基于蒙特卡洛模拟方法的加氢站投资风险评估

郑玉华 卞安娜 刘兆军,2

1.中国石油大学(北京)经济管理学院, 北京 102249;2.中国石油天然气股份有限公司河北邯郸销售分公司, 河北 邯郸 056000

0 前言

据国际氢能委员会(Hydrogen Council)研究预测,全球将从2030年开始大规模使用氢能,2050年氢能消费量在全球终端能源消费中占比将达到18%[1]。研究还显示,每公里消耗0.02 kg氢气的氢燃料电池汽车在生命周期内二氧化碳排放当量约为每公里消耗0.22 kW·h电动车的1/3[2](1公里=1 km)。使用绿色氢气作为替代成品油的交通燃料,是实现未来交通部门脱碳的重要途径之一。加氢站是氢能供应的重要保障,是支撑氢燃料电池汽车发展必不可少的基础设施,加氢站的建设数量和普及程度,在很大程度上决定了氢燃料电池汽车的产业化进程。包括中国在内的主要能源消费大国,都在为氢燃料电池汽车的应用创造条件,积极布局以加氢站为代表的基础设施建设。截至2021年1月,中国已建成加氢站118座,2035年预计加氢站数量将达到1 500座[3]。对现有加油站进行油氢合建改造,配套建设站内制氢设施,已成为各地政府和石油企业建设零碳绿氢产业的先导性项目,对其投资效益及投资风险进行评估既是科学投资决策的前提,也是政府制定产业政策的重要参考依据[4]。

影响加氢站投资效益的因素众多,对这些不确定性因素进行识别和分析,才能有效帮助投资者降低加氢站投资风险,保证投资效益的实现。Reddi K等人[5]和Micena R P等人[6]的研究均发现加氢站加氢能力与当地氢燃料汽车使用数量的匹配度是影响加氢站投资效益不确定性的重要因素;制氢成本的不确定性,同样会带来加氢站投资风险,特别是基于可再生能源的制氢成本较高且不确定性较大,如风能太阳能电解水制氢目前的成本约为22.3～61.3元/kg[7]。此外,中国加氢站数量少,对于氢燃料定价、税收、使用等方面的政策也不完善,存在较高的投资风险。目前,对加氢站风险评价的相关研究主要集中于对其运行安全性的风险评价[8-10],对加氢站投资风险或市场风险进行定性、定量评估的相关研究较少。

中国加氢站建设正处于探索和示范阶段,由于加氢站建设投资的不确定性,以及氢燃料使用领域的产业化程度不高,目前运营的加氢站大多经济效益不理想,如何正确认识和规避投资风险值得深入研究。本研究基于目前加氢站投资成本效益研究相关文献和资料,结合对张家口某加氢站建设项目的调研数据,对影响加氢站投资效益的各种因素进行了敏感性分析,在此基础上对不同氢气成本、氢气售价和氢气销量组合情景下加氢站的投资风险进行模拟,对中国加氢站的投资前景和投资策略进行了研究。

1 研究方法与参数

1.1 研究方法

对加氢站投资效益进行风险分析的思路见图1。

图1 加氢站投资效益风险分析思路示意图

首先,构建加氢站投资效益评价方法,并初步识别影响加氢站投资效益的敏感性因素,确定这些敏感性因素的数据来源与参数分布;其次,以加氢站投资效益评价模型为基础,对敏感性因素设置风险模拟情景,利用蒙特卡洛模拟方法研究各情景下加氢站投资效益;最终根据上述结果从风险分析的角度评价各情景下加氢站的投资风险水平,并提出相应的投资建议。

1.1.1 加氢站投资效益评价方法

为了反映加氢站的投资获利能力,采用净现值指标对加氢站的投资效益进行评价。净现值是项目未来现金流入与现金流出现值的差额,反应项目能够获得的超额收益,加氢站投资的净现值见式(1)。

(1)

Si=λnAH2Td

(2)

式中:NPVHRS为加氢站建设项目的净现值,万元;n为加氢站加氢设备数量,套;I为单套加氢设备投资,万元/套;Si为第i年加氢站氢气销量(i=1，2，3…m),kg;Pi为第i年氢气售价,万元/kg;CH2为氢气成本,万元/kg;Co为除氢气成本外其他经营成本及税费,包括设备的运营维护成本、电力成本和人工成本等,万元/a;r为基准折现率;λ为加氢站的加氢能力利用率;AH2为单套加氢设备的加氢能力,kg/d;Td为加氢站每年运营天数,d。

1.1.2 加氢站投资风险评价方法

根据式(1)～(2),结合查阅文献和调研数据,初步判断影响加氢站投资效益的不确定性因素,主要是加氢站建设投资、氢气销量、氢气售价和氢气成本。基于对张家口某加氢站建设项目的调研数据,在其他经营成本因素不变的情况下,通过对以上不确定性因素进行 ±10% 和±20%的变动,分析其对加氢站投资净现值的影响,见图2。最终确定氢气售价、氢气成本和氢气销量为影响加氢站投资效益的敏感性因素,将氢气售价、氢气成本和氢气销量看作相互独立的随机变量,将氢气销量和氢气成本设为均匀分布,认为其在分布区间内每个数字出现的概率相同;将氢气售价设为正态分布,认为加氢站氢气价格按照市场规律进行波动,具体分布形式和参数见表1。运用蒙特卡洛模拟方法对影响加氢站投资效益的因素进行综合风险评价,具体步骤包括:首先考虑其他因素不变的情况下,同时考虑不同制氢方式的制氢成本和氢气售价两种因素随机性的影响,依据表1中概率密度函数随机抽取模拟数值带入式(1),进行 30 000 次以上的蒙特卡洛模拟,得到一组净现值模拟值和概率分布;然后,综合考虑氢气成本、氢气售价和氢气销量三种因素随机性的影响,进行模拟得到净现值模拟值和概率分布并对比分析。

图2 敏感性因素分析图

表1 敏感性因素的分布形式表

1.2 参数分析与数据来源

1.2.1 单套加氢设备投资

加氢站建设投资包括各类设备(压缩机、储气瓶、加氢机等)的购置安装费和其他投资。通过查阅文献和整理表2的加氢站单位投资调研数据,发现加氢站加氢能力规模和建设投资差异较大,加氢能力约200～1 000 kg/d,加氢站建设投资约254～2 500万元。根据文献[11-12]以及对张家口某加氢站建设项目单位设备加氢能力调研的结果,定义单套加氢设备加氢能力标准值为700 kg/d,单套加氢设备投资额在620～2 100万元/套之间。

表2 加氢站的单位投资表

1.2.2 氢气成本

不同制氢方式的氢气成本差异较大,见表3。中国煤炭资源丰富,煤制氢有良好的应用基础,制氢成本相对较低但污染较高;天然气制氢比煤制氢更加环保,但制氢成本也相对较高;风能太阳能电解水制氢可以从源头上实现净零碳排放,是较清洁的制氢方式,但制氢成本最高;生物质气化制氢和煤制氢成本相近,且较节能环保。由于影响制氢成本的因素众多,因此不同地区、不同原料条件和不同工艺下制氢成本的分布在一定区间内具有随机性,可以近似认为在制氢成本分布区间内,每个数字出现的概率相同,这与均匀分布的特点近似,故本研究将制氢成本设为服从均匀分布,其边界值a、b的参数取值见表3。

表3 不同制氢方式的氢气成本与其均匀分布参数取值表

此外,氢气的运输成本随着距离、运输方式等因素的变化而变化,也具有一定的差异性。在对加氢站投资风险进行分析时,首先考虑现场制氢,即运输成本为零的情景,以更好地分析不同制氢方式、不同氢气售价和不同氢气销量等因素的影响;在此基础上加入考虑氢气运输成本的情景,结合现有资料,本研究考虑运输距离在300 km以内,氢气运输成本取平均值8.72元/kg进行计算，见表4。

表4 氢气运输成本表

1.2.3 氢气售价

加氢站氢气售价不仅受到氢气成本、加氢站运营成本和市场等因素的影响,同时也与所在地政府的产业政策紧密相关,存在一定的不确定性。根据不同制氢方式的氢气成本差异,分别运用式(1)～(2)计算得出不同制氢方式下加氢站氢气售价的盈亏平衡区间,见图3。从图3可以看出,煤制氢与生物质气化制氢的氢气售价盈亏平衡区间近似,且生物质气化制氢整体在环保方面优势更突出,故仅研究更具环境优势的风能太阳能电解水制氢、生物质气化制氢和天然气制氢三种制氢方式。根据不同制氢方式的氢气售价盈亏平衡区间,将其三等分为高、中、低售价区间,其中低售价区间氢气售价为21.4～39元/kg,中售价区间氢气售价为39～56.7元/kg,高售价区间氢气售价为56.7～74.4元/kg。加氢站氢气售价在市场定价条件下,应该反映市场供求关系,因此,在竞争性市场条件下加氢站的氢气售价通常围绕市场均衡价格上下波动。故本文设定氢气售价服从正态分布,正态分布具有以期望值所在的位置为中心均匀向两侧下降的分布规律,能够反映氢气售价以市场均衡价格为中心波动的特征。根据三西格玛准则,数值分布在μ-3σ～μ+3σ的概率为99.73%,假设氢气售价数值全部落入此区间范围内,正态分布的参数值见表5。

图3 不同制氢方式下氢气售价盈亏平衡区间图

表5 氢气售价正态分布参数取值表

1.2.4 氢气销量

本文通过加氢能力利用率来反映氢气销量的风险,将其划分为低销量、高销量区间,低销量区间加氢能力利用率为50%～75%,高销量区间加氢能力利用率为75%～100%。加氢站氢气销量主要受到加氢站地理位置、氢燃料汽车保有数量和消费者出行行为的影响,其中前两者决定了加氢站的销量范围,而消费者的出行具有一定的随机性,在销量范围中各处出现的机会均一致。在各种随机数分布形式中,均匀分布具有分布区间内每个数字出现概率相同的特征,故在风险模拟中假设加氢能力利用率服从均匀分布,其分布参数取值见表6。

表6 加氢能力利用率均匀分布参数取值表

1.2.5 其他数据

加氢站除外购氢气成本外其他经营成本及税费等数据主要来源于对张家口某加氢站建设项目的实地调研,具体数据见表7。

表7 加氢站投资评价其他数据表

2 加氢站投资效益风险模拟结果及分析

设定一个基准情景,其中加氢站建设2套加氢设备,涉及单套加氢设备投资、氢气成本、氢气售价以及氢气销量等因素,根据1.2.1～1.2.4节因素分布区间,取中位数值作为基准,具体为660万元/套、34.8元/kg、47.9元/kg和394 200 kg/a(加氢能力利用率为75%)。此外,在风险模拟过程中,为了更好地分类研究风险因素,体现出不同层次的风险叠加对加氢站投资效益的影响,根据1.1.2节对加氢站的敏感性分析的结果,在影响加氢站投资效益的敏感性因素中,净现值对加氢站的氢气售价最敏感,对氢气成本的敏感性次之,然后才是氢气销量,本研究首先对氢气售价和氢气成本进行双因素风险模拟和分析,再加入氢气销量进行三因素风险模拟。

2.1 氢气成本和氢气售价对加氢站投资效益的影响

首先,在保持其他变量采用基准情景参数值的前提下,将天然气制氢、风能太阳能电解水制氢、生物质气化制氢三种不同制氢成本的不确定性与氢气售价的不确定性进行组合,然后对加氢站的投资效益进行蒙特卡洛模拟,模拟结果见表8。

表8 氢气成本和氢气售价双风险因素模拟结果表

由表8可看出,生物质气化制氢、天然气制氢在中高价格区间情景下,NPVHRS>0的概率约为100%,项目投资风险较低;风能太阳能电解水制氢在高价格区间情景下,NPVHRS>0的概率超过70%,项目投资具有一定的风险;其他情境下,加氢站项目投资风险较高。结合模拟结果,考虑不同地区氢气售价的接受程度不同,可以根据氢气售价合理选择适宜的制氢方式:当加氢站所在地区氢气售价在低售价区间时,可以选择生物质气化制氢来降低成本、减少投资风险，在低售价区间的盈利概率超过50%,和其他两种制氢方式相比,有更低的成本优势;当加氢站所在地区氢气售价在中售价区间时,可以根据该地区的能源资源条件,选择天然气制氢和生物质气化制氢方式,这两种制氢方式的盈利概率均接近100%,加氢站的投资收益比较安全;当加氢站所在地区氢气售价在高售价区间时,三种制氢方式均可以选择。但在实际建设加氢站过程中,要结合当地的实际情况,考虑每种制氢方式的成本,以及区域市场的竞争情况和完善程度,尽量将风险降到最低。

在中国,氢燃料电池短期内以客车和轻型物流车作为市场应用的主体,中长期以重型卡车为主体。为了对比本研究中设定的氢气售价与其他交通燃料相比的竞争力,选取纯电动公交车、燃油公交车和氢燃料电池公交车进行比较,见表9(数据来源于生产商官方网站以及《节能与新能源汽车技术路线图2.0》)。

表9 不同类型车辆能耗和燃料成本表

由表9可以看出,三种公交车中,比亚迪电动公交车最有竞争力;在当氢气售价为低价区间、中价区间时,使用氢燃料电池公交车和燃油公交车的燃料成本相当;当氢气售价为高价区间时,氢燃料电池汽车不具有竞争力,可能需要一定的补贴支持。程婉静等人[20]通过对长三角、珠三角、京津冀等地的调研发现,当前国内主流加氢站用户终端氢气使用价格通常超过60元/kg。徐东等人[21]调研发现2018年日本加氢站的氢气售价折合人民币约为62～68元/kg。根据公开资料显示,目前中国加氢站售价低于40元/kg时,会有不同程度的政府补贴。

为了更好地对氢气成本和氢气售价进行对比分析,将在六种NPVHRS>0的累计概率小于100%的情景中(即风能太阳能电解水制氢高售价区间、中售价区间、低售价区间，天然气制氢中售价区间、低售价区间，生物质气化制氢低售价区间)，对加氢站投资NPVHRS对氢气成本和氢气售价的敏感性程度进行分析,结果见图4。

图4 NPVHRS对氢气成本和氢气售价的敏感性程度图

图4中横条的长度表示不同情景中,项目投资NPVHRS对氢气售价和氢气成本的敏感性程度,正值表示与NPVHRS同向变动,负值表示与NPVHRS反向变动。综合各种情景可见,氢气成本对NPVHRS的影响程度要高于氢气售价的影响程度,即制氢方式及其成本在一定程度上更能决定加氢站投资效益和风险性。其中,风能太阳能电解水制氢低售价区间、中售价区间、高售价区间三种情景,氢气成本对NPVHRS的影响占比均超过80%,因此对于该类加氢站,合理的制氢成本是保障投资效益的关键,且最好保证氢气售价在中售价区间以上,以降低NPVHRS对氢气售价的敏感程度。天然气制氢低售价区间和中售价区间,氢气售价对NPVHRS的影响程度高于风能太阳能电解水制氢,且天然气制氢本身存在一定的成本优势,因此对于此类加氢站,应在保持现有较低成本的基础上合理制定价格,减少价格波动对加氢站投资效益的影响。生物质气化制氢的低售价区间情景,氢气成本和氢气售价两种因素占比相当,氢气售价对NPVHRS的影响程度要高于其他情景。若选择生物质气化制氢或天然气制氢这两种方式,则应选择成本较低的技术路线、合理制定价格方案,才能更好地应对加氢站投资风险。

2.2 氢气成本、氢气售价和氢气销量对加氢站投资效益的影响

对氢气成本、氢气售价和氢气销量的不确定性情景进行综合,进行三因素蒙特卡洛模拟,得到加氢站投资效益评价结果，见表10。

表10 氢气销量、氢气成本和氢气售价三因素风险模拟结果表

由表10可见,当增加氢气销量不确定性进行三因素风险模拟时,在同一制氢方式和售价区间下,低销量情景盈利概率降低、高销量情景盈利概率增加。对于选择生物质气化制氢的加氢站,由于成本较为低廉,只需保证合理的加氢能力利用率,即有一定数量氢燃料商用车或重型车作为稳定的客户,项目投资的风险即可降低。以天然气制氢作为氢源的加氢站,低售价区间投资风险较高,即使增加氢气销量,对降低投资风险的作用也有限,而中售价区间、高售价区间加氢站的投资风险很低,即使加氢能力利用率在50%～75%,投资风险也非常低。而氢气售价较低的加氢站,在市场上不具备投资效益,项目投资的风险很高,需要通过制定其他产品的多元化经营策略,提升除加氢业务之外的其他效益来源,以弥补加氢站的投资风险。

相比之下,风能太阳能电解水制氢的风险性较高,这是由于该制氢方式基于可再生能源风力和光伏发电,目前作为加氢站的氢气来源不同地区之间的成本差异较大,且这种制氢方式受到地区产业布局和自然条件的影响,区域性的可再生能源发展和利用政策以及风光条件,都可能会对制氢成本产生制约。以风能太阳能电解水制氢方式作为氢源的加氢站,考虑到制氢成本较高,即使提高氢气销量也无法弥补由于高成本带来的风险,故目前只有在高售价区间才能有效规避投资风险，这类加氢站的建设,需要结合建设地区的可再生资源优势,合理规划加氢站的氢源,同时应对可再生能源的制氢成本进行科学测算,并实时关注相关政府扶持政策,从而降低加氢站投资风险。

为了使研究结果能够同时反映出氢气运输成本不确定性的影响,在三因素蒙特卡洛模拟后,在NPVHRS>0的概率高于80%的情景中加入氢气运输成本,即考虑站外制氢方式,风险模拟的结果见表10第5列。可见,在考虑氢气运输成本的情况下,采取天然气制氢作为氢源的加氢站,在中售价区间情境下投资风险增加,尤其当氢气销量较低时,NPVHRS>0的概率下降约26%;在高售价区间情境下,由于项目盈利情况较好,能够弥补氢气运输成本增加所产生的风险,因此投资风险仍然较低。采取风能太阳能电解水制氢作为氢源的加氢站,在考虑氢气运输成本后投资风险大幅增加,即使在高售价区间投资,NPVHRS>0的概率也下降了23%,给投资带来较大的风险。相比前两种制氢方式,生物质气化制氢由于具有成本优势,考虑氢气运输成本后,在中售价区间、高售价区间仍然具有较低的投资风险,可以考虑站外制氢方式。

图5～7为三种制氢方式下加氢能力利用率与项目累计净现金流的关系。天然气制氢的加氢站在中售价区间时,投资回收期对加氢能力利用率并不敏感,加氢能力利用率达到75%以上时,加氢站约2.5～3 a收回投资;在低售价区间时,加氢能力利用率在75%～90%时,项目投资回收期在12～19 a。风能太阳能电解水制氢的加氢站在高售价区间下才具有效益,加氢能力利用率在50%～90%时,项目投资回收期在3～9 a。生物质气化制氢的加氢站在中售价区间时,投资回收期对加氢能力利用率并不敏感,加氢能力利用率达到60%以上时,加氢站约2.5～4 a收回投资;在低售价区间时,加氢能力利用率在70%～90%时,项目投资回收期在8～13 a。目前中国加氢站项目投资回收期较长,许多加氢站较难盈利,需依靠政府补贴政策维持加氢站的基本运营。在降低加氢站成本的同时提高加氢能力利用率,争取缩短投资回收期,也是降低投资风险的重要举措。

图5 天然气制氢方式下加氢能力利用率与项目累计净现金流的关系图

图6 风能太阳能电解水制氢方式下加氢能力利用率与项目累计净现金流的关系图

图7 生物质气化制氢方式下加氢能力利用率与项目累计净现金流的关系图

3 结论

在对张家口某加氢站建设项目的投资和运营情况进行调研和结合国内外研究成果的基础上,构建了加氢站投资效益的风险评价方法,评估了不同情景下加氢站投资的风险性。

不同制氢方式的氢气成本对加氢站投资的经济效益具有较大的影响,相比较下氢气售价对NPVHRS的影响程度要低于氢气成本对NPVHRS的影响程度。在不同的制氢方式中,生物质气化制氢、天然气制氢在中、高售价区间,项目投资风险较低;而风能太阳能电解水制氢即使在高售价区间情景下,项目投资仍具有一定的风险,需要对制氢技术方案的成本进行密切关注。

加氢站氢气销量对项目投资效益评价结果的影响有限,或者说并不是决定项目投资风险的关键因素。但是加氢站氢气销量是决定项目投资回收期的重要因素,因此加氢站具有稳定的客源,也是降低投资风险的有效保障。

生物质气化制氢的加氢站,只需保证合理的加氢能力利用率,项目投资的风险即可大幅降低。天然气制氢的加氢站,低售价区间投资风险较高,即使增加氢气销量,对降低投资风险的作用也有限,而中、高售价区间加氢站的投资风险很低。风能太阳能电解水制氢的加氢站,需要有较低的制氢成本优势或价格保障,才能有效避免投资的风险。

由于数据缺乏,对氢气销量、氢气售价和氢气成本等风险因素分布的假设尚缺乏进一步的实证分析,以及对不同地区加氢站投资缺乏针对性分析,还有待于进一步研究和完善。