填补政策空白：从不丹屋顶太阳能光伏发电自用可行性的双视角技术经济分析 克里希纳·库马尔·卡蒂（Krishna Kumar Khati） 尼蓬·凯特乔伊（Nipon Ketjoy） 塔瓦特·苏里沃恩（Tawat Suriwong） 威苏特·查姆萨-阿尔德（Wisut Chamsa-ard）

《Energies》：Bridging the Policy Gap: A Dual-Perspective Techno-Economic Analysis of Rooftop Solar PV Viability for Self-Consumption in Bhutan Krishna Kumar Khati, Nipon Ketjoy, Tawat Suriwong and Wisut Chamsa-ard

　　摘要 不丹的电力供应依赖水力发电，面临着季节性的不平衡问题。冬季的电力短缺导致从印度进口电力，进口成本高达每千瓦时0.09美元。尽管估计的太阳能潜力为12吉瓦，但光伏发电的应用仍然有限。本研究利用高分辨率的每小时负荷数据和光伏系统模拟，对基础设施和交通部的一个150.8千瓦瓦的屋顶光伏系统进行了需求驱动的技术经济评估。评估了三种运行配置：仅自用不出口、自用同时出口以及引入电池储能系统（BESS）以减少能源削减。该系统预计每年可产生252兆瓦时的电力，实现约60%的自给率。如果不出口，由于大量能源被削减，系统的性能比率（PR）降低到51%，导致净现值（NPV）为负33,687.5美元，平准化电价（LCOE）为每千瓦时0.0682美元。启用出口后，PR提高到85.62%，NPV提升至27,965.42美元，内部收益率（IRR）达到8.07%，LCOE降至每千瓦时0.0405美元。根据剩余能源和夜间需求设计的200千瓦时BESS将自给率和自给率分别提高到75%和73%。然而，在当前的电价结构下，LCOE上升至每千瓦时0.0841美元，限制了经济可行性。研究结果揭示了消费者层面经济利益与系统层面效益之间的结构性失衡，强调需要在不丹及类似依赖水力发电的国家改进补偿措施和有针对性的政策支持。

1. 引言
全球能源行业正在经历电力生产、分配和消费方式的根本性转变。需求的增长加剧了对化石燃料的依赖，使各国面临资源枯竭和燃料市场波动的挑战。再加上气候变化的紧迫威胁，加速能源系统的脱碳变得十分紧迫。由于基于化石燃料的发电仍然占温室气体（GHG）排放的主要部分[1]，世界各国都在采用分散式可再生能源技术，特别是太阳能光伏（PV）。国际可再生能源机构（IRENA）的报告指出，自2010年以来，太阳能光伏的全球平准化电价（LCOE）下降了90%以上，使得屋顶太阳能发电变得越来越有吸引力[2]。全球建筑运营占最终能源消耗的30%以上，以及能源相关排放的26%[3]。由于大部分电力用于照明、供暖、制冷和家用电器，因此减少建筑的碳足迹至关重要。在不丹，建筑行业占电力总消耗的41%以上[4]，这凸显了其在制定能源战略中的重要性。屋顶太阳能光伏作为一种有前景的解决方案，能够在应对日益增长的能源需求的同时缓解气候变化风险，这在很大程度上归功于资本成本的下降。对于不丹这样的发展中国家来说，由于其复杂的地理条件和有限的基础设施，这种分散式方法为加强能源安全并推进气候目标提供了一条实际且可持续的路径。

许多亚太地区和其他新兴地区正转向分散式能源资源（DER）。自用模式，即现场产生的电力在当地使用，自1983年明尼苏达州引入净计量概念以来逐渐受到重视[5]。然而，各国实施情况因当地政策而异，通常通过净计量、净计费和上网电价（FiTs）等机制来实现。不同地区的政策经验证明了自用模式的实用性。例如，泰国在2007年从高级FiT“附加”方案转向2016年的净计量方案，优先考虑自用而非电网出口[6]。同样，日本2009年的过剩光伏发电采购计划对10千瓦以下的小型屋顶系统提供了每千瓦时0.54美元的激励，后来由于FiT利率下降而重点转向自用[7,8]。加纳于2015年对200千瓦以下的系统引入了净计量，并对每千瓦时出口到电网的电量进行补偿。2016年，该计划将容量增加到500千瓦，以鼓励自用，并提供对光伏面板投资或购买面板的支持[9]。印度计划到2030年实现500吉瓦的可再生能源目标，推出了新计划为1000万户家庭配备屋顶太阳能系统（RTSs），在净计量和FiT法规下每月提供300单位的免费电力。在结算期结束时调整净消耗或出口的电量。然而，补偿方案取决于各州的法规[10]。因此，显然需要政策变化和针对特定国家的措施来推广这种转型。

政策支持在全球范围内扩大可再生能源的比例方面发挥了重要作用。尽管过去十年可再生能源技术的成本一直在下降，但适当的政府激励措施仍然是必要的。最初，高上网电价（FiT）支持了光伏技术的发展，从而降低了成本。随着市场增长和规模经济效应，重点逐渐从单纯的电网注入转向自用[11]。一项关于小型光伏系统经济可行性的研究表明，系统的利润与自用比例成正比，在大多数情况下，较高的自用比例能带来更多利润[12]。这意味着，在光伏成本下降和电网电价较高的情况下，现场太阳能消费的节省额超过了将多余电力出售给电网的收入。相比之下，不丹仍处于早期阶段。不丹直到2023年才发布了分散式能源的指导方针，2024年又发布了许可法规[13]。然而，由于意识不足和未定义的太阳能电价结构，采用率仍然有限。实际上，净计量的补偿仅在零售电价层面考虑，使投资者对投资的可行性感到不确定。

多项国际研究证实了屋顶光伏在 institutional buildings（机构建筑）上的可行性。Poudyal等人（2021年）在尼泊尔加德满都进行的一项可行性研究表明，该地区的太阳辐照度范围为每天每平方米3.6至6.2千瓦时，性能比率（PR）为84%，表明其技术潜力与不丹相当[14]。联网系统在经济上是可行的（LCOE为每千瓦时0.06美元，低于当时的每千瓦时0.063美元；回收期为8.7年），而独立配置由于使用了电池，成本显著更高（LCOE为每千瓦时0.345美元）。然而，该研究基于假设的负荷曲线而非实际测量数据[14]。相比之下，本研究使用实际的每小时负荷曲线和根据实际需求确定的光伏规模。尽管太阳能资源潜力和技术可行性相似，但研究强调了在不同政策和电价结构下分析经济性的关键性。Montero等人（2022年）的一项研究指出，某医院的日间负荷需求与太阳能产量之间的匹配度非常高，实现了超过95%的自给率[15]。然而，该研究没有进行财务分析。Castilho等人（2021年）在葡萄牙的一所教育建筑中进行的研究显示，净计量和定期自用模式产生了约44,500美元的最高净现值（NPV）和8.63%的内部收益率（IRR），而电池储能系统（BESS）集成和完全电网注入的方案则不然[16]。然而，该研究忽略了LCOE指标。这些发现强调了通过净计量最大化光伏利用的重要性，并突出了在没有补贴或激励措施的情况下电池储能的局限性。Keskula等人（2025年）[17]的研究表明，在电网出口限制下，纯光伏系统在投资效率方面始终优于光伏+电池组合。他们的发现表明，虽然电池可以提高整体能源自给率，但它们对电价和波动性非常敏感，从而显著增加了初始投资并降低了回报。鉴于不丹平价的补贴电价（每千瓦时0.03美元），这些情景之间的经济差距可能进一步扩大；避免的电网能源成本较低，不足以抵消电池的资本成本，从而证实了作者的结论：在没有市场波动的情况下，合理规模的光伏系统是最有效的成本节约路径[17]。Khamharnphol等人（2023年）[18]通过对泰国五家医院100千瓦瓦屋顶光伏系统的技术经济评估，证明了电力购买协议（PPA）和上网电价（FiT）方案的可行性，回收期（PBP）为5至7年，内部收益率（IRR）超过17%。研究表明，政策驱动的补偿方案可以提高光伏系统的盈利能力。这些发现共同表明，屋顶光伏在机构建筑上的可行性高度依赖于负荷-光伏匹配、电价设计和支持性政策框架。

Mendieta等人发现，在西班牙的学校和办公室中，自给率在34%到58%之间的屋顶光伏系统表现最佳[19]。过大的系统会导致回报递减，因为只有8%的节省来自出口电力。规模过小或过大的系统由于自用率低和成本高而出现负NPV。他们的发现强调了根据实际建筑需求优化光伏系统的重要性，这也是本研究采用的原则。Bertsch等人对德国和爱尔兰住宅光伏系统盈利能力的驱动因素进行分析，发现在有上网电价和高电价的情况下，德国的光伏系统具有很强的经济可行性，IRR达10%[20]；而在没有此类支持的爱尔兰，光伏系统的IRR为负[20]。研究显示，盈利能力取决于当地电价、太阳能产量、存储成本和政策激励，强调了在本地条件下评估光伏经济性的必要性。

尽管有这些全球和地区的见解，针对不丹的具体分析，特别是光伏自用方案的研究仍然有限。最近的研究显示了巨大的光伏技术潜力以及显著的冬季进口补偿效果。然而，这些研究侧重于上网电价设计而非自用，评估光伏潜力时未考虑资本或生命周期成本，并对可用屋顶面积进行了假设，而没有考虑建筑的特定负荷需求[21,22]。因此，关于消费驱动的系统规模、自用方案以及在不丹新兴可再生能源政策下的技术和财务可行性，当地的证据仍然不足。

尽管不丹已安装的水力发电容量为2400兆瓦，几乎满足了全国100%的电力需求，并在夏季向印度出口超过70%的电力，但冬季的发电量降至20%以下（约450兆瓦），迫使不丹从印度进口电力[4,23,24]。图1显示了水电的典型发电曲线，夏季发电量充足，而冬季发电量低于国内需求（用橙色表示），用电量用灰色阴影表示。这种季节性悖论，加上水电的环境影响，增加了收入损失和能源安全风险，凸显了多元化能源结构的必要性。不丹拥有约12吉瓦的未开发太阳能潜力和约760兆瓦的风能潜力[4]。然而，利用率仍低于1%，目前仅利用了约10兆瓦的能源。Suberi等人（2024年）的研究进一步强调了屋顶太阳能的巨大潜力，特别是在廷布等城市中心[21]，指出大多数现有变压器资产未得到充分利用。这提供了一个战略机会，可以采用“虚拟存储”配置，让配电网络吸收多余的发电量，从而避免昂贵的大型电池存储系统的需求。然而，不丹的太阳能开发受到政策和市场障碍的阻碍。与许多国家不同，不丹尚未实施净计量、净计费、上网电价、可再生能源电价和融资方案等机制。由于低电压消费者的电价高度补贴（每千瓦时0.03美元），公共建筑仍然完全依赖电网[25]。根据《2040年国内电价预测》[25]，预计电价将在未来15年内上涨4%至7%。这种政策差距的财务后果非常严重；虽然不丹平均以每千瓦时0.035美元的价格出口电力，但冬季的进口成本在0.058至0.070美元之间[26]，2022年甚至高达0.097美元[27]。由于水电占该国GDP的近25%[28]，国内需求的增长导致出口收入下降，带来了日益严重的经济风险。财政部预计到2026年，由于新产业的增加，电力需求将增加两倍以上，可能使年度净出口收入从1.14亿美元减少到不足1140万美元[29]。这种迫在眉睫的财务风险凸显了 diversifying 不丹可再生能源组合的紧迫性。联合国可持续发展目标7.2和COP28的全球可再生能源和能源效率承诺等国际框架呼吁增加可再生能源的比例[30]。不丹的国家自主贡献（NDC）强调了低温室气体排放路径，包括整合替代可再生能源来源。其中一个优先事项是在300户农村家庭中安装屋顶太阳能光伏系统，以替代薪柴的使用[31]。由于建筑物本身占了全球最终能源使用和排放量的大部分，这突显了建筑行业的重要性。将这一倡议扩展到公共建筑不仅会增加可再生能源的容量，还能展示机构领导力，鼓励全国范围内的更广泛采用。作为回应，不丹最近启动了一些太阳能发展项目，例如22.38兆瓦的Sephu太阳能发电厂和计划在Bumthang的30兆瓦发电厂，目标是在2025年前达到500兆瓦的太阳能容量，在2030年前达到1000兆瓦[32]。然而，2013年《替代可再生能源政策》中设定的5兆瓦目标尚未完全实现[24]。鉴于这些限制，屋顶太阳能光伏提供了一种可行的策略，可以补充水力发电并减少昂贵的冬季电力进口。图1. 不丹的水力发电分布图（阴影区域表示冬季月份）[22]。本研究旨在使用高分辨率的需求驱动方法，评估不丹屋顶光伏系统在现实运营和政策条件下的技术经济可行性。与以往主要评估技术潜力或依赖简化假设的研究不同，本研究整合了每小时负荷数据、系统级光伏模拟和多种自消费配置下的经济评估，包括有无外送的情况，并考虑了电池储能系统（BESS）来减轻能量限制。这项研究的新颖之处在于三个关键贡献。首先，它应用了需求驱动的光伏系统规模确定方法，确保系统容量与实际消费模式相一致。其次，它采用了补充的电池缓解方案，以应对无外送条件下的严重能量限制，电池规模根据 surplus generation 和夜间负荷特性来确定。第三，它引入了“parity gap”视角，揭示了在不丹以水力发电为主、电价较低的环境中，消费者-生产者（prosumer）层面的财务可行性与公用事业层面系统效益之间的不匹配。通过整合技术性能指标（SCR、SSI 和 PR）与经济指标（NPV、IRR、LCOE 和 PBP），以及对 PV/L 比率和电价结构的敏感性分析，本研究将为不丹公共部门实施屋顶光伏系统提供建议，旨在指导政策制定者、投资者和消费者了解分布式太阳能的可行性，最终为实现不丹的可持续能源目标做出贡献。本文分为五个部分。第一部分通过文献综述、识别差距和概述目标来为基础。第二部分描述了系统规模确定和模拟所采用的方法。第三部分介绍了多种自消费方案的关键发现，包括技术和经济评估、敏感性分析以及客户-公用事业视角。第四部分解读这些结果，比较不同方案的性能，并探讨敏感性和政策影响。第五部分总结了关键发现、建议、研究的局限性和未来研究的方向。

2. 材料与方法
本研究采用定量模拟方法，评估在不丹独特“季节性悖论”的能源电网背景下，屋顶太阳能光伏系统用于自消费的技术经济可行性。为了确保研究结果适用于更广泛的公共部门，本研究以基础设施和交通部（MoIT）大楼为例进行了案例研究。选择该设施是因为其负荷特征——白天高负荷和冬季高供暖需求——反映了廷布行政公共基础设施的典型能源消费模式。该方法结合了 PVsyst 软件进行技术、经济和敏感性分析。评估了两种自消费方案：（i）无外送的自消费；（ii）有外送的自消费（带有净计量的光伏系统）。引入了 BESS 缓解方案，以应对方案1中观察到的主要能量限制。技术指标包括 SCR、SSI 和 PR，而经济评估则使用 NPV、IRR、PBP 和 LCOE。这些参数在本章的技术和经济部分中有详细定义。模拟了多种光伏系统规模，包括尺寸不足、匹配和过大的光伏配置，以评估哪种系统规模能带来最佳财务回报，并评估从消费者和生产者及公用事业角度分析来自印度的冬季电力进口的节约潜力。研究围绕“双视角评估”结构进行：消费者视角——关注在当前高度补贴的国内零售电价（$0.03/kWh）下的直接电费节省；公用事业视角——关注在冬季电力短缺期间通过避免从印度进口电力所产生的“避免进口成本”。

2.1. 仿真工具和工作流程
本研究使用 PVsyst 软件（版本 8.0.15）进行分析。PVsyst 是一款广泛使用的光伏系统设计工具，具有高仿真精度，通常每年预测结果与实际输出相差不超过5%。PVsyst 宣称其可靠性通过1-2%的平均偏差误差（MBE）来体现。Guerrero 等人的研究[33]证实了这一点，他们的研究发现 MBE 在1-3%之间，RMSE（均方根误差）在1-5%之间，Freeman 等人认为这对于仿真来说是合理的[34]。PVsyst 已被用于多项先前的研究。Darjay 等人、Castilho 等人、Khamharnphol 等人和 Montero 等人的研究都使用了该软件进行光伏系统设计、太阳能模拟以及性能指标（如 SCR、SSI 和 PR）的评估[15,16,18,22]。除了技术性能外，本研究还使用 PVsyst 进行财务分析，以确定光伏系统的经济指标。图2展示了仿真流程的流程图。

2.2. 研究区域和能源数据
案例研究聚焦于不丹廷布的 MoIT 大楼。廷布海拔2330米，纬度为27.471355°N，经度为089.633673°E，占全国总人口的约19%，并且是电力消耗的主要来源[35]。因此，廷布是一个合适的研究区域，因为它面临高电力需求，并在枯水期对季节性供电短缺有显著影响。与之前不丹研究中使用假设的可用屋顶面积来确定系统规模不同，本研究使用了高分辨率的每小时负荷数据。MoIT 大楼的次级能源消耗数据来自不丹电力公司（BPC），该公司是不丹唯一的电力供应商。这种8760小时的时间分辨率对于准确模拟太阳能发电与建筑负荷之间的重叠非常关键。可用数据集包含一年（2024年）的15分钟间隔数据和月度消耗数据。为了将15分钟分辨率的测量负荷数据（以千瓦时为单位）与 PVsyst 的每小时负荷曲线对齐，PVsyst 执行基于累积的转换，以保持每个小时步骤（t）的能量平衡（E）。对于每个小时 H，软件识别出四个构成15分钟的时间间隔（i = 1, 2, 3, 4）。通过将能量值求和得到每小时平均功率（Pavg,H）（单位为千瓦）：
????????,??=∑4??=1????Δ??? (1)
其中 Ei 是第 i 个15分钟间隔内的能耗，Δt 是仿真时间步长（1小时）。
低压第二区用户的零售电价为 Nu. 2.66/kWh（$0.03）[36]，适用于本研究中的建筑。对于公用事业的避免进口成本，考虑了冬季进口电价（11月至4月）的范围（$0.051至$0.074/kWh），这反映了过去印度日前市场的价格。

2.3. 屋顶面积和光伏系统规模确定
可用的屋顶面积是通过 Google Earth Pro（版本7.3.7.1155）估算的，得出的可用面积约为2035平方米（图3）。为了验证这一点，Suberi 等人的先前研究表明 Google Earth 可能会低估实际可用空间，平均偏低14.55%[21]。考虑到这一差异，实际有效屋顶面积约为2330平方米。图3显示了 MoIT 大楼的屋顶布局（Google Earth 图像）。本研究考虑的是并网屋顶太阳能光伏系统。为了超越任意基于屋顶面积的限制，本研究采用了需求驱动的规模确定方法。基准光伏系统的规模被设计为满足建筑的年度负荷需求，使年度光伏发电总量与年度建筑负荷相匹配。所需安装的光伏容量使用特定产量方法计算[38,39]：
CPV = (Eload/Yspec) (2)
其中 CPV 是所需的光伏容量（单位为千瓦峰值，kWp），Eload 是年度负荷需求（千瓦时），Yspec 是光伏的特定产量（千瓦时/千瓦峰值/年）。
对于 MoIT 来说，Eload 为247,040千瓦时，Yspec 为1690千瓦时/千瓦峰值/年[22]，计算出的系统容量为146.18千瓦峰值。由于市场上没有这种额定值的逆变器，系统容量被调整为150千瓦峰值，以匹配可用的逆变器规格。考虑到 PVsyst 中的 DC/AC 比率，最终安装的容量确定为150.8千瓦峰值，对应于基准情况（PV/L = 1）。
为了测试这种设计的敏感性，研究评估了七种不同的 PV/L 比率（计算出的光伏容量分别缩放为0.1、0.15、0.25、0.5、0.75和1.25）。PV/L 比率是建筑年度光伏发电量与其年度能源需求的比率，反映了光伏系统相对于负荷的大小。这有助于严格确定“经济最优点”（即在最低可能成本下实现最高财务回报的点）。Tongsopit 等人也使用了类似的指标进行敏感性分析[40]。它基本上给出了光伏系统规模相对于年度负荷的初步估计，公式为：
?????/?????????????=????????????????????????????????????????????????????????????????????????(k?W?h)???????????????????????’??????????????????????????????????????????????????????(k?W?h) (3)
根据经验法则，1千瓦峰值大约需要7平方米的可用屋顶面积，计算出的光伏系统需要1057平方米的面积，而 PVsyst 给出的模块面积为722平方米。因此，该面积足以容纳系统。

2.4. 倾角和朝向
倾斜角和方位角直接影响光伏系统的性能。倾斜角是指光伏模块表面与水平面之间的角度，方位角是指光伏面板面对的方向。尽管仿真显示廷布的最大年度发电量的最佳倾斜角和方位角约为27°至30°（接近纬度），但实际选择的倾斜角为15°，这是由于 MoIT 建筑的实际屋顶几何形状和结构限制。所选15°的倾斜角相对于最佳角度导致了5.5%的损失。 resulting 的转换因子（倾斜平面上的能量与水平平面上的能量之比）为1.09（冬季为1.21，夏季为0.99），表明一年中屋顶接收到的阳光比水平平面多9%。当选择最佳倾斜角27°时，年度转换因子增加到1.10，冬季的收益（1.29）高于夏季（0.93）。这种优化表明，如果优先考虑增加冬季的光伏发电量，朝向接近或超过最佳角度可以获得更大的发电量。然而，对于本研究，选择了15°的倾斜角，以符合 MoIT 办公楼的现有屋顶角度，与 Darjay 等人采用的基于屋顶限制的方法一致[22]。自用消耗方案

为了评估公共建筑中屋顶太阳能光伏系统的可行性，选择了两种不同的补偿模型，以反映不丹当前的政策现实，并能够在不同监管环境下进行性能比较。根据《分布式能源资源系统发展指南》（DERSs），安装在消费者场所的屋顶太阳能光伏系统被视为可与电网互动的DERSs，可以在净计量、净计费或总计量（FiT）模式下运行，前提是获得电力监管机构（ERA）的批准和配电系统的容纳能力。技术连接必须符合配电规范和安全规定，并且必须包括与配电许可证持有者（BPC）之间的消费者协议，以便进行计量和监控。配电变压器的容量决定了单个屋顶光伏系统的允许规模，而能源出口则按照ERA确定的收购关税进行补偿。150.8千瓦的光伏系统属于指南中的1B类（30–1000千瓦）。由于不丹尚未正式实施净计量或FiT政策，因此在本研究中，自用和出口的能源都按照现有的低压零售电价进行估值。

2.5.1 方案1：无出口的自用
光伏系统产生的所有能源（E.Array）仅用于现场使用（E_Solar），超出需求的任何 surplus 都会被削减。如果光伏发电不足，则从电网（EFrGrid）获取实际需求。由于电网出口受到限制，因此对多余能源没有补偿。图4是方案1的示意图：

2.5.2 方案2：有出口的自用
虽然系统产生的能源优先用于自用，但任何 surplus 都会出口到电网（E_Grid），并按照固定的零售电价进行补偿，该价格会在后续计费月份进行调整。如图5所示，该方案使用双向电能表记录进出口电量，且由于多余能源可以得到补偿，因此光伏系统的规模可以更具灵活性。

2.6 系统配置
在基准情况 PV/L = 1 下，光伏系统由232个模块（650瓦）组成，分为8组，每组29个模块，连接到150千瓦交流逆变器，直流/交流比（PV阵列在标准测试条件下的名义功率与逆变器名义功率之比）为1.006，占地面积为722平方米。系统在两种不同的方案下运行，如图6所示，这决定了产生的光伏能源（EACArray）的使用方式。在方案1中，系统配置为无出口模式（E_Grid = 0），即所有产生的光伏能源（E_Solar）优先用于本地负载（E_User）；如果可用的光伏发电量超过负载，则在逆变器级别削减多余的电量，以确保没有电力回流到电网。这种方案常见于有严格非出口规定的地区。在方案2中，光伏能源首先用于满足本地需求。然而，与方案1不同，任何多余的能源都会通过智能电能表出口到电网（E_Grid）。当光伏发电不足时，不足的部分（EFrGrid）从电网进口。

2.7 电池缓解方案
为了解决方案1中固有的大量能源削减问题（无出口），进行了额外的模拟以评估电池储能系统（BESS）的影响。对MoIT每小时负荷数据的分析显示，从17:00到08:00之间有大约8千瓦的稳定夜间基础负荷，总夜间需求为120千瓦时。考虑到80%的放电深度（DoD）和90%的往返效率以确保系统寿命并考虑到运行损失，选择了一个200千瓦时（51.2伏特，17 × 230安时）的锂铁磷酸盐（LiFePO4）BESS，并使用PVsyst对其进行建模。电池配置为20%的最小电荷状态（SoC），提供大约160.2千瓦时的可用能源。图7显示了方案1的补充方案（方案1 + BESS）。E_Array 是优先用于现场消费的总光伏产量（E_Solar），超出需求的任何 surplus 要么储存在电池中，要么被削减。在发电量低的时期，负荷需求（E_User）首先由BESS满足，然后任何额外的需求从电网（EFrGrid）获取。由于电网出口受到限制，因此对多余能源没有补偿。

2.8 技术性能评估
技术评估的主要指标包括SCR、SSI和PR。使用PVsyst模拟系统性能并计算这些指数。自用消耗率（SCR）显示光伏系统产生的太阳能中有多少直接被建筑物使用，计算公式为 [15]：
SCR = (Eself/EPV) (4)
其中 Eself 和 EPV 分别是自用能源和系统产生的总电能。

自给自足指数（SSI）表示光伏系统满足建筑物总能源需求的程度 [41]，公式为：
SSI = (Eself/Eload) (5)
其中 Eload 是建筑物的负荷需求。

电网依赖性是另一个参数，表示系统对电网的依赖程度，它与SSI的关系如下：
电网依赖性 = (1 ? SSI) (6)

性能比率（PR）是指标，表示光伏系统在考虑所有损失后将可用太阳能转换为可用能源的效率。它反映了光伏系统的运行情况（公式来源：PVsyst）：
PR = (Yf/Yr) (7)
其中 Yf 和 Yr 分别是系统产生的实际有用能源和标准测试条件下的参考产量（以千瓦时/千瓦p/天为单位）。

2.9 经济评估
使用四个指标（LCOE、NPV、IRR和PBP）来评估光伏系统的经济可行性。LCOE 是指系统生命周期内每单位发电量的平均成本（公式（8）），NPV（由公式（9）[16] 给出）衡量光伏系统在其生命周期内的盈利能力，并考虑了所有未来节省的成本与总投资（包括资本支出和运营支出CAPEX和OPEX）的现值。正的NPV表明项目是盈利的。IRR（公式（10）是项目在其生命周期内获得的利率（使NPV = 0的折现率），而PBP是从节省中回收初始投资所需的年数。对于本研究，投资成本是根据印度市场分析计算得出的，并在包括光伏模块（表1）和BESS（表2）的运输和处理费用后转换为廷布的成本。根据不丹2021年《财政激励法案》，光伏模块和设备免征销售税和关税 [42]：
???????????=∑????=1????+????&????(1+??)??∑????=1????(1+??)?? (8)
其中 It 是投资成本，Ot 和 Mt 是运营和维护成本，Et 是总发电量，r 是折现率，t 是年数，n 是系统寿命。

表1. 150.8千瓦光伏系统的组件成本分解。

表2. 200千瓦时电池储能系统的成本分解。
如果 LCOE < 国内低压电价，则系统是可行的，并且可以立即节省费用。如果 LCOE > 国内低压电价但 < 进口电价，则系统在冬季进口抵消的情况下具有战略可行性。如果 LCOE ≥ 进口电价，则系统在没有补贴或激励的情况下不具备经济可行性。

2.10 客户节省和冬季避免的公用事业成本
从客户/消费者的角度出发，基于全年适用的零售电价（0.03美元/千瓦时），以及从公用事业的角度出发的冬季进口电价（0.051、0.062和0.074美元/千瓦时），分别与其LCOE进行比较。然后计算客户和公用事业的冬季节省额。如果LCOE低于零售电价，客户有即时节省；如果LCOE高于零售电价但低于进口电价，则冬季有显著的进口节省。

2.11 假设
为了确保模拟结果标准化，本研究根据文献和市场研究的发现采用了以下假设（表3）。

3. 结果
MoIT的年电力消耗量为247,040千瓦时，平均每日需求为676千瓦时。如图8a所示，月度负荷变化表明冬季月份（11月至4月）的需求最高，这可能是由于取暖需求增加。在此期间，河流流量急剧下降，因此需要从印度进口电力以满足国家需求。为了进一步分析日内需求模式，图8b比较了2024年2月1日（代表性冬季）和2024年7月1日（代表性夏季）的每小时功率曲线。冬季曲线显示基础负荷和峰值需求显著更高，在09:00时达到超过115千瓦，而夏季峰值保持在40千瓦以下。这些模式突显了建筑物能源需求的季节性，这直接影响了所提议的光伏系统的规模和自给自足能力。

基于年度负荷需求，最佳的光伏规模为150.8千瓦（PV/L = 1，基准情况）。总资本成本为106,050.66美元或702美元/千瓦，略高于不丹最近完成的屋顶项目（611美元/千瓦 [46]）。这项资本支出包括光伏模块、逆变器、系统平衡（BoS）、安装、运输、工程设计、承包商利润和应急费用。光伏系统组件的规格见表4。

3.1 模拟结果
表5展示了系统的性能。在25年的使用寿命内，光伏系统预计将产生5868.4兆瓦时的电力。PR从85.62%下降到73.26%，主要是由于光伏模块的退化（每年0.4%），这降低了系统的效率。随着总产量的减少，SSI也下降（从60%降至57%），使建筑物更加依赖电网（假设系统在整个生命周期内负荷保持不变）。有趣的是，随着产生的多余能源减少，SCR从59%上升到65%，并且这些总产量中立即被负载使用的百分比也增加了。图9展示了系统生命周期内的这些趋势。

表6显示了第一年的模拟结果（以千瓦时为单位）与MoIT的负荷需求进行比较。大约71%的总负荷发生在11月至4月的低发电量月份，而这些月份产生了52%的总太阳能。这表明在淡季削减从印度进口的电力具有潜力，从而为公用事业带来好处。图10显示了第一年内光伏系统产生的能量与自消费能量与负荷需求之间的对比。图10显示了第一年的能量产出与消耗情况以及其自我消耗率（SCR）和系统服务指数（SSI）。虽然用户负荷需求波动较大（范围从9.83 MWh到35.85 MWh），但光伏发电量全年保持相对稳定（在18.21 MWh到22.92 MWh之间）。与光伏发电量相反，季风季节的消耗量较低，这导致了 scheme 1 下的电力削减（E_Grid = 0），而在 scheme 2 下则增加了电网出口量。自消费能量紧密跟随负荷需求模式，在冬季负荷增加时稳步上升。在冬季月份（阴影部分），大部分光伏能量被负荷消耗掉，而额外的需求则由电网提供，这凸显了季节性的依赖性。SCR和SSI显示出相反的趋势，随着SCR的降低，SSI升高。总体而言，第一年内光伏系统平均能够满足大约60%的能源需求。

3.2. 技术与财务分析
3.2.1. 两种方案的技术分析
两种方案之间的性能差异如图11所示。在方案1（无出口）中，系统损耗（Ls = 1.92 kWh/kWp/天）较高，如图11a中安装的千瓦光伏功率（kWp）的标准化产出所示。这并不表示逆变器效率低下或硬件故障；主要是由于“未使用的能量”（由于限制电网出口的规定而被迫削减的能量）。由于系统无法向电网出口，每当光伏发电量超过即时负荷需求时，逆变器就必须削减发电量。在第一年中，251.53 MWh的年发电量中有102.2 MWh被削减（这些能量因逆变器故意限制而损失，因为多余的能量无法输入电网）。这一运行限制导致40.6%的发电量被浪费，从而使系统利用率（PR）降至50.84%，如图11b所示。系统服务指数（SSI）和电网依赖度分别为60%和40%。

在方案2（净计量并采用0.03美元/千瓦时的回购电价）中，“未使用的能量”被输送到电网。因此，Ls值显著降至纯技术层面（0.07 kWh/kWp/天），PR增加到85.62%，如图11c和d所示。方案之间的转换表明，方案1中的低PR是由于法规限制（削减）而非系统组件的技术性能问题造成的。模拟显示，平均SCR和SSI分别为59%和60%，系统仍然有40%的依赖性依赖于电网。SCR和SSI在两种情况下是相同的，因为它们取决于自消费能量，而不是“未使用的能量”或出口能量。

方案1中观察到的高系统损耗（Ls）直接与图中标记的“未使用的能量（无电网注入”相关，见图12a。根据PVsyst的报告惯例，当系统受到零出口限制时，负荷无法利用的能量被归类为运行系统损耗（Ls）。这部分未使用的能量导致逆变器输出端的可用能量减少了40.6%。这解释了为什么图11a中的Ls条相比有出口功能的系统显得格外高。相比之下，图12b（方案2）显示，当启用净计量时，这40.6%的过剩能量被重新导向电网而不是被削减。因此，图11c中的Ls指标下降到0.07 kWh/kWp/天，仅代表实际的技术效率损失（大约1.3%的逆变器损耗和0.1%的交流电阻损耗）。

为了最大化屋顶太阳能光伏系统的效益，本研究通过改变两种方案的光伏/负荷（PV/L）比率进行了敏感性分析。这样做主要是为了确定哪种光伏规模能够产生最佳的结果。在BESS（蓄电池储能系统）的补充场景中没有考虑PV/L比率的敏感性，因为该场景纳入了电池，以评估在方案1（基准情况，PV/L = 1）中可以节省多少被削减的能量以及性能如何变化。在两种方案下，SCR、SSI和电网依赖度保持不变（图13a）。随着系统规模的增加，SCR从100%下降到51%，因为较大的系统在低负荷期间会产生更多的过剩能量，从而导致削减（方案1）或出口（方案2）。同时，电网依赖度从89%稳步下降到36%，SSI从11%上升到64%，因为更大的光伏容量覆盖了更高的年度负荷份额。然而，超过这个规模后，SSI曲线的增长趋于平缓，表明随着在建筑低需求期间的额外光伏发电量增加，收益增长逐渐减少。虽然较低的光伏/L比率会提高SCR，但也会降低SSI，说明SCR单独不足以作为设计标准。在方案1中，这种不匹配会导致削减增加，人为地放大损耗，使PR显著下降（从87.02%降至43.48%），随着PV/L比率的上升（图13b）。相比之下，方案2在所有光伏规模下几乎保持了稳定的PR（83%至87%），因为过剩能量得到了补偿。

3.2.2. BESS的技术分析及其对方案1的影响
200 kWh的BESS集成显著提高了太阳能的技术利用率，与无出口系统（仅基准情况，PV/L = 1）相比。原始方案1导致了102 MWh的能量浪费，而缓解方案将这种“未使用的能量”减少了60.05 MWh，大约是之前被削减的太阳能产量的40%，反映了夜间电网依赖度的显著减少。SCR和SSI分别增加到75%和73%（无BESS时为60%）。最值得注意的是，由于法规限制而低于50.84%的PR恢复到了61.37%。变化情况如图14所示。

3.2.3. 两种方案的财务分析
在方案1（PV/L = 1）下，财务指标变得不具盈利能力，净现值（NPV）为负数?$33,687.5，由于过剩能量的削减，平准化成本（LCOE）超过零售电价的两倍，达到$0.0682/kWh。因此，该方案在经济上不可行。方案2的NPV为正数$27,965.42，内部收益率（IRR）为8.07%，回收期（PBP）为19.4年。此外，LCOE改善至$0.0405/kWh。

通过改变两种方案的光伏/负荷比率进行了敏感性分析，以确定哪种光伏规模能够产生最佳的财务结果。图15a显示了方案1在不同PV/L比率下的NPV和IRR变化。虽然PV/L低于0.25的小系统显示出边际正的NPV和IRR，但随着系统规模的增加，盈利能力急剧下降。当PV/L超过0.25时，多余的能量被大量削减，导致NPV变为负数（在PV/L为1.25时接近?$60,000），IRR接近零。同样，图15b显示，对于较大系统，无出口方案是不具盈利性的，其回收期超过系统寿命25年，而PV/L不超过0.25的系统在19年内仍具有最低可行性。低回报源于能量削减和自消费收入较低，这与系统规模增加时PR降低的情况一致。因此，仅依赖自消费的方案的经济可行性取决于系统规模。对于给定的负荷特性，PV/L为0.15是一个经济上有效的自消费限制，因为超过这个点的多余能量会被大量削减，这些额外千瓦时的收入开始减少。

3.2.4. BESS与两种方案的财务分析
财务指标显示出明显的可行性层次结构（仅考虑了基准情况，PV/L = 1）。方案2仍然是唯一具有盈利能力的配置，NPV为$27,965，IRR为8.07%，LCOE为$0.0405/kWh。相比之下，电池储能的集成进一步加剧了方案1的负NPV，因为额外的资本支出（$33,495，包括电池更换）超过了能源套利收入的边际收益，导致NPV为负数?$78,611.87，IRR为0%，使其成为最不可行的方案。方案1的LCOE达到$0.0841/kWh，几乎是零售电价$0.03/kWh的三倍，进一步加大了太阳能发电成本与补贴零售电价之间的差距。

3.2.5. 客户节省和冬季避免的公用事业成本
节省成本从两个角度计算：客户（生产者和建筑所有者）和公用事业公司。为客户计算了一整年的节省额以及冬季月份（11月至4月）的节省额，以了解节省百分比来自低需求季节的程度。冬季公用事业避免的成本是通过评估该公用事业能够避免从印度进口多少电力来确定的。图19a显示了第一年的电费成本和账单节省情况（对于PV/L = 1）。如果没有光伏系统，年电费为7433.55美元。然而，有了光伏系统，电费在方案1中减少了60%，降至2939.72美元，而在方案2中，账单为-135.14美元，这意味着客户通过额外的收入135.14美元来抵消账单。这是因为自耗电力的价值超过了从电网进口的电力的价值。因此，方案1的账单节省总额为4493.84美元（仅冬季月份就贡献了2958.65美元），而方案2则成为净出口方，比没有光伏系统的通常年账单节省了7568.69美元（冬季月份贡献了3947.15美元）。在25年内，两种方案的节省总额分别为109,729美元和176,584美元。图19. (a) 第一年的客户账单节省情况；(b) 第一年的冬季公用事业避免的进口成本。为了评估公用事业实际避免的进口成本，使用了11月至4月的消耗和发电数据。计算了总避免成本和净避免成本，以考虑向电网出口电力的影响。如图19b所示，在方案1下，公用事业可以节省高达7229.78美元的总避免成本和净避免成本；而在方案2下，分别可以节省超过9645.6美元和8656.96美元。增加了BESS（蓄电池储能系统）后，第一年的节省总额对于消费者和公用事业都有所增加。消费者的节省从方案1中的4493.84美元增加到5425美元，而公用事业可以避免高达8428.31美元的冬季进口费用。然而，这些收益不足以抵消初期投资和1900美元的电池更换费用。因此，尽管电池在技术上实现了现场节省的最大化，但在25年的项目周期内仍未能实现财务回报。表9总结了所有方案中消费者在第一年的节省额和公用事业在冬季避免的进口成本。表9. 两种方案和方案1 + BESS补充情景下消费者的年节省额及冬季公用事业避免的进口成本。

3.2.6. 关税和资本补贴的敏感性分析
研究对零售关税和资本补贴（PV/L = 1）进行了敏感性分析。在方案1下，项目在零售关税为0.0415美元/kWh和33.5%的资本补贴时达到盈亏平衡。当这一盈亏平衡关税应用于方案2时，经济效益显著改善，净现值（NPV）为123,361.81美元，内部收益率（IRR）为17.1%，回收期（PBP）降至8.5年。在补贴的情况下，方案2的NPV增加了两倍，达到63,492.39美元，IRR为12.26%，PBP为12.6年。此外，方案2下的平准化成本（LCOE）降至0.0293美元/kWh（从0.0405美元/kWh下降）。因此，提供至少50%（0.015美元/kWh）的零售关税增加和35%的资本补贴（37,117.731美元）将带来好处，如表10所示。表10. 两种方案对零售关税和资本补贴的敏感性。在方案1中加入BESS后，对零售关税和资本补贴的敏感性产生了不同的结果。安装了150.8千瓦p的光伏系统并配备BESS后，在零售关税为0.05136美元时达到盈亏平衡，比当前的0.03美元/kWh增加了71.2%。补贴的盈亏平衡点也提高了57.15%。

4. 讨论
本研究旨在评估不丹公共建筑安装屋顶太阳能光伏的可行性，考虑了两种运营情景：不出口的自耗模式以及以零售电价出口的模式，并将BESS作为无出口方案的补充情景。光伏系统的模拟和分析结果提供了关于这些方案技术性能和财务可行性的几个关键见解。此外，还从消费者和公用事业的角度得出了有趣的发现。

4.1. 两种方案的比较性能和经济效益
在不出口的方案下，每当光伏发电量超过即时负载需求时，光伏系统会遇到显著的削减。在自耗模式下，产生的能量为（E_Grid + E_Solar）。然而，由于不允许向电网注入能量，E_Grid被浪费掉了。这导致 photovoltaic utilization ratio (PR) 急剧下降（从87.02%降至43.48%），尽管两种方案下的scr保持不变。这种削减人为地降低了PR，但并非由于技术故障，而是由于监管限制。相反，在出口模式下，由于多余的能量得到了补偿，PR恢复了稳定（在83%到88%之间）。这些发现与Mendieta等人（2021年）和Rodrigues等人（2021年）的研究结果一致，表明过度扩大规模会导致收益递减，因为出口只贡献了总价值的一小部分[12,19]。两种方案下的系统可用率（SSI）在PV/L = 1时稳定在60%，表明仅靠屋顶光伏无法完全覆盖年度负荷。scr和SSI仅取决于光伏发电量与负载需求的比率。由于两种方案的光伏发电量和负载曲线相同，因此scr和SSI不受影响。即使在PV/L = 1.25的情况下，SSI的增幅也很小，仍低于65%，表明过度扩大规模会导致收益递减。这支持了López Prol和Steininger的研究发现，即当系统规模超过实际负荷时，自耗会达到饱和。净计量将未使用的能量重新分配到电网，从而提高了PR和公用事业的收益[47]。

从经济角度来看，两种方案产生了相反的结果。在不出口的方案下，PV/L > 0.25的系统产生了负的NPV和零的IRR，因为被削减的能量提高了LCOE（对于PV/L = 1.25，LCOE高达0.0786美元/kWh）。回收期（PBP）超过系统寿命，进一步证实了在当前设置下不出口方案在经济上不可行。只有较小的系统在财务指标上表现为正向，SCR接近100%，但对电网的依赖性很高。在方案1中，最佳规模出现在PV/L = 0.15时，因为这个规模在发电和现场使用之间提供了最佳平衡，年度账单节省随着PV/L从0.1增加到0.15而迅速增加，而年化的系统成本增长缓慢。超过这个规模后，增加更多面板会增加边际年化成本，因为更多的多余能量被削减，从而减少了年度节省。采用净计量后，NPV变为正值（随着PV/L比率的增加，从2.57 k美元增加到33.77 k美元），IRR改善到7.84%到8.07%之间。在PV/L = 1时，NPV为27,965.42美元，IRR达到8.07%，PBP为19.4年。这个IRR值与Castilho等人（2021年）的类似研究结果相当[16]。有了出口信贷后，经济最优规模向PV/L = 1移动。值得注意的是，LCOE降至0.0405美元/kWh，接近IRENA 2024年报告的全球平均水平0.043美元/kWh[48]，但仍比零售电价（0.03美元/kWh）高出约50%。这意味着，即使有出口信贷，太阳能电力仍然昂贵，这与IEA-PVPS报告（2018年）和Bertsch等人（2017年）的研究结果一致，即只有在LCOE低于公用事业电价时，太阳能电力才具有吸引力[9,20]。简而言之，带有出口的自耗模式几乎达到盈亏平衡，而不出口的方案除非规模大幅减小，否则可行性较低。Srisukpornchai等人（2020年）对泰国Phayao大学1.998兆瓦屋顶太阳能光伏系统的评估显示，NPV为2.6亿泰铢，PBP为13年[49]。尽管这项研究类似，但更高的回报是由于泰国的高零售电价（0.14美元/kWh）实现的，而不丹的零售电价仅为0.03美元/kWh[49]。这强调了补偿出口能量的重要性；更高的回购率将显著改善经济效益。

敏感性分析（PV/L = 1）进一步强化了这一点。仅通过将自耗和电网出口价值提高当前零售电价的50%（至0.045美元/kWh），方案1的经济指标发生了显著变化，NPV变为负值10,869.85美元，表明盈利能力较低。方案2的NPV则增加到27,965.42美元至74,327.26美元。这表明补偿方案在决定光伏系统经济可行性方面的作用。例如，在泰国2007年的附加方案政策下，消费者除了基础电价外，还获得了大约8泰铢/kWh的输入溢价（0.25美元），为期10年[50]。这加速了太阳能的采用，到2011年安装容量已接近1吉瓦。同样，随着35%的资本补贴，财务可行性显著提高。方案1变得有利可图，NPV为1625.74美元，IRR超过折现率，PBP在项目寿命内。方案2的NPV为65,083.15美元，IRR为12.52%，PBP为12.3年。LCOE在不同电价下保持不变，因为它取决于资本成本，而补贴降低了LCOE，有可能使其达到电网平价。方案2在补贴下的最低LCOE为0.0288美元/kWh，低于零售电价。在印度，根据PM Surya Ghar Muft Bijli Yojana计划，根据安装容量，向消费者提供了40%的太阳能板安装成本补贴[51]。同样，提供资本补贴将提高项目的可行性，这在世界上许多国家都是如此。对于不丹来说，类似的补贴或附加方案可以显著提高屋顶太阳能的采用率。

光伏系统的可行性也高度依赖于对进口关税的假设。我们的分析表明，在净计量方案下，公用事业避免了大量进口成本，净避免成本和总避免成本在8656美元到9646美元之间。然而，这被低估了，因为出口的补偿仅为0.03美元/kWh，低于计算出的LCOE（0.0405美元/kWh）。例如，在2023年冬季，不丹从印度进口电力，支付了0.094美元/kWh[26]，是国内零售电价的三倍。这种不一致意味着消费者从减少进口中获得的好处很少。如果出口费率提高到反映印度现货市场价格的水平，即使增加超过50%（低于最低进口费率假设的0.051美元/kWh），太阳能也将更具吸引力。因此，政策应考虑征收高于零售电价的出口关税，或实施溢价FIT（附加方案）和分时（ToU）定价机制，以捕捉注入电网的太阳能能量的真实价值。目前的出口按低零售电价计费，而实际避免的进口成本通常在0.051美元/kWh到0.094美元/kWh之间。即使增加当前零售电价的50%的出口溢价，也能更好地使客户补偿与系统价值对齐，从而提高财务可行性，同时减少对冬季进口的依赖。

从消费者的角度来看，方案1产生的直接账单节省等于避免的电网采购费用。在方案2中，出口的光伏能量按相同的零售费率计价，因此消费者的节省等于总光伏产量（自耗+出口），价值为0.03美元/kWh。然而，从公用事业的角度来看，避免的进口成本更高：从印度进口的冬季电力成本在0.051美元/kWh到0.074美元/kWh之间，而支付给消费者的出口信贷仅为0.03美元/kWh。公用事业降低了昂贵的进口成本，但支付给消费者的费用较少。因此，出口代表了系统的净收益。这突显了“平价差距”，即从技术上看太阳能更便宜，但由于国内零售电价较低而在经济上受到惩罚。我们的冬季月份分析表明，根据进口关税的假设，方案2下公用事业每年避免的进口成本在5689美元到8656美元之间。这表明屋顶光伏不仅通过消费者的视角具有价值，还为系统本身提供了更大的价值。

总之，正在考虑的屋顶太阳能光伏的可行性取决于具体方案。方案1在PV/L = 0.15时达到最佳效果，此时几乎所有光伏产出都得到了自用，浪费很少，每投资一美元产生的年度净节省最多；而方案2则得益于出口收入，因此在给定负载配置下，其实际最佳效果出现在PV/L接近1时。

4.2. BESS的比较性能和经济效益
将电池储能作为“浪费能量”的技术解决方案，揭示了不丹显著的“经济差距”。通过BESS方案，方案1中观察到的40%“未被利用的能量”得到了节约，随着现场用电量的增加，SCR和SSI的比例超过了70%，从而降低了电网依赖性。虽然在减少电力限制方面技术更先进，但该混合系统的LCOE甚至超过了冬季高昂的进口电价（0.074美元/千瓦时）。这支持了Kesküla等人（2025年）的研究结果，他们指出，在波动较低、有补贴的市场中，高昂的储能资本支出使得BESS在技术上可行，但在经济上却不可行[17]。因此，政策驱动的电网出口对像不丹这样的发展中国家来说更为紧迫，因为它提供了一种资本支出更低的解决方案。通过利用现有变压器资产的过剩容量，电网可以有效地发挥“虚拟储能”的作用，避免与Battery储能相关的高昂前期成本。在没有专门的储能补贴或转向分时电价（ToU）的情况下，方案2仍然是不丹公共建筑最实用的模型。

5. 结论与未来工作

本研究评估了在两种自消费方案下，为MoIT大楼安装150.8千瓦光伏系统的可行性，以及额外配备200千瓦时（实际可用160.2千瓦时）电池储能的情况。该系统的设计能满足每年247兆瓦时的用电需求，每年发电量约为252兆瓦时，具体发电效率为1690千瓦时/千瓦·年。技术性能明显受到方案的影响：净计量（方案2）的发电利用率达到了85.62%，而不出口方案（方案1）由于电力限制，发电利用率仅为51%。为了解决这102兆瓦时的能源浪费问题，引入了200千瓦时的电池储能系统（BESS），这部分缓解了问题，使发电利用率提升至61.37%，同时自消费率和自给率分别从原来的59%和60%提高到了75%和73%。然而，经济分析显示了一个“平衡差距”：方案1（不出口）仍然亏损，净现值为负（-33,687.5美元），LCOE为0.0682美元/千瓦时，是零售电价的两倍；而方案2（净计量）的净现值为正（27,965.42美元），内部收益率（IRR）为8.07%，回收期为19.4年，LCOE为0.0405美元/千瓦时。尽管BESS作为方案1的补充选项在减少电网依赖性方面更优，但由于200千瓦时电池的高资本成本，LCOE进一步上升至0.0841美元/千瓦时，在不丹目前的零售电价（0.03美元/千瓦时）条件下不具备经济可行性。

敏感性分析表明，系统的可行性主要受自消费和出口电能的价格优惠以及资本补贴的影响。为了使不出口方案和BESS达到平衡，需要大量的资本补贴或溢价上网电价（FiT），以反映不丹冬季电力进口的高成本。目前，整个系统的效益被低估了；虽然屋顶光伏可以替代昂贵的冬季电力进口，但零售电价的补偿不足以覆盖用户的成本。研究结论是：尽管屋顶光伏和BESS可以战略性地多样化不丹的可再生能源结构并减少冬季对进口电力的依赖，但在缺乏支持性政策的情况下，盈利能力仍然有限。通过将出口补偿与系统价值对齐，引入有期限的溢价或冬季高峰溢价，或提供资本补贴，可以显著提高项目的可行性。在当前的电价结构和分析费率下，建议光伏与储能的比率（PV/L）为0.15，以最大化自消费率（SCR）。如果可实施净计量或BESS成本下降，则光伏与储能的比率接近1更为合适。因此，未来的工作应详细探讨结合光伏和电池储能的混合系统，并探索需求侧管理以优化所需的储能容量。这些结果仅基于MoIT大楼的情况；其他类型或地点的普遍性将取决于这些地方的天气数据和用电模式。根据最新研究，不丹现有的配电变压器负载不足[21]，因此电网实际上起到了“虚拟储能”的作用，目前无需昂贵的BESS。本研究假设电网始终可用；电网影响和承载能力评估仍然是需要研究的重点领域，尤其是在国内用电量预计增加的情况下。后续研究可以与电力公司合作，评估高比例屋顶光伏对电网稳定性的影响。关于社区太阳能或能源共享模式以及详细遮荫分析的额外研究可能会带来更好的利用效率、融资措施和电网效率。