光伏储能电站平价上网系统动力学分析模型

宋 越，王玉玮，苑曙光，戴 同

（1.华北电力大学电气与电子工程学院，北京 102206；2.华北电力大学（保定）经济管理系，保定 071003；3.内蒙古工业大学经济管理学院，呼和浩特 010051；4.内蒙古建筑职业技术学院经济管理学院，呼和浩特 010070）

近年来，随着光伏组件成本的下降，使得集中式光伏电站具备平价上网的条件，在一些光照资源禀赋较高区域，很多项目甚至是以远低于标杆电价的价格中标。然而，受日照资源的影响，光伏发电出力具有较强的随机性和不确定性，高比例光伏发电对电力系统的安全运行带来了挑战。为了提升光伏电站的灵活性，降低弃光率，许多省份发布了以光伏电站配置储能作为参与项目竞价的基本条件，然而目前各地对光伏项目配置储能的基本条件和激励机制尚不明确，增加了光伏项目投资的风险。

项目平准化成本LCOE（levelized cost of electricity）能否低于当地火电标杆电价，以及项目能否获取合理的内部收益率IRR（internal rate of return）是实现光伏项目平价上网的关键。由于电化学储能的融入，项目成本和收益的构成发生变化，且相关变量在生命周期内动态变化并相互影响，使得光伏储能项目成本和收益水平难以准确测度。因此，全面考虑光伏储能项目生命周期内的成本和收益构成，构建动态的项目LCOE和IRR测度模型，对光伏储能项目投资决策及制定储能配套政策具有较强的现实意义。

目前，新能源平价上网问题受到业内的重点关注，现有研究主要集中在3个方面：①对实现平价上网的时间节点及可能区域进行预测；②研究具体项目实现平价上网的所需条件；③研究平价上网的影响因素。

在实现平价上网的时间节点和可能区域预测方面，文献[1]深入解构光伏电站的系统成本，基于LCOE计算方法，对不同年份和资源水平下的上网电价进行预测，分析光伏电站实现平价上网的路线。文献[2]结合中国新能源发电成本变化趋势，对“三北”、中部和南方地区的新能源LCOE进行预测，结合燃煤标杆电价和系统成本，分析哪些区域能够在2020年能够实现平价上网。文献[3]根据2008—2018年光伏组件和风电造价的变化趋势，预测2025年中国各区域新能源发电单位容量造价水平，进而测算新能源发电LCOE，结合各省等效电价，分析全面实现发电侧平价上网的可能性。文献[4]在不同时间节点上，计算了中国4类太阳能资源区域的分布式光伏LCOE，通过对比LCOE与零售电价、脱硫火电基准价，分析中国分布式光伏实现供给侧平价和需求侧平价的途径。

在项目平价上网所需条件分析方面，为了确定分布式光伏项目可承受的最大成本，文献[5]建立了光伏投资效益边界模型，分析了项目在不同补贴电价、自发自用比例和内部收益率等参数下的投资效益边界，并计算了不同补贴退坡方案下分布式光伏的收益空间。文献[6]建立了光储电站成本电价模型，结合平价上网可行性指标，通过敏感性分析得出光储电站平价上网的投资临界成本，并利用学习曲线模型分析光伏组件和电池的价格变化趋势，对实现平价上网的时间节点进行预测。

在平价上网影响因素分析方面，文献[7]考虑了不同地区可再生能源资源、标杆电价和利用水平对平价上网的影响，建立了基于IRR的新能源发电经济性分析模型，并对2020年各省份风电场和光伏电站经济性进行测算。文献[8]考虑了绿证对光伏发电成本的影响，将学习曲线模型与LCOE模型相结合来计算未来光伏发电成本，通过煤电上网电价与光伏发电上网电价的比较，确定了实现太阳能光伏发电上网平价的时机和条件。文献[9]将上网电价与补贴作为效益指标引入传统LCOE模型，构建平准化度电净现值LNPVE（levelized net present value of elec⁃tricity）模型用于研究光伏发电项目的长期经济效益及其影响因素。为了研究平价上网对风电产业的影响，文献[10]运用动态系统动力学模型分析了风电发展影响因素对其促进和制约作用，并结合历史数据预测了不同补贴方式下风电的未来发展态势。

综上所述，现有研究主要是通过新能源发电测算LOCE与标杆电价进行比较，分析视角多为通过分析发电成本的变化趋势以预测未来LCOE水平，缺乏对新能源发电收益水平的相关分析。其次，现有研究所采用的LCOE测算方法多为静态方法，缺乏对LCOE相关因素动态变化和相互影响的考虑。光伏储能电站成本和收益构成复杂，相关因素之间相互影响，依照现有研究的方法难以准确测度光伏储能项目的LCOE和IRR。因此，迫切需要根据光伏储能项目成本和收益的逻辑关系，建立动态的光伏储能项目平价上网分析模型，以实现光伏平价上网项目的科学决策。

基于此，本文结合光伏储能项目盈利模式，对光伏储能项目全寿命周期内成本和收益的构成要素的因果关系进行深入分析；然后，构建光伏储能项目平准化成本净现值LOCE-NPV（levelized cost of electricity-net present value）系统动力学模型；最后，以内蒙古地区某大型光伏平价项目为例，参考内蒙古近期光伏电站配置储能政策，利用LOCE-NPV系统动力学模型分析项目实现平价上网的储能配置，以及项目实现平价上网所需要的其他边界条件。

1 光伏电站配置储能的相关收益

在新能源发电领域，储能的主要作用是调峰、调频及修正风光功率预测曲线，根据现行的电力市场机制，光伏电站配置储能可从降低弃光及在电网辅助服务中获利。

1.1 降低弃光收益

根据光伏电站弃光原理，通常弃光发生在光伏出力较高时段。集中式光伏电站配置在配置一定规模储能后，可以在高峰时段储存电能，在电力需求较高时段释放，从而减少弃光损失。根据文献[11]的计算方法，储能在降低弃光方面的收益IA可以表示为

式中：QA为储能储存的弃光电量；pgrid为光伏电站所执行的上网电价；ES为储能容量；- -----DOD为储能日平均充放电深度；Nday为日内充放电循环次数。

1.2 辅助服务收益

我国能监局出台的《发电厂并网运行管理实施细则》和《并网发电厂辅助服务管理实施细则》（简称“两个细则”）是指导电力系统调节的纲领性文件，其中并网运行管理细则主要规定考核方法，辅助服务管理细则主要规定奖励和分摊方法。

由于各区域光伏装机水平和灵活性资源禀赋存在一定差异，各区域“两个细则”对光伏电站考核与奖励的侧重点差别较大。目前，各地“两个细则”对光伏电站考核的重点是有功调节和功率预测。在有功调节方面，以《南方区域光伏电站并网运行及辅助服务管理实施细则（2020年）》为例，该细则要求光伏电站有功功率变化率不能超过10%的额定容量，若超过限值则考核光伏电站上网电量，假定该部分考核电量为L1。在功率预测准确率方面，根据光伏电站实际出力准确率和考核标准的差异来定量考核光伏电站上网电量，假定该部分考核电量为L2。在对新能源发电奖励的重点是对功率短期预测准确率进行补偿，《华东区域并网发电厂辅助服务管理实施细则（2019年）》明确规定了新能源发电功率预测准确率的电量补偿标准，假定光伏电站准确率的补偿额为R。

在配置储能后，可以降低考核电量，并能够得到一定补偿。因此，通过配置储能可以使光伏电站在辅助服务市场上增加一定的收益，这部分收益可用收益电量IS表示，即

式中：ΔR为补偿电量增加的部分；ΔL为考核电量降低的部分。

2 光伏储能平价上网项目经济性分析模型

2.1 光伏储能LOCE模型

传统发电LOCE计算所依据的基本原理是在考虑时间价值的前提下，项目生命周期内成本净现值与收益的净现值相等。光伏储能项目成本构成包括项目建设成本、财务成本、运维成本、储能设备更新成本、应缴税额；收益主要是项目发电收益和辅助服务收益，其中，辅助服务收益不是根据实际发电量所得，因此该部分电量不计入累计发电量中，只用于计算项目现金流入和应缴税额。此外，由于配置储能，在统计发电量时应考虑储能对项目发电收益的影响。综上所述，光伏储能项目LCOE可表示为

式中：CAPEX为项目初始建设成本；OPEXn为项目在第n年的运营成本；EUPDn为项目在第n年更新储能设备所增加的成本；TAXn为第n年项目的应缴税额；Cap为光伏项目装机容量；H n为项目在没有配置储能条件下第n年的利用小时数；ΔH n为由于增加储能，项目在第n年所增加的利用小时数；i为项目折现率；N为项目运营年数。

2.2 光伏储能项目LOCE-NPV系统动力学模型

光伏项目LCOE和IRR是决定项目能否实现平价上网的重要参数。由于光伏储能项目中储能具有增加光伏利用水平和电网辅助服务的作用，因此改变了传统光伏电站的收益方式，这使得发电量、建设成本、运行成本、纳税额等要素的计算方式发生改变。此外，在项目生命周期中，储能设施的更新成本呈动态下降趋势，因此光伏储能LCOE和IRR计算涉及的参数众多，且参数本身具有较强的动态性，由于这些参数的变化和相互影响，使得光伏储能LCOE和IRR在项目生命周期内动态波动。基于光伏储能项目发电量、成本和收益的关系，结合储能在光伏储能项目中的作用，建立光伏储能项目平价上网相关影响因素的因果关系如图1所示。

内部收益率是当项目净现值NPV（net present value）等于0时的折现率。以图1为基础，结合光伏项目建设、运行维护、收入及税务制度，考虑大型光伏项目建设特点，构建光伏储能项目LCOE-NPV系统动力学模型，模型的存量流量如图2所示。

图1 影响光伏储能项目平价上网相关因素的因果关系Fig.1 Causal relationship among related factors affecting the grid parity of photovoltaic energy storage project

图2 光伏储能项目LCOE-NPV存量流量Fig.2 LCOE-NPV stock flow in photovoltaic energy storage project

光伏储能项目LCOE-NPV模型由光储项目LCOE系统、NPV量值系统、税前现金流出和应缴税总额4个子系统组成。子系统间逻辑关系为①LCOE系统能够计算各年的发电量和生命周期发电量现值总额，结合上网电价等参数可以计算各年的现金流入；②税前现金流出系统将各年的支出分别进行求和，应缴税系统根据项目的收入和部分支出计算项目的各项应缴税额并求和得到应缴税总额，利用应缴税总额和税前现金流出可以计算各年税后现金流出；③根据各年税后现金流出和生命周期发电量现值总额计算项目LCOE，模型主要参数的设置如表1所示，其中，+表示因素间是正比例变化；-表示两个因素是负比例变化；＜＞中变量是影 子变量，其含义与图中同名变量等效。

表1 光伏储能项目LCOE-NPV系统动力学模型参数设置Tab.1 Parameter setting of LCOE-NPV system dynamics model for photovoltaic energy storage project

3 案例分析

3.1 光伏项目及储能配置方案

案例项目位于内蒙古西部地区，区域太阳能年最大等效满负荷利用小时数约为1 750 h。项目装机容量为100 MW，设计使用寿命25 a。按3.7¥/W的造价水平估算，项目工程总投资合计约3.7×108¥，自有资金比例30%，其余为银行贷款，贷款利息4.9%，贷款偿还期15 a，项目执行蒙西地区火电标杆电价0.282 9¥/（kW·h）。

根据内蒙古自治区能源局印发的《2020年光伏发电项目竞争配置方案》对普通光伏电站配置储能的要求，应保证配置容量达到建设规模的5%，储能系统储能时长在1 h以上。结合案例项目装机容量，以配置项目装机容量5%（5 MW/5 MW·h）储能作为基础场景，另以配置项目装机容量10%（10 MW/10 MW·h）和15%（15 MW/15 MW·h）储能作为比选场景。按目前磷酸铁锂调频用储能系统的成本水平，假定在工程总承包模式下，光伏储能项目成本为2.0¥/（W·h），储能系统电芯8 a更换1次，首次更换成本为1.2¥/（W·h），第2次更换成本为1.0¥/（W·h）。

3.2 光伏储能项目收益计算

3.2.1 发电收益

光伏储能项目发电收益是指实际上网电量销售收益，这部分上网电量可理解为项目在无储能配置情形下的上网电量与储能增发电量两部分之和。无储能配置情形下的上网电量可以参考案例项目当地光伏平均利用小时数计算。假设储能平均每日的充放电循环次数为1次，充放电深度为0.8，根据式（1）可计算在不同储能场景下的储能增发电量。

3.2.2 辅助服务收益

由式（2）可知，光伏储能电站参与辅助服务的收益等于辅助服务补偿部分与考核部分之差。根据案例项目所在区域某月度考核结果，装机容量在50 MW以上的所有光伏电站总考核电量为1 178.7 MW·h，平均每兆瓦装机考核电量为1.08 MW·h；总补偿电量为2 350 MW·h，平均每兆瓦装机补偿电量为2.16 MW·h。为了便于计算，假设配置一定比例储能后，光伏储能项目可以在上述标准基础上减少相应比例的考核电量，并增加相应比例的补偿电量，补偿电量与考核电量之差即为项目参与辅助服务可增加的电量收益。

3.3 光伏储能项目LCOE及NPV水平测度

假定项目存在装机容量5%的弃光，上网电价执行目前的蒙西火电标杆电价0.282 9¥/（kW·h），分别在无储能配置和其他配置储能的场景下对LCOE和NPV进行仿真，通过调整LCOE-NPV系统动力学模型中折现率使各场景的NPV等于0。由计算结果可知，无储能场景的内部收益率为8.1%，基准场景的内部收益率为7.3%，配置储能10%和15%场景下的内部收益率分别为6.48%和5.75%。根据所得各场景的内部收益率，分别仿真4种场景下的项目LCOE变化趋势，如图3所示。

图3中，4种场景下LOCE差异较小，且LCOE均低于蒙西火电标杆电价。目前，光伏投资商对平价上网项目IRR的要求普遍高于7%。结合4种场景下的内部收益率值测算结果可以看出，案例项目在基准储能场景下可以实现平价上网，而过高配置储能的光伏项目将难以实现预期收益。

图3 不同储能配置场景下的项目LCOE值变化趋势Fig.3 Trend of LCOE value of project under different energy storage configuration scenarios

3.4 区域光伏储能项目平价上网边界条件分析

根据图1所示光伏储能项目平价上网相关因素的因果关系，对于一定容量的光伏项目，利用小时数决定了发电量，发电量和上网电价决定了项目的资金流入，而单位容量造价水平决定了项目成本。因此，影响光伏储能项目平价上网的主要影响因素是光伏装机容量、单位容量造价、利用小时数和上网电价，分析这些因素变化对LCOE和投资收益率的影响可以合理确定实现平价上网所需条件。

3.4.1 项目单位容量造价水平

不同技术路线的光伏组件的单位容量成本差异较大，为分析单位光伏容量造价水平对光伏储能项目平价上网的影响，参照储能基准场景的条件，以装机容量配置5%储能，折现率取7%，分别计算案例项目单位容量造价在不同水平下的LCOE和NPV，项目在不同单位容量造价水平下的LCOE和NPV变化趋势如图4所示。

从图4（a）可以看出，光储项目LCOE与单位容量造价成正比，即使单位容量造价达到4¥/W，项目的LCOE仍低于区域标杆上网电价。根据图4（b），单位容量造价为3.9¥/W场景下的NPV为3.45×106¥，单位容量造价为4¥/W场景下的NPV为-2.11×106¥，说明对于案例项目而言，为实现平价上网，项目单位容量造价的上限在3.9~4.0¥/W之间。

图4 不同造价水平下光储项目LCOE及NPV变化趋势Fig.4 LCOE and NPV trends of photovoltaic energy storage project at different unit capacity cost levels

3.4.2 利用小时数

为了分析利用小时数对项目平价上网的影响，参照储能基准场景的条件，折现率取7%，分别计算装机容量为100 MW项目在不同利用小时数下NPV和LCOE，项目LCOE和NPV变化趋势如图5所示。

图5 项目LCOE及NPV在不同利用水平下的变化趋势Fig.5 LCOE and NPV trends of project at different utilization levels

从图5（a）可以看出，项目LCOE随利用小时数上升而下降，即使利用小时数为1 550 h，项目的LCOE也低于区域标杆上网电价。根据图5（b），项目NPV随利用小时数上升而上升，由于利用小时数为1 550 h及1 600 h两个场景下的NPV小于0，说明在这两种场景下的IRR低于7.2%。可见，利用小时数取1 550 h及1 600 h两个场景下的内部收益率分别为5.5%和6.4%。因此，为了保障项目的合理收益，装机容量为100 MW光伏项目配置5%储能的保障利用小时数为1 650 h。

3.4.3 上网电价

上网电价是计算项目资金流入及应缴税额的关键参数，对LCOE和NPV影响较大。为了分析上网电价对项目平价上网的影响，参照储能基准场景的条件，假定利用小时数为1 750 h，折现率为7%，分别计算项目在执行不同上网电价下的NPV和LCOE，LCOE和NPV变化趋势如图6所示。

如图6（a）所示，以区域标杆电价为基础，项目所执行的上网电价越低，其LCOE越高且项目NPV越低。根据图6（b）测算结果，在保证利用小时数为1 750 h的前提下，项目为了实现最低IRR所能承受的最低上网电价为0.252 9¥/（kW·h）。

图6 执行不同上网电价的项目LCOE及NPV变化趋势Fig.6 LCOE and NPV trends of project under different grid prices

3.4.4 光伏装机容量

内蒙古能源局印发的《2020年光伏发电项目竞争配置方案》中规定申报光伏项目的装机容量应在100~300 MW之间。为了分析光伏装机容量变化对平价光伏储能项目经济性的影响，参照基准场景的条件，分别计算装机容量为150 MW、200 MW、250 MW和300 MW下项目NPV和LCOE。不同装机容量光伏储能项目LCOE和NPV变化趋势如图7所示。

图7 不同容量的光伏储能项目LCOE及NPV变化趋势Fig.7 LCOE and NPV trends of photovoltaic energy storage project with different installed capacities

从图7（a）可以看出，随着装机容量的增加，项目LCOE将显著下降，甚至可能降至0.2¥/（kW·h）以下。同时，根据图7（b），随着装机容量增加，项目NPV随之增加，即项目可获取的IRR将在基准场景IRR为7.2%的基础上逐渐增加，装机容量为300 MW项目的IRR甚至超过10%。

结合利用小时数和上网电价对NPV的影响程度的分析，如果按光伏装机容量5%的配置储能，光伏项目本身装机规模越大，项目具有更高的盈利能力，可以应对由于利用水平及上网电价降低的风险。

以本项目为例，在不同储能配置比例下，对项目的LCOE和NPV进行测度，并分析了发电利用小时数、装机规模及上网电价对光伏储能平价上网的影响。研究结果表明，若依照《内蒙古2020年光伏发电项目竞争配置方案》，为100 MW光伏项目配置5 MW/5 MW·h储能，项目LOCE小于蒙西火电标杆上网电价，且项目IRR为7.2%，理论上可实现平价上网。敏感性分析结果表明，装机容量为100 MW光伏项目单位容量造价水平低于3.9¥/W可以实现平价上网；装机容量100 MW光伏项目配置5 MW·h储能的最低利用小时数为1 650 h；若按利用小时数为1 750 h和IRR为7%作为边界条件，装机容量100 MW光伏项目上网电价最低，可按0.253¥/（kW·h）执行；在最低储能配置比例条件下，光伏项目装机规模越大，盈利能力和应对弃光风险能力越强。

4 结语

为了准确测度光伏储能项目LCOE和IRR，进而分析现阶段实现光伏储能项目平价上网的所需条件，本文分析了光伏储能项目LCOE和IRR相关变量之间的因果关系，构建了光伏储能项目LCOENPV系统动力学模型。结果表明，本文提出的方法可以准确测算光伏储能项目IRR，并直观反映项目LCOE和NPV在生命周期内的变化趋势，可用于辅助光伏项目配置储能的投资决策，敏感性分析结果有助于区域光伏产业政策的制定。