我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究

２０１８￣１０期　ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００—７６９５．２０１８．１０．０１０　ｃｅａ　ｄＴｅ　甏　一ｔ　Ｒ　呲ｈ　２０１８　Ｎｏ．１０　我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　吕　涛，戴园旭　（中国矿业大学管理学院，江苏徐州２２１１１６）　摘要：基于模糊综合评价法和熵权法评价２０１５年我国３１个省份的光伏资源利用水平，分析区域的特征及差异，　同时划分为四类开发区域、提出不同的发展方式。研究结果表明：（１）３１个省份光伏资源利用评价值呈正偏态　分布，北部及东部沿海城市资源利用水平较高，中部和内陆地区较低。（２）太阳能资源不会制约产业发展，社　会经济状况、分布式光伏发展是造成区域差异的主要原因。（３）依据光伏资源利用及实际情况划分优化调整区、　重点开发区、潜力开发区和有序发展区四类发展区域。　关键词：光伏资源利用；模糊综合评价；分区；发展方式　中图分类号：Ｆ１１３．３；Ｆ２７２．２５；Ｆ２２４．３２　文献标志码：Ａ　文章编号：１０００—７６９５（２０１８）１０—００７０—０８　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｚｏｎｉｎｇ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　Ｐｈｏｔｏｖｏｌｔａｉｃ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅ　Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｃｈｉｎａ　Ｌｔｌ　Ｔａｏ，Ｄａｉ　Ｙｕａｎｘｕ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈｉｎａ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｍｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ　２２１　１　１６，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ａｎａｌｙｚｅｓ　ｔｈｅ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ　ｌｅｖｅｌ，ｒｅｇｉｏｎａｌ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ａｎｄ　ｄｉｆｅｒｅｎｃｅｓ　ｏｆ　ＰＶ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｉｎ　３　１　ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ　ｉｎ　２０１５，ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｅｎｔｒｏｐｙ　ｗｅｉｇｈｔ　ｍｅｔｈｏｄ，ａｔ　ｔｈｅ　ｓａｎｌｅ　ｔｉｍｅ，ｄｉｖｉｄｅｓ　ｆｏｕｒ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅａｓ。ａｎｄ　ｐｕｔｓ　ｆｏｒｗａｒｄ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｍｏｄｅｓ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ：（１）Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ＰＶ　ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｉｎ　３　１　ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ　ｉＳ　ｉｎ　ｐｏｓｉｔｉｖｅ　ｓｋｅｗｎｅｓｓ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．ｔｈｅ　ｌｅｖｅｌｉｎ　ｔｈｅ　ｎｏｒｔｈｅｒｎ　ａｎｄ　ｅａｓｔｅｒｎ　ｃｏａｓｔａｌ　ｃｉｔｉｅｓ　ｉＳ　ｈｉｓｈ－　ｅｒ　ｔｈａｎ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｅｎｔｒｌａ　ａｎｄ　ｉｎｌｎｄ　ａａｒｅａｓ．（２）Ｓｏｌａｒ　ｅｎｅｒｙ　ｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ｗｉｌｌ　ｎｏｔ　ｒｅｓｔｒｉｃｔ　ｔｈｅ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ＰＶ　ｉｎｄｕｓｔｉｒｌ，ｓａｏｃｉ－　ｏｅｃｏｎｏｍｉｃ　ｓｔａｔｕｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｄｉｓｔｉｒｂｕｔｅｄ　ＰＶ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅ　ｔｈｅ　ｒｏｏｔ　ｃａｕｓｅ　ｏｆ　ｒｅｇｉｏｎａｌ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ．（３）Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｕｔｉｌｉ—　ｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＰＶｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ａｃｔｕａｌ　ｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ｉｔ　ｉｓ　ｄｉｖｉｄｅｄ　ｉｎｔｏ　ｆｏｕｒ　ｋｉｎｄｓ　ｏｆ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｒｅｇｉｏｎｓ：ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ａｄｊｕｓｔｍｅｎｔ　ｒ－ａ　ｅａｓ，ｋｅｙ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅａｓ，ｐｏｔｅｎｔｉａｌ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅａｓ　ａｎｄ　ｏｒｄｅｒｌｙ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ａｒｅａｓ．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ；ｆｕｚｚｙ　ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ；ｆｕｎｃｔｉｏｎ　ｚｏｎｉｎｇ；ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｍｏｄｅ　１研究背景　步替代传统能源，还需要长期的努力。　近年来，越来越多的学者集中于太阳能光伏的　研究。黄伟等　、代倩等　Ｊ、张世丰　、董雷等　将研究重点放在光伏发电的气象特征上，探究影响　光伏发电功率的因素；齐月等　、杨建莹等　ｊ、周　炳荣等　Ｊ、钱莉等¨　主要分析了华北地区、三江源　随着传统化石能源的日渐枯竭，世界各国都迫　切需要发展可再生能源来解决电力供应所来带的政　治、经济和环境问题…。目前，我国在多晶硅、太　阳能电池和光伏组件等制造产业上基础雄厚，生产　规模不断扩大。２０１５年年底，我国光伏发电装机容　量已累计４　３１８万ｋＷ，成为全球装机容量最大的国　家，年发电量３９２亿ｋＷ／ｈ，新增装机容量占全球新　增装机的１／４以上　Ｊ。然而目前国内各省份光伏行　业发展水平差异较大，供需矛盾突出，要想充分发　挥不同省份资源和经济特点，使太阳能等新能源逐　收稿日期：２０１７—１２—２８。修回日期：２０１８—０３—０７　地区等其他地区地面太阳能辐射特征、空间分布和　利用情况；Ｄｉｎｇ等　研究了张家口市的光伏利用现　状；沈镭等¨　深入分析了煤炭、石油以及可再生能　源的资源现状、流动等特征，按照太阳能资源的分　布特征分为国家级、地区级太阳能发电基地及不适　宜开发地区；俞文政等人¨　发现能源结构、经济技　基金项目：教育部人文社会科学规划项目“基于社会一技术系统转型理论的中国电源结构转型的机制、模拟与政策研究”　（１６ＹＪＡ７９００３７）；江苏省社会科学基金基地项目“江苏省能源互联网产业化发展的影响因素及支持政策研究”（１６ＪＤＯ０７）　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　７ｌ　术发展以及环境条件是影响光伏开发利用的主要因　素；沈义¨　在我国太阳能资源分布分析的基础上对　的是准确了解和把握各省份光伏发展的特点和缺陷，　从而制定适宜的政策，推进各省份光伏产业良好快　我国光伏发展潜力进行评估，得出西北最高、华南　速发展。　最弱；陈枫楠等人¨副从光伏产业的格局人手，指出　我国光伏产业以华东为主，中南、华北为辅的空间　２基于熵权法的模糊综合评价模型　格局。　模糊综合评价核心思想是用“属于程度”替代　综上，大多数学者集中于光伏发电的气象因素、　“属于”或“不属于”，是对评价对象的一种模糊描　资源分布特征和产业格局的研究上，对光伏资源利　述，通过隶属度来表述评价对象所隶属的程　用的区域特征分析较少。因而本文将熵值法和模糊　度ｎ　］’［＂¨　，评价过程如图１所示。熵权法是一　综合评价法相结合，根据太阳能资源、光伏产业发　种客观评价方法，权重的大小是依据数据相对变化　展现状以及发展潜力３个一级指标１７个二级指标，　程度对整体的影响来决定的，相对数据之间差距大　计算出２０１５年我国３１个省份（不含港澳台地区）　则指标权重高，而相对数据变化不明显的指标权重　的光伏资源利用评价值，在此基础上对区域特征的　较小。将熵权法和模糊理论结合，可以有效避免主　差异进行探讨并提出各区域的特点和发展方向，目　观因素的影响。　图１模糊综合评价流程　２．１指标体系构建　消费量　。　和人均地区生产总值（ＧＤＰ）　共７个指　本文选取资源投入、利用状态和发展潜力３个　标。因素集Ｕ＝　｛ｕ１、Ｕ２、“３、Ⅱ４…Ｍｌ５、　１６、Ｕｌ７｝。　一级指标ｌ７个二级指标来构建评价指标体系。其　模糊数学理论指出，五级制能够更全面地反映评价　中，资源投入一级指标下包括年太阳辐射总量　、　对象的特征　，因而构建评语集Ｌ＝｛充分、较充　年日照时数ｕ　和日照率　共３个指标，利用状态包　分、一般、微小、限制｝＝｛ｆｌ、ｚ：、２，、ｆ　、ｚ　｝　括光伏设备利用小时数ｕ　、集中式累计装机容量　２．２隶属度函数　、集中式新增装机容量　、分布式累计装机容量　隶属度函数表征指标隶属于模糊集合　的程度　Ｕ　、分布式新增装机容量Ｕ　光伏发电量Ｕ　和总发　或等级。隶属度函数的确定对评价结果的影响巨大，　电量　。共７个指标，发展潜力包括光伏发电量占比　本文基于原始数据的分布特点，通过多次重复设计　ｕ　集中式度电补贴Ｕ　分布式度电补贴Ｕ。，、集　和计算，最终选取升岭型分布、岭型分布和降岭型　中式装机增长率ｕ　分布式装机增长率“　电力　分布组合的分布函数形式ｕ　，如图２所示。　ｚｓ　）　图２评价指标对于各划分等级的隶属度函数　７２　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　以分布式装机增长率　。　为例，　对应各等级的隶　属度函数为：　一　（２）根据熵的定义，确定评价指标的权重：　＝　ｆ　０　１　１６．１　２８　ｌ≤　１∑　、　ｋ靠。　ｆ１　牿＋Ｌ　　ｓｉ嗉　—２２．１）１６。１　ｇ　≤２８．１　（１）　ｆ　０　ｌ　（　＝由此计算可得权重矩阵Ｗ＝｛　、　、　，…　、　｝，结果如表１所示。　表１　光伏资源评价指标权重　ｚ蔓６．６，　≥２８－１　｛【ｌ　＋　Ｓｉｎ；　—ｌ　ｏ＿１　６～＜ｌ３ｘ．６＜－　１３．　６ｓ　１６．１　（２）　｝　ｓｉｎＳ（ｘ一２２。Ｉ）１６．１≤　２８．１　｛ｆ　０　詈　ｍ６　≤１．６，　６．＞１６３Ｉ６　（３）　【要一７　ｓｍＴ　（ｘ一１０．ｉ）６．６篓　茎１３．６　ｆ０　ｘ　０．０５　ｚ＿）４．６　１．＿ｓｌｎ　ｒｒ　－１）ｏｌ０　６　（４）　【÷一７’ｓｍＴ　（ｘ一３．１）１．６　ｓ　≤４．６　ｒ　０　０．１５　ｚｓ㈤＝　一　ｎ暑　－０Ｌ　１　＿ｉ）ｏ．０５　曼０．００５　．１５　（５）　其中ｚ。（　）、ｚ：（　）、ｚ，（　）、ｚ　（　）、ｚ　（　）表示集中　式装机增长率　所对应ｚ，一ｚ　的隶属度函数。隶属　度函数的确定需要注意以下两点：一是切合数据的　变化规律。本文数据来自２０１６年《中国能源统计年　鉴》及部分网站数据。其中，利用状态和发展潜力　下的分布式装机容量、光伏发电量、光伏发电比例　以及集中式和分布式装机增长率数据呈现正偏态分　布，数据普遍较小并且两头数据密集、中间数据稀　疏，在这种情况下需对指标的等级划分进行多次实　验设计，确定合适的划分等级。二是注意偏大型、　中间型和偏小型模糊分布结合形成的模糊区间的　设置。　２．３基于熵权法确定权重　模糊综合评价的权重确定方法有很多，包括专　家估计法、频数分布确定法、层次分析法等，普遍　都是主观赋权法，人的主观因素可能会给评价结果　带来一定程度的偏差，因而本文选取熵值法计算指　标权重。本文原始数据中，分布式新增装机容量、　分布式度电补贴以及光伏发电量数据离散程度非常　大，因而其权重较高。计算步骤如下：　（１）对原始数据进行标准化处理　＝　Ｌ　；　２．４模糊合成运算　首先计算３１个评价对象单个因素ｕ　上的隶属　度，得到单因素模糊评价矩阵Ｒ；然后计算所有评　价对象所有因素下的隶属度，将每个评价矩阵与权　重进行模糊合成计算最终得到模糊综合矢量曰。处　理模糊综合矢量Ｂ有两种方法：最大隶属度原则和　加权平均原则　］１　凹。本文选取相乘求和算子Ｍ　（·①），该算子属于加权平均型算子，综合性较　强，并且可以有效地克服权重太大所导致的决定性　结果。以浙江省为例，单因素评价矩阵　与权重矩　阵　合成运算得出模糊综合矢量　，采取加权平均　法，权重记为１０、８、６、４、２，由此计算出评价对　象的评价值为６．５４；依次可得其余３０个省份的评价　值（见表２），为更细致地分析不同省份资源利用的　情况，并分别计算了相对应３个一级指标的评价值　（篇幅所限，在此不详细列出）：　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　Ｂ　＝　７３　Ｏ　０　０　０．１６９　９　０　．１　＝［０．０３０　７　０．０３８　７　０．０４８　２　０．３１９　０　０．５６３　４］　（６）　０　Ｏ　０　０　０　０．９８３　７　Ｏ．０ｌ６　３　１　０　尺　０　０　０　０　：—．．Ｌ　１　表２　２０１５年我国各省份光伏资源利用评价值　Ｏ　０　０　ｌ　２］●　ｌ　、　０　０　ｌ　４　６　、　０　Ｏ　ｌ　ｌ　ｌ　Ｏ　Ｉ　叶　２　图３　２０１５年我国各省份光伏资源利用水平状况　３　光伏资源利用评价结果与分析　７　、　资源投入一级指标平均值为５．９２，最低值重庆　为２，最高值西藏为１０，相距悬殊。资源投入数值　呈正偏态分布，数据集中分布在较小一侧。从图４　可以明显看出，太阳能资源的区域差异：西北部地　区资源最丰富，东北部、东南部次之，重庆、贵州、　湖南资源较匮乏。　０　３．１　光伏资源利用的区域特征及差异　２０１５年３　１个省份光伏资源利用评价值呈正偏态　９　ｌ　０　分布，算数平均值是４．１８３，说明各省份光伏资源利　Ｊ　用情况整体上处于中低水平，发展空间较大。根据　、　各省份光伏资源利用值，将３　１个评价单元划分为五　０　２　级：低利用、较低利用、一般利用、较充分利用、　６　（见图３）。显然，全国不同省份光伏资源　充分利用－＿＿Ｊ　０　利用水平的差异十分显著，呈现出以下特征：（１）北　部以及东部沿海城市光伏资源利用水平较高，除新　疆、青海以及东北三省外，其余地区光伏资源利用　水平分布呈“门”字形态，由边缘向内部逐步递　减。（２）东部沿海省份（江苏、浙江、山东、河北）　光照资源并不丰富，然而经济社会发展水平较高，　因而其光伏制造业优势明显，研发资金充足、技术　装备先进、政策力度到位以及发展规模快速提升使　其在全国处于领先位置；西北部地区（内蒙古、甘　肃、青海、宁夏）属于高原大陆性气候，降水少而　集中，光照资源丰富，资源利用也比较高。（３）内陆　地区（重庆、广西、湖南、海南、贵州）地势起　伏、降水丰沛，资源和地形限制因素较多，利用水　平较低。　图４　２０１５年我国各省份光伏资源投入分布　利用现状数值两极化现象明显，最高值江苏为　７４　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　８．５２５，最低值重庆为２．２７９，平均值为４．３９１，数　据集中分布在２～４和６—８区间内，形成两个分布　高峰，表明我国光伏资源利用的发展不平衡，区域　差距较大。图５显示了我国不同省份光伏资源利用　的现状，其中，北京、天津和上海３市利用水平值　较低，主要是２０１５年分布式光伏新增装机总量、集　３．２光伏资源利用区域差异的原因　基于对指标数值和评价值分析的基础上，可以　得出自然资源状况、社会经济条件以及分布式光伏　的发展是造成各区域水平差异的原因。　自然资源状况主要包括太阳能资源辐射量以及　辐射时长。气象因素变化无常会对光伏发电的效率　产生一定影响　，在其他条件不变的情况下，日照　强度与光伏发电的效率呈正相关　Ｊ。本文依据日　照时数、日照率和太阳辐射３个物理量来评价不同　地区太阳能资源的特征　。其中，内蒙古、青海、　甘肃和宁夏等地日均日照时数达７～８　ｈ，年辐射总　量为１　７００～１　８００　ｋＷ／ｈ，相对重庆和广西建设光伏　中式累计装机容量较低；江苏省的水平值最高，其　分布式、集中式装机容量均排在全国首位。　电站具备丰富的资源条件。不同省份气候和资源特　征会极大地影响当地光伏电站和分布式光伏的发电　效率，进而影响发电收益和投资的积极性。但是，　光照资源并不会完全限制光伏产业的发展，例如，　江苏和浙江两省光照自然资源相对不丰富，但是从　利用水平数值看几乎没有受到影响，其光伏产业发　展仍处于全国前列。这说明自然资源的差异是光伏　资源利用水平高低的重要原因，但不会制约光伏资　图５　２０１５年我国各省份光伏资源利用现状分布　源的利用和开发。　发展潜力最低值为重庆２．５２６，最高值为浙江　６．１４９，数值呈正偏态分布，平均值为３．８９４，较资　源投入和利用现状两指标值来看相对略低；发展潜　力较高的城市有甘肃、宁夏、北京、浙江和上海　社会经济条件的差异会造成不同地区的投资资　金、技术、科研水平、政策、市场甚至是民众接受　度的不同。当前，我国光伏产业融资方式不明确，　市场条件和技术的差异以及电价政策的不稳定都会　直接或间接影响行业投资　。光伏产业发展初期主　要依靠政府补贴且依赖性较大　，集中式和分布式　度电补贴差异显著，集中式在０．６５—１．０５元ｋＷ／ｈ　之间，分布式在０．４２～０．８２元ｋＷ／ｈ之间；消费市　场的差异主要体现在电力消费量和市场占有率的差　异¨　，山东、广东电力消费量与吉林和黑龙江等地　相差近１０倍，必然会造成资源利用水平的差异；家　庭式分布式光伏以及其他民用太阳能的开发和普及　会受到民众认知水平的影响。因而，社会经济条件　的差异是造成光伏资源利用水平差异的主要原因。　（见图６）。其中，浙江省发展潜力值远高于其他所　有城市；贵州省的资源匮乏，光伏发展缓慢，２０１５　年分布式光伏仅装机０．１ＭＷ，然而当地集中式光伏　发展势头火热，政府给予补贴力度较高，装机增长　较快，因而对于资源相对匮乏的地区，不能忽视其　光伏发展的潜力。　分布式光伏发展的差异性在本文中主要体现在　分布式光伏新增装机容量、补贴和增长率这３个指　标，它们是所选取的ｌ７个指标中权重最高的３个指　标，反映了不同省份分布式光伏发展相关数据的离　散性较大。天津市与海南省自然资源十分丰富，然　而其光伏资源利用水平处于全国末尾，其中非常重　要的原因就是其分布式光伏３个指标值非常低，拉　图６　２０１５年我国各省份光伏资源发展潜力分布　低了整体的水平值；云南省、山西省同样如此。综　上，分布式光伏发展与各省份社会经济条件的差异　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　７５　是造成光伏资源利用水平巨大差异的根本原因。　４光伏资源利用分区及发展方式　（２）重点开发区包括浙江、上海、河北、山　东、江苏、安徽。这些省份资源投入指标数值在３．５　～６之间，利用状态数值在３．２～９之间，发展潜力　基于上述对我国３１个省份光伏资源利用的分析　以及各地区实际情况，本文按照投入资源、利用现　数值在３—７之间，资源优势并不明显，但是其利用　状和发展潜力３个指标评价值大小划分为３段共形　成２７个区域（如图７），其中　轴代表利用状态指　标值，Ｙ轴代表发展潜力指标值，　轴代表投入资源　指标值，３段数值比例为１：２：３。图案部分为数　据所在区域，结合实际情况划分为四类光伏资源利　用发展区域，如图８所示：优化调整区、重点开发　区、潜力开发区、有序发展区。　状态和发展潜力数值在中高阶段，是三维分区图中　黑色数据方格所在区域，在地域上属于我国东部沿　海及临近地区。东部沿海及临近省份经济发达，集　中式和分布式高额的度电补贴、广阔的电力消费市　场、逐步增长的光伏装机容量使得当地光伏产业发　展迅速，特别是分布式光伏的发展，如浙江省分布　式累计装机容量远超西部和南部省份１０倍以上。以　上省份应该起到产业领头的作用，积极探索合适的　商业模式和融资模式，发挥分布式光伏的优势作用，　吸引更多的居民和社区投资建设分布式光伏，给其　他省份提供发展经验。　（３）潜力开发区包括广东、福建、江西、湖　北、河南、四川、陕西、山西、辽宁、天津、北京、　云南、黑龙江、吉林。这些省份资源投入数值范围　在３．５一ｌＯ之间，利用状态数值在２～５．５之间，发　展潜力数值在２～７之间，资源分布不均匀，利用状　态和发展潜力数值在中低阶段，是三维分区图中浅　灰数据方格所在区域，在地域上包括东北和内陆部　分地区。黑龙江、辽宁、山西、陕西、广东、福建、　江西省的集中式和分布式光伏装机容量较低，光伏　发电比例较低，电源结构多以火电为主。国家于　２０１５年首次提出山西大同采煤沉陷区光伏领跑者基　图７我国光伏资源利用三维立体分区　地项目　，各省份可相继加入该项目，政府应该起　到主导作用，加强补贴政策，改善煤炭开采生态问　（１）优化调整区包括甘肃、宁夏、内蒙古、　青海、新疆。这些省份资源投入数值在６一ｌ０之间，　利用状态数值在５．５～９之间，发展潜力数值在３～７　之间，是三维分区图中深灰数据方格所在区域，在　地域上属于我国西北部地区。西北部地区资源优势　十分明显，年日照辐射总量达ｌ　５００～１　９００ｋＷ／ｈ，　日均日照时数为７～８　ｈ，是全国资源最丰富的地区。　依托丰富的太阳能资源，西北部５省份已经建立了　题的同时拉动光伏产业的发展。　（４）有序开发区包括西藏、海南、湖南、重庆、　广西、贵州。这些省份资源投入数值范围在２～１０　之间，利用状态数值在２～３之间，发展潜力数值在　２～３．５之间，光伏产业发展缓慢，是三维分区图中　条纹数据方格所在区域，在地域上属于南部和西南　部地区。西藏地区受到高原气候、地形加上地区偏　远的限制，光伏发电装机量不足３００　ＭＷ；贵州、湖　南、重庆受资源因素限制和土地性质造成当地集中　式装机比重较少；广西壮族自治区能源资源匮乏，　对外依存度达到７０％［２４ｉ，太阳能发电处于起步阶　众多的大型新能源基地，然而随着地面光伏电站的　大规模建设，同时出现了大量的电力过剩，个别省　份弃光率达３０％。目前国家已经逐步重视内蒙古、　青海和新疆等地的电力外送问题，锡盟一山东、锡　盟一江苏等５条特高压电力线路的建成可以有效缓　解电量外送的压力　。在提高能源外送能力的同　时，加强区域内部优化调整，开展“光伏＋风电”　段。对于这些省份，应当针对当地的资源和地形等　约束因素有序规划建设光伏项目，因地制宜开发分　布式发电和光伏扶贫工程。　“光伏＋水电”多能互补项目，提高电力消纳能力，　同时要合理控制地面光伏的新建规模。　７６　吕　涛等：我国光伏资源利用评价及分区发展方式研究　和差异进行细致的分析，研究结果表明：（１）３１个省　份光伏资源利用水平值呈正偏态分布，集中分布在　数值小的一侧，我国光伏资源利用呈现出北部和东　部沿海城市高、内陆地区和西南地区低的特征。（２）　光伏投入资源、利用状态和发展潜力均存在不同程　度的区域差异，造成区域差异的最主要原因是分布　式光伏发展情况，资源和经济水平也起到一定作用。　从结果来看，光照资源并不是影响光伏利用的关键　因素，对于资源相对不丰富的江苏和浙江，其利用　水平依然较高。（３）依据投入资源、利用状态和发展　潜力３个指标值进行资源利用分区，按实际情况调　整后划分为优化调整区、重点开发区、潜力开发区、　有序发展区四类发展区域，其发展水平依次递减：　优化调整区资源优势明显；重点开发区分布式光伏　图８　我国光伏资源利用分区结果　势头良好；潜力发展区目前能源结构相比其他区域　不合理，多以火力发电为主；有序发展区光伏发展　不同区域的特点和未来发展方向整理具体如表　３所示。　表３　我国光伏资源利用区域特点及发展方向　缓慢，地形和环境制约因素较多。　根据以上研究结论，可以得到以下政策启示：　首先，我国光伏资源利用区域差异明显，政府在制　定相关补贴、鼓励政策时需要总揽全局、科学筹划　和差异化管理。其次，分析结果显示分布式光伏装　机容量、补贴等方面的差异是造成区域差异的主要　原因，因而政府应该加大对分布式光伏的重视。近　年来分布式光伏越来越受到国内学者的重视，不同　融资模式、商业模式的创新使得越来越多的居民投　资分布式光伏，分布式的能源形式可以有效地解决　电力输送问题，同时对于未来能源互联网的建设也　起到积极作用。最后，针对四类不同的发展区域应　该采取不同的发展方式：优化调整区资源优势明显，　地面光伏电站建设规模逐步扩大，弃光现象突出，　未来应控制新建地面光伏电站的建设规模，集中解　决电力消纳问题，逐步降低弃光率；重点发展区分　布式光伏发展迅猛，可以起到产业先驱的作用，积　极探索和试点合适的发展模式；潜力开发区光伏产　业起步较晚，进一步推进地面电站和分布式建设；　对于有序发展区应因地制宜，针对资源相对丰富的　地区有序缓慢地推进光伏项目建设。　参考文献：　『ｌ　１　ＳＡＭＰＡＩＯ　Ｐ　Ｇ　Ｖ．ＧＯＮＺＡＬＥＺ　Ｍ　Ｏ　Ａ．Ｐｈｏｔｏｖｏｈａｉｃ　ｓｏｌａｒ　ｅｎｅｒｇｙ：　ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ　ｆｒａｍｅｗｏｒｋ［Ｊ］．Ｒｅｎｅｗａｂｌｅ　ａｎｄ　Ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ　Ｅｎｅｒｙ　Ｒｅ－ｇ　ｖｉｅｗｓ，２０１７（７４）：５９０—６０１．　［２］中华人民共和国国家能源局．２０１５年光伏发电相关统计数据　５结论与建议　［Ｒ］．北京：国家能源局，２０１６．　［３］黄伟，张田，韩湘荣，等．影响光伏发电的日照强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