分布式光伏發電項目收益測算淺析

陸曉靜，林德順，范朋歡，吳星亮，陳圣金

(浙江正泰安能電力系統工程有限公司，杭州310000)

0 引言

受“531”光伏新政的影響，目前許多地區的光伏發電項目處于“全額上網”模式時，其項目的內部收益率(IRR)無法滿足企業自身的投資需求，于是這些企業將投資方向轉向了市電價格較高、廠區用電量較大的“自發自用”項目。

對于采用“自發自用、余量上網”模式的分布式光伏發電項目，在投資評估測算中，平均電價和光伏消納率是確定項目投資收益至關重要的2個指標。本文對于如何更精確地計算這2個指標進行了分析。

1 分布式光伏發電項目平均電價的計算方法

電力系統的負荷是變動的，為了碾平電力系統的高峰，填平低谷，促進用戶有計劃的用電和節約用電，充分發揮價格的經濟杠桿作用，我國多地采用了峰谷電價制。2018年4月20日，江蘇省物價局發布的《關于降低一般工商業電價有關事項的通知》中，就有工業用電峰谷分時銷售電價的信息，具體如表1所示。

表1 江蘇省工業用電峰谷分時銷售電價表[1]Table 1 Peak and valley time-of-use electricity sales price for industrial electricity in Jiangsu Province

采用“自發自用、余量上網”模式的分布式光伏發電項目的平均電價是基于銷售電價計算的。但不同時段工業用電的銷售電價不同，因此在實際項目評估時，采用加權平均值進行平均電價的計算比較合理。

下文以江蘇省“1～10 kV”大工業用電項目為例，分別采用“峰、平、谷”時段的加權平均值和不同時段的光伏輸出功率加權平均值2種方式來確定平均銷售電價。

1)采用“峰、平、谷”時段的加權平均值[2]。由于光伏發電時段主要集中在08:00～16:00，因此僅選取該時段內的銷售電價進行加權平均值計算，即：

將表1中的數據代入式(1)可知，該項目的平均電價為0.8558元/kWh。

但由于不同地區的光伏發電時段不同，而且不同時段的太陽輻照度不同，因此每個時段的光伏發電時間占比均取“1”會存在較大誤差。

2)采用不同時段的光伏輸出功率加權平均值。由于每天不同時段的太陽輻射量不同，為更精確地得到一天中不同時段的光伏輸出功率占比，利用光伏軟件PVsyst 6.63導出江蘇省淮安市全年365天24個時間點的太陽輻射量，然后取每個時間點的平均值，圖1為江蘇省淮安市一天中各時刻的平均太陽輻射量分布曲線圖。利用圖1計算出各時段的面積及其占全天發電時段面積的比例，如表2所示。

圖1 江蘇省淮安市一天中各時刻平均太陽輻射量曲線Fig.1 Curve of average solar radiation in Huai'an City，Jiangsu Province

表2 江蘇省淮安市一天中各時段的面積及其占比情況Table 2 The each period area and its proportion of power generation period area of a day in Huai'an City, Jiangsu Province

由于太陽輻射量直接影響光伏輸出功率，因此光伏輸出功率的情況由太陽輻射量來表征。對以上不同時段的光伏輸出功率進行加權平均值計算，得到平均電價，即：

根據表1和表2中的數值，代入式(2)，得出平均電價為0.8064元/kWh。

但根據式(2)進行計算仍會存在一定誤差，主要原因為：①PVsyst軟件所提供數據的準確性需進一步論證。②由于上述電價計算過程中均使用的是峰谷分時銷售電價，未考慮“余量上網”部分的電價為脫硫煤標桿上網電價，這相當于默認了光伏電站所發電力均被完全消耗。但電站實際運行過程中，廠區逐時電力負荷與光伏輸出功率曲線并不是完全重合的，即不同時段的光伏消納率不相等，所以會導致以上計算仍存在一定誤差。

2 分布式光伏發電項目的消納率測算

2.1 光伏消納率的不同計算方法

當分布式光伏發電項目所發電量不能被完全消耗，即存在“余量上網”部分時，該部分電力的電價為脫硫煤標桿上網電價。因此下文就“自發自用”所占比例，即光伏消納率情況進行分析。

目前工商業項目中，僅部分項目能提供其實時負荷曲線，一般只能提供從供電公司調取的項目12個月的電費清單。

以江蘇省某個廠區的裝機容量為10004.25 kW的分布式光伏發電項目為例，對其光伏消納率情況進行分析。

1)利用電量清單計算光伏消納率。工業用電的峰時為08:00～12:00，共4 h；平時為12:00～17:00，共5 h；而光伏發電時段主要是在08:00～16:00，故光伏發電時段用電量可表示為：

利用從供電公司調取的上述廠區12個月的電費清單，根據式(3)，通過PVsyst軟件模擬出光伏發電時段該廠區的用電量，如表3所示。從表3中的相關數據可知，該廠區的光伏消納率為100%，但在財務預測過程中，考慮到廠區放假和設備維護等因素，光伏消納率按照85%進行保守計算。

表3 某廠區1年的用電量清單及光伏消納率情況Table 3 A year's electricity inventory and PV consumption rate of a plant

2)利用廠區負載有功功率和電站的理論光伏輸出功率計算光伏消納率。

由于本案例中的項目尚未建成運行，光伏發電效率僅能參考該項目所在地附近的電站數據，即監控平臺調取的該項目附近區域已正常運行的電站的真實數據。

根據式(4)可計算得到該廠區分布式光伏發電項目的理論光伏輸出功率。理論光伏輸出功率和廠區負載有功功率曲線如圖2所示。從圖中可以看出，該廠區的負載有功功率在光伏發電時段(08:00～16:00)內基本為穩定狀態。因此，光伏消納率隨光伏輸出功率的變化而變化。

圖2 光伏輸出功率和負載有功功率曲線Fig.2 PV output power and load active power curve

根據圖2中光伏發電時段的相關數據，利用式(5)可以得到該廠區的光伏消納率約為92%。

2.2 不同計算方法的結果分析

通過上述光伏消納率的計算過程和結果可知，利用廠區負載有功功率和項目理論光伏輸出功率進行計算是最為保守的方法，但也最為合理。因此在做項目財務測算時，最好是收集到廠區的負載有功功率和電站的光伏發電效率數據。但是由于廠區實時負荷曲線的獲取存在一定難度，因此在采用月電費清單進行計算時，最好預留10%～15%的上網余量，即若采用電費清單計算的光伏消納率為100%時，建議財務測算時取85%～90%。

3 光伏發電時段的選取[3]

在以上分析過程中，大部分情況選取的光伏發電時段是08:00～16:00。但由于不同地區的光伏輸出功率的時段不同，例如，我國西北地區在18:00時的光伏輸出功率依然很高，因此針對不同地區，應通過PVsyst軟件或監控平臺查詢出其一天中每個時段的光伏輸出功率占比后，綜合選取合適的光伏發電時段。

4 計算結果分析

利用前文計算分析后得到的平均電價和光伏消納率進行投資測算，結果如表5所示。

表5 投資測算結果Table 5 Investment calculation results

由表5可看出，不同情況下計算的回收期各有不同，最大差異約為1.3年。

5 總結

本文通過對平均電價和光伏消納率的合理選取進行分析，得出以下結論：

1)光伏發電時段的確定，可通過Pvsyst軟件或監控平臺查詢出各時段的光伏輸出功率占比后，綜合選取合適的光伏發電時段。

2)平均銷售電價的計算，建議采用不同時段的光伏輸出功率加權平均值進行計算。其中各時段的太陽輻射量數據可通過PVsyst軟件查詢獲得，建議查詢1年的數據取平均值進行計算。

3)光伏消納率的計算，建議利用廠區負載有功功率和項目理論光伏輸出功率進行計算。但不同項目的用電情況差異較大，且大部分項目負荷曲線獲取難度較大，因此當無法獲取項目所在廠區的負載有功功率時，可利用電費清單進行計算，但建議預留10%～15%的上網余量。