《Green Chemistry》：Optimal design of decentralized ammonia production via electric Haber–Bosch systems
绿色基础
本研究开发并求解了一个优化模型，旨在量化电驱动分散式氨生产的技术经济权衡，比较了自主、电网连接和混合系统设计。结果确定了通过电驱动哈伯-博世系统的小规模氨生产的最佳设计。研究识别了电力驱动哈伯-博世系统的主要挑战：高能源需求、小规模效率有限以及间歇性可再生能源生产的强烈影响。研究表明，这些限制目前制约了成本效益。由于可再生能源驱动的氨系统依赖于在可变电力供应下可靠运行的技术，化学家可以通过开发能够耐受动态运行并在部分负载下保持高效率的合成路径和电解槽设计，有意义地推进绿色氨生产。成本效益系统需要创新，以减少对可再生能源过度配置以及电池和氢储能的需求。
引言
氨正成为食品和能源系统交叉领域的关键分子。历史上，氨基肥料对全球农业不可或缺，通过支持高产农业养活了近一半的世界人口。2020年，全球氨产量达到1.83亿公吨（Mt NH3），其中约70%用于肥料，其余用于纺织、炸药、制药和塑料等工业部门。全球氨需求预计将持续增长，受人口扩张、饮食变化和收入上升推动。除了其农业作用外，氨越来越被认为是一种战略能源载体，既可作为无碳氢载体，也可作为可再生燃料。满足食品和能源的双重需求将需要生产路径、供应链和资源分配的变革性变化，以确保气候兼容性和全球能源安全。
氨几乎完全通过哈伯-博世工艺合成，这是一种已有百年历史的高能耗和高碳技术。生产一公斤氨需要7.7-10.1千瓦时（kWh），其中90%的需求与氢生产相关。如今，用于氨的氢绝大多数基于化石燃料：70%来自天然气，26%来自煤炭，1%来自石油，仅0.1%来自可再生电解。这种依赖性使氨每年排放约4.5-5亿吨二氧化碳当量（Mt CO2e）（约占全球排放量的1.3%）并消耗3-5%的全球天然气。碳强度因原料而异：基于天然气的工厂每吨氨排放1.6-1.8吨CO2，而基于煤炭的路线每吨氨排放3.2-4.5吨CO2，不包括上游甲烷泄漏。除了生产，肥料施用每年增加约6.6亿吨CO2e，主要是一氧化二氮（N2O），其温室效应潜力是CO2的近300倍，而运输又增加约3000万吨CO2e。总之，肥料每年贡献11-13亿吨CO2e，强调尽管脱碳生产对能源和食品安全紧迫，但解决使用阶段N2O排放仍然是更大的长期挑战。
全球氨生产集中在406个大型设施中，强化了集中化模式，最大化规模经济但增加了对化石原料、长途运输和全球化市场的依赖。近一半的肥料在国际上交易，意味着18亿人直接依赖进口或进口天然气供应肥料。这种依赖性使脆弱地区，特别是全球南方，面临能源价格波动、供应中断和地缘政治冲击的风险。运输和分配增加了成本和排放，同时使农民陷入对集中供应链的依赖。
因此，肥料生产脱碳紧迫，但没有单一路径是无权衡的。碳捕获与封存（CCS）可以将过程排放减少70%，但它巩固了化石依赖并需要昂贵的基础设施。基于生物质的氨合成提供了低碳潜力，但受资源可用性和竞争性土地用途的限制。通过可再生氢和电驱动哈伯-博世系统实现氨生产电气化，为近零排放提供了一条有前景的路径。在大规模上，这种方法可以替代现有的化石燃料设施，但它需要多吉瓦（GW）可再生能源基础设施、大量土地和水资源以及巨额前期资本，通常达数十亿美元。这些限制在可再生潜力有限或土地和水资源需求竞争激烈的地区提出了可行性和选址挑战。排放效益也强烈依赖于电力来源；如果电网未完全脱碳，生命周期排放可能与化石基氨相当甚至超过。因此，集中式氨项目必须通过位置特定评估来平衡，权衡生产能力与当地资源可用性。
同时，分散式、小规模电解氨工厂正在成为一种补充模式。这些模块化系统可以更靠近最终用户运行，减少对长途运输的依赖，并缓冲农业区域免受供应链中断的影响。通过降低资本强度并将生产规模缩小到区域甚至农场水平，分散式工厂可以扩大低碳肥料的获取范围，增强能源和食品安全。
越来越多的研究从技术经济和环境角度探索了分散式氨生产的可行性。早期的比较研究将可再生能源驱动的生产过程与传统的集中式供应链进行基准测试，突出了成本和排放权衡。后续工作评估了印度的分散式太阳能工厂，表明在当地可再生资源下，特定能源供应情景下可行的小规模系统是可能的。由太阳能驱动的分散式电催化氨生产也被证明具有显著的环境优势，尽管成本竞争力仍然是一个挑战。小规模电化学和等离子体基合成路径的比较评估进一步证实了分布式生产的技术前景，同时强调了效率和成本障碍。并行研究评估了不同风能和太阳能资源潜力下的可再生氨生产，并提议将其用作孤岛系统的储能介质。
本研究调查了通过电驱动哈伯-博世系统进行分散式氨肥料生产的最佳设计，重点关注系统配置、成本轨迹和可再生资源可用性之间的技术经济权衡。从绿色化学的角度来看，氨合成代表了现代社会中最能源和碳密集的化学转化之一，使其成为在能源效率、更安全的化学品生产和减少环境影响原则下重新设计的关键目标。通过量化分散式系统可以补充集中式生产的条件，这项工作有助于确定可行的脱碳路径，减少排放，增强肥料可及性，提高农业系统韧性，同时实现由可再生电力驱动的更清洁、模块化的化学品制造。具体而言，我们对用于现场肥料生产的小规模哈伯-博世技术进行了技术经济预可行性评估，估算了不同技术和能源供应配置下的氨平准化成本（LCOA）。生产成本由资本和运营支出、催化和反应器性能、工艺设计以及可再生或电网电力供应的整合所决定。
分析针对六个代表性全球地点（巴西、印度、中国、美国、意大利、埃塞俄比亚）进行，选择这些地点以反映不同的农业和能源背景。巴西是世界最大的大豆生产国，严重依赖进口肥料；印度是最大的肥料消费国之一，需求快速增长；中国主导全球氨生产，但其大部分产能依赖煤炭；美国结合高肥料需求与直接氨使用和完善的基础设施；意大利代表欧洲条件，拥有老化的氨设施和强大的脱碳政策；埃塞俄比亚突出了撒哈拉以南非洲的肥料获取和食品安全挑战。这些案例共同捕捉了不同地区农业需求、投资风险和可再生能源概况之间的相互作用，说明了当地能源和资源限制如何塑造绿色化学品制造的可行性。
本研究的创新之处在于系统量化了六个不同全球区域的技术经济权衡，同时明确比较了自主、电网连接和混合配置。我们开发了一个具有小时分辨率的详细优化模型，能够真实表示可再生能源供应和氨需求之间的动态关系。我们的方法明确捕捉了发电和系统运行的时间变异性，这对于评估当前催化剂、反应器和电解槽是否能在波动的低碳电力下高效运行至关重要。进一步的贡献是确定了最佳储能容量（包括电池和氢储能），并分析了它们在多样化当地可再生资源条件和电网背景下如何变化，从而量化了当今不灵活化学技术所施加的材料和能源损失。最后，研究通过局部敏感性分析系统量化了关键技术经济参数对氨平准化成本的影响，将系统级结果转化为绿色化学创新的性能目标，提供了哪些变量最关键地决定系统性能和成本竞争力的见解。
量化分散式氨生产成本相对于传统化石基生产有助于确定本地化低碳肥料可实现成本竞争力的条件。通过将化学反应器性能、能源输入和材料需求与可持续性和成本联系起来，这项工作架起了系统工程与绿色化学之间的桥梁。通过明确将系统设计与当地可再生能源条件和电网电价联系起来，本研究提供了对分散式氨系统的可扩展性、成本和权衡的见解。研究结果与多个利益相关者相关，包括探索替代生产路径的工业公司、投资清洁技术的风险投资基金、设计可持续肥料供应链激励政策的政策制定者，以及开发下一代可持续固氮催化剂、电解槽和合成路线的化学家和工程师。
氨和氮肥生产技术
图1全面概述了氮肥生产和施用所涉及的原料、技术和转化过程。氮肥生产的传统方法是哈伯-博世工艺，通常依赖大型设施以最大化规模经济。该过程从氢生产开始，主要通过蒸汽甲烷重整或煤炭气化，随后在高温哈伯-博世反应器中进行氨合成。由于该过程严重依赖化石燃料（重整用天然气和气化用煤炭），已经研究了基于氨或无氨的替代生产技术。
一些创新的基于氨的技术（蓝色突出显示）保留了两步氨合成转化过程，但用低排放技术替代了排放密集的氢生产。其中，水电解通过分解水分子生产氢，副产氧气，而甲烷热解将甲烷分解为氢和固体碳。这些技术根据工艺设计使用电力和热作为能量输入。大学和初创公司正在进行的研究和开发工作旨在通过保持低单位成本同时减小哈伯-博世反应器的尺寸、能源强度和碳足迹来改进氨合成的第二步。这些方法包括开发低温、小规模电驱动哈伯-博世反应器（这是本技术经济分析的目标），或基于非热等离子体合成、光催化氮还原或直接电催化氮还原的反应器。相比之下，一步氨生产方法能够直接从空气（氧和氮）和电力合成氨，绕过了对氢作为中间产品的需求。氮肥生产的主要无氨路线涉及基于氮氧化的非热等离子体合成，形成氮氧化物（NOx），作为硝酸和随后硝酸盐基肥料生产的前体。尽管作为商业硝酸盐肥料的一条可行路线，当前的工业生产过程主要基于氨，因此依赖于相同的大型高温哈伯-博世工厂，在这种情况下随后是奥斯特瓦尔德过程。合成后，氨分子被转化为各种氮肥用于农业施用，以气态、固态或液态形式提供，每种都需要不同的施用方法。
气态氨的施用具有氮浓度高的优点，但需要专门的加压储存和先进机械进行地下注入以限制空气挥发。其施用主要在美国，由于设备投资大、毒性高以及安全处理和施用需要专业知识，仅占当前全球氮肥市场的3%。固体肥料的生产涉及氨以外的其他化合物，产生广泛受农业欢迎的产品，因为它们易于运输、储存和施用，无需专用设备。以颗粒或丸粒形式的固体肥料可以轻量化包装，并使用机械施肥机有效分布。尿素（CH4N2）是市场主要的固体氮肥，约占全球作物合成氮供应量的50%。该分子由液态氨与二氧化碳（氨合成过程的副产品）在高压下反应合成。硫酸铵（(NH4)2SO4）通过氨与硫酸反应获得。硝酸铵主要由氨和中间体硝酸衍生。硝酸铵钙由硝酸铵溶液和碳酸钙（存在于白云石或石灰石粉末中）获得，而硝酸钾由硝酸铵和氯化钾衍生。硫酸铵和硝酸铵各占全球市场的约5%，硝酸铵钙约占3%，而硝酸钾占不到全球作物合成氮供应量的1%。
磷酸铵最常见形式为磷酸一铵（MAP）或磷酸二铵（DAP），通过氨与磷酸反应获得。其他不太常见的磷基氮肥包括多磷酸盐和硝基磷肥。磷酸铵占氮供应的7%，而硝基磷肥占3%。复合肥料如氮磷钾（NPK）配方通过以不同浓度组合基于氮（N）的化合物（如硝酸铵、尿素）与基于磷（P）和钾（K）的化合物生产，约占氮供应的17%。尿素硝酸铵（UAN）是一种液体肥料，通过将尿素与硝酸铵溶液结合生产，占氮供应的6%。液体肥料由氨的水溶液（氨水或氢氧化铵）组成。尽管由于水中稀释导致氮浓度较低，但液体肥料便于通过喷洒或现有灌溉基础设施（肥灌）施用，同时施用水和肥料。
方法
本节描述了用于分散式电驱动哈伯-博世氮肥生产技术经济评估的方法学方法。第3.1节提供了本研究中考虑的三种可能配置系统的详细信息。第3.2节定义了优化问题的理论框架，以确定系统规模和每个系统配置的本地生产成本。第3.3节介绍了本工作的案例研究，提供了选定国家肥料需求分布的详细信息，以及用于提取影响技术运行的当地条件的具体区域。
为确保一致性，我们固定了1吨NH3/小时（每年8760吨）的基线生产率，无论地点如何。在Pyomo中实施了详细的混合整数线性规划（MILP）框架，并使用Gurobi优化器（v12.0.3）求解，优化系统规模和运营策略以最小化总成本，包括资本和设备支出。模型评估了三种系统配置：（i）由现场太阳能和风能供电的完全自主系统，（ii）完全依赖进口电力的电网连接系统，以及（iii）结合本地可再生能源和电网供应的混合系统。通过电气化哈伯-博世路径的氨生产表示为两步过程，水电解随后是氨合成，系统边界包括氢和电池存储。优化针对六个代表性全球区域进行，选择这些区域以捕捉农业需求、投资风险和地理条件的变化（图2）。
技术系统描述
本工作侧重于用于在农业农场附近现场供应和使用氨基合成氮肥的小规模电驱动哈伯-博世技术。作为一种创新应用，运营试点工厂数量有限，该技术缺乏经过测试和验证的商业生产标准配置。在此，我们探讨了三种不同的技术安装配置，取决于主要电力供应（图2面板A）：（a）自主，（b）电网连接，和（c）混合。对于所有三种配置，我们基于每小时1吨NH3的平均供应确定最优的最小成本系统设计。
自主系统
自主系统配置基于光伏（PV）面板和风力涡轮机的最佳组合发电。这种配置在电网连接有限的农村地区特别有利，可在孤岛（离网）模式下运行。该系统的大小取决于可再生能源技术发电的间歇性。为确定供应可预测氨量的最小成本系统，我们允许优化模型采用不同方式来补偿发电间歇性：（i）发电容量过度配置，（ii）电力削减，（iii）电池储电，和（iv）以氢作为中间载体的储能。模型不包括对其在系统内作用的任何先验假设，其定义为优化问题的结果。除了发电和存储，电力通过电解槽转化为氢，电解槽是哈伯-博世反应器的输入，由安装的可再生能源技术产生的部分电力供电。电驱动哈伯-博世反应器是一种创新技术，此处基于参考文献建模。与氢结合用于氨合成的氮由空分装置（ASU）供应，同样由安装的可再生能源供电。系统规模和运行受每个系统组件运行限制的影响。在特定时期内不间断氨供应的运行稳定性要求是决定系统规模的另一个技术相关因素。分析系统不考虑向电网售电，尽管根据国家特定补偿政策，这可能产生正现金流以减轻系统成本。此外，不考虑需求侧灵活性，尽管其整合可能代表成本降低的另一个维度。
电网连接系统
电网连接系统配置基于本地电网的电力供应。与自主情况不同，该系统的优化导致的设计不需要任何存储手段，假设系统始终可以由本地电网供电。
混合系统
混合系统结合了电网供电和专用光伏面板及风力涡轮机发电的选项。不同电源的组合增加了补偿可再生能源技术间歇性发电的额外维度。与自主情况类似，我们排除了向电网注电的可能性，假设在实际应用中，过剩电力将首先被削减或用于满足邻近建筑物的本地电力需求，然后再出售给电网。
优化模型和经济指标
优化模型
分散式技术氨生产系统的最佳设计取决于本地可再生能源技术的潜力和间歇性运行。制定了一个混合整数线性规划（MILP）来模拟系统组件的每小时运行并定义最佳系统规模。
优化问题最小化总系统成本，包括假设由初始投资覆盖的总设备成本以及年度运营成本，包括原料和维护成本。连续决策变量用于模拟要安装的每个组件的容量，以及每小时的能量和质量平衡。二元决策变量用于模拟设备存储组件充电和放电之间的切换。系数矩阵和向量来自优化问题的输入数据，包括氨需求、原料价格、单位资本和运营支出、以及能量和质量转换系数。因此，问题的约束包括能量和质量平衡、成本定义以及系统组件的运行条件。
模型的方程和主要输入数据的扩展描述在SI（第S2节-系统优化模型）中提供。模型使用Pyomo库在Python中编码，并使用Gurobi优化器（版本12.0.3）求解。
经济指标
肥料生产成本可以考虑不同的经济指标，影响结果比较中使用的指标选择。这里我们关注氨平准化成本（LCOA）（在方程（6）中定义），这使我们能够将技术的输出产品与当前在肥料商品市场上交易的主要产品进行比较。一个等效的指标，本工作未使用但易于从LCOA推导，是输送到作物的氮平准化成本（LCON）（方程（7））。当考虑不涉及中间形成氨的化学过程（即无氨生产过程，见图1）的氮肥产品时，LCON具有优势。然而，由于当今市场上的大多数氮肥产品是通过涉及氨作为中间产品的过程生产的（图2），本研究仅考虑LCOA。
LCOA源自总设备成本（Ctot(USD)）、总年度运营成本（Otot(USD/年)）、年度氨产量（ma(吨/年)）和资本成本（r (?)），在系统寿命（T (年)）内。从氨化学组成的化学计量考虑，涉及一个氮原子（MWN= 14 g mol?1）和三个氢原子（MWH= 1 g mol?1）的分子量，LCON推导为。基于所用优化模型背后的假设（SI第S2节-系统优化模型），LCOA公式可以简化为方程（7）中的形式。这种形式强调了资本成本（r）对总资本支出（Ctot）与总运营支出（Otot）成本组成部分的不同影响。
国家特定资本成本基于资本资产定价模型（CAPM）估算：r = Rf+ Rp= Rf+ βRc，其中Rf(?)：成熟股票市场风险溢价，计算为S&P 500的隐含股权风险溢价；Rp(?)：国家和行业特定风险溢价；Rc(?)：国家特定股权风险溢价，假设穆迪主权评级衡量国家违约风险；β (?)：市场特定相对股权波动性（beta），来自市场区域内绿色和可再生能源行业所有公司的历史数据。
国家特定资本成本计算的数据在SI（第S1节-资本成本）中提供。
案例研究
我们总共选择了六个国家，每个国家代表不同的农业活动、金融投资风险和地理位置（图2面板B）。在每个国家，我们选择一个靠近氮肥需求最高区域的参考地点。应注意，选择与城市重合的特定参考点是为了沟通目的。选定点代表高需求集中区域附近可再生能源安装的当地条件，但并非旨在指示安装所讨论技术的具体地点。以下讨论的国家特定数据总结在表1中。
巴西因其5.5 Mt NH3/年的可观总氮肥需求而被选中，这与大规模商业农场和小农农场混合相关。巴西呈现中等范围的资本成本，约6%（源自2.5%的国家违约风险（SI表S1））。基于该国南部的需求集中（图2面板B.a），我们考虑Guarapuava作为提取当地光伏面板（年平均24.2%）和风力涡轮机（年平均21.6%）小时容量系数的参考点。平均电价假设为128 USD/MWh。
印度和中国（图2面板B.b和c）因其增长中的经济和氮需求市场规模而被选中。两国的资本成本分别约为6%和5%（源自2.2%和0.7%的国家违约风险（SI表S1））。印度和中国的总氮肥需求分别约为20和30 Mt NH3/年。基于需求分布，选择Lucknow作为北印度当地可再生条件的参考（太阳能平均容量系数22%，风能23%），选择Shangqiu作为中国中东部当地可再生条件的参考（太阳能平均容量系数19%，风能35%）。印度和中国的平均电价假设分别为126 USD/MWh和94 USD/MWh。
美国（图2面板B.d）被选为研发投资的领先国家，以及分散式氮肥生产现场试点工厂的实施国。美国在所考虑国家中资本成本最低，约4%（基于0%的国家违约风险（SI表S1））。总氮肥需求为12 Mt NH3/年，而平均农业农场规模大且集中在中西部（玉米带）。因此，我们选择Omaha作为可再生能源技术安装当地条件的参考地点，对应太阳能平均容量系数23%和风能51%。该地点的风能容量系数是其他所考虑国家（中国除外）的两倍多。平均电价假设为148 USD/MWh。
意大利（图2面板B.e）被选为欧洲最南端的国家之一，农业生产集中在北部平原地区。假设资本成本为6%（来自2.2%的国家违约风险（SI表S1）），与巴西和印度相似，几乎是所考虑风险最高国家埃塞俄比亚资本成本的一半。总氮肥需求为0.6 Mt NH3/年，Bologna被视为代表性可再生条件的参考区域。平均太阳能和风能容量系数分别约为20%和26%。由于对天然气供应和电力进口的高度依赖，该国经历了欧洲地区最高的电价之一，平均为442 USD/MWh。
最后，埃塞俄比亚（图2面板B.f）被选为一个发展中经济的非洲国家，具有高可再生潜力和小规模农业农场。投资该国的风险反映在高达12%的资本成本中（来自表S1中9%的国家违约风险），几乎是所考虑国家中最低投资风险（美国）的三倍。总氮肥需求为0.5 Mt NH3/年。尽管在国境内部分布最均匀，但一些需求集中点靠近亚的斯亚贝巴，该地被选为可再生能源生产的参考地点。光伏面板和风力涡轮机的平均容量系数分别为26%和18%。尽管电网电力供应可能受网络覆盖不发达限制，但平均电价仅为19 USD/MWh，比所考虑的其他国家低一个数量级，与当地购买力一致。
结果
本节通过关注最优系统组件设计（第4.1节）、由此产生的成本评估（第4.2节）和主要参数的敏感性分析（第4.3节）来呈现优化问题的结果。
安装容量和位置优化系统的成本
图3呈现了在所考虑的三种系统配置中，发电和存储主要组件的最优系统规模和年度安装成本。图3a显示了两种发电技术（光伏面板和风力涡轮机）的容量、从电网进口电力的连接容量（“电网进口”）以及与削减电力相关的功率（“削减”）。图3b显示了两种存储技术（电池和氢存储）的容量。每个系统组件的安装成本和进口成本分别显示在图3c和d中。
削减仅存在于自主系统配置中，占安装的光伏面板和风力涡轮机发电量的最大10%（图3）。在自主系统配置中，太阳能容量和风能容量在所示案例（2025年低成本情景）中以几乎相等的速率安装。最大的光伏容量（52 MW）安装在埃塞俄比亚，而最大的风能容量（46 MW）安装在印度（图3a），分别对应每年900万美元和500万美元的年化资本支出（图3c）。图3a中条形图的不同高度是由于电源容量系数的不同，需要在容量系数最低的地点安装更大容量：埃塞俄比亚（自主系统）87 MW，平均太阳能-风能容量系数22%，而美国46 MW，平均太阳能-风能容量系数37%（图3a）。电网连接系统没有变化，因为所有地点都考虑了14 MW容量的连续电力供应（图3a）。混合系统允许选择最便宜的电源。埃塞俄比亚的低电价意味着混合系统配置等同于电网连接系统，而意大利的高电价意味着混合系统配置几乎等同于自主系统。
图3b呈现了存储技术的安装容量。在电网连接系统配置的情况下未安装存储。最大的存储容量安装在印度，包括11 MWh的电池存储和1553 MWh的氢存储，分别对应每年54.4万美元和220万美元的年投资（图3d）。主要的存储技术基于氢，埃塞俄比亚最大安装电池容量为17 MWh（150万美元/年）（图3b和d）。在混合配置的情况下，埃塞俄比亚不需要存储，因为最优系统等同于无间歇性电源的电网连接系统。在意大利，虽然电池在自主系统情况下安装，但在混合系统配置中，电池存储被少量电力进口取代，容量限制在15 kW（图3b与图3a比较）。
氨生产成本分解
图4显示了每个考虑国家三种系统配置下氨平准化成本（LCOA）的分解。结果基于考虑的六个地点呈现，这些地点代表不同的可再生潜力、两个情景（低、高）考虑同一年内参数成本变化，以及两个年份（2025、2045）考虑20年内的技术发展。
在2025年成本假设下，任何条件下均未实现成本竞争力。在自主和混合系统配置中（图4a和b），最大的成本组成部分与资本成本（深紫色部分）、光伏面板和风力涡轮机的资本支出（浅绿色和黄色部分）以及电解槽的资本支出（红色部分）相关。与2025年初美国市场平均每吨氨525美元的价格相比，分散式氨生产的成本竞争力仅在2045年成本情景中达到，特别是在美国。中国、巴西和印度离成本竞争力不远，但在这些国家，分散式技术与市场参考相比存在溢价，在2045年平均成本情景下每吨在175至435美元之间（图4a和b）。意大利的安装受限于低风能容量系数，而埃塞俄比亚的安装既受低风能容量系数的惩罚，又受高于其他地点的资本成本影响。相比之下，在电网连接系统配置中（图4c），埃塞俄比亚在2045年呈现最低的LCOA。这一结果背后的原因反映了埃塞俄比亚的低电价以及资本成本在LCOA计算中的影响与总资本支出成比例的事实。在电网连接配置中，成本的最大部分是电力购买，即使资本成本高，对LCOA的影响也
