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美國發布關于太陽能熱發電價值的報告

作者: 2016年07月12日 來源:中華機械網 瀏覽量:
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近日,美國能源部(DOE)網站發布“提高太陽能熱發電技術、性能和可調度性”的研究報告。該報告是“在通往SunShot的路途中”的系列研究報告之一。  該研究報告指出,自美國能源部2012年發布“SunShot愿景研究”以

  近日,美國能源部(DOE)網站發布“提高太陽能熱發電技術、性能和可調度性”的研究報告。該報告是“在通往SunShot的路途中”的系列研究報告之一。

  該研究報告指出,自美國能源部2012年發布“SunShot愿景研究”以來,全球太陽能熱發電裝機已增長了三倍,達到4500MW,美國境內投入運行的裝機容量也增長了三倍,達到1650MW。美國太陽能熱發電市場容量的增長主要受到州政府及聯邦政府的政策支持驅動。可再生能源配額制(RPSs)加上30%的聯邦投資稅收抵免(ITC)以及聯邦貸款擔保等政策,為太陽能熱發電項目的開發商提供了在美國西南部建設太陽能熱發電站的機會。

  圖1為槽式和塔式系統均化電力成本(LCOE)的下降情況以及2020年SunShot目標,其中顯示了太陽能熱發電系統成本呈下降走勢,這為實現美國能源部SunShot計劃設定的成本目標:2020年降至6美分/kWh奠定了基礎。將“SunShot愿景研究”中預測的投資成本和當前的發展現狀比較發現,2015年塔式電站的成本下降符合預期,主要受益于定日鏡成本的下降。

美國發布關于太陽能熱發電價值的報告

  圖1 自SunShot愿景研究報告發布以來的槽式和塔式系統成本下降情況(SVS=SunShot愿景研究(能源部2012),OTPSS=在通往SunShot的路途中)

  盡管槽式和塔式成本已經降低,但太陽能熱發電技術的接受度和市場部署仍收到光伏成本不斷降低的帶來的負面影響。然而,如果考慮到太陽能熱發電技術由于儲熱系統所具有的靈活性特點,這種負面影響其實可以被弱化。美國國家可再生能源實驗室(NREL)最近對帶有儲熱系統的太陽能熱發電站和光伏系統在加州不同的可再生能源發電比例下的運行+容量產生的聯合效益進行了比較研究。分析發現,一旦加州的光伏滲透率達到15%,其容量可信度不足10%;但另一方面,帶有儲熱的太陽能熱發電系統對電網具有相當高的可靠性,其容量可信度可通過電站在100小時最高凈負荷期間提供的所需電力的能力進行預估。儲熱系統容量和太陽倍數影響太陽能熱發電站的可靠能量輸出。表1是不同配置太陽能熱發電系統的容量可信度情況。配置少于6小時儲熱系統的太陽能熱發電站,其容量可信度較低。

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  表1 不同配置太陽能熱發電系統的容量可信度情況(TES=儲熱系統)

  和光伏易變的發電出力相比,在40%的可再生能源配額下,太陽能熱發電系統增加的價值高達6美分/kWh,如圖2所示。

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  圖2 在33%和40%可再生能源配額下,帶儲熱的太陽能熱發電系統和光伏系統的總價值,包括運行和容量價值(SM=solar multiple太陽倍數,6hrs儲熱6小時)

  該研究和其他類似分析顯示,當評估可再生能源技術組合時,必須要考慮帶儲熱系統的太陽能熱發電站所具有的高并網價值,而不只是考慮均化電力成本(LCOE)。一個更全面的方法——凈系統成本評估,包括不同技術的成本和電網范圍的系統效益的比較。一種資源的凈系統成本代表增加一個新的傳統的或可再生能源發電技術的年度成本(例如,帶儲熱系統的太陽能熱發電站、光伏、燃氣輪機,聯合循環電廠)和因取代其他資源且提供類似能量水平和系統可靠性所避免的成本之間的差異。相對于提供1500MW可靠容量的常規天然氣燃氣輪機和聯合循環電站,代表調峰、中間和基礎負荷配置的三種太陽能熱發電系統凈系統成本情況如圖3所示。其中可以看出,對于當前低的天然氣價格和碳排放成本,傾向于將太陽能熱發電站作為調峰配置。然而,在天然氣價格和碳排放成本都高的情境下,這種決定變得不那么清晰。在這種情況下,每一種太陽能熱發電系統配置和傳統的選擇相比都有很大優勢,容量因子為中級到高級的系統將成為優先選擇。容量因子是實際年發電量和滿負荷條件下一年內輸出電量之比。

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  圖3 低天然氣價格和碳排放成本情景(上圖)和高天然氣價格和碳排放成本情景(下圖)(SunShot太陽能熱發電配置凈成本對比,紅色柱狀圖上的線段表示以SunShot為參數±10%浮動)

  凈系統成本是相似的,見圖4。每一種技術選擇都提供同樣的可靠容量。圖4顯示,在目前的技術成本下,可考慮的最便宜的選擇是太陽能光伏+燃氣輪機,而這并不奇怪,因為帶儲熱的太陽能熱發電技術和電網級電池都是相對不成熟的技術。當考慮未來的成本時,相信這些結果會發生變化。

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  圖4 當前和未來太陽能熱發電、帶電池光伏系統和帶燃氣輪機光伏系統的年化凈成本情景(太陽能熱發電調峰、中等負荷,基礎符合配置和圖3所示相同)

(來源:機經網)
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