梯次利用电池在光伏储能中的经济性研究

李 程 黄绍唐 赵学风 韩军林 刘继涛 鲍 磊 廖强强

1.国网汉中供电公司

2.上海电力大学

3.国网陕西省电力公司电力科学研究院

4.国网陕西综合能源服务有限责任公司

0 引言

使用储能电池（BES）能提升户用光伏（PV）的自利用，从而减少馈入电网的光伏电力，由此可以增加电网的稳定性。Quoilin等人[1]对欧洲国家的家用光伏电池系统的自利用和经济性能进行了量化，认为作为光伏系统和电池尺寸的函数，自利用和经济盈利能力是非线性的，锂离子电池系统需要进一步降低电池成本或间接补贴。Huang等[2]调查了分布式光伏电池系统的系统级效益，结果表明，相对较小的电池尺寸可以显著降低家庭用电量，在聚合水平上协调平滑电网需求曲线，系统级的好处可以作为激励消费者加速电池存储的动力。Luthande等[3]通过将单个储能系统变为共享储能系统，光伏电池系统的利润可以增加，从社区到电网的最大功率可以减半，可以有效缓解公用电网的压力。Ranaweera等[4]提出了住宅光伏电池系统的动态规划，以最大限度地提高挪威的住宅经济效益，蓄电池的应用有助于减少电网的供电量，并在发电高峰时段维持电压稳定。Zhang等[5]对美国PV-BES系统的财务激励政策进行了分析，发现现有的激励政策可以将加州和夏威夷的投资回收期缩短到10年以下。

然而在中国，由于电价较低，尤其在民用领域，提高光伏自用所减少电网电力获得的收益是相对较少的。新的储能电池成本居高不下，且中国目前还没有出台统一的储能补贴政策，导致了中国推行家用式储能较为困难。如果能将从电动汽车上退役后的电池应用于光伏储能系统中，一方面减少间歇性的光伏电力对电网的冲击，另一方面也大幅降低储能成本。锂离子电池有着能源转化效率高和寿命较长等优点，但是它的成本也相对较高，而梯次利用电池虽然在效率和寿命上不如前者，但是它的成本却更低廉。

本文以中国陕西西安市某一居民发用电负荷为例，采用成本效益模型对固定容量的光伏和储能电池系统进行经济性研究，在全寿命周期内分析了新锂离子电池，以及退役锂离子电池在光伏储能中的经济性，评价退役电池储能的竞争力。

1 研究方法

本文以并网式用户侧光伏电站的3种运行场景进行对比，采用模拟和仿真手段研究了退役锂离子电池（LIB-2nd）以及新锂离子电池（LIB）光伏储能的经济性。三种场景分别为：Scenario 1(S1)：系统仅安装光伏，且光伏的所有发电量全部卖给电网；Scenario 2(S2)：系统仅安装光伏，光伏发电优先供给负载，剩余电量卖给电网；Scenario 3(S3)：系统安装光伏和储能电池，光伏发的电优先供负载使用，多余的电存储在电池中，再多余的电卖给电网；光伏不足的时候，电池放电给负载使用；光伏和电池电量不足时由电网供电。

1.1 电量控制策略

由于S1和S2不包含储能，电能控制策略较为简单，因此本文重点介绍S3中光伏储能的用电策略。由于我们讨论的地区在一年中有部分月份存在分时电价，在分时电价和固定电价下的电量控制模式又有稍许不同。图1为S3在分时电价下的电量控制流程图。用电时候以电网的电价时段（，）、储能电池的SOC实时状态（）、光伏的实时发电功率与负载的实时用电功率（，）作为判断和电量控制依据，下标的t是一天中以小时为单位的时间(t=1，2，…，24)。同时，本文设置了一个光伏有效天数理想化概念，即在非光伏有效天数下，不存在光伏发电，它取决于当地的天气情况。当光伏发电功率不小于负载用电功率时，光伏在该时段的总发电量等于该时间段内的光伏给负载放电量、光伏给储能电池充电量、光伏卖给电网电量以及该时间段内电能转换过程中的损耗之和。其中的计算方法如图1所示，和分别表示逆变器和储能电池的电能转换效率。同理，当＜时，负载的用电总和等于该时间段的光伏给负载放电量乘以决策因子a、储能给负载放电量乘以决策因子b、电网给负载放电量乘以决策因子c以及该时段的电能转换过程中的损耗之和。其中决策因子的4种情况如图1所示，（1）a=1，b=1，c=0表示只有光伏和储能给负载供电；（2）a=1，b=1，c=1表示光伏、储能和电网同时给负载供电；（3）a=1，b=0，c=1表示只有光伏和电网给负载供电；(4)a=0，b=1，c=1表示只有储能和电网同时给负载供电，即电池峰谷套利的模式。要注意的是，(4)仅在非有效光伏天数里进行。

图1 分时电价下S3的光伏储能系统电量控制策略流程图

而当在固定电价时期，不管哪种模式都统一按照图2的电量控制流程进行。因为不存在分时电价，在没有光伏发电的时就不存在储能电池进行峰谷套利。

图2 固定电价下S3的光伏储能系统电量控制策略流程图

1.2 光储系统的成本-效益模型

净现值（NPV）是一种广泛应用于光伏和储能分析中的经济效益分析方法[6]。本文利用该方法计算光伏或光伏储能系统在全寿命周期中的经济收益，公式如下：

为了对比3种不同运行情景（S1，S2，S3）的经济效益，依据公式（1）至（3）中的计算模型，针对上述3种运行场景定义了不同的成本和收益计算方式。其收益模型分别为：

其成本模型分别为：

公式（4）、（5）、（6）分别表示S1、S2、S3的收益模型，其中公式（4）中不包含给负载供电的收益，公式（6）包含在第j年内光伏给负载供电收益、储能通过存储光伏电量然后给负载供电收益和储能在非光伏有效天数通过存储电网低谷电量给负载供电的收益；公式（8）代表S1和S2的成本模型，公式（9）表示S3成本模型，相对多了电池成本和电池的更新成本，以及在非光伏有效天数电池利用电网低谷电价充电的费用。

由于电池的过充、过放电行为会导致电池性能的加速下降[7]，因此本文限定了电池的SOC范围，见公式（10）。且储能电池的充放电功率不应超过最大功率限制[8]，见公式(11)和(12)。

虽然对光伏或光储系统的成本、收益以及NPV值的计算在上述公式中已定义，但通过这些公式仍无法详细计算每一部分的成本和收益，因此对构成成本和收益的各部分计算模型进一步进行了补充（公式13-20）。

其中rg为光伏上网电价，和分别为国家补贴和地方补贴。

2 案例研究

本文选取了陕西省西安市某一居民的实际用电数据和该地区的光伏发电数据作为原始数据，并基于上述模型框架进行计算。

2.1 并网式用户侧光储系统的分布图

图3为用户侧光储系统的示意图，图中包含光伏、电网、储能与负载。光伏优先给负载供电，多余光伏优先存储在电池里，再卖给电网；光伏和储能优先给负载供电，不够时由电网来补充。

图3用户侧光伏储能系统示意图

2.2 光伏发电效率与负载用电需求

图4 为陕西省西安市某家庭的具有代表性的一天用电负荷图和当地具有代表性的一天的光伏效率图，光伏效率定义为瞬时光伏功率除以额定功率。在参考了陕西省西安市天气的情况下，设定每个月的有效光伏天数为25天[9]。

图4 代表性一天中的光伏发电效率与用户负荷需求功率

2.3 光伏补贴与西安市电价政策

国家针对户用分布式光伏且采取“自发自用，余电上网”模式的补贴依据最新的规定以0.08元/kWh进行补贴，而根据西安市政策规定，西安市分布式光伏全发电量补贴为0.25元/kWh，连续补贴5年。因此西安市当地户用分布式光伏发电补贴（）前5年为0.33元/kWh，后15年为0.08元/kWh[10，11]。此外居民分布式光伏采取“自发自用，余电上网”模式的光伏上网电价为0.354 5元/kWh[12]。西安市电网公司在每年的11月份到第二年的3月份进行了峰谷电价的探索，以此引导和鼓励居民用户参与电力移峰填谷，满足居民电采暖、电储能等个性化用电需求。其余月段为固定电价，为0.498 3元/kWh。实行峰谷电价的月份，其高峰时段（8:00-22：00）以0.548 3 元/kWh、用电低谷时段（22:00-8:00）以0.298 3元/kWh计算电费。而对于光伏规模，在咨询利益相关者的基础上，假设光伏容量为5 kW。电池储能容量设定为6.5 kWh。整个系统以20年为一个寿命周期，电池的成本下降率为15%，贴现率r设定为8%[13]。

2.4 光伏和储能系统的参数设定

表1为当下市场的光伏系统和使用的逆变器所能达到的技术参数，表2为3种不同储能电池的技术参数。

表2 不同电池储能系统的技术参数设定

3 结果与讨论

图5显示了3种场景下的NPV随年份的变化情况。虽然三种场景的NPV都随年份在增长，有趣的是，从全生命周期的NPV来看，S2＞S1＞S3，说明光伏产生的电力自我消纳比完全卖给电网的盈利更高，但是光伏储能系统在现有条件下是不具备竞争力的；从回收成本最快的角度来看，S2（9年），S1（12年），S3-LIB2nd(13年)，但是有以新锂离子电池作为储能系统的场景在整个系统周期里无论怎样都回收不了成本。虽然光伏储能系统在现有条件下的收益不太乐观，但是梯次利用锂离子电池与新锂离子电池相比是具备经济优势的。

图5不同应用场景下的全生命周期内光伏或光储系统NPV值

图6 显示了各个场景模式下20年的收益与支出。可见在S1中，电量全部卖给了电网，能获得更高的，但总的收益也相对较少。而在S2中一部分电量是在本地消耗的，从而增加了这项收益。在S3中无论是新锂离子电池还是退役电池，得益于电池将光伏时移，获得了更大的，而也相对减少了，但总的收益是增加的。各个场景模式中，占据最大份额，尤其在S3中，电池的成本是不可忽略的，且新锂离子电池的成本明显大于梯次利用电池。值得注意的是，这项两者差距不大，主要缘于新离子电池更新了1次而梯次利用电池更新了3次，导致了梯次利用电池的更新成本也逐渐上升。

图6 不同应用场景模式下光伏或光储系统20年的收益与支出

图7 显示了光伏电池系统中的能量流，在仅有光伏时，只有7.863 kWh在当场被消耗，自利用率仅为35.13%，再加入电池后，自利用率能达到58.37%，增加了23.24个百分点。从新锂离子电池和梯次利用电池转移光伏的性能上来说并无差别，只是梯次利用电池因为效率较低，损失的能量更多，相对卖给电网的能量也相对减少。

图7 光储系统中能量流

住宅光伏系统的主要评价指标通常是光伏系统的自利用率[14]。自利用率定义为光伏发电消耗量与光伏发电总量之比，见公式(21)。

鉴于较高的储能成本，为了推动储能产业的发展，中国也正在积极探索储能系统补贴的合理方案。见表3。

表3 达到S1或S2对应的NPV所要给予的补贴

目前主要有两种方案：一是基于储能系统的初始装机容量进行补贴，第二种是基于储能系统在运行过程中的实际放电量。本文以5 kW光伏+6.5 kWh电池的光储系统为例，讨论不同补贴方式对储能系统的影响，特别是对退役电池储能系统的NPV的影响。

图8和图9分别显示了S3的NPV对基于储能系统初始容量补贴和储能系统放电量补贴的依赖性。

在图8中，新锂离子电池和梯次利用电池，不是按照相同比例在增加，因为在整个光伏储能系统寿命周期内，新锂离子电池会补贴2次，梯次利用电池会补贴4次。而在图9中，无论是新锂离子电池还是梯次利用电池都是基于5.2 kWh的有效放电量。政府决策者可能会更倾向于基于储能系统放电量补贴，因为这样也可以减轻他们的财务压力。表3显示了达到S1或S2对应的NPV所要给予的补贴。S3-LIB要达到S2的NPV，如果按基于初始容量进行补贴，需要以1.287 4元/kWh，补贴8 372元，每10年补贴一次。如果按照基于放电量进行补贴，需要以0.725 8元/kWh，每年补贴1 246元；而S3-LIB2nd要达到S2的NPV，如果按基于初始容量进行补贴，需要以0.248 4元/kWh进行补贴，补贴1 615元，每5年一次。如果按照基于放电量进行补贴，需要以0.236 6元/kWh，每年补贴为406元。从以上分析可以看出，基于放电量进行补贴，政府长期的经济压力是小的。而且从政府层面而言，更应该提倡“光伏+梯次利用电池储能”，因为所需的梯次利用电池储能补贴资金更少。

图8 S3模式的NPV对基于储能系统初始容量补贴的依赖性

图9 S3的NPV对基于储能系统放电量补贴的依赖性

4 结论

本文研究了陕西省西安市梯次利用电池在户用光伏储能系统的经济性，以NPV为经济性评价指标。结论如下：

1）基于该地区较低的户用电价以及较小的峰谷电价差，由于电池初始成本过高，户用光伏储能系统目前仍然无法与单光伏系统竞争。

2）虽然梯次电池在性能和寿命上不如新锂离子电池，但其初始成本更低，梯次利用电池比新锂离子电池更具竞争性。

3）户用光伏储能系统的推广离不开政府对电池的补贴。采用基于梯次利用电池储能放电量进行补贴的方案是合理的，因为政府投放的储能补贴资金更少。