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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%)。
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