基于模型优化的住宅光伏-储能系统自消纳最大化与经济性提升研究

为解决伊拉克地区电网不可靠及电价结构多变导致的能源独立难题，研究人员开展住宅光伏-储能系统优化研究，通过混合整数线性规划与动态能源流建模，发现6–8 kWh中等容量储能在技术与经济性间取得最佳平衡，夏季自消纳率提升至90%，自给率达78%，系统度电成本0.10美元/kWh，净现值6000美元，为不稳定电网区域可再生能源部署提供关键参考。

　　

在全球能源转型加速的背景下，可再生能源尤其是太阳能光伏（PV）的集成应用成为减少化石能源依赖、降低温室气体排放的重要途径。然而，光伏发电的间歇性和波动性给电网稳定带来挑战，尤其在电网基础设施薄弱、供电可靠性差的地区，如伊拉克。伊拉克家庭面临频繁停电、快速增长的电力需求和高太阳能可用性，但现有研究多针对通用场景，缺乏针对当地气候条件、电网可靠性和经济参数的区域特异性分析。住宅光伏系统与电池储能（BESS）的结合可有效提升自消纳（Self-Consumption, SC）和自给率（Self-Sufficiency, SS），但如何优化系统配置以在技术性能和经济可行性间取得平衡，仍是亟待解决的问题。

为回答这些问题，研究人员以伊拉克迪亚拉省为例，开展了一项针对住宅光伏-储能系统的优化研究。通过混合整数线性规划（MILP）框架，结合MATLAB仿真和HOMER优化工具，评估了不同系统配置下的自消纳率、自给率、度电成本（COE）和净现值（NPV）。研究利用实测的太阳辐照度、温度和家庭负荷数据，模拟了动态能源流动，并进行了季节性分析和敏感性测试。

研究采用的关键技术方法包括：基于混合整数线性规划的优化建模，用于系统 sizing 和运行策略优化；MATLAB 仿真用于高分辨率动态能源流计算；HOMER 软件用于 techno-economic 优化和敏感性分析；实测数据集成，包括当地太阳辐照、温度和家庭负荷（来自巴古巴赫居民区全年监测数据）。

2.1. Case-study definition and system description

研究选取迪亚拉省（纬度33.3152° N，经度44.3661° E）的并网住宅光伏系统为案例，对比了仅光伏（PV-Grid）和光伏-储能-电网（PV–BESS-Grid）两种配置。光伏组件采用单晶技术，转换效率约20%，逆变器按标准设计，最大功率点跟踪运行。系统倾角固定为31°（正南方向），以最大化年发电量。

2.2. Load profile

通过2024年全年一分钟间隔的实测负荷数据，平均日能耗13.3 kWh，峰值需求13.2 kW，年总耗电4788 kWh。负荷曲线显示冬季早晚高峰（供暖需求），夏季午间高峰（冷却系统），春秋季波动平缓，表明通过负荷转移可提升自消纳率。

2.3. Climate data

太阳辐照数据显示夏季峰值超8 kWh/m2，冬季低于2 kWh/m2，春秋季约5 kWh/m2。环境温度冬季最低10°C，夏季最高超40°C，影响光伏效率和电池热管理。月平均能耗925.47 kWh，年总11237 kWh，日均辐照4.6 kWh/m2/day，年均温23.71°C。

2.4. Modeling and governing equations

通过功率平衡方程（PV输出、电池活动、电网交换）、光伏输出计算（考虑温度系数和辐照比）、电池电压和荷电状态（SOC）模型，量化了自消纳能量（E_SC）、自给能量（E_SS）及其百分比。经济性评估采用净现值（NPV）和度电成本（COE）公式，计入投资、运维成本、零售电价和上网电价。

3. Results and discussion

结果分析表明，储能集成显著提升自消纳和自给率。无储能时，冬季自消纳率仅18%，自给率10%；夏季自消纳率62%，自给率50%。添加6 kWh电池后，冬季自消纳率升至26%，自给率18%；夏季自消纳率达90%，自给率78%。12 kWh电池进一步改善，但6–8 kWh容量性价比最优。年度电网进口减少45%，出口减少38%，净能量交换更平滑。

经济性方面，8 kWp光伏配6 kWh电池配置最有利，自消纳率58%，自给率50%，度电成本0.10 $/kWh，净现值6000美元。敏感性分析显示，零售电价±20%变动下，性能指标不变，NPV在4800–7200美元间波动，证实系统在经济变化下的韧性。

4. Conclusions

研究结论指出，光伏-储能系统可显著提升住宅能源自给性和经济性，尤其在太阳能丰富的季节。中等储能容量（6–8 kWh）在伊拉克条件下实现最佳技术经济平衡，为家庭和政策制定者提供了可行解决方案。未来工作可扩展至需求响应、车辆到家庭（V2H）和社区级存储，结合智能电网框架和政策激励，以进一步提升系统韧性和成本效益。

该研究发表于《Results in Engineering》，为不稳定电网地区的可再生能源集成提供了数据驱动的方法和区域特异性见解，对推动能源转型和可持续发展具有重要意义。