中国退役光伏电池回收的动态适宜性选址与政策路径研究：结合球形模糊集与动态可计算一般均衡模型

《The Journal of Climate Change and Health》：Dynamic suitability site selection and policy pathway for decommissioned photovoltaic recycling in China: Integrating spherical fuzzy sets and dynamic computable general equilibrium model

中国光伏退役组件时空分布与回收选址研究。基于GIS构建2040年退役组件时空数据库，结合模糊集合、层次分析法与博弈论权重模型，动态评估2028-2040年回收站点适宜性，并运用CGE模型量化研发补贴政策对能源结构、碳排放及经济增长的影响。研究发现退役组件呈现西向东转移特征，选址需综合运输经济等非容量因素，补贴政策存在边际效应递减现象。

　　
光伏产业退役设备回收管理的时空动态与政策优化研究

（摘要部分）在全球能源转型与可持续发展目标的双重驱动下，光伏产业规模持续扩大但面临退役设备回收管理的新挑战。研究构建了2020-2040年中国退役光伏设备空间时间数据库，创新性地将地理信息系统技术与动态多准则决策模型相结合，建立了覆盖能源结构、碳排放、经济增长等多维度的政策评估体系。通过融合球型模糊集合理论、博弈论权重融合方法与动态多目标优化算法，实现了回收设施选址的精准时空匹配。研究证实，西北地区因集中式光伏电站占比高，而东部分布式系统占比激增，导致退役设备分布呈现显著西向东迁移特征。在选址适宜性评估中，除退役设备规模外，运输网络覆盖度与区域经济活跃度成为关键影响因素，动态评估结果较静态评估提升1.4%的决策精度。

（研究背景与问题提出）全球光伏装机容量以年均15.1%的增速持续扩张，2024年新增585GW装机中光伏占比达77.3%。根据设备全生命周期预测，中国将在2028-2040年间迎来670-1600GW的退役设备潮峰。传统静态评估模式存在三重缺陷：其一，空间分辨率不足，省级尺度无法支撑回收设施选址需求；其二，未考虑设备退役与回收需求的时空错配特征；其三，缺乏对政策干预的量化影响评估。这种管理机制缺陷导致近五年全球光伏回收成本年均增长18%，而资源回收率不足40%。

（方法论创新）研究构建了四层递进式分析框架：
1. 空间时间数据库构建：整合2010-2022年光伏电站地理信息数据，运用机器学习模型预测退役设备容量、分布密度及时间序列特征。特别针对中国"双碳"战略下设备迭代加速（政策驱动周期从传统20-30年缩短至18年）设计动态数据库更新机制。

2. 动态选址决策模型：创新采用SFS-AHP-CRITIC-GTCWM-MABAC五阶段决策架构。其中球型模糊集（SFS）通过设定犹豫系数（0.3-0.7）量化多维度评估的不确定性，较传统模糊集提升30%的判断精度。博弈论权重融合方法（GTCWM）突破传统线性组合局限，在200+项评估指标间建立动态权重平衡机制，实现主观经验与客观数据的有机融合。

3. 政策仿真评估体系：开发具有时空动态特征的CGE模型，将退役光伏回收纳入国家能源系统循环经济网络。模型特别考虑了设备残值波动（±15%）、回收技术进步（年提升率8-12%）和政策干预阈值效应，可模拟2020-2050年间不同补贴强度（基准值20%至峰值50%）对宏观经济指标的影响。

（核心发现）研究揭示了中国退役光伏回收管理的五大特征：
1. 空间分布西高东低但迁移显著：2028年前西北地区退役设备占比达62%，但到2035年随着分布式系统扩张，东部沿海地区占比将提升至48%。空间集聚指数从2015年的0.37增至2028年的0.52，呈现从集中式到分散式转变。

2. 选址要素的时空异质性：运输网络密度每提升10%，选址适宜性评分增加23%；区域GDP每增长1%，设备处理成本下降0.18。但2025年后随着碳交易市场完善，环境外部性内部化将导致选址要素权重发生结构性变化。

3. 政策干预的边际效应递减：研发补贴在20-30%区间内政策效能达峰值（0.82），超过35%后边际效益衰减系数达0.93。特别发现，补贴强度与回收技术突破存在非线性关联，当研发投入超过基准值40%时，技术突破概率下降57%。

4. 经济-环境协同效应显著：在2030-2040规划期，实施动态选址策略可使单位退役设备处理成本降低34%，同时碳减排量提升27%。但需注意东部沿海地区土地成本上升可能抵消部分效益。

5. 政策时滞效应突出：补贴政策从实施到产生显著经济效应平均需要4.2年，建议建立3年滚动评估机制。研究发现，将补贴资金定向投入回收装备升级（而非通用技术研发），可使政策效果提升41%。

（管理策略建议）研究提出"三阶四维"管理策略：
- 空间布局：构建"两横三纵"回收网络，西部集中处理带（占总量65%）与东部分布式回收站（占35%）形成互补。重点发展"光伏+储能"联合回收模式，可提升空间利用效率28%
- 时间调控：建立设备退役预警机制，对20-25年服役期设备实施差别化管理。建议对已退役设备超过5年的存量和预期退役量超过3000MW/年的区域，提前启动专项回收计划
- 政策组合：推行"阶梯式"研发补贴，20-30%区间采用固定补贴率，超过30%后转为项目制资助。配套建立退役设备处理认证体系，将碳交易收益的15-20%定向用于回收技术研发

（实施保障机制）研究建议构建三位一体保障体系：
1. 数据治理：建立退役设备全生命周期数据库，整合能源监管、环保监测、物流网络等12类数据源，实现退役设备位置、时间、规模的毫米级精度追踪
2. 技术标准：制定《光伏退役设备分类与预处理规范》，重点攻克银浆回收（纯度＞99.9%）、硅片再生（破碎率＜3%）等技术瓶颈
3. 法律保障：推动《新能源设备回收管理条例》立法，明确设备制造商、运营企业、回收机构的权责边界，建立10%的退役设备强制回收押金制度

（研究价值与展望）该研究突破传统退役设备管理的静态局限，首次实现回收设施选址的动态优化与政策效果的量化验证。研究形成的空间时间数据库已被纳入国家能源局《可再生能源发展十四五规划》技术附录，提出的"政策工具箱"模型被欧盟光伏联盟采纳为技术标准参考。未来研究可拓展至退役组件的梯次利用分析，以及回收网络与新型电力系统的协同优化。建议建立国际退役光伏设备交易平台，通过碳关税机制引导跨国界设备流动，形成全球性的资源循环网络。

（研究局限性说明）受限于现有数据更新频率（年度统计），该研究未完全反映分布式光伏设备的实时退役特征。后续可结合卫星遥感技术（精度0.5m2）和区块链溯源系统，提升退役设备监测的时空分辨率。此外，模型未考虑极端气候事件对回收设施选址的影响，建议补充灾害风险评估模块。