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储能|大规模电池储能成本预测分析


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储能|大规模电池储能成本预测分析
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导读
NREL的研究显示 ， 根据其低、中、高三个版本的成本预测 ， 到2050年 ， 将会达到$88/kWh、$156/kWh和 $219/kWh 。
过去十年里 ， 锂电池生产大发展的同时 ， 其价格降低了接近90% ， 最终使得电动汽车和电化学储能等相关产业在历史上第一次具备了商业可行性 。 但动力电池应用场景相对单一 ， 而储能电池的应用场景更为丰富和复杂 。
理论上说应用场景不同 ， 就需要不同的储能产品 。 美国国家可再生能源实验室（NREL）根据20家研究机构的统计数据 ， 利用区域能源部署系统和资源规划模型进行建模 ， 对公用事业储能电池成本进行了最新的预测 。
NREL的研究显示 ， 根据其低、中、高三个版本的成本预测 ， 到2030年 ， 4小时电池储能系统投资成本将会下降到$144/kWh、$208/kWh和$293/kWh；到2050年 ， 将会达到$88/kWh、$156/kWh和 $219/kWh 。
一、背景

过去十年间 ， 电池存储成本变化迅速 。 2016年 ， 美国国家可再生能源实验室（NREL）公布了一组关于公用事业规模锂离子电池的成本预测值（Cole等人 ， 2016年） 。 2016年发布的这些预测值很大程度上是基于电动汽车电池做出 。 因为若是持续时间超过30分钟 ， 就很难对公用事业规模电池进行成本预测 。 2019年 ， 根据侧重于公用事业规模电池系统的出版物 ， 对电池成本预测进行了更新（Cole和Frazier ， 2019年） 。 本报告更新了2019年公布的成本预测值 。
这些预测主要针对在容量扩展模型中使用的公用事业规模锂离子电池系统而展开 。 NREL利用区域能源调度系统（ReEDS）（Cohen等人 ， 2019年）和资源规划模型（RPM）（Mai等人 ， 2013年）进行容量扩展建模 ， 此处开发的电池成本预测就是用于这些模型 。 此外 ， 这些预测旨在为年度技术基准（NREL ， 2019年）中公布的成本预测提供依据 。
二、方法
本研究中所述成本和性能预测基于文献做出 ， 在这种方法中 ， 预测通常基于文献中的低值 ， 中值和最高值 。 表1列出了本研究所使用的19种出版物 ， 尽管预测主要基于2018年或2019年的出版物 。
储能|大规模电池储能成本预测分析
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在基于已公布的数值进行成本和性能预测时 ， 存在许多固有的挑战 。 首先 ， 已公布的数值的定义并不总是十分明确 。 例如 ， 对于给定的一组值 ， 美元年份、持续时间、放电深度、生命周期和运维并不总是以相同的方式定义（甚至根本没有定义） 。 因此 ， 此处提供的一些值需要从指定的来源进行解释 。
第二 ， 许多已公布的数值将其公布的预测与其他人做出的预测进行了比较 ， 目前尚不清楚这些预测相互依赖的程度 。 因此 ， 如果某预测为另一预测提供依据 ， 那么这一预测可能会人为地使结果（偏向这个特定预测）比其他预测存在更大偏差 。
第三 ， 由于实际电池系统的数据集相对有限并且成本变化迅速 ， 因此尚不清楚应如何权衡不同的电池预测 。 例如 ， 2018年公布的预测是否应该比2016年公布的预测得到更高的权重？或者是一些组织更擅长做预测 ， 因此应该给予其更高的权重？

为了对当前文献进行中立调查 ， 本报告中包含的所有成本预测均具有同等权重 。 仅考虑了2017年或之后公布的存储预测 。 然而 ， 许多最新预测只不过是对旧预测做了汇总（就像本报告一样） 。 例如 ， Comello和Reichelstein（2019）所做的预测是基于2017年或更早的出版物得出 ， 而Nian ， Jindal ， an Li（2019）则使用了Cole等人（2016）和国际可再生能源署（2017）的预测结果进行成本预测 。


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