光伏产业优缺点

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光伏产业优缺点范文第1篇

中图分类号:TN919-34文献标识码:A

文章编号:1004-373X(2010)22-0181-03

MPPT Strategy of PV System Based on Adaptive Fuzzy PID Algorithm

SUN Xiao-ling,HUI Jing

(Jiangnan University,Wuxi 214122,China)

Abstract: To further improve the control quality of photovoltaic generation MPPT systems, dual-mode adaptive fuzzy PID control strategy is proposed on the basis of conventional fuzzy tracking algorithm, the principle of control algorithm is analyzed and the control system is designed. The results show that dual-mode control algorithms can quickly sense the changes of the external environment, and track the maximum power point rapidly. At the same time, oscillation phenomenon near the MPP is eliminated effectively. The total MPPT system represents good stability, accuracy and rapidity.Keywords: photovoltaic generation; MPPT; adaptive fuzzy control; PID; dual-mode control

0 引 言

太阳能作为一种洁净的可再生能源得到了持续的发展和利用,光伏发电作为利用太阳能的主要方式之一受到了越来越多的关注。光伏电池的输出特性受外界环境的影响大,电池表面温度和日照强度的变化都可以导致输出特性发生较大的变化,使得光伏电池的转换效率较低。目前单晶硅电池的转换效率一般为12%~18%;多晶硅的转换效率也只有12%~17%,因此一种高效的最大功率跟踪MPPT控制算法对于提高光伏系统的效率,乃至整个光伏发电产业具有重要的意义。

传统的MPPT控制算法,如扰动观察法(俗称爬山法)和电导增量法都具有算法简单,容易实现的优点,但也存在最大功率点来回震荡,导致功率损失,对外界环境适应性较差,系统的鲁棒性低等缺点[1-2]。

针对传统MPPT控制算法存在的问题,同时借鉴文献[3-5]中各控制算法的优缺点,提出了自适应模糊PID双模控制策略,详细介绍了算法原理,建立了系统模型。实验结果表明,该双模控制算法能显著减少常规模糊控制在最大功率点附近的震荡,提高系统稳定性,同时引入的自适应控制,增强了模糊PID控制算法的环境自适应能力,具有良好的鲁棒性和控制精度,实现了控制系统快速性与精确性的统一。

1 光伏发电系统MPPT控制

太阳能光伏发电系统是利用光伏电池半导体材料的光伏效应,将太阳光辐射能直接转换为电能的一种发电系统。光伏电池的输出功率存在最大功率点Pm=ImVm,Ф光伏电池的最大输出功率是随外界环境变化而改变的,为提高光伏电池的转换效率需采用最大功率点跟踪。

最大功率点跟踪的过程实质上是一个自寻优过程。爬山法和电导增量法是目前实现MPPT控制的常用方法,前者结构简单,扰动参数少,有比较好的跟踪效率,但跟踪时波动较大,导致功率损失;后者能快速跟踪光强变化引起的最大功率点变化,有较好的跟踪效果,但硬件实现难度较大。模糊逻辑控制不需要调制输出电压,从而避免了部分功率损失,但其控制规则无法根据外部环境的变化而进行修正,自整定参数使系统稳定在最大功率点。针对这些控制方法的优缺点,在此结合模糊控制和经典PID控制,提出了精确性与快速性兼备的自适应模糊PID控制算法。

2 自适应模糊PID控制的原理

为了弥补常规模糊控制规则粗糙不够完善的缺点,提出具有系统参数在线自校正的自适应模糊控制技术,依靠实时数据信息实现模糊控制规则在控制过程中的自动调整和完善,达到良好的精度要求,同时为了减小输出功率在最大功率点附近仍有振荡,减少系统的波动和能量损失,引入传统PID控制方法。利用自适应模糊控制的自校正特性,并结合传统的PID控制的快速性与稳定性,构造自适应模糊PID控制器[2],实现控制器参数的自动整定,有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡,减少能量损失,提高能量转换效率。

自适应模糊PID双模控制的工作原理如图1,先根据采集到的太阳能电压、电流值及功率值来判断其运行在哪个工作区,然后根据不同的工作区采取不同的工作指令进行跟踪控制。在大偏差范围内采用模糊自适应控制进行快速响应调整,在小偏差范围内的精度调整采用常规PID控制,通过开关函数k(ep)来决定2种控制方式之间的切换。k1,k2是设定的自适应模糊控制器和PID控制器的转换开关,其值的选取要根据不同的环境条件和现场经验决定。当满足k1

图1 自适应模糊PID双模控制原理图

3 算法设计

在光伏系统中,最大功率点的跟踪速度和跟踪精度是控制系统的关键因素,这些因素与系统调节的步长有直接关系。当系统的工作点远离最大功率点时,必须加快跟踪速度,即加大调节的步长;当系统的工作点在最大功率点附近时,为了维护系统的跟踪精度和稳定性,必须适当减小调节步长,避免系统来回振荡。

3.1 自适应模糊控制器的设计

根据光伏系统的特点,选择三角形作为初始模糊控制器隶属度函数的形状,并且曲线距离原点越近(误差越小),曲线越陡(分辨率越高);曲线距离原点越远,曲线越缓。根据光伏电池的特性可以得出,离最大功率点较远处,采用较大步长以加快跟踪速度,离最大功率点附近,采用较小步长,以减少搜索损失[6]。当温度、日照强度等因素发生变化,导致光伏系统的功率发生较大变化时,系统需要迅速做出反应。自适应模糊控制器的2个输入分别是误差e和误差变化Δe,输出为MPPT电路中开关器件占空比的改变量ΔD。

e(k)=p(k)-p(k-1)v(k)-v(k-1),Δe(k)=e(k)-e(k-1)(1)

自适应模糊控制器是在模糊控制的基础上增加3个功能块,分别为性能计算(辨识装置)、决策机构、控制规则修正机构,如图2所示。

图2 自适应模糊控制系统框图

辨识装置每次采样的实际响应可通过监测e(kT)和Δe(kT)得出,将实际响应和希望响应相比较,大概表明需要校正的输出量。具体实现时,要从性能度量判定表查出。表1中的数据给出了希望响应集合,零元素值表示该状态不需要校正,非零元素值不仅考虑了偏离设定值的距离,而且还考虑了趋向设定值和离开设定值的速度控制量校正。通过上述性能测量得到了光伏系统达到最大功率点所需的输出响应校正量。为了实现自适应控制, 需将输出响应的校正量转换为控制量的校正量。根据控制对象的特性,建立一个增量模型,即根据控制系统输出对输入的Jacobian矩阵J,求出对象的增量模型M=TJ,M为对象状态的函数。输入校正量Δu(kT)=M-1Δy(kT)。修正机构利用得到的控制输入校正量来修改控制规则,以改善控制性能。假定在第d次采样中,由于外界环境的变换使系统的工作点偏离MPP,则此时误差、误差变化率及控制量输入分别为e(kT-dT),Δe(kT-dT),u(kT-dT)。根据控制校正量的计算结果,控制输入应取v(kT-dT)=u(kT-dT)+Δu(kT)。为了得到修正策略,针对相应论域的这些量构造对应的模糊子集,用新的蕴涵[7]E(kT-dT)E.(kT-dT)V(kT-dT)代替旧的蕴涵E(kT-dT)E.(kT-dT)U(kT-dT)。Т耸毙U后的模糊规则为:

If e(kT-dT) is E(kT-dT)

and Δe(kT-dT) is E.(kT-dT)

Then u(kT-dT) is V(kT-dT)

3.2 自适应模糊PID双模控制

自适应模糊控制算法较常规模糊控制具有良好的精度与自调整能力,但是最大功率点附近震荡的问题依然没有得到很好的解决,造成较大的能量损失,影响整个系统的稳定性和转换效率。为了解决此问题,在模糊控制的基础上,引入稳定性和快速性良好的PID 控制,由开关函数k(ep)Ю淳龆进行2种控制方式之间的切换。综合智能算法及经典算法的优点,达到了良好的控制效果。

表1 性能量度判定

e

Δe

趋向最大功率点离开最大功率点-6-5-4-3-2-1-0+0+1+2+3+4+5+6

最大功率点左侧-601222266666666-500133355555566-400033354455556-300022143445556-200001132334455-100000121223345-000000000001234

最大功率点右侧

+00000000000-1-2-3-4

+10000-1-1-2-1-2-2-2-3-3-4

+20000-2-3-4-4-4-4-5-5-5-6

+3000-1-2-3-4-4-5-5-5-5-5-6

+4000-3-3-3-4-4-4-5-5-5-5-6

+5000-3-3-3-5-5-5-5-5-5-6-6

+600-1-2-2-3-5-6-6-6-6-6-6-6

4 实验结果

实验装置由光伏电池模块、Boost 电路、自适应模糊PID 控制器构成。光伏模块参数:峰值功率pmp为9 W,开路电压VOC为21 V,短路电流ISC为0.6 A;峰值电压Vmp为16.8 V;峰值电流Imp为0.54 A;NOCT(normal cell operating temperature)太阳能电池的工作温度Tnoct为50 ℃。控制系统的核心是自适应模糊PID 控制器,它由TI公司的TMS320LF2812DSP控制器实现。光伏模块的输出电压和输出电流信号经检测后送到控制器,控制器对电压、电流信号进行处理,最后得到Boost电路主开关占空比的调节量,从而控制开关的变化,这个过程反复进行,直到系统工作在MPP[8]。

图3 光伏系统电路原理图

由图4实验结果的分析可得,改进的双模控制算法能有效改善单纯自适应模糊算法在最大功率点的震荡,提高转换效率,从而增大光伏发电系统的功率输出。

5 结 语

综合MPPT控制中自适应模糊控制和传统PID控制的优缺点,提出模糊自适应PID双模控制算法。通过实验结果分析可得,该控制算法能有效改善系统在最大功率点附近的震荡现象,减少功率损失,提高光伏电池转换效率,在光照强度突变的情况下,系统也能快速找到新的最大功率点,保持系统稳定,提高光伏系统MPPT控制的鲁棒性和精确性,同时增强了跟踪系统的稳定性。

图4 实验结果比较

参考文献

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光伏产业优缺点范文第2篇

【关键词】硅太阳能电池；多晶硅；LED照明

化石能源危机的日益临近和环境问题的日益突出，发展可再生能源已近在眉睫。太阳能具有储量的无限性、存在的普遍性、利用的清洁性、开发的经济型等优点而使其可能成为理想的替代能源。在经济发展的同时，节约能源也是社会面临的重要问题。LED作为第四代光源，以其自身的优点，作为节能产品、“绿色光源”正快速进入应用。

1.硅太阳能电池的发展现状

基于硅元素丰富的储量，微电子工业所积累的先进技术和硅材料太阳电池技术的飞速进展，使硅材料太阳电池在光伏产业中占有90以上的市场份额。

1.1单晶硅太阳能电池

目前全世界光伏工业晶体硅太阳电池所用的硅锭的投炉料，都采用半导体工业的次品硅及其单晶硅的头尾料，半导体硅碎片，经过单晶炉的复拉，生产出太阳能级的单晶硅，这种硅料的纯度大部分仍在6N到7N，以及专门为生产太阳能电池而制备的单晶硅，如中子擅变搀杂直拉硅单晶。单晶硅生长技术主要有直拉法（CZ）和悬浮区熔法。CZ法因使用石英坩埚而不可避免地引人一定量的氧，氧沉淀物是复合中心，从而降低材料少子寿命。悬浮区熔法将区熔提纯和制备单晶结合在一起，能生长出高纯无缺陷单晶。当前世界上直拉单晶硅太阳电池的最高转换效率为24.5、区熔单晶硅转换效率24.7[1、2]，目前产业化的单晶硅太阳电池效率在18-19左右。

1.2多晶硅太阳能电池

多晶硅太阳能电池省去了生产单晶硅这道费用昂贵的工序，节约了硅材料，对原材料要求比较低，易于长成大尺寸方锭，生长时能耗低，硅片成本降低，从而大大降低了太阳电池的生产成本；其缺点是有晶界、位错、空位和杂质等，对多晶硅太阳电池的光电转换效率有一定影响。多晶硅的制备方法主要有浇铸法和电磁铸造法，德国弗赖堡太阳能系统研究院成功的用多晶硅材料制成世界上第一个转换效率超过20%的多晶硅太阳电池[3]，目前产业化的多晶硅太阳电池效率在17-18%左右。虽然效率比单晶硅的效率稍低，但由于价格上的优势，多晶硅太阳能电池的产量在1999年就已经超过单晶硅太阳能电池成为硅材料太阳电池主流。

1.3带状硅太阳电池

单晶和多晶体都是块状材料，要做成太阳电池都需切割，采用内圆切割法可将硅单晶锭切成硅片，几乎有近50%的硅材料损耗，成本昂贵。通过采用多线切割工艺，可使损失降低至30%左右，但都会造成材料的浪费。为了避免切割损失，研究了从熔融硅液中直接生长带硅的方法，一些已用于实际生产中。采用无需切片的带状硅作衬底，可使硅材料的利用率从20提高到80以上[4]。带状硅生长方法有定边喂膜生长法、条带生长法、在衬底上的带状生长法、粉末硅片生长法、蹼状生长法等。其中定边喂膜生长法已经实现了工业化，是目前最成熟的带硅技术，大面积（10cm×10cm）太阳电池的效率已经达l4.3%[5]。德国的Fraunhofer太阳能系统研究所采用光学加热技术，直接将硅粉熔制成薄硅带，以此作为硅电池的廉价村底，所得电池的最高效率11.2%。处于世界领先地位。班群等在低纯度SSP衬底上制备的多晶硅薄膜太阳电池未经过其它电池优化工艺，在初期实验的基础上转换效率达到5%～7%（电池面积1cm2）[6]。

1.4硅薄膜太阳电池

1.4.1非晶硅薄膜太阳电池

非晶硅薄膜电池材料是硅和氢的一种合金，在可见光的一定领域内，非晶硅的吸收系数要比单晶硅的吸收系数大10倍左右。要获得满意的吸收要求，单晶硅厚度约为100μm。而使用非晶硅仅需0.5～1.0μm厚度，大大降低材料的需求量。同时可采用集成技术在电池制备过程中一次完成组件，省去材料、器件、组件各自单独的制作过程；可采用多层技术，降低对材料品质要求等。非晶硅主要由气相沉积法制备的，气相沉积法可分为辉光放电分解法、溅射法、真空蒸发法、光化学气相沉积法和热丝法等[7]，其中等离子体增强化学气相沉积法（PECVD）已经普遍被应用。

非晶硅薄膜电池材料由于存在Staebler―Wronski效应使得非晶硅薄膜太阳能电池在太阳光下长时间照射会产生效率的衰减，从而导致整个电池效率的降低，沉积速率低，后续加工困难等使非晶硅薄膜太阳能电池的应用受到了很大的限制。

1.4.2多晶硅薄膜太阳电池

多晶硅薄膜是由在衬底上生长的具有不同晶粒取向的很多小晶粒组成，多晶硅薄膜电池是兼具单晶硅和多晶硅体电池的高转换效率和长寿命以及非晶硅薄膜电池的材料制备工艺相对简化等优点的新一代电池。目前多晶硅薄膜的制备方法主要有：低压化学气相淀积、热丝化学气相淀积、固相晶化、激光诱导晶化、金属诱导晶化等。多晶硅薄膜太阳电池在提高太阳电池效率、节约能源和大幅度降低成本方面都具有极其诱人的前景。在国内，研究工作才起步，我国河北保定英利集团生产的太阳能电池多晶硅电池片效率已达15%。

2.LED照明的发展现状

LED 光源也就是发光二极管（LED）为发光体的光源，属于固态光源。LED的主要优点有：发光效率高；耗电量少，在同等的照明效果下，仅为白炽灯的八分之一；使用寿命长，理论使用寿命可达10万个小时，产品的寿命一般也超过5万个小时；发光亮度高，散发热量少；响应快，呼应时间在微秒级。LED光源主要应用在：景观灯，装饰灯；背光照明；道路照明；室内照明；汽车用灯；便携灯具；投影光源等。

当前，LED照明存在的主要问题有：光通量有待进一步的提高，当前LED芯片的转换效率都在20-30%左右，有很大的提高空间；LED发出的光和自然光有一定的差距，LED光中有过多蓝光，由于光环效应导致不均匀色空间的产生[8]，有一定的光生物安全问题；价格较高，近年来，LED正朝高效率，低成本方向发展，这将有利于其在照明领域的应用。

3.当前太阳能光伏LED照明发展中的问题

3.1核心技术与核心设备

改良西门子法是目前生产多晶硅的主要工艺，产量占当今世界总量的 70%～80%。我国企业的核心生产技术水平低，特别是多晶硅生产的核心技术掌握在全球几个大的化工联合企业手里，国内的大部分多晶硅企业的生产成本比国外高10 美元/kg；国外贸易主义的抬头；中国光伏产品的市场主要在国外，国内光伏发电发展缓慢，是造成目前中国多晶硅和光伏产业困境的主要原因[9]。

我国的企业大多集中在电池片的制造和组装等附加值较低的中间环节，造成太阳能电池产业发展的基础非常不稳。我国在消耗大量的能源资源以及受到严重环境污染后，却把绿色无污染的能源输送给欧美等国家[10]。国产设备虽然占据国内一半以上市场，是因性价比而非性能指标，关键技术与国外厂商尚有一定差距。因此要不断提高设备的性能、稳定性和工艺能力[11]。LED芯片生产设备和技术也与国外先进水平有较大的差距。

3.2全球产能过剩和市场“两头在外”

2011年我国光伏电池产量达到20吉瓦，约占全球产量的65%；2012年，光伏电池组件出货量约23吉瓦。现在全球光伏产能是60吉瓦，而整体需求只有30吉瓦，产能严重过剩。产能过剩导致价格快速下降，行业整体毛利率不足10%。同时国内企业扩张太快，负债率过高，多数光伏企业陷入亏损。我国80%以上太阳能电池产品用于出口，国外市场依存度过高，“两头在外”的现状致使我国大部分光伏企业陷入了更大的困窘[12]。

3.3并网瓶颈与政策支持

由于太阳能的特点限制，导致光伏发电的间歇性与不确定性。光伏发电接入电网的技术并未成熟，容易对现有电网造成不上的影响。

2013年国务院出台《关于促进光伏产业健康发展的若干意见》，提出2013年至2015年，年均新增光伏发电装机容量1000万kW左右，到2015年总装机容量达到3500万kW以上，并且要着力推进产业结构调整和技术进步。2010年国务院出台《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，将半导体照明列为我国未来发展的战略性新兴产业之一。2012年7月颁布的《半导体照明科技发展“十二五”专项规划》将我国 LED 照明产业的战略定位提升到了一个全新的高度。我国已出台了较多的扶持政策，但各政策之间缺少体系结构，落实起来也存在很多困难，要确保政策的落实，才能更好的促进行业的健康发展[13]。

4.前景

光伏产业和LED产业一定要坚持技术创新，特别是多晶硅的生产及拉晶，切片等关键设备的技术水平和LED芯片的关健生产技术。加大对新技术的攻关力度，如正在进行的准单晶技术研究，开发新的太阳能级多晶硅的生产方法，物理法提纯金属硅方法的产业化，大功率LED的封装和散热问题等。国家要制定相应的行业准入和行业标准，以减少行业初始发展过程中的混乱局面，规范行业发展。要加快对行业的整合，迟早淘汰过剩产能和落后产能[13]。可深入研究太阳能LED照明系统，以发挥其在照明与环保两个方面所起的重要作用。充分发展国内市场，同时大力发展国外的新兴市场，完全可以消化目前过剩的产能。

总之，太阳能光伏LED照明作为前景看好的产业，随着各项技术的发展成熟，成本的不断降低，国家政策的大力扶植，必然会得到健康快速发展。

【参考文献】

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光伏产业优缺点范文第3篇

关键词：电池 发展 应用 市场

中图分类号：TM914 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）04（c）-0101-02

电池作为储备能源和动力能源，其用途越来越广泛。目前我国已成为世界电池的主要生产国和消费国，但由于我国涉足电池产业落后于国外发达国家近半个世纪，使得我国在电池基础研究上还相对落后于国外发达国家。为了缩小差距，赶超发达国家的电池技术，该文将从电池分类、制备及应用等方面来分析电池的技术发展，以便促进我国新能源行业健康稳步发展。

1 电池的分类

电池的分类方法比较多，但可归结为3类，第一类按使用电解液的类型可分为：酸性电池、碱性电池、中性电池、有机电解质溶液电池和固体电解质电池；第二类按其工作性质及储存方式可分为：一次电池、二次电池、储备电池和燃料电池。第三类按电池所用正、负极材料划分包括：锌系列电池、镍系列电池、铅系列电池、锂离子电池、锂锰电池、二氧化锰系列电池、空气（氧气）系列电池等[1]。以上分类方法有交叉，也有融合，但业界认为按工作性质和储存方式分较为合理。

2 电池应用领域及评价分析

2.1 一次电池

一次电池即原电池，俗称“用完即弃”电池，是放电后不能再充电使其复原的电池，现有锂氟电池、碱性电池、镍锌电池、锂锰电池和锰锌电池。

2.1.1 应用领域

主要与民生相关，比如电筒、收音机以及现代化的电子血压计、电动玩具、医疗器具和电脑等。

2.1.2 评价分析

优点：一次电池无需充电即可使用、标准统一、型号规格齐全、与现有电子产品配套完备、互换性强、自放电低等一系列特点，受到市场消费者的青睐，特别是在自然灾害、停电或无电或野外的时候，更加显示出其独特的作用。

缺点：内阻大、负载能力较低且只能放电一次，就得弃用。废电池中含有大量的重金属如汞、镉、铅、镍以及酸、碱等有毒有害物质，泄漏到环境中，造成的污染和危害很大。进入水体后毒性显强，大量富集在鱼、贝壳类体内，挥发后不仅对大气产生极大的污染，而且对生态环境造成严重破坏。

2.2 二次电池

二次电池是利用化学反应的可逆性，组建成一个新电池，即当一个化学反应转化为电能之后，还可以用电能使化学体系修复，然后再利用化学反应转化为电能的电池，目前有铅酸电池、镍镉电池、氢镍电池和锂离子电池等。

2.2.1 应用领域

二次电池市场目前正处于转型期，其应用领域较广，主要有3C市场和新能源汽车、风电储能和太阳能储能等。全球的前三供应市场为：日本，第一，全球二次电池主要供应国，市场占有率约65%；韩国，第二，全球市场占有率约22%左右；中国，第三，正成长为全球最大的电池制造国和消费国。

2.2.2 评价分析

优点：由于其种类不同，在使用过程中优点各异。铅酸电池的优点，廉价、大功率放电、浮充性能好、低温放电性能好；镍镉电池的优点，大功率放电稳定、价格比较便宜；镍氢电池的优点，比容量高、高低温性能好、无记忆效应、大功率放电好、无污染、安全性高；锂离子电池的优点，比能量高、小巧、重量轻、无污染、无记忆效应。

缺点：铅酸电池主要用于汽车、摩托车充电电瓶及UPS后备电源，污染环境、比容量和比能量小、不便携带；镍镉电池用于电动工具及少数电动玩具、随身听，易造成污染环境、对人体有害、具有记忆效应、比容量低于镍氢电池；镍氢电池用于电动工具、电动玩具、电动自行车、电动滑板、无绳电话、随身听、后备电源、各种设备的内置电源，其比能量低于锂离子电池，价格高于镍镉电池；锂离子电池用于手机、手提电脑等，其缺点是安全性能差、大功率放电较差、价格贵。

2.3 储备电池

储备电池是一类特殊形式的原电池，其电极活性物质与电解质分开存放，无自放电，可长时间贮存（5～10年）而不需维护。当需要电池供电时，可用一定的机构使电解液或水（溶剂）使其激活，一次完成放电。

2.3.1 应用领域

储备电池可分为液体激活储备电池和热激活电池两大类。主要用作应急电源以及各种军事武器装备电源等。

2.3.2 评价分析

优点：常温时电池自放电少，储存时间长；激活时间短；内阻低；工作电压高；工作温度范围宽；使用方便。

缺点：稳态放电电流密度、脉冲放电电流密度较高，电池组的性能有待提高。

2.4 燃料电池

燃料电池是将反应物的化学能直接转化为电能的一种高效、清洁的电化学发电装置。

2.4.1 应用领域

燃料电池在固定型、便携式和车载等方面都表现出良好的应用前景。主要有医院、学校、办公楼、汽车、火车、飞机、电动工具、报警器、电话、电脑等。

2.4.2 评价分析

优点：具有其他能量转换装置所不具备的优越性，能量转换效率高、环境友好、具备快速的负载响应速度和良好的建设、运行和维护特性。

缺点：市场价格较为昂贵、高温时寿命和稳定性不理想、缺少完善的燃料供应体系等。

2.5 光伏电池

太阳能（简称光伏电池）用于把太阳的光能直接转化为电能。目前地面光伏系统大量使用的是以硅为基底的硅太阳能电池，可分为单晶硅、多晶硅、非晶硅太阳能电池。

2.5.1 应用市场及领域

主要用于空间站、汽车、飞机、手机、充电器、LED灯、发电站等[2]。

2.5.2 应用过程中的优缺点

优点：结构简单、体积小且轻；易安装、易运输、建设周期短；容易启动、维护简单、随时使用、保证供应；清洁、安全、无噪声；可靠性高、寿命长；太阳能无处不有，应用范围广；降价速度快，能量偿还时间有可能缩短。

缺点：能量分散、占地面积大；间歇性大，除了昼夜周期变化外，太阳能光伏发电还常常受云层变化的影响；大功率光伏电站的控制运行比常规火电厂、水电站、核电厂要复杂；地域性较强。

2.6 其他电池

除以上介绍的电池外，还有钠-硫电池、固体电解质电池、热电池、锌空电池、锂空电池、铝空电池等，这些电池也属于二次电池，同样具有二次电池的共同优点和缺点，不同之处主要在于电池的电能转化率、电性能发挥以及电池的生产成本上，在此不一一详述，主要原因是其产业化道路还需要相当一段时间。

3 电池发展方向

新能源汽车的发目前已上升为世界各国的战略发展层面，我国将以“中国制造2025”的基本要求为主线，提出2020年部分和2025年全面实现中国化学电源强国的目标。其中，特别提出将新能源汽车与再生能源储能直接关联的蓄电池产业（含整个产业链）作为重点，制定出“十三五”更为清晰的具体目标与可实施方案等，以确保我国能源行业的健康、持续和快速发展，为我国“十三五”国民经济、社会、国防现代化全面发展提供重要支撑。基于此，提高能量密度和安全性以及降低生产成本是能源改革的重点和发展方向，综合研究产业化现睿可以得出，电池技术将出现百花齐放的局面，比如一次电池高端领域锂氟电池是未来发展方向，二次电池领域发展方向比较复杂，但最终市场占有率最高的可能会是燃料电池。再者，电池技术的发展还要取决于电池应用和制备过程中对环境的影响和对资源的依存度，现国内外学者都在对电池技术进行系统研究，虽部分实验室取得了阶段性进展，但真正产业化实施和转化还需要较长时间。因此，结合当前市场状况及下游技术发展，锂离子电池在未来10年内仍将占据主流地位。

参考文献

光伏产业优缺点范文第4篇

关键词：山岭重丘区；公路；规划选线；方案比较

Abstract: the authors discusses the mountains of highway to consider various comprehensive control factors, choose the most preferred line scheme. The thesis combines greengage east road and location of mudanjiang city planning scheme comparison analysis, the authors summarized the mountains and location on surrounding roads should avoid the destruction of ecological environment, and to reduce the destruction of farmland and forest land; In order to ensure the safety of the car driving conditions, to make sure that the technical index and economic index balance.

Keywords: the authors; Highway; Planning concept; Plans is

中图分类号：U491.1文献标识码：A文章编号：

0 前言

山岭重丘区由于自然条件复杂，自然灾害严重，道路灾害具有成灾率高、影响面广、人为破坏大等特点[1]。道路选线时在满足道路线形指标的同时，应尽量避免深挖高填以及对水土植被的破坏。选线时由于受地形条件的控制不仅需要考虑正常的跨水系桥梁外，还需要选择大量的跨地形、地质、生态的桥梁以及隧道；继而形成了路基、桥梁和隧道反复交替组成的山岭重丘区公路路线[2] 。而在选线的各环节中，还需充分利用现有的技术手段对确定的路线方案进行详细和科学的研究，综合对比各方案在技术上和经济性上的优劣，选择最佳的公路线形选择方案[3]。再者，选线过程中需解决地形方面，由于平面展现位置受限，平、纵配合困难的问题。

1 规划选线背景：

牡丹江市青梅公路位于牡丹江市产业园区核心区部分，其公路现状如图1所示。该公路以青梅村生产产业区为核心，服务周边产业用地。 国家循环经济产业园区与青梅村、青梅村与新能源产业区、国家循环经济产业园区与新能源产业区，三者之间的联系均较弱。目前仅201国道和桦林大道在承担其运营压力。青梅公路的修建加强了国家循环经济产业园区和青梅村核心区的联系，借此契机，青梅村与新能源产业区联系的提升也开始迫切起来。

图1 青梅公路现状图

规划区山势陡峭、地形崎岖、该地多为山地丘陵，地形起伏较大，沟壑纵横，平面展线位置狭窄、平纵配合困难，设计路径沿线自南至北经过新青村、林业局技工学校、柴河林业局砖瓦厂、桦林砖厂、南沟村、军事围墙等各类用地。

2 规划平面线形方案比选：

青梅公路选线设计在满足公路的设计规范要求的前提下，综合考虑青梅村的拆迁征地数量及道路各经济技术指标的前提下，设计提出了两个平面线形方案。

方案一：以青梅桥落桥点为起点，尽量避开青梅村，从青梅村西侧延伸至光伏园区，全长4.9公里。该方案优点在对现状场地扰动较小，占地面积较小适合于近期建设，在拆迁时减少村屯的搬迁，减小建设成本，同时该选线尽量对路线中的山岭、山谷进行了避让，但缺点是：对地块进行了分割，地块的利用率会有所降低。

图2 选线方案一

方案二：该选线直接从青梅村内部穿过，延伸至光伏园区，全长4.98公里。该方案优点在于道路展现长度较长，纵坡较缓，但缺点是，需对规划道路两侧居民房进行拆迁，对地块的扰动较大，建设成本会大大增加，一次性投资大，对目前来说，工程实施的可行性不大。

图3 选线方案二

综合比较后，方案一对于保存地块的完整性方面较方案二好，方案一可有效利用道路两侧现有地块,为将来此地产业园区的建设有着至关重要的作用。对于青梅村的拆迁问题方案一的拆迁量较方案二会少很多，进而减少了政府的投资成本，可大大缓解当地政府的压力。故建议将方案一定为推荐方案。

3纵断面设计方案比选：

针对于选线方案一，在满足公路设计规范要求的前提下，综合考虑工程造价及当地实际情况，设计提出三套纵段方案。

方案一：平均纵坡5.0%，该方案的优点是有效的结合地势，避免了大填大挖，，有利于工程填挖方的平衡，土方量较小，最大挖方高度为8.2m，进而节约了工程成本，工程造价大约在1.2亿。但由于纵坡较大接近规范要求的临界值，同时结合当地的实际情况，考虑到该规划道路主要承担连接主城区与产业园区之间的主要运输任务，产业园区建成后运输量势必会大大增加，同时考虑到汽车的动力特性，及当地冬季雪量较大，如清雪不及时势必会对生产运输产生极大地影响。

图4 纵段面设计方案一

方案二：平均纵坡在3.5%一下，该方案的优点是坡度合理，行车安全系数较高，可以大大缓解冬季雪量较大时对道路运输产生的不利影响。缺点是大量的开挖取土,最大挖方27.2m，最大填方11.5m，破坏土体原有自然结构,相应的生物链随之改变,也就改变了动植物的生存环境。其次是对水土环境的影响,边坡中深挖路堑、高填路堤,可能会引起塌方、滑坡等现象,进而会造成水土流失、地质条件的不稳定等不利现象，总工程造价大约在3.2亿。

图5 纵段面设计方案二

方案三：平均纵坡在3.5%以下，K3+260～K3+780路段开挖隧道，K3+260～K3+780路段需设一座跨线桥。该方案的优点是坡度合理，以隧道、桥梁为主。隧道可从根本上免除

公路路线上的土石方坍塌、泥石流、雪崩等道路病害；桥梁、隧道不改变地形自然原貌，保护了环境，同时有效的利用地下空间，节省了公路建设用地。其缺点是工程周期长。K3+260～K3+780路段桥面距地面高差为11m，桥梁基污工程较大，施工难度较大，工程造价高，一次性投资较大，总工程造价大约在4.5亿。

图6 纵段面设计方案三

综合比较：

（1）隧道与深路堑方案的比较

对挖方高达27m的路段进行隧道与深路堑方案比较，深路堑位于K1+380～K2+700段，路线长度1380m,路线横穿一“M”形山梁，高填方方案隧道方案可从根本上解决高填挖方的问题，减小对沿线环境的破坏，同时可解决深路堑所带来的土石方坍塌、泥石流、雪崩等道路病害；隧道不改变地形自然原貌，保护了环境，同时有效的利用地下空间，节省了公路建设用地。

图7 青梅隧道方案

（2）桥梁与高路堤方案的比较

对填方高达11m的路段进行桥梁与高路堤的比较，高路堤位于K3+260～K3+780段，路线长度520m。对于高路堤来说，其优点是工程造价相对低，缺点是路堤完工后，随着时间的延长，路堤在自身重力和车辆重复荷载作用下会产生自身压缩沉降剂地基沉降，从而引起路堤整体下沉和局部下城。路堤和地基的下沉超过了路面结构层容许变形范围，就会导致路堤无法使用，给公路的营运带来了不良影响，甚至危及交通安全。

桥梁方案的优点在于沿线的环境保护起到了很好的效果，同时可从根本上解决高路堤带来的沉降等问题。缺点是工程造价相对要高。

（3）方案一土方数量较少，投资较省，但其纵坡较陡，接近规范要求的6%临界值，车辆行驶条件差，势必会对行车安全产生很大事故隐患，同时考虑到当地冬季雪量较大的因素，如清雪不及时，势必会影响交通，对生产运输产生一定的影响，因此不对此方案进行推荐。

综合工程造价、对环境的破坏程度的因素，最终选用纵段方案三，隧道桥梁方案，总工程造价大约在4.5亿。

5 结语

本文针对牡丹梅公路拟定两套规划选线方案，通过对两方案优缺点的比较，最终选用选线方案一。针对选线方案一，拟定三套纵断面设计，通过对三套优缺点的综合比较，最终选定第三套纵断面设计方案“隧道桥梁”方案。

通过对牡丹梅公路规划选线方案的综合比较，可以看出山地丘陵地区选线的几点问题：

（1）山区地势起伏较大，地处寒冷多雪地区，行车安全系数较低，因此在选线及纵段面设计时要充分考虑汽车的安全系数，纵坡度要在保证填挖合理的前提下尽量使用规范推荐的坡度值3.5%，同时要保证技术指标与经济指标的平衡。

（2）山区选线时必须重视对环境的保护和水土的保持，尽量减少对农田及林地的破坏。

6 参考文献

[1]高传东,崔鹏,陈晓清. 山区道路选线及其相关的环境问题[J]. 世界科技研究与发展,2004,(1).

[2]郑柯,郑勇,. 山区复杂地形下路基或桥梁方案判别模型研究[J]. 湖南大学学报(自然科学版),2009,(3).

光伏产业优缺点范文第5篇

关键词 光伏； 国际研究； 需求拉动 Bass模型； 市场政策

中图分类号 F410文献标识码 A文章编号 1002-2104（2011）09-0138-07doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2011.09.023

在能源供应安全与气候变化等问题日益突出的背景下，发展可再生能源被认为是必由之路［1］。光伏技术是其中一种受到许多国家重视的技术。2003-2008年全球年装机的平均年增长率为60.63%。但是，高成本仍然阻碍了光伏的大规模应用。

研发创新被认为是提高光伏经济性的重要途径［3］。政府如何促进光伏研发创新呢？科技对创新的推动作用和市场对技术创新的拉动作用常常分别作为研发政策和市场政策的重要性的理论依据。由于光伏市场拉动创新的规律受市场政策决策者的关注，同时对其作用机理的认识和对作用大小的定量分析较缺乏，而且数据获取可行性比研发补贴更大，因此本文将分析市场的作用。

Neuhoff［4］指出稳定持续的市场政策由于提高了企业对市场扩大的信心，提高企业对创新回报规模增加及其确定性的预期，从而可以拉动企业的研发投资。Taylor［5］以美国加利福利亚州为案例，定性分析不同类型的光伏市场政策对光伏研发创新行为的影响途径和优缺点。Colatat［6］根据美国光伏产业的历史情况，提出光伏市场规模过于小或市场发展的不确定性可以引起企业不愿意投入研发创新。总之，目前对该问题的认识较少，定量的经验分析缺乏。

光伏市场与创新具有自身的特点，比如市场需求和市场规模受到政府主导，产品、设备和技术的国际贸易频繁发生。本文结合对光伏产业的复杂性和特殊性的认识，分析光伏市场拉动创新的机理，在此基础上利用20个国家的历史数据进行检验。

1 研究假设

1.1 光伏市场拉动研发创新

市场拉动研发创新的理论基础是技术创新学中的需求拉动力，即企业对市场需求规模的期望增加时，企业对研发创新收益的预期增加，于是引起企业的研发创新投入增加。

从对光伏制造商和设备供应商的访谈得知，企业可以通过研发创新提高技术水平或促进设备国产化，从而在产品或技术的销售中扩大市场份额或提高利润率，获得远超过研发投入的利润回报。因此，结合光伏产业实际情况和需求拉动理论，本研究提出光伏市场需求规模扩大可以促进企业的研发创新投资。

1.2 市场发展态势对市场拉动创新的影响

下面分析不同发展态势下市场对研发创新的拉动作用。

1.2.1 市场规模持续过小的制约影响

市场规模制约着企业生产和销售规模。市场规模制约技术创新投资，因为技术创新若要盈利，必须有相当大的市场需求规模以摊薄研发的巨额固定成本［9］。同时，企业规模可以制约企业风险性研发计划的金融支持获取。

在光伏技术扩散初期，有的国家光伏市场规模持续过小，可能因为在经济性、技术等因素影响下政府认为尚未到支持利用规模逐步扩大的时机，或者在资源和其他替代技术影响下光伏发电技术在该国的战略性不明显。此时市场回报不足以摊薄实验设备、研究人员、实验室土建等研发投资，同时企业对未来市场规模扩大的期望低，缺乏投资研发创新的动力。而在光伏技术扩散初期，如果在政府持续支持下光伏市场逐渐扩大，则企业可以期望获得足够的回报以补偿高额的研发投入，于是此时光伏市场的逐渐扩大将引起创新增加。因此，本研究提出在光伏技术扩散初期时市场规模持续过小的情况下，市场对创新的拉动作用不显著，而在市场逐渐扩大的情况下，市场拉动作用显著。

1.2.2 市场规模过快增长的制约影响

当市场规模快速地扩大时，市场需求相对于供应能力增加得更快，各企业都有扩大产能的空间，都可以从快速增长的市场中获取较高的利润，此时行业内竞争相对不激烈。在这种供不应求的情况下，企业更倾向于扩大产能、提高市场占有率，而缺乏追求技术创新的动机。因此，光伏市场规模过快增长将大大限制或弱化市场需求对技术创新行为的激励作用。相反，在市场相对饱和的情况下，企业为了争取更高的市场占有率，容易发生价格战及促销战［10］。因此，当市场规模增长速度比较平稳时，企业要想在激烈的市场竞争中生存和发展，就必须借助技术创新提高市场竞争力。一些国家的光伏市场在短时间内扩大非常急剧，可能是因为市场政策的制定受政府短期目标驱动，或者因为政策制定缺乏预见性或科学性，比如说西班牙在2007年和2008年为光伏利用提供了世界上利润最高的补贴，即100kW以下的光伏系统可以获得当时销售电价575%的上网电价［11］，这导致西班牙市场的增长率大于400%。因此，本研究提出在光伏扩散加速期市场规模过快增长可以大大限制或弱化市场对技术创新行为的拉动作用。

2 数据样本与研究方法

2.1 变量选取

本文结合光伏产业特点，借鉴同类实证文献对市场需求规模和研发创新的表征方法。Scherer［12］在研究需求拉动制造业创新时，用制造产品购买量来表征市场需求规模。徐侠［13］在分析新产品市场需求对企业研发支出的影响时，用新产品销售收入表征市场需求。在光伏政策同时影响市场需求规模和市场规模的情况下，市场规模变化可以反映市场需求规模变化，选择这一指标的好处在于直接、易于识别、现实涵义明确。专利申请或授予是研发创新的产出之一，数据的定义稳定、客观，而且相对容易获得。Watanabe［14］在研究研发投入和知识储备对光伏创新影响时，用专利申请量表征光伏创新。因此本文用国家专利局授予的光伏专利量表征被拉动的研发创新。

各个国家及其代码分别是德国DE，西班牙ES，日本JP，美国US，意大利IT，韩国KR，法国FR，中国CN，澳大利亚AU，葡萄牙PT，加拿大CA，瑞士CH，荷兰NL，奥地利AT，英国GB，墨西哥MX，瑞典SE，挪威NO，土耳其TR，丹麦DK。各国市场规模变量用“国家代码+M”表示，各国研发创新规模变量用“国家代码+R”表示。

2.2 数据来源

1993-2009年国外年装机量数据基本来自世界能源署（IEA）2008年的出版物［15］，除了1995-2009年澳大利亚、奥地利、加拿大、瑞士、德国、葡萄牙和美国的年装机量数据是来自IEA2009年的出版物［16］。1992-2003年我国年装机量数据是来自《中国光伏产业发展研究报告》［17］，2004-2006年的数据是来自《中国光伏发展报告》［18］，2007-2009年的数据是来自欧洲光伏行业组织（EPIA）的出版物［19］。美国和日本的光伏专利授予量数据是来自CambridgeIP的数据库，其他国家的光伏专利授予量数据是来自欧洲专利局（EPO）的数据库。澳大利亚、奥地利、加拿大、瑞士、德国、丹麦、西班牙、英国、意大利、日本、荷兰、瑞典、美国、墨西哥的屋顶面积数据和墙面面积数据来自于IEA2002年的出版物［20］。

2.3 因果检验方法

本文用Granger因果检验方法对市场需求与研发创新的因果关系进行检验，考察二者的因果关系是否显著。格兰杰（非）因果关系分析法的基本原理在于如果变量Y的过去值有助于解释变量X的变化，那么就说存在Y到X的因果关系。

对于两个不都是平稳的时间序列，建立向量自回归模型很可能得到残差序列是非平稳序列的伪回归，不能可靠地反映自变量和因变量之间的关系。因此，对于同阶单整的两个时间序列，先检验是否存在协整关系。单方程的协整检验的常用方法是Engle和Granger提出的基于协整回归残差的E-G两步检验法。若检验lnM与lnR是否存在协整关系，首先用最小二乘法估计长期均衡方程

lnRt=α+βlnMt+ε1

然后对估计残差εt做ADF单位根检验。如果εt为平稳序列，则认为lnM与lnR存在协整关系，反之，不存在协整关系。

根据Engle和Granger的协整理论，如果时序变量之间存在协整关系，则一定存在一个相对应的误差修正模型（VECM）来描述不断调整的短期动态过程。建立误差修正模型

ΔlnRt=μ+λZt-1+∑mp=1αpΔlnRt-p+∑nq=1βqΔlnMt-q+εt

其中引入了长期均衡方程所产生的残差序列Zt-1

Zt-1=lnRt-1-α-βlnMt-1

检验统计量为

F=(RSS0-RSS1)/nRSS1/(N-2n-1)

其中RRS1和RSS0分别表示VECM估计的残差平方和，和VECM在非因果关系的原假设下估计的残差平方和，n为在原假设H0下滞后项的个数，N为样本容量。当统计量F的值大于在显著性水平α下F分布的临界值Fα(n，N-2n-1)，则在1-α的置信度下拒绝原假设，即认为DlnM是DlnR的原因。

对于非同阶单整的两个时间序列，和不存在协整关系的同阶单整的两个时间序列，可以进行一阶差分变换。如果一阶差分变量平稳，对一阶差分变量建立向量自回归模型（VAR）模型检验因果关系。若检验DlnM是否是DlnR的原因，建立向量自回归模型：

DlnRt=c+∑pi=1αiDlnRt-i+∑qj=1βjDlnMt-j+εt

其中p和q分别为DlnR和DlnM的滞后期长度。同样以F统计量判断是否拒绝非因果关系的原假设。

检验结果对最大滞后阶数敏感，VECM模型检验和VAR模型检验都采取AIC准则选择最优滞后阶数。为了保证检验结果的稳健度，我们对各国都选取约17个样本数，当出现市场不显著拉动研发创新的检验结果时，可能是市场规模过小和市场规模增长过快中的任一因素或者两个因素同时引起的。我们把“不存在因果关系”检验结果谨慎地解释为不显著存在因果关系，而不是做出更强的判断，比如判断不存在因果关系。

2.4 趋势分析方法

本文采取趋势分析方法对市场规模的变化进行定量描述。趋势分析所用的函数曲线有直线、多项式曲线、指数曲线、Logistic（增加）曲线、Bass模型等。Lund［21］发现11种新能源技术在全球或者某国的市场扩散趋势可以用logistic模型描述，其中光伏扩散包括在全球、在德国和在芬兰的。Guidolin［22］发现在2005年以前11个国家的光伏市场变化趋势分别可以用Bass模型描述。由于Logistic模型其实是Bass模型的特殊情况（p=0，q>0），本文考虑Bass模型。

Bass模型假设任何时刻的采用者的数量与此时潜在采用者的数量直接相关，这可以用数学模型表示为：

n(t)=dN(t)dt=p［M-N(t)］+qN(t)M［M-N（t）］

其中n(t)是t时刻采用者数或当时的市场规模，N(t)为到t时刻的累积采用者总数，M为潜在采用者总数，p为创新系数，q为模仿系数。n(t)描述了扩散规模随时间的演化情况，即扩散曲线。p增加意味着在技术扩散初期时扩散曲线的斜度和厚度增加，q增加意味着在扩散加速期时速度增加［23］。

若误差平方和与均方差的比值越小，则说明实际观察值与拟合值越接近，曲线拟合的越好。假设实际测得的值为n，其平均值为，拟合曲线所求得的拟合值为n(i，误差平方和为RSS，均方差为TSS，则曲线的拟合优度R2为

R2=1-RSSTSS=1-∑(ni-n(i)2∑(ni-)2

本文基于Matlab 编程软件应用lsqcurvefit 函数进行非线性最小二乘拟合，并应用最优化方法，以减少对M、p和q三个参数初值的要求。p和q初值对模型参数估计的影响较小，因此参照其他经验研究的取值。Talukdar对31个国家CD机、微波炉、传真机等6种产品的分析表明，新产品的创新系数p平均值介于0.0007-0.03之间；模仿系数q平均值介于0.38-0.53之间。Guidolin对11个国家的光伏市场的分析表明，创新系数取值范围为0.000007-0.0035，模仿系数取值范围为0.05-0.46。

Guidolin对一些国家市场潜力判断过小。比如说他认为日本、英国、德国在2005年-2006年已经达到市场扩散最快的时期，市场规模将从2006年起减少。事实上日本、德国、英国2009年的新装机量分别是2006年的1.7倍、4.6倍、2.1倍。Guidolin没有给出其提出潜在装机量初值的方法学。由于本文实证分析需求拉动创新的时间段是属于政府主导技术扩散的阶段，因此假设该阶段的市场潜力是政府将支持的总装机量。一些国家公布了2020或2030支持目标，我们发现这些目标略小于利用该国屋顶面积和墙面面积的5%。届时光伏预计可以参与市场竞争［24］，并且重复采纳者尚比较少，因此本文以屋顶和墙面面积的5%作为各国市场潜力初值。对于屋顶采用晶体硅组件的典型面积密度141.14Wp/m2；对于墙面采用非晶硅薄膜组件的典型面积密度63.13Wp/m2，因为它在低光照射条件下，如临近建筑物遮挡，也能有稳定电力输出，并且它有更佳的视觉效果。

3 计量检验结果

3.1 光伏市场需求拉动研发创新

丹麦、土耳其、瑞典、挪威和意大利一直存在一定的光伏市场规模，但本国政府专利授予量在较长时间里近似为零，因此即使不建立计量模型，也可知他们的市场需求对研发创新的拉动作用不显著。下文对其他15个国家进行定量检验。

3.1.1 平稳检验结果

表1列出各变量拒绝不平稳原假设时的部分统计量，其中临界值是在5%显著性水平下的。表中列出的基本全是ADF方法的检验结果，除了PP或者ERS检验有更好显著性的极少数情况。根据统计结果，lnCNM、lnDER、lnESR、lnGBR、lnMXM、lnUSR、lnNLM、lnNLR、lnCHR是平稳时间序列，其他变量都是一阶单整时间序列I(1)。

3.1.2 同阶单整变量之间的协整与误差修正模型检验

检验结果表明每一对同阶单整时间序列都存在协整关系。由于篇幅有限，省略列出各长期均衡方程估计残差的水平检验结果。对于每一对的误差修正模型，AIC和SC最小时的F统计量和显著水平的如表2所示。对于从需求到研发创新的因果关系，澳大利亚存在长期因果关系，加拿大存在长期和短期因果关系，日本存在短期因果关系。短期因果关系指被解释变量的短期波动由解释变量的短期波动决定。长期因果关系指被解释变量的短期波动由长期均衡关系的误差修正项决定，即由两者向均衡靠拢的趋势决定。

Schmookler发现专利授予通常在市场规模扩大的两年后发生。技术研发需要一段时间，专利申请到公开至少需要一年半到两年时间，尽管企业可能提前掌握的市场政策信息从而有针对地投入研发创新，专利授予量增大应该晚于装机量扩大一年半以上。因此我们认为法国不存在市场需求拉动研发创新，因为滞后期为一年以内不合理。

3.1.3 平稳变量之间的向量自回归模型检验

对于两个平稳变量、或非同阶单整变量一阶差分后的两个平稳变量，我们建立VAR模型来检验因果关系。检验结果如表3所示，由于篇幅有限，仅列举AIC和SC最小时的F统计量和显著水平。在德国、英国和美国，年装机量的变化都引起了年专利授予量的变化。

3.2 市场发展态势对市场拉动创新的制约

墨西哥、土耳其的年装机量分别一直为1MW左右，瑞典、挪威、丹麦三个北欧国家的年装机量一直在1MW以下，可能因为该国尚未开始大力发展它或者太阳能辐射资源匮乏。由于这5个国家市场仍然非常小，不适合进行扩散曲线拟合。根据上文检验结果，这5个国家的市场都不显著拉动创新，这与本文的理论假设一致。下面对其他15个国家的年装机情况进行扩散曲线拟合。为了进行国别比较，将这15个国家分为两组，A组是6个市场显著拉动创新国家，B组是9个市场不显著拉动创新国家。

由于篇幅有限，图1仅展示了A组国家的扩散曲线拟合结果。A组国家的市场规模在扩散初期持续增大，在加速期平稳增大，这与该国对光伏技术战略性的重视和有效持续的政策支持有关。这六个国家具有科技发达、对可再生能源重视度较高、经济发展水平较高、光伏发展历史较长等特点。B组国家在市场发展的初期市场规模在较长时间里保持非常小的规模，在加速扩散期里市场规模扩大的速度非常快，这可能与对光伏技术的支持缺乏长期战略有关。而且实证结果表明可以通过指标p和q对这些市场发展态势进行判断。由表4可知，A组国家的p值相对更大，算术平均值为0.000068，B组国家的p值相对更小，算术平均值为0.0000028。A组国家的q值相对更小，算术平均值为0.31，B组国家的q值相对更大，算术平均值为1.0。综上，市场规模过小或者增长过快的制约影响比较显著，并且p和q可以作为表征该市场发展态势的指标。

4 结 论

在德国、英国、日本、澳大利亚、美国、加拿大6个国家市场规模的扩大都显著地拉动技术创新的增加，而在西班牙、中国、法国、韩国、葡萄牙、瑞士、荷兰、奥地利、意大利、墨西哥、土耳其、瑞典、挪威和丹麦这14个国家市场扩大都没有显著拉动研发创新。市场拉动研发创新的六个国家在2009年累积装机量为14421.6MW，占文中20个国家的70%，可见大多数光伏市场发挥了拉动研发创新的作用。于是相对于已有研究对光伏需求拉动的理论分析，本文提供了基于20个国家历史数据的经验分析结果。

市场显著拉动创新的国家的p值相对更大，市场不显著拉动创新的国家的p值相对更小，这说明市场规模逐渐扩大与市场显著拉动创新有关联，而持续过小与市场拉动创新不显著有关联。

市场显著拉动创新的国家的q值相对更小，市场不显著拉动创新的国家的q值相对更大，这说明市场规模扩大平稳与市场显著拉动创新有关联，而扩大急剧与市场拉动创新不显著有关联。这验证了本文提出的理论假说之一，即如果光伏市场规模扩大急剧，市场需求远大于供应能力，此时企业更倾向于扩大产能，缺乏追求技术创新的压力，而如果光伏市场规模扩大平稳，此时市场相对饱和，市场竞争压力迫使企业投资技术创新。

为了促进光伏技术创新及成本降低，我国光伏市场政策应主导市场需求平稳持续地扩大，避免其相对于供应能力过快地增长。平稳持续发展态势可以用技术扩散模型中p和q指标进行判断，这为政策制定提供指标参考。我国应制定关于光伏成本下降的长期战略，从技术创新、市场等方面给与持续的引导和支持，避免在短期目标驱动下的决策行为。

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CrossCountry Studies on Demand Pull in Photovoltaic Sector

HUO Molin1 ZHANG Xiliang1 WANG Zhongying2

(1. Institute of Energy， Environment and Economy， Tsinghua University， Beijing 100084， China;

2. Energy Research Institute， National Development and Reform Commission， Beijing 100038， China)