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光伏直供:新能源如何就地消纳?

发布时间:2015-10-22 00:10:59

近日,国家发展改革委发布发改办运行[2015]2554号文件(以下简称《文件》),要求开展可再生能源就近消纳试点,以促进清洁能源的多发满发。发改委的文件明确在可再生能源富集的甘肃省、内蒙古自治区率先开展可再生能源就近消纳试点。

对此,清华大学能源互联网创新研究院政策研究室主任何继江博士认为,从远至近清洁能源的消纳可分四种情况。第一、甘肃的光伏运到湖南消纳,需要2600公里的特高压;第二、酒泉风区的风电用于给城市供暖,那也就一百公里;第三、分布式光伏给电网公司交过网费把电卖给1公里外的客户。第四、分布式光伏可以直供给100米远的客户。不同距离的就近消纳需要不同的技术方案,需要不同的制度创新。而越是就近消纳,资源浪费就越少。

何继江分析称,发改委的文件这次似乎主要针对的是第二类就近消纳。但是,特别强调甘肃、内蒙古属可再生资源富集地区,是否意味着其它的就近消纳不重要?资源富余是个相对的概念,它与市场需求情况密切相关。浙江省嘉兴市不能算太阳能资源绝对富集地区,但嘉兴的光伏发展得非常好,因为市场有需求,有支付能力,光伏发电资源就相对富集了。东部发达地区既然光伏发电资源相对富集,那么也应该积极开展就近消纳的试点。

何继江指出,分布式发电更需要就近消纳,也更需要创新。《文件》说“试点方案允许大胆探索”,“只要政策不违反法律法规”,这未免有点苛刻。如果不许对现行制度进行突破,那试点的意义在哪里?《文件》还称,“可再生能源直接交易”,这难道不是要对现行法律突破吗?现行的电力法明确规定“一个地区只能有一个供电营业机构”。《文件》又称“鼓励可再生能源发电企业形成市场主体,鼓励可再生能源发电企业参与直接交易”,这是要在电改9号文的指导下对现行法律有所突破。

当年冒着极大政策、法律风险,搞分田到户改革是从安徽小岗村开始的。今年安徽又为电力改革贡献了分布式光伏就近售电新模式。电改9号文发布不到一个月,安徽省合肥市由阳光电源公司建设的安得物流7500千瓦屋顶光伏电站实现就近售电。合肥安得物流占地面积大,屋顶资源有85000平方米,屋顶装上光伏一年可发电约750万度,但其自身用电量很少,而与之相邻的合肥恩斯克公司用电需求量大,因此安得物流可以算是光伏资源“相对富集地区”。最后的双赢方案是让安得物流光伏电站发出的电供应给恩斯克公司使用,实现就近消纳,恩斯克享受一定的电价优惠,年度节约电费三四十万元。这种就近售电模式,既提高了光伏电站的使用效率,又降低了用户用电成本,在屋顶资源协调、电量调节消纳、机制运行方面都做出了有益的探索,更关键是它符合电改9号文的“有序向社会资本放开配售电业务”的改革精神。

何继江认为,资源相对富集地区,其实还有很多。在江苏、浙江、广东等东部经济较发达地区,一方面是当地电力缺电,需要远距离输煤电过来,一方面又有大量的屋顶闲置着晒太阳却没有铺上光伏。这些屋顶包括居民的、工商业的、公共建筑的各类屋顶,其中仓库、学校这类面积大而用电量少,这些屋顶的太阳能资源浪费尤为可惜。以浙江为例,屋顶光伏发电售给电网的价格是0.4453元每度,而商业用户白天8:00-11:00,13:00-19:00的高峰电价则为1.1元,如果这些光伏直供商业用户,就可以多收入0.6627元,而且这并不影响从国家获得0.42元的补贴,以及浙江省和市县政府的补贴。显然,这能大幅缩短光伏项目的投资回收期,大大激励对光伏项目的投资。如果能够把城市里和城市周边这些相对富集的可再生资源实现就近消纳,分布式光伏的大规模建设和消纳也就同步解决。

何继江还分析称,如果光伏实现直供电,电网会乐意吗?直观上看,电网会减少一点售电收入。其实,要综合的来看,光伏白天发电,正好削了白天的高峰负荷,电网获得的收益是减少了应对高峰负荷的电网建设投资。而且还有一个制度能够保障电网获得更多收益,那就是过网费。除了一些距离极近的直供电可以不经过电网,大部分的就近售电还是要通过电网。不论过网费是一毛钱、两毛钱,肯定会比6毛6的差价少许多。这样,发电商、用电客户和电网就实现了多方共赢。现在很紧迫的问题是,光伏过网费还没有测算标准,还没有法律来保障。同样,波动性的光伏所需要的辅助服务,除了可以由电网公司提供外,也可以由用户侧开展需求响应来解决,这也需要制度创新和法律保障,需要制订相关标准。

按照能源局的数据,截止今年上半年,中国的光伏发电,84%是集中式电站,分布式光伏仅有16%。显然分布式光伏发展滞后了,如果光伏直供电的制度创新成为现实,无消纳后顾之忧的分布式光伏将迎来快速发展。

在“大众创业、万众创新”的时代,光伏直供以及风电等可再生能源的将产生一系列的技术创新、制度创新和商业模式创新。“互联网+”智慧能源所构成的能源互联网完成的不仅仅是可再生能源的消纳,它们将为人类创造全新的世界。

责任编辑:solar_robot

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