储能|大规模电池储能成本预测分析( 三 )
我们采用了Feldman等人（即将出版）的4小时和2小时成本估算 ， 将总成本分为能源成本和功率成本 。 使用两个不同持续时间的总成本 ， 计算能源和功率成本 。 还可以对照Feldman等人（即将出版）提出的1小时和0.5小时成本估算值对能源和功率成本进行检验 。 我们假设针对电池系统总成本得出的相对成本降低同样适用于电池的能量和功率成本 。
三、结果和讨论
图1显示了低、中、高预测值的归一化成本轨迹 。 高预测值遵循（2018年或更新年份）至2030年的最高成本轨迹 。 如“方法”部分所述 ， 从2030年到2050年 ， 它的成本将降低25% 。 中和低预测值的初始斜率比后期斜率要大 ， 这表明大多数出版物都预见成本在近期内有较大的下降 ， 但随着时间的推移会有所减缓 。 到2030年 ， 低、中、高三种情况下的成本分别降低63%、47%和26% ， 到2050年分别降低78%、60%和44% 。
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图1.4小时锂离子电池系统的电池成本预测 ， 以及相对于2019年的数值
4小时设备的总系统成本如图2所示 。 2019年$380/kWh的起点值来自Feldman等人（即将出版）成果 。 虽然2019年的成本存在不确定性（稍后将讨论） ， 但为了方便起见 ， 我们在长期规划模型中使用了单一成本（2019年使用相同的成本意味着2019年的解决方案不会随着我们对存储成本的预测从“高”到“中”再到“低”而改变） 。 根据定义 ， 预测值与归一化成本价值的轨迹相同 。 2030年的存储成本为$124/kWh ， $207/kWh和$338/kWh ， 2050年为$76/kWh ， $156/kWh和$258/kWh 。 每一年和每一轨迹的成本载于附录 。
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图2.4小时锂离子系统的电池成本预测值
图3显示了图2中的绝对成本预测值与公布的成本预测值的比较 。 由于我们选择基于归一化成本价值进行预测 ， 因此它们并不一定与公布的成本预测一致 。 许多已公布的成本预测甚至未达到我们所选定的起点 ， 而其他少数成本预测则比我们的低预测值还要低 。 部分差异是由于预测的年份导致 。 2017年公布的成本预测往往高于2018年或以后公布的成本预测 。 图3下半部分显示 ， 当只考虑最近时间的费用预测时 ， 预测在绝对基础上更好的趋于一致 。
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图3.本工作中制定的电池成本预测（粗体线）相对于已公布的成本预测
预测的一个关键假设是起点的选择 。 起始点的高低将使一组预测值相对于起始点大小的变化而变大或减少 。 为了更好地评估我们选择的起点的质量 ， 我们将Feldman等人（即将出版）的数值与2018年或更晚发表的其他数值进行了比较（如图4所示） 。 电池成本变化非常快 ， 我们没有考虑较早的报告值 。 尽管它确实表明电池存储系统的当前价格存在相当大的不确定性（±$100/kWh） ， 这一比较增加了我们对所选择的起始值的信心 。
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图4.来自2018年或更晚发表的研究当前电池存储成本
使用归一化成本降低来进行预测的另一个挑战是 ， 以比我们的起点更高的值开始的预测可能会预见更大的成本降低潜力 ， 因此会有很高的还原率 ， 但仍然不会产生较低的$/kWh成本 。 相反 ， 开始时低于我们起点的预测可能会预见较小的成本降低潜力 ， 但可以实现非常低的$/kWh成本 。 然而 ， 我们仍然倾向于使用归一化成本降低数值 ， 因为在已发布的预测中 ， 起始成本的差异很大 ， 而且因为它能适应不同出版物中不同的成本和系统定义 。
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