分布式光伏储能系统综合效益评估与激励机制

邓忻依，艾欣



分布式光伏储能系统综合效益评估与激励机制

邓忻依，艾欣

（新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)，北京市 昌平区 102206）

配电网中分布式能源渗透率不断增加，其有效消纳与控制成为新的热点课题。储能和分布式发电系统的结合可以平滑这些间歇电能并网，降低光伏发电对电网的冲击，并提高电网对新能源的接纳能力。鉴于储能发展的必要性以及分布式光伏储能项目面临的成本和经济性问题，建立分布式光伏储能系统全寿命周期的综合效益评估模型。该模型从项目成本、年收益、总利润和静态投资回收期等方面研究了分布式光伏储能系统的经济性，并从配电网改造和备用成本等方面评估了项目的社会整体效益。算例结果表明，分布式光伏储能系统发电自用率高，年净收益增长明显，其经济性对上网电价和度电补贴的依赖较小。随着光伏和储能技术的发展成熟，无储能系统将不再具备经济性优势，分布式光伏储能系统拥有更大的发展潜力。最后，结合国外可再生能源的发展经验，从社会效益回馈用户、电价激励和金融支持等角度提出了政策和激励建议，以促进分布式光伏行业的健康发展。

分布式光伏储能系统；全寿命周期；综合效益；储能成本；社会效益回馈

0 引言

随着一次能源短缺和环境污染问题的日益严重，清洁、绿色的太阳能资源逐渐进入电力市场。由于光伏出力具有随机性、波动性强的特点，分布式光伏发电模式更有助于太阳能资源高效利用[1-2]，得到了国家政策的大力支持和推广。中发[2015] 9号文件中鼓励用户安装分布式光伏发电系统，并采用“自发自用，余量上网”的运营模式。该运营模式下，系统的年收益率高于一般的银行利率[3-5]，投资回收周期在6~8a，吸引了大量用户投资分布式光伏项目。

分布式能源在配电网中的渗透率日益增加，给电力系统运行带来了一些负面影响：光伏出力的波动性、随机性强将降低电力系统的电能质量；光伏电源逆变并网引起的电压闪变、谐波污染和保护装置失灵等危害给电力系统的安全稳定运行带来巨大考验[6-8]；配电网中双向潮流日益增加，需根据并网情况进行改造。储能一方面可将不稳定的电能储存并转化为稳定的电能输出；又可在不同的时间里储放电能，从而提高能量的利用率。配置储能的分布式光伏发电系统可平抑光伏输出功率的波动。对电网而言减少了光伏发电对电网的冲击，提升了配电网对分布式光伏发电的接纳能力[9-10]；对用户而言提高了光伏发电自用比例，增加了系统收益。未来分布式发电储能系统将成为我国分布式能源发展的主流模式[11-14]。

目前对于分布式光伏储能系统的研究主要集中在储能优化配置和控制策略等方面，对系统经济性和相关政策激励研究较少。储能系统的高昂成本抑制了投资者的积极性，近几年来分布式光伏储能系统的经济性分析引起了国内外专家的关注。文献[15-16]分析了当前储能技术的优势和不足，指出分布式小容量储能装置相比单个大容量装置，更易提高配电网运行的安全性和经济性，具有广阔的应用前景。文献[17]将用户负荷聚类分析，分别研究分布式光伏系统收益情况。安装储能系统可有效提高用户的发电自用比例，提高项目收益。文献[18]指出储能成本是影响项目经济性的重要因素。结合储能技术性价比的提升和上网电价的调整，肯定了储能系统的应用前景。但在计算系统收益时，只考虑了投资者的收益而没有考虑储能系统给电网带来的整体效益。文献[19]提出了一种评估储能支撑分布式光伏接入价值的方法，分析得到储能可减少高比例分布式光伏接入带来的电网改造成本和限电损失，但尚不具经济性，没有结合项目的收益构成和国内政策变化趋势讨论储能系统的发展潜力。文献[20]结合储能系统分析了不同用户分布式光伏系统的经济性，基于光伏组件成本和发电量补贴等因素对项目经济性的影响，为我国分布式光伏行业提出了相关建议，忽略了储能装置对系统的积极作用。

相关学者围绕不同投资主体、运营模式等问题对分布式光伏储能系统的经济性进行分析。但以往研究中，没有综合考虑配置储能设备的分布式发电系统给社会带来的整体效益，局限于项目对投资人产生的经济价值研究。突出了储能高昂成本对项目经济性的不利影响，没有分析分布式储能系统收益的构成，挖掘系统的发展潜力。对于促进储能装置健康发展的激励政策研究更是少之又少。

以某家庭用户为研究对象，建立了分布式光伏储能系统的综合效益评估模型。基于项目年收益、总利润和静态投资回收期等指标评价项目经济性，量化了系统的社会收益。通过实际算例，讨论了储能容量和储能成本变化对系统经济性的影响，结合系统的收益构成比重和未来政策、市场的变化趋势，肯定了分布式光伏储能系统的发展潜力。目前，分布式光伏储能的发展还离不开国家政策和激励的引导扶持。结合国外可再生能源发展经验，从额外补贴自用电量、电价激励和金融产品支持等方面提出了合理建议。

1 分布式光伏储能系统综合效益评估模型

1.1 光伏储能系统成本模型

1）系统初始投资费用。

系统初始投资费用由光伏发电系统投资费用和储能装置系统的投资费用构成。

2）设备维护总费用。

式中：W为设备维护总费用；为年维护费用。

1.2 综合收益模型

1.2.1 投资人收益模型

1）系统年发电量评估。

系统的发电量由系统装机容量、年峰值日照小时和系统总效率决定：

其中：

2）系统年电费收益。

光伏储能系统电费收益由节省电费支出和上网卖电收入构成，补贴和电费按月结算：

其中：

3）政府补贴收益。

政府补贴收益为：

式中：2m表示第年政府补贴的年收益；T表示第年的度电补贴；1m表示国家度电补贴；2m表示第年省级度电补贴；3m表示第年市级度电补贴。

4）系统“低储高放”年收益。

储能装置作为智能电网中的可控负荷，可在低谷时段充电，在高峰时段向电网放电。通过与电网企业签订合同，积极响应系统调度，可获得一定收益。

式中：3m表示储能装置第年充放电年收益；DSmj表示第年的第日用户参与需求侧响应的可控负荷；peak、vallgy分别表示峰谷电价。

1.2.2 社会收益模型

1）延缓配电网改造的社会收益。

随着分布式能源在配电网中渗透率的升高，双向潮流逐渐增加，储能减少了光伏并网给系统带来的谐波污染、保护误动等危害，缓解了配电网改造压力，延长了配电网寿命周期。这部分效益可通过统计延缓改造的设备数量和成本计算。

式中：1表示延缓的配电网改造费用；P表示配电线路、开关、变压器、计量表、线路保护等不同设备的建设规模；C表示单位设备的综合造价；表示配电设备每年的改造数目。

2）减少系统备用成本的社会收益。

分布式光伏发电出力具有随机性、波动性强的特点，系统需要在用电高峰，而光伏出力不足甚至为0时为用户提供近等比例的备用容量。配置充足储能容量的系统能大幅提高发电的自用比例，因储能装置而减少的配电网和常规机组的备用容量成本可视为系统的社会收益。

式中：2m表示系统第年减少的备用成本；Pm表示配电网第年减少为光伏发电系统提供的备用容量；r表示常规机组单位容量的年发电收益。

1.3 综合效益评估模型

1）系统总利润。

系统的总利润是节省的电费支出、上网售电费用和度电补贴与系统投资成本和维护费用的差值：

式中为系统25 a全寿命周期内产生的总利润。

2）社会总收益。

社会收益由配置储能后的光伏发电系统给电网减少的备用容量成本和改造费用组成：

式中为系统25a全寿命周期内产生的社会总收益。

3）系统静态投资回收期。

静态投资回收期是在不考虑资金时间价值的条件下，以项目的净收益回收其全部投资所需要的时间，项目投资回收期在一定程度上显示了资本的周转速度。资本周转速度越快回收期越短，风险越小盈利越多。P表示系统的静态投资回收期，有：

式中：表示累计净现金流量第一次出现正值的年份；C表示第年初尚未回收的投资；A表示第年净现金流量。

以投资人和社会为受益对象，构建了分布式光伏储能系统综合效益模型。该模型从卖电、节省电费、发电补贴和运营模式等方面构建了系统的收益模型。通过研究储能装置对配电网改造和备用容量的积极影响，量化了项目的社会整体收益。值得注意的是，这里的社会收益是相对于无储能装置的光伏发电系统而言的，储能装置增加了电力系统对分布式光伏发电的接纳能力。最后构建了项目的总利润、社会总收益和静态投资回收期模型来评价分布式光伏储能项目的综合经济效益。

2 算例与结果分析

2.1 用户系统概况

以北京市年用电量6000kW×h的某家庭用户为研究对象，北京居民用户采用阶梯3档电价：0~240(kW×h)/月，0.48元/(kW×h)；241~400(kW×h)/月，0.53元/(kW×h)；401(kW×h)/月以上，0.78元/(kW×h)。根据2013年国家发改委出台的《关于发挥价格杠杆作用促进光伏产业健康发展的通知》，我国分布式光伏发电补贴为0.42元/(kW×h)；《北京市分布式光伏发电奖励资金管理办法》中明确了北京市的分布式光伏发电项目补贴为0.3元/(kW×h)，持续补贴5a。

2.2 光伏装机和出力预测

图1给出了夏季某日系统的输出功率和用户的用电负荷情况。通过分析出力和负荷曲线，光伏出力高于用户负荷的部分约占全部发电的45%左右，即不安装储能的系统发电上网比例=45%。

图1 北京市某用户日光伏出力和用电负荷曲线

2.3 储能装置选择

储能技术主要有电化学储能、机械储能、电磁储能和相变储能等。本文选择了具有无污染、安全性高、低成本和寿命长等特点的水钠电池，是电化学储能中的一类。水钠电池市场价格是2000元/(kW×h)，即E=2000，寿命在15 a左右。由于北京市未出台储能装置相关的上网电价，算例中不讨论储能参与需求侧响应获得的收益。

2.4 项目全寿命周期经济评价指标预测

家庭用户系统的储能额定容量分别取0，2，4，6kW×h进行经济评价指标预测[16]，结果见表1。配置不同容量储能的系统发电自用比例、投资总成本、各项收益指标和静态投资回收期呈现不同的变化趋势。

2.5 结果分析讨论

随着系统配置储能容量的增加，光伏发电上网比例明显降低，项目总成本大幅增加，当容量为6kW×h系统发电可实现100%自用。分布式光伏发电系统的收益主要由度电补贴、节省电费支出和卖电收益构成，其中系统节省电费收益和卖电收益受储能容量影响明显。随系统效率的衰减和补贴的年限变化，项目年净收益曲线如图2所示。

表1 光伏储能系统经济性指标预测

图2 配置不同容量储能项目全寿命周期年净收益

由图2可见，用户的自用电价高于上网电价，由此可知，储能系统增加了项目的年收益。

还应注意到的是，节省电费收益占项目总收益的比重不断增加，也就是说项目的经济性对补贴电价和上网电价的依赖越来越小。伴随分布式光伏发电技术的发展和成熟，国家将下调光伏并网电价和度电补贴，相比无储能系统来说，含储能的系统的经济性受其影响小，对投资者更具吸引力。

如图3所示，尽管收益率在不断增加，但储能的高昂成本减少了项目的总利润，延长了项目的静态投资回收期，这说明储能的成本是限制系统经济性的主要因素。下面将讨论储能成本变化对项目经济性的影响。

随着储能电池技术的不断提升和电力市场化改革的推进，储能将实现规模化批量生产，成本不断下降，并在市场应用中获得更高的基础价值[21-23]。以水钠电池为例，图4、5分别为储能单位容量成本对项目投资回收期和总利润的影响。

储能成本对项目的总利润和静态投资回收期影响显著，当储能成本下降到1000元/(kW×h)时，6kW系统的总利润可达到54500元左右，静态投资回收期可达到8 a，无储能系统项目的优越性逐渐消失。最后，通过分析项目对配电网改造和备用成本的积极作用，量化了项目产生的社会收益。

图3 配置不同容量储能项目的静态回收期

图4 储能成本对项目总利润的影响

图5 储能成本对项目回收期影响

本项目针对某家庭用户，装机容量小，系统产生的社会效益不直观。随着社区和工商企业等大容量装机规模的不断扩大，将给电网带来可观的经济效益，对电力系统安全稳定运行有重要意义。系统的受益者不再只是投资者，而是全社会。

3 政策激励研究

分布式光伏入网规模扩大，光伏上网电价导致国家用电价格上涨，配电网双向潮流增多给电力系统稳定运行带来了巨大压力。储能与分布式发电系统结合能最大程度实现光伏发电的就地消纳，减少光伏发电对电网的冲击，提升配电网侧可再生能源的消纳能力。国家发展改革委、财政部、科技部、工信部、能源局联合下发了储能产业的首个指导性政策——《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》，明确了储能发展对电力市场建设的重要意义，为中国的储能产业指明了发展方向。

目前，分布式光伏发电产业发展尚未成熟，光伏元件和储能元件的成本较高，项目经济性对政策补贴的依赖较大，需要政府的大力支持和正确引导，才能促进我国可再生能源的健康发展。德国和美国是全世界新能源发电应用技术的标杆国家，在德国95%的可再生能源都是以分布式的形式接入电网的。本文在充分研究德国和美国分布式项目的补贴和激励政策的基础上，根据我国国情提出一些政策激励建议。

1）额外补贴分布式发电系统自用电量。

用户通过安装储能系统或合理设置光伏装机容量来提高光伏发电的自用比例，可减少不稳定的可再生能源入网，为整个电力系统乃至全社会创造效益。如：延缓或降低配电网改造费用的投入；减少电网备用容量成本；延长电网元件的使用寿命。

电网按照用户的自用电比例对用户进行额外补贴，提高用户收益，引导用户安装储能装置或确定合适的装机容量。这部分额外补贴可看作是将减少光伏入网所带来的社会效益回馈给用户，可弥补储能成本给项目经济性带来的不利影响。这将为分布式储能系统注入新动力。

2）采用差异化和逐年递减的上网电价。

用电电价、装机容量和所在地区光照资源等因素都会对分布式发电系统的经济性产生影响。考虑不同区域、不同装机容量和项目建设难易程度，采用差异化的上网电价可以增加不同投资主体的积极性，缩小收益差距，促进分布式光伏建设的多元化投资和健康发展。

随着分布式光伏发电并网的规模化，不断调整光伏上网电价，一方面可激励用户加装储能设备，主动增加发电自用比例，减少光伏发电上网；另一方面可促进光伏产业的技术进步，降低发电成本，加快光伏竞价上网。

3）鼓励储能用户参与配电网侧需求侧响应。

需求侧响应是未来保障电力系统稳定运行的重要手段。储能可通过制定不同充放电策略，平滑负荷曲线，将是配电网中可控负荷的重要组成。

需求侧响应主要有价格和激励2种响应方式。国家多地区实行的峰谷电价，引导配置分布式储能系统的用户可选择“高储低放”的运营策略，实现负荷的移峰填谷；电网企业可与用户签订响应协议，将用户按照响应时间和电量聚合分类，并给予用户相应奖励。储能装置参与电网的需求侧响应不仅有利于电网的稳定运行，还能为投资分布式发电的用户带来额外收益。

4）探索创新金融产品。

目前分布式光伏发电项目的推进不仅需要补贴的支持，还需要融资上的优惠。鼓励银行、产业投资基金、信托等金融机构对项目提供优惠贷款；根据用户的自身情况，探索以发电收益为抵押的贷款模式。近几年国内节能服务公司数量不断增加，鼓励采用合同能源管理模式建设分布式光伏发电项目，由专业知识丰富的节能服务公司包揽投资、装机和运维等一系列服务，降低用户的融资风险，实现双赢。

4 结论

1）建立了分布式光伏储能系统的全寿命周期综合效益评估模型，结合储能对电力系统的积极作用，量化项目的社会效益，肯定了储能的应用价值和发展的必要性。

2）通过典型算例仿真，分析比较了不同储能配置情况下，光伏发电系统的成本收益情况，并进行了评估分析，得出结论包括：系统经济性对光伏上网电价和度电补贴的依赖随储能容量的增加逐渐降低，储能成本是影响系统经济性的重要因素之一，但在储能达到批量生产时，系统的总利润和投资回收期可与无储能系统持平。

3）提出了对分布式光伏储能系统的政策激励措施，当前分布式光伏储能项目的发展仍需国家的政策和激励扶持，尤其是对储能系统的鼓励推广。结合国外可再生能源的发展经验，从社会效益回馈用户、电价激励和金融支持等方面，对分布式光伏储能项目发展提出了建议。

随着光伏和储能产业的不断发展，储能成本、光伏上网电价和补贴政策都将不断调整，低成本无储能系统的经济性优势会逐渐消失。

[1] 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．

[2] 丁芸，林韵．我国分布式光伏发电的困境分析与发展对策研究[J]．资源与产业，2015，17(3)：51-55．

[3] 皮薇．全寿命周期的分布式光伏发电的成本—效益研究[D]．保定：华北电力大学，2015．

[4] 苏剑，周莉梅，李蕊．分布式光伏发电并网的成本/效益分析[J]．中国电机工程学报，2013，33(34)：50-56．

[5] 刘维亮，范云其，李峰，等．并网方式对分布式光伏发电项目成本与收益的影响[J]．浙江电力，2016，35(11)：23-26，49．

[6] 赵雪源．含分布式电源的配电网可靠性评估[D]．徐州：中国矿业大学，2015．

[7] 毛彦力，朴在林，胡博，等．分布式光伏发电并网对配电网电压分布影响的研究[J]．中国农机化学报，2015，36(6)：244-247，252．

[8] 陈黎军．分布式光伏发电并网对配电网安全的影响分析[J]．电力安全技术，2014，16(8)：13-17．

[9] 李建林，马会萌，袁晓冬，等．规模化分布式储能的关键应用技术研究综述[J]．电网技术，2017，41(10)：3365-3375．

[10] 吴杰，温晨阳，李珊，等．基于分时电价的光伏-储能系统容量优化配置[J]．电工电能新技术，2018，37(1)：23-30．

[11] 吴建辉，孙利鹏．江苏省分布式光伏市场前景预测和发展建议[J]．发电与空调，2016，37(6)：11-15．

[12] 叶卫国．试论家庭分布式储能的发展前景[J]．储能科学与技术，2014，3(4)：410-415．

[13] Jayasekara N，Wolfs P，Masoum M A S. An optimal management strategy for distributed storages in distribution networks with high penetrations of PV [J]．Electric Power Systems Research，2014，116(11)：147-157．

[14] 应光伟，范炜．我国发展分布式能源的对策解析[J]．发电与空调，2012，33(4)：5-8．

[15] 李建林，马会萌，惠东．储能技术融合分布式可再生能源的现状及发展趋势[J]．电工技术学报，2016，31(14)：1-10，20．

[16] 叶季蕾，薛金花，王伟，等．储能技术在电力系统中的应用现状与前景[J]．中国电力，2014，47(3)：1-5．

[17] 孙波，廖强强，刘宇，等．分布式光伏储能电池混合系统的经济性分析[J]．电力建设，2016，37(8)：102-107．

[18] 吕双辉，蔡声霞，王守相．分布式光伏-储能系统的经济性评估及发展建议[J]．中国电力，2015，48(2)：139-144．

[19] 黄碧斌，李琼慧．储能支撑大规模分布式光伏接入的价值评估[J]．电力自动化设备，2016，36(6)：88-93．

[20] 吕双辉．分布式光伏与储能系统的经济性分析与政策研究[D]．天津：天津大学，2014．

[21] 吴小刚，刘宗歧，田立亭，等．独立光伏系统光储容量优化配置方法[J]．电网技术，2014，38(5)：1271-1276．

[22] 李允超，宋华伟，马洪涛，等．储能技术发展现状研究[J]．发电与空调，2017，38(4)：56-61．

[23] 冯晓裕，司新放，程俊翔，等．分布式储能的发展现状与前景[J]．电气开关，2017(6)：5-7，42．

(责任编辑 车德竞)

Comprehensive Benefit Assessment and Incentive Mechanism of Distributed Photovoltaic Energy Storage System

DENG Xinyi, AI Xin

(State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources (North China Electric Power University), Changping District, Beijing 102206, China)

The penetration of distributed energy in the distribution network is increasing, which has caused great pressure to the power grid. The combination of energy storage and distributed generation system can reduce unstable electric energy into the network, reduce the impact of photovoltaic power on the power grid and improve the capacity to accept new energy. In view of the necessity of energy storage and the economic problems of projects, acomprehensive life cycle assessment model was established. This method studies the economy of the system from the aspects of project cost, annual income, total profit, static investment recovery period, and evaluates the social benefits of the project. The example shows that the utilization of power generation is high, the annual net income increases obviously, and its economy is less dependent on the electricity price and the degree of electricity subsidies. With the development of photovoltaic and energy storage, systems without energy storage will no longer have economic advantages, and the photovoltaic energy storage system has greater potential for development. Finally, combined with the experience in foreign countries, suggestions are put forward from the benefit feedback, electricity price incentives and financial support, so as to promote the healthy development of distributed photovoltaic industry.

distributed photovoltaic energy storage system; life-cycle; comprehensive benefit; storage cost; benefit feedback

2017-12-10。

邓忻依(1994)，女，硕士研究生，主要研究方向为新能源电力系统及微网，dxy199488@163.com；艾欣(1964)，男，教授，博士生导师，主要研究方向为新能源电力系统及微网。

10.12096/j.2096-4528.pgt.2018.005

国家重点研发计划项目(2016YFB0900500)；北京市自然科学基金项目(3182037)。

Project Supported by National Key Research and Development Program of China (2016YFB0900500); Beijing Natural Science Foundation (3182037).