太阳能发电的发展：电价设计、容量投资和

关于扩大可再生能源的贡献，基线的最大光伏投资为10千瓦。如前所述，较低的拟合度会导致较低的光伏投资，从而降低对可再生能源扩张的贡献。相比之下，如果家庭面临的零售关税中的固定部分独立于其年度消费水平，如在第二组情景中，更大的自给自足不一定伴随着对非能源电力部门成本的较低贡献（面板11b）。固定支付使家庭能够节省能源零售费用，同时确保他们为非能源系统成本做出贡献。在所有情况下，高于PV LCOE的拟合会触发最大投资。因此，这些tari-fff设计最适合于让prosumage家庭参与固定电力系统成本的回收，并识别大型光伏容量。实时定价场景（面板11c）的结果与纯体积零售tari fff的场景差别不大。面板aPanel bPanel cpure ConsumerDetail\\u 30 FIT\\u 8Retail\\u 30 FIT\\u 6Retail\\u 30 FIT\\u 2Retail\\u 30 FIT\\u 0Retail\\u 30 FIT\\u 8 Cap020040006008001000120014000 1 2 4 5 6 7 8 10 11光伏容量（千瓦）Pure ConsumerDetail\\u 30 FIT\\u 8Retail\\u 25 FIT\\u 8Retail\\u 20 FIT\\u 8Retail\\u 25 FIT\\u 0Retail\\u 20 FIT\\u 0Retail\\u 15 FIT\\u 15 FIT\\u 20060080010000120000 14000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11千瓦纯光伏容量ConsumerDetail\\u 30 FIT\\u 8Retail\\u 30 FIT\\u RTP FIT\\u 5Retail\\u RTP FIT\\u RTP FIT\\u RTP+302004006008001000120014000 1千瓦光伏容量对欧洲非能源电力部门成本的贡献图11：非能源电力部门成本的年度贡献与光伏容量之间的权衡。6限制的讨论本分析有几个限制。首先，该模型并没有内生性地捕获与prosumage相关的所有powersector成本。

我们只能给出一个指示，即特定的塔里费设置是否可能对配电网（或输电网）有害；更深入的分析需要明确建模潜在的潮流。我们也采取静态的观点。我们从外部设定了尾巴塔里夫的非能源成本成分，并从其随时间的潜在适应性中提取出来。因此，关于公用事业，没有明确说明死亡螺旋效应。关于家庭，这妨碍了对约束效应的分析。因此，在所选的建模框架内，最终不可能确定最佳的塔里夫设计，也不是为了确定最佳塔里夫设计。其次，我们对电力部门调度问题进行了一些简化。该模型抽象了跨时间调度限制，如爬坡限制或热发电机的最小上升和下降时间。这往往会高估传统发电机的灵活性。除了抽水蓄能外，我们还从电力部门层面的进一步灵活性选项中提取了一些，如灵活的部门耦合。再加上我们只关注德国，这往往低估了灵活性，从而高估了动态定价情景中的价格波动。第三，我们对家庭方面进行了一些简化。在模型方面，我们从不确定性的影响中抽象出来。然而，我们预计这对结果影响不大。可以从智能预测工具中随时获得关于需求、太阳辐射和批发市场价格的必要信息，并且prosumage计划在较短的时间内接近最优。从数据来看，标准负荷率和国家光伏发电能力系数可能比实际家庭的负荷率平滑。这往往高估了家庭需求与光伏发电之间的匹配，导致自给自足和自我消费率高于实际情况（Weniger et al.，2014）。

从行为角度来看，不完善的信息或交易成本可能会使家庭决策偏离我们研究中确定的最佳价值。然而，我们可以合理地假设，平均而言，家庭确实会根据他们的消费需求和市场激励选择一种制度。在解决这些限制时，我们希望保留我们的发现，尽管可能没有模型所建议的那么明显。最重要的是，weabstract来自异质家庭。因此，我们无法明确推导出不同的prosuming家庭以及prosuming和non-prosuming家庭之间的分配关系。最后，住宅光伏和蓄电池的成本假设是重要的输入参数。如果存储成本下降幅度小于假设值，或者利率上升，则用自产电替代电网能源的可行性将降低。然而，鉴于德国已经很高的零售价格，即使投资成本远高于模型情景，存储仍将变得可行。因此，最佳存储容量将更小，但总体结果仍将适用，因为所有场景结果都将以相当类似的方式受到影响。未来研究的可能方向可以解决这些限制。具体而言，零售和网络关税的更详细、内生表示将有助于从动态的角度了解关税信息以及消费者和亲消费者家庭之间的交叉补贴。此外，未来的研究可以分析不同焦油设计的影响，包括需求侧管理、热泵和家用电动汽车。这种额外的灵活性和需求的增加可能会加剧所观察到的情景之间的差异。7结论截至2019年，在大多数电力市场中，太阳能发电仍然是一种利基现象。

然而，随着存储成本进一步下降，电力自用变得越来越有吸引力，太阳能发电有可能对电力行业产生破坏性影响。对家庭来说，投资电池和提高光伏发电水平是否有吸引力，关键取决于零售和上网电价的设计。我们对德国2030年情景的基于模型的分析表明，即使没有购买电池补贴或适合光伏能源，在许多设置中，prosumage也会变得有利。考虑到光伏和电池存储的既定成本预测以及高容量零售价格，家庭面临着用自产能源替代大部分电网能耗的强烈激励。prosumage家庭投资的储能容量为4 kWh，光伏容量为10 kW，这是一种未报告的敏感性，存储成本为两倍。只有根据Schmidt等人（2017）的最保守的成本降低预测校准存储成本，在模型场景中，无电池的自耗将比prosumage更具优势。考虑到光伏系统的成本，模型结果不太敏感。从目前的电力tari fff设计来看，并引入更大的家庭固定tari fff部分，将削弱投资存储系统的动机。在高上网电价下，家庭投资于大型光伏发电能力，实现了相当大的自发电份额，并将大量剩余光伏能源送入电网。相比之下，家庭选择以较低的上网报酬获得较小的ERPV容量，因为这样他们就面临着最佳PVsystem规模的权衡。然而，prosumage家庭的最佳存储容量对饲料摄入方案不太敏感。

这是因为存储容量是由剩余剩余电能需求和光伏发电的时间特性驱动的：超过一定的存储容量，通过额外存储来增加自产的成本变得令人望而却步。从能源（过渡）政策的角度来看，prosumage本身并不可取或有害。如果高容量零售和FIT定价方案盛行，可能会产生潜在的意外后果。高容量零售税激励了prosumage家庭实现高水平的自给自足。虽然这些家庭通过自我发电节省成本，但他们对国家电网费用、可再生能源附加费或税收的贡献较少。特别是在电网成本方面，此类收入短缺最终必须由其他非特权电力消费者来弥补，从而引发分配问题。这一点受到了以下情况的影响：受影响家庭可能会因峰值光伏并网而导致配电网过载，从而导致网络不稳定和成本过高。虽然高上网电价增加了住宅部门提供的可再生能源容量，但这并不能激励以能源市场为导向的光伏+电池系统调度。实时定价可以激励有消费倾向的家庭更好地将其自我消费模式与电力批发市场相结合。最大上网政策，即限制接入电网的峰值能量，似乎适合实现配电网的缓解，而不会对低收入家庭造成巨大的财务劣势。综上所述，此处调查的塔里夫设计方案似乎在调查方面均不占主导地位。固定的非能源费用通常可以发挥更大的作用，从而对非能源电力部门的成本做出更大的贡献。

这可以与FIT相结合，也可能与feed incap相结合。鉴于拟合度足够高，它会激励对光伏发电能力的大量投资。同时，从行政和信息和通信技术的角度来看，这相对容易实施。因此，将设备和固定零售成本较高的部件相结合，可能有助于促进向可再生能源的过渡，同时保持家庭对回收非能源电力部门成本的贡献。参考Scott Agnew和Paul Dargusch。住宅太阳能和储能对集中供电系统的影响。《自然气候变化》，5（4）：3152015年。内政部：10.1038/nclimate2523。Morgan Bazilian、Ijeoma Onyeji、Michael Liebreich、Ian MacGill、Jennifer Chase、Jigar Shah、Dolf Gielen、Doug Arent、Doug Landear和Shi Zhengrong。重新考虑光伏发电的经济性。可再生能源，53:329–3382013年。内政部：10.1016/j.renene。2012.11.029.BDEW。标准最后文件存储。Standardlastpro-fil Haushalt 2015，2015。统一资源定位地址https://www.stromnetz.berlin/netz-nutzen/netznutzer.访问日期：2018年12月4日。瓦伦汀·贝尔奇、尤塔·盖德曼和托拜厄斯·吕恩。是什么推动了家庭光伏投资、自我消费和自我支持的稳定性？《应用能源》，204:1–15，2017年。内政部：https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.06.055.BNetzA.EEG注册日期和顺序。F"orders"atze Für PV Anlagen。Bundesnetzagentur（BNetzA），2018a。统一资源定位地址https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Sachgebiete/ElektrizitaetundGas/Unternehmen_Institutionen/ErneuerbareEnergien/ZahlenDatenInformationen/EEG_Registerdaten/EEG_Registerdaten_node.html.访问日期：2018年12月1日。布内萨。2019-2030年Szenariorahmens基因工程。2018年6月。Bundesnetzagentur（BNetzA），2018b。统一资源定位地址https://www.netzausbau.de/bedarfsermittlung/2030_2019/szenariorahmen2019-2030/de.html.访问日期：2018年12月1日。BSW太阳能。

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