摘 要:以 4 个典型的太阳能资源地区为背景,利用 PVsyst 软件模拟采用单面光伏组件的光伏电站在不同容配比时的发电量情况,基于平准化度电成本 (LCOE) 研究光伏电站的最佳容配比,并通过项目的内部收益率(IRR) 和项目投资回收期进行验证,得到各类太阳能资源地区光伏电站的最佳容配比。
关键词:光伏电站;平准化度电成本;容配比;内部收益率;PVsyst 软件为完成碳达峰、碳中和目标,2030 年风电和太阳能发电总装机容量将达 12 亿 kW[1]。对于如何设计光伏电站,使其投资收益最优是光伏行业内的一大课题,而光伏发电系统的安装容量与额定容量之比,即容配比的研究是提升光伏电站投资收益的重要手段。目前,欧洲的光伏电站普遍按照 1.2:1~1.4:1的容配比进行超配,美国、印度的光伏电站的超配设计可达 1.4 倍以上,而日本的甚至可以达到2 倍 [2]。在中国,2020年10月发布的 NB/T 10394—2020《光伏发电系统效能规范》将容配比限制提高到最高 1.8:1。提升光伏电站容配比的方式主要有 3 种:直流侧增容、交流侧减容、直流侧增容与交流侧减容相结合。其中,直流侧增容是指以交流侧容量为基准,直流侧有足够土地面积满足超配光伏组件的安装要求,以增加直流侧的安装容量。交流侧减容则是指以直流侧容量为基准,降低交流侧的容量配置,进而降低光伏电站的初始投资。直流侧增容与交流侧减容相结合是指光伏电站的装机容量按照交流侧统计,但当直流侧没有足够土地安装超配的光伏组件时,先依据土地面积确定直流侧的容量,再根据不同太阳辐照资源对容配比进行调节,在降低交流侧容量配置的情况下,选择最佳容配比,从而使光伏电站获得最佳投资收益。采用直流侧增容来提升容配比的方式是目前行业呼吁依据交流侧容量管理光伏电站、放开直流侧容量限制的最核心方式。从光伏电站发电原理及成本分析,提高容配比有利于补偿光伏电站各种损耗、延长发电时间、降低平准化度电成本 (LCOE)、平滑输出功率曲线。具体体现在以下方面:1) 有助于补偿光照不足,降低温度、灰尘、线损、串并联失配、光伏组件性能衰减带来的功率损失,从而使光伏电站达到额定输出功率。2) 会使单台逆变器直流侧的容量更大,输出功率更高,逆变器启动更早、停机更晚,延长光伏电站发电时间,更好地利用当地的太阳能资源。3) 有助于提高交流侧设备的利用率,摊薄光伏电站的非技术成本,大幅降低光伏电站的LCOE,提高电站的收益率。4) 当容配比达到一定比例并且配置了一定容量的储能系统后,可以有效平滑光伏电站输出功率曲线。本文从 3 类太阳能资源区中选择中国 4 个典型地区,采用直流侧增容的方式,通过 PVsyst软件模拟各地区不同容配比下光伏电站的首年发电小时数,并基于 LCOE 研究采用单面光伏组件的光伏电站 ( 下文简称为“光伏电站”) 在全生命周期内的最佳容配比。LCOE 起源于国外,用于评估光伏电站单位发电量的成本水平。美国国家可再生能源实验室 (NREL) 首次定义了 LCOE,随后德国弗朗霍夫研究所 (Fraunhofer-ISE) 也对 LCOE 进行了有关说明。中国根据 NREL 和 Fraunhofer-ISE 对LCOE 的评估方法,推出适用于中国国内并网光伏电站的 LCOE 模型。NB/T 10394—2020 中定义了 LCOE,即光伏发电系统在全生命周期内所产生的所有成本与全部可上网电量的折现比值。LCOE 的计算式可表示为:式中:I0 为光伏发电系统的静态初始投资成本,元;It 为光伏发电项目的增值税抵扣,元;N 为光伏发电系统的全生命周期;n 为光伏发电系统运行的第几年,n=1, 2, …, N,年;i 为折现率,%;VR 为光伏发电系统残值,元;Mn为第 n 年的运营成本 ( 含维修、保险、材料、人工工资、辅助服务费等,不含利息 ),元;Yn 为第 n 年的上网电量,kWh。2 容配比对光伏电站发电量的影响
本文从 3 类太阳能资源区中选择中国 4 个典型地区,其中,Ⅰ类太阳能资源区选择青海省格尔木地区,Ⅱ类太阳能资源区选择山东省烟台地区和安徽省滁州地区,Ⅲ类太阳能资源区选择湖南省益阳地区。各地区的太阳辐照资源情况如表1 所示。NB/T 10394—2020 中定义了容配比 R 的计算公式,即:式中:Pdc 为光伏电站的装机容量,W;Pac为光伏电站交流侧额定容量,W。
本文以装机容量108 MW的光伏电站为例,其交流侧额定容量为 100 MW( 该容量保持不变 ),采用 3125 kW 集中式箱逆变一体机和 540W单面 PERC 单晶硅光伏组件。利用PVsyst 软件模拟容配比从1.08:1 增至 1.80:1 时该光伏电站的首年发电小时数和发电量情况,进行该光伏电站的 LCOE 分析。本研究中暂不考虑弃光率和保障利用小时数的限制,且假设不同容配比方案下光伏电站交流侧部分的成本相同。不同容配比下光伏电站的配置方案如表 2 所示。采用 PVsyst 软件 7.2.0 版本模拟光伏电站发电量时,需先对系统效率损失参数进行设置,具体的参数数值如表 3 所示。光伏电站首年发电小时数会随着容配比的提升而变化。不同容配比下 4 个地区的光伏电站的首年发电小时数曲线如图 1 所示。需要说明的是,青海省格尔木地区光伏电站的容配比超过 1.44:1 后,其首年发电小时数下降明显,从当前的投资收益分析角度来看无分析的必要,因此本文不做分析。1) 大部分光伏电站的首年发电小时数随着容配比的提升先同步略微增加,达到一定容配比后开始逐步下降。2) 湖南省益阳地区的光伏电站容配比为1.26:1 时,首年发电小时数最高,为 911.3 h;容配比超过 1.53:1 后,首年发电小数下降相对明显,下降幅度超过 1 h。3)安徽省滁州地区光伏电站的容配比为1.26:1时,首年发电小时数最高,为 1175.1 h;容配比超过 1.62:1 后,首年发电小时数下降明显,至少下降 10 h 左右。4) 山东省烟台地区光伏电站的容配比为1.26:1 时,首年发电小时数最高,为 1368.6 h;容配比超过 1.53:1 后,首年发电小时数下降明显,至少下降 5 h。5) 青海省格尔木地区光伏电站的容配比为1.08:1 时,首年发电小时数最高,为 1845.7 h,这与位于Ⅱ类、Ⅲ类太阳能资源区的光伏电站有所不同;此外,当容配比超过 1.17:1 后,青海省格尔木地区光伏电站的首年发电小数下降相对明显,至少下降 10 h。综上可知,光伏电站容配比达到一定数值时,首年发电小时数有所下降。因此,对不同容配比下各地区光伏电站首年发电量削峰损失比例进行模拟,模拟结果如图 2 所示。1) 首年发电量削峰损失比例与容配比成正相关。湖南省益阳地区光伏电站的容配比为 1.44:1时,开始有发电量削峰损失;容配比为 1.53:1 时,削峰损失超过 0.1%,并且随着容配比的增加逐步增加,这与前文所述该地区光伏电站容配比为1.53:1 时首年发电小时数明显下降相对应。同时,可以看到容配比为 1.80:1 时,该地区光伏电站首年发电量削峰损失比例为 1.57%。2) 安徽省滁州地区光伏电站的容配比为 1.35:1时,开始有发电量削峰损失;容配比为 1.80:1 时,光伏电站首年发电量削峰损失比例为 2.77%,相比湖南省益阳地区光伏电站的多损失了 1.2%。3) 山东省烟台地区光伏电站的容配比为1.44:1 时,开始有发电量削峰损失;容配比为1.80:1 时,光伏电站首年发电量削峰损失比例为2.44%,与安徽省滁州地区光伏电站的损失比例相差不大。4) 青海省格尔木地区光伏电站的容配比为1.17:1 时,开始有发电量削峰损失;容配比为1.44:1 时,光伏电站首年发电量削峰损失比例为3.75%,损失比例较大。考虑到光伏电站的投资收益情况,放弃该地区光伏电站容配比超过1.44:1 的模拟分析。本文中光伏电站的全生命周期取 25 年,以山东省烟台地区为例,模拟不同容配比下光伏电站 25 年内的年发电量削峰损失比例,模拟结果如图 3 所示。从图 3 可以看出:山东省烟台地区光伏电站25 年内的年发电量削峰损失比例基本呈下降趋势,当容配比达到 1.71:1 后,25 年内每年都有不同程度的发电量削峰损失,而且前 10 年的年发电量削峰损失比例相对较大,每年约有 0.1%的降幅。其他 3 个地区光伏电站的 25 年的年发电量削峰损失比例为:1) 不同容配比下,湖南省益阳地区光伏电站 25 年内的年发电量削峰损失比例曲线趋势与山东省烟台地区的相似,均是达到 1.71:1 后,每年都有不同程度的发电量削峰损失;且容配比为 1.08:1 时,第 25 年的发电量削峰损失比例为 0.09%。2) 安徽省滁州地区光伏电站则是容配比超过 1.62:1 后,25 年内每年都有不同程度的发电量削峰损失;当容配比为 1.80:1时,第 25 年仍有 0.2% 的发电量削峰损失比例。3)青海省格尔木地区光伏电站的容配比达到 1.35:1后,25 年内每年都有不同程度的发电量削峰损失;当容配比为 1.44:1 时,第 25 年也有 0.18%的发电量削峰损失比例。3 不同容配比下光伏电站的经济性分析
影响 LCOE 的 3 个主要因素为光伏电站静态初始投资成本、运营成本、发电量 ( 光伏电站初始投资测算时,认为发电量与上网电量一致,因此下文均使用发电量数据 )。光伏电站的静态初始投资成本包含设备成本、建设施工成本等。本文假设各算例的主要设备价格一致,且与太阳能资源区域及不同容配比无相关性。设备价格根据 2021 年 12 月的实时市场价格计算,主要设备的价格如表 4 所示。光伏电站运营成本中,运营时间按照光伏发电系统全生命周期 25 年计算。光伏电站发电量基于项目所在地的太阳辐照资源 Meteonorm 数据库,通过 PVsyst 软件模拟得出电站 25 年的发电量。在固定交流侧额定容量的情况下,随着直流侧光伏组件装机容量增加,即容配比增大,开发手续办理费用、升压站及送出线路和部分设备并不增加,故同一个光伏电站的容配比越大,其单瓦静态初始投资成本越低。经测算得到不同容配比下各地区光伏电站的LCOE,具体如图 4 所示。从图 4 可以看出:光伏电站的 LCOE 与容配比并非呈线性的正相关或反相关,除湖南省益阳地区光伏电站随着容配比的增大,LCOE 先降低后上升再降低外,其他地区光伏电站都是随着容配比的变大,LCOE 先降低后上升。每个地区光伏电站的 LCOE 最低点不尽相同。其中,湖南省益阳地区光伏电站的容配比达到 1.80:1时,LCOE 最低,为 0.3775 元 /kWh;山东省烟台地区、安徽省滁州地区光伏电站的容配比为1.62:1 时,LCOE 最低,分别为 0.2618 和 0.2940元 /kWh;青海省格尔木地区光伏电站的容配比为 1.35:1 时,LCOE 最低,为 0.1965 元 /kWh。项目投资财务的内部收益率 (IRR) 与光伏电站静态初始投资成本、运营成本、发电量、上网电价有关。为了验证基于 LCOE 测算得到的容配比是否准确,通过 IRR 进行再次论证。目前,光伏电站均以当地脱硫煤电价作为上网电价进行并网,各地区的上网电价如表 5 所示。根据上文中对于光伏电站发电量削峰损失的分析可知:容配比越大,运营期间光伏电站因削峰损失的发电量也会越多,导致光伏电站发电量收益不能相应增加。本文所述光伏电站的项目资金按照自有资金30%、贷款资金 70% 测算。对不同容配比下各地区光伏电站的 IRR( 税后 ) 和项目投资回收期 ( 税后 ) 进行测算,测算结果分别如图 5~图 8 所示。从图 5~图 8 可以看出:湖南省益阳地区光伏电站的容配比越高,投资回收期越短,IRR 越高;光伏电站容配比为 1.80:1 时,IRR 最高,为7.26%;项目投资回收期最短,为 11.92 年。安徽省滁州地区光伏电站的 IRR 基本随容配比的增加而增大;光伏电站容配比为 1.62:1 时,IRR 最高,为 8.45%,项目投资回收期最短,为 10.8 年。山东省烟台地区光伏电站的 IRR 曲线除中间出现停滞外,基本随容配比的增加而增大;光伏电站容配比为 1.62:1 时,IRR 最高,为 10.46%,项目投资回收期最短,为 9.26 年。山东省烟台地区与安徽省滁州地区同属于太阳能资源Ⅱ类地区,IRR 却有 2% 的优势,项目投资回收期缩短约 1.5年。青海省格尔木地区光伏电站容配比为 1.35:1时,IRR 最高,为 6.90%,项目投资回收期最短,为 12.29 年;该地区虽然太阳辐照资源相对较好,但是并网电价低;由于纬度相对较高,采用光伏支架南北间距大,使电缆成本也有所增加,导致项目投资回收期相对于其他地区较长。综上可知,光伏电站的 LCOE 最低时,IRR 和项目投资回收期也同样最优。本文通过从 3 类太阳能资源区中选择中国4 个典型地区,采用直流侧增容的方式,利用PVsyst 软件模拟各地区不同容配比下光伏电站的首年发电小时数,并基于平准化度电成本 (LCOE)研究采用单面光伏组件的光伏电站 ( 下文简称为“光伏电站”) 在全生命周期内的最佳容配比,得到以下结论:1) 大部分光伏电站的首年发电小时数随着容配比的提升先同步略微增加,达到一定容配比后开始逐步下降;Ⅰ类、Ⅱ类太阳能资源区的光伏电站容配比为 1.26:1 时,首年发电小时数最高。2) 基于 LCOE 的光伏电站最佳容配比测算中,湖南省益阳地区光伏电站的最佳容配比为1.80:1;安徽省滁州地区的最佳容配比为 1.62:1;山东省烟台地区的最佳容配比为 1.62:1;青海省格尔木地区的最佳容配比为 1.35:1。3) 光伏电站的 LCOE 最低时,IRR 和项目投资回收期也同样最优。上述结论是根据项目的收益情况得出的,在具体项目中还需考虑项目土地供应情况、逆变器性能参数、是否采用双面光伏组件、是否采用跟踪式光伏支架、业主方的相关要求等进行综合考虑,最终确定合适的容配比。
[ 参考文献 ]
[1]中国 ( 无锡 ) 国际新能源大会暨展览会 . 习近平:2030 年太阳能、风电总装机 1200 GW 以上,非化石能源占一次能源消费比重将达 25% 左右 [EB/OL]. [2022-12-14].https://mp.weixin.qq.com/s/-GJqH7af-Fmc-Glou3YPoQ.
[2]阳光电源. 1500 V、放开容配比, 原来平价光伏还能这么做 [EB/OL]. (2019-07-05). https://mp.weixin.qq.com/s/qzjBHKFUaEHzNvIQNKTTMA.
作者 | 索博鹏,谭奇特
单位 | 晶科电力科技股份有限公司
来源 | 《太阳能》杂志2022年第11期44-50