储能重要的不仅是能量大小还有持续时长

新能源供电的季节性是一个大问题，这要很长时间的储能辅助。

（来源：微信公众号“储能观察”ID：EnergyStorage001作者：DavidLeitch）

一份南澳建模报告显示，在风能和太阳能过剩时，电池和/或抽水蓄能所供应的4-10小时储能往往是满的；同样，在需求过剩时，它们又往往是空的。

这导致了人们对天然气或其等价物的需求，从而确保全部能源需求可以获得响应。

极为粗略的估算显示，固化成本约为12美元/MWh，其中大部分为天然气资本和运营成本。天然气发电量是既有的。

天然气供应了7.5%的能源。在这种情况下，南澳大利亚州的碳排放量会非常低。总体结果表明，随着可变可再生能源（VRE）渗透率的新增，即使电量流进流出各有其利益，在NEM范围内可能也要一些长期储能。

在真正了解我们谈论的内容之前，关于研究储能时长要求的领域，我们还有很多工作要做。

风能和太阳能的季节性是一个大问题

最近，ITK公司研究了电池的发展前景。有越来越多的证据表明，公用事业电池在市场上找到了一席之地。

在美国，不知何故，附属服务和频率控制似乎并没有像在澳大利亚那样成为问题，电池时长开始变久。在美国优秀公用事业公司NextEraEnergy签署的2GW储能电池合同中，有许多合同都是时长4小时的电池合同。

但在澳大利亚，所有电网电池的时长都为2小时，或者更短。

图片来源：ITK

虽然Lakeland的实际储能时长确已达到约4小时，但我们忽略了数个位于昆士兰州的小型电池。

迄今为止，澳大利亚实质上承诺的总电量仅为逾500MW。过去12个月，NEM范围内的平均需求量略高于21GW。至2023年，电池可供应2.5%的电力。假如届时没有使用更多电池，大多数人应会颇感惊讶。

这些储能电池系统最显著的价值在于紧急调频控制，由于大多数应急事件只会持续数分钟，所以为实现这一目的而要的时长非常短。

ITK做出了一个大胆的预测：鉴于电池和电网逆变器在频率控制方面的压倒性优势以及无可匹敌的“平滑”电池电流，电池和电网逆变器最终会成为NEM控制系统的基石。

本文是从成本最低、最大限度的减少未使用能源的角度来看待储能重要任务这一问题。而并不是研究个别电池或抽水蓄能运营商的发展前景，它们可能而且很可能拥有一套完全不同的因素。

可变可再生能源与需求之间的错配现象非常严重并会日益加重

此前，我们估算了2019年九月一日-2020年五月二十四日间，南澳大利亚州的现有风电和太阳能产量。

时段的选取是随意的。我们选中这一时段是因为它最近，此外，南澳大利亚州有61%的可变可再生能源（VRE），所以这是最接近澳大利亚未来发展的时段。

重复一下相关内容。在每小时均值的基础上，我们比较了VRE和需求。在此期间，VRE是需求的61%。为Portland铝冶炼厂供电的时间也包括在内。在这段短暂的期间内，冶炼厂的运行毫无问题。

在此期间，也未出现引人注目的惰转事故。下图中未显示电力进出情况及天然气份额。

图片来源：NEMReview

另一个重要的问题是，南澳大利亚州的平均需求峰值约为1.6GW，相对较小。与大样本相比，大多数小型样本更不稳定。

所以，我们这份南澳大利亚州分析很可能会高估NEM范围内存在的问题。在这一背景下，我们将VRE供应量提升了5/9=55%，以使VRE总产量等于总需求。这带来了以日平均值计算的、VRE过量和短缺的周期。

图片来源：NEMReview，ITK

之后笔者又谈到了持续时长“运行”，但有几个读者发私信告诉我，他们觉得缺少了这部分内容，实际也确实如此。

事实证明，这一期间的南澳大利亚州是研究储能时长的理想选择。这也再次提醒我们，总有很多、很多东西要学习。

VRE和需求存在非常强的季节性

首先，我们简单累积了约8个月的、需求超过VRE的半个小时数据。也就是说，关于每一个持续的半个小时，我们会取需求和VRE之间的差值（如需求gtVRE，则为正；如VREgt需求，则为负）。

然后将其与前一个半个小时的差值相加，以此类推，共12860个半个小时。

由此得出的图表类似一个大坝，大坝在干燥的月份里排空，然后又重新填满。

在图中，负数代表VRE超出需求的累计过剩量。图中显示，过剩量在九月份的季度里累积，在夏季逐渐耗尽，最后变成正数。VRE产出量设计为等同于该期间的总需求量。

图片来源：NEMReview

Snowy表示，目标是不仅在南澳大利亚州，而且在NEM周围利用这种模式。笔者了解存在很多有关Snowy的争论，但像这样的图表支持了GordonWymer的基本观点，即由于存在季节性储能和储能充电的需求，Snowy是为季节性使用而设计的。

接下来笔者将关注不足和多余的运行状况，但并不仅是只关注持续的半个小时，笔者还计算了每次运行的多余和不足的量。

例如，得出的一系列结果如图所示。

说的再清楚一些，图表显示，样本期内，需求量超过VRE产量的、持续两个半个小时的次数为12次。最后一栏显示，所有这两个半个小时间隔的累计不足量为841MWh，平均不足量为70MWh。

MW列显示的是每两个半个小时所需的平均功率，也为70MW。尽管存在一例超过180个半个小时的特例，但几乎所有的运行不足都低于45个半个小时。同样，大部分的运行多余也低于45个半个小时。运行情况共计90组。

然后，笔者将运行的平均功率要求与运行时长进行了比较，发现的联系是笔者未曾想到的。提出的新假设是，时长不足和所需电力之间的正相关度与晚间风力逐渐平息有关。

更长时间的失配要更多的电力和能源

小幅差额反映的可能只是风、雨或云的暂时平息。风速快速下降时，可能会趋向于停留在一个较低水平，然后逐渐回升。

当这种情况在夜间出现、又没有太阳能弥补差额时，这种效应会特别明显。过剩时的情况也是如此。有人可能会提出更合理的解释（假设计算是正确的，但对笔者来说，这从来都不是必然的）。

举例来说，正好有四轮33个半个小时、需求持续超过供应的运行时段。其中一次是在2020年五月，这一时段的平均差额为313MW。

未加粗的原始数据表明，风速下降更为明显。

用储能填补空白

下一步是用储能填补空白。这才是真正开阔眼界的机会。

首先我们看一下所需的最大功率（MW）。从VRE超过需求到短缺值的最高值，下图将12817个半个小时进行了排序。数字显示，在约98%的时间里，1500MW都是足够的。

在这个较为业余的练习中，我们假设另外2%的半个小时是由单车健身爱好者完成的。实际上，所需的绝对最高功率超过了2500MW。

回到图4，挑战显而易见。在样本期的前半段，无论是抽水蓄能或是电池充电，VRE在大部分时间里都超过了需求，应该怎么办？在我们的封闭系统中，不存在电力输出。

同样，在下半年，需求超过VRE产量的净盈余会被抵消，导致充电机会少于供电机会。较短的储能时长要较少的电力。因此，我们是从新增500MW/4小时电池开始的。

同样，简单起见，我们让这些电池的效率达到100%并分析它们完全放电的情况。它们的容量利用率（以每天1个完整循环，100%容量计）达到约60%，即使如此，4小时储能电池对累计电量盈余和短缺来说几乎没有差别。

在电池完全充电后，我们引入了10小时时长的500MW抽水蓄能。

这起到了一定的用途，但VRE资源的季节性非常强，这意味着即使储能电池在充满电的情况下，10小时的储能时长也是远远不够的，无法防止出现需求超过供给的情况。

之后我们又假设有可以满足额外电力需求的足够的天然气产量。结果发现，所需的天然气发电量为2.5GW，

在这个分析中，我们忽略的另一个问题是约1.4TWh或7%的溢出电量。首次试验的结果总结如图所示。

资本支出数字只是ITK通过一些相关经验法则得出的数字。可以看到，抽水蓄能使用率太低，电池也是如此。即使不考虑燃料成本，天然气在资本成本中的占比也近一半。天然气供应量为1.38TWh，约占需求量的7.5%。

进行优化确实超出了本文范围，无论如何，单单优化南澳大利亚州的一个9个月期间是没有意义的。

尽管如此，一个出发点是将电池持续时长减少到比如1小时。另外，电池持续时长可以根据成本新增到10小时且无需抽水蓄能。

让我们减少电池的持续时长。在这个时间段内的这一模型中，降低电池持续时长会导致未使用的能源出现下降、提高所有资产的容量利用率、降低5亿美元总资本，但代价是燃气运营成本和碳排放量的小幅上升。

显然，我们还可以进行更多优化。最后，在这个特例中，我们可以对$/MWh固化成本进行极为粗略的估算。

为此，假设包括电池在内的所有固化资产都能维持20年，天然气运营成本是固定的80美元/MWh。

假设没有逻辑或计算错误（关于分析师来说，这是一个非常大的错误），最终得出的全寿期固化成本约为12美元/MWh。

我们马上可以发现，天然气几乎占总成本的80%，这表明，可以通过新增抽水蓄能的持续时长进行更多优化，但受制于上文中讨论的与季节性限制相关的机会问题。

不过，这项工作最初并不是为了开发一个经过优化的系统。相反，这只是一项对持续时间问题的早期研究。当然，还有更多的内容可以讨论，但关于过量的认知来说，已经足够了。