中国光伏产业废弃物与回收潜力预测研究学术报告

作者及机构
本研究的通讯作者为天津理工大学管理学院的Bingchun Liu（第一作者），合作作者包括同校的Ming Li、河北工业大学经济管理学院的Jiali Chen以及暨南大学人文学院的Zheng Sun。研究成果发表于2025年的《Waste Management》期刊（Volume 191, Pages 264–273），DOI号为10.1016/j.wasman.2024.11.022。

学术背景

研究领域与动机
随着全球能源结构向低碳转型，光伏（Photovoltaic, PV）产业规模迅速扩张，但伴随而来的光伏组件废弃物问题日益严峻。中国作为全球光伏装机量第一的国家，未来将面临大规模光伏设备退役（End-of-Life, EOL）挑战。然而，现有研究缺乏对中国光伏废弃物宏观预测的方法，以及回收材料对原材料需求的补偿效应分析。本研究旨在填补这一空白，通过多因素建模预测中国2024–2050年光伏装机容量，并评估不同技术路径（晶硅c-Si、碲化镉CdTe、铜铟镓硒CIGS）下回收材料的经济与环境价值。

科学问题与目标
1. 预测需求：构建高精度模型预测中国光伏累计装机容量；
2. 废弃物量化：结合威布尔分布（Weibull Distribution）和动态情景分析，量化不同技术路径的组件回收潜力；
3. 经济评估：分析回收材料对原材料供应链的补偿效应及其经济价值；
4. 政策支持：为决策者提供基于技术差异的回收策略建议。

研究流程与方法

1. 光伏装机容量预测模型（GRU-BiLSTM）

数据来源与处理
- 输入指标：筛选9项强相关性指标（如光伏发电量、GDP、能源消费等），覆盖1993–2023年中国31个省级区域数据（不含港澳台）。数据源自国际能源署（IEA）、中国国家统计局等。
- 模型构建：
- 灰色关联分析（Grey Relation Analysis, GRA）：筛选与装机容量强相关的7项指标（如光伏发电量关联度0.9981）。
- 双向长短期记忆网络（BiLSTM）：通过双向时间序列处理提升预测精度，输入层参数优化为时间步长5、隐藏层维度64，训练迭代100次。
- 验证方法：采用均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等指标，对比8种模型（如GRU、SVM），最终GRU-BiLSTM的MAPE仅为3.29%，显著优于其他模型。

2. 光伏组件失效情景建模（威布尔分布）

情景设计
- 失效模式：分早期失效（β=2.498）和常规失效（β=5.376），结合寿命参数（η=15–30年）。
- 应用场景：
- 分布式光伏（DPVG）：寿命15–25年，维护难度高，失效集中；
- 集中式光伏（LSPV）：寿命20–30年，运维规范，失效平缓。
- 计算逻辑：通过威布尔概率密度函数（公式14）与年度新增装机量相乘，得到累计退役量（公式15）。

3. 材料回收与经济价值分析

技术路径差异
- 材料组成：基于中国头部企业（如隆基、晶科）产品参数，确定c-Si（玻璃/银/铝占比70%/0.08%/17%）、CdTe（碲/铜占比5%/12%）、CIGS（铟/镓占比0.1%/0.05%）的组分。
- 回收公式：考虑回收率（20–95%）和材料保留率，计算可回收重量（公式22）。
- 经济价值：按金属市场价格（如银3.9亿美元/年）评估总收益。

主要结果

1. 装机容量预测：

   • 2050年中国累计光伏装机量达2,901 GW，其中c-Si占比56.97%（1,659 GW），CdTe与CIGS分别占25.5%（739 GW）和12.1%（352 GW）。
     
   • 2030–2040年为退役高峰期，DPVG退役量较LSPV高11.8–20.5%。

2. 废弃物规模：

   • 常规失效情景下，2050年累计可回收c-Si组件9975万吨，CdTe 4096万吨，CIGS 529万吨。
     
   • 回收设备容量可达新增容量的64.7%，显著缓解原材料需求压力。

3. 经济价值：

   • 2050年回收总价值139.9亿美元，其中银（占比31%）、铜（CdTe中43.7%）、铝（CIGS中53%）为高价值材料。
     
   • 战略金属（如碲、铟）的回收对供应链安全至关重要。

结论与价值

科学意义
1. 方法论创新：首次将GRA-BiLSTM模型应用于光伏装机预测，结合威布尔分布量化多情景退役规律，为新能源废弃物管理提供高精度分析框架。
2. 政策指导：揭示分布式光伏的退役压力更大，建议优先完善其回收政策；
3. 循环经济：证明回收材料可覆盖64.7%的新增需求，推动光伏产业可持续性。

应用价值
- 产业层面：帮助企业优化技术路径（如提升c-Si回收率）；
- 国家层面：支持中国“十四五”循环经济规划目标，助力2060碳中和。

研究亮点

1. 多技术路径对比：首次系统评估c-Si、CdTe、CIGS的回收潜力差异；
   
2. 动态情景分析：涵盖6种失效模式，增强预测鲁棒性；
   
3. 经济-环境协同：量化回收对原材料市场的补偿效应，填补领域空白。
   

局限与展望
- 数据依赖头部企业参数，未来需纳入技术迭代对材料组分的影响；
- 可扩展至风电等其他新能源废弃物的预测研究。

（全文约2000字）