意大利米蘭理工大學領導的研究小組創(chuàng)建了一個數(shù)學模型，根據(jù)考慮實際電網(wǎng)需求和價格的優(yōu)化調(diào)度策略來優(yōu)化光伏電站的設計。

“我們從電力曲線的演變開始，也稱為鴨子曲線，然后得出了負電價的極端情況，”該研究的通訊作者 Gianpaolo Manzolini 告訴pv magazine。“這項研究三年前就開始了，當時歐洲還沒有報道負電價，但澳大利亞，尤其是南澳大利亞已經(jīng)出現(xiàn)了負電價。從這個角度來看，與昆士蘭科技大學的合作有所幫助。”

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能發(fā)電 (CSP) 設施的正確優(yōu)化參數(shù)。“所提出的方法可以應用于任何其他來源，”Manzolini 解釋道。“當然，當技術(shù)依賴于可變的可再生能源時，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，但它會放大差異。”

所提出的模型基于米蘭理工大學自行開發(fā)的聚合能源系統(tǒng)優(yōu)化 (AESOPT)。該工具考慮了規(guī)模對發(fā)電技術(shù)成本和效率的影響。其默認目標函數(shù)是優(yōu)化項目的凈現(xiàn)值(NPV)，這對應于整個投資生命周期內(nèi)所有未來現(xiàn)金流折現(xiàn)到現(xiàn)在的價值。

研究團隊指出：“AESOPT 已擴展到包括 CSP 電廠的詳細模型，即電源塊、帶有線性集熱器的太陽能場和熔鹽儲存器。”并指出，該建模使用混合整數(shù)線性規(guī)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)、運營支出 (opex) 和資本回收率等經(jīng)濟參數(shù)。“LCOE 是非線性的，因為它涉及兩個變量之間的比率。因此，LCOE 不能直接用作 AESOPT 工具的目標函數(shù)。”

科學家們進行了兩個案例研究，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 年的實際電價，加上同一年的天氣狀況和時間分辨率，并考慮到在兩個地點應用光伏和 CSP，調(diào)查了 16 個不同的案例。

研究人員解釋說：“結(jié)果表明，專門根據(jù)實際電力市場價格優(yōu)化利潤的太陽能發(fā)電廠與基于 LCOE 的標準方法相比存在相關差異。”“根據(jù)后者優(yōu)化的光伏電站設計不包括安裝存儲系統(tǒng)，而當考慮到實際電網(wǎng)情況時，這對于保證電站的盈利能力至關重要。”

他們強調(diào)，考慮電網(wǎng)特性可以將項目的 NPV 提高 10 倍，而與傳統(tǒng)的基于 LCOE 的方法相比，LCOE 可以提高 3 倍。

學者們在最近發(fā)表于《可再生和可持續(xù)能源評論》上的研究“使用 LCOE 作為太陽能發(fā)電廠經(jīng)濟指標的局限性”中提出了相關問題。昆士蘭科技大學的科學家參與了這項研究。

他們總結(jié)道：“未來的工作將側(cè)重于根據(jù)天氣狀況和電價預測來評估電廠調(diào)度和設計，以了解不確定性對電廠設計的影響。”“此外，該模型將擴展到其他方案，如包括能源社區(qū)在內(nèi)的住宅方案。”