小题大做：来自家庭的过渡性压力

还需要收回与光伏电池家庭的负外部性相关的成本（例如，对配电网络施加的额外成本、零售商收入损失）。与容量使用费相比，增加固定每日费用可能会限制进一步使用光伏电池的动机，但适用于所有客户，因此是递减的。接入电网时可以收取接入费，这只会给消费家庭带来成本负担，但会阻碍光伏出口及其碳减排潜力。另一种方法是通过改变光伏出口的时间来减少这些负外部性。例如，通过引入反映电网出口时间价值的时变拟合（即显著降低中午电网出口的价值，并在高峰时段增加其价值）。在短期内，这将阻止光伏发电容量的进一步增加，同时也将推进电池系统的时间和规模。通过更好地调整电网出口与峰值需求，而不是午间的最低运营需求，批发电价的压力更小。最后，利用零售集成商管理家庭电网出口和电网进口，与批发电力市场保持一致，这将增加灵活发电和需求的竞争，提高市场的经济效率，进一步降低等电客户的价格。正如我们的分析所显示的那样，降低FiT的价值会加速PVB电池的采用，从而提高家庭提供稳定容量的能力。

这为政策制定者提供了一个机会，让他们能够提供价格信号，鼓励消费者更好地调整他们的负荷和发电量，以适应更广泛的电力系统的需求。本文阐述了在零售电价不变的情况下，家庭对光伏电池系统的持续投资可能对电力系统带来的潜在变化和挑战。这些家庭正在有效地利用私人资本投资电力行业，随着光伏电池系统成本效益临界点的临近，制定鼓励未来家庭投资以补充电力系统并允许客户在电力行业脱碳中发挥更大作用的政策策略变得越来越重要。https://www.esc.vic.gov.au/electricity-and-gas/electricity-and-gas-tariffs-and-benchmarks/minimum-feed-tariffhttps://homebatteryscheme.sa.gov.au/join-a-VPPACKnowledges这项工作得到了Pawsey超级计算中心提供的资源的支持，并得到了澳大利亚政府和西澳大利亚政府的资助。作者还想感谢两位匿名评论者的建设性和深刻的评论。附录A.代表性电网运行阶段对于每个代表性阶段，以下小节以30分钟的分辨率描述了年度电网运行的变化。表4总结并展示了这些值，第5节讨论了过渡影响。A.1。潜在的家庭总需求261个家庭用户（Ausgrid，2018年）的年电网进口量为1466 MWh，年峰值需求量为663 kW（图A.1a和图A.1b），由于高冷负荷，该需求出现在夏季。每户的平均年消耗量为5.62 MWh，平均太阳能光伏发电能力系数为14.8%。

日峰值需求通常出现在下午晚些时候17:30和21:00之间，日最小需求通常出现在凌晨02:30和05:30之间（图A.1c和图A.1d）。发布说明：显示在整个页面上。矢量图见“图A.1.eps”A.2。PV small only（PVS）StagesSpublishing notes：显示整个页面。矢量图见“图A.2.eps”A.3。PV medium only（PVM）阶段发布说明：显示整个页面。“图A.3.eps”SSSA中提供的矢量图。4.小型光伏和小型电池（PVS:BS）阶段PSS发布说明：显示在整个页面上。“图A.4.eps”中提供的矢量图与PVS相比，低容量电池系统的广泛采用导致每年电网进口量的持续减少（图A.4a）。年电网进口量下降至721MWh，而年峰值需求量则急剧下降至565 kW（图A.4b）（仍处于较低水平）。低容量电池系统的安装还将平均安装的光伏容量从1.23 kWPto提高到了3.64 kWPper，从而增加了光伏自发电，并提高了光伏电池系统的整体自耗和经济效益（在第4节中讨论）。每户光伏装机容量增加的净影响是，年电网出口量增加至480 MWh，夏季峰值为611 kW（图A.4a和图A.4b）。白天高峰需求的时间从下午晚些时候转移到两个独立的时间间隔，首先是一个较大的夜间高峰（集中在20:00和21:30之间，但分布在18:30和23:00之间），然后是第二个清晨高峰（06:00到07:30之间）。此外，每日最低需求的计时通常延迟一小时（11:30至15:00）。第5.1.2节讨论了日峰值和最小需求的这些变化。A.5。

光伏中型和小型电池（PVM:BS）阶段PVM:BS阶段用2027年ITSCENARIO的剩余电网利用率时间序列表示（表3），平均光伏容量为4.97千瓦，平均每户电池容量为5.94千瓦时（图4）。MSPublishing notes：显示整个页面。矢量图见“图A.5.eps”SSA。6.PV介质和电池介质（PVM:BM）阶段EMMPPublishing notes：显示在整个页面上。“图A.6.eps”MS340 MWh中提供的矢量图，这意味着只有23%的潜在总需求由电网提供。年峰值需求也降至400千瓦（图A.6b），并出现在冬季（图A.6a），表明网络需求已成为冬季主导（在第5.1.3节中讨论）。年电网出口略有增加，达到737 MWh（图A.6a），峰值更高，为1021 kW（图A.6b）。日需求曲线也略有变化，晚高峰在20:00至23:00之间减少，在清晨05:30至08:00之间增加（图A.6d）。日最小需求的时间略微扩大到11:30到16:00之间（图A.6d）。A.7。光伏中型和大型电池（PVM:BL）阶段PVM:BL阶段用2035年ITSCENARIO的剩余电网利用率时间序列表示（表3），平均光伏容量为7.59千瓦，平均每户电池容量为22.34千瓦时（图4）。MLPublishing notes：显示整个页面。“图A.7.eps”MMA中提供的矢量图。8.大PV和大电池（PVL:BL）StagellPLL发布说明：显示在整个页面上。“图A.8.eps”中提供的矢量图MLexports继续增加至1166 MWh（图8a），这大大超过了年度网格导入量（在第3.2节中讨论）。电网输出峰值为1438千瓦（图。

8b）是663千瓦潜在需求峰值的两倍以上。白天需求的时间安排基本相同，清晨高峰保持在05:30至07:30之间，夜间高峰进一步扩大到19:30至01:00之间（图A.8d）。日间最低需求时间保持在下午12:00至15:30之间（图A.8c和图A.8d）。附录B.敏感性分析低增长和高增长零售条件假设表B.1中的以下参数。所有其他参数仍如表1所示。在这两种敏感度情况下，对0%到100%之间的各种情况进行评估。更详细的数值结果包含在研究数据中（附录D）。表B.1关于参考的其他低灵敏度和高灵敏度案例。情景参数单位低参考高贴现率%/a 10 6 2关税费用变化/退税%/a 2 5 8已安装光伏系统成本变化%/a-3-5.9-9已安装电池系统成本变化%/a-4-8-12B。1.低增长情况在低增长情况下，贴现率、光伏和电池系统成本的预计减少、零售关税和相关的上网电价都会降低（表B.1）。这降低了预期的电费成本节约，同时也提高了前期成本。使用与表2相同的容量类别，之后将过渡到仅光伏和仅光伏电池家庭，而在每个适合的情况下，平均装机容量也会降低（表B.2）。此外，在FIT和FIT方案中，从纯光伏系统向光伏电池系统的过渡被推迟到20年评估期之后。

然而，与参考案例（表3）相比，每个FiT场景中的光伏电池采用模式在质量上仍然相似，但每个代表性电网运行阶段之间的过渡速度有所减慢。研究数据中提供了数值。表B.2低增长敏感度情景下每个FiT情景下的电网运行阶段（基于每户平均光伏和电池系统容量）。B.2。高增长情况在高增长情况下，贴现率、光伏和电池系统成本的预计减少、零售关税和相关的上网电价都有所增加（表B.1）。这增加了预期的电费成本节约，同时也降低了前期成本。作为2018年的平均PV和年度FitFitFit2018年--PVSPVSPVS2019--PVSPVSPVS2020 PVSPVSPVSPVSPVPVPVSPVSPVMPPVPVSPVSPVPVPVSPVSPVPVPVSPVSPVPVSPVSPVMPPVBSPSPVSPVSPVPVSPPVMPPVPVSPVSPVPVPVPVPVSPVSPVPVPVMPPVPVPVPVMPPVPVPVPVSPVSPVSPVSPVPVPVPVPVMPVS:BSPSPSPSPSPSPSPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVMPVS:VMBSPSPSPSPSPSPSPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVPVMPVS:VMPVPVPVPVPVMPVS:PVMPPVPVPVPVMPPVMPVS电池容量后来的年份超过了表2中的容量类别，大于12千瓦的光伏容量和大于30千瓦时的电池容量分别被归类为asPVXLand BXL。从纯光伏家庭向光伏电池家庭的过渡发生得更早，同时也增加了每个FiT场景中的平均装机容量（表B.3）。此外，FiT展示了一种类似于FiT的过渡模式，在较低的FiT情况下，它能迅速赶上平均安装光伏电池容量。在每个情景中，光伏电池的采用模式在质量上与参考案例（表3）相似，但在每个代表性电网运行阶段之间有一个加速过渡。

研究数据中提供了数值。表B.3高增长敏感度情景下每个FiT情景的电网运行阶段（基于每户平均光伏和电池系统容量）。年份Fit2018 PVSPVSPVMPVMPVM2019vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvpvl:BXLPVL:BXLPVL:BLPVM:BSPVXL:BXLPVL:BXLPVL:BXLPVL:BLPVM:BSPVXL:BXLPVL:BXLPVL:BXLPVL:BXLPVL:BXBXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVXL:BXLPVL:BLAppendix C.技术经济模型。1.关键建模假设SelectRoscape是一个用R编写的开源模型，是作者早期研究的一部分（Say等人，2018年、2019年）。该模型的目的是评估光伏电池投资结果，具体取决于家庭的需求和日照状况、预期的详细信息和上网电价，以及安装的光伏电池系统成本。Electroscape由三部分组成：一个技术模型，用于评估特定光伏和/或电池容量在家庭负荷状况下的运行情况；一个财务模型，用于计算该选择的财务可行性；一个投资决策模型，用于评估一系列光伏电池组合，以确定家庭是否应该进行投资，以及最适合投资的PVA和/或电池容量。如果进行了投资，家庭需求档案就会更新，并在下一年重复该过程。电网利用率的变化是通过将Electroscape应用于261个家庭中的每个家庭并汇总结果而产生的。

本文中的关键建模假设总结如下：  潜在的家庭需求概况、日照概况、预期的零售和饲料供应以及预期的光伏电池系统成本都是外生参数。  上网电价支付仅适用于光伏总容量为5千瓦及以下的家庭。  澳大利亚悉尼的家庭需求和日照概况被用作澳大利亚珀斯的代表性例子。  来自澳大利亚悉尼的电表数据包括2012年7月1日至2013年6月30日期间的需求和光伏发电数据的半小时分辨率，这些数据来自总公用事业电表（Ausgrid，2018）。  通过将光伏发电公用电表数据与声明的光伏容量进行归一化，计算出日照分布。  模拟的每一年都会重复每个家庭的年度基本需求和日照情况。  独立评估每个家庭的光伏电池投资过渡结果。  光伏发电性能呈线性下降。  电池储能能力呈线性下降。  电池的充放电效率和运行性能在其使用寿命内保持不变。  电池系统的使用寿命与其10年的保修期相匹配。  电池的运行可最大限度地提高光伏自用电量，且电价固定，不评估电网充电和电网放电运行。C.2。技术模型对于单个家庭来说，投资决策模型要求在10年的财务期限内从可能安装一系列光伏电池组合中获得贴现现金流。技术模型提供了用于定义这些贴现现金流的10年电网利用概况。

给定特定的光伏容量（p）和电池容量（b），技术模型将使用家庭负荷和日照曲线（分辨率为30分钟）模拟其运行。光伏发电概况是通过光伏发电能力的线性退化（25年后80%的发电能力）来缩放日照概况来计算的。“中间净负荷”模式是通过从家庭负荷模式中减去光伏发电模式来计算的。电池模拟模型（基于特斯拉Powerwall 2）通过使用“中间净负荷”的多余发电量给电池充电（低于5千瓦限制）直至充满，并在光伏发电量低于“中间净负荷”时，电池将放电（低于5千瓦限制）直至耗尽，从而最大限度地提高光伏自耗。根据技术规范，电池模拟模型假设放电深度为100%，往返效率为89%，电池容量线性下降（10年后剩余70%）。在电池模拟模型之后，产生的剩余负载曲线反映了安装特定光伏和电池系统后的电网利用率。C.3。财务和投资决策模型剩余负荷曲线与预计零售电价和拟合用于确定未来10年的预期电费。通过将该电费与未安装额外光伏或电池系统的情况进行比较，计算出10年的预期现金流（C.2）。通过考虑光伏（p）和电池（b）系统的安装成本（C.8）和贴现率（Rd），光伏电池投资的价值可以表示为净现值（C.1）。然后对每种光伏电池组合进行评估，并将其视为具有竞争力的投资机会，并根据其净现值（C.9）进行估值。

最大NPV的光伏电池配置成为安装的首选。为了在住户投入其有限的金融资本之前表现出最低水平的意识和投资信心，需要进行额外的测试。该模型反映了AEC（2019年）使用贴现回收期来报告澳大利亚各地光伏投资的吸引力，在决定安装具有最高NPV的光伏和/或电池系统之前，该模型要求至少一种经过评估的光伏电池配置具有低于5年的贴现回收期。一旦系统安装，家庭负荷概况更新，所有后续PV电池投资必须考虑这个安装系统。这使得该模型能够模拟家庭如何随着成本因素随时间变化而转变为不同类型的光伏电池投资。研究数据中提供了每个家庭的光伏电池投资结果。如前所述，Say等人。