太阳能发电的发展：电价设计、容量投资和

市场溢价可能有助于弥补光伏LCOE与批发市场价格之间的成本差异。5结果我们展示并解释了家庭投资、家庭如何使用他们的预成像系统以及对电力部门的若干影响方面的模型结果。在这样做的过程中，我们将我们的发现与家庭通过价格信号收到的鼓励措施联系起来，如图3.5.1所示，家庭对光伏和存储的最佳投资在基准情景Retail\\u 30 F IT 8中，家庭安装的光伏容量为10 kW，存储能量容量为5.7 kW h，存储功率容量为1.2 kW（图6）。拟合度高于光伏发电的水平成本，并网从来不会构成净损失。储能有助于以光伏和储能的平准成本，用自生能源替代按体积零售塔里夫定价的电网能源。因此，prosumage是可预测的，基线情景指的是图3中的F区域。面板6a显示了第一组场景的结果。当体积零售电价为0.30欧元/千瓦时，低于0.08欧元/千瓦时光伏LCOE的拟合会产生较低的最优光伏投资，参见图3。然而，最佳的电池能量容量相对稳定，因为考虑到零售价格，存储是为了优化自用光伏发电量。除了5至6 kWh的储能容量外，额外储能的成本与自用电量的小幅增长以及避免电网消耗相比变得过高。这一结论也适用于电网上网的薪酬。

进料上限会产生更高的最佳存储容量，以适应更大的自耗份额。10.0 10.0 10.03.53.11.65.24.20.04.84.40.001234567891011Retail\\u 25 FIT\\u 8 Retail\\u 20 FIT\\u 8 Retail\\u 15 FIT\\u 8 Retail\\u 25 FIT\\u 0 Retail\\u 20 FIT\\u 0 Retail\\u 15 FIT\\u 0kW（h）情景光伏容量储能容量10.07.75.24.23.810.05.75.65.35.25.16.201234567891011kW（h）5.05.95.110.05.35.55.46.1Panel aPanel ANEL c10.0 10.0 10.03.53.11.65.24.20.04.84.40.001234567891011图6：最佳光伏和储能prosumage家庭的能力。第二组场景的结果遵循类似的推理路线（面板6b）。高于光伏LCOE的0.08欧元/千瓦时的高上网电价激励最大太阳能容量。在没有任何电网馈入的情况下，光伏发电容量仅为满足自身消耗而优化。最佳电池容量在很大程度上取决于零售电池的设计，以及相应的自用能力。固定部件越多，体积价格越低，最佳存储容量越小。最终，体积零售tari ffice和FIT之间的差异太小，无法弥补蓄电池的支出。因此，场景Retail\\u 15 F IT 8和Retail\\u 15 F IT 0分别指图3中的区域C和D。如果光伏并网通过实时价格获得回报，则最佳光伏容量低于最大值，约为每户5.5 kW（面板6c）。事实上，家庭向市场出售电力的平均价格略高于0.04欧元/千瓦时，使得结果可与情景零售IT 30相比。因此，拟合值为0.05欧元/千瓦时，或市场溢价为0.03欧元/千瓦时，可产生更大的最优光伏投资。家庭从市场购买电力的平均实时零售价格略低于0.05欧元/千瓦时。

体积成分为0.25欧元/千瓦时，最终零售价格约为0.30欧元/千瓦时。因此，最佳储能投资可与第一组情景进行比较，范围在5至6 kWh之间。5.2最优家庭分配：自我生成、自我消费和支出我们从直觉开始。图7显示了一个prosumage家庭在4月底三个晴天的调度行为，取自基线场景。白天，可用的太阳能超过了prosumage家庭的需求，只能直接消耗一部分光伏能源。大部分光伏能量被输送到电网，在高太阳辐射小时达到峰值。Prosumagehouseholds早上为电池充满电，晚上可用PVenergy下降时再放电。进料和零售焦油量都是时不变的。因此，家庭没有动力将上网时间安排在价格较高的时间，例如早上，而将上网需求安排在价格较低的时间，例如晚上-2-101234567kWhoursPV发电：自用光伏发电：发送至gridDemand存储充电/放电图7：基准情景下prosumage家庭的示范调度图。图8显示了根据塔里夫设计，家庭如何使用其光伏电力，以及从哪些来源满足其电力需求。在基准情景中，家庭使用自产电满足其5.0 MWh的年电力需求中的4.0 MWh（面板8a）。这相当于80%的超额率。光伏能源直接满足了近一半的年需求（2.4 MWh）。约30%（1.6 MWh）的需求由电池提供，而只有1/5的需求由电网提供（面板8a）。

总光伏发电量为10.9兆瓦时，超过了年需求，产生的自耗率略低于40%。一半以上的光伏发电被输送到电网。如果基线设置与最大PV馈入上限相结合，这不会有太大变化。对于较低的拟合度，满足电力需求的电源的组成保持相对稳定，发电率在64%到78%之间，电网电力的份额有所增加（面板8a）。同样，电池直接或促进的绝对自耗量仅略有下降。然而，最佳的光伏电池板更小，总的来说发电量更少，产生的自耗相对比例更高。

如果禁止并网，家庭将消耗80%的光伏电量，剩余电量将被削减。2.42.42.22.22.02.32.42.42.22.02.31.71.61.41.31.31.91.61.51.31.21.86.84.42.01.26.51.0 1.2 1.5 1.7 1.8 0.90.80.2Retail\\u 30FIT\\u 8Retail\\u 30FIT\\u 6Retail\\u 30FIT\\u 4Retail\\u 30FIT\\u 2Retail\\u 30FIT\\u 0Retail\\u 30FIT\\u 8 CAP0123456789101112MW电力需求：来自电网电力需求存储电力需求自生：直接自生Retail\\u 30 FIT\\u RTP Retail\\u RTP FIT\\u 5 Retail\\u RTP FIT\\u RTPRetail\\u RTPFIT\\u RTP+3012345678910112MWHPV发电：限功率光伏发电：发送至电网光伏发电：发送至存储光伏发电：自用面板aPanel bPanel c2.42.22.02.32.4 2.4 2.2 2 2.2 2 2 2.0 2.31.71.61.41.31.31.91.51.31.21.86.84.42.01.26.51.21.51.71.80.20123456789101112MWh2.22.32.32.2.3 2.12.31.51.51.52.01.31.41.41.11.62.71.76.71.51.31.50.90.20.201234567891011122.42.22.02.32.4 2.4 2.2 2 2.2 2 2.0 2.31.71.61.41.31.91.61.51.21.21.86.84.42.01.26.51.21.51.71.80.80.201234567891011122.4 2.4 2 2.42.02.52.4 2.4 2 2.4 2.0 2.0 1.51.6 1.41.21.01.51.31.10.96.9 7.1 8.51.11.32.61.92.13.50.60.40.20123456789101112图8：农户电力需求构成（左栏）和家庭光伏电力的使用情况（右栏）。对于零售焦油中较大的固定部件以及相应较低的体积部件，面板8b显示出对网格的强烈依赖性。在这组场景中，用自生能源替代电网能源的吸引力较小。为便于说明，请将IT 8的基准零售\\u 30与IT 8的方案零售\\u 15进行比较。通过将体积零售价格减半，prosumage家庭每年可满足2.6 MWh的电网用电需求，而基线时仅为1.0 MWh。因此，自给自足率从80%下降到50%以下。

在最极端的情况下，零售15 F IT 0，prosumage家庭满足其30%（1.5 MWh）的现场需求，并从电网获得约70%（3.5 MWh）的资源。体积较小的零售塔里夫也会减少自用能源的体积。在基线中，现场消耗了410万千瓦时的10.9兆瓦时光伏发电量，即约38%。在场景Retail\\u 15 F IT \\u 8中，现场仅消耗2.4 MWh，约占22%，8.5 MWh被送入电网。电池辅助自我消费不会发生。实时定价的结果是，能耗平均价格约为0.05欧元/千瓦时，加上非电量平均收费0.25欧元/千瓦时，与0.30欧元/千瓦时的固定零售费率相当（面板8c）。同样，以平均0.04欧元/千瓦时的实时市场价格计算的上网薪酬，与情景下的光伏电力使用模式类似，具有可比的固定拟合。0.03欧元/千瓦时的市场溢价提高了平均实时上网价格，相应地也提高了上网电价。Tari ffe设计还影响prosumage家庭的电费（图9）。Prosumage家庭在他们提供大部分电网消费的情况下最为有利。在IT 8的基准零售价30中，他们的年度电费为785欧元（面板9a）。它包括光伏发电和存储系统的年化成本、电网消耗费用以及光伏并网发电的收入。与纯粹的消费者相比，账单几乎是一半。如果拟合度较低，则总净支出略有上升，并有可能转向电网消费支出。如果电网接入限制在PVcapacity装机容量的50%，家庭支出基本上与基线下相同。

这意味着住户可以有效地调整他们的能量输入，而不会产生削减损失-600-400-200020040060080010001200140016000180020002200Retail\\u 30 FIT\\u RTP Retail\\u RTP FIT\\u RTP Retail\\u RTP FIT\\u RTP+3投资：光伏投资：存储上网支出报酬：电网消耗（能源）支出：电网消耗（非能源）年电量支出-750-500-2500500750100012501500175020002250欧元-750-500-2500500750100012501500175020002250-750-500-2500500750100012501500175020002250配电盘aPanel bPanel C图9：一户prosumage家庭的年度电力支出，细分为光伏和存储容量的年化投资、电网电力成本和光伏并网发电收入。较低的容积零售关税和较高的固定部分对prosumage家庭支出的影响更大（面板9b）。由于他们在任何情况下都必须支付固定的网络费用，与纯粹的消费者行为相比，预成像的节约潜力会下降。在任何一种情况下，电网消费的非能源费用构成家庭支出的很大一部分。与基线相比，实时定价方案（面板9c）对电费的影响较小。Prosumage家庭仍然可以将其年度支出减少到1000欧元以下，比纯消费者减少三分之一以上。由于假定的非弹性需求限制了家庭在消费方面响应toprice信号的选择，因此实时价格场景之间的差异相当小。5.3对电力部门或第二家庭的选定影响，在不同场景中实施的prosumage tari ffice也会影响电力部门。

我们讨论了峰值馈入、光伏发电和非能源成本回收的影响。5.3.1峰值上网虽然我们没有明确地对配电网进行建模，特殊的配置阻止了一般结论，但峰值需求和峰值上网是合适的指标：峰值越高，压力越大。图10显示了选定情景下prosumage家庭的剩余负荷持续时间曲线。剩余负荷持续时间曲线是剩余负荷的图形表示，即来自电网的家庭净需求或电网的净输入。一年中的所有时间都是以降序方式订购的。面板a面板b面板c-7-6-5-4-3-2-1012kWRetail\\U 30 FIT\\U 4Retail\\U 30 FIT\\U 2Retail\\U 30 FIT\\U 8 Cappure consumer-7-6-5-4-3-2-1012Retail\\U 30 FIT\\U 8Retail\\U 25 FIT\\U 8Retail\\U 15 FIT\\U 0 Pure consumer-7-6-5-4-3-2-1012Retail\\U 30 FIT\\U 8Retail\\U 30 FIT\\U 8Retail\\U 30 FIT\\U RTP FIT\\U RTPRetail\\u RTP FIT\\u RTP+3纯消费者小时数图10:prosumage家庭的剩余负荷持续时间曲线所选方案。在基准情景Retail\\u 30 F IT \\u 8中，prosumage家庭在所有时间的20%内使用电网的电力（面板10a）。在46%的小时内，他们的剩余负荷为零，这意味着他们在不向电网输送剩余能量的情况下满足了自己的电力需求。在今年剩下的三分之一时间里，prosumage家庭向电网提供光伏能源。为了进行比较，上面的深灰色线表示纯消费者的剩余负荷持续时间曲线。她的剩余负荷全年为正，因为她一直在消耗电网的电力。光伏板和电池的尺寸都会形成剩余负载持续时间曲线。为此，将基准线与情景Retail\\u 15 F IT \\u 8进行比较，在情景Retail\\u 15 F IT \\u 8中，家庭不投资于存储，但具有相同的光伏容量（面板10b）。

在这种情况下，没有小时的零剩余负荷。家庭60%的时间消耗电网能源；剩下的40%的时间里，他们将剩余的能量送入电网。剩余负荷持续时间曲线上的光伏容量效应可通过比较基准值与Cenario Retail\\u 30 F IT \\u 2得出，其中prosumage家庭的可比电池容量小于光伏容量的一半（面板10a）。这会导致更多的电网消耗小时数，更少的能量输入小时数，以及更低的剩余能量绝对输入小时数。图10中所有面板的左侧表明，没有任何定价方案有助于减少峰值剩余需求。在所有情况下，功率约为1.3 kW。因此，prosumage家庭不会以减轻配电网潜在压力的方式改变其消费模式。剩余负荷持续时间曲线的右侧显示了进给峰值。峰值越高，PV容量越大。在基线中，功率为6.3 kW；在光伏投资最大的其他情况下，也会出现类似的数量级。对于3.5 kW，如果最大进料限制在50%，则约为该尺寸的一半。请注意，这一减少是在对prosumagehouseholds几乎没有财务劣势的情况下实现的。在发电侧实时定价的情况下（面板10c），最大上网电量也较低，约为2 kW，与基线相比。除了较小的光伏尺寸外，这也是由高太阳辐射小时内的低市场价格推动的。因此，家庭有动机避免这些时间进入电网。比较场景Retail\\u 30 FIT \\u 4和Retail\\u 30 FIT \\u Rtpills可以说明这一点。虽然光伏容量和存储容量大致相同，但对于时不变拟合，最大馈电功率高出1 kW。

与固定拟合情景相比，市场溢价情景也有类似的原理。同样，在相同的容量下，最大进料功率降低约1 kW。5.3.2对光伏扩建和非能源电力系统成本的贡献最后，我们提供了prosumage tari eff如何影响光伏容量扩建和电力部门非能源成本回收的结果。这些非能源系统成本可能包括电网成本、可再生能源融资附加费和其他费用。为此，我们通过汇总向和tf ix收取的容积费用和固定费用来量化prosumage家庭的贡献。我们将此图与家庭的光伏投资进行对比。图11显示了水平轴上的电力部门非能源成本贡献。光伏发电能力作为对提供可再生能源的贡献，位于纵轴上。向东北越远，场景处理两个维度的效果越好。在基准情景中，prosumage家庭的自给自足率为80%，对非能源部门的成本贡献约245欧元/年（图11a）。对于纯消费者而言，这一数字达到1250欧元/年。因此，基准塔里夫计划可能会阻碍能源基础设施的成本回收。它鼓励家庭降低电网消耗，并通过相应的体积附加费节省零售关税。此外，在其他体积零售定价占主导地位的情况下，prosumagehouseholds对非能源电力系统成本的贡献较小。一般来说，自给自足率越高，家庭为容积价格部分支付的费用越少，其贡献就越少。