影响分布式光伏新能源系统设置因素 影响分布式光伏新能源系统设置的因素很多，总体来说分为以下几类：① 建筑特点，决定了建筑的功能类别、规模、布局情况等；② 气候，直接决定了太阳能辐射量、建筑用电负荷需求变化；③ 负荷特性，涉及到负荷的大小、负荷时段特性等；④ 配电系统，涉及到系统的构架型式、分布式光伏系统接入方案的确定；⑤ 储能，储能的大小、类型和光伏系统设置容量息息相关；⑥ 能源价格，峰谷电价的差别直接决定分布式光伏系统经济效益。在众多影响因素里，建筑性质和气候是不可控因素，只能尽可能地适应和合理利用；配电系统、负荷特性、储能、能源价格等是可变因素，需要设计师科学合理地分析和利用，从而让分布式光伏新能源系统效益在项目层面最大化。
影响分布式光伏新能源系统设置因素
影响分布式光伏新能源系统设置的因素很多，总体来说分为以下几类：① 建筑特点，决定了建筑的功能类别、规模、布局情况等；② 气候，直接决定了太阳能辐射量、建筑用电负荷需求变化；③ 负荷特性，涉及到负荷的大小、负荷时段特性等；④ 配电系统，涉及到系统的构架型式、分布式光伏系统接入方案的确定；⑤ 储能，储能的大小、类型和光伏系统设置容量息息相关；⑥ 能源价格，峰谷电价的差别直接决定分布式光伏系统经济效益。在众多影响因素里，建筑性质和气候是不可控因素，只能尽可能地适应和合理利用；配电系统、负荷特性、储能、能源价格等是可变因素，需要设计师科学合理地分析和利用，从而让分布式光伏新能源系统效益在项目层面最大化。
动态曲线的建立
新建项目前期设计阶段，科学合理地确定分布式光伏新能源系统的设置容量和电力系统的合理并网运行是两个核心的关键。由此，笔者引入2个动态曲线作为分析基础：新建项目负荷运行曲线的预测、分布式光伏新能源系统发电曲线的预测。
关于新建项目负荷运行曲线的预测，笔者引用逐时负荷的概念，即认为每一分隔时段的负荷波动较小，近似相等。分隔时段根据项目实际情况取值，间隔越小，数据越庞大，计算模型越复杂；间隔越大，数据量越小，但是计算精度就越差。对于新建项目的负荷运行曲线预测，先按负荷性质分类，如照明、空调、电梯、风机水泵、信息机房、泛光照明等，每一类负荷分别统计同类型建筑的历史运行数据（确定各类负荷逐时需要系数），再根据新建项目的各项面积指标，分项计算如照明、空调、电梯、风机水泵、信息机房、泛光照明等逐时用电负荷，从而形成新建项目的负荷运行曲线预测。有关逐时负荷运行曲线预测的分析笔者不展开分析，本文重点进行逐时负荷运行曲线预测和分布式光伏新能源系统发电曲线相结合的成本分析。
分布式光伏新能源系统发电曲线的预测，本文引入元素i u （t），即t时刻天气状态u下的单位面积光伏板发电功率，从图1实际项目分布式光伏系统发电曲线来看（不考虑天气骤变的因素），是典型的一元二次曲线；根据文献《基于负荷一光伏等效负荷曲线动态分段的配电线路联络开关优化配置》，建立有关时间t的i u （t）函数：
结合历史数据，对天气状态u做概率统计，从而推导出t时刻单位面积光伏板发电功率的函数公式（基于此公式，可预测出分布式光伏新能源系统发电曲线）：
分布式光伏系统综合成本分析
对新建项目的负荷运行曲线、分布式光伏新能源系统发电曲线进行叠加分析，如图2所示：第 ① 部分为分布式光伏系统发电上网电量；第 ② 部分为用户的消耗电量（分布式光伏系统发电作为电源）；第 ③ 部分为用户消耗的电量（公共配电网作为电源）。
由此建立分布式光伏系统综合成本公式：综合成本 = 分布式光伏系统成本 - 分布式光伏系统收益。为便于分析，同时结合前面两种曲线的预测特性，根据文献 《于分时电价的光伏 - 储能系统容量优化配置》 将综合成本公式转化为以日为单位的函数进行分析：
F = E 1 + E 2 - F g （3）
式中：F —— 光伏系统每天的综合成本；
E 1 —— 光伏系统在回收年限内的平均日投资成本；
E 2 —— 光伏系统每天的维护成本；
F g —— 光伏系统每天产生的效益。
其中光伏系统在回收年限内的平均日投资成本E 1 、光伏系统每天的维护成本E 2 的确定，和光伏电池板特性、系统构成、维护等因素有关。当明确了项目地址、采用的光伏发电板类型并初步确定方案后，即可推导出E 1 和E 2 ：
由式（4）、式（5），推导出式（6），引入分布式光伏系统成本系数k 1 ，把分布式光伏系统成本变成和光伏系统安装容量P PV 成一定关系的函数，k 1 与光伏板单位投资造价、回收年限、贴现率、运行维护率等参数有关。此处特别强调的是，每个项目的建设方式、建设地点不同，运输条件、并网点距离、施工难度、并网电压等级、消纳能力、电价政策、组件等设备的当前市场价格等，都会影响光伏系统的整体投资造价。
考虑到光伏系统是否实时消纳全自用的情况，在分布式光伏收益计算时将光伏系统发电使用情况分为A、B、C、D几个部分，如图3所示。
分布式光伏系统发电收益Fg = A + B + C + D几个部分的收益之和。结合分布式光伏系统发电系统典型的一元二次曲线特性，建立收益函数公式：
由于售电价格 <购电价格，即c t2 < C t1 ，则
当分布式光伏系统发电全部自用时：
由此推导，引入另外一个新元素 k 2 （分布式光伏系统的收益系数）与发电量，购电、售电价格有关，则式（8）可为F g = k 2 × P PV 。结合式（6），则式（3）推导为：
分布式光伏系统综合成本变为和 k 1 、 k 2 、PPV有关的函数，由此可以找出分布式光伏系统在单个项目的安装临界值 PPV1 和最大值P PVmax ，见图4。
临界值的确定可以在设计阶段得出相对准确的项目全部消纳分布式光伏系统发电量，最大值的确定也能判别项目可以设置的最大分布式光伏系统发电量的经济效益及合理性。由式（9）可近似得出分布式光伏系统综合成本和分布式光伏系统安装容量的关系，见图5。
当分布式光伏系统发电全部自发自用时，由于分布式光伏系统成本越低，k 1 系数越小，分布式光伏系统收益越多，k 2 系数越大，此时曲线的斜率越大，分布式光伏系统综合成本变小的速度越快；当分布式光伏系统发电有余电上网时，k 2 系数变小，斜率也变小，则分布式光伏系统综合成本变小的速度也变慢。
