Progress Ratio

由於隨著市場規模擴大一般可使系統設置成本降低，本研究參考 Parente et al. (2002)及 Sanden et al. (2005)等研究的作法，採用式 3.2 之經驗 曲線來推估初設成本的變化，依式 3.2 可得下式，再以安裝量與初設成本

34

摘自：Parente et al. (2002)

圖 3.3 全球太陽光電模組之經驗曲線 3.4.1.3各情境下之電價

不同情境下的電價會有所變動，表 3.5 所列為政策情境之電價變化估 算公式。該表中E 為 t 年的電價(NT$/kWh)；_t E 為原本一般住宅用電價格；_e

u 為電價上漲情境下研擬的電價年漲幅比例(%/year)；E_gt,t為因課綠稅後所 可能增加的電價；f_po^eCO2為系統使用期間電廠排放係數(ton-eCO₂/kWh)；T_t^eCO2 為 t 年研擬的綠稅(NT$/ton-eCO₂)，預期徵綠稅亦會導致電價上漲，其上漲 幅度依所徵稅額及電廠碳排放量推估之。

表 3.5 政策情境之電價變化估算公式

政策情境 電價變化估算公式

電價上漲 E_t



E_e

 

1



u



t



綠稅

t , gt e

t E E

E

 

；E_gt,t



f_po^eCO2



T_t^eCO2 綠稅加電力上漲 E_t



E_e

 

1



u



t

 

E_gt,t

35

36

37

38

其中

_GT

_y為 y 年的總產生電力(kWh)；M 為到 t 年為止的累積安裝量；_t G^y_t^t 為 t 年設置每峰瓩系統後



y



t



年的年發電量，以下說明如何估算。

系統年發電量主要分為(1)2011 年條例值(L)；(2)本研究推估值(E)；(3) 考量逐年效率衰減之推估值(D)，本研究是以

G

^y_t^t

 1 kW

_p

 ESH    L

^y_t^t計 算推估值(E)、(D)，其中 1 kWP為設置容量；ESH 為 2006 年至 2010 年期 間平均的等效日照小時(Equivalent sunshine hours) (hour/year)；γ 為性能比 (Performance ratio) (%)；L^y_t^t為 t 年設置系統後



y



t



年的太陽能電池衰減 效率(%)，以下一一說明各參數：

A. ESH：以 PHP(PHP , 2010)語言撰寫程式計算，主要收集 2006 年至 2010 年期間，計挑選出台灣 12 個測站中各月全天空日射量為依據 (大氣研究資料庫，100 年)，此部分較條例採用之監測點區域多納 入基隆、宜蘭、南投、花蓮、台東等測站，圖 3.5 為依各測站位置 繪 Voronoi 圖所劃分之範圍，主要以其權重計算台灣平均各年全天 空日射量，並以類似歐等(97 年)建立日射量資料庫的方法，本研 究平均近五年的日射量值作為年日射量(MJ/m²/year)，將日射量的 熱值單位以1kWh



3.6MJ換算表示，用以計算 ASTM E1036 標準 (即在標準日照條件 AM1.5、1,000W/m²及攝氏溫度 25℃下發電) 的等效日照小時(請參見附表 A.14)。

39

圖 3.5 台灣氣候測站 Voronoi 圖

B. γ：性能比約 85 %(聚恆公司，99 年)，包括太陽能板適當的傾斜 角度可得到較高發電量值及溫度變化、灰塵污損、轉換器、變壓、

線路或自耗損失等可能影響發電量的因素，此值亦可能隨技術發 展而改進。

C. L^y_t^t：本研究推估年發電量為(E)的情形以 100%假設，唯由於電池 效率可能會隨時間而降低，考量逐年效率衰減(D)的情形，本研究 因而以 t 年設置系統後



y



t



年之衰減效率計算，效率下降比例採 用較起始年 100 %逐年下降 1 %，20 年後假設降為 80 %。

此研究主要分析新政策的可能補助金額與效益，故過去政策時期安裝 量的效益未納入分析。

2. 分區發電能力

在分析供給的總發電量中，日射量是影響發電量值的重要因素，由於 台灣各地氣候條件與地理特性不盡相同，日射量亦有所差異，徐(91 年)曾

40

41

圖 3.6 台灣太陽光電分區範圍

(2) 分區電力供給：主要以 Voronoi 圖(Zhang et al., 2009)劃分之涵蓋範圍 為權重，平均區域內測站的年日射量來估算系統年發電量，再與該區 域安裝量相乘，以推估區域內各年總產生電力，其中各區安裝量是將 全台安裝量依各區內最大可能安裝面積與年發電量相乘為權重劃分。

3.4.3.3 環境效益評估

環境效益評估主要針對溫室氣體(以 eCO₂ 表示)及空氣污染物(如 TSP、SO_x、NO_x)所減少的排放量進行分析，以下式依排放係數估算各年 太陽光電取代傳統能源發電所減少的排放量：

6

k po k y

y

10

f ) w 1 (

Q GT   



(3.12)

42

其中

Q

^k_y為 y 年系統產生電力所減少污染物 k 的年排放量(ton)；

GT

_y為 y 年 的總產生電力(kWh)；w 為系統耗能比例(%)；

f

_po^k 為電廠排放污染物 k 的排 放係數(g/kWh)，以下分為系統耗能比例及電廠排放係數二部分說明之。

1. 系統耗能比例

本研究假設太陽光電使用階段未耗能，而廢棄回收階段由於尚無資 料，故亦未納入分析，由於國內缺乏生產及組裝設置太陽光電系統的排放 係數可直接估算，故以類似 Bernal-Agustı´n et al. (2006)的方法，採用其所 提供系統生產與組裝設置之耗能數值 4035 kWh/kW_p，除以設置使用期間 20 年的系統總產生電力作為系統耗能比例(%)，當年發電量分別為(L)、

(E)、(D)時，推估耗能比例為 16.14 %、17.48 %、19.53 %。

2. 電廠排放係數

電廠排放係數(g/kWh)以能源局(100 年)及台電永續報告(99 年)中所提 供的數值計算，表 3.7 所列為本研究所採用之排放係數。

表 3.7 溫室氣體與污染物排放係數

排放係數 eCO₂ TSP SOx NOx

電廠

發電與輸配電(g/kWh)

612.000 ¹ 0.018 ² 0.248 ² 0.275 ² 資料來源：1.能源局 (100 年)；2.台電永續報告 (99 年) 。

3.5 政策情境分析與比較

以下說明如何分析各情境的結果，以評估及比較各情境下補助效益，

作為研擬相關太陽光電補助決策與規劃的依據，並依個別使用者角度分析 不同情境下個別使用者之回收期，以評估個別使用者的接受度。

43

44

其中

QB

^k_y為 y 年分析補助期間污染物 k 的外部效益(NT$)；

Q

^k_y為 y 年 系統產生電力所減少污染物 k 的年排放量；

Q

^k_pv,y為 y 年系統排放污染

物 k 的排放量；B 為污染物 k 的綠稅稅額或處理成本(NT$/ton)，如表^k 3.8 所列。

表 3.8 綠稅稅額及環境污染處理成本

外部成本 eCO₂ TSP SOx NOx

NT$/ton 750 ¹ 17,167 ² 29,601 ² 30,184 ² 資料來源：1.蕭等 (98 年)；2.主計處 (99 年)

空氣污染物是依處理各污染物之單位成本據以估算，單位減量成本為 依電廠污染來源(點源)及污染物(TSP、SOx、NOx)，以綠色國民所得帳中 指出的空氣品質質損值除以應削減排放量計算。

3.5.3 個別使用者的回收期分析

雖然條例是以 20 年為回收期計算費率，但由於不同區域日射量不同，

因而有不同的發電效益。此外，條例假設設備在 20 年內的發電能力不變，

但事實上並非如此，設備的發電能力會逐年減少，因而對於不同區域使用 者而言，回收期會不相同，也可能因此影響安裝的意願，甚至影響實際的 安裝量，故本研究分析個別使用者的回收期，且亦分不同區域個別使用者 的回收期。

回收期主要依使用者負擔的設置與維護成本等於效益時之平衡公式 估算，其中在 20 年補助期間內之系統其年發電量依電能躉購費率計算，

此費率以安裝設備該年之費率固定躉購，唯當電價大於費率時，使用者可 能想解約改以自用，故此時改依電價計算，而超過補助年限之系統其年發 電量則依當時電價計算，本研究假設X 為 t 年時設置系統的回收期，2010_t

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(1) Progress ratio：此部分依實際分析結果決定(請參見下一章)，並納入情 境案例中說明。

(2) 系統年發電量(G)：納入情境案例中說明。

(3) 平均折現率(i)：條例採用 5.25 %，然由於近年經濟不景氣，導致利率 下降，依中央銀行全球資訊網公告五大銀行平均存款利率(一年期)，

2005 至 2009 年利率約在 0.81 ~ 2.52 %間，2010 年利率只有 0.89 %；

46

而依主計處 CPI 平均漲跌率，2005 至 2009 年最低為-0.87 %，最高為 3.53 %，平均通貨膨脹率為 1.47 %，若依此二數率計算，折現率約 2.37

%，若以二者最大值計算，約為 6.14 %，故本研究以 2 %、3.5 %、6 % 分析其影響。

(4) 年運轉維護費用之係數(m)：條例採用 0.7 %，而能源局(100 年)提到約 在 0.7 ~ 1.5 %間，Poponi et al. (2003)則採用 4 %，亦正研究為何會有 這些差異，目前以 1.5 %、2.5 %、4 %分析其影響。

47

第四章 結果與討論

本章主要討論及分析本研究所得到的結果，首先檢視以往初設成本補 助政策施行之成效，接著於後續章節分析及預測政策情境的安裝量、初設 成本、費率及效益(含補助金額、能源及環境三部份)，並綜合比較各情境 所得結果與分析個別使用者回收期，以及進一步分析相關參數對結果的敏 感度影響。

4.1 初設成本補助歷史政策分析

1. 國內外過去補助政策發展比較

依所收集之相關條例，國內過去主要有設備補助、獎勵規劃設計及財 稅獎勵等補助方式(請參見附表 A.3、A.4)，由於太陽光電設置成本仍高，

政府因而依據「太陽光電發電系統設置補助作業要點」提供一定比例補助 設備初設成本，主要可區分為半額補助和全額補助兩種，唯全額補助只限 政府行政機關、公營事業或公立學校等申請，桃園清雲技術大學設置的 4 瓩系統為國內第一個申請補助案例(熊，94 年)。如圖 4.1 所示(詳細數據請 參見附表 A.8.1)，補助期間安裝量有明顯成長，2009 年累積安裝量達 9.50 MW_p，相較於 IEA 主要國家安裝量趨勢，雖起步較晚，但成長趨勢相當相 似。

國外太陽光電發展初期亦有一些國家採用設備補助，此方式雖可於初 期提高使用者安裝意願，但由於無法確保設備有效運轉及其發電效率的問 題，日本即曾於 2006 年停止設備補助，至 2009 年才再與其餘補助政策同 時施行(康，97 年)，世界各國也因而改採用電能躉購政策或與其他政策併 行，國內亦於 2010 年起執行電能躉購政策(請參見附表 A.2)。

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資料來源：IEA (2010)；能源局 (100 年)

圖 4.1 歷年太陽光電累積安裝量

2. 國內外初設成本分析

國內外大陽光電初設成本趨勢如圖 4.2 所示(詳細數據請參見附表 A.9- A.11)，可看出有明顯差異，以下分為系統成本、模組成本、系統與模組間 成本等部分比較說明之：

(1) 依圖 4.2(a)所示，可看出台灣系統成本呈線性遞減，可能主要受政府 的補助政策所影響，以往政策半額補助最多可補助至 15 萬元/瓩，2009 年補助方調降至 12 萬元/瓩，唯 2010 年系統成本可能因反映實際市場 成本，故較舊補助政策期間(2000~2009)的系統成本顯著降低，已與國 外設置成本相近。國外部分國家則由於安裝需求大，巿場自由競爭，

系統成本亦因而受巿場規模所影響。

(2) 台灣模組成本因資料不全，只有 2001 年與 2009 年二年數據，僅得知 呈下降趨勢。國外模組成本變動如圖 4.2(b)所示，亦呈下降趨勢，但 成本有起伏，洪(95 年)指出成本下降亦可能是因產能過剩，廠商為取 得市場占有率而降價導致，並非實際降低生產成本，唯德國及澳洲等 模組成本在 2004 年反而上漲，主要原因可能為當時半導體產業與太陽

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光電市場需求均成長，二個產業競爭同樣的原料，導致原料短缺及成 本上漲(劉，94 年)。

資料整理自 IEA (2010)；太電中心 (99 年)；聚恆公司 (99 年)；元太 公司 (99 年)；綠能公司 (99 年)；威奈公司 (99 年)。

圖 4.2 歷年太陽光電初設成本(a)系統；(b)模組

50

(3) 圖 4.3 所示為台灣與 IEA 主要國家平均系統與模組成本比較結果(詳細 數據請參見附表 A.11)，國內系統成本較多數國家高，而模組成本反而 較低，由於國內太陽能電池製程多引進國外整廠設備輸入(Turnkey)，

轉換效率因而較國外低(太電中心，99 年)，可能為品質差異導致模組 成本較低。而模組占系統成本一定比例，以 2009 年為例，IEA 主要國 家模組約占系統成本 55 %，但台灣只占 28 %，可看出國內過去的系

轉換效率因而較國外低(太電中心，99 年)，可能為品質差異導致模組 成本較低。而模組占系統成本一定比例，以 2009 年為例，IEA 主要國 家模組約占系統成本 55 %，但台灣只占 28 %，可看出國內過去的系

在文檔中 台灣太陽能補助政策情境分析 (頁 51-0)