基于分時電價的分布式光伏項目度電收益分析

李晟，吳江

(中冶華天工程技術有限公司，江蘇南京 210019)

前言

隨著國家光伏政策調整,光伏行業正積極朝著光伏平價上網的方向發展。以“自發自用，余電上網”的模式消納的工商企業分布式光伏項目，正面臨著新的發展機遇。根據國家發改委《關于2020年光伏發電上網電價政策有關事項的通知》，工商企業分布式光伏項目的全發電量補貼標準調整為0.05 元/kWh；較之2017 年的補貼標準0.42 元/kWh，下降了約88%。

在這種形式下，就更加需要準確地估算項目收益，評估投資價值。然而，在以往依靠補貼政策驅動的分布式光伏項目策劃中，雖然行業已關注到了“自發自用率”“綜合電價”等重要經濟技術參數，但是對于這些參數的估算和依據過程仍然是非常粗略的。本文從光伏發電系統輸出特性和企業用電負荷特性入手，通過具體實例分析兩者的匹配關系，并以此研究在分時電價計費模式下，估算光伏發電度電收益的方法，為分布式光伏發電設計策劃提供更加精確可靠的依據。

1 分布式光伏收益構成

以“自發自用，余電上網”模式的分布式光伏項目收益來自于三個部分，分別為：

（1）度電補貼：根據國家政策，為鼓勵新能源產業的發展以實際發電量為基準來支付光伏發電項目的財政補貼。其具體額度按照項目初始并網年份確定，在項目可持續生產周期內保持不變，通常以元/kWh為單位。

（2）自用部分收益：由于光伏發電產生的電力被企業就地消納，因此節約了從電網購電的成本，從而獲得的發電收益。

（3）余電上網收益：工商企業不可避免地存在著生產負荷波動、檢修或者節假日停產等情況，實際光伏電力全部由企業負荷就地消納是非常難以實現的。在這種情況下，光伏發電產生的電力能源需要注入公共電網。對這部分電力，電網公司將根據項目所在地脫硫脫硝火力發電標桿上網電價予以收購，從而獲得余電上網收益。

因此，分布式光伏電站的年總收益C可表示為：

式中：C1——年補貼收益；

C2——年自用部分收益；

C3——年余電上網部分收益。

在以上三個收益之中，由于度電補貼不斷下降，越晚建成的光伏項目補貼收益占比越低，余電上網的電網收購價則大大低于企業從電網購電的價格，因此，自身消納部分收益高低成為項目規劃設計的關鍵。合理估算自用和余電上網電量收益，必須從光伏發電輸出特性、企業用電特性、分時電價三個因素進行分析。

2 光伏發電系統輸出特性

眾所周知，除了自身的性能、調度指令制約外，項目所在地太陽輻射、環境溫度等氣象條件是光伏發電系統輸出特性的決定性影響因素。在一定的精度范圍內，通過Meteonnorm、PVSyst 等光伏專業氣象數據能夠計算出行業普遍接受的特定項目的發電量數據。以下將以中東部地區某屋頂分布式光伏項目為例進行說明，其中主要系統仿真參數為：

直流裝機容量：2236 kW

交流裝機(逆變器)容量：2000 kW

陣列方位角：0°

水平傾角：5°

項目首年分月發電量仿真數據見表1、圖1。

按照國內光伏設計規范要求，以及常規項目設計策劃中，僅要求太陽能輻射評價達到年或者月平均值即可。在這種時間尺度上的數據，是完全能夠滿足大型集中式電站按照固定的標桿電價上網分析需要的。但是,自發自用部分電力的價格是與用戶的分時電價掛鉤的,一方面,每天不同的峰谷平時段對應著不同的價格；另一方面,夏季還存在著三個月的高峰調整電價。因此，僅僅用估算的分月或年發電量來估算各個時段的自用部分電力價格，依據不充分，數據不準確，可信度低。

表1 項目首年分月發電量仿真數據表

圖1 項目首年分月仿真發電量棒狀圖

表2 仿真發電量時間分布kWh

為了在時間粒度更加精細的尺度上，進行分析估算，可以進一步地利用PVSYST 軟件導出仿真發電量時間分布數據。在相同的項目仿真設計中，可以導出如表2、圖2、圖3所示的數據。

圖2 項目年發電量時間分布仿真曲線

圖3 項目分月發電量時間分布仿真曲線

從圖2、圖3 對比可以看出：在項目所在地光伏系統運行時間為5:00-18:00，因此，所需進行分析的時段也僅需要限制在此范圍內；光伏發電系統的年發電量時間分布與太陽輻射量的規律基本相同，但各個月份的發電量時間分布之間存在著較大的差異。

3 企業用電特性

案例所涉及企業執行10 kV 大工業電費計價方式，其計費時段和價格如表3所示。

表3 某地10 kV一般工商企業分時電費價格

由于生產性質、生產設備、生產組織的不同，企業的用電負荷特性非常復雜。在分布式光伏規劃設計中，一方面很難獲得充分的信息作為分析基礎；另一方面，能夠獲取的資料屬于歷史信息，也難以預測未來的用電特性。由于企業的歷史電費數據較容易獲取，可靠性較高，所以分布式光伏規劃設計都將其作為分析企業用電特性的基礎數據。

對于案例所涉及的企業，統計了其一年的電費數據并經分析后，得到表4的數據。

表4 某企業歷史電費及分析數據kWh

在表4 中，每月的總用電量和峰、平、谷時段用電量直接由電費發票信息獲得，各時段用電量分布以該時段電量除以時段時長得到。從表4中可以看出：該企業每個月的用電量存在時間性，下半年的月用電量高于上半年，這可能與其生產的季節性有關；谷段的用電量均低于峰、平段，這與生產主要集中于白天有關。

4 分時電價模式下的度電收益分析

可以將式（1）各部分分解得到：

式中：Q——光伏系統總發電量，可按照表1 中的年度發電總量估算取值，kWh；

WC——度電補貼單價，由項目并網年度的國家政策決定，取0.05 元/kWh。

式中：t——光伏發電系統運行的時間段，h；

C21——光伏系統發電功率大于企業負荷用電量時段的收益，元；

C22——光伏系統發電功率小于于企業負荷用電量時段的收益，元；

ann——光伏發電系統年總有運行時長，h；

Qt——單位時間段內光伏系統發電量，kWh；

QSt——單位時間段內企業負荷用電量；

WFt——分時電價，可按照表3取值，元/kWh。

式中：Wn——項目所在地火力發電標桿上網電價，根據有關資料取0.3844 元/kWh。

由于企業用電特性無法精確分析，即上式(3)、（4）中的QSt不能精確預測。在項目設計策劃過程中，如果企業的負荷相對穩定，變化幅度較小時，則可考慮以表4 中的各時段用電量分布代替，即可得到如表5所示數據。

表5 企業平均估算用電量時間分布kWh

在一定精度范圍內，可用下式簡化(3)、(4)式為：

式中：m——月份,1～12；

t——光伏系統運行時段，取5～18；

——光伏系統仿真發電量時間分布，取表2中數據，kWh；

——企業平均估算用電量時間分布，取表5中數據，kWh。

此外，取：

式中：Ec——估算年自用部分總電量，kWh；

EC1——光伏系統發電功率大于企業負荷用電量時段的光伏自用電量，kWh；

EC2——光伏系統發電功率小于企業負荷用電量時段的的光伏自用電量，kWh；

En——估算年上網部分總電量，kWh；

UR——估算自發自用率，%；

PU——估算單位度電收益，元/kWh。

根據表2、表3、表5 數據，式(5)、(6)、(7)、(8)、(9)，可計算得出項目收益主要估算數據，見表6。

表6 項目收益主要估算數據

5 結論

本文將分布式光伏發電項目的光伏發電系統輸出特性、企業用電特性、分時電價等重要因素聯系起來，介紹了根據相關數據估算項目度電收益的方法，從而為類似項目投資決策、設計規劃提供更為合理、可靠、有力的支撐。