意大利米蘭理工大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究小組創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)學(xué)模型，根據(jù)考慮實(shí)際電網(wǎng)需求和價(jià)格的優(yōu)化調(diào)度策略來優(yōu)化光伏電站的設(shè)計(jì)。

“我們從電力曲線的演變開始，也稱為鴨子曲線，然后得出了負(fù)電價(jià)的極端情況，”該研究的通訊作者 Gianpaolo Manzolini 告訴pv magazine。“這項(xiàng)研究三年前就開始了，當(dāng)時(shí)歐洲還沒有報(bào)道負(fù)電價(jià)，但澳大利亞，尤其是南澳大利亞已經(jīng)出現(xiàn)了負(fù)電價(jià)。從這個(gè)角度來看，與昆士蘭科技大學(xué)的合作有所幫助。”

這項(xiàng)研究旨在證明，平準(zhǔn)化能源成本 (LCOE) 并不是光伏和聚光太陽能發(fā)電 (CSP) 設(shè)施的正確優(yōu)化參數(shù)。“所提出的方法可以應(yīng)用于任何其他來源，”Manzolini 解釋道。“當(dāng)然，當(dāng)技術(shù)依賴于可變的可再生能源時(shí)，它變得更加重要。存儲(chǔ)也是如此。原則上，它在方法論中不是必需的，但它會(huì)放大差異。”

所提出的模型基于米蘭理工大學(xué)自行開發(fā)的聚合能源系統(tǒng)優(yōu)化 (AESOPT)。該工具考慮了規(guī)模對(duì)發(fā)電技術(shù)成本和效率的影響。其默認(rèn)目標(biāo)函數(shù)是優(yōu)化項(xiàng)目的凈現(xiàn)值(NPV)，這對(duì)應(yīng)于整個(gè)投資生命周期內(nèi)所有未來現(xiàn)金流折現(xiàn)到現(xiàn)在的價(jià)值。

研究團(tuán)隊(duì)指出：“AESOPT 已擴(kuò)展到包括 CSP 電廠的詳細(xì)模型，即電源塊、帶有線性集熱器的太陽能場和熔鹽儲(chǔ)存器。”并指出，該建模使用混合整數(shù)線性規(guī)劃 (MILP)，并考慮了最小和最大組件尺寸、與電網(wǎng)交換的最大功率、儲(chǔ)能演變和能量平衡。它還考慮了收入、資本支出 (capex)、運(yùn)營支出 (opex) 和資本回收率等經(jīng)濟(jì)參數(shù)。“LCOE 是非線性的，因?yàn)樗婕皟蓚€(gè)變量之間的比率。因此，LCOE 不能直接用作 AESOPT 工具的目標(biāo)函數(shù)。”

科學(xué)家們進(jìn)行了兩個(gè)案例研究，涉及假設(shè)安裝在南澳大利亞和南加州的光伏電站和 CSP 設(shè)施。分析基于 2022 年的實(shí)際電價(jià)，加上同一年的天氣狀況和時(shí)間分辨率，并考慮到在兩個(gè)地點(diǎn)應(yīng)用光伏和 CSP，調(diào)查了 16 個(gè)不同的案例。

研究人員解釋說：“結(jié)果表明，專門根據(jù)實(shí)際電力市場價(jià)格優(yōu)化利潤的太陽能發(fā)電廠與基于 LCOE 的標(biāo)準(zhǔn)方法相比存在相關(guān)差異。”“根據(jù)后者優(yōu)化的光伏電站設(shè)計(jì)不包括安裝存儲(chǔ)系統(tǒng)，而當(dāng)考慮到實(shí)際電網(wǎng)情況時(shí)，這對(duì)于保證電站的盈利能力至關(guān)重要。”

他們強(qiáng)調(diào)，考慮電網(wǎng)特性可以將項(xiàng)目的 NPV 提高 10 倍，而與傳統(tǒng)的基于 LCOE 的方法相比，LCOE 可以提高 3 倍。

學(xué)者們?cè)谧罱l(fā)表于《可再生和可持續(xù)能源評(píng)論》上的研究“使用 LCOE 作為太陽能發(fā)電廠經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的局限性”中提出了相關(guān)問題。昆士蘭科技大學(xué)的科學(xué)家參與了這項(xiàng)研究。

他們總結(jié)道：“未來的工作將側(cè)重于根據(jù)天氣狀況和電價(jià)預(yù)測來評(píng)估電廠調(diào)度和設(shè)計(jì)，以了解不確定性對(duì)電廠設(shè)計(jì)的影響。”“此外，該模型將擴(kuò)展到其他方案，如包括能源社區(qū)在內(nèi)的住宅方案。”