺货成本,因而允许产能缺货比不允许产能缺货的运营成本更低。当产能出现的缺货成本很大时,即便允许产能缺货,企业也选择不缺货,由于缺货成本很大,会尽量满足需求以降低缺货成本。

图2 作为产能的储存能力和固定成本函数的运营成本

图4 作为产能的储存能力和缺货成本函数的运营成本

图3 作为产能的储存能力和单位储能成本函数的运营成本

图5 作为缺货成本和不允许缺货函数的运营成本

综上,可再生能源企业当前的产能决策受到成本,储存能力的影响,若产能固定成本较高,则适当增加产能的储存能力可以降低成本,由于增加储存能力也需要额外的成本,因此需要权衡增加储存能力的成本和降低的运营成本;若储能成本较高,则可再生能源企业可以在较低的产能储存能力下运营,不需要额外增加储存能力;若缺货成本很大,储存能力很低时,增加储存能力可以显著降低成本;在产能的缺货成本较低时,相比于产能不缺货,适当的产能缺货将会降低运营成本。本文可以从以下几个方面进行拓展:一方面,本文假设可再生能源无限期持有,现实中部分可再生能源有生命周期的限制,因此一个有意义的拓展是分析短生命周期可再生能源的生产储存决策问题。另外,本文假设每一周期产能的储存能力是恒定不变的,研究每一周期变动的储存能力显得更加一般化和有意义。

五 对策建议

根据研究结果可知,储存能力和成本等因素制约着可再生能源企业的生产存储决策,从而影响了可再生能源产业整体发展,所以如何改善可再生能源的储存能力以及降低其运营成本对可再生能源产业发展是至关重要的。可再生能源储存能力的改善主要依赖于储存技术,作为可再生能源产业发展政策制定者和监管者的政府应为可再生能源企业发展储存技术提供保障。具体来说,应做到以下几点:

第一,积极促进可再生能源相关单位的自主创新。首先，应充分发挥可再生能源企业和储能技术企业技术创新主体的作用,鼓励其加大对储能技术的研发投入,中央政府和地方政府可以通过建立健全产学研结合机制等方式对企业储能技术的创新给予支持,引导企业建立储能技术研发中心,尤其鼓励企业设立海外研发中心,学习国际研发技术、吸取先进经验;其次,加强储能技术创新能力和基础设施的建设,大力支持各类研究机构的科研基础设施的建立,在充分整合和利用现存的储能技术科研基础设施的基础上,形成多个具有国际先进水平的可再生能源储能技术研究基地,同时也要加强储能技术相关的基础研究和应用技术的开发,支持储能技术工程中心、工程实验室、技术孵化器等机构的建设;最后,倡导可再生能源企业相关单位自主创新成果的产业化,组织实施储能技术产业化专项,加速促进拥有自主知识产权的储能技术成果转化,在此基础上加快储能技术的规模化生产和应用。

第二,培养可再生能源储能技术高素质人才队伍。首先,加快建设高水平研究团队,借助可再生能源领域重大科研课题、重点学科以及科研基地和国际学术交流项目,重点培养可再生能源储能技术学科带头人,加快推动创新团队的建立,培养一批储能技术专业精湛、自主创新能力突出以及具有国际影响力和竞争力的创新团队,完善储能技术专业方面高级学者培养与选拔的标准和制度,通过培养中青年高级学者进而提高储能技术自主研发和创新能力;其次,加大力度支持企业培养和聘用科技专业人员,鼓励可再生能源企业培养优秀且有潜力的专业科技人才,聘用高层次研究型学者,并给予政策的支持,对于科研机构和高等院校的学者进入市场进行创业给予扶持,引导可再生能源企业联合高等院校和科研机构共同培养高精尖科技人才,同时也鼓励可再生能源企业多种渠道、多种方式培养和储备不同层次的储能技术研发和工程技术的专业人才,给予聘用海外科研人员和工程师的可再生能源企业一定补贴;最后,完善储能技术领域高层次人才引进制度,制定和实施聘用可再生能源储能技术领域海外优秀人才归国工作服务计划,主要针对高层次专业人才和紧缺人才,在原有基础上对高层次留学归国的优秀人才增加资助力度,增加储能技术领域高层次创新人才公开招聘次数,完善留学人才归国服务的政策措施保障其在华顺利工作和研究,对海外高层次优秀人才和团队来华工作给予一定政策倾斜,开通绿色通道减少行政审批程序。

第三,推动可再生能源储能技术领域的公共服务体系的建立。首先,着手建立储能技术领域公共数据库和信息服务中心,将可再生能源企业以及高等院校、科研机构关于储能技术领域的专利技术、生产标准、技术运行情况以及科研成果等信息收集汇总建立公共数据库,为储能技术进一步发展提供数据保障;其次,完善储能技术标准、检测和认证体系,在原有基础上完善我国可再生能源储能技术研发和生产标准体系,进一步增强对可再生能源储存技术的检测和认证能力,提升储能技术检测认证专业机构的能力和服务,在全国范围内统一和规范储能技术认证模式,对可再生能源储能技术设备认证软件开发和互联网认证系统研发给予支持,进而推动以及严格实施储能技术设备的检测和认证工作;再者,对可再生能源储能技术创新平台进行建设,整合现有研究力量基础上建立可再生能源储能技术的国家重点实验室、国家工程技术研发中心、区域性的产业联盟和产业化基地等技术创新平台,从而能够加快储能技术从研发、成型、验证、成果转化和推广的进程,为可再生能源储存技术发展提供可靠保障;最后,大力推动可再生能源储能技术产业基地的建设,引导与储能技术产业相关的技术、企业、人才和资金等向产业基地汇集,促进储能技术产业基地更加专业、具有鲜明的发展特色,进而形成较完善的产业链,并且逐步计划建立多个国家级可再生能源储能技术产业基地,形成规模化。

第四,加强可再生能源储能技术的国际合作。首先,加强可再生能源储能技术涉及的基础科学领域国际合作,对于储能技术联系紧密的基础学科如材料学、物理学、化学等,与国外科研机构、高等院校开展有针对性的合作研究,进一步提高我国在储能技术领域相关的基础学科的科研实力;其次,在储能技术产业公共服务体系与能力建设领域进行国际合作,关于可再生能源储能技术测试技术、系统等研究以及公共数据库和信息服务中心建设等储能技术相关的产业公共服务体系的完善,另外,储能技术研发与应用标准、检测与认证制度以及人才培养体制、政策等能力建设范围内的重难点问题,可以与欧美等在储能技术领域中表现突出的发达国家有针对性的交流和合作,同时可以借鉴储能技术先进的国际经验,进而加强我国储能技术产业公共服务体制;最后,积极参与可再生能源储能技术的国际组织、国际研究计划和国际标准的制定,根据我国储能技术需求、重难点任务等方面,有针对性参与到可再生能源储能技术领域的国家组织和国际研发计划,积极投身于储能技术国际标准的制定和研究,在此基础上发起由我国主导的储能技术相关的国际研究组织和国际研发计划,同时鼓励我国科学家和学者在储能技术领域的国际组织中担任重要职位和承担国际研发计划的重要任务。

第五,积极拓宽可再生能源储能技术研发的融资渠道。一方面,引导社会资金投向储能技术产业,对设立、发展可再生能源储能技术创业投资机构和产业投资基金给予不同形式的支持,鼓励和引导金融机构对储能技术产业的支持以及信用担保机构对储能技术企业提供有效贷款,引导金融机构发挥自身优势对符合条件的储能技术产业项目提供信贷支持,改善金融服务,对该产业项目开通绿色通道;另一方面,鼓励并支持可再生能源储能技术产业利用资本市场工具进行融资,积极支持符合条件的中小型储能技术企业在我国中小企业板和创业板上市,引导符合条件的储能技术企业在境内外上市筹资,同时支持符合条件的储能技术企业积极利用金融工具融资,如发行企业债券、公司债券、短期融资券和中期票据等。