公共建筑光伏发电系统的经济性优化与评估

班银银, 任洪波, 杨　健, 邱留良, 蔡　强

(上海电力学院 能源与机械工程学院, 上海　200090)



公共建筑光伏发电系统的经济性优化与评估

班银银, 任洪波, 杨健, 邱留良, 蔡强

(上海电力学院 能源与机械工程学院, 上海200090)

基于数学规划方法,构建了适用于公共建筑分布式光伏发电系统的经济性优化数学模型,可应用于公共建筑分布式光伏发电系统的经济性优化与评估分析.基于该模型,以上海地区办公楼、宾馆、医院、商场等4类典型公共建筑为例,分析了分布式光伏发电系统应用的经济效果.模拟结果表明,分布式光伏发电系统在上述4类建筑中均可取得可观的经济收益,但在很大程度上依赖于政府补贴的支持;如果每度电的补贴降低到0.1 元/kWh,则投资回收期将增加1倍.

公共建筑; 光伏发电; 数学模型; 经济性; 投资回收期

作为太阳能利用的重要方式之一,光伏发电得益于其灵活的发电方式和友好的环境性能,受到世界各国的广泛关注.[1-2]然而在过去相当长的时间内,我国光伏产业一直存在着重生产轻应用的现象,只见光伏而不见发电.西方发达国家尽享我国光伏产品的环保红利,而其生产过程中所产生的环境污染却由我国来承担.这使得光伏产品在我国仅仅沦为一个逐利工具,完全背离了其作为节能环保技术的本质.另一方面,就光伏应用而言,我国早期也一直沿用传统集中电站的发展思路,热衷于大型光伏电站的投资与应用,忽略了太阳能作为一种分布式能源的本质特征,与世界光伏发电系统应用的潮流背道而驰.近年来,在国内光伏产业产能过剩、欧美等国又相继采取贸易保护措施限制我国光伏产品出口的背景下,作为光伏系统的另外一种重要模式,分布式光伏发电在我国越发受到重视.[3-4]中央和地方政府连续出台了一系列政策以推动分布式光伏的推广应用.根据最新统计,截至2014年底,我国分布式光伏累计装机容量已达4.68×106kW,同年新增装机容量2.05×106kW.

作为国内外分布式光伏的主要应用领域,建筑光伏发电系统可以利用闲置屋顶,实现电能就地消纳,减少输送损失,为此被寄予厚望.同时,与住宅建筑相比,公共建筑应用光伏发电系统往往更具优势.一方面,公共建筑拥有更为宽广与平整的屋顶,具备放置光伏电池板的条件;另一方面,公共建筑所适用的商业电价要远高于居民电价,因此分布式光伏发电更能凸显其经济性,而经济性也是影响分布式光伏投资决策的关键因素.国内外学者在此领域已进行了大量研究.李芬等人[5]以武汉某分布式光伏发电系统为对象,研究了气象条件对分布式光伏发电系统的影响.王斯成[6]在分布式光伏发电政策现状及发展趋势的研究中,提出了分布式光伏发电成本曲线和制定光伏发电分区电价的考虑因素.金强等人[7]应用国民经济评价方法对光伏发电项目的国民经济性进行了评价.邵汉桥等人[8]对居民和工商业用户分布式光伏发电提出了经济性分析方法.然而公共建筑种类繁多,不同功能的建筑也呈现不同的用能特点,这会对分布式光伏发电系统的经济性和运行策略产生影响.

本文基于线性规划理论构建了适用于公共建筑分布式光伏发电系统的经济性优化数学模型.利用此模型,以上海地区不同类型公共建筑(办公楼、宾馆、医院、商场)为研究对象,分析比较了4种建筑年用能费用节省率和投资回收年限,并且讨论了国家补助等政策因素对分布式光伏发电系统经济性的影响.

1　分布式光伏发电系统经济性优化模型

图1 为公共建筑分布式光伏发电系统的能源流动图.该系统的理想运行方式为:白天充分利用太阳能电池发电,在太阳能充沛的时间段内,太阳能电池发电优先满足用户用电负荷;多余电量可以给蓄电池充电或出售给电网,电网将高价回收;从傍晚开始,利用蓄电池内储存的电能供电以减少电网的购电量.另外,为了赋予供能系统更大的自由度,本文也考虑了电网对蓄电池的充电,这样也可以通过充分利用低谷电力,达到削峰填谷的效果.

图1　分布式光伏发电系统能源流动示意

基于上述系统能流结构,为实现可能的节能、经济和减排效果,有必要协同考虑建筑物的电力负荷、光伏电池板和蓄电池等设备的技术特性、太阳辐射的时刻波动型、上网电价和国家补贴的变化等相关因素,并制定合理的优化策略.[9-10]本文基于数学规划方法,构建了分布式光伏发电系统的经济性优化数学模型.

模型输入条件包括用户逐时能源负荷、电价、政府补贴,以及光伏电池和蓄电池等系统组成部件的性能参数.需要指出的是,本模型只考虑了电力负荷,而未考虑供热、供冷和生活热水等其他建筑用能需求.通过模拟分析,一方面可以得到系统配置、运行等优化策略,另一方面也可对系统经济性和环保性等作出评价.

1.1目标函数

本模型以经济性作为优化目标,以1年为周期,设定包括投资费用和运行费用在内的系统总费用最小作为目标函数:

(1)

式中:Ctotal——年总供能费用;

设备(包括光伏电池和蓄电池)初期投资折算到每年为:

(2)

式中:A——光伏板的面积;

PPV——光伏板的价格;

Pbatt——蓄电池价格;

i——利率;

TPV,Tbatt——光伏板和蓄电池的使用年限;

Qbatt——蓄电池容量.

电网购电费用主要由购电量和电价决定,表示为:

(3)

式中:dm——每月天数;

m,h——月数和小时数;

Pm,h,elec——电价,这里采用分时电价.

系统年收益由两部分组成,包括光伏系统自发自用所获得的补贴和余电上网所获得的收益,表示为:

(4)

1.2约束条件

模型的约束条件主要包括能源供需平衡和单元设备(光伏电池和蓄电池)的技术特性约束两大类.

1.2.1电力供需平衡

建筑物任意时刻的电力供求平衡是确保供能稳定性的首要条件.在本文所构建的分布式光伏发电系统中,电力负荷可以通过光伏电池发电满足,也可以通过蓄电池放电提供,不足部分还可从电网购买获得.电力供需平衡公式为:

(5)

1.2.2光伏电池单元

光伏电池发电量主要由电池板面积、太阳辐射强度和系统效率决定,其约束条件为:

(6)

R——太阳辐射强度;

A——电池板面积;

η——光伏发电系统效率.

1.2.3蓄电池单元

电储存平衡的约束条件为:

(7)

(8)

式中:ε——蓄电池自放电率;

上述约束条件表明在某一时刻的蓄电量等于上一时刻的蓄电量加上本时期的充电量减去同期间内的放电量.式(8)与式(7)类似,表述的是某日初始时刻的蓄电量平衡关系.

2　案例分析

2.1研究对象

为验证上述模型的有效性,本文选取上海地区的办公楼、医院、宾馆和商场4种建筑物作为研究对象.设定上述4种建筑的总面积均为5 000 m2,楼层为10层,则屋顶面积为500 m2,即建筑上可安装光伏电池板的面积为500 m2.其电能需求由电网、光伏电池和蓄电池共同满足,当光伏电池发电量超过用户需求时,可以将多余电量储存在蓄电池内或售给电网,为用户创造利润.

2.2模型输入

2.2.1电力负荷

由于分布式光伏发电系统是一种按需供能系统,以满足用户负荷为第一要务.在本文中,公共建筑的电力负荷随季节、时段呈明显变化趋势,故选取冬季和夏季电力负荷为代表进行分析,且1月和8月被确定为冬季和夏季的代表月份.4种建筑在冬季和夏季的逐时电力负荷如图2所示.

由图2可知,,医院和宾馆的电力负荷明显比办公楼和商场高.对办公楼和商场而言,每天6∶00～20∶00是用电高峰时段,20∶00至次日6∶00是用电低谷时段,电力负荷的消耗比较有规律,数据曲线类似于正态分布;宾馆和医院的电力负荷变化较复杂,宾馆的冬季用电量高于夏季,且宾馆在冬季有两个用电高峰期分别是6∶00～12∶00和14∶00～21∶00,在夏季则没有较明显的峰谷期.

图2　4种建筑在冬季和夏季的逐时电力负荷

2.2.2电价

由于本文以系统年总费用最低为目标函数,因此电价的设定至关重要.目前,我国对分布式光伏发电实行全电量补贴的政策,电价补贴标准为0.42 元/kWh;根据光伏电站标杆上网电价,上海市光伏上网电价为1.0 元/kWh.另外,根据2014年5月4日新版的《上海市可再生能源和新能源发展专项资金扶持办法》,光伏发电及风电两类新能源项目将根据发电量获得为期5年的奖励.分布式光伏的“度电补贴”金额为工商业用户0.25 元/kWh,个人用户0.4 元/kWh.

2.3结果分析

2.3.1系统经济性对比分析

图3为4种不同建筑所配置的分布式光伏发电系统的投资回收期的比较.从图3可以看出,办公楼、医院和宾馆分布式光伏发电系统的投资回收期都在6.7年左右,相差不大;商场分布式光伏发电系统的投资回收期为6.82年,与其他类型建筑也并无较大差距.

由此可见,对于本文所探讨的4类公共建筑而言,分布式光伏发电系统的投资回报率类似;相对于光伏电池板约20～30年的使用寿命而言,不失为较佳的投资选择.

图3　　　　4种不同建筑物分布式光伏发电系统的

图4为4种不同建筑分布式光伏发电系统年供能费用节省率的比较.由图4可以看出,办公楼的费用节省率较高,接近19%,而宾馆的费用节省率最低,只有不到6%.由此可见,能耗低的建筑应用光伏发电系统,费用节省较多;而能源需求较大的建筑,费用节省较少.

图4　4种不同建筑物分布式光伏发电系统的投资费用节约率比较

2.3.2敏感性分析

在本模型所考虑的众多参数中,涉及国家补助和上网电价的不确定性.特别是分布式光伏发电系统的经济性有限,如果缺乏相应的政策推动,很难实现大规模的应用与推广.本文对上网电价不变情况下的4种不同建筑物的回收期随政府补助的变化而产生的变化进行了分析.结果发现,对于不同建筑类型,投资回收期呈现类似的变化趋势.具体而言,投资回收期随着国家补助的减少而增长,如果国家补助金额小于0.1 元/kWh,分布式光伏发电系统的投资回收期就会增加将近1倍,此时系统的经济性很差.由此可见,分布式光伏发电系统的经济性与国家政策因素息息相关.因此,分布式光伏发电系统的发展和推广需要得到国家政府的各种优惠政策的支持,而且各种优惠补贴政策的合理性也将直接影响分布式光伏发电系统的发展和推广.

3　结　语

本文构建了适用于公共建筑分布式光伏发电系统的经济性优化模型.基于该模型,运用对比分析、敏感性分析等方法,分析比较了上海地区4种不同类型公共建筑(办公楼、宾馆、医院、商场)分布式光伏发电系统的年供电费用节省率和回收年限,并且讨论了国家补助政策对分布式光伏发电系统经济性的影响.虽然本文是以4种公共建筑屋顶光伏发电系统为原型进行分析,但所提出的分析方法对其他分布式光伏发电系统的应用与优化决策也具有一定的指导意义.

[1]王长贵,崔容强,周篁．新能源发电技术[M].北京:中国电力出版社,2003:1-30．

[2]王革华,艾德生．新能源概论[M].北京: 化学工业出版社,2012:10-50．

[3]高虎,李俊峰,许洪华．太阳能光伏发电技术发展状况与趋势分析[J].中国科技产业,2006(2):72-75．

[4]江林． 分布式光伏发电并网的国内外政策分析与启示[J]．江苏电机工程,2013,32(3):66-68．

[5]李芬,陈正洪,成驰,等．武汉并网光伏电站性能与气象因子关系研究[J]．太阳能学报,2012,33(8):1 386-1 391．

[6]王斯成．分布式光伏发电政策现状及发展趋势[J].太阳能,2013(8):8-19.

[7]金强,史梓男,李敬如,等.光伏发电项目的国民经济评价[J].电力建设,2013,34(11):87-89．

[8]邵汉桥,张籍,张维.分布式光伏发电经济性及政策分析[J].电力建设,2014(7):51-57.

[9]PEDRASS M A A,SPOONER T D.A novel energy service model and optimal scheduling algorithm for residential distributed energy resources[J].Electric Power Systems Research,2011(81):2 155-2 163.

[10]任洪波,吴琼,任建兴,等.基于燃料电池、太阳能电池、蓄电池的住宅分布式能源系统的运行优化[J].可再生能源,2014,32(4): 379-384.

(编辑白林雪)

Economic Optimization and Assessment of PV System for Public Buildings

BAN Yinyin, REN Hongbo, YANG Jian, QIU Liuliang, CAI Qiang

(SchoolofEnergyandMechanicalEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)

An economic optimization model for the building photovoltaic(PV) system is developed based on the mathematical programming method.It can be employed for the economic optimization and assessment of the PV system for the public buildings.Using the developed optimization model,taking office,hotel,hospital and store as examples of the typical public buildings,the economic performances of the PV systems for the above four buildings are examined.The simulation results show that all the PV systems within the above buildings can receive satisfactory economic performance.However,it is partly due to the existing subsidies from the governments.If the subsidies are reduced to 0.1 Yuan/kWh,the expected payback period will double.

public building; PV system; mathematical model; economic performance; payback period

10.3969/j.issn.1006-4729.2016.03.017

2013-03-23

简介：班银银(1989-),女,在读硕士,河南商丘人.主要研究方向为分布式能源系统仿真与优化.

E-mail: 410773342@qq.com.

国家自然科学基金项目(71403162).

TM615;TU18;F426.61

A

1006-4729(2016)03-0288-05