研究目的
分析光伏系统不同灵活性选项(如电池储能系统和热泵)、激励机制与电网接入之间的相互依存关系,使利益相关方能够评估未来光伏系统及其对电网接入和激励政策制定的影响。
研究成果
未来的住宅光伏系统需要采用电池储能系统(BSSs)和热泵(HPs)等技术来避免容量配置不足并充分利用屋顶潜力。电池储能系统有利于不灵活的热泵运行,但对电网接入并不理想。通过峰时电价和上网限制等运营激励措施,可以促进支持电网的运行模式。由于系统高度依赖自发自用,市场化运行的收益有限。需要通过政策和配电网运营商(DNO)调整来鼓励投资并改善电网整合。
研究不足
该模型假设家庭已安装供暖系统(热泵+电加热器+热水系统),并聚焦于具有特定监管框架的德国背景。其未考虑参与控制备用市场或其他超出自发自用范畴的价值流。模拟基于历史数据与预测,可能无法涵盖所有未来不确定性。
1:实验设计与方法选择:
开发了一个混合整数线性规划(MILP)优化模型,整合了包括热泵运行的机组组合约束、能量平衡和技术经济约束在内的规模与运行变量。该模型纳入了现金流、税收和市场定价。
2:样本选择与数据来源:
模拟使用来自70户家庭(年电力需求为3.25-5.75兆瓦时)的实测负荷曲线,以及4个地点(朝南、东南、西南三个朝向)的光伏发电曲线。热需求曲线基于德国三类不同供暖需求(7兆瓦时、15兆瓦时、22兆瓦时)的建筑生成。
3:25-75兆瓦时)的实测负荷曲线,以及4个地点(朝南、东南、西南三个朝向)的光伏发电曲线。热需求曲线基于德国三类不同供暖需求(7兆瓦时、15兆瓦时、22兆瓦时)的建筑生成。
实验设备与材料清单:
3. 实验设备与材料清单:模型包含光伏系统、电池储能系统(BSS)、热泵(HP)、电加热元件(EH)和热水储罐系统(HWS)等组件,具体参数涵盖投资成本、维护成本、效率及性能系数。
4:实验流程与操作步骤:
通过Pyomo代数建模语言调用CPLEX?求解优化问题??拱咐芯恳云拦啦煌【埃ㄈ缃龉夥?、光伏+电池、光伏+热泵、光伏+电池+热泵)在多种激励政策(如上网限制、峰值收费、市场化电价)下的表现。
5:数据分析方法:
分析光伏装机容量、峰值上网电量、峰值负荷、能源自给率及经济指标。针对电价、热需求及系统成本等参数进行敏感性分析。
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