光伏储能系统的储能电池容量配置及经济性分析

通过对光伏-储能系统建立线性整数规划模型，对园区光伏储能系统中的电池容量、功率及系统全年电池充放电功率、购电售电功率等参数进行统一的优化计算，得到了最优化的电池充放电策略及电池配置方案，并分析了配置结果随电池成本、光伏上网电价、电池寿命与折现率的变化规律以及储能电池在系统中发挥的作用。当前储能电池的投资成本较高，且电池寿命有限，园区加装储能电池难以收回投资成本。但随着电池价格的降低，储能电池将带来明显的经济效益。在光伏发电补贴以及光伏上网电价逐年降低的背景下，光伏发电带来的收益会有所下降，但电池储能系统仍然能有效提升经济效益。

0.前言

能源是国民经济的重要物质基础，是经济发展的源动力，也是决定生活质量的重要因素。随着能源需求的日渐增长，很多国家在可再生能源的开发和利用上进行了探索和实践。我国的生活电力消费量逐年增加，这要求电力生产量提高的同时要提高能源转换效率，并重视发展新能源发电技术，增加清洁能源发电比重。

光伏发电具有清洁、无污染、技术成熟等优点，其中一种收益方式来源于3个方面：自用节省的电费、国家及部分地方补贴、出售给电网的电费收入。电池储能技术能将光伏发电过剩电量储存起来，也可以从电网中获取和存储电能，能够辅助满足系统的电负荷，也能有效提高系统对间歇性可再生能源的接纳能力。不加装储能装置的光伏并网发电系统会对电网造成不良影响，将储能系统光伏发电结合统筹规划，能够增强系统的可协调性和灵活性，为用户带来最大化的收益。光伏与电池储能耦合的收益来自于2个方面：存储多余光伏电力时的电网电价与光伏外送电价之差；存储多余光伏电力时的电网电价与释放这部分电力时的电网电价之差。

当前国内外对光伏储能系统的研究中，运用了多种方法建立系统的经济模型，并对有无储能电池的光伏发电系统的经济效益进行了评估对比，计算了储能电池的经济效益。在现有光伏发电设备的基础上，合理配置电池容量和功率是光伏储能系统规划的关键。容量太小无法有效地消纳光伏电力，容量太大则电池的投资成本太高，所以在电池的容量与价格之间有一个最优平衡点。目前国内外对于光伏-储能系统配置运行调度有大量研究，侧重于个体用户以住宅或楼房为单位，从个体角度讨论收益最大化问题。目前国内外对区域光伏储能系统同时进行容量配置与运行策略优化的研究较为有限。另外，由于国家政策、区域气候资源对光伏和负荷的影响，国外的研究结论不能复制到国内。目前多使用的方法是根据负荷和光伏日发电预测曲线和分时电价特性，对光伏储能系统建立系统模型，将加入储能成本后的综合费用作为目标函数，通过对目标函数的优化来确定储能电池的配置方案。本文在此基础上运用月平均数据法将负荷、光伏的全年数据输入优化程序，提高了数据的代表性；根据优化目标函数与约束条件对电池充放电策略进行优化，提高了模型的适用性。

本文基于实际的工业园区示范项目，通过具体案例的电池储能规划，求解线性规划模型，将电池容量、功率及系统全年电池充放电功率、购电售电功率等参数进行统一优化计算，得到最优化的电池充放电策略及电池容量和功率配置结果的方法。首先，将系统全年8 760 h负荷、光伏出力、分时电价等数据转化为288 h月平均数据；然后选取将电池容量、功率和288 h下的系统全年电池充放电功率、购电售电功率等作为优化参数，列出优化参数的约束条件，及月平均数据表示下的目标函数即系统全年费用支出；最后，将负荷、光伏出力、电价及电池相关参数等数据代入优化函数进行计算，得出最佳的电池配置方案。分析了光伏上网价格、储能电池成本、电池寿命和折现率等因素变化对电池储能容量配置和经济效益的变化规律。

本方法适用于各种不同的采用分时电价的光伏储能系统，保证了求得的电池配置结果是在最优化的充放电策略下得出的，系统的各部分功率作为输出结果，便于进一步分析储能和光伏的耦合及其在系统中发挥的作用。可以根据光伏储能系统的具体要求及不同储能电池的特性，对目标函数进行修改和对约束条件进行增删，具备可拓展性。同时，可以通过修改优化程序中的各参数数值，从而得到各个参数变化对储能配置结果和电池充放电策略的影响。

以广东某工业园区的光伏储能系统为例，利用文中方法编写能求出使经济效益最大化的储能容量和功率配置结果的优化程序，并在储能电池投资成本及光伏补贴和上网电价逐年降低的背景下，分析储能电池在系统中所发挥的作用。

1系统建模和案例分析

本节主要内容包括案例概述和系统模型的构建2个部分：在案例概述部分将主要介绍案例中光伏储能系统的概况，负荷、光伏及电价数据等信息；系统模型部分将主要介绍加装储能电池的光伏系统的能量流动方向及电池的充放电功率约束和电池电量约束，选取优化参数并计算考虑电池成本情况下的目标函数。以此为基础进行园区加装电池储能设备的容量和功率优化配置及经济效益等问题的研究。

1.1案例概述

本文所使用的案例为广东从化工业园区的光伏储能系统，园区光伏出力可用于满足负荷或出售给电网，增加储能设备后，光伏发电可为储能电池充电。

园区光伏发电的自我消纳能力用参数指标SCR（自我消纳率）来衡量，其定义为：

式中：PPV.dmd为光伏提供给负荷的功率；PPV.ge为光伏为电池充电的功率；PPV为光伏出力。

根据式（1）可计算系统全年光伏产生电能的自我消纳率。SCR的值越高，说明系统对光伏发电的消纳能力越强。

储能电池带来的经济效益可以用IRR（内部收益率）来衡量。IRR是资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净现值等于零时的折现率，数值越高，系统的经济效益越好。对于储能电池而言，IRR的计算主要考虑电池投资成本和每年储能电池带来的收益两部分，可在优化程序中计算IRR的具体数值。

本文数据基于一个工业园区示范项目，包括园区的年低方案负荷预测、CHP（热电联产）出力、电价、光伏出力预测8 760 h数据。园区电负荷为根据园区各企业和行业的相关数据，使用年最大负荷利用小时数法计算得出的园区2020年低方案负荷预测数据。园区的CHP已经投产，且年供热量和发电量数据已知，CHP发电的出力优先用于满足负荷。本文主要关注的是光伏储能系统的经济效益，因此可将园区负荷功率减去CHP发电功率（小于零的数值以零处理），将其看作等效负荷，为方便讨论，计算中所使用的负荷数据为等效负荷，其全年数据如图1所示。

图2为根据当地典型年气象参数以及园区光伏设备的相关参数计算得出的园区2020年光伏发电功率8 760 h预测数据，光伏出力呈现较明显的周期性变化，在白天光伏发电功率较高，夜间出力基本为0，全年光伏出力峰值为26 MW。

园区光伏设备已经建成，在经济效益计算时不考虑光伏设备的投资成本。光伏发电可提供给负荷及储能电池充电，或出售给电网，当地光伏上网电价Csell=0.451 5元/kWh，同时，园区光伏发电每度电可获得补贴Csub=0.42元/kWh。

但随着政策的变化，光伏补贴和上网电价都呈现出逐年降低的趋势。显然，光伏度电补贴的减少会降低园区光伏储能系统的经济效益，但补贴金额由全年光伏发电量决定，不会因储能的引入而产生变化。而上网电价的降低将可能会在一定程度上影响电池的充放电策略，因此上网电价不一定选用上述具体数值，这会在后文进行讨论分析。

该工业园区采用分时电价，每日0：00-8：00（L时段）从电网购电电价Ce=0.352 2元/kWh，每日 8：00-14：00（M1 时段）、17：00-19：00（M2 时段）、22：00-24：00（M3 时段）购电电价Ce=0.655 5元/kWh，每日 14：00-17：00（H1 时段）、 19：00-22：00（H2 时段）购电电价Ce=1.049 9元/kWh，如图3所示。

图1 园区2020年等效负荷预测数据

图2 园区2020年光伏出力预测数据

图3 广东省10 k V大工业峰谷电价曲线

本算例选取深圳欣旺达公司的锂电池储能产品，所涉及到的部分参数如表1所示[8]。

表1 储能电池相关数据