[论文解读] Techno-economic analysis of PV-battery systems in Switzerland

Xuejiao Han, Jared Garrison+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 30, 2021

Smart Grid Energy Management被引用 10

一句话总结

本研究开发了一项技术经济优化模型，用于评估2020年至2050年间瑞士2,200个客户群体的光伏-电池系统可行性，采用电力消耗、屋顶面积、辐照度和区域位置的中位数数据。结果显示，目前部分客户群体中，光伏-电池系统相比仅使用光伏的净现值更高，投资回收期在2035年前波动，之后显著下降，且最优系统规模随时间推移而增加，到2050年受屋顶面积限制。

ABSTRACT

This paper presents a techno-economic optimization model to analyze the economic viability of a PV-battery system for different customer groups in Switzerland clustered based on their annual electricity consumption, rooftop size, annual irradiation and location. The simulations for a static investment model are carried out for years 2020-2050 and a comprehensive sensitivity analysis is conducted to investigate the impacts of individual parameters such as costs, load profiles, electricity prices and tariffs, etc. Results show that while combining PV with batteries already results in better net present values than PV alone for some customer groups today, the payback periods fluctuate between 2020 and 2035 due to the mixed effects of policy changes, costs and electricity price developments. The optimal PV and battery sizes increase over time and in 2050 the PV investment is mostly limited by the rooftop size. The economic viability of PV-battery system investments varies between different customer groups and the most attractive investment (i.e., that has the shortest payback period) is mostly accessible to customer groups with higher annual irradiation and electricity demand. In addition, investment decisions are highly sensitive to payback periods, future costs, electricity prices and tariff developments. Lastly, the grid impact of the PV-battery system deployments are investigated by analyzing the residual Swiss system load profiles. The dynamics of residual load profiles caused by the seasonal, daily and hourly patterns of the solar generation emphasizes the need for flexible resources with fast ramping capabilities.

研究动机与目标

• 评估瑞士不同客户群体中光伏（PV）与电池（B）系统经济可行性的目标。
• 分析在动态成本、电价和政策条件下，2020年至2050年投资决策的演变过程。
• 评估光伏-电池系统部署对剩余负荷曲线及系统灵活性需求的影响。
• 识别影响投资吸引力的关键因素，包括电价、电价政策和系统成本。
• 评估未来输入参数不确定性对回收期和净现值的敏感性。

提出的方法

• 采用静态投资优化模型，为每个客户群体独立最大化净现值（NPV），每年从2020年至2050年分别处理。
• 基于年用电量、屋顶面积、年辐照度和区域，将客户群体聚类为2,200个细分组，每组使用中位数数据。
• 在屋顶面积和投资成本约束下，利用历史和预测的电价数据，优化光伏与电池系统规模。
• 针对苏黎世2050年的案例开展全面敏感性分析，参数包括电池成本、电价政策和负荷曲线。
• 通过分析剩余负荷曲线评估电网影响，突出太阳能发电在季节、日间和每小时的动态特性。
• 未来电价通过历史日前市场电价乘以倍数因子模拟，但未完全反映光伏-电池注入导致的电价抑制效应。

实验结果

研究问题

• RQ1 2020年至2050年期间，瑞士不同客户群体中光伏-电池系统的经济可行性如何变化？
• RQ2 各客户群体的最优光伏与电池系统规模是多少？其随时间如何演变？
• RQ3 电价、电价政策及未来成本变化如何影响回收期与净现值？
• RQ4 光伏-电池系统部署对剩余负荷曲线及系统灵活性需求有何影响？
• RQ5 哪些客户群体实现最短回收期？其投资吸引力的关键驱动因素是什么？

主要发现

• 到2050年，对大多数客户群体而言，光伏-电池系统相比仅使用光伏的净现值更高，最具吸引力的投资主要集中在高辐照度、高用电需求的细分群体中。
• 光伏-电池系统的回收期在2020年至2035年间因政策、成本和价格变动的综合影响而波动，但此后显著下降。
• 最优光伏与电池系统规模随时间推移而增加，到2050年屋顶面积成为光伏容量的主要制约因素。
• 最具经济可行性的投资（即回收期最短）主要集中在年辐照度和用电需求均较高的客户群体中。
• 投资决策对预期回收期、未来电池与光伏成本、电价走势以及上网电价政策变化高度敏感。
• 由于太阳能发电的影响，剩余负荷曲线呈现出显著的季节性、日间和每小时周期性特征，凸显了对灵活、快速调节电网资源的迫切需求。