基于平准化储能成本的长期储能技术比较

《Journal of Energy Storage》：A comparison of long duration energy storage technologies based on levelized cost of storage

长期储能技术平准化成本比较研究应用LCOS方法分析a-CAES、PHES和Li-ion三种技术在24个场景的成本表现，发现a-CAES综合成本最低，Li-ion次之，PHES最高，往返效率与年满载小时数为关键成本驱动因素。

　　

莱昂哈德·弗里德尔（Leonhard Friedel）|雅娜·格伦茨（Jana Grenz）|克里斯蒂安·哈吉斯特（Christian Hagist）

WHU – 奥托·贝斯海姆管理学院（Otto Beisheim School of Management），德国瓦兰达尔（Vallendar）布尔格广场2号（Burgplatz 2），邮编56179

摘要

由于风能和太阳能的间歇性，可再生能源在电力系统中所占比例的不断增加给电网的稳定性带来了重大挑战。长时储能（Long Duration Energy Storage, LDES）技术可以通过储存多余的电能并平衡供需来缓解这一问题。本研究采用平准化储能成本（Levelized Cost of Storage, LCOS）方法，评估了三种LDES技术——绝热压缩空气储能（adiabatic Compressed Air Energy Storage, a-CAES）、抽水热能储能（Pumped Heat Energy Storage, PHES）和锂离子电池（Lithium-ion Batteries, Li-ion）在24种不同情景下的成本竞争力。研究结果发现，a-CAES在总体成本上最低，尤其是在电力和电网费用较低的国家。锂离子电池在高成本地区的表现最佳，而抽水热能储能则是成本最高的储能技术。敏感性分析表明，往返效率（Round-Trip Efficiency, RTE）和年满负荷小时数（Annual Full Load Hours, FLHt）是影响LCOS的主要因素。

引言

为应对气候变化，欧盟（EU）设定了雄心勃勃的气候目标，计划到2040年将其温室气体排放量减少90%（相比1990年的水平）[1]。实现这一目标的关键在于扩大可再生能源（RES）的利用，2024年可再生能源占欧盟电力生产的比例约为47%[2]。然而，随着可再生能源在电力结构中占比的提高，其发电的高波动性和不确定性给能源供需平衡带来了新的挑战。

此外，人工智能（AI）和数据驱动技术的崛起导致数据中心（Data Centers, DCs）和技术公司的电力需求激增。根据德弗里斯（De Vries）的研究[3]，一次AI查询的能耗可能是传统谷歌搜索的十倍。由于数据中心需要来自可持续能源的稳定电力供应以满足欧盟的气候目标，因此需求的增加主要集中在可再生能源上[4]。但由于数据中心全天候运行，电力供应不能中断，因此需要找到解决可再生能源间歇性的方法。

针对这一问题，长时储能（LDES）是一种可行的解决方案。通过在电力过剩时储存能量，并在可再生能源发电不足时释放储存的能量，LDES可以平滑可再生能源发电的峰值负荷，从而确保电力供应的稳定和安全。根据LDES委员会（LDES Council）的预测，到2030年全球需要部署980吉瓦（GW）的LDES设施[5]。然而，LDES市场仍处于发展阶段，并非所有技术都已具备商业成熟度。因此，对于组织、政策制定者和投资者来说，了解哪些技术具有最具成本效益的特性至关重要。工业界和学术界常用的评估标准是平准化储能成本（LCOS）[70]。

为了推动LDES经济性的研究，本研究应用LCOS方法比较了三种有前景的储能技术：机械储能（绝热压缩空气储能，a-CAES）、热能储能（抽水热能储能，PHES）和电化学储能（锂离子电池，Li-ion）。通过分析24种不同情景（涉及不同技术、国家和应用场景），研究发现a-CAES在所有条件下的LCOS均最低。锂离子电池由于具有较高的往返效率（RTE），在电价较高的地区表现较好；而抽水热能储能的LCOS目前最高。敏感性分析进一步验证了这些结果，发现往返效率和年满负荷小时数是影响LCOS的主要因素。图1展示了a-CAES的技术流程图，图2则介绍了抽水热能储能的技术原理。

当电价较低时，系统会将空气压缩并储存起来；压缩过程中产生的热量会被捕获并保存，而不是被浪费。需要电力时，储存的空气会被释放出来，并利用保存的热量重新加热，然后通过涡轮机转化为电能。由于该系统能够循环利用自身产生的热量，因此不需要天然气或其他燃料。简单来说，a-CAES通过压缩空气和储存的热量来储存能量，并随后将两者结合转化为电能，这使其比传统的压缩空气储能系统更高效[6]。

本研究的结构如下：第2节概述了LDES技术和LCOS指标；第3节介绍了研究方法，包括LCOS计算公式、模型设计、关键假设和输入参数；第4节展示了两种应用场景（基准情况和数据中心场景）的LCOS分析结果，并进行了敏感性分析；第5节结合现有文献讨论了研究结果及其政策和投资意义；第6节对全文进行了总结。

参考文献片段

文献综述

LDES的技术性能取决于储能系统的放电持续时间，该时间以小时为单位，取决于系统的能量储存能力和功率输出能力。能量储存能力指的是可储存的总能量；功率输出能力则指在某一时刻能够释放的电能。公式（1）表达了这三个变量之间的关系：

$E=P?d$

• E：能量储存能力（兆瓦时，MWh）
• P：功率输出能力（兆瓦，MW）
• d：放电持续时间（小时，h）

平准化储能成本公式

为了计算每千瓦时的单位成本，LCOS方法计算储能设施在整个偿还期内所有成本的现值，并将其除以实际释放的电能总量（已折现）。成本包括资本支出[2]。

结果与敏感性分析

通过将输入参数代入LCOS公式，计算了三种技术（a-CAES、PHES和锂离子电池）在24种不同情景下的平准化储能成本（LCOS）。数据中心场景还包含了额外的LCOE（Levelized Cost of Energy）计算。比较了这些技术在基准情况和数据中心场景下的LCOS表现。

讨论

对三种技术（a-CAES、使用熔盐的Brayton循环系统以及锂离子电池）的LCOS分析显示，a-CAES在所有情景下的成本最低；锂离子电池的LCOS略高；而抽水热能储能的LCOS最高。在欧洲基准情景下，a-CAES的LCOS为224欧元/兆瓦时（EUR/MWh），锂离子电池为261欧元/兆瓦时（EUR/MWh），抽水热能储能为342欧元/兆瓦时（EUR/MWh）。从各国情况来看，德国是储能成本最高的国家。

结论

LDES技术为解决可再生能源的间歇性问题提供了有效的方案。本研究通过应用LCOS方法比较了三种储能技术（绝热压缩空气储能、抽水热能储能和锂离子电池），为相关研究做出了贡献。研究分析了24种不同情景，涵盖了两种应用场景、一个地区和三个国家。 研究结果表明，由于较低的资本支出（CAPEX），a-CAES是成本最具竞争力的技术。

CRediT作者贡献声明

莱昂哈德·弗里德尔（Leonhard Friedel）：负责撰写、审稿与编辑、方法论研究、概念构建。 雅娜·格伦茨（Jana Grenz）：负责撰写初稿、数据整理、概念构建。 克里斯蒂安·哈吉斯特（Christian Hagist）：负责撰写、审稿与编辑、软件开发、资源管理、项目协调、方法论研究及概念构建。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。