中国煤炭发电与光伏发电技术的经济性评估

周玉立，袁宏永

（清华大学工程物理系公共安全研究院，北京100084）

一、引言

气候变化问题和空气污染问题已成为目前国际社会关注的焦点。为有效应对上述问题，许多国家开始控制化石能源（尤其是煤炭） 消费、大力发展太阳能、风能、生物质能等可再生能源，力求在满足自身能源消费需求的前提下减少能源部门产生的温室气体和污染物排放。中国作为负责任的大国，积极履行应对气候变化的国际承诺，近年来采取了多项有力措施控制煤炭消费，大力发展可再生能源发电，以期实现能源结构由高碳向低碳转变。然而，不可忽略的现实挑战在于目前中国是全球最大的煤炭消费国，在当前和未来相当长的一段时期内，煤炭仍将是中国最主要的能源，且现阶段约50%的煤炭用于发电（国家能源局能源统计司，2018）。因此，在能源系统转型过程中，传统的煤炭发电和可再生能源发电之间的博弈与竞争显然难以避免。

2018年煤炭在中国能源消费结构中的占比为59%，是近40年来首次跌破60%（图1），这体现出近年来中国政府积极应对气候变化的决心和采取措施的有效性。从消费总量来看，近年来煤炭消费增速虽有所放缓，但消费总量仍在逐年上涨，2018年中国的煤炭消费量为27.4 亿吨标准煤（国家能源局，2019），这是由中国的基本国情（经济和能源消费快速增长且能源结构以煤为主） 所决定的。与此同时，可再生能源在中国也呈现快速扩张的态势。截至2019年底，中国可再生能源发电的装机总量已经达到758.6 吉瓦（GW，即百万千瓦），其中太阳能发电（含光热发电） 和风力发电（含海上风电） 的装机总量分别达到205.5 GW 和210.5 GW，均位居世界第一(IREA，2020)。

图1 1980-2018年中国能源消费总量及结构

电力作为一种商品，其经济性是其最为关键且重要的属性之一。与可再生能源电力相比，煤炭发电最大的优势在于其低廉的发电成本以及能够提供稳定、持续的电力供给。然而，近年来因受到技术进步和规模效应的影响，可再生能源电力的发电成本已大幅下降。以太阳能光伏发电为例，在全球范围内加权平准化成本在2010-2018年间降低了77%(IREA，2019)。随着可再生能源技术的发展及成本的降低，竞争力将进一步凸显，煤炭发电正逐渐丧失成本优势。尽管如此，可再生能源电力想要完全取代煤电在短期内难以实现，这是由技术发展现状以及中国的资源禀赋和能源结构现状所决定的。预计未来相当长一段时期内煤炭仍将在能源供给结构中占据重要地位，但与此同时煤炭发电与可再生能源发电之间的市场竞争会愈加激烈，这一现象需格外关注。此外，从可再生能源发电装机规模来看，光伏发电和风力发电在中国非水可再生能源中占据主导地位，装机规模均突破2 亿千瓦（国家能源局，2020a；2020b）。从可再生能源电量消纳方面来看，2019年中国弃光电量46 亿千瓦时，全国弃光率2% （国家能源局，2020a），低于风电（2019年我国弃风电量为169 亿千瓦时，全国弃风率4%（国家能源局，2019b）），且近年来光伏发电装机增速较快。因此，选择光伏发电作为可再生能源发电的代表进行研究。

目前已有学者对从减排和投资收益的角度对煤电和可再生能源电力进行了分析。Fan 等(2019)对比分析了我国燃煤电厂耦合碳捕集与封存(CCS)技术以及其他主要低碳发电技术（包括天然气联合循环发电、太阳能发电、风力发电及生物质发电） 的成本收益。研究结果表明不同低碳发电技术的成本在我国存在显著的区域差异，且煤炭价格是影响我国燃煤发电成本的关键因素。然而，需特别关注的问题是，当可再生能源大规模普及时，对电网建设和运营的要求会明显提高，届时可再生能源电力可能将需要借助储能系统以实现电力的平稳、安全供给。因此，将波动的可再生能源电力集成于电力系统中会给电网和用户带来额外的成本支出(Yao 等，2020)，进而可能使得煤电重新占据技术成本优势。

针对上述问题，研究拟构建煤炭发电和光伏发电的平准化成本(LCOE)核算模型，统筹考虑燃料价格、燃煤机组年利用小时数、太阳能资源分布、弃光率及储能成本等多种不确定因素，并以中国29个省份/自治区/直辖市（除去北京、西藏、香港、澳门和台湾①西藏、香港、澳门及台湾地区的燃煤机组装机规模较小且相关数据较难获取，故不作分析。北京地区目前已关闭所有燃煤电厂，故也不作分析。） 作为案例进行分析，评估中国煤炭发电和光伏发电的成本差异、竞争态势以及未来的发展趋势。

二、模型与方法

1.燃煤发电成本构成

（1） 初始投资成本

其中，TCpc为燃煤电厂项目初始投资成本；UCpc为燃煤电厂项目单位造价（不含脱硫脱硝成本）。假定燃煤机组类型为600 兆瓦（MW） 级超超临界机组，其单位造价3600 元/千瓦（中国电力企业联合会, 2014）；ICpc为燃煤电厂装机容量，即600MW。

（2） 运营维护成本

电厂主体运营维护费：

其中，O&Mpc为电厂主体年运营维护成本，包括人工成本、环保税（即针对二氧化硫、氮氧化物等大气污染物征收环保税） 及其他成本；Rpc为电厂主体年运营维护成本系数，取2.5% （王云，2013）。

脱硫脱硝成本：

其中，CSN为电厂年脱硫脱硝成本；RT 为燃煤电厂年运行时间，各省燃煤电厂年运行时间参考《中国电力行业年度发展报告2017》；UCS和UCN分别表示单位脱硫成本和单位脱硝成本，分别取0.0130 元/千瓦时和0.0111 元/千瓦时（史建勇，2015）。

燃料费：

其中，Cfuel为燃料费；ω 为厂用电率，由于数据可获性限制，厂用电率取2016年全国6000 千瓦及以上火电厂用电率平均值，参考《中国电力行业年度发展报告2017》值取6.01%；ψ 为燃煤电厂单位供电煤耗，即提供1 千瓦时电力所消耗的标准煤量，各省燃煤机组供电煤耗参考Fan 等(2019)；LHVSC为标准煤的低位热值，取29.3076MJ/kg；LHVRC为原煤的低位热值，取20.908 MJ/kg（国家统计局能源统计司，2018）；Pcoal为煤炭（电煤） 价格，取各省/自治区/直辖市2014年1月-2019年12月电煤价格的平均值（内蒙古煤炭交易中心，2020），如图2 所示。

图2 2014年1月-2019年12月中国各省电煤平均价格

其他费用：

其中，Roth为其他费用成本系数，取0.018 元/千瓦时（王云，2013）。

2.煤炭发电的平准化成本

其中，LCOEpc为燃煤电厂的平准化成本；TaxRate为电力企业所得税率，针对煤炭发电企业和光伏发电企业均取25%（杨琳，2018）；RVpc为固定资产残值，假定其占初始投资总额的5%；Npc为燃煤电厂的寿命周期，一般为40年（Seto 等，2016）；r为折现率，取5%（Fan 等，2019）。

3.光伏发电成本构成

（1） 光伏电站系统成本

其中，TCpv为光伏电站的总系统造价成本；UCpv为光伏电站的单位系统造价成本，其成本组成包括土地费用及场地施工成本、支架及安装成本、电气设备及接入成本、管理费用及组件成本，参考《中国2050年光伏发展展望（2019）》，取3800 元/千瓦；PAZ为光伏电站装机容量，假定为100 MW（Fan 等，2019）。

（2） 光伏电站运营维护成本

其中，O&Mpv为光伏电站的年运营维护成本；Rpv为光伏电站年运营维护成本占总系统造价成本的比例，取1% （IEA，2010）。

4.光伏发电的平准化成本

参考美国Sunpower 公司于2008年发布的《The Drivers of The Levelized Cost of Electricity for Utility-Scale Photovoltaics》 报告，光伏发电的平准化成本计算方法如下所示：

其中，LCOEpv为光伏发电的平准化成本；RVpv为光伏电站固定资产残值，取初始投资总额的5%；Npv为光伏电站的寿命周期，一般为25年（Li 等，2018）；Epv为光伏电站的年发电量，其计算方法参考《中华人民共和国国家标准—光伏发电站设计规范（GB 50797-2012）》，如公式(10)所示；γ为弃光率，各省弃光率参考国家可再生能源中心发布的官方数据。

其中，HA为水平面太阳能总辐照量，各省水平面太阳能总辐照量以其省会城市的数值代表，具体数值见孙艳伟等(2011)的研究；A为组件安装面积；ηi为组件转换效率；K为综合效率系数，一般取0.8；Es为标准条件下的辐照度（常数＝1kW/m2）。

三、结果讨论

1.煤炭发电与光伏发电的LCOE 对比

如图3 所示，中国不同地区的煤炭发电成本和太阳能光伏发电成本具有差异性。首先，就煤炭发电的LCOE 来看，29 省份的平均值为269.40 元/兆瓦时。其中，新疆自治区的煤炭发电LCOE 最低，为167.14 元/兆瓦时，这主要得益于其低廉的煤炭价格（208 元/吨）。而云南省的煤炭发电LCOE 最高，为405.46 元/兆瓦时，其主要原因在于云南省的水力发电占比较高，进而挤占燃煤电力的占比，导致燃煤机组的年运行时间偏少，因此单位煤炭发电的成本相对较高，缺乏盈利空间。光伏发电的LCOE 主要受各地区太阳能资源的影响，太阳能资源丰富的地区其单位光伏发电成本一般相对较低。29 省份的光伏发电LCOE 的平均值为313.83 元/兆瓦时，略高于煤炭发电。其中，海南、山西、天津、宁夏、内蒙古、青海等地区的光伏发电LCOE 较低，分别为248.58 元/兆瓦时、249.34元/兆瓦时、254.65元/兆瓦时、261.77元/兆瓦时、273.88元/兆瓦时、278.25元/兆瓦时。

图3 中国煤炭发电与光伏发电的LCOE 对比

图4 考虑储能成本时光伏发电与煤炭发电的LCOE 对比

对比不同地区煤炭发电和光伏发电的成本可以发现，在绝大多数地区（除广西、海南、青海及云南4 省） 仍是煤炭发电占据成本优势。其中，贵州省煤炭发电和光伏发电的成本差距最大，为159.22 元/兆瓦时，其主要原因在于贵州省的太阳能资源十分匮乏，年均太阳能辐射量偏低导致光伏发电的单位成本较高，因此在煤炭发电具有明显的成本优势。其次为新疆自治区，其煤炭发电成本较光伏发电低145.03 元/兆瓦时。新疆自治区虽拥有丰富的太阳能资源，但其弃光率远高于全国平均水平。2018年该地区弃光率为16%，2019年下降至7.4%，但仍高于全国2%的平均弃光率。若未来新疆地区的弃光问题能够得到显著改善，其单位光伏发电成本将会进一步下降，缩小与煤炭发电的成本差距。在福建、河北、湖南、吉林及山西等省份，煤炭发电较光伏发电虽具有成本优势，但该优势十分微弱，成本差距在20 元/兆瓦时以内。未来，若光伏组件成本进一步下降，上述地区的煤电行业可能将会面临严峻的市场竞争与挑战。此外，青海省光伏电力的发展趋势需格外关注。该地区2018年的弃光率为5%，以此为基准其煤炭发电与光伏发电的成本几乎相当，前者较后者高出约1 元/兆瓦时。然而，2019年青海地区的弃光率出现反弹，由5%上升至7.2%。其主要原因在于青海地区新能源装机大幅增加且电力负荷下降，导致部分地区送电受限，弃光率不降反升。未来，青海地区的弃光风险可能会进一步加剧，需格外关注、重点防范。

2.储能成本对光伏发电经济性的影响

受自然条件的限制，光伏发电、风力发电等可再生能源发电方式具有间歇性、周期性出力的特点，其供电稳定性弱于传统的化石燃料发电。因此，未来光伏发电的大规模应用可能将必须依赖配套的储能系统以满足调峰需求，即实现发电侧与用电侧的匹配。然而，增配储能系统无疑会导致光伏发电全流程成本的上升。目前光伏发电系统中的储能方式包括蓄电池储能（包括铅蓄电池、锂离子电池等）、超级电容器储能、飞轮储能及超导储能等。其中，锂离子电池储能技术在新能源汽车的带动下近年来取得了较大的进步。根据《中国2050年光伏发展展望（2019）》，当前锂离子电池储能系统投资价格约为1500 元/千瓦时，储能充放电成本为0.6 元/千瓦时。在此基础上，考虑将弃光电量通过锂离子电池储能系统进行存储并在适当时候放出。在这种情况下，光伏发电全流程成本（即包括储能成本）与煤炭发电成本的对比如图4 所示。受新增装机、电力消纳及其他因素影响，未来各省的弃光率变化具有不确定性，即可能上升、下降或保持不变。但鉴于目前我国的整体弃光率较低，未来整体的波动幅度可能较小，故假设在光伏电站寿命周期内弃光率保持不变，即各省弃光率均以2018年的值为基准。

由图4 可以看出，当考虑储能成本时，部分省份的光伏发电成本将上升：山东（+3 元/兆瓦时）、山西（+4 元/兆瓦时）、内蒙古（+5 元/兆瓦时）、河北（+7 元/兆瓦时）、吉林（+6 元/兆瓦时）、宁夏（+14 元/兆瓦时）、青海（+16 元/兆瓦时）、陕西（+15 元/兆瓦时）、甘肃（+28 元/兆瓦时）、新疆（+46 元/兆瓦时）。全国范围来看，当考虑储能成本时，光伏发电仅在云南、广西及海南等地区仍具有一定的成本优势；在其余省份则是煤炭发电具有成本优势，尤其是内蒙古、陕西、贵州和新疆地区。综上可以看出，当考虑储能成本时，煤电在中国大多数省份仍具有成本优势，尤其是在煤炭资源丰富（如内蒙古、陕西）、光照条件较差（如贵州、四川） 或是弃光率较高（如新疆） 的省份。

3.敏感性分析

（1） 煤价

煤炭是燃煤电厂最为关键的原材料，其价格的波动将会对燃煤电厂的发电成本产生重要的影响。因此需对煤炭价格进行敏感性分析，定量分析、判断其波动对煤炭发电LCOE 的影响。根据29 省份/自治区/直辖市的煤炭发电LCOE 数据绘制出箱线图，如图5 所示。

图5 煤价敏感性分析图

由图5 可以看出，煤炭发电LCOE 与煤价呈同向变动关系，且其波动相对平稳。从数量来看，当煤价在基准值基础上变化100元/吨时，煤炭发电LCOE的绝对值变化范围为0.029～0.036 元/千瓦时，相应的成本变化幅度为9.7%～20.7%。由此可见，煤炭价格对于煤炭发电成本具有重要的影响且存在明显的区域差异。未来煤价的变化将受到市场、政策以及其他不确定因素的影响，其波动范围难以预测，但可以肯定的是，煤价的上涨将不利于煤电行业的发展，使煤电的市场竞争力大打折扣，难以与可再生能源电力竞争。

（2） 光伏系统造价

对于光伏电站而言，光伏系统造价是影响其发电成本的重要因素。近十年来光伏系统造价已大幅下降，促使光伏发电在全球范围内步入商业化应用阶段。随着技术的进步，光伏系统的造价将会进一步下降，光伏发电成本也会相应地降低。据《中国2050年光伏发展展望（2019）》预测，在光伏组件成本大幅度降低及转换效率持续提升的带动下，2035年和2050年光伏电站投资预计将比当前的水平分别下降37%和50%。基于此，对光伏电站系统造价这一变量进行了敏感性分析（不考虑储能成本）。基于29 省份/自治区/直辖市的数据绘制出箱线图，结果如图6 所示。

由图6 可以看出，光伏发电成本将会随着光伏电站系统造价的降低而出现明显的降幅，但这种降幅在短期内是难以实现的。根据分析可以发现，光伏电站系统造价降低10%，光伏发电LCOE 约降低8.3%。若按照预测，到2050年光伏电站系统造价降低50%，光伏发电LCOE 将降至0.15～0.26 元/千瓦时，平均值为0.18 元/千瓦时（基于29 省份/自治区/直辖市数据）。届时光伏电力的市场竞争力将会大大增强，但与此同时也需关注光伏+储能的成本问题以及光伏装机总量增加而可能导致的弃光率反弹问题。

图6 光伏电站系统造价敏感性分析图

4.碳中和目标对煤电和光伏电力发展的影响

前文从经济成本角度对煤炭发电和光伏发电进行了系统化分析，在此过程并未考虑两种发电技术的环境影响，尤其是其对于二氧化碳减排的影响。中国国家主席习近平在第七十五届联合国大会一般性辩论上发表了重要讲话，提出中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。中国作为全球第一大二氧化碳排放国，首次提出碳中和目标，也是中国在《巴黎协定》之后为全球气候变化作出的一次明确部署。中国成为全球主要排放国里首个设定碳中和目标期限的发展中国家，这也是中国在《巴黎协定》承诺的基础上，在碳排放达峰时间和长期碳中和问题上设立的更高目标。中国2060年碳中和目标的宣布，必将对电力行业未来40年的发展带来深刻而巨大的影响。

从二氧化碳排放的角度来看，煤炭发电的碳强度远高于光伏发电。在碳中和目标的约束下，未来煤炭发电行业的发展将面临空前的挑战与压力。现阶段，碳捕集与封存技术是实现煤电行业深度减排的重要途径，可捕集燃煤电厂约90%的二氧化碳排放，但目前碳捕集与封存技术的成本仍然较高。其中，燃煤电厂二氧化碳的捕集成本约为300 元/吨，采用罐车运输二氧化碳的成本约为1.1 元/吨·公里，陆地咸水层二氧化碳封存的成本约为60 元/吨（科学技术部社会发展科技司和中国21 世纪议程管理中心,2019）。因此，碳捕集与封存技术将会大幅增加煤炭发电的整体成本，降低其经济性。光伏发电技术可视为无碳发电技术，因此碳中和目标的提出将会极大地促进光伏电力的发展。然而，受自然条件的影响，光伏发电具有“间歇性”的特点，大规模光伏电力的并网将会对电网的稳定性造成一定冲击，影响电力供给安全。解决这一问题需依赖储能技术或灵活的火电调峰技术，届时供电成本也将有所增加。

综上，中国碳中和目标的提出将对未来电力行业的变革产生了重要影响，煤电以及包括光伏电力在内的可再生能源电力的发展均面临挑战。未来，中国的电源结构必将朝着低碳化方向发展，但各类电源的占比具有不确定性，取决于诸多技术的发展水平以及政府政策的导向。

四、结论与政策建议

文章采用平准化成本(LCOE)模型分析了中国不同省份煤炭发电和光伏发电的成本差异，研究结果表明：一是目前中国不同地区煤炭和光伏发电的成本仍存在区域差异，且当考虑储能成本时，光伏发电的竞争力将有所下降，尤其是西北地区弃光率较高的省份，如新疆。二是在当前的条件下，煤电在中国绝大部分地区仍占据成本优势，但同时可以发现在多数地区其与光伏发电的成本差异已微乎其微。煤炭发电占据明显优势的区域多为煤炭资源产区、光照条件较差地区及弃光率较高的地区。三是对于煤炭发电而言，煤价是影响其成本的重要因素。当煤价绝对值变化100 元/吨时，煤炭发电LCOE 绝对值变化范围为0.029～0.036 元/千瓦时。对于光伏发电而言，各地区的光照条件波动不会过于明显，光伏发电系统成本是决定光伏发电成本的关键因素。光伏电站系统造价降低10%，光伏发电LCOE 约降低8.3%。同时，弃光率也会影响光伏发电的实际成本和收益，较低的弃光率有利于提升光伏发电的成本优势。

可再生能源电力在中国发展迅速，市场占比不断扩大，但我国以煤为主的能源结构在短期内难以快速调整，过激的调整煤炭消费比例会对中国的能源安全带来较大的风险和挑战。因此，在未来相当长一段时间内中国应该坚持煤电与可再生能源电力协同发展，在充分考虑地区资源禀赋差异的基础上合理规划各省电源结构，充分保障电力供给平稳化、低碳化、多元化。此外，近年来由于煤电产能过剩，煤电设备利用率不断降低，外加煤价偏高及电价下降等因素的共同作用，煤电企业效益不佳、亏损严重，经营陷入困境。未来若要维持煤电的正常供给，煤价需保持在合理区间，此外政府需合理管控煤电规模。对于可再生能源电力，应继续推进相关技术研发，不断降低其系统成本，并同步发展储能技术，降低可再生能源电力全链条成本，使其成为稳定、清洁、低碳的电力。同时，政府也需科学规划各地区可再生能源电力的扩张，尽可能避免“窝电”现象的发生，保障可再生能源电力的消纳。