基于随机方法的可再生能源社区可行性研究：以意大利热那亚市为例

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《Smart Energy》：Feasibility Study of a Renewable Energy Community Using Stochastic Methods: a case-study in Genoa City

【字体：大中小】 时间：2025年10月26日 来源：Smart Energy 5

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　　本研究针对可再生能源社区(REC)经济可行性评估中的不确定性难题，开发了一种结合蒙特卡洛模拟与小时级能量平衡的随机分析方法。研究人员以热那亚市公寓楼群为案例，通过10000次随机模拟验证了REC模式可显著提升光伏系统自消纳率至80%以上，使投资回收期从10年缩短至6年。该研究为城市级可再生能源规划提供了可推广的决策支持工具。

随着全球能源转型进程加速，可再生能源社区（Renewable Energy Community, REC）作为一种创新能源组织模式正在欧洲兴起。这种模式允许多个利益相关方共同生产和消费可再生能源，通过能源共享提升系统效率。然而，REC的经济可行性高度依赖当地社会技术因素，且面临能源价格波动、可再生能源间歇性等多重不确定性。传统评估方法多采用月尺度模型，难以精确捕捉小时级的能量流动特征。

为解决这一难题，热那亚大学研究团队在《Smart Energy》发表论文，提出了一种综合随机模拟与小时级能量平衡的创新方法论。该研究以意大利热那亚市一个包含100套公寓的住宅小区为典型案例，模拟分析了不同光伏装机容量（50kWp和100kWp）和社区成员规模下的REC运行效能。

研究方法核心包含两个关键环节：首先建立小时级能量平衡模型，通过PVGIS工具获取当地太阳辐射数据，结合ARERA提供的居民用电统计特征，生成典型年的生产和消费曲线。虚拟自消纳量（E_virt）的计算遵循意大利现行法规，即实时匹配可再生能源注入电网量与社区成员用电量。其次采用蒙特卡洛模拟处理参数不确定性，对安装成本（900-1200€/kWp）、运维费用（0.5%-2%）、折现率（6%-8%）等10个经济参数进行10000次随机抽样，最终输出净现值（NPV）和折现投资回收期（DPBP）的概率分布。

在能量分析方面，研究揭示了自消纳率与社区规模的非线性关系。当光伏装机为100kWp时，需80户参与才能使自消纳因子达到0.4；而50kWp系统仅需40户即可实现相同效率。这种差异凸显了电源与负荷匹配的重要性——较小的发电系统更易被社区内部消纳，减少余电上网损失。

经济可行性结果更为显著。蒙特卡洛模拟表明，形成100户REC可使项目净现值的P50值（中位数）从单独运营的48,550欧元提升至126,350欧元，正NPV概率从不足60%升至95%以上。投资回收期相应从10年缩短至6年，这主要得益于意大利政府对虚拟自消纳电量113€/MWh的专项补贴。值得注意的是，即使非REC成员也能间接获益，因为公共区域用电优先使用光伏电力，降低了物业费用。

讨论部分指出，该随机框架的优势在于能同时捕捉技术参数（如发电/消费波动）和市场参数（如电价、折现率）的联合不确定性。与传统确定性模型相比，概率化输出更适用于风险敏感型决策场景。研究还特别强调，虽然案例聚焦热那亚，但通过调整地理位置参数（辐照度、电价政策等），该方法可推广至其他城市环境。

论文最后指出了若干改进方向：当前模型未考虑电池储能和电动汽车充电等灵活性资源，未来可引入状态方程模拟储能动态；此外，固定折现率的假设可能低估长期市场波动风险，后续研究可引入时间序列预测模型增强鲁棒性。

这项研究的现实意义在于，它为《欧洲可再生能源指令》的实施提供了量化工具，证明即使在不配备储能的基础REC配置下，通过合理的成员规模设计和政策激励，也能实现可观的经济环境效益。随着欧盟2030年气候目标临近，这种基于随机模拟的评估框架将为区域能源转型提供重要决策参考。

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