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    中国南方部分地区分布式光伏发电项目的经济性对比

    时间:2023-02-02 14:05:07 来源:柠檬阅读网 本文已影响 柠檬阅读网手机站

    王 建,廖兴万,李 苗,李 斌,段曦瞳

    (国家石油天然气管网集团有限公司华南分公司,广州 510630)

    2020年是能源领域向低碳转型的关键年,占全球碳排放总量一半以上的经济体都宣布了到本世纪中叶实现碳中和的目标[1]。中国也根据自身情况,及时提出了自己的碳达峰、碳中和目标,并作出相关部署。2020年9月22日,习进平主席在75 届联合国大会一般性辩论上向全世界宣布了中国的碳中和承诺[2-3]。2020年10月召开的党的十九届五中全会给出了2035年能源远景目标,即“要广泛形成绿色生产生活方式,碳排放达峰后稳中有降”[4]。2020年11月22日,习近平主席在二十国集团领导人利雅得峰会“守护地球”主题边会上致辞时表示中国对于之前的碳排放承诺言出必行,将坚定不移加以落实[3]。在2020年12月12日的气候雄心峰会上,中国提出到2030年非化石能源占一次能源消费比重提高到25%,这意味着未来十年间,中国非化石能源的消费每年要提高1个百分点[3-5]。基于2025年非化石能源占比达到20%的目标,倒推出“十四五”期间光伏发电年均新增装机容量有望超82 GW,年化复合增速有望超20%[5]。

    为了响应节能减排号召,某成品油管道公司(下文简称为“公司”)在所辖地区的输油站进行了绿色站场建设改造,建设了分布式光伏发电项目。自2018年4月至2021年9月,已在约68%的输油站场完成了装机容量为20~250 kW 的分布式光伏发电项目的建设,总装机容量约2.7 MW,每年电费收益超过200 万元。本文对该公司位于4个省份的分布式光伏发电项目在2018~2021年的运行数据进行了统计分析,并以日有效利用小时数和日电费收益作为评价这些分布式光伏发电项目的指标,得到各省分布式光伏发电项目的发电量及收益情况,以期为有类似情况的企业未来统筹推进分布式光伏发电项目提供参考。

    1.1 平准化度电成本(LCOE)

    光伏行业内通常采用LCOE 来衡量光伏发电项目整个生命周期内的单位发电量成本[6]。有学者优化和细化了之前平准化度电成本CL,E的公式,得到了较为准确的表达方式[7]如式(1)所示:

    式中:Ccr为光伏发电项目装机成本;
    rd为系统残值率;
    i为折现率;
    N为光伏发电系统运行期限,一般为25年;
    Cop为运营成本,主要包括维护和管理费用、保险费用、输电成本和配电费用;
    Cfn为财务费用,是指由于贷款而产生的利息支出;
    Ctax为税费,主要包括增值税、附加税和所得税;
    Icdm为清洁发展机制收入,如补贴等;
    Egn为第n年的光伏发电量。

    1.2 日有效利用小时数和日电费收益

    由式(1)计算得到的LCOE 是理论值,在项目建设前期有较好的指导意义,但在光伏发电项目运行期间或在不同项目地,会因电价差异而使收益有所差别,因此将该指标用于现场光伏发电系统经济性的评价则存在不足。

    LCOE 的计算相对复杂,不利于现场使用,且光伏发电项目运行期间,LCOE 计算时采用的光伏发电项目装机成本、运营成本、财务费用、税收、清洁发展机制收入、第n年的光伏发电量折算到单位光伏发电装机容量下的归一化值与初始计算时,其中的部分或全部参数都可能发生变化。公司不同输油站所建设的分布式光伏发电项目,或同一个输油站不同时期建设的分布式光伏发电项目,均无法通过LCOE 进行当前某段时间的经济性核算,而是需要进行现场比选。

    针对上述问题,本文以日有效利用小时数、日电费收益2个参数作为公司分布式光伏发电项目的评价指标。

    日有效利用小时数K1是指每千瓦光伏发电系统每天的有效发电时长,理论计算式如式(2)所示:

    式中:T为项目所在地的年峰值日照时数:η为光伏发电系统的效率,一般取0.8。

    实际运行时,由于各种原因,光伏发电系统每年的运行时间一般不足365 天,公司利用实际统计的光伏发电量和发电天数计算日有效利用小时数,计算式如式(3)所示:

    式中:Q为总光伏发电量;
    P为光伏发电系统的装机容量;
    D为光伏发电系统的实际运行天数,与Q的统计时长一致。

    光伏发电可以用于抵偿公司的电费支出,由此提出日电费收益K2,是指每千瓦光伏发电系统每天的电费收益,理论计算式如式(4)所示:

    式中:α为光伏发电自用率;
    A为自用电价,即项目所在地的用电电价;
    1-α为光伏发电的上网率;
    B为上网电价。

    对于实际运行的分布式光伏发电项目,每千瓦光伏发电系统每天的电费收益的计算式如式(5)所示:

    日有效利用小时数是项目所在地峰值日照时长的另一种表示形式,可用于衡量单位光伏发电系统的发电能力。日电费收益考虑了项目所在地的电价,未考虑初始投资成本差异,既可用于比较同一光伏发电项目不同时间段的经济效益,又可比较光伏发电项目在同一时间段的经济效益。

    相较于LCOE,日有效利用小时数和日电费收益这2个指标的计算方式更简单,结果更直观,更适合在分布式光伏发电项目现场使用。

    公司所辖已建设分布式光伏发电项目的输油站分布在广东省、广西壮族自治区、贵州省、云南省这4个地区。自2018年4月到2021年9月,建设了分布式光伏发电项目的站场数量及光伏发电项目的总装机容量逐年增加;
    且在2018—2020年,光伏发电量也逐年增加。2018—2021年分布式光伏发电项目的运行数据统计结果如表1所示。

    表1 2018—2021年分布式光伏发电项目的运行数据统计结果Table 1 Statistical results of operation data of distributed PV power generation projects from 2018 to 2021

    3.1 日有效利用小时数

    根据位于4个地区的分布式光伏发电项目的年实际发电天数,计算得到了各地区的日有效利用小时数,具体如图1所示。

    图1 2018—2021年4个地区分布式光伏发电项目的日有效利用小时数Fig.1 Daily effective utilization hours of distributed PV power generation projects in four regions from 2018 to 2021

    结合图1和表1可以发现,在未新建光伏输油站场的情况下,各年的日有效利用小时数也存在差异。比如图1中广东省2020年和2021年的数据。分析原因可能是:1)统计时间较短,系统误差(由系统性能差异或天气状况差异等造成)带来统计误差;
    2)各年的峰值日照时长之间存在差异;
    3)随着同一地区建设的分布式光伏发电项目的输油站场数量的增加,会对统计得到的该省的年日有效利用小时数带来影响。4个地区分布式光伏发电项目4年的日有效利用小时数平均值如表2所示。

    表2 4个地区分布式光伏发电项目4年的日有效利用小时数平均值Table 2 Four-year average daily effective utilization hours of distributed PV power generation projects in four regions

    通过参考中国各省市的经纬度、日均峰值日照时数、1 MW 光伏发电系统25年年均发电量等信息[8],统计了广东省44个、广西壮族自治区39个、贵州省15个、云南省28个,共126个市(区、县)的峰值日照时数(水平面),计算了得到了4个地区4年的平均日有效利用小时数,如表3所示。

    表3 4个地区4年的平均日有效利用小时数Table 3 Four-year average daily effective utilization hours in four regions

    通过对比表2、表3可以发现:2 种方式计算得到的各地区日有效利用小时数平均值相差不大;
    云南省的日有效利用小时数平均值最大,是实现碳中和目标的重点发展地域;
    贵州省的日有效利用小时数平均值最小;
    广东省和广西壮族自治区的日有效利用小时数平均值相近。由此可认为,公司统计的4个地区的分布式光伏发电项目的运行数据具有代表性。

    3.2 日电费收益

    根据2018—2021年4个地区的分布式光伏发电项目的年发电量和上网电量,可得到各地区的光伏自用电量,进而能计算得到各地区的光伏发电自用率,结果如图2所示。

    图2 2018—2021年4个地区的光伏发电自用率Fig.2 Self-use rate of PV power generation in four regions from 2018 to 2021

    从图2可以看出:4个地区建设的分布式光伏发电项目的发电量以自用为主,2018—2021年,广东省的光伏发电自用率较高,维持在约95%;
    广西壮族自治区、贵州省、云南省的光伏发电自用率开始时较低,2018年,广西壮族自治区的光伏发电自用率为74.3%,贵州省的为71.7%,云南省的为55.3%,但随着公司发展,光伏发电自用率逐年上升,根据2021年1—9月的统计数据,广西壮族自治区的光伏发电自用率达到了98.1%,贵州省的达到了95.0%,云南省的为85.3%。

    获取4个地区的项目所在地的用电电价和上网电价后,计算得到了各地区分布式光伏发电项目的日电费收益,结果如图3所示。

    图3 4个地区分布式光伏发电项目的日电费收益Fig.3 Daily electricity charge income of distributed PV power generation projects in four regions

    从图3可看出:4个地区的分布式光伏发电项目中,广东省的日电费收益最高,在2.08~2.30元/kWh 之间;
    广西壮族自治区的日电费收益在1.85~2.00 元/kWh 之间;
    贵州省和云南省的日电费收益较低,在1.41~1.81 元/kWh 之间。

    从经济性角度分析,在光伏发电自用率大于85%的情况下,建设于广东省的分布式光伏发电项目的收益最好。在未来电价政策驱动下,各地的日电费收益必将得到进一步提升,广东省的分布式光伏发电项目的经济性优势将有力推动此类项目在该地区的发展。

    本文对某成品油管道公司所辖输油站场的分布式光伏发电项目在2018—2021年的运行数据进行统计,并以日有效利用小时数和日电费收益这2个指标对此类光伏电站的发电能力和经济性进行分析,得到以下结论:

    1)云南省的日有效利用小时数平均值最大,是实现碳中和目标的重点发展地域;
    贵州省的日有效利用小时数平均值最小;
    广东省和广西壮族自治区的日有效利用小时数平均值相近。

    2)日电费收益,未考虑补贴收入和成本变化,可使不同建设时期的分布式光伏发电项目用统一标准衡量,考虑了所属输油站场光伏发电自用率和当地用电电价和上网电价,更准确反映了分布式光伏发电项目的经济性。广东省的日电费收益最高,在2.08~2.30 元/kWh 之间;
    广西壮族自治区的日电费收益在1.85~2.00 元/kWh 之间;
    贵州省和云南省的日电费收益较低,在1.41~1.81元/kWh 之间。说明广东省的分布式光伏发电项目最具有经济性优势。

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