大型太阳能光伏电站性能评估：基于RETScreen的分析方法

《International Transactions on Electrical Energy Systems》：Utility-Scale Solar Photovoltaic Plant Performance Assessment: A RETScreen-Based Analysis

　　摘要

全球向可再生能源的转型需要对大规模太阳能发电设施进行彻底的评估。本研究对一个名义容量为100兆瓦（MW）的公用事业规模太阳能光伏发电系统进行了全面的性能评估，该系统采用了集成的清洁能源管理软件。分析基于亚热带地区的特定气象数据，涵盖了技术、财务和环境方面的内容。从技术上讲，该电站预计每年可产生43,866兆瓦时的电力。财务评估表明，这项投资具有正的净现值（NPV），投资回收期约为10年。通过深入的敏感性和风险分析发现，电力输出率和初始资本支出是决定项目财务可行性的关键因素。环境研究表明，与区域电网的基准排放量相比，该太阳能电站每年可减少21,617吨二氧化碳当量（tCO2）的温室气体排放。这一评估验证了该太阳能电站的技术可行性和经济吸引力，强调了其在实现可持续能源目标方面的重大贡献。所采用的技术也被证明是一种强大而有效的方法，能够从项目启动到性能跟踪的整个过程中全面评估可再生能源项目。

1. 引言

全球能源格局正在经历根本性的变革，这一变革的动力来自于应对气候变化和实现可持续发展的双重需求。国际协议（如《巴黎协定》）推动了能源行业的脱碳进程，而太阳能光伏（PV）技术因其价格快速下降、可扩展性和技术成熟度而成为这一转型的关键组成部分。对于像孟加拉国这样的发展中国家而言，这一转变不仅是一个环境目标，也是一种战略需求。孟加拉国面临严重的能源安全问题，例如对进口化石燃料的高度依赖、能源成本的不稳定性以及提高电力供应以满足快速经济增长的需求。此外，孟加拉国极易受到气候变化的负面影响；长期韧性取决于对国内清洁能源的投资。有效实施公用事业规模的太阳能项目是国家优先事项，因为孟加拉国政府设定了到2041年将其40%的电力来自可再生能源的目标。电力由公用事业规模的太阳能光伏设施产生，这些设施是庞大的太阳能农场，为电网供电。它们的性能和经济可行性受多种参数影响，包括太阳辐射、环境温度和所选技术的效率。为了评估这些大规模投资的有效性，需要一套明确的性能评估标准。关键绩效指标（KPI），如容量系数（CF，用于比较电站的实际发电量与其最大潜在发电量）和性能比率（PR，用于评估系统损耗的总体影响），对于技术评估至关重要。财务指标，如平准化能源成本（LCOE）、净现值（NPV）和内部收益率（IRR），对于预测长期盈利能力和吸引投资也非常重要。因此，全面的评估必须结合这些技术和财务标准，以提供项目可行性的整体视角。现有大量文献评估了太阳能光伏系统的有效性，以往的研究主要集中在不同气候区各种光伏技术的技术可行性上。最近的研究使用了现代软件技术来模拟公用事业规模太阳能光伏电站的发电情况。值得注意的是，RETScreen工具在全球范围内被用于评估可再生能源项目，因其决策支持方面的可靠性而受到学者们的认可，他们使用该工具评估了欧洲的风电场和中东并网太阳能电站的可行性。研究[1]评估了孟加拉国库尔纳（Khulna）、迈门辛（Mymensingh）和锡尔赫特（Sylhet）地区并网太阳能光伏发电的可行性，通过RETScreen Expert工具的技术经济分析显示了显著的能源生产潜力和温室气体减排效果。研究[2]对孟加拉国贝古姆罗凯亚大学（Begum Rokeya University）的60千瓦屋顶太阳能光伏系统进行了技术经济评估，结果显示该系统每年可产生91.39兆瓦时的电力，满足特定学术建筑69%的能源需求，同时大幅降低电价和电网依赖度。研究[3]使用RETScreen软件评估了孟加拉国拉杰沙希（Rajshahi）一个100兆瓦光伏电站的可行性，结论是该项目在技术和财务上都是可行的，每年可产生140,155兆瓦时的电力，成本为0.09美元/千瓦时，并每年减少78,797.7吨二氧化碳排放。研究[4]使用RETScreen软件评估了一个100兆瓦并网光伏系统的财务可行性和温室气体减排效果，预计该系统每年可供应137,481兆瓦时的电力，并因减少二氧化碳排放而产生积极财务效益。研究[5]使用PVsyst软件在孟加拉国泰图利亚（Tetulia）构建并分析了一个3千瓦并网屋顶太阳能光伏系统，结果表明该系统每年可产生4172千瓦时的电力，并在满足国内需求后向电网输送1871千瓦时的多余电力。根据在孟加拉国北部使用HOMER和RETScreen进行的技术经济可行性分析[6]，一个500千瓦并网太阳能光伏系统每年可减少658吨温室气体排放，电价为14.51孟加拉塔卡（BDT）/千瓦时。研究[7]使用HOMER软件优化了一个结合太阳能光伏、柴油发电机和电池储能的混合能源系统，确定了最低的总体净现值为323,568美元，最低的电价为0.384美元/千瓦时。研究[8]分析了在人口密集的孟加拉国使用沼泽地非耕地进行太阳能光伏发电的可能性，在锡拉杰甘杰（Sirajganj）找到了一个44英亩的合适地点，RETScreen分析显示该项目在财务上是可行的，能源成本为7.70塔卡/千瓦时。研究[9]使用RETScreen Expert、PVGIS和PVWatts评估了拉贾斯坦邦贾拉瓦尔（Jhalawar）一个村庄的600千瓦并网太阳能光伏系统的财务和环境影响，最终鼓励使用光伏技术实现农村地区的清洁电气化。研究[10]使用RETScreen软件评估了在巴基斯坦六个主要城市建造5千瓦独立太阳能光伏系统的可行性，结论是这类系统每年可减少0.6–0.7吨二氧化碳当量的温室气体排放，有助于缓解该国的能源问题。研究[11]介绍了RETScreen程序作为可再生能源项目初步评估的工具，包括它使用的多种模型，这些模型利用气象因素和系统特性来预测并网和离网太阳能系统的能源输出。论文[12]研究了在孟加拉国八个地区的河口三角洲安装100千瓦并网太阳能光伏系统的可行性，结论是尽管各地的土地和财务要求不同，每个系统每年可减少约166吨温室气体排放。研究[13]使用RETScreen软件研究了孟加拉国吉大港（Chittagong）沿海地区一个可能的风力发电设施的成本和性能，解决了确定可行发电量和能源成本的历史难题。一项针对南亚热带地区3.58兆瓦屋顶太阳能光伏系统的比较研究[14]证实了PVsyst、PVWatts、PVGIS和RETScreen软件与实际性能数据的准确性，结论是尽管所有模型都对可行性研究有用，但在考虑阴影和温度损失方面PVsyst更为准确。印度尼西亚一个26兆瓦太阳能项目的研究[15]强调了包含10美元/吨二氧化碳碳信用激励的重要性，即使该项目有潜力通过替代柴油燃料降低发电成本。一项针对贝宁七个城市的10兆瓦公用事业规模太阳能光伏项目的经济评估[16]表明，只有在上网电价高于0.10美元/千瓦时并给予适当补贴的情况下，该项目在财务上才是可行的。一项关于孟加拉国圣马丁岛（Saint Martin Island）偏远地区独立光伏系统电气化的比较研究[17]使用PVsyst、HOMER和RETScreen软件显示，PVsyst在模拟独立系统方面表现更优，性能比率为62.5%，内部收益率为20.24%。一项针对孟加拉国国内太阳能系统的技术分析[18]表明，并网系统可以有效满足住宅需求，尤其是在逆变器效率较高的情况下；不过研究工作也强调了需要结合电池以减少季节性天气变化对能源可靠性的影响。使用RETScreen Expert和HOMER软件对拉杰沙希（Rajshahi）、博古拉（Bogura）和锡拉杰甘杰（Sirajganj）的光伏系统进行的技术经济分析[19]确定拉杰沙希是最适合减少排放的城市，而敏感性分析指出柴油价格、利率和逆变器效率是影响成本效益的关键因素。研究[20]证明，来自瓦迪鲁姆（Wadi Rum）的高纯度硅砂是一种可持续且经济可行的热能存储材料，用于住宅CSP系统，效率为50.2%，投资回收期仅为1.49年。当前研究[21]表明，通过优化并网光伏系统可以提高配电稳定性，并使用高纯度硅砂作为成本效益高的住宅热能存储材料。在孟加拉国，以往的研究主要集中在屋顶太阳能潜力、政策框架和小型安装的初步可行性评估上。虽然有一些研究关注公用事业规模的项目，但它们往往缺乏结合严格财务建模和概率风险评估的全面综合研究。因此，目前缺乏对孟加拉国公用事业规模太阳能项目进行端到端全面评估的研究，这种评估直接将技术性能与财务风险和环境影响联系起来，这构成了一个重要的研究空白。本研究的目的是通过使用RETScreen Expert程序对孟加拉国朗布尔（Rangpur）的一个100兆瓦公用事业规模太阳能光伏设施进行全面性能评估，以填补这一研究空白。主要目标是：（1）利用特定地点的气象数据模拟电站的年发电量；（2）进行彻底的财务分析以确定其可行性，包括NPV、IRR和投资回收期；（3）量化项目在温室气体减排方面的环境效益；（4）进行高级敏感性和风险分析以识别影响财务绩效的关键变量。这项研究为公用事业规模并网光伏系统的实施提供了多维度的方法，并对可再生能源规划领域做出了重要贡献。本研究的独特性体现在四个主要方面：

• 特定地点的公用事业规模整合：本研究不同于一般的太阳能潜力评估，它为100兆瓦公用事业规模安装提供了精确的技术方案。它超越了理论计算的范畴，对电网同步和大规模能源生产进行了全面考察，这些考虑了国家电网的基础设施要求。

• 精确的气象建模：本研究的一项关键创新是结合了详细且特定地点的气象信息。通过优先考虑特定地点的气候因素，本研究确保了绿色能源输出预测的更高精度，从而缩小了通常在不同地理地形下大规模太阳能投资所面临的“不确定性差距”。

• 先进的生命周期经济框架：本研究提出了一个清晰且健全的经济框架，考虑了整个项目生命周期，并设定了15年的贷款偿还期限。通过确定贷款偿还后年度现金流价值翻倍的确切转折点，本研究提供了项目盈利能力的纵向分析。

• 随机风险和敏感性分析：本研究摒弃了传统的确定性方法，采用蒙特卡洛模拟方法提供了净现值的随机概率分布。这种随机分析是风险分析的重大突破，能够衡量表现不佳的风险与盈利机会之间的关系。研究对光伏系统的“可银行化”可行性进行了评估，重点关注精确技术数据和财务预测的整合。由于它提供了对可再生能源开发具有重要战略意义地点的详细信息，投资者可以将这项研究作为决策工具。本研究采用了RETScreen工具，这是一种比为每次评估使用单独模型更可靠的方法，它结合了技术、财务和环境评估。这项研究的有趣之处在于它使用蒙特卡洛模拟来进行概率风险评估，从而在不确定的现实世界情况下全面了解财务风险。这种策略为发明家、投资者和立法者提供了指导，极大地推动了发展中国家可再生能源的研究和应用。

2. 方法论
本节描述了用于对公用事业规模太阳能光伏项目进行全面性能评估的方法论。它说明了特定地点数据的收集、作为输入的重要技术和财务特征，以及使用分析工具来模拟电站的能源输出、财务可行性和环境优势，确保结果的透明度和可复制性。

2.1. 设施和气候数据位置
图1显示了位于孟加拉国北部Rangpur地区的公用事业规模太阳能光伏设施。地图显示了该电站靠近重要的地标，如东边的布拉马普特拉河，强调了其在为区域电力系统供电方面的战略重要性。了解影响电站性能的环境和基础设施问题对于这一区域背景至关重要。这些数据被输入到基于RETScreen的研究中，该程序可以测量能源输出、生命周期成本和减排量。该图对于概述研究的空间维度以及评估太阳能安装的技术和财务可持续性非常重要。

表1提供了孟加拉国Rangpur地区公用事业规模太阳能光伏电站的关键地理和气候参数，这些参数对于准确的RETScreen软件分析至关重要。该电站位于北纬25.7°、东经89.3°，特定的地点数据使得能够精确计算太阳角度和能源潜力。RETScreen模型使用与设施位置匹配的气候数据，确保模拟结果的可靠性。该地区被归类为“1A-非常炎热-潮湿”，经历高温和高湿度，这些因素会影响光伏系统的效率和输出。电站海拔高度为36米，气候数据来自附近一个海拔35米的点，虽然差异不大，但为了透明度而予以说明。这些参数共同确定了评估电站能源性能、成本效益和环境影响的基准条件。

表2展示了孟加拉国Rangpur地区太阳能电站的月度和年度天气数据，这些数据是RETScreen研究的重要输入。根据NASA卫星数据，它描述了影响光伏性能的特定地点气候因素。年平均日太阳辐射量为4.86 kWh/m2，3月至5月达到峰值，非常适合发电。季风季节（6月至9月）云层覆盖会减少辐射。该地区的平均气温为25.6°C，高峰太阳能月份的较高气温可能会降低光伏效率。平均风速为2.6 m/s，有助于冷却面板并促进发电。RETScreen还考虑了相对湿度、地面温度和5689°C的冷却度日，强调了该地区的温暖环境。这些因素共同使得能够对电站的能源生产和运行性能进行现实建模。

2.2. 发电站的容量
根据2016年《电力系统总体规划》（PSMP）[4]，孟加拉国政府设定了到2030年将装机发电容量增加到40,000 MW、到2041年增加到60,000 MW的目标。2021年，孟加拉国政府为所有公民提供了100%的能源[4]。为了实现这一目标，需要进行潜在性和可行性分析，以帮助政府和相关电力行业企业家。因此，这项分析有可能为国家电网贡献100 MW的发电容量，帮助政府在2041年前实现其目标。基于特定地点特征的全面能源研究表明，该电站的装机容量为43,866 MW，预计将对国家电网做出重大贡献。本节概述了正在研究的设施的基本技术规格，包括电站的额定功率容量，这是建模总年能源输出并评估所有技术和财务性能标准的起点。电站的总直流容量（PDC）是根据标准测试条件（STC）下的光伏模块数量和每个模块的额定功率计算得出的。

2.3. 使用的软件
为了确定该光伏电站的可行性，使用了RETScreen Expert软件。RETScreen是一个世界著名的清洁能源管理程序，用于分析可再生能源项目、能源效率和电力生成。所有针对拟议系统的评估都使用了该软件的主要分析功能，包括基准测试、可行性分析和性能分析。图2展示了RETScreen Expert的循环流程，这是一个用于分析可再生能源项目的决策支持程序。“RETScreen决策引擎”在整个项目生命周期中为用户提供支持，从初次评估到性能监控。流程从“虚拟能源分析器”开始，它使用特定地点数据和设施原型来预测能源输出和节省量。“智能项目识别器”随后识别潜在项目并进行预可行性评估。“财务风险评估器”通过考虑成本、排放和整体可行性来评估投资可行性。最后，“性能跟踪器”跟踪实际结果并提供持续发展的反馈。外部箭头表示四个主要阶段：基准测试、可行性评估、性能分析和财务审查。

2.4. 能源分析模型
本节将所建议的太阳能光伏设施与其他发电方法进行了比较。对于任何发电站来说，最重要的性能指标之一是其CF（容量因子），即实际产生的能量与其额定容量下可能产生的最大能量之比。CF是光伏电站运行效率和利用率的关键指标。光伏系统的CF计算公式如下：

2.5. 财务模型
本节根据主要经济指标评估项目的财务可行性。LCOE（平准化生命周期成本）是确定发电站经济可行性的重要指标，因为它表明了在项目生命周期内收回成本所需的平均每单位电力收入。LCOE的计算公式如下：

2.5.1. 敏感性分析模型
本研究对于利益相关者来说至关重要，有助于识别脆弱性并制定限制潜在财务损失的方法。输出变量（如NPV）对输入参数变化的敏感性通常以百分比变化表示。敏感性（S）的计算公式如下：

2.5.2. NPV
NPV是现金流入和流出当前价值之间的差额。正的NPV意味着项目的预期收益（以现值计算）超过了其预期支出。NPV的公式为：

2.6. 排放分析模型
本节通过测量温室气体减排量来评估太阳能光伏电站的环境优势。年度温室气体（GHG）排放总量的减少量是通过公式（10）计算得出的，即从电网为产生相同电量所需的基准排放量中减去预计的太阳能光伏电站的排放量（光伏电站运行期间排放量为零）。

（10）

基准排放量的计算方法如下：
（11）
其中Eannual表示光伏电站每年产生的电量，EFgrid表示电网的排放系数（单位：tCO2/MWh）。

3. 仿真结果
本节重点介绍了基于软件的性能评估的主要发现，并对其重要性进行了批判性分析。该方法系统地描述了能源、财务和环境评估的定量结果，并将其与行业基准进行了对比。这些发现用于评估项目的整体可行性，通过敏感性和风险分析确定主要的财务驱动因素，并确定其对环境的贡献。

3.1. 基准分析
基准分析是一种特定的营销策略，使企业能够评估自身当前的表现，并改进与持续改进和环境相兼容的流程[23]。图3显示了RETScreen研究中使用的几种电力生产系统的典型容量因子（CF）范围。发电成本为每千瓦时0.109美元，远低于该国目前的电力生产方式。容量因子（CF）定义为实际能源输出与最大可实现输出之比，是评估性能的重要指标。无论是否配备跟踪系统，光伏系统的成本通常在15%到25%之间，这使它们与风能等可再生能源以及某些传统能源（如天然气涡轮机）具有竞争力。即使光伏系统的能力不如燃煤或联合循环燃气轮机等基础负荷单元，它们仍能为能源结构做出可靠且重要的贡献。该图表涵盖了从水力发电和太阳能热能到化石燃料发动机的广泛技术，并为评估本研究中的公用事业规模太阳能电站提供了全面的基准。“基准”线作为参考，将电站的表现置于更大的能源环境中。

3.2. 能源分析
本节描述了太阳能光伏设施的模拟能源产量。年度能源产量模型提供了一个高层次的框架，用于理解总能源产出的主要决定因素。表3总结了RETScreen中建模的拟议太阳能光伏系统的基本设计和性能特征。该电站的安装容量为30,750千瓦（kW），名义功率为100兆瓦（MW），代表了在常规测试条件下的最大产量，是衡量其规模的重要指标。根据当地气象数据和系统规格，RETScreen仿真预测年发电量为43,866兆瓦时（MWh）。该结果使用公式（3）进行了验证，该公式更深入地应用了相关概念。这一输出反映了电站对电网的实际贡献，同时考虑了太阳辐射、环境温度和系统损耗。这两个参数——安装容量和预计年产量——为评估电站的效率、容量因子（CF）和财务可行性提供了框架。

表4显示了太阳能光伏设施预计每月和每年向电网输送的电力量。月度发电量会随季节变化而变化，以适应区域气候条件。由于阳光充足和温度适宜，三月的发电量最高（4598兆瓦时）。在晴朗的天气下，冬季月份（11月至2月）的表现优异。相比之下，在雨季（6月至9月），发电量会减少，其中9月的发电量最低（2694兆瓦时），这是由于云层覆盖和降雨限制了太阳辐射。这种季节性变化对于估算收入和确定电站的财务和环境可持续性至关重要。

3.3. 财务可行性
本节根据主要经济指标评估项目的财务可行性。根据研究[24]，财务可行性是指能够产生足够的收入来覆盖运营支出和义务（如适用），同时允许扩展并保持服务质量。表5总结了RETScreen模型用于确定太阳能光伏设施可行性的财务和经济假设。“一般”部分使用2%的通货膨胀率来预测未来的支出和收入，而9%的折现率用于计算现金流的现值，这反映了投资风险。研究考虑了20年的运营寿命，这对于公用事业规模的太阳能系统来说是常见的。在“财务”部分，项目由70%的贷款融资（27,982,500美元）和30%的股权投资（11,992,500美元）组成。债务的年还款额为3,072,328美元，期限为15年，年利率为7%。这些输入使RETScreen能够计算出净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和回收期等关键财务指标，为评估项目的盈利能力和长期可行性奠定了基础。

表6显示了使用RETScreen分析确定财务可行性时，来自能源销售的预期收入流。该设施计划每年向电网出口43,865,890千瓦时的电力。收入按每千瓦时0.10美元的固定费率确定，通常通过购电协议（PPA）确定，从而产生初始年收入4,386,589美元。为了考虑未来的电价上涨，使用了2%的年增长率，以确保长期现金流的可靠性。这些收入统计数据是财务模型中的关键正向现金流，它们是比较盈利能力与资本、运营和融资支出的基础。

3.4. 年度现金流和净现值（CFF）
年度现金流代表公司在扣除利息、税费、债务服务、折旧和摊销之前的净收入，每季度计算一次[25]。图4展示了基于RETScreen财务建模的拟议太阳能光伏设施在其20年运营寿命期间的预计年度税前现金流。第一年的现金流为负数，接近1200万美元，这代表了建设和调试的初始股权投资。从第二年开始，项目开始产生正现金流，因为能源销售收入超过了运营、维护和债务服务费用。从第17年开始，年度现金流显著增加，这与15年债务偿还期的结束相吻合。如果取消贷款承诺，项目在剩余年份的净现金状况将显著改善。这种现金流轨迹对于评估电站的财务表现至关重要，因为它为计算净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和回收期提供了基础。

3.5. 排放分析
本节通过测量温室气体（GHG）排放量的减少来评估太阳能光伏电站的环境优势。使用公式（10）确认了温室气体排放总量减少的数值准确性。表7显示，从建议方案下的排放量（1627吨二氧化碳）减去基准方案下的排放量（23,244吨二氧化碳）后，总减排量为21,617吨二氧化碳。这个数值与表格中列出的“年度温室气体排放减少量”完全一致，表明环境研究在内部是一致的。通过重新排列公式（10）来确定估计的电网排放系数，进一步验证了环境声明的准确性。基于23,244吨二氧化碳的基准排放量和43,866兆瓦时的年能源产量，该地区的电网排放系数为0.53吨二氧化碳/兆瓦时。对于一个使用大量天然气的电网来说，这是一个合理且可信的估计值，表明排放减少计算基于一个坚实且可接受的基准。

3.6. 年度现金流和净现值（CFF）
年度现金流代表公司在扣除利息、税费、债务服务、折旧和摊销之前的净收入，每季度计算一次[25]。图4展示了基于RETScreen财务建模的拟议太阳能光伏设施在其20年运营寿命期间的预计年度税前现金流。第一年的现金流为负数，接近1200万美元，这代表了建设和调试的初始股权投资。从第二年开始，项目开始产生正现金流，因为能源销售收入超过了运营、维护和债务服务费用。从第17年开始，年度现金流显著增加，这与15年债务偿还期的结束相吻合。如果取消贷款承诺，项目在剩余年份的净现金状况将显著改善。这种现金流轨迹对于评估电站的财务表现至关重要，因为它为计算净现值（NPV）、内部收益率（IRR）和回收期提供了基础。

3.7. 排放分析
本节通过测量温室气体（GHG）排放量的减少来评估太阳能光伏电站的环境优势。使用公式（10）确认了温室气体排放总量减少的数值准确性。表7显示，从建议方案下的排放量（1627吨二氧化碳）减去基准方案下的排放量（23,244吨二氧化碳）后，总减排量为21,617吨二氧化碳。这一数值与表格中列出的“年度温室气体排放减少量”完全一致，表明环境研究在内部是一致的。环境声明通过重新排列公式（10）来确定估计的电网排放系数得到了验证。基于23,244吨二氧化碳的基准排放量和43,866兆瓦时的年能源产量，该地区的电网排放系数为0.53吨二氧化碳/兆瓦时。这对于一个使用大量天然气的电网来说是一个合理且可信的估计值，表明排放减少计算基于一个坚实且可接受的基准。表8将每年减少的温室气体排放总量21,617吨二氧化碳（tCO2）转换为更具体、更易于理解的指标。该公用事业规模的太阳能光伏系统每年减少了21,617吨二氧化碳的排放，这一数值通过相关指标进行了转化，以突出其环境效益。根据RETScreen的温室气体分析模块，这一减排量相当于不消耗超过920万升汽油或50,272桶原油，表明化石燃料的替代效果显著。在自然碳封存方面，这些避免的排放量相当于近4,913英亩（1,988公顷）的森林在一年内吸收的碳量，为该工厂在减缓气候变化方面的贡献提供了有力的证明。此外，这一减排量也相当于通过回收7,454吨垃圾而不是将其送往垃圾填埋场所节省的排放量。这些等效性为向更广泛的人群传达太阳能工厂在促进环境可持续性方面的作用提供了有力且易于理解的方式。

3.6. 敏感性分析
敏感性分析是一种财务模型，用于比较目标变量与输入参数或其他因素之间的关系。敏感性分析工作表通过考虑两个因素来降低不确定性。表9展示了使用RETScreen进行的敏感性分析，以评估该公用事业规模太阳能光伏项目的财务稳健性。研究评估了在基准案例值的±25%范围内改变关键财务和运营因素对净现值（NPV）这一关键盈利能力指标的影响。研究发现特别强调了两个重要变量：贷款利率和电力出口价格，并研究了初始资本成本的变化。贷款利率上升25%（至8.75%）加上初始费用增加12.5%会导致NPV为负值，表明该项目在财务上不可行。更重要的是，即使基于基准成本估计，出口关税下降12.5%（至每兆瓦时87.50美元）也会导致NPV为负值，这突显了关税在项目可行性中的关键作用。图中的粗体和斜体阴影区域代表NPV为负值的组合，清晰地可视化了财务风险。这项研究对于利益相关者识别脆弱性并制定限制潜在财务损失的方法至关重要。

4.1. 技术性能和容量
技术分析显示，基于现场特定因素，该设施的安装容量为30,750千瓦（30.75兆瓦）。尽管理论容量（名义功率）表明该项目可以为国家电网贡献100兆瓦的电力，但当前设计考虑了可用土地和基础设施的最优利用。年发电量为43,866兆瓦时，月发电量会随季节变化而变化，以适应区域气候条件。在常规测试条件下的最大生产能力提供了一个可靠的基准，表明该系统能够更好地应对高峰时段的电力需求。80.42%的功率回收率和16.28%的成本效率表明该系统针对区域气候进行了良好的优化。

4.2. 经济可行性和平准化成本（LCOE）
计算出的平准化成本（LCOE）为每千瓦时0.085美元，与IRENA报告的全球公用事业规模太阳能光伏的加权平均值非常吻合，尽管略高于高辐照度地区记录的最低投标价格（低至每千瓦时0.02–0.05美元）。这可以归因于模型中的假设，特别是运营和维护成本占资本支出的1%，以及所使用的融资条款。第一年的估计收入为4,386,589美元，与净能量输出模型一致，验证了这些假设的合理性。现金流分析中最有趣的方面是第16年的收入从220万美元急剧增加到第17年的550万美元，这直接与贷款期限的结束有关。这种“阶梯式”效应说明了债务服务如何影响项目的早期盈利能力，只有在还清债务后才能实现利润。这种模式与生命周期经济分析的结果一致，后者发现可再生能源项目的真正盈利能力通常在偿还债务后的后期才实现。

4.4. 敏感性、风险分析和整体可行性
通过RETScreen进行的蒙特卡洛风险分析为财务分析增加了复杂性，这是确定性财务模型可能未考虑到的。通过为净现值创建概率分布，我们能够超越单一的“最佳情况”情景，考虑到一系列可能的结果。最终评估的净现值为5,604,125美元，表明项目成功的可能性很大。尽管其他研究为类似规模的项目发现了更高的净现值，但他们的模型没有考虑我们蒙特卡洛分析中考虑的市场波动性和运营维护变异性。总体而言，该研究证实该项目不仅在技术上可行，而且在不同不确定性水平下也具有财务上的稳健性。然而，敏感性和风险研究显示，该项目的盈利能力在很大程度上取决于能源出口率和初始资本支出，这强调了谈判有利关税和控制前期支出的必要性。从环境角度来看，该工厂每年可减少21,617吨二氧化碳排放，符合国家和全球的脱碳目标。这项研究验证了RETScreen作为可持续能源项目中综合决策工具的有效性，为开发商、投资者和政策制定者提供了宝贵的数据。研究结果明确鼓励在孟加拉国及其他类似地区继续发展公用事业规模的太阳能项目，将其作为实现可持续能源未来的关键组成部分。

作者贡献：
- Md. Ramjan Chowdhury：概念构思、初稿撰写、方法论制定、写作、审阅及数据分析。
- Md. Saiful Islam：写作、审阅、设计及编辑。
- C. M. Ariful Haque Shamim：概念构思、数据整理、写作、审阅、设计及编辑。
- Mohammad Minto Molla：概念构思、数据整理、写作、审阅、设计及编辑。
- Md. Yousup Ali：概念构思、数据整理、写作、审阅、设计及编辑。
- Md. Mominul Islam：正式分析、写作、审阅及编辑。
- Faridul Islam：概念构思、可视化设计、方法论制定、审阅、数据分析、设计、编辑及监督。

资金情况：
本研究未获得任何资助。

利益冲突：
作者声明不存在任何利益冲突。

数据可用性声明：
用于支持本研究结果的数据可向相应作者提出合理请求后获取。