超高海拔地区集中式光伏发电项目的经济与环境效益分析

2023-11-03 07:57白映波王兴鹏李欣达
太阳能 2023年10期
关键词:集中式发电量电价

白映波,王兴鹏,李欣达,高 天

(1.国家电投乡城县兴川新能源投资开发有限公司,甘孜藏族自治州 626000 ;2.中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司,北京 100020)

0 引言

随着全球经济的发展,气候变暖已成为人类社会所面临的共同挑战之一。中国提出2030 年实现碳达峰,努力争取2060 年前实现碳中和的宏伟目标,即“双碳”目标。光伏发电能够有效减少碳排放,再加上中国逐步重视太阳能的开发与利用,国内光伏发电正处于规模化发展时期。光伏发电不仅是中国清洁能源发展的战略方向,同时也是国内扶贫工作的主要方式之一[1-2]。

针对光伏发电技术,国内外学者进行了相关研究并总结出了一些成果。在技术研究方面:Varun 等[3]以光伏发电成本、能量回收期及温室气体排放量这3 个指标科学评价了光伏发电技术;Shah 等[4]对现有光伏发电技术进行了深入研究。在工程应用方面,国内外学者进行了多方面的研究。李建林等[5]从经济性角度分析了电化学储能系统在整县制光伏扶贫项目的可行性,并提出了相应的普及建议;靳忠福[6]将光伏发电技术应用于城市轨道交通中,并分析了应用的关键技术;孙文文等[7]通过研究边缘计算理论,拟将边缘计算方法从光伏发电领域应用到其他新能源发电领域;徐健[8]利用光伏发电技术助力农业生态发展,开拓了光伏发电技术应用的新领域;孙斌等[9]运用专利地图法,分析得到江苏省光伏发电技术的研究重点是太阳电池、光伏组件及其制造方法与创新技术;史彩玲等[10]基于基本扩散模型模拟曲线,得出了中国未来光伏发电技术发展空间巨大的结论;Harrouni 等[11]通过研究光伏发电技术,认为光伏储能系统存储容量是光伏发电系统提高发电效率和降低成本的关键因素,并利用重标极差分析法分析预测和优化了未来光伏储能系统的储存容量。以上研究与应用大多是基于低海拔地区的光伏发电项目,尚未涉及高海拔甚至超高海拔地区的集中式光伏发电项目。

根据装机规模的不同,光伏发电项目可分为分布式光伏发电项目和集中式光伏发电项目两种。

集中式光伏发电项目具有以下优点:1)系统输出功率相对稳定,能够更好的利用太阳辐射与用电负荷的正调峰特性,起到削峰的作用;2)相比于分布式光伏发电项目,集中式光伏发电项目进行无功和电压控制更为便捷,频率调节更易于接近电网频率,便于上网;3)相比于水力发电站,集中式光伏发电项目建设周期短,环境适应能力强;4)能够充分利用沙漠、高原等不适于耕种的土地。

但集中式光伏发电项目同时也存在许多缺点,包括:1)集中式光伏发电项目的电能必须通过长距离高压输电线实现并网,且会对电网产生较大干扰,同时输电损耗等各种问题依然存在;2)为保证电网安全,大装机容量的集中式光伏发电项目接入电网需要具有低电压穿越技术(LVRT),但该技术往往与孤岛存在冲突。

当前,由于中国山地的特殊地形条件,加上一些山地地区几乎不具备农业开发条件和开发价值,因此,在此类地区建设集中式光伏发电项目已成为行业内创新和关注的焦点,但海拔、气候等因素对于光伏发电设备的效率和运行等均会产生较大影响,给光伏电站造成经济损失。而且随着电力市场改革的不断推进,与之相关的环保类法律法规也在不断完善。评估电力项目环保成本的依据主要有:1)项目产生污染对环境造成的损害程度;2)清除污染物的成本大小;3)预防污染发生的成本大小。

基于此,本文以平准化度电成本(LCOE)和平准化度电净现值(LNPVE)作为经济效益评价指标,以能量回收期、年均节约标准煤数量、污染物排放量作为环境效益评价指标,对全球首个建于超高海拔地区的集中式光伏发电项目的经济效益和环境效益进行分析,旨在为川藏高原地区乃至全国相似条件下的光伏发电基地的建设提供重要参考[9],对于光伏发电技术在超高海拔地区的应用具有重要参考价值。

1 中国光伏发电技术的现状

中国光伏发电技术的装备、产业链均达到国际先进水平[12],掌握了高效晶体硅太阳电池制备和加工技术,光伏组件光电转换效率超过20%;同时,中国多项光伏发电技术全球排名第一,全球90%以上的硅片、70%以上的太阳电池及光伏组件均来自中国。在逆变器等平衡元件方面,中国技术水平已开始逐步与国际技术水平接轨,但在集成与自动化技术方面却还存在缺陷。中国光伏发电技术在规模化运用方面也是全球领先,并多年保持全球第一的水平。

2012—2017 年中国及全球年光伏发电量如图1 所示。

图1 2012—2017 年中国及全球年光伏发电量Fig.1 Annual PV power generation capacity in China and world from 2012 to 2017

从图1 可以看出:中国年光伏发电量占全球年光伏发电量的比重在2013—2017年增长迅速,从6.0%上升到了24.4%,增长了3 倍。中国光伏发电技术的发展和其发电量的快速增长表明光伏市场的多样化趋势越来越明显。

2010—2030 年中国光伏市场将持续快速发展并逐渐成熟,其中,2016—2021 年中国的累计光伏发电量和装机容量变化如图2 所示。

图2 2016—2021 年中国的累计光伏发电量和装机容量变化Fig.2 Cumulative PV power generation capacity and installation capacity in China from 2016 to 2021

从图2 可以看出:2016—2021 年中国的累计光伏发电量和装机容量均呈上升趋势。

预计到2030 年,中国光伏发电的市场增长率将达到59.06%,光伏产业的应用前景广阔[10]。

2 经济效益分析

2.1 LCOE 模型

1995年,美国国家可再生能源实验室(NREL)提出了LCOE 的概念,其内涵是将一个项目全生命周期内的成本和发电量折算到现值,从而计算得到度电成本。作为一个定量经济指标,LCOE通常用于比较和评估可再生能源(太阳能、风能、生物能、地热等)发电与传统能源 (煤炭、天然气、大型水电站等)发电的综合经济效益。由于不同的光伏发电项目在地区、规模、投资及技术水平等各方面都存在较大的差异,因此,国际上常用一个统一的模型来评价光伏发电项目的发电成本,即LCOE 模型。

LCOE 模型是一种基于项目全生命周期的成本分析方法,不同于建造或投资发电厂的成本,其涵盖整个项目全生命周期内所有已发生和可预测因素的综合成本,即通过贴现率将未来可预期成本转化为现值[12]。因此,对于投资者或业主在评估一个光伏发电项目的经济效益或盈利能力时,LCOE 比电站的初期投资成本更具有参考价值。

有一些学者通过从不同方面对LCOE 模型进行优化,从而更合理地评价了有机光伏发电[13]和生物氢能[14]的经济效益。目前对于LCOE 模型的研究和应用仍以成本计算为重点,例如光伏发电、风电[15]等与燃煤发电的成本比较[16]。本文假定在项目设计全生命周期内,收入与成本相等[17],并以此建立LCOE 模型,即:

式中:Rt、Ct分别为第t年的总收入和总成本,元;N为项目设计全生命周期,年;d为折现率。

根据式(1),项目的利润可表示为:

式中:CLOE,t为项目第t年的LCOE,元/kWh;Et为与CLOE,t对应的总发电量,kWh。

从项目全生命周期的角度看,假定该项目的LCOE 为定值,则有:

式中:CLOE为项目的LCOE,元/kWh;

LCOE 模型是在整个项目生命周期内,将时间等因素的价值考虑在内得出的度电成本,假设该项目实际的上网电价等于LCOE,说明此时该项目的收益为零,即项目收益全部用于工程建设。LCOE 一般以工程开始时间为计算起始点,并且需要考虑折旧[18],因此有:

式中:I0为项目初始投资,元;VR为光伏发电系统残值,元。

2.2 LNPVE 模型

本文在LOCE 研究的基础上提出了LNPVE,目的是考虑现行上网电价和补贴政策对LCOE 的影响,LNPVE 模型考虑了长期发展效益,对光伏发电项目成本的计算更为合理可行。实际项目的净现值为零的可能性极小,因此可以用第t年的上网电价乘以该年的发电量来表示该年度的项目收益。将第t年的上网电价定义为Pt,则有:

通过式(5)可得到项目全生命周期的上网电价RLOE的计算式,即:

式中:Pt、St分别为第t年的上网电价和补贴标准,元/kWh。

假设LNPVE 为项目全生命周期的上网电价与LCOE 之差,则有:

式中:PLNV为项目的LNPVE,元/kWh。

LNPVE 是衡量光伏发电项目净现值的指标,国内大多数研究中贴现率取6%~8%。目前,中国人民银行5 年以上长期贷款的参考利率为4.9%。因此,本文将以折现率取5%来计算LCOE 和LNPVE。

2.3 模型参数

2.3.1 成本

光伏发电项目的成本主要包括初始投资成本、财务成本、税务成本[19]、运营维护成本[20]等,具体如图3 所示。

图3 光伏发电项目的成本构成Fig.3 Cost composition of PV generation project

本文对固定资产的折旧选用直线折旧法,根据项目实际情况,残值率取3%,折旧期取20 年。另外,中国光伏行业所得税在项目并网发电的前3 年按照50%征收。

光伏发电项目的折现成本C的计算式为:

式中:OAM为项目运维期间设备维护费的费率;T为第t年的总税收,元;LR为计算年的贷款利息,元。

2.3.2 收益

目前来看,中国光伏发电项目的收益R大部分来自售电和国家补贴[21],其计算式为:

式中:Re、Rs分别为售电收益和补贴收益,元。

2.3.3 发电量

影响光伏发电项目发电量的因素较为复杂,其中,项目所处地区和设备效率对发电量起决定性作用,所处地区的太阳能资源丰富则发电量会较高;设备效率与发电量也成正比。一般以年均利用小时数来间接体现太阳能资源的丰富程度,为了使预测值尽可能接近实际值,兼顾考虑计算简便,本文以年均利用小时数来计算项目发电量。

项目全生命周期的总发电量E的计算式[22]为:

式中:H为光伏发电系统的年均利用小时数,h;IC为项目的总装机容量,MW;η为光伏发电系统的发电效率;r为光伏发电系统的年衰减率。

本文通过实地调研集中式光伏发电项目全生命周期内的发电量,综合考虑各种影响因素后,光伏发电系统年衰减率取0.8%。

2.4 价格分析

目前,中国的上网电价分为3 类,首先是含补贴的上网电价,用p1表示;其次是无补贴的标杆电价,用p2表示;最后为燃煤发电上网电价,用p3表示。一般情况下,三者大小关系应为:p1>p2>p3。根据项目所在地的政策,含补贴的上网电价为1.48 元/kWh,无补贴的标杆电价为0.98元/kWh,燃煤发电上网电价为0.40 元/kWh。表1 从LCOE 角度衡量了采用不同上网电价时项目的经济效益水平。

表1 从LCOE 角度衡量采用不同上网电价时项目的经济效益水平Table 1 Measuring economic benefit level of projects using different grid tariffs from perspective of LCOE

表2 从LNPVE 角度衡量了采用不同上网电价时项目的经济效益水平。

表2 从LNPVE 角度衡量采用不同上网电价时项目的经济效益水平Table 2 Measuring economic benefit level of projects using different grid tariffs from perspective of LNPVE

3 环境效益分析

光伏发电具有显著的环保效益,与传统火力发电相比,光伏发电在提供电力能源的同时不排放任何有害气体。本文将从能量回收期与减排量方面分析该项目的环境效益。

3.1 能量回收期

从光伏发电项目的全生命周期来看,主要能耗包括光伏组件、光伏支架等设备的生产制造能耗、电站运营维护时耗材的制造能耗及设备运输能耗这3 部分,根据文献[23]的研究结果,这3部分能耗对应的单位千瓦值分别为3573、737、29 kWh。通过光伏发电项目全生命周期内的总能耗Qto与项目年发电量Ey可计算得到能量回收期Pc,即:

光伏发电项目全生命周期的总能耗为项目单位千瓦能耗与项目总装机容量的乘积。

3.2 减排量分析

近年来,虽然中国光伏发电装机容量迅速增加,但国内主要的发电形式仍是火力发电。火力发电会产生大量的SO2、CO2等污染物,参照国内电厂的平均能耗,每节约1 kWh 电量,就相当于节约了0.36 kg标准煤,可以减少0.272 kg粉尘、0.997 kg CO2、0.03 kg SO2和0.015 kg NOx的排放量[21]。

4 实例分析

4.1 项目概况

本集中式光伏发电项目位于四川省甘孜藏族自治州(下文简称为“甘孜州”)乡城县正斗乡正斗坝子的顶贡大草原,甘孜州的州域面积为15.3 万km2,全州各地常年日照时数在1900~2600 h 之间,绝大部分地区的值超过2000 h,具有良好的太阳能资源利用条件。另外,项目所在地的海拔为3920~4300 m,且项目所在地的地形比较开阔,场区大部分为中度退化草场,有利于项目建设。本集中式光伏发电项目实景图如图4 所示。

图4 本集中式光伏发电项目实景图Fig.4 Photo of centralized PV power generation project in this paper

根据Meteonorm 软件中的数据,项目所在地的年均太阳辐射量为6163.2 MJ/m2,年均利用小时数达到1600 h 以上。根据GB/T 37526—2019《太阳能资源评估方法》可知,项目所在地的太阳能资源丰富,适宜建设光伏电站。该项目所在地的多年平均月太阳辐射量如表3 所示。

表3 项目所在地的多年平均月太阳辐射量Table 3 Annual average monthly solar radiation at the project location

4.2 项目经济效益计算

4.2.1 基本参数

本项目中光伏组件的输出功率逐年衰减,综合考虑光伏组件的各种损耗,年衰减率0.8%,系统效率取82.80%;根据现场近3 年实测得到的数据,光伏组件倾斜面接收的年太阳总辐射量取8330 MJ/m2。本项目的装机容量为400 MW,项目总投资为225052.26 万元,本金投资占总投资的20%,其余资金通过贷款取得,贷款利率为4.65%,按年计息,偿还方式为等额本金利息照付,贷款期限为15 年。本项目采用540 W 的PERC双面双玻半片单晶硅光伏组件,平均寿命在25年左右,折旧期取20 年,残值率取3%。

根据国家相关规定,光伏发电项目可享受“三免三减半”的企业所得税优惠政策。对于所有光伏发电项目而言,丰水期上网电价为0.2100 元/kWh(含税),平枯期(非丰水期)上网电价为0.3923元/kWh (含税),全年平均标杆电价取0.3139 元/kWh(含税)。按照国家相关政策,本项目中光伏发电补贴标准取0.0500 元/kWh(含税)。

本项目的基本参数如表4 所示。

4.2.2 结果分析

综上可知,该项目的LCOE 为0.3346 元/kWh,LNPVE1为1.1454 元/kWh,LNPVE2为0.6454元/kWh,LNPVE3为0.0654 元/kWh。从LCOE的角度来看,该项目为CLOE

4.3 项目环境效益计算

本项目的单位千瓦能耗为4339 kWh,项目装机容量为400 MW,年均发电量约为42059 万kWh,根据式(11)可计算得到该项目的能量回收期约为4.13 年。

按照本项目建成后年均发电量值,现以1 kWh 电量节约0.36 kg 标准煤为例,年可节约标准煤约为15.14 万t,每年可减排SO2约1.26 万t,NOx约0.63 万t,CO2约41.93 万t,粉尘约11.44万t。由此可知,该项目在增加发电量的同时还有利于环保。该项目的年均环境价值如表5 所示。

表5 项目的年均环境价值Table 5 Average annual environmental value of project

5 结论与展望

本文选用LCOE 和LNPVE 作为经济效益评价指标,以能量回收期、年均节约标准煤量、污染物排放量作为环境效益评价指标,对全球首个建于超高海拔地区的集中式光伏发电项目的经济效益和环境效益进行了分析。分析结果显示:

1) LCOE 模型能够将项目全生命周期内的成本和发电量折算到计算基准点,因此能够较为客观公正的评价光伏发电项目的经济效益。该项目的LCOE 小于燃煤发电上网电价,说明该项目发电成本低,具有替代传统能源发电的潜力,可以实现最低价格的平价上网;LNPVE 指标表明该项目能够实现对燃煤发电的替代,可以最低价格实现平价上网。

2)该项目的能量回收期约为4.13 年,年均节约标准煤约15.14 万t,年均减少CO2排放量约41.93 万t、SO2排放量约1.26 万t、NOx排放量约0.63 万t,环境效益良好。

本文分析的超高海拔地区光伏发电项目属全球首例,相关研究成果的深度不够,仍存在一些问题需要深入探讨,比如:1)光伏发电项目的社会因素和环境因素的财务转换方法需要进一步研究和验证。随着光伏发电项目规模的不断增加,需要根据大量的模型数据进行总结,甚至形成该地区相关指标的计算标准,从而使光伏发电项目效益评估的综合结果更加准确;2)中国光伏发电项目的发展尚处于起步阶段,若此类项目的各环节能形成合理高效的产业链,必将使其健康和可持续的发展,降低光伏发电成本,增加企业效益,最终促进此类项目规模化发展。

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