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风电场加装分布式光伏发电系统的经济性研究

2024-11-26 60 上传者：管理员

摘要：随着光伏组件价格的下降以及国家发展可再生能源政策的推动，风电场升压站屋顶加装分布式光伏发电系统成为一种可行的选项。利用CORREL函数和动态比例分配法研究光伏系统发电量用于替代购网电量部分的比例并进行比较，依据实际案例进行了验证。结果表明，加装分布式光伏系统可以有效减少风电场的购网电量，增加风电场电量送出，实现节能减排，并产生较好的经济效益。

关键词：
CORREL函数
分布式光伏
动态比例分配法
经济性测算
风电场
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随着全球气候变化的严峻性日益凸显，中国坚定地推进碳达峰与碳中和战略目标，这一举措极大地促进了可再生能源发电的蓬勃发展。在众多可再生能源中，风能和太阳能因其资源丰富、清洁环保等显著优势，逐渐成为能源领域的核心力量。风电场升压站作为风电系统中的关键部分，其运营水平直接影响到整个风电场的效益。而自用电率作为衡量风电场升压站运营水平的重要指标，也一直备受关注。

近年来，随着光伏技术的不断进步和成本的持续降低，在风电场升压站空置的屋顶上加装分布式光伏发电系统逐渐成为一种既能降低运维成本，又能带来显著效益的有效举措。加装分布式光伏系统所发电量不仅能够有效地替代成本较高的购网电量，还能提升风电场的送出电量。

因此，准确评估光伏系统发电量用于风电增发和替代购网电量部分的比例，不仅对于全面分析在风电场升压站屋顶加装分布式光伏发电系统的经济性具有重要意义，也将为风电产业的运营效率提升和成本控制提供有益参考。

1、分布式光伏经济性测算要点

风电场升压站屋顶加装分布式光伏系统，对于风电场的运营有着显著影响。其效益主要体现在2个方面：1）在风力充足的时段，光伏系统产生的电能可部分取代风机为场内设备提供的电能，从而间接提升了风电场向外输送的电量；2）在风力不足甚至无风的时段，光伏系统产生的电能可有效替代原本需要从外部电网购买的电能，进而降低电费支出。因此，准确评估这2个部分的比例，对于项目的经济性分析至关重要。

理论上，如果能够获取每日逐时购网电量数据，并将其与通过PVsyst软件模拟得到的逐时光伏发电数据进行对比，就能相对精确地确定上述2个部分的比例。但在实际操作中，获取逐时的购网电量数据往往面临诸多困难。计量数据通过终端远传至电网公司，获取难度较大，而下发的电费单通常仅提供一整月的分时（尖、峰、平、谷）电量，没有每日逐时购网电量数据。

鉴于此，重点探讨如何利用CORREL函数法和动态比例分配法估算光伏发电量用于风电增发和替代购网电量部分的比例，并通过实际案例验证这2种方法的准确性。在确定比例之后，为了进一步解决替代购网电量的电价计算问题，还提出了1种创新方法：结合仿真得到的逐时发电量和分时电价数据，拟合出1个综合电价。这种方法可以有效提高计算光伏收益的便利性和准确性。

2、测算光伏发电量用于风电增发和替代购网电量部分的比例

2.1 利用CORREL函数测算

1）通过PVsyst软件建模仿真，获取新增分布式光伏的逐时发电量数据[1-2]。PVsyst软件作为光伏行业内备受认可的权威建模与仿真工具，在光伏电站的设计和评估中得到了广泛应用。其能够精确模拟太阳能光伏系统的能量产出，因此通过该软件建模仿真得到的逐时发电量数据具备较高的可信度。

2）收集风电场风机SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition，数据采集与监视控制）系统逐时发电量数据。尽管难以获取逐时购网电量数据，但大多数电站运维单位为了考核电站运维水平，一般都会记录每日的购网电量数据。

通过深入观察和对比风机逐时发电量及每日购网电量数据，可以发现当风机运行功率低至一定程度时，风电场就会产生购网电量。基于此，首先利用CORREL函数确定使风电场产生购网电量的风机发电量门槛值。

具体操作是以100 k W为步长设置门槛值，将风机逐时发电量低于门槛值的部分标记为1，大于门槛值的部分标记为0，将每日的标记值进行累加，得出数组：{xmi,yi}，{xim+100,yi}，…。其中，xmi为当前门槛值下每日标记值的累加值，yi为每日购网电量，i为第i对数组，m为数组对应的门槛值。

CORREL函数可通过运用线性回归分析，得出2个数据集之间的相关性。这一函数可以帮助理解2个变量之间是否存在某种关联，以及这种关联的程度。因此，利用CORREL函数计算每个门槛值下得出的数组{xmi,yi}之间的相关系数值，可以判断xmi、yi之间的相关程度。通过找到最大的相关系数值，就可以反推出线性相关度最高的门槛值[3]。

CORREL函数表达式为：

式中：r为相关系数，n为数据点数量，x、y为变量。

在推算出门槛值之后，可以确定1个明确的标准：风机小时发电量低于该门槛值时，意味着风电场需要从外部电网购电。对数据进行详细对比，结果显示购网电量普遍高于相应时段的光伏发电量，由此可以推断，在产生购网电量的时间段内，光伏系统所产生的电能可以被场内设备完全消纳。因此，通过累加所有低于门槛值的风机发电时段所对应的光伏发电量，可以得出光伏发电量中用于替代购网电量的具体数值。进一步地，还可以得出光伏发电量中用于风电增发和替代购网电量部分所占的比例。

2.2 利用动态比例分配法测算

通过深入分析风机SCADA系统提供的逐时发电量数据，并与每日购网电量记录进行对比，可以明显观察到1个趋势：风机发电量较高时，购网电量往往较低。基于这一观察，采用动态比例分配法将每日购网电量精确拆分为逐时数据。进一步地，将这些数据与通过PVsyst软件模拟得出的光伏逐时发电量进行详细比对。通过此种方法，能够更为精确地计算光伏系统发电量中用于上网增发和替代购网电量部分的具体比例。

动态比例分配法公式为：

式中：Poff,j为逐时购网电量，Pw,j为风机逐时发电量，Poff,d为日购网电量。

该方法以风机逐时发电量的倒数为依据，按照比例对购网电量数据进行逐时重新分配，以每天为1个独立单元进行动态分配，实现了对每日购网电量的精细划分。这种分配方式不仅合理地配比了各时段的权重，还有效减小了整体数据处理的误差。通过逐时动态分配，能够更准确地反映风机发电量和购网电量之间的实际关系，为后续的光伏发电量对比和分析提供了更为可靠的数据基础。

3、案例分析

以A风电场为例进行分析。该风电场共装有13台风机，每台额定容量为2 MW，总装机容量为26 MW。升压站屋顶装有容量为252 k W（峰值功率）的分布式光伏发电系统。利用CORREL函数测算光伏发电量中用于上网增发和替代购网电量的比例。不同的门槛值对应的CORREL函数值如表1所示。

表1 不同门槛值对应的函数值

函数值曲线如图1所示。

图1 函数值曲线

由表1和图1可看出，当门槛值取1 200 k W时得出的函数值最大，因此选择1 200 k W作为门槛值测算光伏发电量用于替代购网电量部分的比例，计算可得出该值为40%。

利用动态比例分配法将每日的购网电量数据拆分为逐时数据，以2023年11月8日为例，通过查询运维记录，当天从电网购电200 k W·h。结合当天的风机逐时发电量、光伏系统仿真得出的逐时发电量，利用动态比例分配法计算当天光伏发电量中用于替代购网电量的比例，如表2所示。

通过表2对2023年11月8日的计算，可以得出当天光伏发电量中用于替代购网电量的部分占当天光伏发电量之和的比例为21.34%。同样的，将此方法扩展到1年范围内，可以计算出光伏发电量中用于替代购网电量的比例为19.35%。光伏系统2023年初投运，1年的发电量约为2.8×105k W·h，因此CORREL函数和动态比例法测算出的光伏发电量用于替代购网电量的值分别为1.12×105k W·h和5.4×104k W·h。

对比风电场2021—2023年的运行数据，如表3所示。

表2 动态比例分配法单日计算示例

表3 风电场2021—2023年运行数据对比表

可以观察到，2023年安装分布式光伏系统之后，购网电量相较2022年减少了3.6×104k W·h。通过对比分析2021年和2022年的数据，可以明显看出，2022年购网电量比2021年增加0.9×104k W·h。

在平均风速下降、风机发电量减少的情况下，购网电量需求会相应增加。因此可以合理推断，如果没有安装分布式光伏系统，2023年的购网电量会大于2022年的购网电量，即安装光伏后，光伏发电量用于替代购网电量的部分大于实际减少的购网电量。通过对比CORREL函数和动态比例分配法的测算结果，利用动态比例分配法得出的光伏发电量替代购网电量的数据与实际减少的购网电量更为吻合，具有更高的可信度。因此选择动态比例分配法的测算结果，即用于替代购网电量的比例为19.35%，电量为5.4×104k W·h。

查询风电场所在地全年各时段的下网电价，并结合各时段光伏发电量替代购网部分的电量以及间接用于风电增发部分的电量，计算得出分布式光伏系统首年的收益为1.284×105元。

计算项目的经济性[4]：项目总投资约1×106元，增发电费增值税率为13%，考虑光伏组件首年2%及以后每年0.55%的衰减，项目按照全投资测算，20年的内部收益率为9.08%。项目具有较好的投资价值。

4、结束语

采用了CORREL函数法和动态比例分配法2种方法，对光伏发电量中替代购网电量部分的比例进行了测算和比较分析。通过实际案例的经济性测算，验证了动态比例分配法的测算结果更为精确，所测算出的收益率显示在风电场升压站屋顶加装分布式光伏系统具有一定的经济性。所总结出的测算方法，一方面能够为风电场加装分布式光伏系统经济性测算提供有力的数据支持和决策依据，另一方面也能够帮助已加装分布式光伏系统的风电场站测算出较为准确的购网电量数据，进而判断电站的真实运维水平。

参考文献:

[1]刘文,袁建华,柯丽娜.基于PVSYST软件的光伏屋顶并网系统仿真研究[J].陕西电力,2015,43(6):20-23.

[2]常建国,付梦菲.基于PVsyst软件的屋顶光伏发电系统发电量的研究[J].太阳能,2022(11):81-87.

[3]乌英格,刘彩霞.Excel数据分析功能的几点应用[J].内蒙古科技与经济,2006(2):94-95.

[4]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,2014,35(7):51-57.

文章来源:董少辉,刘瑞卿.风电场加装分布式光伏发电系统的经济性研究[J].能源与节能,2024,(11):70-72+112.