第 31 卷第 11 期
Vol. 31
统计与信息论坛
Statistics &. Information Forum
2016 年 11 月
Nov. ,2016
E统计应用研究】
基于夏普利值的居住建筑分布式光伏发电
系统费用分摊分析
罗西a ， jlJ 加平b
(西安建筑科技大学 a. 管理学院山.建筑学院，陕西西安 710055)
摘要:就中国居住建筑中采用分布式光伏发电系统的良好发展前景，以中国 15 个城市的自然条件及光伏
发电补贴政策为背景，采用 SAM、COBRA 和 MATLAB软件为研究工具，以外部性理论与合作博弈论作为理
论支撑，对中国居住建筑分布式光伏系统进行费用分摊分析。结果表明，国家补贴不足以使居民获得合理收
益，地方补贴在很大程度上决定了分布式光伏在该地区的发展水平。中国部分地区地方补贴额度不足，居民
电价过低和电网公司难以获得补贴都导致各参与主体对投资分布式光伏的积极性不高，分布式光伏在中国
发展速度低于预期的结果。
关键词:分布式光伏 z外部性;合作博弈;夏普利值;成本分摊
中图分类号: 文献标志码 :A 文章编号 :1007--3116(2016)11一0075一06
一、引言
分布式光伏发电是指建在用户需求侧，通过光
伏组件将太阳能转化为电能的发电方式。推广利用
分布式光伏对优化中国能源结构、促进节能减排、防
治大气污染的意义重大。为此，国家发改委于 2013
年 8 月正式颁布 元/kWh 的分布式光伏全电
量补贴政策[口，各省市也陆续出台各种地方补贴政
策以推动分布式光伏产业快速发展。 2015 年 1 月，
国家能源局提出 2015 年新增分布式光伏 7GW 的
任务目标，并于同年 12 月明确中国分布式光伏装机
在 2020 年底达到 70GW 的总体发展规划。
然而根据国家能源局统计数据， 2015 年中国
分布式光伏新增装机仅为1. 39GW，远低于年初制
定的发展目标，甚至与 2014 年的 新增容
量相比也大幅降低，发展速度明显放缓。随着全
球光伏系统价格的不断下降，各参与主体之间的
利润成本分配不清晰、投资回报前景不明朗正逐
收稿日期 :2016--04--20
渐成为制约分布式光伏发展的主要因素。近年来
国内外关于新能源费用分摊的研究正逐渐增多 t
胡军峰利用静态动态合作博弈理论解决了风电接
人电网导致的辅助服务费用分摊问题[2J ; Boqiang
Lin 和 Jianglong Li 在一定时间跨度内估算中国多
种类型新能源的并网费用，并针对不同主体进行
费用分解[3J ; N. X. Jia 和民 Yokoyama 应用合作博
弈论对电力零售市场内的独立能源提供方进行利
润分摊分析问。但已有研究主要集中在输配电费
用分摊方面，针对分布式光伏整体费用分摊的研
究仍相对较少。本文在充分考虑中国不同地区光
照资源、经济水平、能源结构的实际情况下，以分
布式光伏系统平准化能源成本计算为基础，分析
分布式光伏开发对电网公司、政府和居民的收益
影响，并应用合作博弈论中的夏普利值解决各主
体参与分布式光伏投资的利益分配问题，得到适
合各地区的分布式光伏费用分摊机制。
基金项目:国家创新研究群体科学基金项目《西部建筑环境与能耗控制研究))(51221865) ;国家软科学研究计划项目《中国
采暖区既有住宅建筑节能改造管理模式研究))(2011GXQ4四80)
作者简介:罗 西，女，陕西西安人，博士生，经济师，研究方向:建筑环境节能系统技术经济分析与研究;
刘加平，男，陕西大荔人，教授，博士生导师，研究方向 z建筑节能。
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统计与信息论坛
二、分布式光伏系统平准化能源成本
(一)补贴前的平准化能源成本计算
平准化能源成本(LCOE)是用于分析各种发电
技术成本问题的重要指标，迄今为止巳被广泛应用
于能源行业，其含义是系统全寿命周期内成本折现
值与发电量折现值的比值，表达式为:
); T ^c, j (1 + r)' LCOE = ::ZTυ
>:二瓦j (1 十 r)'
式中，C，为系统每年成本投入 ， E， 为系统每年电能
产出 ， r 为折现率 ， t 为系统寿命。
对于光伏系统，其成本主要为初始投资，随后每
年投入仅为运营维护费用，故式(1)等价于:
io+ );~_^M， j (1 +r)'
LCOE= ←『中....-. t=u
>:二Eo (1 -d)'j (1 +r)'
式中 ， 1。为系统第一年初始投入 ，M， 为每年运维成
本，E，。为系统第一年电能产出 ， d 为系统性能衰减
率。
分布式光伏系统的 LCOE 与其设计方案、组件
性能以及气候条件等因素关系紧密。为便于分析比
较，本文使用 SAM 软件[5J对全国 15 个城市的居民
分布式光伏发电系统 LCOE 进行仿真计算。仿真
模型中电池组件选用 SunPower SPR-210-BLK-U ,
逆变器选用 SMA公司 SunnyBoy 系列，气象数据来
源于 Solar and Wind Energy Resource Assessment
(SWERA) 570160 号气象站，系统倾斜角设为该城
市当地纬度，系统性能衰减速度每年% ，运营维
护费用每年 10 元jkW，系统寿命设定为 25 年，其中
第 12 年需更换逆变器，逆变器价格 1 元jW，社会折
现率 8%。由于本文研究对象为居民建筑分布式光
伏，装机规模限定为 1~10 kW，在此区间内系统单
位价格为 10~12 元j W，规模越小，价格越高。根
据以上参数设定，各城市分布式光伏 LCOE 计算结
果见表 l 。
表 1 各城市分布式光伏系统 LCOE计算结果
城市 LCOE 元/kWh 城市 Lα)E元/kWh
宝鸡 合肥 1. 00
北京 昆明
长沙 1. 09 兰州
成都 1. 16 茫崖
重庆 1. 19 商城 1. 03
贵阳 1. 18 上海 1. 01
杭州 1. 04 武汉
哈尔滨
(1)
(2)
中国光照资源主要集中在西北地区，其中西藏、
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青海地区光照资源最为优良，而四川盆地以及贵州
大部分地区的光照资源则最为贫婿。从表 1 结果可
以看出，分布式光伏 LCOE 的高低反映了当地光照
资源的优良程度，整体上光照资源贫婿地区 LCOE
较高，光照资源丰富地区 LCOE 较低。
(二)补贴后的平准化能源成本计算
除了国家现已颁布的 元jkWh 的分布式
光伏全电量补贴政策之外，各地方政府也相继出台
了补贴政策以推动当地分布式光伏产业发展。本文
中 15 个城市的地方分布式光伏补贴政策见表 2 。
表 2 各城市分布式光伏地方补贴政策一览表
补贴政策地区 内容
1 元/W
元/ 年
元/kWh ， 10 年
类型
一次性规模补贴
度电补贴
度电补贴
鸡京沙都庆阳州曦肥明州崖城海汉一宝北长成重贵杭酣合昆兰茫南上武一
元/ 年 度电补贴
一次性规模补贴2 元/W，上限 2 万元
一期 4 元/W，二期 3 元/W
元/kWh ， 5 年
元/kWh ， 5 年
一次性规模补贴
度电补贴
度电补贴
国家及地方政府补贴能够大幅度降低分布式光
伏对于各投资主体的 LCOE 值，提高其财务盈利能
力，影响程度如图 1 所示。
·无补贴 口仅国家补贴
圈 1 各城市不同补财政策下分布式光伏系统 LCOE 图
三、各参与方收益分析
分布式光伏的开发使用会对电网公司、政府、居
民等参与主体产生一系列的收益影响，继而决定该
主体参与投资的积极性，具体收益分析如下。
(一)电网公司
1.缓建电网建设价值(R卢)。若电网企业在进行
电网投建规划时，利用分布式光伏降低系统在峰荷
罗 西，刘加平:基于夏普利值的居住建筑分布式光伏发电系统费用分摊分析
时对电网输送容量的需求，就得以延缓或减少输配
电网的投资，电网公司因此节约了投资，其价值等同
于电网公司改造更新所投入资金的时间价值。本文
中凡取值为 0 元 /kWh[6J 。
2. 提高供电可靠性(R)。当大电网线路发生故
障时，适当容量的分布式光伏可保障重要负荷的安
全稳定运行，电网供电可靠性因此得以提高，继而产
生间接经济效益，其价值等同于用户停电损失。本文
中Rr 取值为 9 元 /kWh[6J 。
3. 减少线路损耗 (Rt ) 。分布式光伏的接入减少
了传统电网中大容量远距离的电力输送，从而减少
了高压输电线的损耗。电网公司因线路损耗减少而
获得的度电收益为 z
Rt = ηX 1 Pb (3)
1- r;
式(3) 中 'Pb 为当地燃煤电企脱硫标杆上网电价 r;
为平均线损率。
4. 电源备用费用增加(Rb ) 。电网系统中的备用
是指电力系统除了满足预计负荷需求外，为保障电
网安全、经济运行而保持的有功功率储备[6J 。由于光
伏发电系统出力的高度间歇性和波动性，电网公司
必须为其提供备用机组以解决调峰和调频问题。因
此，电源备用费用是电网公司因为分布式光伏而额
外增加的成本。本文中 Rb 取值为 1
元 /kWh[6J 。
5. 售电损失(R)。使用分布式光伏后，产能自发
自用使用户购电量减少，电网公司收益也相应减少。
原本电网公司的度电利润为居民电价与当地燃煤电
企脱硫标杆上网电价之差，现假设居民分布式光伏
自发自用比例为 50饵，则电网公司的度电售电损
失为:
R. = 50% X (Ps - Pb ) (4)
式(4) 中 ， P.， 为当地居民电价。
综上所述，电网公司因分布式光伏系统而获得
的度电收益为:
Ee =Rp+R 十 Et - Rb - R. (5)
{二)政府
1.二氧化破减排收益 (R) 。虽然太阳能电池
板制造过程中的高能耗及产生的废气、废水、废料等
问题正逐渐引起人们的关注，但相比于传统煤电，光
伏系统全寿命周期内各种污染物排放量仍然大幅减
少。对比数据如表 3 所示[7J 。
因使用单位千瓦时光伏发电代替煤电而减少的
二氧化碳排放可转化为经济效益，表达式为:
表 3 分布式光伏与煤电全寿命周期内污染物排放对比
分布式光伏排 传统煤电污染物 影响类型 放量 g/kWh 排放量g/kWh
二氧化碳 全球变暖 1 180
二氧化硫 土地酸化
氮氧化物 土地酸化 5
挥发性有 光化学 1. 2X lO-4
机化合物 臭氧合成
R = (Qc -Qp) X Pc (6)
式(6) 中 ， Qc 为煤电全寿命周期内度电二氧化碳排
放量;也为光伏全寿命周期内度电二氧化碳排放
量ψc 为单位排放量二氧化碳价格。
对于户c 的取值，国际上尚未有统一测算标准，
不同模型计算结果差异巨大，浮动范围在 $10/t 到
$ 150/t 之间阳，本文以 $40/t 的价格进行计算。
2. 健康状益(R，，) 。分布式光伏在全寿命周期内
污染物排放量相对于传统煤电的大幅度减少将提升
该地区居民健康水平，故政府在居民健康方面所需
投入也相应减少。本文采用 COBRA∞软件对其健
康收益进行计算，得到每使用 1MWh 分布式光伏产
能代替煤电可提高居民健康收益$ 的计算
结果。
3. 就业收益(Rj ) 。大力推广分布式光伏能够制
造更多的就业机会。有研究表明，同样投入 1 百万美
金，光伏产业能够创造 个就业年，而煤电仅能制
造 个问。由于政府每年需向生活水平低于贫困
线的居民发放居民最低生活保障以维持社会稳定和
谐，分布式光伏带动就业可使国家节省部分该支出，
故分布式光伏度电创造的就业收益为:
() X 12 X M, 106J × LCOE(7)
式(7) 中 ，Mt 为该地区城市居民每月最低生活保障
标准。
除了以上所列之外，政府还会因推广分布式光伏
获得其它一些正外部性收益，如城市景观效应提升，相
关产业发展等，但因其难以量化，本文不予以分析。
综上所述，政府因分布式光伏获得的度电收益为:
Eg = Rc 十 Rh +Rj (8)
{三)居民
投资分布式光伏对居民的经济性影响主要有两
方面:节省电费及售电收益。
1.节省电费 (Ra) 。假设分布式光伏自发自用比
例为 50饵，则分布式光伏系统每发一度电，居民节
省电费为:
R = 50% XP .. (9)
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2. 售电收益(Rb ) 。由于分布式光伏余电上网比
例为 50饵，则分布式光伏系统每发一度电，居民售
电收益为:
Pb = 50% X Pb (10)
综上所述，居民因分布式光伏获得的度电收
益为 z
Er = Rs 十 Rb
四、基于夏普利值的分布式光伏
费用分摊计算
(一)合作博弈及夏普利值
(11)
博弈可分为合作博弈和非合作博弈，合作博弈
主要通过协调多个利益主体来经营联盟收益并解决
收益分配问题[11]5 ，其定义是以特征函数的形式(N ，
V) 给出的。一个合作博弈问题的全体局中人集合可
用 N= {1， 2 ，… ， n} 表示，其中 n表示局中人个数β
是 N 的子集，表示局中人根据各自利益需求结盟形
成的联盟体川是与N 中的每个联盟 S 相对应的特
征函数 ， v(5) 就是如果联盟 S 中局中人相互合作所
能得到的最大赢利。
夏普利值(Shapley) 是 20 世纪五六十年代发展
起来的一种平均主义分配理论。按照夏普利值的思
想，局中人 i 所应承担的成本或所应获得的收益等
于该局中人对每一个所参与联盟的边际贡献平均
值，数学表达式如下 z
y飞 S !(n → 5 一1)Xi(V) = 主~J:'" ., .L /(v(5U{i }-c(5))
ξNli n!
(1 2)
{二)分布式光伏费用分摊模型
为求解分布式光伏系统费用分摊问题，首先应
确定N中每个联盟S所对应的特征函数V(白。本文
中 N= {电网公司，政府，居民} ，故有23 种联盟可
能。联盟的特征函数，即联盟的利润总和可表示为收
益减去成本。各联盟特征函数如下:
当50 = {臼}， v(5o )=0;
当5， = {电网公司 }， v(5，)= Ee-LCOE;
当5g = {政府} ，因无电网公司参与，分布式光
伏系统将仅能离网运行，且其产能曲线与用户负载
曲线无法做到完全匹配，部分电能将被浪费，假设被
浪费比例是 50饵，则 v(5g )= Eg/2 一 LCOE;
当5r = {居民} ，因元电网公司参与 ， v(5r )=
Er 一 ρb/2 一 LCOE;
当S唔={电网公司，政府} ， v(s嗒)= Ee 十Eg 一
LCOE;
78
当5... = {电网公司，居民} , v (5.,. ) = Ee + Er 一
LCOE;
当5gr = {政府，居民} ，因元电网公司参与，
v(5gr) = Eg/2 + Er - Pb/2 一 LCOE;
当5"，r = {电网公司，政府，居民)川(5"，r) = E.
十 Eg+Er 一 LCOE;
至此己得出各联盟对应的利润函数，将 15 个城
市的相关数值代人，并通过夏普利值进行各参与方
利润分摊计算，再用各方收益减去分摊利润即为分
摊成本。其中需对外部性特别处理。如当联盟中仅有
电网公司和居民时，政府实际上享受到了相应的环
境、社会、经济等收益，但却未承担任何费用，这是不
合理的，需要予以修正。各联盟外部性收益特征函数
如下:
当5e = {电网公司} , ve ( 5, ) = Eg + Er ;
当51! = {政府} , Ve ( 5g ) = Ee 十 Er - Pb/2;
当5r = {居民} 'Ve ( 5r ) = Ee 十 Eg/2;
当S嘈={电网公司，政府} ,V, (5嘈)= Ed
当5... = {电网公司，居民} ，马 (5er ) = Eg ;
当5gr = {政府，居民} ,V , (5gr ) = Ee;
当5"，r = {电网公司，政府，居民} ，马(乌r)= 0;
采用夏普利值对各参与方外部性收益进行分摊
计算，得到结果见表 4 所示。
表 4 备参与方外部性收益分摊
单位:元/kWh
城市 电网公司 政府 居民外部性收益 外部性收益 外部性收益
宝鸡 一
北京 一
长沙 一
成都 一 一
重庆 一
贵阳 O. 44
杭州 一 一
哈尔滨 一
合肥 一
昆明 O. 44 一 一 O. 14
兰州 一O. 17
茫崖 一
南城 一
上海
武汉 一 一
政府和居民外部性收益分摊值为负，说明政府
和居民需将各自收益按一定比例返还给电网公司，
本文中二者返还比例分别选取 和 。
(三)分布式光伏费用分摊计算结果
使用 MATLAB软件对各参与方进行利润成本
分摊计算，得到结果见表 5 和表 6.
西，刘加平:基于夏普利值的居住建筑分布式光伏发电系统费用分摊分析
表 5
罗
基于夏普利值的备参与方利润分摊
单位 z元/kWh
，理论值 。国家补贴
a. 政府与电网公司承担费用
居民
分摊利润
。.03
政府
分摊利润
。.06
电网公司
分摊利润
。.05
LCOE
l. 09
l. 16
l. 19
l. 18
l. 04
l. 00
l. 03
1. 01
城市鸡京沙都庆阳州睛肥明州崖城海汉宝北长成重贵杭即合昆兰茫南上武
·理论值
b. 政府与电网公司利润
nhmm
踊黠武汉
R』配配配配岛上海HdE
黠酣趾商城贴bnuu
茫崖补
AEUB
兰州脑
血刷刷
mma
昆明与
JEE
合肥晾
mm
黯翻翻黠哈尔滨时
nAUHHHM
杭州
陪她
nuuuuuu
贵阳
撞撞撞翻幅幅幅睡意庆Bn
配时配监成都
ntEEE
长沙
nuuuE
北京
..n
仙"uum
宝鸡
。。，。，句句，"《
U
AυAUAυnυAU
·理论值已国家补贴
』￥
P遇叫
hu
甘MEUM
且阳山
从表 5 可看出，各方利润受当地 LCOE 影响最
大: LCOE越高，利润越低; LCOE 越低，利润越高。
成都、重庆与贵阳的电网公司、政府与居民利润之和
为负值，即对于大联盟整体，在该地区投资分布式光
伏反而会造成亏损，其主要原因是当地光照资源差，
LCOE 过高。居民利润在受 LCOE 影响的同时也
受到当地居民电价的较大影响，如茫崖 LCOE 虽在
所列城市中最低，但因当地居民电价较低，其居民利
润并不排在前列。
表 6 基于夏普利值的备参与方费用分摊
单位 z元/kWh C. 居民承担费用
hH
武汉J峡海
tZAHH
南城
a
盘孔崖
sv
兰州
iE
明
白HHA
思肥
tv
验小滨
'偏就州"'丽闲情出幡嚣撞撞撞陆描写鸭"'川且事莎
:"、北京
32101234 aaaaaddd
言摆摆一解曰:想
d. 居民利润
图 2 备参与方在不同补贴政策下的费用分摊
从图 2 可以看出，除个别光照资源、非常好的地
区，国家补贴额度普遍低于政府与电网公司应承担
的成本分摊，居民若单纯依靠国家补贴投资分布式
光伏难以获得利润。地方补贴的辅助可提高居民利
润，但除了北京、合肥、茫崖、南城和上海这五个或光
照资源极好，或地方补贴到位的城市之外，大部分地
区居民在获得国家及地方双重补贴后其利润仍然低
于理论值，有些甚至是负值。不理想的收益水平导
致居民投资热情不高，分布式光伏在这些地区难以
撒国家与地方补贴口国家补贴a理论值
居民
分摊费用
。.41
政府
分摊费用
。.59
电网公司
分摊费用
城市鸡京沙都庆阳州睛肥明州崖城海汉宝北长成重贵杭时合昆兰茫南上武
79
大部分城市电网公司分摊费用为负值，说明其
在分布式光伏产业中应获得补贴而不是分担费用。
因国家电网公司、中国南方电网有限责任公司以及
各地方电网公司皆为国有垄断企业，故可将电网公
司并人政府以简化分析，而政府分摊费用可以理解
为政府的理论补贴额度，因此将计算结果与实际政
府补贴额度相比较，得到结果如图 2 所示:
统计与信息论坛
顺利发展。
五、结论
本文基于外部性理论和合作博弈论对全国 15
个城市居民分布式发电系统的平准化能源成本及费
用分摊模式进行了分析，得到以下结论:
1.对于光照资源非常好的地区，国家给予的分
布式光伏补贴已足够使居民获得理想利润，地方政
府元需提供补贴;对于光照资源非常差的地区，各参
与方整体获得的利润之和为负值，说明该地区不适
合发展分布式光伏，地方政府也无需提供补贴;对于
光照资源一般的地区，国家补贴不足以使居民获得
理想利润，若地方补贴制定得合理，将使电网公司、
参考文献:
政府和居民三者利润分配达到或接近平衡点，因此
在这些地区，地方补贴额度对分布式光伏的发展将
起到至关重要的作用。
2. 目前中国实行与国际惯例相反的居民电价低
于工业电价的电价政策，虽然居民因为低电价获得
了收益，但在推广分布式能源的过程中，居民电价的
过度低廉会导致民众参与分布式光伏的积极性不
高，从而影响分布式光伏的推广。
3. 电网公司需要政府补贴才能够获得应得利
润，但实际中由于一些政府补贴资金的来源不够明
确，电网公司有时并不能获得应得的补贴，甚至需要
倒贴，故影响到一些电网公司参与分布式光伏的积
极性，一定程度上阻碍了分布式光伏的推广。
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Cost Allocatioo of Resideotial Distributed PV Project Based 00 Shapley Value
LUO Xi1 , LIU Jia-ping2
(a. Schoo\ of Management;b. Schoo\ of Architecture. Xi'an Univ. of Arch. &. Tech. , Xi'an 7100日 .China)
Abstract: Under the huge challenges of global energy conservation , emission reduction and energy
security , distributed PV industry has become the key means to achieve economic restructuring and low
80
第 31 卷第 11 期
Vol. 31
【统计应用研究】
统计与信息论坛
Statistics & Information Forum
2016 年 11 月
Nov. ,2016
Knight 不确定环境下中国上市银行存款保险定价
黄虹a 王向荣b 刘悦莹b 李丹 F日 a
(山东科技大学 a. 信息科学与工程学院山.数学与系统科学学院，山东青岛 266590)
摘要:提出 Knight 不确定环境下的银行存款保险定价模型，在该模型下存款保费率不再是一个固定的
值，而是一个区间。运用该模型真实测算了中国 16 家 A股上市银行的存款保险费率区间，并利用数值分析
的方法，研究不确定性参数对存款保费率区间的重要影响。结果表明:Knight 不确定风险对中国银行保费的
厘定影响显著，具体表现为随着不确定参数的增大，各银行保险费率区间长度都有增大的趋势，但增大幅度
各不相同，因此在进行保费厘定时，不能一概而论，而要"因行而异"。
关键词:Knight 不确定性;保险定价区间;Ronn-Verma 模型;上市银行
中图分类号: 文献标志码 :A 文章编号 :1007--3116(2016)11一0081一06
一、引言
在Black-Scholes 期权定价公式的基础上[IJ
1977 年 Merton 首次提出了保险定价的 Merton 模
型凶，建立起了存款保险合约价值与银行资产价值
收稿日期 :2016--04--29
直接联系的理论框架价飞随后诸多学者对 Merton
模型进行了扩展[5一飞其中应用最多的是 1986 年
Ronn 和 Verma 提出的 RV 模型[吨，该模型将银行
负债分成了银行存款和除此以外的负债两部分，并
且考虑了监管容忍度，更贴近现实。通过对中国上
基金项目 z 国家自然科学基金项目《正倒向随机控制系统及其在金融中的应用研究))(11271007) ;高等学校博士学科专项
科研基金项目《正倒向随机控制系统的能控性与鲁棒性研究>>(20123718110010); 山东科技大学研究生创新基
金项目<<Knight 不确定环境下 Levy 市场中的期权定价))(YZ150107)
作者简介:黄 虹，女，山东临沂人，博士生，研究方向:金融数学，保险定价，随机控制及应用;
王向荣，男，山东平邑人，理学博士，教授，博士生导师，研究方向 z金融数学，金融工程与风险管理，数据挖掘;
刘悦莹，女，山东临沂人，硕士生，研究方向 2金融数学;
李丹阳，男，山东淄博人，博士生，研究方向:数据挖掘，机器学习。
carbon economy. However , the present status of distributed PV development in China is not as good as
expected for the reason of irrational profit and cost allocation. In order to find a solution to this issue , we
firstly go over a rigorous exposition of the methodology employed for the calculation of the levelized cost of
electricity for PV. Based on externality theory and cooperative game theory , we proceed to establish a
mathematical model by using SAM , COBRA and MATLAB to analyze the cost allocation of distributed PV
systems in 15 Chinese cities. The results highlight that national subsidy alone is not enough for residents
to get their desired profits , other factors that influence the profitability of participates include local subsidy
and retail electricity price. Whether a grid enterprise can get enough subsidies from government also
influences its initiatives to participate in the distributed PV industry. In general , government subsidy is
lower than the Shapley value result and higher than the nucleolus result in China.
Key words:distributed PV; externalities; cooperative game theory; Shapley value;cost allocation
{责任编辑:马慧)
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