华润新能源弃光率分析与风电运营商估值模型修正研究

中国新能源发电行业长期面临弃光弃风问题，这直接影响了风电运营商的发电利用小时数和实际收入。弃光率是指光伏电站发电量中被限制上网的比例，是衡量新能源消纳能力的重要指标。华润新能源作为华润电力旗下专注新能源发电的平台，其弃光率的变动直接反映了区域电力市场供需状况和电网消纳能力的变化。

当弃光率从较低水平上升至12.9%时，意味着有近13%的发电量无法实现上网销售，这对于以发电量和上网电价为收入核心的新能源运营商而言，意味着收入和利润的显著损失。在平价上网政策全面推进的背景下，这种损失更加难以通过电价上涨来弥补，对项目收益率形成双重压力。

随着中国新能源发电全面进入平价时代，补贴依赖型项目逐渐退出历史舞台，新增项目几乎全部为平价项目。这一转变对风电运营商的估值逻辑产生了深远影响：

• 固定上网电价或竞价上网电价取代了原来的"电价+补贴"模式
• 收入的可预测性下降，更多依赖电力市场交易价格
• 市场化交易比例提升，电价波动风险加大

• 项目建设成本下降，但降本空间逐渐收窄
• 运维成本刚性上升趋势明显
• 储能配置要求提高，额外成本增加

传统的折现现金流（DCF）模型在评估风电运营商时，通常采用以下核心框架：

FCF = (发电量 × 利用小时数 × 上网率 × 电价) - 运营成本 - 资本支出 - 税费

• 发电量：基于风资源评估和装机容量
• 利用小时数：历史均值或设计值
• 上网率：假设接近100%或使用历史平均水平
• 电价：固定电价或考虑温和上涨
• 运营成本：单位成本随规模效应下降
• 折现率：基于WACC计算，考虑行业beta

当弃光率上升和平价项目占比提升时，传统估值模型的核心假设面临严峻挑战：

传统模型通常假设上网率接近100%，或使用较为乐观的历史平均值。但弃光率12.9%的现实表明，这一假设可能严重偏离实际情况。特别是在电力供需宽松、电网通道受限的区域，弃光弃风问题可能长期存在甚至加剧。

平价项目意味着电价更多由市场决定，电力市场改革推进下，电价波动性显著增加。传统DCF模型中稳定的电价假设难以成立，需要引入更复杂的电价情景分析。

运维成本在弃光弃风背景下呈现刚性特征——即使发电量下降，运维人员、设备维护等固定成本仍需支出，导致单位成本上升，项目收益率下降。

不再简单假设固定的上网率，而是建立基于以下因素的概率模型：

• 区域电力供需平衡状况
• 电网通道容量和建设规划
• 当地新能源装机增长预期
• 储能配置比例和调度策略
• 电力市场化交易进程

对于平价项目，需要建立多情景电价假设：

情景	电价假设	概率权重	适用条件
乐观情景	基准电价上浮10-15%	20%	电力紧张、需求旺盛
基准情景	基准电价	50%	正常市场环境
悲观情景	基准电价下浮10-15%	30%	电力过剩、市场竞争激烈

随着电力市场改革深化，新能源运营商的收入结构将从单一电量电价向"电量电价+容量电价+辅助服务"多元化转变。估值模型需要纳入这些新兴收入来源。

将运营成本拆分为固定成本和可变成本：

• 固定成本
  ：人员薪酬、资产管理费、保险费等——不随发电量变化
• 可变成本
  ：耗材、维护备件等——与发电量正相关
• 半固定成本
  ：部分运维服务——存在阈值效应

建立成本弹性系数模型：

实际单位成本 = 固定成本/(发电量×上网率) + 可变成本系数

弃光不仅是收入损失，还产生额外成本：

• 设备空转损耗
• 储能系统运行成本
• 调度考核罚款

这些成本应在估值模型中充分考虑。

参数	传统假设	修正后建议	调整理由
无风险利率	3-4%	2.5-3%	利率下行周期
市场风险溢价	5-6%	6-7%	电力市场化风险上升
Beta系数	0.8-1.0	1.0-1.2	行业波动性增加
特定风险溢价	0-1%	2-3%	弃光弃风风险、区域集中度

在DCF模型基础上，增加极端情景分析：

• 弃光率持续恶化至20%以上
• 电价大幅下跌超出预期
• 政策变化（如补贴追缴）
• 自然灾害导致的设备损坏

这些情景虽然概率较低，但一旦发生对估值影响巨大，需要在估值区间中充分反映。

风电、光伏资产的设计使用寿命通常为20-25年，但实际经济寿命可能更长。在估值模型中：

• 考虑资产使用年限结束时的重估价值或残值
• 考虑技改升级对资产寿命的延长
• 考虑土地使用权的续期安排

随着碳市场成熟和碳价上涨，新能源运营商的碳减排价值需要在估值中体现：

隐含碳价值 = 年减排量 × 碳市场价格 × 折现因子

FCF = (Σ 发电量 × 利用小时数 × (1-弃光率) × 电价) 
      - 运营成本 - 维护成本 - 管理费用 
      - 税费调整 + 碳交易收益 + 辅助服务收益

WACC修正 = 无风险利率 + β × 市场风险溢价 + 弃光风险溢价 + 区域风险溢价

鉴于平价项目和弃光弃风问题的复杂性，建议采用蒙特卡洛模拟方法进行估值：

• 弃光率（概率分布）
• 电价（情景树）
• 利用小时数（历史波动范围）
• 运维成本（通胀+技术进步）
• 折现率（利率情景）

• 估值概率分布
• 置信区间
• 敏感性分析矩阵

参数	变动幅度	估值影响方向	影响程度
弃光率	+1%	负面影响	中等
电价	-5%	负面影响	较大
利用小时数	-10%	负面影响	较大
折现率	+0.5%	负面影响	中等
运维成本	+10%	负面影响	较小

1. 估值中枢下移
   ：弃光率上升和平价项目占比提升，意味着风电运营商的内在价值中枢下移，估值倍数可能系统性降低。

2. 估值分化加剧
   ：不同区域、不同消纳能力的运营商将出现显著估值分化。消纳能力强、弃光弃风率低的优质资产将获得估值溢价。

3. 关注尾部风险
   ：在估值分析中需要充分考虑极端情景，避免过度乐观的估值假设。

4. 动态调整能力
   ：估值模型需要具备动态调整能力，根据弃光率变化、电价走势及时更新估值判断。

对于风电运营商的投资分析，建议重点关注：

• 区域选择
  ：优先布局消纳条件好、弃光弃风率低的区域
• 资产质量
  ：关注可利用率高、运维成本可控的优质资产
• 成长质量
  ：关注装机增长质量而非单纯规模扩张
• 现金流能力
  ：重视自由现金流和分红能力，而非账面利润

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华润新能源弃光率升至12.9%反映了行业面临的系统性挑战，而平价项目占比提升则改变了风电运营商的盈利模式。在这一背景下，传统估值模型的核心假设需要全面修正，包括：引入弃光弃风概率模型、建立电价情景分析框架、调整折现率参数、建立弹性成本模型等。修正后的估值模型将更准确地反映风电运营商的真实内在价值，为投资决策提供更可靠的依据。

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[1] Investopedia. “Discounted Cash Flow (DCF) Explained With Formula and Examples” (https://www.investopedia.com/terms/d/dcf.asp)

[2] Investopedia. “Top 3 Pitfalls of Discounted Cash Flow Analysis” (https://www.investopedia.com/investing/pitfalls-of-discash-flow-analysis/)

[3] Reuters. “The 2025 energy transition in eight charts: clean wins, dirty setbacks” (https://www.reuters.com/markets/commodities/2025-energy-transition-eight-charts-clean-wins-dirty-setbacks-2025-12-30/)

[4] Yahoo Finance. “Huaneng Power International Q3 FY2025 Earnings Call” (https://finance.yahoo.com/quote/HUNGF/earnings/)