项目内容主要分为三个方面，首先是国内光伏装机数据收集和预测。在数据收集方面，项目组通过统计国家能源局、国家电网、国家可再生能源中心等官方网站和报告，搜集了2000年到2022年的全国年新增装机数据及2013-2022年各省份的年新增装机数据。数据预测方面，项目把2023年到2050年拆分为短期和长期两个预测阶段，其中短期（2023-2030）主要通过搜集国家及各个省份“十四五”期间已发布的装机规划目标；长期（2030-2050）根据国家发改委能源所最新研究成果2050年装机目标（4000GW），再根据增量确定年增长率从而计算每年的新增装机量。
项目第二个重点工作是光伏组件寿命分布函数的选择和参数的确定。本项目中采用双参数的威布尔分布作为光伏组件的寿命分布函数。函数的表达式如下：
α：尺度参数，特征寿命（考虑不同的气候区，组件的特征寿命不同）
β：形状参数（控制函数的形状，不同预测场景下函数形状不同）
t：自变量，组件失效时间（ｔ取自然数）
f（t）：组件在寿命为t时间下失效概率
尺度参数方面，项目组考虑了不同气候区对组件功率衰减的影响。根据国家在2018年发布《环境条件分类 自然环境条件 温度和湿度》（GB/T 4797.1-2018）的气候标准，依据户外温度和湿度两个指标，全国被划分为干热、暖温、寒温、亚湿热、湿热等多个气候区。项目组根据现有数据材料，研究了光伏组件在寒温区和亚湿热区的组件功率衰减情况，并根据《晶体硅光伏组件报废指南》，提出组件功率衰减至初始功率的80%即可以报废的假设，最终计算得到组件在以上两个气候区特征寿命为α1=26.14、α2=20.84。对于其他未有实证数据的气候区，暂归为其他气候区并按照25年质保寿命给定参数值。
同时，项目对气候条件相似的气候区进行合并，并假定相同的特征寿命。其中寒温Ⅰ、Ⅱ合并为寒温区，主要包括西藏、青海等省（区）；湿热、亚湿热合并为湿热区，主要包括海南、云南等省份；干热、暖温、寒冷等暂合并为其他气候区，主要包括河南、河北等省份。
项目组通过对近10年全国各个省份装机数据进行计算发现，以上气候区的年新增装机数据占全国年新增装机比例具有一定的稳定性。经计算，比值分别为寒温区0.16、湿热区0.45、其他气候区0.39。由此可以计算其余不同年份的气候区装机数据，从而利用退役模型对不同气候区退役量进行预测。
形状参数方面，项目组参考了国际能源署对光伏组件退役场景的假设，将组件报废分为常规退役（regular loss）和提早退役（early loss）两条路径。其中，常规退役主要考虑组件初期安装合格、运维良好等，组件失效为正常运营后的技术失效，符合正常失效规律；提早退役主要考虑组件安装不合格、规划不良等原因，光伏组件从安装开始便出现退化和失效。两条路径下都充分考虑到组件在安装、运行及寿命终结时组件的退役情况。得到参数值分别为β1 =5.3759、β2 =2.4928。项目在此基础上还考虑了组件在生产过程中产生的报废率，通过对光伏回收企业的走访调研，考虑了万分之五的生产报废率，这与光伏回收中心之前对企业调研的成果保持了一致性。
通过以上分析，可以得到不同气候区下的3组威布尔分布函数：
最后是退役量的计算。对于退役量的计算，项目组采用了市场供给A模型，模型表达式及参数意义如下所示：
通过以上分布函数求得的寿命分布概率值，再结合不同气候区下装机预测，带入市场供给A模型，可以求得不同气候区下的退役规模，最后对不同气候区数据进行累加，就可以求得我国不同年份下的退役规模。在组件功率和质量的转换方面，项目组参考了国际能源署的研究成果，提出以下近似假设：
2000-2010：100吨/MW
2010-2020：80吨/MW
2020-2050：50吨/MW
最终通过以上计算，可以得到中国在常规退役的情景下，2030年、2040年及2050年光伏累计退役量将达100万吨、1200万吨、5500万吨；提早退役情景下，将分别达400万吨、2300万吨及6600万吨。
图为中国光伏退役规模预测（来自光伏回收产业发展合作中心）
从结果可以发现，本项目的数据远高于国际能源署在2016年对中国退役量提早退役的预测数据，主要原因有以下两个方面：本项目通过气候区实证功率衰减数据，并结合功率衰减20%判废的依据，得到的特征寿命值为26.18年、20.08年及25年，比国际能源署假定的30年要低，理论寿命有不同程度的缩短；根据国内发布的对光伏高比例装机的预测数据，得到中国在2050年的累计装机量将达4000GW，这一数值已经远超2016年国际能源署对中国光伏装机规模350GW的预测。
本项目对于模型研究还有更多细化工作，光伏回收中心将动态可持续研究下去，对预测模型和数据不断完善和补充。本项目从2022年立项以来，得到众多专家、企业和研究机构鼎力支持。项目组对国家电网、水利部水利水电规划设计总院、国家发改委能源研究所、中科院电工研究所、国家电投集团黄河上游水电开发有限责任公司、隆基绿能科技股份有限公司、中国国检测试控股集团股份有限公司、晶科能源股份有限公司、天合光能股份有限公司、英利集团（零碳研究院）、永臻科技股份有限公司、德凯质量认证（上海）有限公司、常州瑞赛环保科技有限公司、安徽融樾科技有限公司、河北大学物理科学与技术学院、山东大学“利废拾光”团队等单位的参与和支持表示感谢。
