广泛的储能部署对电网运营的影响（一）

美国国家可再生能源实验室（NREL）日前发布了储能未来研究(SFS) 的一份名为“广泛的储能部署对电网运营的影响”报告。储能未来研究(SFS)是该实验室一项历经多年的研究项目，旨在探索储能系统在美国电力行业发展和运营中的作用和影响。储能未来研究(SFS)旨在研究储能技术的进步对部署公用事业规模储能系统和分布式储能系统的潜在影响，以及对未来电力系统基础设施投资和运营的影响。

这份报告使用美国国家可再生能源实验室（NREL）的区域能源部署系统(ReEDS)模型中的成本驱动场景作为起点，研究电网规模储能系统的运营影响以及与可再生能源发电之间的关系。为此使用商业生产成本建模软件PLEXOS，来评估到2050年美国累计部署210GW～930GW储能系统的五个场景的每小时运行情况。研究发现，从现在到2050年，储能系统将在电力系统中发挥着重要作用——通过存储最低边际成本的电力（通常是太阳能发电设施或风力发电设施的过量发电），并在每天的最高净负荷期间发电。部署和运行储能系统有助于整合可变可再生能源，并通过提供重要资源来提供持续可靠的电力。

储能未来研究(SFS)系列提供的数据和分析以支持美国能源部发起的“储能大挑战”，这是一项旨在加速下一代储能技术的开发、商业化和利用，并保持美国在储能领域的全球领导地位的综合计划。储能大挑战采用用例框架来确保储能技术能够经济高效地满足特定需求，它融合了多个类别的广泛技术：电化学、机电、热储能、发电、建筑和电力电子。

储能未来研究(SFS)一系列报告由美国能源部(DOE)旗下的美国国家可再生能源实验室撰写。该研究报告获得美国能源部能源效率和可再生能源办公室的赞助，并采用美国国家可再生能源实验室的计算资源进行。而文章中表达的观点不一定代表美国能源部的观点。

摘要

由于成本的快速下降和储能系统的巨大潜在价值，人们可以在未来看到电网上部署的装机容量高达数百吉瓦的储能系统。储能未来研究(SFS)报告旨在探索储能系统在美国不断发展的电力部门中的潜在作用和影响。

该评估建立在之前发布的储能未来研究(SFS)报告的基础上，其中美国国家可再生能源实验室（NREL）在其公开可用的区域能源部署系统(ReEDS)模型中添加了新功能。研究表明，到2050年底，美国部署的储能系统的装机容量有可能超过125GW，即使按照最保守的估计，这也将达到美国目前累计部署的储能系统装机容量的五倍多。

这一分析通过详细的生产成本建模进入到区域能源部署系统(ReEDS)储能部署率较高的场景，以观察每小时、每日和每年的运营以及相关储能系统的价值。总体而言，这一场景的电力系统方案成功运行，表明到2050年底无需担心电网的负载平衡。成功的负载平衡表明在以前的工作中对区域能源部署系统(ReEDS)的各种改进在设想这些未来场景方面是有效的。

研究表明，储能系统与太阳能发电设施的可用性高度一致，太阳能发电设施具有可预测的发电周期，这与储能系统的充电和放电的需求非常吻合。另一方面，风力发电的发电周期并不稳定，并且经常长时间的过度发电，可能持续数小时或数天，这比在这里研究的储能系统的持续时间要长得多。尽管储能系统可以在利用太阳能发电设施和风力发电方面发挥关键作用，但与太阳能发电设施的协同作用更加一致。电网中的储能系统与可再生能源发电设施配套部署和运营，可以有效地提供能源时移和降低峰值负载服务。尽管储能系统的年容量系数较低，这在本质上受到其充电需求的限制，但具有非常高的利用率，这表明储能系统对电力系统资源充足性的巨大贡献。

最后，报告还发现储能系统提高了多种电力资产的效率。例如，在研究的未来的电网场景中，储能系统通过利用风力发电和太阳能发电等可再生能源的过度发电来取代燃煤发电和天然气发电设施，从而减少电力系统的碳排放量。此外，储能系统可以减少化石燃料发电设施的污染物的排放，这可能会对当地居民的健康带来不利影响，特别是那些生活在化石燃料发电设施附近的居民。储能系统也会改进和稳定电网的运行，提高了某些输电线路的利用率，同时减少了在电力线路的拥塞。储能系统如何通过增加或减少使用量来影响附近的输电取决于当地条件，研究还发现，储能系统通常会提高输电资产的利用率。这些发现表明，在同时部署和运营能源资产时，进一步分析应考虑储能系统和输电线路的独特交互。

总的来说，储能未来研究的分析结果表明，长时储能系统在未来电力系统中发挥重要作用的机会越来越大。该分析表明，通过减少过度发电、减少化石燃料发电设施运营和排放，以及提高输电系统的利用率，部署更多的长时储能系统可以提高运营效率。此外，储能系统在最高净负载时间提供容量方面发挥着重要作用。储能未来研究还研究长时储能系统的作用，特别是在高度脱碳的电网条件下，例如接近100%清洁能源的电网条件下。

1.导言

在成本下降和完成可再生能源目标的推动下，太阳能发电和风力发电等可再生能源的部署在全球范围内不断增加。与此同时，电池成本的下降导致能源开发商对部署储能系统以提供电网服务的兴趣日益浓厚，其中包括能源转移和调峰服务。美国国家可再生能源实验室(NREL)的储能未来研究评估了到2050年的储能部署途径，发现储能系统将成为大容量电力系统的重要贡献者，到2050年美国累计部署的储能系统装机容量容量将达到132GW。这种储能部署主要由能源价值（能源转移）和容量价值（在电力系统需要时提供电力）的组合驱动。

当部署电力系统上时，储能系统可以提供许多好处，其中包括能量转移、减少化石燃料发电设施的运营、提供辅助服务、促进系统资源充足性，以及可能推迟输电线路或其他电力系统基础设施升级。在提供能源转移的过程中，作为净能源消费者的储能系统，能够以较低的价格存储可用的能源，以便在电力价格较高时释放。随着电力系统中的零边际成本可再生能源的份额持续增长，储能系统的一个主要用途是在可再生能源发电设施过度发电期间存储电力，另一个好处是使用存储的电力来避免或减少启动成本高昂的化石燃料发电设施。储能系统还可以提供辅助服务或作为备用电源，为电力系统提供可靠的电力来源。此外，储能系统可以通过在电力系统需要时放电来满足峰值需求。

最后，储能系统还可以提供其他一些难以量化的好处，例如避免或推迟输电系统或配电系统的升级，特别是在传统发电资源可能难以选址建设的地区。

大多数电力系统模型只能同时代表这些潜在利益中的一小部分，因为这些利益在规模和时间上分布广泛。在考虑未来投资时，电力系统规划或容量扩展模型会尽可能地考虑这些不同的价值流以抵消前期成本。但是，规划模型通常无法考虑详细的运行参数或完全获得储能系统（或其他资产）可能提供的所有服务。运行分析通常需要使用具有不同目标函数和时间的多个模型。例如，生产成本建模就是这样一种工具，可以提供对电网运行的详细洞察，包括可能看起来与当今电力系统大不相同的未来的电力系统。例如，在某些储能系统未来研究场景中，储能部署达到数百吉瓦，而截至2021年美国累计部署了23GW的储能系统，但绝大多数来自抽水蓄能发电设施。那么储能密集型电力系统的运行会是什么样子，与现在有何不同？不同类型的储能系统将如何相互交互？这些操作如何随季节、场景和储能配置而变化？

为了回答这些问题，这项工作评估了区域能源部署系统(ReEDS)模型确定的场景的详细操作，以使用商业生产成本模型软件PLEXOS以每小时为基础来明确实现储能部署率较高的场景的操作。该研究使用一系列场景来评估储能系统在每日、季节性和年度基础上可能扮演的角色，以及该角色如何随着储能系统的配置和系统资源组合而变化。（注：PLEXOS是采用基于数学原理的优化技术进行预测的经济型优化软件。PLEXOS提供最新的可视化功能、数据处理和分布式计算方法，可以为电力、水和天然气提供强大的高性能仿真系统。）

2.方法和数据

储能系统未来研究的主要目标是检查未来电力路径，这些路径可以看到美国大量而持续地部署储能系统。了解大规模输电和发电系统如何随着储能部署而发展是这项研究的核心。该建模的目的是识别和评估各种储能部署路径的成本和收益。考虑到电力系统的复杂性，这不能采用单一模型的大系统模型来实现。为此，研究采用了“确定成本最低的投资路径”和“详细模拟预计未来系统的操作”两个主要系统模型，并将它们结合起来。

在分析的第一步中，使用区域能源部署系统(ReEDS)来确定在技术成本和性能的各种演变下输电和发电资产的最低成本投资集。区域能源部署系统(ReEDS)用于长期的电力系统规划工作，因为它综合了电力部门变革和投资的许多不同限制和驱动因素，其中包括技术和燃料价格、政策和法规、技术性能限制、燃料供应限制、以及负载形状和总需求的变化，以确定投资路径。第二步，是使用PLEXOS来模拟从目前到2050年（在给定场景下）预计储能系统的每小时的时间尺度来运行。PLEXOS的结果可用于评估未来预计储能系统的供需没有遇到任何重大挑战。

2.1分析中的五个关键场景

该分析基于美国国家可再生能源实验室（NREL）的区域能源部署系统(ReEDS)容量扩展模型生成的场景，该模型代表美国电力系统在134个地区由聚合输电走廊连接，以对电力系统退役和发电、输电和发电投资进行成本最低的系统优化。该模型优化了电力系统的投资，包括电力系统在每个时间尺度中的运行。这一研究中的其他报告包含对区域能源部署系统(ReEDS)模型、其输入以及与这项工作相关的各种改进的完整讨论。

研究报告的分析重点关注区域能源部署系统(ReEDS)中实施的以下五个关键场景：

·参考场景（Ref）：该场景遵循到2050年的所有成本和技术演进作为参考假设。

•低成本电池场景（Low-Cost Batt）：该场景设定电池的最低成本。

•低成本太阳能发电场景（Low-Cost PV）：该场景设定太阳能发电设施的最低成本。

•高天然气成本/低成本电池场景：该场景设定的高成本的天然气发电和最低成本的电池。

•零碳场景：该场景反映了未来研究中的零碳能源场景，该场景比上述四种场景实现了更多的储能部署（以MW为单位）。

图1显示了2020～2050年五种场景中按发电设施类型划分的装机容量和年发电量。所有场景都显示太阳能发电设施、风力发电设施和储能系统装机容量的增长，这在很大程度上是由于这三种资源的技术成本下降。这些能源取代了核电和煤电，在某些情况下还取代了天然气发电。天然气发电在高天然气成本/低成本电池场景中最为明显，该场景使用高天然气成本以及零碳场景，该场景要求到2050年将替代所有的燃煤发电设施和天然气发电设施。其他三种场景（参考场景、低成本电池和低成本太阳能发电）遵循天然气成本轨迹的中间情况，导致到2050年仍将采用大量的天然气发电。

图1.评估的五种场景中的总发电量和装机容量组合

图2显示了在相同场景和年份下按技术类型划分的已经安装的储能系统装机容量。需要注意的是，在储能未来研究中没有考虑部署持续时间超过12小时的储能系统。2020年，几乎所有的的长时储能系统都是现有的抽水蓄能发电设施。到2030年，将会看到持续时间较短的电池储能技术（持续时间为2小时和4小时）的部署急剧增加，因为这些技术被认为具有鉴于其较小的装机容量，成本最低。到2040年，持续时间为4小时电池储能系统继续占据主导地位，但开始看到持续时间为6小时电池储能系统的部署。到2050年，持续时间为4小时电池储能系统仍然是所有场景中最主要的储能技术，但一些场景（尤其是零碳场景）显示部署更长持续时间的电池，例如持续时间为8小时和10小时电池的储能系统。由于成本下降，持续时间更长的电池储能系统在未来几年变得更具成本竞争力。在零碳场景的情况下，持续时间更长的电池储能系统也更有价值，因为它们能够在更长的时间内实现能量转移，并提供更高的容量信用。最后，即使是在建模时间范围内部署最少的储能系统（参考场景），到2050年部署的储能系统装机容量也将增加大约10倍。

图2.研究报告中考虑的五种场景下按技术类型分类的ReEDS储能系统装机容量

2.2 PLEXOS的构想

生产成本建模从区域能源部署系统(ReEDS)开始，其中包括输电系统、可再生能源发电设施和传统发电设施的类型、装机容量和位置，以及每小时负荷和可变的发电数据。这些数据与每小时运营储能系统一起传递到生产成本模型。研究报告使用PLEXOS这样一种商用生产成本模型来模拟区域能源部署系统(ReEDS)确定的未来电力系统的每小时运行。生产成本模型的目标是优化发电资源的调度，以更经济有效地满足负荷，并受到所有限制（例如可再生资源、传输可用性和运营实践）的限制。

区域能源部署系统(ReEDS)在其算法中简化了调度，以便为未来几十年的投资决策提供信息。这允许模型考虑关键的操作限制和挑战，但仍然足够简单以保持计算的易处理性。然而，由于区域能源部署系统(ReEDS)没有明确模拟每年时间范围的8,760小时调度，因此它无法解决许多对确保能量平衡和储能优化运行至关重要的运行限制。因此，PLEXOS模拟区域能源部署系统(ReEDS)确定的电网扩建的每小时运行，以衡量运营成本并验证供需平衡。使用输电网络的简化区域近似评估基本输电充足性，以及评估储能系统的调度。储能系统在PLEXOS中定义为装机容量（MW）和持续时间（h）和由区域能源部署系统(ReEDS)确定的位置。与区域能源部署系统(ReEDS)的所有服务假设一致，储能系统经过共同优化以提供能源和辅助服务。

该分析涵盖美国各州，其中包括三个独立的同步互连区域：东部互连区域、西部互连区域和德克萨斯互连区域。因为这个地理足迹很广泛，容量扩展建模和生产成本建模简化输电系统的表示。在这一建模中，美国电力系统由134个区域组成，这些区域由输电线路相连。因此，区域能源部署系统(ReEDS)和PLEXOS都将限制之间的流动，但不会限制在这些区域内。

生产成本建模步骤的目标是测试容量扩展场景的运营影响，提供跨场景的每小时调度的详细图片，并深入了解储能容量调度的优化。

就这一研究报告而言，生产成本模型的主要输出包括：

•识别任何未提供服务的负载或未提供服务的储备，这可能表明资源充足性问题。

•不同时间尺度的发电构成，其时间从每小时到每年。

•发电的总可变运营成本（包括燃料成本、启动和关闭成本以及可变运维成本）

•抽水蓄能设施和电池储能系统等能源受限资源的调度和利用。

•资源组合每年和在任何特定时间提供储备。

•输电系统简化表示的使用和拥塞。

•在特定的时期（例如，高可再生能源/低负荷时期和低可再生能源/高负荷时期）进行调度。

3.储能部署率高的未来场景的运营结果

本节将讨论在储能未来研究五个场景中部署的储能系统，了解储能系统在每天、季节性和年度基础上所起到的重要作用。还研究了储能系统随着时间的推移而变化的角色，从2020年系统的表示开始到2050年的建模。

3.1储能系统在年度运营中的作用

储能系统在本质上不同于大容量电力系统上的大多数发电设施，因为它在技术上不是一种发电资源。为了向电力系统提供电力，储能系统必须首先存储能量，并且由于电源转换而导致效率损失。由于需要充电和相关的效率损失，容量系数图用点来表示每种场景中存储的平均年容量系数。在所有年份和场景中，年容量系数都保持在25%以下（在某些情况下低于10%）。为了理解图3中的容量系数趋势，首先考虑在扩容模型中部署储能系统的原因，其中包括：

•能源转移资源：昼间储能可以实现能源套利，尤其是在越来越多的低成本资源（如太阳能发电设施）可供充电的情况下。随着电池成本的下降，更多的能源转换机会变得经济。

•容量资源：储能系统是一种可靠的资源，有助于满足净需求高峰期。

在某些情况下（参考场景和低成本太阳能场景），容量系数会随着时间略有增加，其原因是：(1)持续时间更长电池储能系统的部署相对增加，从而提供更高的平均容量系数；（2）更多地部署零边际成本资源（太阳能和风能）进行套利。在其他情况下（低成本电池和高天然气成本/低成本电池），尽管在某些情况下增加了使用时间更长的电池储能系统的部署，但储能容量平均系数在2030年后下降；这发生在具有低成本电池假设的场景中，因为即使套利机会较少，采用低成本电池也可能是经济的。在这四种场景中，容量系数的趋势主要是由储能系统扮演的第一个角色（能量转移）驱动的。然而，第五种场景（零碳场景）显示到2050年的年容量系数最低。在这种情况下，在高天然气成本/低成本电池的场景下运行储能系统的时间只有约55天。鉴于零碳场景中的全天候显著缩减，储能系统运行的时间更少，从而降低了平均容量系数。在这种情况下，储能系统扮演的第二个角色（作为容量资源）类似于很少运行的天然气调峰电设施。

储能系统仍然扮演着第一个角色（能量转移）。零碳中的套利机会虽然发生的频率较低，但利润丰厚，因为储能系统正在以零边际成本发电，采用可再生能源电力取代成本昂贵的化石燃料发电设施的电力（边际成本约为200美元/MWh）。

尽管图3显示的年容量系数较低，但图中的三角形（显示每个地区仅前10个净负载小时的平均储能容量系数）讲述了不同的故事。该计算揭示了在这些时间内的高容量系数，通常远高于75%。这些小时代表了电力系统面临供电压力的时期，而储能系统在这些时期的贡献很大。在大多数情况下，由于储能部署容量较高，前10个净负载小时内的储能容量系数在2050年最低。随着电力系统上的储能系统装机容量增加，新部署的储能系统的收益递减，表明趋于饱和。与年容量系数类似，前10个净负荷小时的平均系数在2050年零碳场景中最低，其原因与年容量系数在该场景中最低的原因相同。

图3.不同年份和场景中储能资产的年容量系数，按年平均值（上图）和前10个净负载小时（按地区）计算

图4.2050年所有场景下每种储能技术的年容量系数（上图）和每日放出的储能容量百分比（下图）

最后，报告研究了2050年高天然气成本/低成本电池场景中每日排放的储能容量百分比与可变发电量贡献之间的关系（如图5所示）。在这里，将区域能源部署系统(ReEDS)区域的集合绘制为一个点；这样做将足迹划分为美国18个区域，在某种程度上接近区域输电组织/独立系统运营商的足迹或市场区域。每个区域都是一个点，每日放电容量的百分比与太阳能发电占总发电量的百分比（左图）或风力发电占总发电量的百分比（右图）。尽管该图表现出很大的变化，但太阳能发电量增加与每日放电容量百分比（或每日能量循环）增加之间存在明显关系，而风力发电量增加与每日放电容量百分比减少之间存在明显关系。太阳能发电的正相关关系表明，随着太阳能发电量的增加，对储能系统的需求增加——储能系统在白天可以利采用太阳能发电设施过量电力进行充电，并在早晚的峰值期期放电。另一方面，也看到风力发电的相反关系。先前的分析表明，风力发电设施的过量发电通常会持续数小时甚至数天的时间，远远超过该研究中部署的储能系统的持续时间。在这些风力发电过剩期间，储能系统充满电之后而无需放电，直到过发电期间停止，从而降低了平均日使用容量。

图5.报告中美国18个区域中到2050年每日放电的储能系统容量百分比与可变发电量占发电量的百分比制

本节说明储能系统如何在所有配置和电网组合中有效地提供降低峰值服务（以及能源转移）。尽管储能系统的年容量系数较低，本质上受到其充电需求的限制，但在电力系统需要更多容量的前10个净负载小时内，它具有非常高的利用率（在许多情况下超过75%）。