基于平准化度电成本的风光火储一体化项目成本分析及比较

赵赫，隋朝霞

(中海石油气电集团技术研发中心，北京 100028)

“双碳”目标提出后，中央做出了构建新型电力系统的重要部署。新型电力系统以高比例新能源为主要特征，以最大化消纳新能源为主要任务，是具有清洁低碳、安全可控、灵活高效等基本特征的电力系统。当前新能源装机容量快速增长，2022年风电装机容量约3.7亿kW，同比增长11.2%，太阳能发电装机容量约3.9亿kW，同比增长28.1%。新能源装机容量的持续增长，对电力系统调峰能力提出更高要求。风电、光伏等需要配置储能、火电等调节电源，以平衡其出力不确定性。

风光火储一体化对促进新能源消纳和电力系统低碳运行有着重要意义，目前针对风光火储的研究多集中在容量配置、优化调度方面。吴志明等提出风光火大规模能源基地联合外送中电源容量优化模型[1]；程瑜等进行了火电与风光储耦合规划设计[2]；吴庆泽等建立了考虑火电机组深度调峰和电储能寿命折损成本，以风光火储能源系统运行成本最低、新能源消纳最多、环保性最好为目标的优化调度模型[3]；王荣茂等考虑电源侧、电网侧与储能侧的实时运行约束，构建了考虑碳交易与碳捕捉成本均衡的电网低碳调度模型[4]；李雄威等分别以风光出力最大、净负荷波动最小和系统运行成本最低为优化目标，建立了考虑火电深度调峰的风光火储系统日前优化调度模型[5]；戴国华等以提高联合外送新能源占比、降低火电出力为目标，建立风光火联合直流外送经济调度模型，优化配置其配套的最小火电机组容量[6]。通过规划设计与模型优化，可以提高风光火储能源系统的经济性，增强新能源消纳能力，减少污染性气体排放。

针对风电、光伏、火电、储能的平准化度电成本(levelised cost of electricity，LCOE)，吴睿等构建海上风电LCOE模型，对不同海域及省份的海上风电进行经济性评价[7]；Kikuchi Y考虑故障率和停机时间，研究了日本陆上风力涡轮机的可用性和LCOE[8]；潘彬彬等对光伏发电LCOE进行了核算[9]；胡海罗等搭建光伏电站建设成本模型和LCOE模型，以LCOE最低为衡量标准，得出不同太阳能资源区光伏电站的最佳容配比[10]；Gholami H测算了欧洲多国建设综合光伏(building integrated photovoltaic，BIPV)系统的LCOE[11]；赵长红等根据LCOE模型分析气电热电联产机组和调峰机组的经济性，并量化天然气发电的环境价值[12]；李丰耘运用LCOE模型分布计算集中式热电联供(包括调峰)以及分布式冷热电联产的度电成本[13]；叶邯等提出一种适用于电池储能系统的平准化成本评估模型[14]；刘英军构建了风电储能项目LCOE系统动力学模型，根据LCOE测算结果比选不同储能配置方案[15]；李兴方等针对屋面光伏、电化学储能站、“冷水机组+冰蓄冷”集中制冷的绿色综合能源系统，采用LCOE模型分析其经济合理性[16]。目前尚未有针对风光火储一体化项目度电成本的测算研究。

因此，在此背景下进行风光储、风光火、风光火储一体化项目成本分析及比较，为新能源项目的调节电源配置提供选择，对新型电力系统的构建有积极意义。本文首先分析风电、光伏以及火电的出力特性，以及风光火储政策要求；其次基于全生命周期发电成本LCOE标准公式提出分别针对风光储、风光火、风光火储3类一体化项目的成本公式，计算得出3类一体化项目的LCOE；最后对比3类项目的LCOE及优劣势，提出项目布局建议。

1 电源出力特性与相关政策分析

1.1 风电光伏及火电出力特性

选取山西省某地夏、冬2季典型日，风电、光伏出力曲线(如图1、图2所示)进行分析。风电与光伏出力均具有一定的间歇性、随机性和波动性。在季度方面，风电春季和冬季出力高，夏季出力低，光伏春季和夏季出力高，秋季和冬季出力低；在日度方面，风电夜间出力高，白天出力低，光伏中午时段出力高，晚上无出力[17-21]。系统负荷与风电光伏出力之间均存在一定的电力供需不匹配矛盾。

图1 风电出力曲线Fig.1 Wind power output curves

图2 光伏出力曲线Fig.2 Photovoltaic output curves

火电出力具有较强可控性，可根据负荷变化进行调节，其出力曲线如图3所示。煤电灵活性改造后，热电联产机组最小技术出力达到40%～50%额定容量，部分“热电解耦”改造后最小技术出力可进一步降低，能够满足新能源调峰需要。天然气发电则没有最小出力要求，部分气电“热电解耦”后可以100%参与调峰。随着风电和光伏接入电力系统的规模不断增大，火电机组定位逐步由基荷电源向调峰电源转变。

图3 火电出力曲线Fig.3 Thermal power output curve

1.2 政策分析

风电、光伏等新能源发电出力的间歇性、随机性和波动性，对电力系统的稳定提出了更高要求，为支撑高比例新能源接入系统，需配置调峰电源。多地对新能源配储作出要求或出台相关规定，对调节性电源配套发展新能源项目。各省新能源配储政策要求见表1。

表1 各省新能源配储政策要求Tab.1 Provincial new energy equipped with energy storage policy

总体来看，各地要求风电、光伏电站配储规模为装机容量的10%～30%，配置时间多以2～4 h为主。各地新能源配储的政策要求，为风光储/风光火储一体化项目建设提供了政策支持，表2为各省调节性电源配套发展新能源政策要求。各地对灵活性煤电、气电、储能等调节性电源优先配套发展新能源，有利于促进风光项目与火电、储能等结合，发挥不同类型电源之间的协调互济能力。实现风光火储多能互补运行是应对规模化新能源并网消纳的重要手段。

表2 各省调节性电源配套发展新能源政策要求Tab.2 Provincial regulatory power supply supporting the development of new energy policies

2 风光火储一体化项目经济性分析

2.1 LCOE

LCOE由美国国家可再生能源实验室提出，是将项目全生命周期内的成本和发电量进行平准化后计算得到的发电成本，用于横向比较不同类型发电项目的成本。其计算公式如下：

(1)

式中：CLCOE为LCOE量符号；I0为项目初始建设投资；n为项目寿命期；At为第t年运营成本；Mt为第t年发电量；i为项目预期收益率。

采用LCOE可以对风电、光伏、储能、天然气发电不同电源进行成本测算。风电、光伏等新能源项目的LCOE表示为：

(2)

式中：C0为项目初始投资；VR为项目运营期末固定资产残值；r为折现率；COM，t为第t年运维检修成本；EW/P为新能源发电量。

储能项目的LCOE是对储能电站全生命周期内的总成本和总处理电量折现后的储能成本，用来衡量储能技术的经济性。储能LCOE表示为：

(3)

式中：EB为年储电量；CB，t为第t年充电成本。

天然气发电的LCOE表示为：

(4)

式中：CF，t为第t年燃料成本；ET为火电电量。

2.2 风光火/储一体化项目成本及收益测算

LOCE模型属于量化的经济指标，合理剔除了不同发电技术初始投资和发电量的差异，为构建风光火/储一体化项目的联合LCOE模型奠定了理论基础。但LCOE未考虑不同地区税收政策影响，本节在2.1节各发电类型LCOE的基础上叠加税金，并整合各类型成本模型：将风电、光伏、储能、天然气发电的各项全生命周期成本进行叠加并计算总成本，将各类发电方式发电总量作为项目整体发电量，构建风光储、风光火、风光火储联合项目的LCOE模型，对不同种电源配置方式的度电成本及内部收益率进行测算。

基于标准公式进行优化，分别提出风光储、风光火、风光火储3类一体化项目的全生命周期LCOE计算公式〔式(5)—(7)〕。其中：总发电量为一体化项目各类电源发电量之和；风光储一体化项目发电量为风光独立发电量及添加储能后风光可多发电量之和；风光火一体化项目发电量为风光独立发电量与火电作为基荷和调峰电量之和；投资成本为各类电源投资成本之和；运营成本为运营期间各年度不同电源运营成本或燃料成本之和；税金为各类电源应纳税金之和。

2.2.1 风光储一体化项目

风光储一体化项目以电化学储能作为调峰电源，整合风电、光伏、储能等，计算联合项目整体度电成本及收益。

(5)

式中：EW、EP分别为风电、光伏可利用电量；ES为添加储能后新能源增加的可用电量；Tt为第t年应纳税金。

风光储一体化项目相关参数选取及计算结果见表3。

表3 风光储项目测算相关参数Tab.3 Measurement parameters of wind-photovoltaic-storage projects

根据式(5)测算，风光储一体化项目的LCOE为0.355元/kWh。项目收益来源即为售电收入，计算项目内部收益率为7.91%。

2.2.2 风光火一体化项目

风光火一体化项目以天然气发电作为调峰电源，将风电、光伏、气电进行整合并计算联合项目整体度电成本及收益。

(6)

风光火一体化项目相关参数选取见表4。

表4 风光火项目测算相关参数Tab.4 Measurement parameters of wind-photovoltaic-thermal projects

根据式(6)测算，风光火一体化项目的LCOE为0.371元/kWh。项目收益来源为新能源售电收入，火电作为基荷部分售电及售热收入，计算项目内部收益率为8.07%。

2.2.3 风光火储一体化项目

风光火储一体化项目以天然气发电作为主要调峰电源，同时配置较低比例储能，将风电、光伏、气电、储能进行整合并计算联合项目整体度电成本及收益。

(7)

风光火储一体化项目相关参数选取见表5。

表5 风光火储项目测算相关参数Tab.5 Measurement parameters of wind-photovoltaic-thermal-storage projects

根据式(7)测算，风光火储一体化项目的LCOE为0.369元/kWh。对风光火储一体化项目的收益进行测算，项目收益来源为新能源售电收入，火电作为基荷部分售电及售热收入，计算项目内部收益率为8.05%。

3 风光储与风光火项目对比分析

3.1 风光火/储项目优劣势分析

风电、光伏等新能源发电与储能、天然气发电等调节电源的协调开发、科学配置表现在：首先可以优先利用风电、光伏等清洁能源，其次能充分挖掘电力系统的灵活性调节能力和需求侧资源，有利于保证电网运行的稳定性，降低电网调峰压力，提升电力发展质量和效益，对我国实现“双碳”目标，促进能源转型和构建以新能源为主体的新型电力系统具有重要意义。

风光储一体化通过适度配置储能设施，吸收电站出力过大时的多余电量，可以避免电能浪费，实现清洁电力大规模消纳。但同时风光储项目存在一定的缺点：①储能技术成熟度有待提高，风光储能技术目前还处于发展初期，储能效率普遍较低，需进一步提高；②储能设备成本较高以及电网接入问题，在一定程度上限制了储能规模；③风光储能技术面临来自传统化石能源和其他新能源技术的竞争。

风光火一体化项目将火电项目与风光基地相结合，在满足新能源平稳入网需要的同时，可以提升火电机组的利用效率，有利于逐步实现火电机组由基荷电源向调节性电源的转变。相较于风光储一体化项目，风光火项目在用电高峰时可提供更大出力，满足更高的负荷需求。天然气发电比煤电更具清洁性，未来风光火一体化项目利用天然气发电作为调峰电源将比煤电更具竞争力。但同时，利用火电机组对新建风光项目进行调峰，仅能在负荷高峰时补充出力，无法改善弃风、弃光问题。

风光火储一体化项目同时统筹风电、光伏、火电、储能多种资源，以较低比例配置储能，实现风电、光伏、火电多能互补，在提升火电机组深度调峰能力的基础上，通过适度增加储能，实现清洁能源的最大化利用。火电与储能结合可增加项目调频能力，有利于通过辅助服务赚取电网补偿。相较于风光火项目，风光火储一体化项目在更高程度上实现了清洁能源消纳，提高调频响应能力；相较于风光储项目，加入火电可以提高系统的调峰能力，满足更高负荷要求。

3.2 经济性对比分析

根据2.2节对风光储、风光火、风光火储一体化项目经济性的测算，对几类项目进行经济性对比分析，比较结果如图4所示。

图4 经济性对比Fig.4 Economy comparisons

在3种电源配置方式中，风光储一体化项目的度电成本处于最低水平，风光火一体化项目的度电成本略高于风光储项目，但其火电机组除参与新能源调峰外，可通过售电售热获得额外收入，内部收益率较高。风光火储一体化项目在风光火一体化的配置基础之上，配置新能源装机容量5%的储能，较风光火一体化项目，小幅降低了度电成本，但同时拉低了其内部收益率。

3.3 敏感性对比分析

根据相关文献[9-14]中对各发电类型成本的分析，火电、新能源发电、储能的成本影响因素见表6。

表6 各类型发电成本影响因素Tab.6 Influence factors on different power generation costs

对风光火、风光储、风光火储一体化项目就初始投资成本、燃料价格、新能源发电量等进行敏感性分析如下。

3.3.1 初始投资成本

假设项目初始投资成本分别下降和上涨10%、20%时，各项目度电成本变化如图5所示。

图5 不同投资成本下各项目度电成本Fig.5 Cost per kWh of each project under different investment costs

在初始投资成本分别下降和上涨10%、20%时，风光储一体化项目其度电成本变化为-7.46%、-15.04%、7.71%、15.29%，风光火一体化项目度电成本变化为-6.19%、-12.46%、6.33%、12.61%，风光火储一体化项目度电成本变化为-6.19%、-12.49%、6.42%、12.74%。风光储一体化项目受初始投资成本影响最大，随着技术进步，风电、光伏的设备成本及占储能项目初始投资成本最高的电池成本预计继续下降，将带动项目度电成本下降。风光火一体化项目初始投资方面，由于我国缺乏燃机核心技术，整机投资较大，若我国在燃气轮机国产化方面取得重大突破，成本有望进一步下降。

3.3.2 燃料价格

项目燃料价格受市场影响将在一定范围内波动，影响风光火及风光火储一体化项目的燃料成本，风光储一体化项目不涉及燃料成本。假设项目燃料成本分别下降和上涨10%、20%时，各项目度电成本变化如图6所示。

图6 不同燃料成本下各项目度电成本Fig.6 Cost per kWh of each project under different fuel costs

在燃料价格分别下降和上涨10%、20%时，风光火一体化项目度电成本变化为-1.46%、-2.99%、1.62%、3.15%，风光火储一体化项目度电成本变化为-1.41%、-2.93%、1.65%、3.17%。风光火一体化项目以天然气发电作为调峰电源，其度电成本受气电燃料成本影响较大，由于气价下降空间有限，燃料成本很难有较大幅度下降。风光火储项目由于增加储能设施，其度电成本受燃料价格变化的影响较小。

3.3.3 新能源发电量

由于风电光伏出力的不确定性，项目发电量将出现波动，假设项目发电量分别下降和上涨10%、20%时，各项目度电成本变化如图7所示。

图7 不同发电量下各项目度电成本Fig.7 Cost per kWh of each project under different power generation

在发电量分别下降和上涨10%、20%时，风光储一体化项目度电成本变化为-23.66%、-10.42%、8.45%、15.77%，风光火一体化项目度电成本变化为-21.40%、-9.70%、8.01%、14.88%，风光火储一体化项目度电成本变化为-21.08%、-9.62%、7.86%、14.66%。风光储一体化项目度电成本受新能源发电量的成本影响最大。

4 结论及建议

根据前文对风电、光伏及火电出力特性的分析，对风光配储政策的分析，对风光储、风光火、风光火储3类一体化项目全生命周期发电成本LCOE的测算及优劣势对比，得出以下结论：

a)风电、光伏等新能源发电的间歇性、随机性、波动性要求其配置调节电源，火电、储能与风光项目相结合，有利于保障电网运行的稳定性。

b)就经济性而言，风光储一体化项目、风光火一体化项目与风光火储一体化项目的度电成本及内部收益率相近。经测算，风光储一体化项目的LCOE为0.355元/kWh，内部收益率为7.91%；风光火一体化项目的LCOE为0.371元/kWh，内部收益率为8.07%；风光火储一体化项目的LCOE为0.369元/kWh，内部收益率为8.05%。风光火一体化项目的度电成本略高于风光储项目，但风光火一体化项目中火电机组除参与新能源调峰外，可通过售电售热获得额外收入，内部收益率较高。

c)新能源项目可结合火电、储能等调节电源进行开发建设，调节电源的选择可根据项目地资源情况进行合理配置，在煤、天然气等化石能源丰富的地区可配置火电作为新能源的调节电源。