工业园区分时电价下光伏-CTM蓄电池储能一体化系统的评估与优化

工业园区在我国动力消费中扮演要害角色并对二氧化碳(CO2二氧化碳排放格式。减缓CO2工业园区电力消费发生的排放关于推进碳达峰与碳中和政策具有重要作用。光伏(PV)系统与电池储能系统(BESS)在园区内的装置为二氧化碳减排供应了可行方案2减排。本研讨旨在全面点评该技术的经济与环境效益光伏发电系统与园区内的电池储能系统配备。为完结这一政策，本研讨构建了以最小化分时电价政策下均匀用电本钱为政策的优化模型。综合点评系统根据特定二氧化碳2排放量、均匀用电本钱及动态本钱回收周期等政策建立，以及动力自给率。通过深入剖析峰谷电价差、投本钱钱改变及不同配备容量组合对各项系统政策的影响，为工业园区用户供应决策主张。研讨效果如下：(1)在理想工况下，均匀动力本钱可降至0.5783元/千瓦时（根据2023年世界均匀汇率，1元人民币折合0.1407美元），单位碳排放强度为373.2克二氧化碳2/kWh。与仅从电网购电的能耗比较，可分别下降23.09%和34.56%。动态本钱回收期为7.214年；%%以经济最优为政策工作时，用户储能系统的工作战略一同取决于回收周期等政策建立光伏发电系统（1）风电出力与电价时段区别政策将显着影响系统容量配备效果；（2）部分时段对电网的依赖性将增强；（3）最低均匀动力本钱与最短动态出资回收期不会一同出现，规划时需综合考量这两种预期。 output and the electricity price period division policy. Additionally, there will be an increased reliance on the grid during certain periods; (3) The lowest average energy cost and the lowest dynamic capital payback period do not occur simultaneously. When planning, both expectations need to be considered comprehensively.

引言

二氧化碳（CO2）作为温室气体的主要贡献者，正在加剧全球变暖[1]。为此，我国在联合国大会上承诺于2030年前完结碳达峰，并于2060年到达碳中和政策[2]。在国内，工业出产过程消耗许多动力并排放巨额CO22021年，工业部门占该国动力消费总量的66%以上[3]以及二氧化碳排放量的83%以上。2动力运用与工业出产过程发生的排放[4]。工业园区打开以企业集群化和基础设施同享为特征，已成为全球工业化进程中的遍及趋势[5]。到2018年，我国大都工业活动集中于此类园区，现存园区超过2500个，贡献了全国工业总产值50%以上[6]。因而，推进工业园区污染减排2工业园区内的减排任务与能效进步，关于我国完结碳达峰与碳中和政策的承诺至关重要。
文献[7,8]的研讨指出，可再生动力发电技术的逐步老到及本钱下降，为应对工业园区其时面对的高能耗与温室气体排放问题供应了潜在处理途径。分布式光伏技术能够充分利用工业园区房顶、立面等现有条件进行发电[9]，这使其成为适用于该类区域的清洁动力出产技术。但是，跟着可再生动力发电份额进步及读档（Load）不匹配程度加剧[10]，我国工业用户分时电价政策或许面对调整。一种或许的革新是在光伏发电顶峰时段下降电价[11]，另一种方案则是重构现有峰谷时段区别结构[12]。能够预见，这些政策调整或将影响用户出产排程，导致实践经济收益低于预期值。 （注：严厉遵循术语表要求保留"Load"原文，其他专业表述如"peak PV power generation times"选用"光伏发电顶峰时段"等规范译法，坚持学术文本的严谨性和一致性。引证文献标号[10][11][12]与原文完全对应，未作任何改动。）为缓解这些影响，光伏与储能技术的整合或许成为下降峰值负荷[13]和促进峰谷套利[14]的可行方案。一同，该方案能进步系统消纳光伏发电的才能[15]，并增强电力供应的自给自足性[16]。在各类储能技术中，电池储能系统（BESS）因其本钱效益、功能表现及装置灵活性而日益遭到喜欢[[17], [18], [19]]。但是2021年，分布式光伏系统装机容量已打破10GW[20]，而用户侧储能累计装机容量仅达约1.17GW[21]。相较于我国工业用电规划，该领域仍存在显着进步空间。
为进一步推进该技术的打开，首要需对这些技术的特性与潜力进行定量点评。许多学者已针对光伏、储能或混合系统打开了以经济性为政策的点评与优化研讨。Ma等[22]调查了用户侧电池储能系统的工作形式及其在特定工业园区（配备既定容量光伏与储能系统）中的经济可行性。他们提出，鉴于我国其时储能技术条件及建造本钱与政策约束，出资用户侧电池储能没有闪现显着经济价值。Xiao等[23]通过实践微电网系统，对不同负荷场景下系统总本钱与净效益进行经济点评，其研讨效果标明工作效益随上网电价与光伏容量同步增长。Sun等[24]剖析了光储充一体化电站(PV-ES-CS)的效益，研讨标明如医院这类夜间电力负荷高且日间用电与光伏发电匹配的场所效益最大，而居民区效益最低。张等人[25]对八户并网型家庭光储系统进行剖析后指出，电池储能的集成可进步自用电价值与自给率，但一同会延伸出资回收期。倪等人[26]将工业园区的年负荷、光伏出力及电价数据处理为月均值，并建立模型以确定在现有光伏系统中集成储能配备时的最优电池容量与功率配备方案，其政策在于完结年本钱支出最小化。李等人则以总效益最大化为政策[27]通过规划与容量高度匹配的ESS控制战略，为光伏储能混合系统规划了一种容量分配算法。算术示例对典型月份的计算效果标明，该光伏储能混合系统的收益可达其投本钱钱的1.36倍。Wang等[28]以年净利润为优化政策，针对整村户用光伏储能多样化运用场景，开发了户用光伏储能配备优化模型。其对四季典型日逐时段的剖析标明，光伏储能配备能够进步光伏发电的本地消纳率、下降碳排放，并供应显着的经济效益。
现有文献已广泛研讨了光伏-储能混合系统在不同场景下的经济效益与配备方法，这些效果可为该系统的进一步运用供应参看。但是，其时研讨仍存在以下问题：

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  The majority of assessments are based on specific load conditions or given equipment capacity. However, this is not the optimal allocation for the scenario in question. In order to promote the use of PV-storage systems, it is crucial to conduct a comprehensive assessment of their potential economic and environmental benefits.
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  Most configuration optimization models aim at total cost or total revenue and focus on how to maximize revenue under given conditions, ignoring considerations of comparability between systems of different sizes. At the same time, most studies use representative typical day data in model solving; however, this approach may result in ignoring some unconventional day or load scenarios in consecutive time periods, which poses a potential safety risk.