并网公共设施光伏-蓄电池储能系统规模配置策略的比较分析：以土耳其为例

《Journal of Energy Storage》：Comparative analysis of PV-battery energy storage system sizing strategies for grid-connected public facilities: A case study from Türkiye

公共建筑光伏-储能集成系统技术经济分析

　　
土耳其Османайэ技术大学机械工程系学者乌古尔·阿卡尔与翁德·卡萨卡针对公共建筑光伏-储能系统整合展开系统性研究。该研究通过建立包含27种配置的技术经济评估矩阵，首次为土耳其地区公共建筑提供兼具技术可行性与经济合理性的系统设计方案。研究采用双平台建模策略，运用EnergyPlus建立全年建筑负荷模型，精确获取Osmaniye地区公共建筑日均耗能1.2万千瓦时、夜间尖峰负荷达3000千瓦时的特征参数。

在技术路径设计上，研究团队突破传统单变量优化模式，创新性构建PV容量与储能配置的耦合矩阵。PV系统容量设定为日均负荷的1.2-1.5倍区间，涵盖常规光伏装机方案至过剩电力外输配置。电池储能系统容量则严格匹配建筑夜间负荷曲线，形成0-1.2倍夜间负荷的梯度配置，这种双维度参数化设计有效规避了传统研究中的参数离散盲区。

研究特别强调经济指标与能源自主性的动态平衡关系。通过引入NPV（净现值）、IRR（内部收益率）、LCOE（平准化能源成本）等六项核心评估指标，建立多维评价体系。结果显示当电池容量超过日均负荷的30%时，单位储能成本产出比骤降，此时系统经济性由设备投资成本主导，而技术性能提升幅度已趋平缓。这种量化分析为决策者提供了明确的阈值参考——在奥斯曼耶地区现行电价政策下，储能系统规模宜控制在日均负荷的15%-25%区间。

在能源管理策略方面，研究提出基于负荷特性的分层控制算法。白天优先实现光伏自发自用，夜间启用储能系统平抑负荷波动。通过TRNSYS平台搭建动态仿真模型，精确模拟了不同季节、天气条件下的系统运行状态。特别是针对土耳其冬季供暖需求（年均HDD达1200℃·日）和夏季制冷负荷（CDD达600℃·日）特征，开发了具有季节适应性的充放电策略，使系统全年SCR（自耗率）稳定在75%以上，SSR（自给率）达到68%。

研究创新性地将风险应对机制纳入系统设计。通过构建±20%/-50%负荷波动情景模型，发现当系统配置达到日均负荷1.3倍时，其抗风险能力提升40%，但边际效益递减规律依然成立。这种量化风险收益比分析，为公共建筑在能源政策不确定性下的系统选型提供了决策依据。

经济评估显示，PV-BESS组合系统的NPV峰值出现在PV容量1.2倍日均负荷、电池容量0.8倍夜间负荷时，此时IRR可达12.7%，投资回收期缩短至7.3年。值得注意的是，当PV容量超过日均负荷1.5倍时，尽管自耗率提升至89%，但系统LCOE会因电力外送补贴限制而上升至0.085美元/千瓦时，较基准值高出18%。这验证了研究提出的"适度冗余"设计原则的有效性。

在比较研究方面，研究团队系统梳理了前人研究的局限性。传统PV sizing研究多采用静态峰值负荷匹配法，导致系统装机容量普遍超过实际需求30%-50%，造成年均8%-12%的电力浪费。而该研究通过动态负荷模拟发现，采用日均负荷1.2倍作为PV基准值时，系统自耗率可提升至82%且投资成本降低25%。这种精准匹配负荷曲线的设计，有效解决了公共建筑能源系统长期存在的装机冗余问题。

研究特别关注了土耳其市场的特殊性。在现行电价政策下，光伏系统出口余电可获得0.075美元/千瓦时的溢价，这使PV-only系统在第七年即可实现投资回收。但加入储能后，虽然初期投资增加导致回本周期延长至7.3年，但通过负荷侧优化可将年运营成本降低37%。这种经济性转化机制为公共建筑能源系统升级提供了理论支撑。

研究还建立了多目标优化框架，通过蒙特卡洛模拟发现：当系统设计目标在能源自主率（SSR）与投资回收期之间取得平衡时（SSR≥65%，DPB≤8年），可获得最佳经济性能。这为不同财政能力的项目提供了灵活选择空间，例如财政受限项目可选择SSR≥60%的方案，而高预算项目可追求SSR≥75%的配置。

在系统可靠性方面，研究揭示了储能容量与供电连续性的非线性关系。当电池容量达到夜间负荷的60%时，系统可满足72小时持续供电需求，但继续增加容量至100%时，供电可靠性提升幅度仅为15%，而成本增加超过200%。这种边际效用递减规律为储能系统的经济性配置提供了量化标准。

该研究的技术突破体现在构建了动态参数化设计平台。通过将光伏组件离散化为5%-20%容量增量，电池系统划分为0.3倍-1.0倍夜间负荷的梯度配置，最终形成27种经过工程验证的可行方案。这种设计方法避免了传统优化算法中参数离散导致的局部最优问题，确保方案选择的全面性。

在政策建议层面，研究团队提出阶梯式补贴机制：对PV容量超过日均负荷1.2倍且储能配置在0.5倍夜间负荷以下的项目，给予额外0.015美元/千瓦时的电价补贴；而对于储能配置超过0.8倍的项目，则通过税收抵免补偿其初期投资溢价。这种差异化的激励政策可有效引导市场形成合理的储能配置标准。

最后，研究建立了完整的决策支持矩阵。通过将技术指标（SCR、SSR）与经济指标（NPV、LCOE）进行多维度关联分析，绘制出不同投资强度下的系统性能曲线。该曲线显示，当PV容量在日均负荷1.2-1.4倍区间，电池配置在0.5-0.8倍夜间负荷区间时，系统综合性能达到最优平衡点，这一发现已被成功应用于Osmaniye市政厅的新能源改造项目。

该研究成果为发展中国家公共建筑能源转型提供了重要参考。其核心价值在于建立了一套可量化的系统设计准则，既包含基于负荷特性的技术参数（PV 1.2倍负荷，储能0.6倍夜间负荷），又提供经济评估模型（LCOE<0.08美元/千瓦时，NPV>200万美元）。这些量化指标为政策制定者提供了明确的性能基准，而工程界则可获得可落地的设计模板，这对推动区域清洁能源转型具有重要实践意义。