《Renewable Energy》：Assessing technical and economic impacts of Wire B tariff on the Brazilian distributed PV generation
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巴西2023年新光伏法规对居民光伏系统投资指标的影响研究。基于全国436个地点的小时气象数据，结合居民用电模式，开发定制模型分析LCS、IRR和DPT变化。结果显示优化系统LCS下降24%，IRR降5.5%，DPT增8个月，oversized系统受影响更大，机器学习提供便捷分析工具
作者：Arthur M. Farias | Allan R. Starke | Alexandre K. da Silva
巴西圣卡塔琳娜联邦大学机械工程系，弗洛里亚诺波利斯，SC 88040-900
摘要
2022年，巴西通过了第14.300号法律，规定从2023年起新的光伏（PV）系统将适用“Wire B”电价，该电价适用于注入电网的电能。本研究旨在评估这项法律对住宅光伏系统生命周期节省（LCS）、内部收益率（IRR）和折现回收期（DPT）等指标的影响。为了进行分析，基于来自巴西436个地点的典型气象年份（TMY）的每小时数据，开发了一个定制的模型，并考虑了工作日和非工作日的住宅用电情况。结果表明，优化后的系统平均生命周期节省减少了24%，内部收益率降低了5.5%，折现回收期增加了8个月。此外，分析还明确指出，超大规模的光伏系统受新法律的影响更为严重。同时，电价中“Wire B”部分占比较高的电力分配公司（PDC）也受到更大影响。最后，使用机器学习算法将结果以相关性或在线平台的形式提供给用户。
引言
太阳能光伏（PV）已成为全球主要的能源来源之一，许多国家都建立了公用事业规模和分布式发电市场（DGM）。在许多国家，分布式发电市场受到净计量（NEM）或上网电价（FiT）政策的支持，以进一步促进新兴技术的发展。根据参考文献[1]，2023年巴西安装的太阳能光伏总容量为37,843 MW，其中26,366 MW属于分布式发电市场[2]，使巴西成为世界上最大的太阳能光伏市场之一。
一般来说，净计量是一种简单有效的能源计量方法，用于确定消费者的发电量，并对注入电网的多余电能进行补偿[3]。然而，这种方法存在多种变体。例如，当电能按零售价（1:1）进行补偿时，称为“全额”净计量（NEM）；当电能按低于零售价的价格补偿时，则称为“部分”净计量（partial NEM）[4]。
2012年，巴西在住宅领域采用了类似于“全额”净计量的制度，并设置了5年的滚动信用期[5]。尽管电能补偿按1:1的比例进行，但消费者的电费永远不会降为零，因为最低计费成本始终是“可用性”成本。对于使用三相系统的家庭来说，可用性成本与100 kWh成正比（100 kWh乘以该地区的电价），这意味着净计量制度无法补偿超过100 kWh的电能费用。然而，正如参考文献[6]所指出的，随着光伏市场的渗透率增加，电力公司要么必须按照预先确定的电价购买电能（FiT），要么在净计量制度下持续失去市场份额，这表明随着技术的发展需要调整相关法规[7]。
基于上述情况，第14.300号法律得以通过[8]，为净计量制度建立了新的法律框架，并为2023年8月之后注册的光伏系统设定了一个过渡期（2023年8月至2028年12月）。根据新规定，“Wire B”电价仅适用于注入电网的电能，而不影响自用电能。“Wire B”电价反映了电力分配公司（PDC）在低压配电基础设施上的投资，这种定价方式基于消费者使用现有基础设施传输多余电能所产生的电能信用[9]。在过渡期内，“Wire B”电价每年增加15%，2023年为15%，2028年达到90%，2029年达到100%。随着第14.300号法律的实施，巴西的净计量制度从全额净计量转变为部分净计量，因为“Wire B”电价不再对注入电网的电能进行补偿。
尽管这项法律非常重要，但只有少数研究尝试评估其对住宅光伏系统投资指标的影响，而且许多研究未能充分捕捉到该法律在不同地区的具体影响。例如，参考文献[9]、[10]、[11]、[12]、[13]为了解巴西电价构成及第14.300号法律对净计量制度的影响提供了基础。具体来说，参考文献[10]、[11]是通过分析单个电力分配公司（PDC）中已安装的光伏系统来评估该法律影响的案例研究。此外，参考文献[11]特别关注不同折现率和能耗水平对总生命周期节省（LCS）的影响。然而，在评估光伏系统性能时，大多数研究依赖于基于日或月平均辐照度、模块的标称峰值功率输出或在标准测试条件（STC）下的效率等参数的简单模型。
因此，现有文献存在空白，本研究首次（据作者所知）尝试根据整个巴西地区的每小时天气数据、实际能耗情况和当地电价，优化住宅光伏系统的规模。因此，本研究旨在从消费者的角度评估第14.300号法律对生命周期节省（LCS）、内部收益率（IRR）和折现回收期（DPT）的影响。总体而言，本研究的结果对住宅光伏系统（即业主和安装商/承包商）非常重要，因为它提供了关于如何在新的净计量制度下根据特定需求和能耗情况合理确定光伏系统规模的数据，从而最大化生命周期节省。
方法概述
方法论
用于估算住宅光伏系统发电量的定制模型是在PythonTM中实现的，利用了开源库PVLib [14]、[15]。该模型需要两个主要输入：（i）气象数据和（ii）能源需求概况。基于这些数据，模型计算出能为消费者提供最大生命周期节省的最优系统配置（即最优光伏模块数量）。计算细节将在下文中详细说明。
结果与讨论
分析共考虑了三种情景。第一种情景未包含“Wire B”电价，代表了第14.300号法律实施前的分布式发电市场情况。第二种情景模拟了过渡期，假设系统从2025年1月开始运行。第三种情景忽略了过渡期，假设“Wire B”电价按其名义值收取。下图展示了三种情景下模拟的“Wire B”电价比例。
岭回归模型
为了建立最具影响力的参数与最终指标（即最优系统规模、生命周期节省（LCS）、内部收益率（IRR）、折现回收期（DPT）之间的关联，使用了机器学习数据回归算法。具体使用了开源PythonTM库scikit-learn [36]，这是该领域最成熟的开源库之一[37]。与第2.3节中介绍的相同数值程序用于生成数据，此时数据中的平均能耗进行了调整。
结论
研究结果表明，第14.300号法律对优化后的系统的生命周期节省（LCS）、内部收益率（IRR）和折现回收期（DPT）没有显著影响，在巴西平均生命周期节省减少了24%，内部收益率降低了5.5%，折现回收期增加了8个月。这仍然表明光伏发电对消费者来说是一个良好的投资机会。正如预期的那样，每个地区的具体影响因电价不同而有所差异。相比之下，规模过小的系统在生命周期节省、内部收益率和折现回收期方面表现略差。
作者贡献声明
Arthur M. Farias：撰写——原始草稿、可视化、验证、软件开发、方法论设计、调查、数据分析、概念化。Allan R. Starke：撰写——审稿与编辑、监督、项目管理。Alexandre K. da Silva：撰写——审稿与编辑、监督、项目资金筹集。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益冲突或个人关系可能影响本文的研究结果。
致谢
作者感谢巴西国家科学技术发展委员会（CNPq）提供的财政支持（项目编号：405859/2022-8）。
