(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111467120.9 (22)申请日 2021.12.0 3 (71)申请人 国网福建省电力有限公司经济技 术 研究院 地址 350012 福建省福州市晋安区秀峰路 221号亿力名居1号楼 申请人 国网福建省电力有限公司 (72)发明人 胡玉蔚　初保驹　林玲　黄嘉升　 叶颖津　邹丽芳　阮迪　朱雅芳　 林诗媛　韩雅儒　叶楠　张诗鸣　 (74)专利代理 机构 福州元创专利商标代理有限 公司 35100 代理人 陈鼎桂　蔡学俊 (51)Int.Cl. G06F 17/11(2006.01)G06Q 10/04(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于LCOE的光伏发电成本预测方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种基于LCOE的光伏发电成本 预测方法， 包括以下步骤： 步骤S1:获取光伏电站 成本构成， 并构建对应的成本计算模型； 步骤S2: 基于步骤S1得到的成本计算模型， 构建平 准化度 电成本计算模型； 步骤S3:根据待测光伏电站系 统参数， 基于平准化度电成本计算模型， 得到光 伏平准化度电成本。 本发明实现对光伏发电技术 成本的更加全面、 科学、 准确的核算， 效率更高， 有效提高光伏发电站建 设效率。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114186176 A 2022.03.15 CN 114186176 A 1.一种基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1： 获取光伏电站成本构成， 并构建对应的成本计算模型； 步骤S2： 基于步骤S1得到的成本计算模型， 构建平准 化度电成本计算模型； 步骤S3： 根据待测光伏电站系统参数， 基于平准化度电成本计算模型， 得到光伏平准化 度电成本 。 2.根据权利要求1所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于， 所述光伏电 站成本构成包括输电成本 Ctrans、 运营成本 Cop、 财务费用Cfn和税收Ctax。 3.根据权利要求2所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于.所述输电成 本Ctrans， 具体为： 式中： ηup为升压电网效率， ηdown为降压电网 效率， ηtrans为输电效率， Ccr为发电装机成本； ηtrans＝ ηr(1‑σtrans)ηi 其中， ηr为整流侧换流站效率， ηi为逆变侧换流站效率； σtrans为对应的线路传输损耗 率。 4.根据权利要求2所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于， 所述光伏电 站的运营成本包括维护和管理费用 、 保险费用和配电费用， 其中对电站维护和管理费用进 行动态分析： 第n年的电站维护和管理费用Cpre为： Cpre＝(I(n‑1)e‑C(n‑1)fixedde)(1+re)+Cnfixedde  (2) 式中： I(n‑1)e为第(n‑1)年的投资 费用； C(n‑1)fixedde为第(n‑1)年的固定资产 折旧费用； re 为运维费用年增长率； Cnfixedde为第n年的固定资产折旧费用， 本模型采用直线法计提折旧， 其中t为折旧年限， rd为系统残值 率； 保险费用为： Cinsu＝Csinsuri  (3) 式中： Csinsu为投保额； ri为年保险费率。 5.根据权利要求2所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于， 所述财务费 用Cfn由贷款比例和贷款利率决定， 财务费用Cfn为： Cfn＝Ccriloanrintr  (4) 式中： iloan为贷款占总投资的比例； rintr为贷款利率； 若采用银 行较为常用的等 额本息还款方式， 则每月的财务费用Cfn为： 式中： r为贷款月利率； n 为还款月数； 若采用等 额本金还款方式， 则每月的财务费用Cfn为： 式中： Crep为累计已还本金。 6.根据权利要求2所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于， 所述光伏电 站税收Ctax包括增值税、 附加税和所 得税；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186176 A 2增值税Cvat为： Ip＝(1‑rs)EgPd+rsEgPctr+Icdm  (8) 式中： Ip为光伏发电收入； rs为自用电量比例； Eg为系统发电量； Pd为脱硫标杆电价； Pctr 为合同能源管理约定使用电价； Icdm为CDM指标销售收入； rvat为增值税 税率； 附加税Caddtax为： Caddtax＝Cvatrad  (9) 式中： rad为附加税 税率； 所得税Cincometax为： Cincometax＝(Ip‑Cvat‑Caddtax‑Cpv)rincome‑Crttax  (10) 式中： Cpv为光伏发电成本， Cpv＝Cop+Cfn； rincome为所得税税率； Crttax为折旧抵税， 7.根据权利 要求1所述的基于LCOE的光伏发电成本预测方法， 其特征在于， 所述步骤S2 具体为： 步骤S21： 计算系统发电量Eg， 所述光伏电站系统发电量由光照小时数、 光伏系统额定功 率、 光伏系统性能比和系统衰减率决定， 光伏电站每年 年均发电量Eg为： Eg＝WsP0R(1‑rg)  (11) 式中： Ws为全年峰值日照时数， 指光伏方阵面上全年接收到的太 阳总辐照量与标准测试 条件下地面太阳辐照度G＝1000 W/m2相除后得到的值； P0为光伏系统额定功率； R为光伏系统 性能比， 与光伏方阵倾角、 光照利用率、 光伏组件表面污染等有关； rg为系统衰减率。 步骤S22： 计算光伏电站年收入Ip， 所述光伏电站的收入具体为： Ip＝EgPi+rsEgPctr+(1‑rs)EgPd+Icdm  (12) 式中： Eg为系统发电量， Pd为脱硫标杆电价； Pi为补贴电价； Pctr为合同能源管理约定使 用电价； rs为自用电量比例； Icdm为CDM， 指标销售收入， Icdm＝B×ERy， 其中B为CDM项目减排量 的价格， ERy为温室气体减排 量； 步骤S23： 优化平准化度电成本模型， 具体为： 根据分布式光伏并网发电中的成本和收 入分析， 考虑了税收成本和由损耗带来的额外成本， 减去折旧抵税， 得出光伏平准化度电成 本更准确的计算模型为： 式中： i为折现率； n为系统运行年份(n＝1， 2， ...， N)； N为光伏系统运行期限； Ctax为税 收， Ctax＝Cvat+Caddtax+Cincometax。 8.一种基于LCOE的光伏发电成本预测系统， 其特征在于， 包括处理器、 存储器以及存储 在所述存储器上 的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时， 具体执行如权利要求 1‑7任一项所述的光伏发电成本预测方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186176 A 3