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風電上網(wǎng)電價機制研究

文檔作者：周瑩張娜董振張婷文檔來源：華北電力大學經(jīng)濟與管理學院		點擊數(shù)：	更新時間： 2021年01月01日
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第39卷第5期
2012年9月
華北電力大學學報
Journal of North China Electric Power University
V0L 39．No．5
Sep．，2012
風電上網(wǎng)電價機制研究
周 瑩，張娜，董振， 張婷
(華北電力大學經(jīng)濟與管理學院，北京102206)
摘要：隨著能源與環(huán)境問題的日益突出，風
式越來越受到重視。目前國內(nèi)風電發(fā)展仍停
有政策問題，而最核心的問題之一是風電上
能源類型電價，進而導致風電利用率較低。
自然、經(jīng)濟、技術、政策四個方面的風險因
納的風電上網(wǎng)補貼機制，并結合案例分析了
化，為合理制定風電上網(wǎng)電價機制提供了理
關鍵詞：風電；上網(wǎng)電價；風險；機制設計
中圖分類號：TM614 文獻標識碼：A
力發(fā)電作為技術最成熟、最具開發(fā)條件和商業(yè)化前帚的新發(fā)電方
留在小規(guī)模發(fā)展或完全由政府投資的階段，其中既有技術問題也
網(wǎng)電價的問題。風電上網(wǎng)電價的居高不下導致售電電價高于其他
從國內(nèi)外風電上網(wǎng)電價機制入手。通過分析影響風電上網(wǎng)電價的
素。提出了基于風險的風電上網(wǎng)電價調(diào)整機制和激勵電網(wǎng)風電消
新機制帶來的電網(wǎng)公司、政府、風電廠商、用戶各主體利益的變
論支持。
文章編號：1007—2691 (2012)O5—0097—08
W ind power feed--in—tarif price of consumptive
ZHOU Ying，ZHANG Na，DONG Zhen，ZHANG Ting
(School of Economics and Management，North China Electric Power University，Beijing 102206，China)
Abstract：W ith the energy and environmental issues becoming more prominent，wind power generation receives more
and more attention as the most mature technology，development conditions and promising new commercial power genera—
tion．At present，wind power development is still at the small—scale development or the stage fully funded by government，
there is not only technical issues but also policy issues，however，one of the most central issue is the issue of
wind power feed—in—tarif price．Because of high wind power feed—in tarif，the sales price is higher than other types of
energy，which led to the low utilization of wind power．In this paper，from domestic and international wind power feed—
in tarif mechanism to start，by analyzing the impact four risk factors of wind power feed-in-tarif price，including natural，
economic，technical and policy aspects，the risk-based wind power feed-in-tarif price adjustment mechanism and
incentive wind power consumptive subsidy mechanism are both proposed，combined with case studies of the new mecha—
nism，that brings change of power grid companies，governments，wind power companies and users the four main intereats，
it provides a theoretical support for the rational development of wind power feed—in-tarif price mechanism．
Key words： wind power；feed-in-tarif price；risk；mechanism design
0 引 言
2009年7月底，國家發(fā)展改革委發(fā)布了《關
于完善風力發(fā)電上網(wǎng)電價政策的通知》，將全國
收稿日期：2012—04—02．
基金項目：北京市自然科學基金資助項目(9122022)； 中央高校
基本科研業(yè)務費專項資金資助(10MR44)．
分為四類風能資源區(qū)分別實行標桿電價，風電上
網(wǎng)電價高出當?shù)孛摿蛉济簷C組標桿上網(wǎng)電價部
分，通過全國征收的可再生能源電價附加分攤解
決。但是，考慮補貼后的風電成本與火電上網(wǎng)電
價持平但高于水電上網(wǎng)電價，影響了電網(wǎng)公司購
買風電的積極性，不利于風電的消納。同時，風
電補貼常常滯后于電網(wǎng)支付給風電的購電費用支
出，影響到了電網(wǎng)公司的經(jīng)濟效益，也進一步挫
傷了電網(wǎng)消納風電的積極性。因此，如何綜合考
98 華北電力大學學報
慮國家、風電企業(yè)、電網(wǎng)企業(yè)利益而制定出合理
的風電上網(wǎng)電價機制是促進中國風電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的
一項緊迫任務。
近年來，國內(nèi)外眾多學者在風電上網(wǎng)電價方
面基金項目：北京市自然科學基金資助項目
(9122022)；中央高校基本科研業(yè)務費專項資金
資助(10MR44)。做了較多的研究工作。文獻
[1～5]闡述了國外五種風電定價機制，固定電
價定價機制、浮動電價定價機制、招標電價定價
機制、配額電價定價機制、綠色電價定價機制，
認為浮動電價定價機制雖與固定電價定價機制有
相似之處，但是其既能保證風電投資商基本收
益，又能使風電投資商參與競爭，獲得更多的盈
利。文獻[6～9]在概述英國配額制和德國固定
電價機制的基礎上，深入分析兩種機制在價格、
電量、平衡三方面可能存在的風險，說明了固定
電價制的優(yōu)勢。文獻[10，11]研究了可再生能
源價格的外部性問題，提出可再生能源的相關政
策應以公共利益為核心，建議采取合理的稅費征
收方式和補貼政策，將可再生能源電力的生產(chǎn)成
本在所有能源產(chǎn)品中進行分攤。文獻[12，13]
提出應加強對風電等可再生能源技術、設備研發(fā)
和信息交流的財政投入和補貼。文獻[14]研究
了降低風電生產(chǎn)成本的政策，建議采用價格競爭
方式取得購電合同的政策，實現(xiàn)逐步降低可再生
能源的生產(chǎn)成本和上網(wǎng)電價。文獻[15]認為應
采用實時風電定價機制，因為風電實時平衡數(shù)量
的變化導致其發(fā)電的不穩(wěn)定性，對風電市場價格
造成影響，因此實時風電定價機制更能體現(xiàn)風電
的特點。文獻[16]對中國風電價格政策發(fā)展歷
程進行分析，認為中國應根據(jù)自身風能資源的具
體情況，實施分區(qū)域的固定電價定價機制；要利
用配額電價定價機制，實施資金補助、稅收優(yōu)惠
及可交易綠色證書等多種價格政策保障中國風電
產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展；還要加強公眾的環(huán)保意識，為
綠色電價定價機制創(chuàng)造條件。
在現(xiàn)有的國內(nèi)外研究中，風電上網(wǎng)電價機制
的深入研究仍然存在很多問題。本文將主要以甘
肅省風電上網(wǎng)電價為例進行研究，在中國風能資
源實際情況以及對其他國家經(jīng)驗借鑒的基礎上，
分析了風電上網(wǎng)電價的風險因素，并設計出中國
風電定價機制的具體方案模型，為中國風電電價
的發(fā)展提出相關政策建議。
1 風電上網(wǎng)電價的構成
風電上網(wǎng)電價由以下部分組成， 即：
(1)發(fā)電成本
風力發(fā)電成本分為固定成本和變動成本。固
定成本是指風電場的建設成本，如風機的基礎建
設、輔助道路的建設等；可變費用是指運行維護
成本和其它可變成本，其在風電機組每年的成本
中占有相當大的比例。
風電場建設投資成本主要由機電設備及安
裝、建筑工程、其它費用和基本預備費構成，加
上建設期利息，構成了風電場工程總投資。在風
電場工程投資成本中，機電設備及安裝占了絕大
部分，達到8O％ 以上，其中最主要的投資成本
是風電機組的設備費，約占總投資的60％ 。
(2)準許利潤
準許利潤為發(fā)電利潤與所得稅之差。其計算
公式為
P =A ×WACC (1)
式中：P為準許利潤，A為當年發(fā)電有效資產(chǎn)，
IVACC為加權平均資金成本，其計算公式如式
(2)：
IVACC(％)=CC×(1一ALR)+DAC×ALR
(2)
式中：CC為權益資本成本，ALR為資產(chǎn)負債率，
DAC為債務資本成本。
(3)稅金
稅金由增值稅、增值稅附加和所得稅構成。
2005年頒布的《可再生能源法》規(guī)定，國家財
政設立可再生能源發(fā)展專項資金，對風能等列入
可再生能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展指導目錄的項目給予稅收優(yōu)
惠。中國政府對可再生能源電力技術的增值稅、
所得稅減免優(yōu)惠制度。其中，風電的增值稅稅率
從17％ 降到8．5％ ，風力發(fā)電項目的所得稅稅
率由33％降到25％ ，實行“免三減三” 的優(yōu)惠
政策，即前三年免稅，后三年減半，六年后執(zhí)行
25％ 的稅率。增值稅附加稅率仍按8％ 執(zhí)行，其
中城建稅5％ ，教育稅3％ 。根據(jù)2010年4月1
Et實施的《可再生能源法修正案》，在此前可再
生能源發(fā)展專項資金的基礎上，國家財政將設立
可再生能源發(fā)展基金。資金來源包括國家財政安
排的專項資金和依法征收的可再生能源電價附加
第5期 周瑩，等：風電上網(wǎng)電價機制研究
收入等。
2 風電上網(wǎng)電價風險因素分析
風電上網(wǎng)電價的高低主要由成本決定。當影
響風電成本的風機造價、風機技術、風電企業(yè)稅
收、貸款和補貼政策等風險因素發(fā)生變化時，風
電的上網(wǎng)電價會隨之改變。下面從影響風電成本
的自然、經(jīng)濟、技術、政策等風險因素人手，分
析其對風電上網(wǎng)電價的影響。
2．1 自然風險
2．1．1 風險分析
根據(jù)文獻資料¨ ，風機輸出功率與風速之間
滿足關系式：
W =— A ’7 (3)
式中：W 為風機的輸出功率；P為風能密度；A
為風輪掃掠面積；V為風速；田為風輪的功率系
數(shù)。即風機的輸出功率與風速的三次方成正比，
且風速越大即發(fā)電量越高。發(fā)電量越高，單位度
電成本越小。因此，風速越大，風電成本越低。
2．1．2 風險概率分布
風力發(fā)電機的輸出功率是隨風速變化而變化
的，在確定風力發(fā)電機輸出功率之前有必要先研
究風速的變化與分布情況。威布爾分布雙參數(shù)曲
線被普遍認為是最適用于風速統(tǒng)計描述的概率密
度函數(shù)¨ ，其概率密度函數(shù)如式(4)所示：
f(v)= k I v)k-I exp卜(詈) 】 (4)
式中： 為某個風速段的平均風速；k，c為威布
爾分布的兩個參數(shù)，k為形狀參數(shù)，c為尺度參
數(shù)。
通過分析，可求出風力發(fā)電有功功率概率密
度如式(5)所示：
肥)= k I Pw 門(5)
因風電上網(wǎng)電價與成本密切相關，可簡單認
為是一次函數(shù)關系，而單位度電成本與風力發(fā)電
有功功率呈反向關系，也可簡單認為是一次函數(shù)
關系， 因此可認為風電上網(wǎng)電價概率密度服從式
(5)。
2．1．3 風險因素影響函數(shù)
根據(jù)前面的分析， 自然風速越大，風電成本
越低，自然風電價格也越低。根據(jù)自然風速對風
電上網(wǎng)電價的影響程度，其影響函數(shù)可以用式
(6)表示 。
A ，
)=一3．56×! ×P0 (6)
式中：廠( )為自然風速對風電上網(wǎng)電價的影響值，
Av為自然風速風險變化量， 為基準自然風速水
平，P。為未考慮風險因素的風電上網(wǎng)電價。一
3．56為影響系數(shù)，通過統(tǒng)計分析后多次模擬得
到。
2．2 經(jīng)濟風險
2．2．1 風險分析
2．2．1．1 風機造價
風機造價作為風電場初始投資的主要組成部
分，直接影響風力發(fā)電成本數(shù)額。風機造價的增
加使得初始投資增加，隨之折舊費用增加，最終
導致總成本費用增加，進而影響風電上網(wǎng)電價。
近二十年來，風機造價隨著科學技術的進步
在不斷下降。據(jù)Learning．curve理論的研究結果
認為：世界風機裝機容量每增加二倍，風機成本
就要下降15％ 。有關數(shù)據(jù)顯示，2007年到2008
年間，中國風機價格下降13．3％ ，降至6 500元
／kW ·h左右，這一下降趨勢在2008年到2009年
增至18．5％ ，2010年增至18．9％ ，邁入2011
年增至20．9％ 。具體如圖1所示，隨著風機成
本的下降，風電成本不斷下降。
圖1 2008～2011年國內(nèi)風電機組市場價格走勢
Fig．1 The price movements of domestic wind turbine
market from year 2008 to 2011
數(shù)據(jù)來源：2011年中國風電產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況整理資料
目前主流風機的技術路線分為雙饋式和直驅
式兩種，釹鐵硼是永磁直驅風電機組的重要材
料，稀土價格的整體上漲帶動了釹鐵硼價格大幅
上漲， 直接導致生產(chǎn)永磁直驅風機企業(yè)的成本壓
力大幅增加，利潤空間縮小。以金風科技為代表
的永磁直驅技術路線的風電企業(yè)將會面臨強大的
市場競爭壓力。相較于直驅風機，市場上主流的
雙饋式風機并不會使用到稀土材料。尤其是在成
本方面，雙饋式機組的原材料價格相對穩(wěn)定，不
(^^ )， 珥
10O 華北電力大學學報
涉及稀有戰(zhàn)略資源，完全不會出現(xiàn)成本大幅上漲
的情況。以維斯塔斯、華銳、GE等為代表的采
用齒輪箱技術的風電企業(yè)價格優(yōu)勢將進一步明
顯，盡管其后期的維護成本高于永磁直驅風機。
一方面是風機機組價格的不斷下跌，一方面
是生產(chǎn)原材料價格的節(jié)節(jié)攀高，風機企業(yè)只能在
夾縫中求生存，面臨著有史以來最困難的境地。
2．2．1．2 運行維護費用
風電項目運行維護費用包括維修費、工資及
福利費等。運行維護費用增加或下降，風電成本
要隨著增加或下降。隨著風機技術的發(fā)展完善，
風機的維修費會逐漸下降，同時由于風機自動化
程度高，管理人員會逐漸減少。因此，運行維護
費用會逐漸下降，風電成本會逐漸降低。
2．2．1．3 貸款利率和壽命期
目前風電場建設大部分依靠商業(yè)貸款，貸款
利率較高。隨著貸款利率的增加，利息費用增
加，風力發(fā)電成本也隨之增加。同樣可知，等額
資金回收系數(shù)與風電廠的壽命期相關，壽命期延
長，則系數(shù)減小，風力發(fā)電度電成本下降。
風電廠的壽命期延長，則初始投資折算成等
年值的系數(shù)因子減小，依據(jù)風力發(fā)電動態(tài)成本計
算公式(7)，風力發(fā)電度電成本下降；同理，壽
命期縮短，CRF增大，風力發(fā)電的度電成本增
加。
c = (7)
式中：C為風力發(fā)電動態(tài)單位成本，，為項目初
始投資，O為年經(jīng)營成本，M 為年維修費，Ⅳ 為
年發(fā)電量，CRF為初始投資折算成等年值的系數(shù)
因子。
2．2．2 風險概率分布
從發(fā)電企業(yè)盈利角度綜合考慮上述三種經(jīng)濟
風險，采用0—1分布來進行概率分布分析。
0—1分布的分布函數(shù)如式(8)所示：
，(k)=P (1一P)¨ ，(k=0，1) (8)
式中：f (k)為經(jīng)濟風險概率分布函數(shù)，P為發(fā)
電企業(yè)盈利的概率，k為發(fā)電企業(yè)盈利判斷值，
即發(fā)電企業(yè)獲得盈利，則k=1，否則k=0。
政府會根據(jù)發(fā)電企業(yè)盈利的多少來調(diào)整風電
上網(wǎng)電價，為研究的方便我們可簡單看成是一次
函數(shù)關系。因此由經(jīng)濟風險因素對風電上網(wǎng)電價
P 與盈利系數(shù)g的表達式如式(9)所示：
P =P g (9)
式中：P ，P 分別為風力發(fā)電企業(yè)一定程度盈
利后、盈利前的上網(wǎng)電價。
2．2．3 風險因素影響函數(shù)
根據(jù)前面的分析，發(fā)電企業(yè)盈利越多，風電
成本越低， 自然風電價格也越低。經(jīng)濟風險影響
上網(wǎng)電價函數(shù)可以用式(1O)表示。
A L
，(k)=一2．6半×P0 (10)
式中：f (k)為經(jīng)濟風險對風電上網(wǎng)電價的影響
值，Ak為經(jīng)濟風險變化量，k基礎經(jīng)濟風險水
平，Pn為未考慮風險因素的風電上網(wǎng)電價。同式
(6)， 一2．6為影響系數(shù)。
2．3 技術風險
2．3．1 風險分析
一般情況下，在近地面幾百米高度內(nèi)，風速
隨著高度的增加而加大，風速隨高度變化的計算
滿足式(11)：
V(z)／V(z。)=(z／z。) (11)
式中： ( )為距地面 高度處的風速，V ( )
為距地面 高度處的風速；n為換算系數(shù)，取決
于觀測點地理特征，一般情況下，可取n=1／7
風機吸收的風是風輪軸高度處的風。
目前，國家給予中國可再生能源發(fā)電的補貼
政策對促進中國風機國產(chǎn)化極為有利。隨著新能
源行業(yè)的發(fā)展，風機行業(yè)競爭日漸激烈，風機整
機市場已經(jīng)具備了充分的市場競爭。同時，國產(chǎn)
風機具有價格較低、便于維修等優(yōu)點，在與國外
的競爭中具有潛在的優(yōu)勢。從以上國家政策、中
國風機市場需求及技術狀況分析、風機國產(chǎn)化的
專家調(diào)查三個方面，不難分析出風機國產(chǎn)化勢在
必行。
國外相對成熟的主流風電機組，大多是按照
歐洲尤其是北歐地區(qū)的資源特點設計的，反觀國
內(nèi)的風機制造商，幾乎全部是在國外廠商或設計
公司提供主要技術和圖紙的基礎上發(fā)展起來的，
在長期內(nèi)難以掌握其核心技術。可以說，完全適
合中國資源特點的風電機組還沒有出現(xiàn)，中國還
是缺乏國產(chǎn)化的風機。據(jù)統(tǒng)計， 中國如果全部實
現(xiàn)國產(chǎn)化，則可使風電機組成本下降30％ 。在
不改變其他條件的前提下，可使風力發(fā)電成本降
為0．332元／kW ·h。
技術利用率是風機能夠正常發(fā)電的時間在一
年中所占的份額。隨著風機技術的改進，風機的
技術利用率在不斷提高。圖2是美國在80年代
第5期 周瑩，等：風電上網(wǎng)電價機制研究 101
風機的利用率隨時間變化的統(tǒng)計結果。
120
100
0
圖2 風機的利用率隨時間的變化情況分析
Fig．2 The analysis of fan utilization changing over
tim e
從圖2可以看到，風機的利用率在逐年提
高。目前，世界上的風機利用率達98％ 。隨著
科學技術的進步，風機利用風電成本下降。
從上面幾個技術因素分析，風機技術隨著科
學技術的進步在不斷提高，中國的風電成本會不
斷下降。
2．3．2 風險概率分布
根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計資料，擬合風電核心技術
風險概率分布中，擬合效果較好的是指數(shù)分布函
數(shù)。其分布函數(shù)如下圖3所示，公式見(12)。
，(，)：f 0，r≤0 (12)
L1 一e? r > 0
式中：r為風能技術進步判斷值；r>0表示技術
有一定程度的進步；r≤0表示技術還未進步；f
(r) 為風能技術進步風險影響值為r時的分布函
數(shù)。
技術進步出現(xiàn)后的風電上網(wǎng)電價P，與技術
進步判斷值r的表達式見(13)。
P，=P e (13)
式中：P 為技術進步出現(xiàn)之前風電上網(wǎng)電價；t
為技術應用持續(xù)年數(shù)。
通過式(13)可知P，也服從指數(shù)分布：
r 0 P，≤0 i1一 e一 P：>0 ‘ 4
圖3 風能技術進步風險影響值的函數(shù)曲線
Fig．3 The function curve of wind technology ad—
vances affecting the value of the risk
2．3．3 風險因素影響函數(shù)
根據(jù)前面的分析，風電技術越進步，即技術
進步判斷值r越大，風電風電價格也越低。因此
技術因素影響上網(wǎng)電價函數(shù)可以用式(15)
表示。
r)=一2．8 ×Po (15)
式中：f(r)為技術進步對風電上網(wǎng)電價的影響
值；Ar為技術進步風險變化量；r為基準技術進
步水平；P。為未考慮風險因素的風電上網(wǎng)電價。
一2．8為影響系數(shù)。
2．4 政策風險
2．4．1 風險分析
為了促進風電的發(fā)展及普及應用，各國政府
均訂定相關政策，并提供稅務、信貸優(yōu)惠等措
施。中國為了支持風電行業(yè)的發(fā)展，對風電企業(yè)
征收的增值稅率由原來的17％ 降到了目前的
8．5％ ，企業(yè)所得稅率由33％ 降到了25％ ，降
幅較大。商業(yè)貸款利率對風電企業(yè)也給予了優(yōu)惠
政策。然而這些只是政府對新興行業(yè)初期發(fā)展的
一個支持，因此，隨著風電行業(yè)的繼續(xù)發(fā)展，今
后稅收和利率的優(yōu)惠很有可能會取消，因此，由
這部分給風電發(fā)電度電成本帶來的影響將很難有
下降空間。而國家對風電行業(yè)的補貼正受到美國
以及一些發(fā)達國家的垢病， 國家補貼數(shù)額上升空
間幾乎為零，甚至會有下降的可能。
2．4．2 風險概率分布
風電上網(wǎng)電價政策風險根據(jù)歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計資
料，擬合價格政策、產(chǎn)業(yè)政策概率分布，根據(jù)政
策因素的特征，擬合效果較好的為指數(shù)分布，其
分布函數(shù)公式如下：
m)：f o， m≤o (16)
L1 一e? 0 < m ≤ 1
式中：m為政策支持風電上網(wǎng)電價的程度，m≤
0、00 (18)
2．4．3 風險因素影響函數(shù)
根據(jù)前面的分析，政府政策越支持，即m值
102 華北電力大學學報
越大，風電成本越低，風電價格越低。因此政策
因素影響上網(wǎng)電價函數(shù)可以用式(19)表示。
，(m)=一1．5一Am ×P
0 (19)
flL
式中：f(m)為政府政策水平對風電上網(wǎng)電價的
影響值；△m為政策風險變化量，m為基礎政策
水平，P。為未考慮風險因素的風電上網(wǎng)電價。
一1．5為影響系數(shù)。
3 風電上網(wǎng)電價機制設計
3．1 風電上網(wǎng)電價機制設計
風電作為常規(guī)電力產(chǎn)品的替代價值是制定風
電上網(wǎng)電價的基礎，應將風電外部效益內(nèi)部化，
制定明確的價格機制。因此，風電上網(wǎng)電價機制
應按照合理補償成本、合理確定收益和依法計入
稅金的原則制定，如式(20)所示：
P0=C+T+ (20)
式中：P。為風電上網(wǎng)電價；C為發(fā)電成本；T為
稅金；R為稅后利潤。
3．2 基于風險的風電上網(wǎng)電價調(diào)整機制設計
由2的分析可知，風電上網(wǎng)電價受自然、經(jīng)
濟、技術、政策四類風險的影響，其制定一定要
考慮各種風險帶來的影響，定期進行一定的調(diào)
整。不同時間段的電價調(diào)整如式(21)所示：
Pl=P。X(1+ ) (21)
式中：P 為基于成本收益法計算的風電上網(wǎng)電
價；P，為考慮風險后調(diào)整的風電上網(wǎng)電價； 為
綜合風險影響系數(shù)。結合2中的分析，可以將綜
合風險系數(shù) 表示為：
4
= ‘P ( ) ( ) (22)
式中：P ( )為第i類風險發(fā)生的概率； ( )
為第i類風險對風電上網(wǎng)電價的影響函數(shù)。
結合式(21)、(22)可得風電上網(wǎng)電價調(diào)整
機制如式所示：
4
P =P。×(1+ P ( ) ( )) (23)
此外，風電上網(wǎng)電價可以實行“雙軌制”，
給風電企業(yè)更多的選擇，提高其市場的競爭力。
風電上網(wǎng)電價可以按固定電價和市場電價“雙軌
制”實施，促進風電與其它能源的發(fā)電權交易，
并允許風電提出風電低谷消納的低谷電價方案，
給予風電企業(yè)更多的選擇權。
3．3 基于電網(wǎng)風電消納激勵機制的風電上網(wǎng)補
貼機制設計
在補貼方面，國家給電網(wǎng)公司購買風電的補
貼基數(shù)應為所在電網(wǎng)購電的平均價格。國家基于
電網(wǎng)公司購買風電的電量， 按照階梯電價的形式
給與補貼，如式(24)所示。
，
P
a ， O ≤ Jj}< 10 ％
Pb={AIP ， 10％ ≤ <20％ (24)
【A P ， Jj}≥20％
式中：P 為對應風電消納的基準電價；k為風電
消納比例；P 為核算期的平均上網(wǎng)電價；A。為風
電消納比為1O％ ～2O％ 區(qū)間內(nèi)的折算系數(shù)，該
系數(shù)的值域區(qū)間為[0，1]；A：為風電消納比20
％ 以上的折算系數(shù)，該系數(shù)的值域區(qū)間為[0，
1]。式(24) 的區(qū)間分檔及系數(shù)的確定因具體的
情況而定。該方案有利于風電技術的進步、增加
風電補貼、保證電網(wǎng)的可持續(xù)發(fā)展。
4 案例分析
4．1 基礎數(shù)據(jù)
根據(jù)我國2011年風力發(fā)電的實際情況：風
力發(fā)電機的年運行小時數(shù)在1 800—2 700 h之間，
為計算便利，取2 300 h，風電場年電能損耗為5
％ ，年運營成本等費用：包括備件、修理、管理
費、折舊費、貸款利息等占總投資的10％ 。風
電場建設期為2年，其經(jīng)營期為20年；折舊按
15年計算。初始投資為93 528萬元，初始投資
中20％ 是自有資金，80％ 是國內(nèi)商業(yè)貸款，年
貸款利率為6．12％ ，償還期為12年；風電場的
年運行成本為其初始投資的5％ ；風電場全部投
資基準收益率為8％ ，資本金基準回報率為10
％ 。增值稅、所得稅稅率分別取8．5％ 、25％ ，
運營期上網(wǎng)電量取21 850億kW ·h。
4．2 風電上網(wǎng)電價測算
基于上述條件，采用3．1中國內(nèi)現(xiàn)行成本收
益方法進行分析計算，結果如表1所示：含稅風
電電價為0．59元／kW ·h，不含稅風電電價為
0．54元／kW ·h。
采用3．1中計算的風電上網(wǎng)電價未考慮風險
因素，實際上隨著風電占總電源比例的不斷擴
大，其受外界環(huán)境影響較大，機組出力存在波動
性和間歇性等一系列特點，都使得風電上網(wǎng)電價
第5期 周 瑩，等：風電上網(wǎng)電價機制研究 103
不得不考慮風險的因素。根據(jù)3．2中提出的風電
上網(wǎng)電價調(diào)整方案，結合式(22)，計算出風電
上網(wǎng)電價調(diào)整的綜合風險系數(shù) 為一0．12，由式
(23)可得2011年的風電上網(wǎng)電價為0．52元／
kW ·h，取風電場的風電消納比例為14％ ，代入
式(24)，折算系數(shù)A。取0．5，得出風電消納的
基準電價即國家給予的補貼數(shù)額為0．26元／kW ·
h。
表1 風電上網(wǎng)電價測算表
Tab．1 The calculation Tab．of wind power electricity price
4．3 各利益主體效益分析
基于風電上網(wǎng)電價調(diào)整機制提出的2011年
風電上網(wǎng)電價、國家給予補貼應分別設計為0．52
元／kW·h、0．26元／kW·h，相較于2011年國家實
際風電上網(wǎng)電價和補貼0．54元／kW·h(?、蝾愘Y
源區(qū))、0．21元／kW·h，各利益主體效益的變化分
析如下：
(1)發(fā)電廠商
a．成本
由1可知，風電成本為電價的最主要構成部
分。對風電廠商而言，由于技術進步等原因，風電
成本隨著時間推移也會不斷下降，設其降低比例
與電價一致，取6為0．02，因而盡管電網(wǎng)公司的購
電價由0．54元／kW·h降至0．52元／kW·h，發(fā)電成
本同樣由0．375元／kW·h降至0．367元／kW·h。
b．效益
采用該方案后，電網(wǎng)公司的購電積極性提高，
購電量會相應增加。單位發(fā)電成本降低，發(fā)電量
增大，風電廠商的經(jīng)濟效益也會得到提高。
(2)電網(wǎng)公司
a．購電成本
對于電網(wǎng)公司而言，2011年未采用此方案時，
實際購電價為上網(wǎng)電價與國家的補貼之差，即
0．31元／kW·h，采用該方案后，購電價為0．26元／
kW·h，較2011年降低了0．05元／kW·h，結合年發(fā)
電量21 850億kW·h，可得購電成本降低1 093億
元。
b．激勵成本
由3．1中提出的增值稅減半變?yōu)橄硎芘c小水
電一樣的稅收政策，即由8．5％ 降為6％ ，少交增
值稅0．003元／kW·h，即少付成本66億元。
c．效益
由于購電成本降低1 093億元，增值稅享受與
小水電一樣優(yōu)惠降低66億元，電網(wǎng)公司獲得效益
1 159億元，極大地提高了其發(fā)展風電的積極性，
很好地改善了電網(wǎng)公司的經(jīng)濟效益。
(3)政府
對政府而言，雖然調(diào)整后的方案較國家現(xiàn)有
方案政府給予的風電發(fā)展基金補貼數(shù)額由0．23
元／kW·h上升0．26元／kW ·h，但電網(wǎng)公司經(jīng)營效
益的改善使得其利潤增加，應繳納的稅金總量可
能也相應增加，政府的財政收入也可能一定程度
得到增加。
(4)用戶
a．購電成本
風電上網(wǎng)電價采用固定標桿電價加逐年遞減
系數(shù)，傳遞到銷售電價相應地也會減少0．11元／
kW ·h。
b．效益
由于用戶支付電費的降低，自身獲得效益使
得其使用風電的積極性也得到極大的提高，同時
又作用于電網(wǎng)公司，使其效益進一步得到提高。
4．4 敏感性分析
由2的分析可知影響風電成本的風險因素。
圖4為幾種風險因素對風電成本影響的敏感性分
析結果：
從圖4可以看出，平均風速對風電成本的影
響最大；當年平均風速比基準方案提高20％ 時，
度電成本由O．54元／kW·h降至0．31元／kW·h，降
低了42．6％ ；當年平均風速降低2O％ 時，度電成
本由0．54元／kW·h增加到1．05元／kW·h，增長了
94．4％ 。額定風速、風機造價對風電成本的影響
次之；當額定風速比基準方案分別提高和降低
2O％ 時，度電成本相應地分別增加和降低了11．1
％ 、22．2％ ，當風機造價比基準方案分別提高和降
104 華北電力大學學報 2012年
低2O％ 時，度電成本相應地分別增加和降低了
20．4％ 、14．8％ 。但是由于風速這一條件受自然
因素影響較大，可控性較低，風機造價則為降低甘
肅省風電成本的最關鍵因素。
— — 平均風速
～ 輪軸高度
— — 貸款利率
額定風速 有效風速利用范圍
風機造價— — 運行維護費用
壽命期
圖4 風電成本影響因素敏感性分析
Fig．4 The sensitivity analysis of factors affecting wind
power cost
5 結 論
本文通過對影響風電上網(wǎng)電價的風險因素進
行分析，得出風機造價和自然風速是影響風電電
價的主要風險因素。在此基礎上，結合各風險因
素的概率密度和影響函數(shù)分析提出了基于風險的
風電上網(wǎng)電價調(diào)整方案和激勵電網(wǎng)風電消納的風
電上網(wǎng)補貼方案。最后在案例中，通過對各利益
主體的效益分析，論證了風電電價調(diào)整和補貼方
案的適用性，為中國政府管理風電上網(wǎng)電價提供
決策基礎。
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作者簡介：周瑩(1989一)，女，碩士研究生，主要從事電力市
場的經(jīng)濟、管理研究工作。

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