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时间	主要工作
2015年1月11日~31日	广泛收集大家对于影响因素的意见
2015年2月1日~3月1日	将大家提出的影响因素公布出来，进行广泛投票，最终选取前5~10项因素作为最终的分指数，以大家投票的结果作为该分指数的权重。只要你建议的影响因素此阶段被公布出来，就可以一起分享未来的成果。
2015年3月2日~31日	收集相关数据，进行分指数计算
2015年4月1日~30日	进行总指数计算，绘制地图

一、范围界定

场址类型	优点	缺点
工业厂房	1）面积大，可建设规模大 2）用电负荷大、稳定，且用电负荷曲线与光伏出力特点相匹配，可实现自发自用为主 3）用电价格高，项目预期收益高	个别企业主积极性不高
商业建筑	1）用电价格最高，项目预期收益高 2）用电负荷稳定，且用电负荷曲线与光伏出力特点相匹配，可实现自发自用为主	单体面积较少，大规模开发协调成本高
行政办公楼	1）政府所有，容易协调 2）用电负荷曲线与光伏出力特点基本匹配，可实现自发自用为主	1）单体面积较少； 2）用电价格低，负荷低，项目预期收益较低。
医院	1）对光伏发电接受程度高，协调成本低； 2）用电负荷大、稳定，且用电负荷曲线与光伏出力特点相匹配，可实现完全自发自用	部分屋顶装有太阳能热水器，单体可用面积有限。
学校	1）对光伏发电接受程度高，协调成本低； 2）单体面积较大；	1）用电负荷曲线与光伏出力特点不匹配，自发自用率低； 2）用电价格低，项目预期收益较低
居民住宅	可利用面积最大	1）很多地区太阳能热水器普及率高，可选择的小区不多； 2）项目牵涉用户较多，协调成本高； 3）用电价格低，项目预期收益低； 4）用电负荷曲线与光伏出力特点不匹配，自发自用率低

2、容量指数——反映安装分布式光伏容量的潜力；
3、消纳指数——反映当地电网对光伏电力的消纳能力；
4、挤出指数——反映现有光伏装机容量的挤出效应；
5、可再生能源配额指数——反映某地对可再生能源的需求量；
6、购买力指数——反映某地居民投资光伏电站的能力；
7、政策指数——反映当地政府对光伏的支持力度；
8、制造业指数——反映当地光伏产业的发展程度；
9、观念指数——反映当地居民对分布式光伏了解程度；
10、示范指数——反映其他光伏相关工程对分布式光伏的影响；
不限于上述10项，如果大家有觉得更好的，可以给我留言。

三、投资指数的详细解释
1、盈利指数I1——反映项目的预期收益情况；

I1=E*P
E为某一类型光伏项目在某省可以获得的上网电价；
P为最佳倾角时，某省光伏项目的预期年满发小时数；
此项指数是投资者最为关心的，是应该是最基础、最重要的指数。

2、容量指数I2——反映安装分布式光伏容量的潜力；
I2为根据建筑物类型计算的理论可安装容量。所有类型屋顶面积按其特点，进行相关的折算后，工业厂房、农村居民屋顶按1万平米800kW考虑；其他类型按1万平米600kW考虑。
理论量和实际量毕竟有差距。目前，工业厂房类项目安装量相对较大，可能对这项指数相对敏感；其他类型项目，由于安装量比较少，对这项指数应该不是特别敏感。

3、消纳指数I3——反映当地电网对光伏电力的消纳能力；
I3=Q/S
Q为某省的年用电量；
S为某省的区域面积；
在目前分布式光伏项目在配电网中占比还比较少的情况下，投资对这项指数应该相对不敏感。

4、挤出指数I4——反映现有光伏装机容量的挤出效应；
目前，部分地区的大型地面光伏项目已经出现弃光情况，虽然不会对分布式产生较大的影响，但还是会在当地进行一部分消纳，即占用了当地电网的容量，会对分布式光伏产生一定的挤出效应。
该指标主要依据某省所有形式（地面、分布式）的光伏项目的装机容量。

5、可再生能源配额指数I5——反映某地对可再生能源的需求量；
目前，国家对各省都有可再生能源配额的要求。从省里的管理角度来讲，与其达不到指标去购买其他省的指标，不如在自己省内发展。因此，此项会对分布式光伏产生正效应。
该指数的主要依据为国家对各省的可再生能源比例及该省现有比例的差距。

6、购买力指数I6——反映某地居民投资光伏电站的能力；
光伏还是属于资金密集型项目。在目前主要靠政策推动的情况下，一个地区的经济发达程度会直接影响到企业、居民投资光伏项目的能力。
该指数的主要依据国家统计局公布的居民平均收入水平进行计算。

7、政策指数I7——反映当地政府对光伏的支持力度；
光伏项目是政策市场，政府的支持对目前的光伏项目投资来说是至关重要的。在中国现有国情下，只有当地政府出台文件明确表示支持了，业主去申请备案、并网才会更加顺利。
该指数以某省的政策文件数量为依据进行计算。

8、制造业指数I8——反映当地光伏产业的发展程度；
当地好的光伏产业基础，无疑会对分布式光伏的推广起到正面的促进作用；而且，由于光伏制造业都属于缴税、消纳就业的大户，因此当地政府也会对下游进行支持。
该指数主要依据工信部公布的108家制造业名单数据。

9、观念指数I9——反映当地居民对分布式光伏了解程度；
榜样的力量是无穷的。已有项目的示范效应显然会对推广起到正面作用。此项指数与“挤出指数I4”似乎有些矛盾。但我是这样想的，该指数的主要依据是某省“分布式光伏”的装机量作为评量的依据。而I4中占主导因素的，应该是地面电站数据。

10、示范指数I10——反映其他光伏相关工程对分布式光伏的影响；
目前，国家正在开展的，与光伏相关的其他工程包括：1）绿色能源县、2）新能源示范城市、3）微网示范项目、4）光伏扶贫项目、5）分布式光伏示范园区等。

       此类项目的开展，显然会对分布式光伏项目的推广起到很大的促进作用。因此，该指数主要依据某省参与此类项目的数量。

       上述10项指数是我不成熟的一些想法，欢迎大家多多给予意见。另外，每一项指数到底应该占多大的比重？请大家帮忙进行投票。
请注意，10个选项的累计比例是100%，大家不要投多了呦！

如对此题目有研究，有兴趣参与投票的，请关注王淑娟的微信：