光伏储能项目投资决策评估方法及系统

1.本发明涉及光伏储能项目投资决策技术领域，具体涉及一种光伏储能项目投资决策评估方法及系统。


背景技术：

2.光伏能源具有清洁、可再生、无污染的优点，近年来已经进入快速发展期。光伏储能项目开发过程中，需要结合当地光照资源、光伏储能系统成本、电价信息、二氧化碳价格等对光伏储能项目的投资收益建立科学合理且准确的收益模型，然后基于该收益模型评估光伏储能项目的投资是否具备投资价值。由此可见，只有通过对光伏储能项目的投资价值进行合理准确评估，才能基于评估结果制定合理的投资决策策略，从而指导投资者进行投资，其意义重大。
3.目前，光伏储能收益模型主要利用传统方法(如内含报酬率和净现值等)，基于现在的信息，计算项目的现金流量，对光伏储能项目进行评估。
4.然而，现有的这种做法往往是将影响光伏储能收益的相关因素认为是固定不变的，而现实情况是部分影响光伏储能收益因素是不确定的，是会随着具体情况而灵活变化的，所以上述未考虑投资阶段不确定性因素的方法会导致光伏储能项目的收益评估不精准；另外，现有的方法认为投资决策是刚性的，即只能选择投资或者不投资，且一旦投资，将不能更改。而现实情况中，项目投资是可以灵活选择最佳投资时间，现有的方法无法确定项目的最佳投资时间，可能导致投资者无法做出最佳投资决策。由此可见，现有光伏储能项目投资决策评估方法由于未考虑投资阶段不确定性因素和最佳投资时机而存在精准度不高的问题。


技术实现要素：

5.(一)解决的技术问题
6.针对现有技术的不足，本发明提供了一种光伏储能项目投资决策评估方法及系统，解决了现有技术由于未考虑投资阶段不确定性因素和最佳投资时机而存在精准度不高的问题。
7.(二)技术方案
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
9.第一方面，本发明首先提出了一种光伏储能项目投资决策评估方法，所述方法包括：
10.获取光伏储能系统的年发电量；
11.基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；所述不确定性因素动态价值包括项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本；
12.基于所述不确定性因素动态价值和所述年发电量获取光伏储能系统的总收益和
总成本；
13.基于所述光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型；
14.将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。
15.优选的，所述基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值包括：
16.s21、根据余电上网售电电力价格历史数据、二氧化碳动态价格历史数据，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本历史数据和单位储能电池初始投资动态成本历史数据分别计算各历史数据对应的波动率和漂移率；
17.s22、基于各历史数据对应的波动率和漂移率，利用蒙特卡洛模拟方法模拟项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本。
18.优选的，所述项目周期内的余电上网售电电力动态价格用公式表示为：
[0019][0020]
所述二氧化碳动态价格用公式表示为：
[0021][0022]
所述光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本用公式表示为：
[0023][0024]
所述单位储能电池初始投资动态成本用公式表示为：
[0025][0026]
其中，p2(t+δt)、uc
inv
(t+δt)、分别表示下一时刻项目周期内余电上网售电电力价格(由脱硫煤价格来决定)、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；p2(t)、uc
inv
(t)、分别表示当前时刻项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的波动率；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的漂移率。
[0027]
优选的，所述光伏储能项目投资决策评估模型包括：
[0028][0029][0030]
其中，v
t
表示光伏储能项目投资决策评估所预测的项目价值；t表示项目周期；表示第t年投资时项目初始投资成本；ncf
t
表示年度现金流量；i
c-sale
表示节省的自用电费收益；i
coal
(t)表示售电收益；为碳排放收益，表示储能充电量补贴收益，c
omc
(t)为运营维护成本；tax
t
表示第t年的税收总额；r为无风险利率；t表示项目投资有效期。
[0031]
优选的，所述将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果包括：
[0032]
确定每条路径上每个决策点的投资收益和最佳投资时间，并对每条路径上最佳投资时间对应的收益贴现求均值，取投资时间出现最多的时间为最佳投资时间。
[0033]
第二方面，本发明还提出了一种光伏储能项目投资决策评估系统，所述系统包括：
[0034]
年发电量获取模块，用于获取光伏储能系统的年发电量；
[0035]
不确定性因素动态价值模拟模块，用于基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；所述不确定性因素动态价值包括项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本；
[0036]
光伏储能系统的总收益和总成本获取模块，用于基于所述不确定性因素动态价值和所述年发电量获取光伏储能系统的总收益和总成本；
[0037]
光伏储能项目投资决策评估模型获取模块，用于基于所述光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型；
[0038]
项目投资决策评估结果获取模块，用于将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。
[0039]
优选的，所述不确定性因素动态价值模拟模块基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值包括：
[0040]
s21、根据余电上网售电电力价格历史数据、二氧化碳动态价格历史数据，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本历史数据和单位储能电池初始投资动态成本历史数据分别计算各历史数据对应的波动率和漂移率；
[0041]
s22、基于各历史数据对应的波动率和漂移率，利用蒙特卡洛模拟方法模拟项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本。
[0042]
优选的，所述项目周期内的余电上网售电电力动态价格用公式表示为：
[0043][0044]
所述二氧化碳动态价格用公式表示为：
[0045]
[0046]
所述光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本用公式表示为：
[0047][0048]
所述单位储能电池初始投资动态成本用公式表示为：
[0049][0050]
其中，p2(t+δt)、uc
inv
(t+δt)、分别表示下一时刻项目周期内余电上网售电电力价格(由脱硫煤价格来决定)、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；p2(t)、uc
inv
(t)、分别表示当前时刻项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的波动率；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的漂移率。
[0051]
优选的，所述光伏储能项目投资决策评估模型包括：
[0052][0053][0054]
其中，v
t
表示光伏储能项目投资决策评估所预测的项目价值；t表示项目周期；表示第t年投资时项目初始投资成本；ncf
t
表示年度现金流量；i
c-sale
表示节省的自用电费收益；i
coal
(t)表示售电收益；为碳排放收益，表示储能充电量补贴收益，c
omc
(t)为运营维护成本；tax
t
表示第t年的税收总额；r为无风险利率；t表示项目投资有效期。
[0055]
优选的，所述将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果包括：
[0056]
确定每条路径上每个决策点的投资收益和最佳投资时间，并对每条路径上最佳投资时间对应的收益贴现求均值，取投资时间出现最多的时间为最佳投资时间。
[0057]
(三)有益效果
[0058]
本发明提供了一种光伏储能项目投资决策评估方法及系统。与现有技术相比，具备以下有益效果：
[0059]
1、本发明首先获取光伏储能系统的年发电量，并基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；然后基于年发电量和不确定性因素动态价值获取光伏储能系统的总收益和总成本，进而构建光伏储能项目投资决策评估模型，最后将所有不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估
结果。本发明相比于现有技术，获取光伏储能项目投资决策评估结果更加精准，可辅助投资者做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0060]
2、本发明基于实物期权法，能够很好地识别和量化投资阶段不确定性因素，同时利用蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值，进一步准确预测了不确定性因素价值，从而在将不确定性因素纳入到项目价值计算中时，可以更加精准的获取项目价值计算结果，有利于后续做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0061]
3、本发明最终得出项目收益时，会将预期收益的折现和当期收益进行比较，基于未来的情况动态调整投资决策，包括放弃投资、推迟投资、增加投资、减少投资等，从而为投资人做出正确投资决策提供帮助，该措施解决了传统投资决策方法刚性投资的问题，更加科学合理，符合实际情况。
附图说明
[0062]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0063]
图1为本发明一种光伏储能项目投资决策评估方法的流程图；
[0064]
图2为本发明一种光伏储能项目投资决策评估方法的实施例图。
具体实施方式
[0065]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0066]
本技术实施例通过提供一种光伏储能项目投资决策评估方法及系统，解决了现有技术由于未考虑投资阶段不确定性因素而导致光伏储能项目投资决策评估结果不精准的问题，实现了在最佳时期进行投资以获得最大收益的目的。
[0067]
本技术实施例中的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：
[0068]
为了解决现有技术由于未考虑投资阶段不确定性因素而导致光伏储能项目投资决策评估结果不精准的问题，本发明基于实物期权法，识别和量化投资阶段的不确定性因素的价值，将投资决策过程中的不确定性因素考虑进去，并基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；然后基于不确定性因素动态价值和预设的光伏储能系统的年发电量获取光伏储能系统的总收益和总成本，并基于光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型；最后将所有不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。本发明可以获取精准的光伏储能项目投资决策评估结果，从而辅助投资者做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0069]
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
[0070]
实施例1：
[0071]
第一方面，本发明首先提出了一种光伏储能项目投资决策评估方法，参见图1，该方法包括：
[0072]
s1、获取光伏储能系统的年发电量；
[0073]
s2、基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；所述不确定性因素动态价值包括项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本；
[0074]
s3、基于所述不确定性因素动态价值和所述年发电量获取光伏储能系统的总收益和总成本；
[0075]
s4、基于所述光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型；
[0076]
s5、将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。
[0077]
可见，本实施例首先获取光伏储能系统的年发电量，并基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；然后基于年发电量和不确定性因素动态价值获取光伏储能系统的总收益和总成本，进而构建光伏储能项目投资决策评估模型，最后将所有不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。本实施例相比于现有技术，获取光伏储能项目投资决策评估结果更加精准，可辅助投资者做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0078]
下面结合附图1-2，以及对s1-s5具体步骤的解释，来详细说明本发明一个实施例的实现过程。
[0079]
参见图1-2，本实施例提出的一种光伏储能项目投资决策评估方法，基于自发自用，余电上网投资模式，具体方案如下：
[0080]
s1、获取光伏储能系统的年发电量。
[0081]
通过项目参数，可以获得光伏储能项目年发电量q
gen
(t)，包括光伏系统的年发电量和配备储能后增加的年发电量两部分组成。除了光伏储能系统自发自用的消耗外，剩余的电量即为光伏储能系统发电量的余电电量。在本实施例中，设定光伏储能系统的自用比例为α，则光伏储能系统发电量的余电电量为(1-α)
×qgen
(t)。
[0082]
s2、基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值，所述不确定性因素动态价值包括项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本。
[0083]
目前光伏行业发展迅速，不确定性因素多，传统的项目投资决策方法在计算项目价值时未考虑项目投资决策过程中存在的不确定性因素，认为项目价值v＝npv，而这必然不足以评估光伏储能项目的价值，或者说影响光伏储能项目价值的计算精准度。
[0084]
本实施例在考虑光伏储能项目投资时，基于实物期权法，能够很好地识别和量化投资阶段的不确定性因素的价值，将投资决策过程中的不确定性因素考虑进去，则此时项目价值为v＝npv+rov，该项目价值既包括了项目的净现值，也包括了不确定性因素的期权价值，从而更加准确地评估光伏储能项目投资价值，从而解决了传统投资决策方法对光伏储能项目投资评估价值偏低的问题。本实施例在获取光伏储能项目投资决策评估结果时，考虑在项目投资决策的不同时间段(即随着时间的变化)项目周期内余电上网售电电力价
格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位初始投资动态成本均是动态变化的，而这种动态变化是满足一定变化趋势的。
[0085]
为了获取不确定性因素带来的相关收益，首先我们需要确定不确定性因素动态价值，在本实施例中，我们利用蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值。具体求解流程如下：
[0086]
s21、根据余电上网售电电力价格历史数据、二氧化碳动态价格历史数据，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本历史数据和单位储能电池初始投资动态成本历史数据分别计算各历史数据对应的波动率和漂移率。具体的，基于以下步骤，计算波动率和漂移率：
[0087]
假设l+1为观察次数，si为i个时间间隔末的变量值(i＝0,1,2,
…
,l)，δt以年为单位表示时间间隔的长度。
[0088]
①
根据历史样本数据计算漂移率：
[0089]
μi＝in(si/s
i-1
),(t＝1,2,3,....,l)
[0090]
②
求μi的标准差s的一般估计值：
[0091][0092]
其中，为μi的均值。
[0093]
③
波动率为
[0094]
s22、基于各历史数据对应的波动率和漂移率，利用蒙特卡洛模拟方法模拟项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本。
[0095]
基于几何布朗运动模型描述不确定性因素的变化趋势。具体的，根据几何布朗运动构建描述不确定性因素变化趋势的概率分布过程函数，得到该函数服从标准正态分布，即证明不确定性因素服从几何布朗运动(即标准正太分布)，可以利用蒙特卡洛模拟方法进行模拟。
[0096]
在用蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值时，模拟过程在matlab软件中进行，最后得到不确定性因素动态价值模拟公式为：
[0097][0098]
其中，p(t+δt)表示下一时刻不确定性因素动态价值；p(t)表示当前时刻不确定性因素动态价值；ε表示一随机数，其服从标准正态分布。
[0099]
分别将项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位初始投资动态成本各自对应的波动率和漂移率代入上述公式，即可对应得到项目周期内余电上网售电电力价格p2(t+δt)、二氧化碳动态价格以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本uc
inv
和光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本具体的，
[0100][0101][0102][0103][0104]
其中，p2(t+δt)、uc
inv
(t+δt)、分别表示下一时刻项目周期内余电上网售电电力价格(由脱硫煤价格来决定)、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；p2(t)、uc
inv
(t)、分别表示当前时刻项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的波动率；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的漂移率。
[0105]
s3、基于所述不确定性因素动态价值和所述年发电量获取光伏储能系统的总收益和总成本。
[0106]
基于所述项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本获取光伏储能系统的总收益和总成本。
[0107]
1)获取光伏储能系统的总收益。
[0108]
光伏储能系统的总收益包括余电上网的售电收益、碳减排收益、储能的补贴收益，以及节省的自用电费收益之和。
[0109]
基于上述s2的步骤和公式，我们依据历史电价信息，可以预测项目周期内的余电上网售电电力动态价格，然后利用预测项目周期内的余电上网售电电力动态价格计算光伏储能项目的余电上网售电收益i
coal
(t)。具体的，
[0110]
1.1)计算余电上网的售电收益。除了自发自用，光伏储能项目可将余电进行出售，因此售电收益可以表示为：
[0111]icoal
(t)＝p2×
(1-α)
×qgen
(t)
[0112][0113]
其中，i
coal
(t)表示售电收益，p2表示电力价格；α表示自用比例。
[0114]
1.2)计算碳减排收益。在碳排放交易市场上，光伏储能项目可以作为卖方售卖自己获得的碳排放许可，获得额外收益。获取碳排放交易市场的历史二氧化碳价格，然后基于上述s22的步骤和公式预测项目周测内二氧化碳价格，并计算光伏储能项目的碳减排收益假设所有的碳排放许可均可参与碳市场交易，则出售碳排放许可获得的收益可表示为：
[0115][0116]
tr＝ef
grid,om,t
·wom
+ef
grid,bm,t
·wbm
[0117][0118]
其中，为碳排放收益，表示碳价，tr表示排放因子，由第t年电量边际排放因子ef
grid,o,m,t
和第t年的容量边际排放因子ef
grid,bm,t
加权可得，w
om
和w
bm
为om和bm的权重系数。对于光伏发电项目，在本实施例中，om权重为0.75，bm权重为0.25。
[0119]
此外，光伏-储能系统除了上述所求不确定性因素带来的相关收益之外，还有储能补贴政策带来的光伏储能项目的补贴收益sub
ts
和节省的自用电费收益。
[0120]
1.3)依据现有储能补贴政策，储能的补贴收益根据其实际充电量进行补贴计算光伏储能项目的补贴收益。
[0121]
1.4)节省的自用电费收益。光伏储能项目可以使用自身产生的电能，这部分电量消费抵消了从电网购得的电量，因此节省的自用电费收益表示为：
[0122]ic-sale
(t)＝p1×
α
×qgen
(t)
[0123]
其中，i
c-sale
表示节省的自用电费收益，p1表示用户方价格，q
gen
(t)表示配备储能后光伏系统的年发电量，α表示自用比例。
[0124]
2)获取光伏储能系统的总成本。
[0125]
光伏储能系统在运行过程中会存在各种不同的成本，为了确保获取更准确的光伏储能项目投资策略，我们首先需要计算光伏储能系统的总成本。其中，光伏储能系统的总成本包括初始投资成本c
inv
、光伏和储能系统的运维成本c
omc
(t)以及税收成本tax(t)。具体的，
[0126]
2.1)基于光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本，确定光伏储能项目的初始投资成本c
inv
。光伏储能项目初始投资成本主要包括分布式光伏系统和储能电池的购买成本。所以初始投资成本可以表示为：
[0127][0128][0129][0130]
其中，c
inv
为光伏储能项目的初始投资成本，uc
inv
为光伏的单位初始投资成本，
为储能电池的单位投资成本；w和ws分别表示光伏和储能的装机容量。
[0131]
2.2)基于光伏和储能系统的参数，测算光伏和储能系统的运维成本c
omc
(t)以及税收成本tax(t)。
[0132]
2.2.1)测算光伏和储能系统的运营维护成本c
omc
(t)。为了确保电力系统的正常运行，需要定期对用户光伏-储能系统进行日常维护、运营、管理费用，运营维护成本表示为：
[0133][0134]comc
(t)为运营维护成本，r
omc
表示户用光伏运维成本与初始投资成本的比值，表示储能单位运营维护成本。
[0135]
2.2.2)测算光伏和储能系统的税收成本tax(t)。
[0136]
光伏储能项目的税收支出主要包括增值税和企业所得税，税收支出表示为：
[0137]
tax
t
＝vtax
t
+itax
t
[0138][0139][0140]
表示第t年的税收总额，表示第t年的增值税额，表示第t年的企业所得税额，r
tv
表示增值税税率，r
ti
表示企业所得税税率。
[0141]
s4、基于所述光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型。
[0142]
基于上述s3中获取的光伏储能项目收益和运维成本、税收成本构建年度现金流量，结合初始投资成本计算光伏储能项目投资收益计算项目的投资收益，即构建光伏储能项目投资决策评估模型。光伏储能项目投资决策评估模型v
t
的具体公式如下：
[0143][0144][0145]
其中，i
c-sale
表示节省的自用电费收益，i
coal
(t)表示售电收益，为碳排放收益，表示储能充电量补贴收益，c
omc
(t)为运营维护成本，tax
t
表示第t年的税收总额，ncf
t
表示年度现金流量，v
t
表示光伏储能项目投资决策评估所预测的项目价值，r为无风险利率，t表示项目投资有效期，表示第t年投资时项目初始投资成本。
[0146]
s5、将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。
[0147]
由于在上述s3中利用蒙特卡洛模拟方法模拟了光伏储能项目投资中不确定性因素动态价值时，会产生光伏储能项目投资不同时间段的不确定性因素价值，即产生不同的不确定性因素的模拟价格，而每个不确定性因素的模拟价值可以对应到光伏储能项目每个项目周期内收益，计算所有路径下每个决策点的光伏储能项目的收益，然后选择项目价值最大的那个决策点作为最终的光伏储能项目投资决策。例如，在本实施例中对不确定性因素模拟了10000
×
35次(其中，35＝25+10，25是项目周期，10是投资有效期)，所以对应产生了10000条路径，也即产生了10000
×
35个不确定性因素的模拟价格，将这10000
×
35个不确定性因素的模拟价格代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，从而获得10000条路径
下10个决策点所对应的项目价值。
[0148]
1)计算每条路径上的最佳投资时间和投资价值，在投资有效期的最后一个时间点，假设前期没有进行投资，则：
[0149]ft
＝max{v
t
，0}
[0150][0151]
其中，ω
t
＝1表示立即投资，ω
t
＝0表示延期投资。
[0152]
利用该公式可以将项目价值为负值(即项目投资亏本的投资决策)的路径筛选出去，然后从最后一个时点再继续往前推。
[0153]
2)比较当期收益与预期收益折现值的大小，若当期收益大于预期收益的折现值，则选择立即投资；反之，延期投资；
[0154]ft
＝max{v
t
，e-r
e[f
t+1
]}
[0155][0156]
其中，ω
t
＝1表示立即投资，ω
t
＝0表示延期投资。
[0157]
3)确定每条路径上的每个决策点的投资收益和最佳投资时间，并对每条路径上最佳投资时间对应的收益贴现求均值。取投资时间出现最多的时间为最佳投资时间。从而确定用户光伏储能项目的投资价值和最佳投资时间。
[0158]
t
opt
＝inf{t|ω
t
＝1}，1≤t≤tv[0159][0160]
其中，t
opt
为最佳投资时间；m为模拟路径；f为最终投资价值；tv表示项目投资有效期。
[0161]
至此，则完成了本实施例一种光伏储能项目投资决策评估方法的全部过程。
[0162]
实施例2：
[0163]
第二方面，本发明还提供了一种光伏储能项目投资决策评估系统，该系统包括：
[0164]
年发电量获取模块，用于获取光伏储能系统的年发电量；
[0165]
不确定性因素动态价值模拟模块，用于基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；所述不确定性因素动态价值包括项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本；
[0166]
光伏储能系统的总收益和总成本获取模块，用于基于所述不确定性因素动态价值和所述年发电量获取光伏储能系统的总收益和总成本；
[0167]
光伏储能项目投资决策评估模型获取模块，用于基于所述光伏储能系统的总收益和总成本构建光伏储能项目投资决策评估模型；
[0168]
项目投资决策评估结果获取模块，用于将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。
[0169]
可选的，所述不确定性因素动态价值模拟模块基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定
性因素动态价值包括：
[0170]
s21、根据余电上网售电电力价格历史数据、二氧化碳动态价格历史数据，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本历史数据和单位储能电池初始投资动态成本历史数据分别计算各历史数据对应的波动率和漂移率；
[0171]
s22、基于各历史数据对应的波动率和漂移率，利用蒙特卡洛模拟方法模拟项目周期内的余电上网售电电力动态价格、二氧化碳动态价格，以及光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本和单位储能电池初始投资动态成本。
[0172]
可选的，所述项目周期内的余电上网售电电力动态价格用公式表示为：
[0173][0174]
所述二氧化碳动态价格用公式表示为：
[0175][0176]
所述光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本用公式表示为：
[0177][0178]
所述单位储能电池初始投资动态成本用公式表示为：
[0179][0180]
其中，p2(t+δt)、uc
inv
(t+δt)、分别表示下一时刻项目周期内余电上网售电电力价格(由脱硫煤价格来决定)、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；p2(t)、uc
inv
(t)、分别表示当前时刻项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的波动率；分别表示项目周期内余电上网售电电力价格、二氧化碳动态价格、光伏储能系统单位光伏初始投资动态成本、光伏储能系统单位储能电池初始投资动态成本的漂移率。
[0181]
可选的，所述光伏储能项目投资决策评估模型包括：
[0182][0183][0184]
其中，v
t
表示光伏储能项目投资决策评估所预测的项目价值；t表示项目周期；表示第t年投资时项目初始投资成本；ncf
t
表示年度现金流量；i
c-sale
表示节省的自用电费收益；i
coal
(t)表示售电收益；为碳排放收益，表示储能充电量补贴收益，c
omc
(t)
为运营维护成本；tax
t
表示第t年的税收总额；r为无风险利率；t表示项目投资有效期。
[0185]
可选的，所述将所有所述不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果包括：
[0186]
确定每条路径上每个决策点的投资收益和最佳投资时间，并对每条路径上最佳投资时间对应的收益贴现求均值，取投资时间出现最多的时间为最佳投资时间。
[0187]
可理解的是，本发明实施例提供的光伏储能项目投资决策评估系统与上述光伏储能项目投资决策评估方法相对应，其有关内容的解释、举例、有益效果等部分可以参照光伏储能项目投资决策评估方法中的相应内容，此处不再赘述。
[0188]
综上所述，与现有技术相比，具备以下有益效果：
[0189]
1、本发明首先获取光伏储能系统的年发电量，并基于蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值；然后基于年发电量和不确定性因素动态价值获取光伏储能系统的总收益和总成本，进而构建光伏储能项目投资决策评估模型，最后将所有不确定性因素动态价值的模拟值代入光伏储能项目投资决策评估模型中计算，获取光伏储能项目投资决策评估结果。本发明相比于现有技术，获取光伏储能项目投资决策评估结果更加精准，可辅助投资者做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0190]
2、本发明基于实物期权法，能够很好地识别和量化投资阶段不确定性因素，同时利用蒙特卡洛模拟方法模拟不确定性因素动态价值，进一步准确预测了不确定性因素价值，从而在将不确定性因素纳入到项目价值计算中时，可以更加精准的获取项目价值计算结果，有利于后续做出精准的光伏储能项目投资决策。
[0191]
3、本发明最终得出项目收益时，会将预期收益的折现和当期收益进行比较，基于未来的情况动态调整投资决策，包括放弃投资、推迟投资、增加投资、减少投资等，从而为投资人做出正确投资决策提供帮助，该措施解决了传统投资决策方法刚性投资的问题，更加科学合理，符合实际情况。
[0192]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0193]
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。