计及外部性的储能系统价值测算及经济性评估
发布时间:2021-10-29 05:04
以应用在电力系统中的电储能系统为研究对象,以外部性理论为基础,构建了计及外部性的储能系统价值测算模型,并以储能系统接入光伏电站为例,采用贴现现金流分析方法,预估储能投资成本和收益,分别从投资者角度和社会整体效益角度,来研究储能系统应用在可再生能源发电侧的经济性,并进行了盈亏平衡分析。通过盈亏平衡曲线分析了储能盈亏平衡情景,经济性分析结果显示储能系统的外部性收益占年收益比例较大。
【文章来源】:技术经济. 2020,39(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
典型日负荷曲线
图1 典型日负荷曲线延缓设备投资方面的收益,由于储能系统通常并到35k V电压等级,结合某地电网公司的投资数据,以35k V计算,该项收益为1383.91元/k W,参考数据及折算方法参考孙威等[22]的相关研究。储能系统减少SO2、NOx、CO2、CO、粉煤灰、炉渣、悬浮颗粒物等污染物排放所带来的环境效益[22]为0.11元/k Wh,具体见表3。
由图3可知,在该曲线上的所有储能辅助服务收益较目前储能自身收益的增加比率和成本变化比率的组合,都能使得储能项目达到盈亏平衡。例如,当成本维持当前水平时,储能辅助服务收益需增加到当前储能运行收益的98.43%才能够达到盈亏平衡;当储能辅助服务收益为0时,储能成本需要减少当前成本的49.79%才能够达到盈亏平衡。当储能辅助服务收益较目前储能自身收益的增加比率和成本变化比率的变化场景落到曲线以下时,投资者投运储能系统开始盈利,例如,当储能辅助服务收益需增加到当前储能运行收益的60%以上,同时储能成本减少当前成本的20%以下,投资储能项目是盈利的。四、结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于负荷率差别定价的分时输配电价优化模型[J]. 谭忠富,蒲雷,吴静,张予燮,杨佳澄,杨莘博. 系统工程理论与实践. 2019(11)
[2]基于区间二型模糊TOPSIS的风储联合发电系统协同决策研究[J]. 刘吉成,韦秋霜,黄骏杰,李颖欢,于晶. 技术经济. 2019(05)
[3]电力系统中储能的系统价值评估方法[J]. 孙伟卿,裴亮,向威,桑丙玉,李官军,奚培锋. 电力系统自动化. 2019(08)
[4]A级数据中心综合能源系统多目标优化设计和调度[J]. 刘成运,孟超,景锐,杨琪,程其进. 电力系统自动化. 2019(14)
[5]考虑储能电站服务的冷热电多微网系统优化经济调度[J]. 吴盛军,刘建坤,周前,汪成根,陈哲. 电力系统自动化. 2019(10)
[6]基于委托代理理论的风力发电商与储能商协同风险承担模型[J]. 刘吉成,于晶. 技术经济. 2018(11)
[7]基于随机生产模拟的风电优先调度对发电企业的外部性量化研究[J]. 李泓泽,陆昊,李兵抗. 电网技术. 2017(12)
[8]储能对大比例可再生能源接入电网的调频价值分析[J]. 王彩霞,李琼慧,雷雪姣. 中国电力. 2016(10)
[9]电化学储能系统标准对比分析[J]. 汪奂伶,侯朝勇,贾学翠,胡娟,许守平. 储能科学与技术. 2016(04)
[10]大规模储能电源参与电网调频研究综述[J]. 李欣然,黄际元,陈远扬,刘卫健. 电力系统保护与控制. 2016(07)
本文编号:3464018
【文章来源】:技术经济. 2020,39(10)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
典型日负荷曲线
图1 典型日负荷曲线延缓设备投资方面的收益,由于储能系统通常并到35k V电压等级,结合某地电网公司的投资数据,以35k V计算,该项收益为1383.91元/k W,参考数据及折算方法参考孙威等[22]的相关研究。储能系统减少SO2、NOx、CO2、CO、粉煤灰、炉渣、悬浮颗粒物等污染物排放所带来的环境效益[22]为0.11元/k Wh,具体见表3。
由图3可知,在该曲线上的所有储能辅助服务收益较目前储能自身收益的增加比率和成本变化比率的组合,都能使得储能项目达到盈亏平衡。例如,当成本维持当前水平时,储能辅助服务收益需增加到当前储能运行收益的98.43%才能够达到盈亏平衡;当储能辅助服务收益为0时,储能成本需要减少当前成本的49.79%才能够达到盈亏平衡。当储能辅助服务收益较目前储能自身收益的增加比率和成本变化比率的变化场景落到曲线以下时,投资者投运储能系统开始盈利,例如,当储能辅助服务收益需增加到当前储能运行收益的60%以上,同时储能成本减少当前成本的20%以下,投资储能项目是盈利的。四、结论
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于负荷率差别定价的分时输配电价优化模型[J]. 谭忠富,蒲雷,吴静,张予燮,杨佳澄,杨莘博. 系统工程理论与实践. 2019(11)
[2]基于区间二型模糊TOPSIS的风储联合发电系统协同决策研究[J]. 刘吉成,韦秋霜,黄骏杰,李颖欢,于晶. 技术经济. 2019(05)
[3]电力系统中储能的系统价值评估方法[J]. 孙伟卿,裴亮,向威,桑丙玉,李官军,奚培锋. 电力系统自动化. 2019(08)
[4]A级数据中心综合能源系统多目标优化设计和调度[J]. 刘成运,孟超,景锐,杨琪,程其进. 电力系统自动化. 2019(14)
[5]考虑储能电站服务的冷热电多微网系统优化经济调度[J]. 吴盛军,刘建坤,周前,汪成根,陈哲. 电力系统自动化. 2019(10)
[6]基于委托代理理论的风力发电商与储能商协同风险承担模型[J]. 刘吉成,于晶. 技术经济. 2018(11)
[7]基于随机生产模拟的风电优先调度对发电企业的外部性量化研究[J]. 李泓泽,陆昊,李兵抗. 电网技术. 2017(12)
[8]储能对大比例可再生能源接入电网的调频价值分析[J]. 王彩霞,李琼慧,雷雪姣. 中国电力. 2016(10)
[9]电化学储能系统标准对比分析[J]. 汪奂伶,侯朝勇,贾学翠,胡娟,许守平. 储能科学与技术. 2016(04)
[10]大规模储能电源参与电网调频研究综述[J]. 李欣然,黄际元,陈远扬,刘卫健. 电力系统保护与控制. 2016(07)
本文编号:3464018
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