看德国能源转型中的光伏如何破茧成蝶

德国能源部宣布将用竞拍模式取代上网电价补贴政策,以促进光伏和风电产业发展。自2000年以来,德国在可再生能源领域取得了显著进展,尤其是在光伏产业方面。尽管初期面临高昂的成本和技术挑战,但通过不断的创新和发展,德国已成为全球光伏市场的领导者之一。

近日,德国能源部发布了地面光伏竞拍政策的第三轮官方审查建议,并计划对风电行业也开始实行竞拍政策。随着德国光伏和风电技术不断突破和完善,产业资本运作市场化逐渐形成,德国政府决定到2017年用竞拍模式(Auction)取代上网电价补贴政策(FITs),协助可再生能源产业发展。德国在能源转型方面走在全球领先位置,那么是在什么样的环境下,德国决定改变发展政策呢?这些政策又有什么利弊呢?

十多年前,当风能和太阳能还被人们视为开发成本很高的能源时,德国就格守承诺将发展清洁能源纳入该国发展的政策当中。2014年,美国清洁能源专家HalHarvey曾对《纽约时报》说:"德国人并不是在买电,而是在买电力发展的竞争力。"能源转型的成功正向世界其他国家证明德国的选择是对的。

十年磨一剑造福千万家

2000年,德国国会前任议员HermannScheer在德国首次颁布《可再生能源法案》时表示:"一直以来,德国人非常清楚的知道要做什么,特别是在考虑气候变化问题所要承担的责任上,我们不能够只考虑自己的发展。"十五年后,德国能源分析师MarkusSteigenberger向《纽约时报》说道:"一路走来,我们承担了应尽的义务。我们是一个富有的国家,我们创造出来的技术和发展模式是送给世界的礼物。"2004~2007年为德国光伏产业最为重要的几年,当时德国光伏市场在全球市场的占比超过一半。然而,当时德国用电量供不应求,因此相比2003年,那几年的光伏发电成本也并没有降低。此外,由于光伏产业发展所需的原料硅主要来自信息技术产业,当时半导体组件技术只能获得以平方毫米为计量单位的材料,而光伏电池板是以平方米为计量单位的。技术的缺乏导致光伏产业供不应求,制造光伏设备材料的缺乏(硅、太阳能电池、太阳能电池板)使得成本价格不断提升。

德国能源部发布的数据显示,2008年至今,全球光伏安装市场变动相当大。例如西班牙、捷克、意大利等国家都出现过爆发式的发展,但近几年都逐渐停滞。只有德国即使是在这几年,光伏市场的交易依然非常活跃。此外,2008年以来,德国是唯一一个能够持续消纳所有超支装机容量的国家。

只因站在巨人的肩膀上

2003~2005年,由于造价成本居高不下,德国光伏产业发展受到各界的批判和质疑。

2006年,《经济学人》杂志曾这么写过这段历史:尽管德国政府一直想要寻找发展最好的模式,可是往往最后都失败了。补贴政策让投资环境扭曲,自从德国政府把光伏电价固定在一个非常"滋润"的水平上,该国有很大一部分光伏电池板都没有获得充分的利用。

当然评价历史切不可只看眼前。10年前德国风能和光伏产业采用的昂贵技术,今天因其庞大的生产力被世界各地广泛地采用和学习,并随着成本急剧下降,让其他国家,特别是发展中国家从中获益。 德国能源署报道的数据显示,2014年德国花费在发展援助机构(ODA)的资金大约有125亿欧元,其中投入光伏产业发展的资金约为100亿欧元 (德国光伏总装机容量约为40吉瓦)。此外,德国生态研究所(Ako-Institut)的一份调查报告显示,目前全球光伏发电每千瓦时平均成本为30美分(约1.97元人民币),最新的发电机组成本大约为10美分,然而在2009年之前,德国安装光伏电站支出的成本几乎接近50美分每千瓦时。当然德国还在不断摸索发展路线,由上网电价补贴向竞拍政策转变,又会把德国的光伏产业引向哪里呢?

竞拍政策下光伏成本下降5.8%

德国能源部发布的数据显示,在对地面光伏竞拍政策第三轮审查后,光伏安装成本与第二轮审查相比下降了5.8%。开发商们为获得中标机会,不断提高技术降低成本,导致清洁能源提高竞争力的速度比之前德国政府预期的快得多。

1月28日,德国能源调节机构德国电网署(Bnetza)表示,去年12月份对装机容量为200兆瓦的发电机组进行项目竞拍,每千瓦时将以8欧分(0.57元人民币)为起价竞拍,这要比上一次竞拍的最低价格8.49欧分还要低。据悉,今年4月份德国将对125兆瓦的发电机组项目进行竞拍。

据了解,到2017年,德国政府将用竞  拍政策取代上网电价政策,来引导光伏和风能产业发展。联邦政府将通过不同的竞拍政策水平更好地管理清洁能源发展,德国清洁能源去年占总电力消费的33%,相比2014年提高了6%。然而,德国的一些清洁能源组织认为,目前参与竞拍项目的装机容量还是非常有限,这会影响清洁能源的发展速度。

本文转自d1net(转载)

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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