《太阳能光伏技术在非洲农村农业加工中的技术经济评估：以乳木果油加工厂为例》 作者：Bignon Stéphanie Nounagnon, Yrébégnan Moussa Soro, Wiomou Joévin Bonzi, Sebastian Romuli, Klaus Meissner, Joachim Müller

《Energies》：Techno-Economic Assessment of Solar Photovoltaic for Agro-Processing in Rural Africa: Evidence from Shea Butter Processing Facility Bignon Stéphanie Nounagnon, Yrébégnan Moussa Soro, Wiomou Joévin Bonzi, Sebastian Romuli, Klaus Meissner and Joachim Müller

　　摘要：本研究评估了用于为日产量7吨的乳木果油加工厂提供动力的太阳能光伏（PV）系统的技术经济性能，以解决限制农村加工和本地价值实现的电力问题。年度电力需求在三种操作场景下进行了建模：（i）典型的加工季节（11月至2月）；（ii）延长的季节（直至5月中旬）；以及（iii）接近全年运行的情况（11个月均进行加工）。通过使用HOMER Pro软件进行详细的负载建模和技术经济模拟，比较了离网PV/电池系统和并网PV混合系统的平准化成本（LCOE）。在场景1中，国家电网仍然是最具成本效益的解决方案。场景2显示，将35%的太阳能光伏集成到电网中在经济上变得有吸引力，在7.73年内可实现263,330美元的回收价值。在场景3中，电网/PV/电池组合成为最佳解决方案，提供了每千瓦时0.246美元的最低电力成本，而仅依靠电网供电的成本为每千瓦时0.319美元，内部收益率（IRR）为20.7%。在同一场景下，独立的PV/电池系统也显示出较强的经济可行性，成本为每千瓦时0.292美元，IRR为9.2%，低于撒哈拉以南非洲地区PV迷你电网开发商的平均电价。这些结果证明了基于光伏的系统在为离网地区的食品加工设施提供动力的盈利能力与可行性。

1. 引言
在农村地区引入可再生能源（RE）最有效和持久的策略是将其用于生产性用途，因为这可以解决与贫困相关的各种挑战[1]。与主要用于满足基本需求的家庭能源使用（如照明和烹饪）不同，生产性用途侧重于创造经济价值的活动，例如为农业机械、小型工业以及食品加工、灌溉、制冷和电信等服务提供动力。一个密切相关且快速发展的领域是农光互补技术（agrovoltaics），在这种技术中，光伏板和农业活动在同一块土地上共存，同时产生电力并维持作物生产力——为农村和城郊地区的能源和粮食安全提供了有前景的协同效益[2,3]。
当前的研究通常围绕使用机械螺旋压榨机（MSP）技术生产乳木果油展开。乳木果油是撒哈拉以南非洲（SSA）的本土产品，涉及超过1600万女性工作者，并为化妆品、制药和食品等行业供货[4]。目前，乳木果树仅生长在萨赫勒-苏丹-萨凡纳地区。乳木果油的加工需要耗能较多的过程，如烘焙、提取油和冷藏[5]。不幸的是，证据表明，由于农村乳木果资源丰富地区难以获得清洁能源，乳木果油的加工活动极其困难。因此，90%的乳木果种子从农村地区出口到城市和海外进行加工[6]。
乳木果资源丰富的国家仍然在全球范围内拥有最低的电气化率和最缺乏现代可靠能源基础设施的情况之一[1]。在这些国家的农村地区，平均电气化率低至3%（以布基纳法索为例），而城郊和城市的电气化率可能达到60%，但仍然非常不可靠[7,8]。为了解决能源贫困问题，一些乳木果资源丰富的国家制定了全面且量身定制的电气化战略计划，其中包括大量针对可再生能源（特别是太阳能光伏（PV）技术的计划[9]。
独立或混合型的太阳能光伏系统已被探索为各种食品加工行业的潜在能源解决方案，包括乳制品、鱼类和肉类加工以及食品干燥。然而，每个行业都面临与加工操作、时间安排以及原材料供应和产品需求的季节性波动相关的独特挑战。这些因素导致了一天和一年中不标准且复杂的能源消耗模式。例如，在乳木果油加工厂的实地调查中发现，由于环境温度的升高，3月至5月中旬期间对冷藏的能源需求会增加。此外，太阳能光伏系统必须应对日夜循环和季节性天气变化，因此需要精确的系统规模设计和负载分析。这通常通过能源审计来实现，包括单独的负载评估、电费分析或计算负载模拟。
先前的研究已经证明了根据详细的能源消耗情况进行定制的太阳能光伏系统设计的重要性。Mo [10] 在设计墨尔本一家食品制造厂的电网电力替代方案时，利用电费数据研究了该工厂一年内的负载情况，并提出了一个能够减少低需求时段多余生产的并网光伏电力系统。Dean等人[11] 根据牛奶产量估算了一家乳制品厂的年电力消耗量，假设使用了传统挤奶机。他们使用HOMER Pro软件设计了太阳能光伏系统，结果表明小型光伏系统的平均回收期为五年。Bonzi [12] 使用MATLAB-Simulink定义了塞内加尔农村一家基于服务的花生油提取小规模公司的全年合成负载曲线。该曲线反映了实际的能源消耗趋势，并用于设计一个混合电网/PV/电池系统。一个18千瓦光伏阵列和16千瓦时电池存储的并网系统与仅依靠电网的系统相比具有竞争力，其电力成本为每千瓦时0.246美元，而后者为每千瓦时0.317美元。
还有补充研究致力于乳木果油加工的能源获取问题[13,14]。然而，在这些研究中，乳木果油是通过研磨工艺而非螺旋压榨工艺提取的，因此研究的重点在于热能需求。2019年，一家设备制造商在布基纳法索部署了一条由微型太阳能光伏驱动的乳木果油研磨生产线[15,16]。然而，尚未有研究评估现有基于MSP的乳木果油加工厂的实际电力消耗情况。此外，迄今为止，还没有发表的科学文献讨论使用太阳能光伏为实际的基于MSP的乳木果油加工厂供电的问题。
在这项研究中，对一家基于MSP的乳木果油加工厂进行了能源审计。审计内容包括评估乳木果油生产过程和实时电力消耗数据，以建立全面的日电力曲线。目的是探讨使用太阳能光伏技术维持基于MSP的乳木果油加工活动的技术和经济可行性。本研究重点关注三个关键方面：（i）评估基于MSP的乳木果油加工厂的年度负载曲线；（ii）设计专用的基于太阳能光伏的供电系统；（iii）评估相关电力成本和经济参数，包括内部收益率（IRR）和折现回收期（DPP），从而为类似情况下采用太阳能光伏技术提供全面的框架。

2. 材料与方法
2.1. 地点
本研究评估了位于布基纳法索西南部图西亚纳（10.84004 N, ?4.62586 E）城郊地区的SOTOKACC乳木果油加工公司。该公司主要依赖MSP技术提取乳木果油。该公司的乳木果油获得了ECOCERT的有机和公平贸易认证，并在欧洲市场销售[17,18]。图西亚纳属于苏丹-萨凡纳气候区，全年经历两种极端天气条件：雨季（5月中旬至9月），平均温度为27°C；旱季（10月至5月初）。旱季包括哈马坦风（11月至2月），此时平均温度为25°C，其余时间的平均温度为31°C。图西亚纳的日平均太阳能光伏能量潜力约为每安装千瓦4.5千瓦时（见图1）。
2.2. SOTOKACC的乳木果油加工过程和日程安排
该公司每天处理约7吨乳木果种子，产出36-40%的乳木果油。加工过程从手动分拣开始，必要时进行压碎和日晒。分拣后，约2-3%不适合生产乳木果油的种子被去除并用作烹饪燃料。优质种子被压碎、烘焙后通过皮带输送机送往螺旋压榨机，压榨机提取粗乳木果油（约占输入质量的50%），同时产生压榨残渣（约40%）。压榨残渣出售给合作伙伴，而粗油则收集在加热罐中达到所需的过滤温度。过滤后的透明乳木果油在室温下储存，第二天包装，并保持在18°C直至运输。乳木果油在约20°C时凝固形成黄油（见图2）。
2.3. 电力数据收集
SOTOKACC乳木果油加工厂的电力消耗通过德国斯图加特霍恩海姆大学农业工程研究所设计的远程电力传感器进行监测。该传感器系统由基于Arduino的电能表传感器和WIFI调制解调器组成，安装在电力盒中。电能表配备了三台多表（PZEM-004T v.3.0，Peacefair Electronics?，深圳），每台多表专门用于监测三个电压阶段的电压、电流、频率和功率因数（80至260伏、0至100安培、45至65赫兹、精度±1.0%）。测量数据显示在OLED屏幕上，并通过Wi-Fi连接传输到ThingSpeak（MathWorks?，Natick，MA，美国）平台的定制仪表板上（数据访问日期为2025年3月）。设备的安装方案和在SOTOKACC电力供应系统的安装情况见图3。
2.4. 基于太阳能光伏的供电系统设计与规模确定
2.4.1. 系统配置
针对乳木果油加工厂研究的供电系统专注于太阳能光伏板和国家电网作为唯一的能源生产来源。电池作为能量存储介质。分析了五种电力生成配置：
配置1：仅通过电网为加工厂供电。这代表了基础的能源获取方式，所有电力需求都由电网满足。
配置2：加工厂同时使用电网和光伏系统供电。这是一种无储能的并网光伏系统。光伏系统产生的电能会在白天注入当地的工厂电网。采用这种配置的目的是为了在长期内降低电费，同时将投资成本降到最低。当加工厂不运行或发生电网停电时，通过光伏板产生的电能就会浪费掉。

配置3：中小企业配备有电网/电池系统。这种供电配置与基线配置类似，唯一的电力来源仍然是电网。然而，在电网停电期间，集成的电池组可以作为备用电源，解决电网不可靠的问题。电网中的电能会被储存起来，然后在电网不可用时释放出来为加工厂供电。

配置4：中小企业配备有电网/光伏/电池系统。这种配置是在配置2的基础上增加了储能功能，目的是为了减少非运行或停电期间的能源损失。在白天，当加工厂不运行时，光伏系统产生的电能会被储存起来；如果发生停电，连接到电池的并网逆变器会生成所需的电压和频率信号，使光伏系统能够供电给中小企业。如果在夜间或阴天发生停电，当储存的电能足够时，电池将单独为中小企业供电。在这种配置下，操作者可以根据需要优先选择使用光伏系统或电网进行充电。

配置5：中小企业配备有独立的光伏/电池系统。

图4展示了每种供电配置的示意图。

2.4.2. 规模化工具和参数
太阳能光伏板的规格是根据在包括加纳北部在内的多个非洲地区进行的研究，使用HOMER Pro软件（版本3.14.2）进行调整的，这些地区的气候条件与布基纳法索相似[20,21,22,23]。Quansah和Adaramola[20]发现，在加纳北部暴露16年的单晶硅光伏板平均每年的退化率为1.5%，超过了标准 warranty 0.8%/年的上限。在这项研究中，假设光伏板的寿命为20年。70%的光伏退化系数综合考虑了固定系统损失（如污染和灰尘3–5%、线路2–3%、不匹配1–2%以及温度5–8%），以及基于20年项目寿命期间每年0.5–0.8%的长期退化率。将这个保守的复合值作为固定的寿命终结值应用于HOMER Pro可行性评估中，可以确保LCOE（平准化生命周期成本）和IRR（内部收益率）的估计值处于较低范围内，从而使经济结论更加可靠。在HOMER Pro中并没有单独对退化进行建模，因此不会造成损失的双重计算。太阳能光伏板的效率温度系数为-0.330%/°C，这反映了当地市场上常见光伏板数据表中的规格[24,25]。

选择了锂离子（Li-ion）电池技术进行模拟。假设电池组安装在阴凉处、通风良好的房间内，平均环境温度为30°C。在布基纳法索瓦加杜古进行的市场评估中确定了常见的锂离子电池品牌，其中华为是最受欢迎的之一。数据表显示，在30°C以下的环境下，电池的容量保持率在10年内可达到82%，并且可以完成3200次充放电循环，放电深度为90%，最低剩余电量为10%[26]。在电网/光伏/电池配置中，HOMER Pro采用了循环充电调度策略：电池从多余的光伏发电中充电，当剩余电量低于最低阈值且光伏电力不足时，则从电网中充电。

太阳能逆变器的选型考虑了97.7%的效率和制造商通常提供的10年保修期作为其寿命。

系统模拟允许每年最多有10%的容量短缺，这一阈值是根据工厂的运营特性选定的：粉碎、过滤和冷却工序大约占总能源需求的16–17%，而且这些工序的中断不会造成重大影响，因为它们可以暂停并重新开始而不会导致原材料损失。这一阈值还基于机械螺旋压榨机的批处理模式特性，该设备每天按计划旋转运行：短暂的能源供应不足只会触发短暂的加工暂停，但由于乳木果仁在整个加工季节内对温度稳定，因此不会造成原材料损失。此外，在撒哈拉以南非洲的农村农业工业运营环境中，每年10%的能源短缺与工厂在仅依赖电网供电时所面临的情况相当——这一点从SONABEL的系统平均中断频率指数（SAIFI）和系统平均中断持续时间指数（SAIDI）统计中可以得到验证——因此，这一阈值并不比基线运营环境更为严格。因此，10%的阈值被视为对工厂生产计划中内置的运营韧性的现实反映，而非经济上的让步。

模拟使用的是9%的名义 discount rate，这反映了迷你电网定价规定的最大债务成本[27]。通货膨胀率根据西非经济货币联盟的最新趋势设定为3.7%[28]。研究在整个20年期间模拟了各种供电配置。

气候输入数据，包括全球水平辐照度（GHI）、清晰度指数以及图西亚纳地区的环境温度数据，均来自全球太阳能地图集（能源部门管理援助计划，世界银行集团），时间跨度为22年（2000年1月至2022年12月）。图西亚纳地区的月平均GHI范围为5.67至7.06 kWh/m2/d。清晰度指数反映了大气对太阳辐射的透明度，其变化范围为0.63至0.66。月平均温度从12月的24.10°C上升到4月的31.17°C。

在混合系统中，工厂的日常能源由电网和光伏阵列共同供应：
(2) 其中 和 分别代表太阳能光伏系统和电网每天提供的能量消耗（单位：kWh/d）。
所需的光伏阵列规模（单位：kWp）的计算公式为：
(3) 其中GHI（kWh/m2/d）是每日全球水平辐照度，GSTC是在标准测试条件下的参考辐照度（1000 W/m2），β（1/°C）是描述光伏模块温度相关效率损失的温度系数，（°C）是实际的光伏电池温度，（°C）是参考温度（25°C），（-）是考虑实际当地条件的整体系统退化系数。

逆变器的额定功率（）取决于系统的峰值负载需求（）和逆变器的转换效率（）：
(4) 电池储能容量（单位：kWh）的计算基于工厂的日能量需求、电池系统的效率（）以及可用的电量状态窗口（ΔSOC）。其公式为：
(5) 其中SOCmax和SOCmin分别是最大和最小电量状态，= SOCmax ? SOCmin。

太阳能光伏系统主要组成部分（包括光伏板、电池和逆变器）的经济参数是根据当地市场评估确定的。资本成本和更换成本估计为：1 kWp的光伏板为700美元，1 kWh的锂离子电池为483.33美元，1 kW的逆变器为416.66美元。这些数值包括与每个组件安装相关的所有费用，如人工、土建工程、电气连接和电缆铺设。年度运维成本分别为：光伏板66.67美元，电池8.33美元，逆变器33.33美元（相当于40,000 XOF、5000 XOF和20,000 XOF）。

2.5. 规模化输入参数
2.5.1. 年度负荷曲线
远程电力传感器记录的数据被用作创建与企业工作日历相符的动态年度负荷曲线的基准。
分析考虑了三种情景：
情景1：正常运营——如通常所见，运营在11月至2月期间受到限制。假设这几个月之外，整个加工厂的能源需求为零。
情景2：扩展到旱季——将加工活动延长至整个干热期，因此负荷曲线从11月延长至5月中旬；这段时间之外的能源需求假设为零。
情景3：全年运营——加工活动持续11个月，涵盖干季和雨季（11月至9月），10月用于设备维护，因此假设10月的能源需求为零。

SOTOKACC冷却块的能源消耗量因天气变化而全年波动。冷却块由标准房间内的空调组成，其运行方式类似于住宅空间冷却。图西亚纳地区的平均日温度从11月至2月的约25°C升至3月至5月初的31°C，温差为6°C（图5）。Yao [30] 报告称，在萨赫勒地区，温度每升高1°C，冷却所需的电力需求增加超过6.7%。在包括瓦加杜古、尼亚美、巴马科和卡诺在内的萨赫勒城市进行的类似研究中，也发现温度每升高1°C，冷却电力需求增加6–10%[31]。将这种弹性应用于6°C的温差，预计冷却电力需求将增加60%（6°C × 10%/°C = 60%），相当于乘数1.6，意味着冷却电力需求从76.5 kWh/天增加到122.4 kWh/天。这些弹性系数是基于与SOTOKACC具有相似气候条件（相同的气候带、环境温度范围和分体式空调技术）的萨赫勒地区的研究得出的。

操作块（）、冷却块（）和整个加工厂（）的日能耗分别可以通过方程（6）、（7）和（8）来估算。

图6详细展示了年度负荷曲线的评估结果。

2.5.2. 国家电网参数
SOTOKACC加工厂的电力消耗模式已在HOMER Pro软件中进行了模拟，以便进行比较分析和评估合适的混合供电方案。电网模拟是在HOMER Pro的计划费率选项下进行的。电网可靠性的信息基于SONABEL发布的最新SAIFI和SAIDI数据[32]。2022年，布基纳法索的SAIFI平均值为每户客户82次中断，SAIDI为77小时。每次中断的平均修复时间由SAIDI与SAIFI的比率得出，估计每次中断的修复时间为约0.93小时。

由于电表是公司的现有资产，因此互联费用假设为零，并且没有考虑向电网反馈电能的情况。为了在HOMER Pro中参数化电价，分析了2021年11月至2022年4月期间该工厂的每月电费数据。SONABEL的电费账单包括以下组成部分：非高峰时段和高峰时段的有功电能成本、每月固定费用、超出订阅电量的罚款、农村电气化支持税（TDE）、媒体活动发展税（TSDAAE）、电表租赁税、维护税和增值税。平均电网电价（tgrid）综合了所有这些组成部分，计算方法是将总月度账单除以月度总能耗（kWh），并在整个计费期内取平均值。虽然Loi n°014-2017/AN为小型电网生产者提供了将多余电能注入国家电网的法律依据（需部委授权），但在研究期间（2021–2023年），布基纳法索尚未为中压工业消费者建立运营净计量或上网电价机制[33,34]。因此，任何多余的光伏发电量都被假设为被削减，且不会产生相应的收入。电力平均上网电价（）综合了电费的所有组成部分，由公式（9）给出：
（9）
其中 是每月电费的成本（以美元计）， 是一个月内消耗的总电能（以千瓦时计）。

2.6. 技术和经济性能指标
2.6.1. 平均能源成本（LCOE）和净现值成本（NPC）
在HOMER Pro上计算的平均能源成本（LCOE）表示每单位实际消耗能源的成本。它考虑了整个加工厂的年度总成本和所使用的能源。总资本成本（）包括太阳能光伏组件的采购和安装费用。它不包括与土地购买或租赁相关的成本，因为假设这是加工公司现有的资产。资本成本使用资本回收因子（CRF）进行年化。运营和维护支出（）涵盖了与系统运行相关的所有成本。公式（10）–（13）解释了LCOE的计算过程。
（10）
（11）
（12）
（13）
其中 和 分别是实际折现率和名义折现率， 是通货膨胀率。N是项目寿命（以年计）， 是年度总成本（以美元计）， 是工厂的年电能消耗量。

电力供应系统的净现值成本（NPC）表示在整个项目寿命内安装和运营该系统的总成本，以现值表示。它考虑了所有资本、更换、维护以及从电网购买电力的成本。这些成本随后使用实际折现率进行折现：
（14）

2.6.2. 负荷系数和过剩能源发电量
每个模拟场景的规模都根据乳木果油加工厂的特定能源需求和运营要求进行了调整。通过负荷系数（Lf）和产生的过剩能源（Eexcess）来评估太阳能光伏供电系统的性能。负荷系数反映了在给定时间内实际输出能量与其最大潜力的比例：
（15）
其中n是一年内的总时间步数。在这项研究中，负荷系数计算为n = 8760，即一年中的小时数。过剩能源（Eexcess）表示太阳能光伏系统产生的超出当前模拟消耗需求的能量，即未被加工厂利用的能量：
（16）
其中 、 和 分别代表整个供电系统产生的能量、总消耗能量和系统未满足的能量。

负荷系数和过剩能源直接影响LCOE，这是衡量太阳能光伏系统可负担性和可采纳性的关键指标 [35,36,37,38]。

2.6.3. 折现回收期（DPP）和内部收益率（IRR）
使用折现回收期（DPP）和内部收益率（IRR）来评估供电配置的经济性能。DPP表示在考虑货币时间价值的情况下回收初始投资所需的时间，而IRR则反映了盈利能力。在此分析中，名义折现率被视为所需的回报率，计算出的IRR与之相比较以评估项目的财务可行性。HOMER Pro根据公式（17）和（18）计算每种提出的离网或混合系统与国家电网能源供应的经济性能：
（17）
（18）

3. 结果
3.1. 乳木果油加工厂电力概况
图7a展示了使用远程电力传感器连续测量日的电力概况，图7b说明了乳木果油加工厂不同部门的日平均能耗模式。图7. 加工厂电力概况（a）2023年12月17日至19日和2024年1月30日至31日的电力传感器测量数据；（b）平均值，运营部门计算为加工部门和冷却部门之间的差异。根据每日负荷概况，确定了年初一周的能耗（图8）。图表显示了工厂的电力消耗情况。加工日的总日能耗为463.28千瓦时。两个测量窗口之间的日变化很小，均得到了一致的日总量。与2021-2022年生产季节的SONABEL账单记录进行交叉验证，得出166吨乳木果油的 total billed consumption 为25,383千瓦时（152.91千瓦时/吨），而传感器得出的具体能耗为171.59千瓦时/吨——相差12.2%。月度账单概况（表1）显示1月至2月的消耗量达到高峰（6563-6676千瓦时），4月降至198千瓦时，这与乳木果 kernels 的季节性供应情况一致。在工厂每天处理7吨的情况下，满负荷日的能耗约为1201千瓦时，这意味着部分生产日（包括启动、停机、周末和公共假期）导致整个季节的平均能耗低于仅在满负荷运行期间进行的传感器测量结果。1月1日和3日是国家指定的节假日（阴影区域），操作部门的能耗为零。

图8. 2024年1月的一周典型负荷概况。表1. 2021年11月至2022年4月的月度电力消耗量。图9展示了三种情景下工厂的全年电力概况。从3月1日到5月15日，冷却部门的能耗在哈马坦风季期间比基线增加了60%，导致工厂的日消耗量整体增加了9.9%。全年记录的峰值功率需求分别为：情景1为24.73千瓦，情景2为27.52千瓦，情景3为33.92兆瓦时。

3.2. 规模化结果
2021年11月至2022年4月期间的每月电费详细列在表1中。平均电价为0.319美元/千瓦时。共独立设计了十五个电力供应系统（每种情景五个系统）。在2021-2022年生产期间，公司支付的平均电价为0.319美元/千瓦时。表2展示了每种电力供应系统的设计、技术性能、成本和经济可行性数据。从情景1过渡到情景2和3时，负荷系数稳步增加，分别达到了20.2%、31.17%和52.2%。这一趋势归因于加工活动的扩展，导致活跃负荷期的延长。

表2. 三种操作情景下不同系统配置的技术和经济性能（注意：情景1中的Grid/PV条目显示了一个非常小的、优化的光伏规模（0.2千瓦峰值），其LCOE与仅使用电网的基线相同，反映了HOMER Pro在情景1年利用率低时的优化行为（负荷系数：20.2%），在这种情况下，光伏资本成本无法在短短4个月的可运营期限内充分摊销以显著降低LCOE）。

情景1
在情景1中，乳木果油生产从11月持续到2月，仅使用电网的配置在技术和经济上都是最可行的选择，其NPC和LCOE在所有评估的配置中最低。Grid/PV、Grid/PV/电池和Grid/电池混合配置并没有在LCOE或可靠性方面相对于仅使用电网的基线有显著降低。在混合配置中从电网购买的电力仍接近仅使用电网的配置，而额外的光伏板和电池储能成本导致LCOE值更高，并且在20年期间无法回收投资。

100%可再生能源的光伏/电池系统由95.1千瓦峰值的光伏阵列和260千瓦时的电池组组成，每年发电约166.03兆瓦时，以满足工厂估计的43.92兆瓦时需求。这是所有在情景1下评估的系统中最不具吸引力的配置，记录了最高的NPC和LCOE。

情景2
当能源需求持续到5月中旬时，Grid/PV系统是最具成本效益的配置，可再生能源电力约占总发电量的35%。由于闲置的加工时间，过剩发电量达到了30%。Grid/PV系统的LCOE比仅使用电网的供应低10%。Grid/PV/电池配置实现了37%的可再生能源整合，其LCOE仅比Grid/PV系统高0.12%。两种配置的NPC均为263,333美元。IRR值范围从13.1%到13.8%，Grid/PV系统的投资回收期为7.73年，Grid/PV/电池系统的投资回收期为8.08年。图10展示了情景2下典型工作周期内Grid/PV系统的电力概况。

图10. 情景2下Grid/PV系统的电力分配。101千瓦峰值/266千瓦时光伏/电池系统每年发电175.53兆瓦时，其中58.39%是由于未使用容量而产生的过剩发电量。该系统成本为423,333美元，LCOE为0.504美元/千瓦时，在所有情景中最高。

情景3
当加工活动全年维持11个月时，三种配置在经济上都是可行的替代方案：Grid/PV、Grid/PV/电池和PV/电池。Grid/PV配置实现了最具竞争力的IRR和最短的回收期，投资回收时间为3.89年。Grid/PV/电池配置在技术上和经济上都是最可行的解决方案，在情景3下可再生能源整合率超过45%。图11展示了5月17日、18日和19日这些太阳能光伏发电量最低的日子里，这种配置的层次化能源分配——此时电网仅在电池完全放电后才供电。

图11. 情景3下Grid/PV/电池系统配置的电力分配。Grid/电池配置在情景3下是最昂贵且最不可行的选择。PV/电池系统（103千瓦峰值/259千瓦时）每年发电180.5兆瓦时，以满足125.89兆瓦时的年需求，投资回收期为9年。过剩发电量主要出现在10月（计划中的工厂维护期间）以及周日和公共假期（生产暂停时）。图12展示了PV/电池系统的电力分配；电池输入功率曲线低于零表明电力负荷由电池组提供。

3.3. LCOE分析
图13展示了三种情景下所有评估的电力供应系统的LCOE。图13. 三种操作情景下不同电力供应配置的平均能源成本（LCOE）。随着乳木果油加工厂年利用率的增加，LCOE系统地降低。在所有配置中，情景3下的LCOE值最低。情景3下100%可再生能源光伏/电池系统的LCOE与SOTOKACC支付的平均电网电价（0.319美元/千瓦时）具有竞争力。在各种情景下计算出的LCOE值要么落在非洲现有商业光伏/蓄电池微电网应用的LCOE值范围内，要么更具成本效益。3.4. 敏感性分析 对四个关键不确定输入参数进行了敏感性分析：光伏资本成本（CAPEX）、蓄电池资本成本、折现率和电网电价上涨率。这些参数的范围在表3中进行了总结。光伏和蓄电池CAPEX的下限均设为-25%，反映了全球光伏和蓄电池价格持续下降的趋势，过去十年中两者价格均下降了90%以上[39,40]，而上限+15%则考虑了潜在的供应链中断或本地市场溢价。表3. 敏感性分析参数及其范围。结果确认，在所有测试的参数组合中，情景3下的Grid/PV/Battery配置是经济上最稳健的解决方案。光伏和蓄电池CAPEX的变化对并网混合配置的LCOE影响较小，变化范围为±1–3美分/千瓦时，这反映了它们在总NPC中的相对较小份额。即使在最不利的CAPEX情景下（光伏和蓄电池均上涨15%），Grid/PV/Battery配置的LCOE仍为0.250美元/千瓦时，比电网基准价0.319美元/千瓦时低22%，内部收益率（IRR）为19.0%，远高于9%的折现率。光伏/蓄电池配置对蓄电池成本更为敏感：在蓄电池CAPEX上涨15%的情况下，IRR降至7.6%，低于9%的阈值，表明该配置的可行性取决于蓄电池成本保持在当前市场水平或更低。表4. 情景3配置的经济性能指标敏感性分析。折现率的变化（6–12%）既影响光伏配置的LCOE也影响IRR，而电网基准LCOE在所有测试的折现率下保持稳定在0.319美元/千瓦时，因为它不涉及资本投资。正如标准LCOE公式所预期的那样，较低的折现率会降低光伏密集型配置的年化资本成本，从而降低LCOE；而较高的折现率则会增加LCOE。在6%的折现率下，Grid/PV/Battery的LCOE降至0.234美元/千瓦时，在12%的折现率下升至0.255美元/千瓦时——但在这两种极端情况下仍低于电网基准价，证实了该配置的经济优势。光伏/蓄电池配置在6%（IRR = 9.1%）和12%（IRR = 9.3%）的折现率下同样保持在9%的IRR阈值以上，尽管其优势幅度较小。Grid/PV/Battery配置的盈亏平衡折现率约为38%，远高于布基纳法索的实际资本成本。电网电价上涨是对该配置影响最大的参数。在每年3%的涨幅下，Grid/PV/Battery配置的NPC节省了39%（从105,000美元增加到146,400美元），IRR从20.7%升至约32%。在每年5%的涨幅下，光伏/蓄电池配置变得非常有吸引力，IRR约为22%，NPC节省了288,200美元——几乎是基准案例的四倍。这一发现强调了在预计电网电价会上涨的情况下，光伏整合的长期投资价值，这在布基纳法索和西非地区的历史趋势中已经得到验证。对于情景1和情景2，敏感性分析证实了基准案例结果的确定性。在情景1中，所有光伏配置在所有测试的参数组合下都不具有吸引力：Grid/PV配置的光伏组件（0.2千瓦p）通过HOMER Pro优化后，CAPEX的变化无关紧要；而光伏/蓄电池配置尽管同时受益于光伏和蓄电池成本各降低25%，但其LCOE仍约为0.570美元/千瓦时，仍比电网基准价高出79%。四个月的运营季节是决定性限制，而不是设备成本。在情景2中，Grid/PV和Grid/PV/Battery配置在所有测试的参数组合下都具有吸引力，包括最不利的情景（光伏CAPEX上涨15%），在这种情况下，它们的LCOE仍为0.291美元/千瓦时，IRR高于11%。电网电价上涨在此情景下效果最为显著，将Grid/PV配置的IRR从13.8%提高到每年3–5%涨幅下的约23–25%。在情景2中，光伏/蓄电池配置在任何测试的参数组合下都无法实现经济竞争力，这表明六个月的运营季节不足以证明独立离网系统的合理性。由于Grid/PV/Battery配置在所有基准情景下都不具有吸引力，且没有任何测试的参数变化能使它的LCOE低于电网基准价，因此未将其纳入敏感性分析。4. 讨论 4.1. 工厂利用率对供电配置可行性的影响 活动负荷期的持续时间是决定特定供电配置经济可行性的主要因素。基于电网的配置提供了灵活的账单支付方式，无需承担建设发电厂的财务负担，因此当电力需求具有季节性或每年仅限于几个月时，它们是最佳选择。然而，光伏系统的集成可以带来与更长生产周期相关的规模经济，随着年利用率的提高，可再生能源配置的竞争力逐渐增强。在情景1中，生产时间限定在11月至2月期间，仅依靠电网的配置是最可行的选择。当前电网的 tariff 和可靠性水平，加上其在无需额外基础设施投资的情况下持续满足需求的能力，使其成为短期运营的首选。集成光伏板、蓄电池组或两者的组合并没有带来显著的好处：混合配置中从电网购买的电力接近仅依靠电网的基准情况，表明这些组件在有限的利用率下并不能显著提高可靠性。光伏和蓄电池组件的额外资本成本、安装复杂性和维护需求最终导致了更高的LCOE值和20年内的不可回收投资。在情景1下，100%可再生能源的光伏/蓄电池系统是最不具吸引力的配置，主要是因为有限的处理时间导致大量过剩电力产生——全年大部分光伏发电未被使用。在情景2中，将运营时间延长到5月中旬，负荷因子增加到31.17%，创造了足够的年度能源需求，从而证明了光伏整合的合理性。Grid/PV系统成为最具成本效益的配置：光伏发电得到优先使用，显著减少了了对电网的依赖，而在太阳能发电不足或没有太阳能发电期间，电网电力则作为主要备用电源。尽管由于空闲处理时间，过剩电力达到了30%，但从电网购买的电力总体减少额抵消了光伏系统的资本成本，使得LCOE比仅依靠电网的供应低10%。Grid/PV/battery配置的LCOE略高于Grid/PV系统（+0.12%），但通过蓄电池存储提供了额外的能源可靠性，而没有显著的成本增加。从5月下半月到10月的长期空闲期使得完全可再生能源的配置在情景2下不具吸引力，因为高比例的过剩发电（光伏/蓄电池系统为58.39%）大大增加了每千瓦时的成本。这些发现与Bonzi等人的研究结果一致[12]，他们评估了从10月到5月运营的花生油加工厂的太阳能光伏供电系统。在他们研究中，Grid/PV和Grid/PV/battery配置实现了最低的LCOE值（分别为0.153美元/千瓦时和0.142美元/千瓦时），并且被证明是最有效的解决方案，而光伏/蓄电池配置产生了82.5%的过剩电力，使其吸引力大大降低。在情景3中，年运营时间为11个月，负荷因子为52.2%，可再生能源的整合对于实现成本效益的供电至关重要。Grid/PV配置提供了最具竞争力的IRR和最短的回收期（3.89年），对于寻求逐步向可再生能源过渡的运营商来说是最具吸引力的选择。然而，Grid/PV/battery配置在技术和经济上都最为可行：通过超过45%的可再生能源整合，它确保了在高电网停电期间也能保证电力供应。在这种配置中，光伏发电是主要电源，其次由蓄电池组提供支持，只有在光伏和蓄电池都不足以满足需求时，电网才作为备用电源。这种分层能源分配在布基纳法索的情况下尤为重要，因为那里的电网停电频繁。相比之下，Grid/battery配置是最昂贵且最不可行的选择：由于电网的特性以及蓄电池的采购和维护成本，将电网能量储存在蓄电池中以确保停电期间的电力连续性并不具成本效益。光伏/蓄电池系统在情景3下实现了有利的IRR值，证明了其作为完全离网解决方案的财务可行性——这对于没有电网接入的农村社区来说是一个相关的发现。4.2. LCOE基准测试和更广泛的影响 随着工厂利用率的提高，LCOE的系统性下降证实了文献中的发现，即更高的负荷因子会导致更低的发电LCOE值[37]。负荷因子分析进一步证实，情景3实现了最高的利用率，从而在所有配置中达到了最低的LCOE值。情景3下100%可再生能源光伏/蓄电池系统的LCOE与SOTOKACC支付的平均电网电价（0.319美元/千瓦时）具有竞争力。在各种情景下计算出的LCOE值要么落在非洲现有商业光伏/蓄电池微电网应用的LCOE值范围内，要么更具成本效益。对非洲微电网电价的全面回顾显示，平均LCOE为0.38美元/千瓦时；在没有补贴的情况下，这一成本可能达到0.9美元/千瓦时，但在高度补贴的系统下可降至0.30美元/千瓦时[36,37,38]。这些数值表明，乳木果加工操作的能源需求足够高，使得专用光伏/蓄电池系统能够实现与服务于整个农村社区的微电网相当的成本效益。Booth等人[41]的研究进一步支持了这一观察结果，他们评估了坦桑尼亚一个光伏/蓄电池供电的玉米面粉加工厂的生产性能源使用情况。在他们的研究中，当工厂全年以50%的负荷率（每天四小时）运行时，能源成本降低了约14%。相反，当利用率具有季节性且每年仅限于六个月时，能源成本增加了多达7%。这强调了保持高利用率对于确保离网可再生能源系统经济可行性的关键重要性——这一发现直接适用于乳木果加工的背景。4.3. 在情景3下全年运营的可行性 从能源角度来看，情景3是经济上最有利的选择，但其实际实现取决于能量模型范围之外的条件，特别是原材料的可用性和市场对乳木果的需求。扩展乳木果加工操作的主要限制是乳木果仁的供应。SOTOKACC工厂目前仅在11月至2月期间以全产能运行，某些活动会延长到4月，这取决于其当前的乳木果仁采购能力。SOTOKACC所在的Hauts Bassins地区每年有潜力生产超过76,000吨乳木果仁；然而，大量出口原材料减少了可用于本地加工的供应量。存在几种途径可以实现情景3中假设的全年运营。首先，多样化种植互补油料作物（如花生、芝麻和大豆），这些作物的收割季节与乳木果不同，从而可以在全年保持稳定的加工负荷，而不会竞争同一原材料供应窗口。其次，乳木果资源丰富的农村社区的合作社生产网络和社区-based加工中心可以帮助创建更稳定和分布更广的原材料供应。第三，全球对乳木果脂的需求一直在增长，这在食品、化妆品和制药领域的应用不断扩大，为扩展生产提供了强大的市场动力。因此，情景3应被视为一个战略性的情景，其实际实现取决于原材料采购和市场开发的互补干预措施——这些干预措施在该行业中日益受到关注。4.4. 政策考虑和限制 由于布基纳法索当前监管框架下该消费者类别没有净计量或上网电价政策，因此分析中排除了电网电力的销售。如果在未来引入这样的政策（正如一些西非国家正在探討的那样），将进一步改善并网光伏系统的经济性。本研究中使用的电网可靠性参数基于SONABEL 2022年的国家级数据，这些数据可能无法完全反映Toussiana地区的实际情况，因为城郊地区的停电频率和持续时间可能与全国平均水平有所不同。然而，布基纳法索正在进行的电网基础设施改进工作（包括国家电力战略下的农村电气化投资）预计将在20年的项目周期内逐步提高电网可靠性，从而进一步增强并网混合系统的经济效益。获取Toussiana地区的特定电网可靠性数据被确定为未来研究的方向。不过，未来的研究应明确考虑冷却负荷系数这一敏感性参数。虽然总体年度能源贡献相对较小，但在3月至5月的炎热干燥季节，冷却需求的季节性集中（与最高环境温度和最大太阳辐照度同时发生）可能会影响小时级调度决策、电池组的状态循环模式以及光伏发电与峰值需求的匹配情况。这些动态并不能通过年度能源总量完全反映出来，可能在更严格的容量短缺阈值下显著影响电池储能组件的规模建议。因此，强烈建议对萨赫勒气候地区的农业加工设施的太阳能光伏系统进行技术经济评估时：(i) 在冷藏和冷却子系统上安装专用计量表，以实现直接、按季节划分的冷却负荷测量；(ii) 在HOMER Pro仿真框架中纳入一个季节性冷却系数的参数敏感性范围（例如1.4到1.8倍，反映相对于基线阈值的4°C至8°C的温度差）；(iii) 报告峰值负荷时间和电池调度的变化是否改变了最优配置排名。这样的分析将为在冷链维护至关重要的环境中运作的系统设计师提供更详细的指导。

运维成本估计基于当地市场咨询，实际成本可能会有所不同。本研究结论对冷却负荷缩放因子的敏感性（该因子源自萨赫勒地区的特定文献弹性，并在整个炎热干燥季节内统一应用）并未包含在敏感性分析中，因为炎热季节的冷却负荷增加了约2.7%的年总能源需求（在情景3中为3443千瓦时，占125,890千瓦时的3%），这一比例太小，不足以改变系统规模或最优配置排名；尽管如此，通过冷却模块的专用计量表对这一参数进行具体量化仍被确定为未来研究的方向。最后，该分析未考虑2023年10月SONABEL电价结构调整对平均有效电价的可能影响，这也是未来研究的一个额外方向。

**5. 结论**
本研究评估了利用太阳能光伏技术为现有的乳木果酱加工厂供电的可行性和战略考虑因素。加工厂的负载曲线是在实际工作条件下使用远程电力传感器确定的。远程传感器能够持续监测电力消耗情况，提供详细的负载曲线，特别适用于传统监控基础设施有限的农村和偏远地区。分析了三种不同季节的活跃负载情况。研究探讨了将太阳能光伏技术集成到电网中的混合系统，或完全改用光伏/电池供电系统来运行乳木果酱加工厂的相关性。研究结果表明，只有当运营时间至少从11月持续到5月中旬时，太阳能光伏技术的整合在经济上才是可行的。延长运营时间可以提高负载系数，并降低混合系统和独立光伏系统的平准化能源成本（LCOE）。具体而言，对于独立光伏/电池系统，将运营时间延长到11个月可以将LCOE降低约64.3%，相比之下，仅三个月的运营时间的LCOE会高出许多。在这种扩展使用案例中，光伏/电池系统的经济效益优于电网电力，内部回报率（IRR）为9.2%，投资回收期（DPP）为9年。这些发现表明，光伏/电池系统可以成为食品加工活动的盈利解决方案，尤其是在全年都有运营的情况下。通过共享的多功能加工设施和合作生产网络等协作安排，可以实现全年稳定的能源需求。通过对关键经济参数（包括光伏和电池资本成本、折现率和电网电价上涨）的敏感性分析，确认在所有测试条件下，情景3中的Grid/PV/Battery配置仍然是最具经济可行性的解决方案，其LCOE始终低于电网基准价格，内部回报率远高于资本成本。光伏/电池配置的可行性对电池成本较为敏感，但在电网电价适度上涨的情况下更具吸引力，这加强了在农村农业加工环境中独立可再生能源系统的长期投资前景。

除了经济可行性之外，本研究还提出了一种新的农村社区能源接入模式：将能源接入计划与农业工业活动相结合。这种模式为光伏/电池供电系统创造了能源密集型负载，使其具有盈利潜力。这可能会吸引那些由于低电力需求而不愿在小型农村地区投资的微型电网开发商。