意大利米蘭理工大學(xué)領(lǐng)導的研究小組創(chuàng )建了一個(gè)數學(xué)模型，根據考慮實(shí)際電網(wǎng)需求和價(jià)格的優(yōu)化調度策略來(lái)優(yōu)化光伏電站的設計。
“我們從電力曲線(xiàn)的演變開(kāi)始，也稱(chēng)為鴨子曲線(xiàn)，然后得出了負電價(jià)的極端情況，”該研究的通訊作者 Gianpaolo Manzolini 告訴pv magazine。“這項研究三年前就開(kāi)始了，當時(shí)歐洲還沒(méi)有報道負電價(jià)，但澳大利亞，尤其是南澳大利亞已經(jīng)出現了負電價(jià)。從這個(gè)角度來(lái)看，與昆士蘭科技大學(xué)的合作有所幫助。”
這項研究旨在證明，平準化能源成本 (LCOE) 并不是光伏和聚光太陽(yáng)能發(fā)電 (CSP) 設施的正確優(yōu)化參數。“所提出的方法可以應用于任何其他來(lái)源，”Manzolini 解釋道。“當然，當技術(shù)依賴(lài)于可變的可再生能源時(shí)，它變得更加重要。存儲也是如此。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(kāi)發(fā)的聚合能源系統優(yōu)化 (AESOPT)。該工具考慮了規模對發(fā)電技術(shù)成本和效率的影響。其默認目標函數是優(yōu)化項目的凈現值(NPV)，這對應于整個(gè)投資生命周期內所有未來(lái)現金流折現到現在的價(jià)值。
研究團隊指出：“AESOPT 已擴展到包括 CSP 電廠(chǎng)的詳細模型，即電源塊、帶有線(xiàn)性集熱器的太陽(yáng)能場(chǎng)和熔鹽儲存器。”并指出，該建模使用混合整數線(xiàn)性規劃 (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、儲能演變和能量平衡。它還考慮了收入、資本支出 (capex)、運營(yíng)支出 (opex) 和資本回收率等經(jīng)濟參數。“LCOE 是非線(xiàn)性的，因為它涉及兩個(gè)變量之間的比率。因此，LCOE 不能直接用作 AESOPT 工具的目標函數。”
科學(xué)家們進(jìn)行了兩個(gè)案例研究，涉及假設安裝在南澳大利亞和南加州的光伏電站和 CSP 設施。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)應用光伏和 CSP，調查了 16 個(gè)不同的案例。
研究人員解釋說(shuō)：“結果表明，專(zhuān)門(mén)根據實(shí)際電力市場(chǎng)價(jià)格優(yōu)化利潤的太陽(yáng)能發(fā)電廠(chǎng)與基于 LCOE 的標準方法相比存在相關(guān)差異。”“根據后者優(yōu)化的光伏電站設計不包括安裝存儲系統，而當考慮到實(shí)際電網(wǎng)情況時(shí)，這對于保證電站的盈利能力至關(guān)重要。”
他們強調，考慮電網(wǎng)特性可以將項目的 NPV 提高 10 倍，而與傳統的基于 LCOE 的方法相比，LCOE 可以提高 3 倍。
學(xué)者們在最近發(fā)表于《可再生和可持續能源評論》上的研究“使用 LCOE 作為太陽(yáng)能發(fā)電廠(chǎng)經(jīng)濟指標的局限性”中提出了相關(guān)問(wèn)題。昆士蘭科技大學(xué)的科學(xué)家參與了這項研究。
他們總結道：“未來(lái)的工作將側重于根據天氣狀況和電價(jià)預測來(lái)評估電廠(chǎng)調度和設計，以了解不確定性對電廠(chǎng)設計的影響。”“此外，該模型將擴展到其他方案，如包括能源社區在內的住宅方案。”
