王丽敏,王庆丰,刘晓慧
(1.中原工学院系统与工业工程技术研究中心,河南郑州 450007;2.中原工学院经济管理学院,河南郑州 450007)
“十四五”时期是我国加快能源绿色低碳转型、推动落实“双碳”目标的关键五年。2022 年6 月1 日,国家发改委等九部门联合印发《“十四五”可再生能源发展规划》,为未来一段时期我国可再生能源发展制定了明确的发展目标,主要包括:第一,总量目标。2025 年可再生能源消费总量达到10 亿吨(按标准煤)左右,在一次能源消费增量中占比超过50%;第二,发电目标。2025 年可再生能源年发电量达到3.3 万亿千瓦时左右,发电量增量在全社会用电量增量中的占比超过50%,风电和太阳能发电量较2020 年相比实现翻倍。
近年来我国以风电、太阳能发电为代表的可再生能源产业取得了令人瞩目的发展成就,这和强有力的产业扶持政策密不可分,尤其是以标杆上网电价为主要形式的电价补贴政策更是功不可没。但是,根据2020 年1 月财政部等三部委发布的《关于促进非水可再生能源发电健康发展的若干意见》的有关内容,为促进可再生能源产业高质量发展,中央财政自2021 年起对新增风电、太阳能发电项目不再给予补贴。这意味着“十四五”期间我国风电、太阳能发电进入了无补贴时代。针对“十四五”时期我国可再生能源发展,杨漾[1]认为基于“十三五”期间我国可再生能源增速实际情况,实现“十四五”规划目标没有任何问题。但需要注意的是,根据国家能源局发布的统计数据,2020 年我国风电、太阳能发电新增装机容量分别高达7 167 和4 820 万千瓦[2],较2019 年相比分别增加2.78 倍和1.80 倍,很大程度上是众多可再生能源发电企业为了享受电价补贴政策的最后一波红利,赶上2020 年电价补贴的最后一趟末班车,不惜寅吃卯粮,出现了大规模的“抢装潮”,导致2020 年风电、太阳能发电新增装机容量一路狂飙。
随着风电、太阳能发电进入平价上网阶段,“十四五”期间可再生能源产业是否能够真正从过去的依靠政策驱动和补贴支撑发展转为市场驱动发展,完全依靠市场机制来推动产业发展[3]?在没有中央财政补贴的情况下,我国可再生能源产业能否延续过去的快速发展势头,按期实现“十四五”既定发展目标?目前学术界对此尚无针对性的研究。本文试图将灰色缓冲算子和传统GM(1,1)预测模型相结合,针对“十四五”期间我国可再生能源总量目标和发电目标进行预测分析,以期为政府制定未来可再生能源产业政策提供依据和参考。
针对电力需求、能源需求或可再生能源预测问题,目前采用的研究方法主要包括定性预测、能源消费弹性系数、回声状态网络、回归分析预测、系统动力学、组合预测等方法,预测对象则主要围绕能源消费总量、能源消费结构、能源需求趋势等。如郝宇等[4]采用情景分析方法,设定高增长情景、基准情景、低增长情景3 种情景状态,对不同情景下我国的能源消费总量开展预测研究;王风云等[5]基于对总发电量、火力发电量、可再生能源发电量的预测结果,对我国未来可再生能源发电供给可行性和市场空间进行分析;冯雪等[6]从信息源的角度出发,构建了基于多源信息融合的我国能源需求预测理论框架;毛亚林[7]基于碳中和背景对我国一次能源消费总量及其构成、终端能源消费量及其构成等问题进行了中短期预测分析;廖华等[8]建立基准情景和战疫情景两种情景,采用能源消费弹性系数方法,对“十四五”期间一次能源消费需求总量以及主要能源品种的消费量进行预测研究;陈喜阳等[9]设计一种基于两层“分解-集成”策略的预测方法,设定不同的预测情景,对2021—2035 年我国能源消费和碳排放量进行预测。但上述文献多是以我国能源消费总量为对象进行预测研究,而以可再生能源为预测对象的研究文献则相对较少。
灰色预测模型由于在处理小样本和不确定性问题具有明显优势,正在成为研究能源预测问题的重要方法,其中最常用的预测模型就是GM(1,1)模型。王风云等[10]基于灰色预测方法,对我国可再生能源电价补贴收支平衡问题进行深入的探讨;苏琪等[11]将群体智能算法和灰色预测相结合,构建一种全新的灰色-帝王蝶优化预测模型,并在预测能源供需等问题时取得了良好的预测效果;Qian等[12]在研究中国能源消费整体结构问题时,建立一种基于成分数据的带信息项的自适应离散灰色预测模型;Xia 等[13]设计一种具有动态时滞函数的分数离散灰色模型来预测清洁能源发电量;Ding 等[14]鉴于能源消费和可再生能源发电的非线性特征,建立一种新型的非线性多变量离散灰色预测模型;Duan 等[15]构建一种新颖的具有系统结构的灰色预测模型来研究中国电力需求问题。总之,上述文献更多的是根据有关能源数据序列的变化特征,在GM(1,1)模型的基础上进一步加以改进,通过改善模型的适应性来提高预测精度,并在研究能源预测有关问题时取得了较好的预测效果。
“十四五”期间我国风电、太阳能发电进入平价上网阶段,意味着实施多年的电价补贴政策退出了历史舞台。然而,现有文献中大多数研究都是针对“十四五”期间我国能源消费总量等问题进行预测,而结合无补贴时代背景对可再生能源发展进行科学预测的研究文献则相对较少。本文拟在GM(1,1)模型的基础上结合灰色缓冲算子,针对“十四五”期间我国可再生能源有关问题开展预测研究,验证可再生能源的“十四五”发展目标能否如期完成。
GM(1,1)模型在建模时对数据序列没有特殊要求,尤其适合解决小样本、贫信息的不确定性问题[16]8。一般而言,每一阶段的发展规划都是在基于上一阶段发展情况的基础上制定的。我国国民经济发展规划以及产业规划一般以五年为一个周期。因此,我国可再生能源“十四五”发展目标是在基于“十三五”期间我国可再生能源发展状况而制定的。“十三五”包括2016—2020 共5 年时间,适合采用GM(1,1)模型进行预测。其基本预测过程如下:
(8)误差检验。
预测对象在发展过程中如果受到外部因素造成的冲击扰动,将会导致系统行为数据产生失真现象,从而无法真实反映预测对象本来的变化规律。近年来我国可再生能源产业取得的巨大成就和以电价补贴政策为主的产业扶持政策具有很大关系。涂强等[17]研究指出我国可再生能源政策对促进可再生能源快速发展是积极有效的。於世为等[18]得出了同样的观点,但同时指出距离“双碳”目标要求仍然有较大的差距。姚诚等[19]的研究却持有不同的观点,政府补贴与新能源企业的盈利能力呈负相关,认为政府对新能源产业实施补贴政策要采取市场化导向。需要指出的是,这种产业扶持政策并不是一贯化、常态化的行为,是国家在一定阶段为了扶持新兴产业而实施的特殊政策,一般存在于产业发展初期阶段,并随着产业的壮大而逐渐削弱直至取消。因此,产业扶持政策可以视为可再生能源产业在发展过程中受到的一种外部冲击扰动。随着2021 年起我国风电、太阳能发电进入无补贴时代,这种冲击扰动随之消失不复存在。
针对受到冲击扰动影响的预测对象,在预测之前首先要对数据进行预处理,排除扰动造成的干扰,才能正确认识和把握预测对象的变化规律,提高预测精度。否则的话,直接用失真的数据序列去建模预测,则会由于模型描述的并不是预测对象的真实变化规律而导致预测失败[16]38。鉴于电价补贴政策对我国可再生能源产业发展形成了外部冲击扰动,首先需要运用缓冲算子来生成缓冲数据序列,消除产业政策造成的外部冲击扰动影响,还原产业发展的固有规律,在此基础上再建立GM(1,1)预测模型对“十四五”期间我国可再生能源有关问题进行预测才比较合理可行。
设X为原始数据序列,D为缓冲算子,当X分别为增长序列、衰减序列或振荡序列时:若缓冲序列XD 比原始序列X的增长速度(或衰减速度)减缓或振幅减小,则称缓冲算子D为弱化算子;若缓冲序列XD 比原始序列X的增长速度(或衰减速度)加快或振幅增大,则称缓冲算子D为强化算子。
缓冲数据序列生成具体方法如下:
设X为包含了外部冲击扰动的原始数据序列,
则称D为平均弱化缓冲算子,XD 为一阶缓冲序列并排除了外部冲击扰动。
如果外部冲击扰动造成的干扰作用比较大,一阶缓冲处理之后还不能完全消除影响,则可以在XD 的基础上继续进行缓冲处理。若D1,D2均为缓冲算子,则称D1D2为二阶缓冲算子,并称为二阶缓冲序列。依次类推,还可以得到三阶缓冲序列乃至更高。
可再生能源包括风能、太阳能、水能、生物质能、地热能、海洋能等非化石能源。但是,目前无论是《中国统计年鉴》还是《中国能源统计年鉴》中,都没有专门的可再生能源统计数据,而是将其笼统划分在一次电力及其他能源之内。《中国电力年鉴》也仅仅只有每年的水电、风电和太阳能发电数据,数据不够全面。为了对可再生能源消费总量进行预测,首先需要计算出历年的相关数据。所谓一次电力是指计入一次能源的电力,即包括核电、水电、风电以及太阳能发电所发出的电力。从一次电力及其他能源数据中去除核电部分,即可近似视为可再生能源消费总量数据。表1 详细列出了“十三五”期间我国可再生能源有关数据。
表1 “十三五”期间我国可再生能源消费有关数据
“十三五”期间我国可再生能源产业实现了跨越式发展,这主要是由于风电、太阳能发电等非水可再生能源在标杆上网电价等产业政策的扶持之下发展迅猛所致。在此期间,我国的水电产业政策并无太多的变化,水电发展相对较为平稳。因此,本文将可再生能源分为水电和非水可再生能源两大类,分别采用不同的方法对其进行单独预测,然后再将两类预测结果合并,从而得到可再生能源消费总量预测值。其中,水电能源消费总量直接基于表1 中水电能源消费量⑥的数据建立GM(1,1)模型进行预测。考虑到风电、太阳能发电等非水可再生能源在“十三五”期间受产业政策带来的冲击扰动影响较大,首先对非水可再生能源消费总量⑦的数据采用平均弱化缓冲算子进行缓冲处理,排除外部扰动的影响,然后再建立GM(1,1)模型进行预测。为了检验预测方法是否准确可行,论文对“十三五”期间我国可再生能源发展进行了模拟预测,具体结果如表2 所示。
表2 “十三五”期间我国水电及非水可再生能源消费量模拟预测结果
表2 显示,对于水电能源消费总量,基于原始数据序列直接采用GM(1,1)模型建模预测,平均相对误差只有0.60%,模拟预测效果较好。但对于非水可再生能源消费总量,如果未对数据序列缓冲处理而直接采用GM(1,1)模型进行预测,平均相对误差高达2.41%;而经过缓冲处理再建模预测的话,平均相对误差只有0.52%。相比而言,基于缓冲处理之后再进行建模预测具有更高的预测精度。采用和水电预测同样的方法对能源消费总量进行模拟预测,也取得了良好的预测效果,预测平均相对误差为0.32%。
表3 显示了“十四五”期间我国可再生能源消费总量预测计算结果。由表3 可得,2025 年我国能源消费总量将达到580 366 万吨(按标准煤),较“十三五”期末增加82 052 万吨。2025 年我国可再生能源消费总量只有86 088 万吨标准煤,距离10 亿吨的规划目标还有较大差距;同时较“十三五”期末相比增加17 819 万吨(按标准煤),在一次能源消费增量中的占比仅为21.71%,不到50%规划目标的一半。
表3 “十四五”期间我国可再生能源消费总量预测单位:万吨(按标准煤)
可再生能源发电包括水力发电和风电、太阳能发电等非水可再生能源发电。和可再生能源消费总量预测一样,采用同样方法对“十四五”期间我国可再生能源发电量进行预测。将可再生能源发电划分为水力发电和非水发电两大类,其中水力发电量直接基于表4 中水力发电量的数据进行预测。对于非水可再生能源发电量,则对表4 中非水可再生能源发电量的数据进行缓冲处理后再建立GM(1,1)模型进行预测,然后再合并水力发电预测结果得到可再生能源发电预测值。表5 展示了“十三五”期间我国可再生能源发电量模拟预测结果。
表4 “十三五”期间我国可再生能源发电量有关数据单位:亿千瓦时
表5 “十三五”期间我国可再生能源发电量模拟预测结果
对于风电和太阳能发电量预测,对表4 中的原始数据序列同样采取缓冲处理之后再建立GM(1,1)模型进行预测,模拟预测结果如表6 所示。
表6 “十三五”期间我国风力发电、太阳能发电模拟预测结果
表5、表6 数据显示,无论是非水可再生能源发电量预测,还是风电和太阳能发电量预测,对原始数据序列采取缓冲处理之后再运用GM(1,1)模型进行模拟预测,其结果均具有较高的预测精度,平均相对误差分别为0.36%、0.25%和1.26%。如果直接基于原始数据序列进行预测,则平均相对误差分别为2.17%、1.30%和6.43%,存在较大的预测误差。所以采用灰色GM(1,1)模型对“十四五”期间我国可再生能源发电量有关问题进行预测时,对于非水可再生能源发电量和风电、太阳能发电量等预测对象,首先需要对原始数据序列进行缓冲处理方能取得较好的预测效果。具体预测结果如表7 所示。
如表7 数据所示,2025 年我国全社会用电量将达到100 621 亿千瓦时,较“十三五”期末相比增加25 511 亿千瓦时。2025 年我国可再生能源发电量只有29 383 亿千瓦时,远远低于3.3 万亿千瓦时的规划目标;同时较“十三五”期末相比增加7 235 亿千瓦时,在全社会用电量增量中的占比只有28.36%,刚刚超过50%的规划目标的一半。至于风电和太阳能发电,2025 年发电量预测值分别为6 370 和4 236亿千瓦时,较2020 年相比增幅分别为136.55%和162.24%,距离实现翻倍的规划目标尚有较大的差距。
根据我国可再生能源产业发展实际情况,将其划分为水电和非水可再生能源两大类,并将电价补贴政策视为风电、太阳能发电等非水可再生能源发展过程中受到的一种外部冲击扰动。本文对水电和非水可再生能源区别对待,采取不同的数据处理方法分别预测。对于水电可再生能源,基于原始数据序列直接建模预测;对于非水可再生能源,首先运用平均弱化缓冲算子对原始数据序列经过一阶缓冲处理后生成缓冲数据序列,弱化产业政策造成的冲击扰动影响,然后基于缓冲数据序列建立GM(1,1)预测模型。模拟预测结果表明,该方法具有较高的预测精度,拟合效果显著优于基于原始数据序列直接建模,适用于含有外部冲击扰动影响的时间序列数据预测问题。
预测结果显示,在标杆上网电价补贴政策停止实施以后,“十四五”期末我国可再生能源消费总量预计将达到86 088 万吨(按标准煤),可再生能源在一次能源消费增量中的占比为21.71%;可再生能源年发电量为29 383 亿千瓦时,可再生能源发电量增量在全社会用电量增量中的占比为28.36%,风电和太阳能发电量较2020 年相比增幅分别为136.55%和162.24%。无论是可再生能源消费总量还是发电量,预计都无法实现《“十四五”可再生能源发展规划》中提出的发展目标。
风电、太阳能发电等非水可再生能源在“十三五”期间的跨越式发展与电价补贴政策密不可分。随着2021 年国家取消电价补贴政策,由此带来的外部冲击也随之消失,其造成的冲击扰动虽然会由于惯性延续一段时间,但必定不会长久下去。要想继续保持良好的发展势头,按期实现“十四五”规划目标,就必须要对可再生能源产业发展施加新的外部冲击。
增强市场消纳能力,提升可再生能源利用水平。由于可再生能源发电的不稳定性和难以存储特点,以及我国可再生能源资源分布与消费需求在地理上存在逆向分布特征,可再生能源存在消纳难题,致使大量宝贵的绿色清洁电力被白白浪费。2020 年全国弃风电量高达166.1 亿千瓦时,弃风率超过5%的省份仍然有4 个,分别是新疆10.3%、蒙西7%、甘肃6.4%、湖南5.5%;全国弃光电量为52.6 亿千瓦时,弃光率超过5%的省份有2 个,分别是西藏25.4%、青海8%[20]。上述省份或地区除湖南之外,其他主要集中于我国风资源和光资源较为丰富的西部地区。为此,需要进一步推动可再生能源富集地区外送消纳,鼓励开发建设可再生能源就近就地消纳项目,建设一批可再生能源存储调节设施,提升可再生能源存储能力,加强可再生能源多元化直接利用规模,多管齐下提升可再生能源利用水平。
完善市场化发展机制,实现可再生能源市场驱动发展。我国分别于2016 年和2019 年建立了可再生能源电力绿色证书交易机制和消纳保障机制,并于2020 年12 月启动了全国碳排放权交易体系。“十四五”期间需要进一步健全可再生能源市场化发展机制,尤其是要完善可再生能源价格形成机制和补偿机制,做好绿证交易、配额制与碳交易的衔接[21],进一步体现可再生能源的生态环境价值,通过市场化手段使可再生能源开发利用过程中的环境及社会正外部性得到补偿,发挥市场在资源配置中的决定性作用,使可再生能源步入市场驱动的良性发展之路。
继续加强节能减排工作,控制能源消费总量增速。表3 预测结果显示,“十四五”期末我国可再生能源无法实现在一次能源消费增量中占比超过50%的规划目标。究其原因,除了受到无补贴时代可再生能源发展增速变缓的影响,还和我国能源消费总量增速过快有关。随着“双碳”目标的提出,一方面要继续加强节能减排,提高能源使用效率,降低能源消费强度,控制能源消费总量增速;另一方面要对传统煤电重新定位,严格控制煤电增量,使其成为调峰备用、兜底保供能源,助力可再生能源消纳,从而弥补可再生能源的不稳定性和间歇性缺点,带动可再生能源消费,提高可再生能源在一次能源消费增量中的占比。