可再生能源发电系统的经济性分析与优化策略

中图分类号：TM711 文献标识码：A

引言

与传统的火力发电相比，太阳能光伏发电和风力发电可将不受限制的太阳能和风能转化为电能，而不会向大气中排放二氧化碳或其他污染物，因此以其为代表的可再生能源发电技术在过去几十年中引起了极大的关注和投资。可再生能源凭借其取之不尽、用之不竭的特性，如风能、太阳能、水能等，在能源结构调整中占据着愈发重要的地位。在此背景下，对可再生能源发电系统进行深入的经济性分析并探索有效的优化策略具有重要意义。

1、可再生发电系统的特点与不稳定性问题

可再生发电系统的输出功率与风速密切相关，且风速与风力的关系呈立方比例，风速的微小变化可能导致风电机组输出功率的显著波动。 因此，风力发电具有明显的不稳定性特征，在风速较低或较高时，发电机组的输出功率可能接近零或者可能因过载而停运。风力发电的不稳定性主要表现在风速的波动性、突发性变化和设备运行的限制。风速的快速变化可能导致风电输出的剧烈波动，进而对电网的稳定性构成威胁。 风速突增或骤减时，风电机组的输出功率可能会出现大幅波动，这给电网的频率调节和负荷管理带来挑战。 由于风电机组设备的技术限制，当风速过低或过高时，机组无法正常发电，或者自动停机进行保护，从而造成电力输出的不确定性。因此，如何解决风电的波动性和不稳定性问题，保障其在电力系统中的稳定性，成为推动风力发电广泛应用的关键技术难题。

2、可再生能源发电系统的成本构成分析

可再生能源发电系统的成本构成主要包括初始投资成本、运营与维护成本以及外部成本三个部分。初始投资成本通常占比较大，包括设备购置、土地征用、基础设施建设等费用。例如，光伏发电系统中，太阳能电池板和相关电气设备的采购成本可占总投资的 60% 以上。运营与维护成本是系统全生命周期内的持续支出，包括日常维护、设备检修、人员工资等。相比化石能源发电，可再生能源的运营成本通常较低，但受技术类型和规模影响较大。外部成本则包括环境影响、电网接入等社会成本，这些成本往往难以量化但不容忽视。

3、可再生能源发电系统经济性分析理论基础

在可再生能源发电系统的经济分析中，平准化发电成本（LCOE）是一个关键的评价指标。它基于资金的时间价值理论，将项目全生命周期内的初始投资、运维成本、燃料费用、税金等总成本进行汇总，并除以生命周期总发电量，以此精准衡量发电资源的经济性。这种方法能从长期视角综合考量各成本要素，为不同发电资源提供统一的经济比较基准，有助于投资者评估项目的成本效益。学习曲线则专注于研究单位产品成本与累计产量的关联，在可再生能源发电领域，可通过分析历史数据，深度挖掘发电技术成本的演变规律，进而预测未来成本走势，为产业发展规划提供有力的数据支撑。项目经济性评价会全面剖析项目的生命周期成本与收益，借助内部收益率、投资回收期等指标，对收益相对稳定、未来预期明确的项目进行经济可行性判断，为项目投资决策提供依据。然而，简单的优先次序法存在一定局限性。它在调度决策过程中，未充分考量机组组合约束对电力调度的影响，导致最终运算结果可能无法契合电力系统实际运行所必需的各类约束条件。为优化这一状况，可引入混合整数规划的理念，对机组的最大最小出力等关键约束因素进行精准处理，使运算结果更贴近电力系统的真实运行场景。在电力市场模拟实践中，优先次序法凭借其能有效关联发电容量与发电产出、成本与电价的特性，操作简便且实用[1]。

4、可再生能源发电系统的经济性分析与优化措施

4.1、风力资源的不确定性应对

风力资源的不确定性是风力发电须长期重点应对的挑战之一。具体来说，风力强度、风速、风向均具有较强的随机性，且无法长期保持稳定。在实际应用中，风速的波动直接影响风机的功率输出，甚至可能导致风电场在某些时段的能量浪费或低效运行。因此，如何有效应对风力资源的不确定性，是提升风力发电效率的关键。为更好应对风速的不确定性，需采用先进的气象预测技术，如可基于机器学习构建风速预测模型。该模型基于大数据分析技术，结合气象站的实时数据对风速进行高精度预测。通过优化风速预报周期，可帮助风电场实时调整风机运行模式，避免不必要的停机或低效运行。为了平衡风力发电的不稳定性，风电场可以配备大规模储能系统（如锂电池或氢能储能系统），储存风力发电的富余电量，在风速不足时释放电能。这种方法可以有效平衡风速波动带来的影响，确保电网的供电稳定性[2]。

4.2、不同并网场景模拟

针对实际运行中的典型工况，设计四种并网场景进行实验验证：第一种，风速阶跃变化工况，模拟8m/s 至 12m/s 的风速突变过程；第二种，对称故障工况，模拟 0.2s 三相短路故障；第三种，不对称故障工况，模拟 0.4s 单相接地故障；第四种，弱电网工况，通过调节并网点短路比（SCR）从 5 降至 2。基于 RTDS 实时仿真平台，采用实际风场的风速数据作为输入，记录系统在各种工况下的动态响应特性。实验采用分组对照方法，分别测试传统控制策略和本文提出的优化控制策略的性能差异。为保证数据可靠性，每组实验重复 5 次，取平均值进行分析[3]。

4.3、可再生能源发电系统经济性的优化措施

要提高风力发电效率与性能，必须合理应用数据模型与仿真技术，科学创建数学模型模拟整个风力发电过程，根据分析得到的功率输出、能量转换效率等指标，可以清楚掌握系统的运行机理，并确保有序模型优化活动顺利开展。通过研发高效能设备、优化系统设计和应用智能控制技术，可以显著提升发电效率和降低能耗。例如，采用双面光伏组件和跟踪系统可提高太阳能电站的发电量。大规模开发可降低单位成本，多元化运营可提高资源利用率，智能化管理则能优化运维效率。政策支持方面，需要完善补贴机制、简化审批流程和建立市场化交易机制，为可再生能源发展创造良好环境。此外，储能系统还能够快速响应电网频率波动，提升电网的稳定性，避免由于风电的不稳定性导致的电压和频率异常。 通过精确的充放电调度，风电系统可以提高风电的利用率，减少弃风现象，并优化风电的经济性，进而降低风电场的运营成本和维护开支[4]。

结束语

可再生能源发电系统的经济性受多种因素影响，需要通过技术、运营和政策多方面措施进行优化。研究表明，综合应用高效设备、智能运维和规模化开发等手段，可显著提升系统经济性。未来，随着技术进步和政策完善，可再生能源发电成本有望进一步降低，为实现能源转型和碳中和目标做出更大贡献。建议未来研究关注新兴技术对经济性的影响，以及不同区域条件下优化措施的适用性。同时，应加强政策评估研究，为制定更有效的支持政策提供依据。

参考文献：

[1] 李 赟 , 孟 艳 花 . 电 池 储 能 系 统 和 功 率 调 节 技 术 研 究 进 展 [J]. 电池,2024,54(06):883-888.DOI:10.19535/j.1001-1579.2024.06.025.

[2] 刘 姮 . 基 于 合 理 弃 能 的 联 合 发 电 系 统 优 化 运 行 研 究 [J]. 电 工 技术,2024,(24):137-142+159.DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2024.24.032.

[3]江宏玲,贺传友.可再生能源在城市商业建筑节能改造中的应用与评价[J].节能,2024,43(12):44-46.

[4] 李关良. 分布式光伏发电系统接入配电网相关技术分析[J]. 科技与创新,2024,(24):132-134.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2024.24.041.