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这篇文档报告了一项由徐伟（内蒙古科技大学土木工程学院）、刘振领（内蒙古科技大学土木工程学院）、王华智（内蒙古科技大学土木工程学院）和刘苏苏（中山大学生命科学学院）合作的原创研究，题为《基于LCOE模型的农村光伏系统社会经济效益评价——以北京郊区屋顶分布式光伏项目为例》。该研究发表于《中国农业大学学报》2023年第28卷第9期。
学术背景与研究目标
光伏发电是我国清洁能源发展战略的重要组成部分，也是农村地区实现资产收益扶贫、减少碳排放和改善生态环境的重要途径。然而，当前光伏发电项目的经济效益高度依赖于国家和地方政府的财政补贴，经济效益的稳定性成为制约光伏项目发展的关键因素。该研究的背景是，在农村地区，能源结构仍高度依赖传统能源（如煤炭和秸秆），而光伏发电的推广面临补贴政策退坡和经济效益不确定性的挑战。
研究的主要目标包括：（1）评价农村光伏项目的经济效益和社会效益；（2）量化光伏项目对补贴政策的依赖程度；（3）识别影响项目长期经济稳定性的关键因素；（4）提出提升农村光伏项目经济效益的策略。
研究方法与流程
研究选取北京市顺义区150MW分布式光伏发电项目为案例，采用三种模型进行分析：
1. 平准化度电成本（LCOE）模型：测算光伏项目的发电成本，考虑初始投资、运维成本、财务成本和税收成本等。计算公式为：
其中，I为初始投资，C为年总成本，V为残值，E为年发电量，n为项目寿命周期（15年），d为折现率。
其中，R为年收入，S为售电收入，G为补贴收入。
此外，研究还开发了平准化度电社会效益（LSBOE）模型，用于量化光伏项目的社会效益，包括直接经济效益（如余电上网收益）和潜在环境效益（如减排效益）。
数据采集与参数设定
- 成本参数：包括初始投资（单位造价3.922元/W）、运维成本、贷款利息（4.9%）和税收（增值税、所得税等）。
- 发电量参数：基于1198.33小时的年平均利用小时数和79%的系统效率，考虑0.55%的年衰减率。
- 效益参数：上网电价分为三种情景：（1）实际含双重补贴电价（0.9582元/kWh）；（2）仅含北京市或顺义区补贴电价（0.6582元/kWh）；（3）燃煤上网电价（0.3582元/kWh）。社会效益计算中，单位电力的影子价格为12.39元/kWh，环境效益通过减排量（CO₂、SO₂等）折算。
敏感性分析
研究进一步通过敏感性分析识别关键影响因素，按敏感度排序为：政策因素（补贴）>技术因素（年平均利用小时数）>经济因素（上网电价、单位造价）。
主要结果
1. 经济性分析：在双重补贴下，项目可实现平价上网（LNPVE>0），但补贴退坡后经济效益显著下降。例如，在5%折现率下，LCOE为0.738元/kWh，而仅含地方补贴时LNPVE降至-0.080元/kWh。
2. 敏感性分析：光伏补贴对经济效益影响最大，敏感度系数远高于其他因素（如单位造价的敏感度仅为补贴的1/5）。
3. 社会效益：项目在其寿命周期内的LSBOE为12.63元/kWh，其中减排效益显著（累计减排CO₂ 217万吨，环境效益25348.5万元）。
结论与建议
1. 政策依赖性：农村光伏项目需双重补贴才能实现盈利，现行补贴政策退坡加剧了经济不确定性。
2. 提升策略：若要以地方补贴电价实现平价上网，需将年平均利用小时数提高8.45%或单位造价降低11.02%；若进一步对标燃煤电价，则需更大幅度的技术或成本优化（如单位造价降低52.35%）。
3. 政策建议：政府应分区域制定补贴政策，延缓退坡节奏；同时推动技术创新以降低成本和提升发电效率。
研究亮点
1. 模型创新：结合LCOE与LROE开发了LNPVE模型，并首次引入LSBOE量化社会效益。
2. 全面敏感性分析：首次对政策、技术和经济因素进行综合排序，明确补贴为最关键变量。
3. 实践价值：为农村光伏项目的政策制定和技术改进提供了定量依据，助力“双碳”目标实现。
其他价值
研究揭示了光伏补贴政策的动态调整需与区域资源条件匹配，为后续研究提供了方法论参考（如适用于其他可再生能源项目的效益评价）。