基于分时电价的分布式光伏项目度电收益分析

2020-12-07 00:28李晟吴江
冶金动力 2020年11期
关键词:用电量发电量电价

李晟,吴江

(中冶华天工程技术有限公司,江苏南京 210019)

前言

随着国家光伏政策调整,光伏行业正积极朝着光伏平价上网的方向发展。以“自发自用,余电上网”的模式消纳的工商企业分布式光伏项目,正面临着新的发展机遇。根据国家发改委《关于2020年光伏发电上网电价政策有关事项的通知》,工商企业分布式光伏项目的全发电量补贴标准调整为0.05 元/kWh;较之2017 年的补贴标准0.42 元/kWh,下降了约88%。

在这种形式下,就更加需要准确地估算项目收益,评估投资价值。然而,在以往依靠补贴政策驱动的分布式光伏项目策划中,虽然行业已关注到了“自发自用率”“综合电价”等重要经济技术参数,但是对于这些参数的估算和依据过程仍然是非常粗略的。本文从光伏发电系统输出特性和企业用电负荷特性入手,通过具体实例分析两者的匹配关系,并以此研究在分时电价计费模式下,估算光伏发电度电收益的方法,为分布式光伏发电设计策划提供更加精确可靠的依据。

1 分布式光伏收益构成

以“自发自用,余电上网”模式的分布式光伏项目收益来自于三个部分,分别为:

(1)度电补贴:根据国家政策,为鼓励新能源产业的发展以实际发电量为基准来支付光伏发电项目的财政补贴。其具体额度按照项目初始并网年份确定,在项目可持续生产周期内保持不变,通常以元/kWh为单位。

(2)自用部分收益:由于光伏发电产生的电力被企业就地消纳,因此节约了从电网购电的成本,从而获得的发电收益。

(3)余电上网收益:工商企业不可避免地存在着生产负荷波动、检修或者节假日停产等情况,实际光伏电力全部由企业负荷就地消纳是非常难以实现的。在这种情况下,光伏发电产生的电力能源需要注入公共电网。对这部分电力,电网公司将根据项目所在地脱硫脱硝火力发电标杆上网电价予以收购,从而获得余电上网收益。

因此,分布式光伏电站的年总收益C可表示为:

式中:C1——年补贴收益;

C2——年自用部分收益;

C3——年余电上网部分收益。

在以上三个收益之中,由于度电补贴不断下降,越晚建成的光伏项目补贴收益占比越低,余电上网的电网收购价则大大低于企业从电网购电的价格,因此,自身消纳部分收益高低成为项目规划设计的关键。合理估算自用和余电上网电量收益,必须从光伏发电输出特性、企业用电特性、分时电价三个因素进行分析。

2 光伏发电系统输出特性

众所周知,除了自身的性能、调度指令制约外,项目所在地太阳辐射、环境温度等气象条件是光伏发电系统输出特性的决定性影响因素。在一定的精度范围内,通过Meteonnorm、PVSyst 等光伏专业气象数据能够计算出行业普遍接受的特定项目的发电量数据。以下将以中东部地区某屋顶分布式光伏项目为例进行说明,其中主要系统仿真参数为:

直流装机容量:2236 kW

交流装机(逆变器)容量:2000 kW

阵列方位角:0°

水平倾角:5°

项目首年分月发电量仿真数据见表1、图1。

按照国内光伏设计规范要求,以及常规项目设计策划中,仅要求太阳能辐射评价达到年或者月平均值即可。在这种时间尺度上的数据,是完全能够满足大型集中式电站按照固定的标杆电价上网分析需要的。但是,自发自用部分电力的价格是与用户的分时电价挂钩的,一方面,每天不同的峰谷平时段对应着不同的价格;另一方面,夏季还存在着三个月的高峰调整电价。因此,仅仅用估算的分月或年发电量来估算各个时段的自用部分电力价格,依据不充分,数据不准确,可信度低。

表1 项目首年分月发电量仿真数据表

图1 项目首年分月仿真发电量棒状图

表2 仿真发电量时间分布kWh

为了在时间粒度更加精细的尺度上,进行分析估算,可以进一步地利用PVSYST 软件导出仿真发电量时间分布数据。在相同的项目仿真设计中,可以导出如表2、图2、图3所示的数据。

图2 项目年发电量时间分布仿真曲线

图3 项目分月发电量时间分布仿真曲线

从图2、图3 对比可以看出:在项目所在地光伏系统运行时间为5:00-18:00,因此,所需进行分析的时段也仅需要限制在此范围内;光伏发电系统的年发电量时间分布与太阳辐射量的规律基本相同,但各个月份的发电量时间分布之间存在着较大的差异。

3 企业用电特性

案例所涉及企业执行10 kV 大工业电费计价方式,其计费时段和价格如表3所示。

表3 某地10 kV一般工商企业分时电费价格

由于生产性质、生产设备、生产组织的不同,企业的用电负荷特性非常复杂。在分布式光伏规划设计中,一方面很难获得充分的信息作为分析基础;另一方面,能够获取的资料属于历史信息,也难以预测未来的用电特性。由于企业的历史电费数据较容易获取,可靠性较高,所以分布式光伏规划设计都将其作为分析企业用电特性的基础数据。

对于案例所涉及的企业,统计了其一年的电费数据并经分析后,得到表4的数据。

表4 某企业历史电费及分析数据kWh

在表4 中,每月的总用电量和峰、平、谷时段用电量直接由电费发票信息获得,各时段用电量分布以该时段电量除以时段时长得到。从表4中可以看出:该企业每个月的用电量存在时间性,下半年的月用电量高于上半年,这可能与其生产的季节性有关;谷段的用电量均低于峰、平段,这与生产主要集中于白天有关。

4 分时电价模式下的度电收益分析

可以将式(1)各部分分解得到:

式中:Q——光伏系统总发电量,可按照表1 中的年度发电总量估算取值,kWh;

WC——度电补贴单价,由项目并网年度的国家政策决定,取0.05 元/kWh。

式中:t——光伏发电系统运行的时间段,h;

C21——光伏系统发电功率大于企业负荷用电量时段的收益,元;

C22——光伏系统发电功率小于于企业负荷用电量时段的收益,元;

ann——光伏发电系统年总有运行时长,h;

Qt——单位时间段内光伏系统发电量,kWh;

QSt——单位时间段内企业负荷用电量;

WFt——分时电价,可按照表3取值,元/kWh。

式中:Wn——项目所在地火力发电标杆上网电价,根据有关资料取0.3844 元/kWh。

由于企业用电特性无法精确分析,即上式(3)、(4)中的QSt不能精确预测。在项目设计策划过程中,如果企业的负荷相对稳定,变化幅度较小时,则可考虑以表4 中的各时段用电量分布代替,即可得到如表5所示数据。

表5 企业平均估算用电量时间分布kWh

在一定精度范围内,可用下式简化(3)、(4)式为:

式中:m——月份,1~12;

t——光伏系统运行时段,取5~18;

——光伏系统仿真发电量时间分布,取表2中数据,kWh;

——企业平均估算用电量时间分布,取表5中数据,kWh。

此外,取:

式中:Ec——估算年自用部分总电量,kWh;

EC1——光伏系统发电功率大于企业负荷用电量时段的光伏自用电量,kWh;

EC2——光伏系统发电功率小于企业负荷用电量时段的的光伏自用电量,kWh;

En——估算年上网部分总电量,kWh;

UR——估算自发自用率,%;

PU——估算单位度电收益,元/kWh。

根据表2、表3、表5 数据,式(5)、(6)、(7)、(8)、(9),可计算得出项目收益主要估算数据,见表6。

表6 项目收益主要估算数据

5 结论

本文将分布式光伏发电项目的光伏发电系统输出特性、企业用电特性、分时电价等重要因素联系起来,介绍了根据相关数据估算项目度电收益的方法,从而为类似项目投资决策、设计规划提供更为合理、可靠、有力的支撑。

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