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长时储能报告:《净零电力——可再生电网长时储能

发布时间:2022-09-03 01:52:41 来源:华体会怎么下载 来源:华体会怎么下载app

  《净零电力——可再生电网长时储能》报告由长时储能(LDES)委员会与其知识合作伙伴的麦肯锡公司合作撰写。

  长时储能委员会是一个由企业首席执行官(CEO)领导的全球性组织,致力于在全球范围内部署长时储能系统以加速能源系统的脱碳。

  长时储能委员会于去年在COP26峰会上成立,借鉴其成员的经验,为各国政府和各行业领域提供基于事实的指导,这些成员包括行业领先的能源公司、技术提供商、投资者和最终用户(见图1)。

  在未来,长时储能委员会将进一步深入了解长时储能的资产类别、电力和能源系统以及更广泛的能源转型。该委员会还将积极与其他各方进行接触。

  随着世界各国考虑如何通过控制温室气体(GHG)的排放来抑制全球气温上升,人们普遍认为,电力行业可以发挥核心作用。而电力行业的碳排放量占全球总排放量的三分之一,实际上是一个双重因素,因为其他经济领域的脱碳在很大程度上取决于对可再生能源的需求不断增长,例如电动汽车和住宅供暖。好消息是,全球的电力行业正在通过从化石燃料发电转向风能和太阳能来减少碳排放。

  然而,可再生能源在电力结构中所占份额的增长带来了新的挑战。其中最重要的是风电和太阳能发电的固有可变性对现有发电基础设施造成的结构性压力。长时储能委员会发布的第一份研究报告旨在探索应对这一挑战的关键解决方案之一:长时储能。

  长时储能(LDES)系统被定义为任何可以竞争性部署以长期存储能源的技术,并且可以经济可能地扩大规模以维持数小时、数天甚至数周的电力供应,并为脱碳做出重大贡献。而存储能量可以通过多种不同的方法来实现,其中包括机械储能、热储能、电化学储能或化学储能等。

  提供灵活性(定义为通过在能量过剩时储存并在需要时释放能量来吸收和管理供需波动的能力)是一项关键因素。

  长时储能具有成本效益的方式使经济脱碳的有利因素。而在技术组合中,长时储能可以为电力系统提供灵活性,其中包括电池、热储能、氢能和其他形式的能源(图2)。例如,一些长时储能技术可以同时释放热能和电能(即电能-热能或热能-电能),可用于工业脱碳,或者可以使用电能通过电解生产氢气,然后将氢气重新转化回来之后再提供电力。整合不同部门的能力使某些长时储能技术独一无二,并加强了将其用于正在转型的脱碳行业的商业案例的一个挑战。

  长时储能系统技术引起了政府、公用事业和输电运营商前所未有的兴趣,对长时储能行业的投资正在快速增长。该报告重点关注新型长时储能系统解决方案在电力系统中的作用。它首先研究了这些储能技术的特点以及它们如何适合帮助管理电力行业的结构性问题。然后,它考虑了长时储能的成本、随着技术的成熟将如何发展,以及它们如何与其他可用于管理供需的技术(如锂离子电池和氢能)进行比较。最后,该报告提出了一些政策制定者和行业参与者可以考虑的行动,以使长时储能发挥其作为世界净零解决方案一部分的潜力。

  为了避免发生灾难性的气候变化,需要迅速建立一个主要由可再生能源供电的净零电力部门。随着可再生能源发电量的增长,能源行业面临三个挑战;平衡电力供需、输电模式的变化; 以及系统稳定性下降。长时储能可以通过提高电力系统的灵活性来帮助解决这些问题。

  长时储能涉及许多不同的技术,它们通过机械能、热能、电化学、化学能等不同形式来存储和释放能量。除了锂离子电池技术和氢气储能以外,长时储能技术可以在几小时到几周的时间范围内发挥关键和独特的作用。

  如今出现了许多长时储能技术,并且需要具有更大规模的部署,但它们的发展处于不同的水平。根据预计,到2040年,全球部署的长时储能装机容量甚至可能达到1.5~2.5TW(储能容量为85~140TWh)。而只有10%的长时储能技术能够得到商业部署,一些长时储能技术仍处于试验阶段。

  预测表明,目前长时储能的部署需要大幅扩大规模,但其发展势头将在未来20年内呈指数级增长。

  为了使长时储能成本最优,成本必须再降低60%。然而,太阳能发电设施和风力发电等其他清洁能源技术的成本已经大幅降低。

  在2022~2040年期间,长时储能将需要1.5万亿~3万亿美元的投资。这一期间的投资相当于每2~4年对全球输配电网络的投资。

  这项投资具有创造经济和环境效益的潜力。如果有足够的机制将长时储能的价值货币化,那么其商业案例通常是积极的。

  在全球范围内,一些国家如今还没有走上将全球气温上升限制在1.5℃的轨道。为实现《巴黎协定》中作出的承诺,世界各国必须为减少所有部门的碳排放做出重大努力。而占到全球碳排放量约三分之一的电力部门将成为全球脱碳的核心,许多政府部门和企业都认为到2040年必须实现净零排放。因此,创新解决方案对于满足以下这三个目标至关重要的电力部门面临的关键挑战:将发电量增加两倍以满足不断增长的电力需求,将电力系统从化石燃料发电转变为可再生能源发电,并满足能源转型的社会和经济成本。

  基于10,000多个成本和性能数据点,这项研究报告指出,长时储能技术可以在帮助创造电力系统灵活性和稳定性方面发挥关键作用,以应对可再生能源发电在电力系统中所占份额的增加。

  长时储能包含一系列技术,能够以具有竞争力的成本和规模长时间以各种形式存储电力。这些长时储能技术可以在需要时(数小时、数天甚至数周)释放电能,以满足锂离子电池储能系统等短时储能解决方案难以满足的长期的系统灵活性需求。而这些长时储能技术处于不同的成熟度和市场准备水平。该报告主要侧重于相对新生的机械储能、热储能、化学储能和电化学储能等技术,而不是锂离子电池储能系统、可调度的氢能资产以及大型抽水蓄能设施。

  可再生能源发电量日益增长与其固有可变性的快速整合给电力系统带来了巨大挑战,其中包括潜在的供需失衡、输电模式的变化,以及化石燃料发电提供的内在惯性可能导致电力系统更大的不稳定性。所有这些都需要采用新的解决方案,以在不同时段(日内、多日/多周和季节性)内创造电力供应和需求的灵活性。

  长时储能是这些解决方案之一,因为长时储能技术需要较低的电力存储边际成本:它们能够将存储的电能与释放电力的速度解耦;它们具有广泛的可部署性和可扩展性;与输配电(T&D)电网的升级相比,它们的交付周期相对较短。因此,行业厂商对这些长时储能技术的投资兴趣日益增加,宣布部署或已经投入运行的长时储能系统如今超过5GW(或65GWh)。

  这只是一个开始:建模表明,到2040年,在全球各地部署的长时储能的装机容量可能为1.5TW到2.5TW;或者是目前部署的总储能容量的8到15倍,到2040年将达到85Wh~140TWh。存储的电力将高达全球发电量的10%。这计划着全球到2040年将累计投资1.5万亿美元至3万亿美元,潜在价值创造为1.3万亿美元。

  这些数字的规模反映了长时储能技术的多种用例以及它们在平衡电力系统和提高其效率方面可以发挥的核心作用。其中包括支持电力系统稳定性、加强企业购电协议(PPA)以及为电网偏远或不可靠的行业优化能源。同样,在离网电力系统中使用长时储能也有很大的潜力,这些离网电力系统的灵活性较低,目前严重依赖化石燃料发电。但到目前为止,预计更多的部署将与大容量电力系统的能源转移、容量提供和输配电优化等核心任务有关。

  总之,长时储能在许多(但不是全部)情况下提供了一种低成本的灵活性解决方案。为了到2040年实现成本最优的电网脱碳,可能会部署一套多样化的解决方案。然而,大规模部署长时储能系统获得的价值是巨大的。据估计,到2040年,长时储能的部署每年可减少15至23亿吨的二氧化碳当量(GtCO2eq),约占当今电力部门排放量的10%至15%。仅在美国,到2040年,长时储能每年就可以将完全脱碳电力系统的总体成本降低约350亿美元。

  实现这一规模的部署需要显著降低长时储能技术的成本。但长时储能委员会的成员提供的预测表明,这些目标是可以实现的,并且符合新兴能源技术(包括太阳能发电和风力发电)的学习曲线。反过来,成本降低将取决于研发(R&D)、产量和制造规模效率的改进。同样,长时储能总部署,与电力部门的脱碳率和可变可再生能源(RE)发电的部署密切相关。

  虽然一些长时储能技术仍处于初期阶段,但未来几年的部署可能会迅速加快。在研究建模中,在快速脱碳情景下,到2025年将部署30GW至40GW的长时储能系统(总储能容量将达到1TWh)。当可再生能源在大容量电力系统中达到60%到70%的市场份额时,就将实现长时储能发展的一个关键里程碑,很多国家计划在2025年至2035年之间达到这一目标。这促进了长时储能作为成本最低的灵活性解决方案的广泛部署。

  然而,在达到这些目标之前,需要各国政府采取行动来帮助降低成本、调动必要的投资,并创造市场信号,使投资者能够从长时储能中获得可观的回报。一个有利的政府生态系统将包括实施①长期系统规划;②早期补偿机制,在市场仍处于初期阶段时减少投资者的不确定性;③支持性政策、法规和市场设计。

  包括明确的可再生能源目标在内的长期系统规划对于建立储能投资者信心至关重要。对早期部署和扩大规模的有针对性的支持将有助于启动市场,并触发成本学习曲线。最后,支持性的市场设计,例如能够获取长时储能全部价值的容量机制和政策,将使投资者能够将其支出货币化。总之,这些措施最终将有助于确保以最低的社会成本实现能源转型。

  长时储能这一术语用于涵盖具有不同技术成熟度和市场准备程度的广泛技术。虽然该类别不排除锂离子电池、氢气储能或大型抽水蓄能设施,但该报告侧重于能够满足锂离子电池和其他电池以外的长时储能解决方案。这些技术在本文中称为“长时储能”,不包括氢气储能、锂离子电池或大规模抽水蓄能发电设施。

  最广泛和最成熟的储能技术是抽水蓄能设施,这是一种机械储能形式,占全球总储能容量的95%。如今出现新型抽水蓄能设施,以减少其对地理条件的依赖。

  其他新兴的机械储能解决方案包括压缩空气储能系统(CAES)和基于重力的储能系统。第压缩空气储能系统(CAES)将能量以压缩空气的形式存储在压力调节结构(地下或地上)中。压缩空气储能系统(CAES)还包括热储能,用于存储压缩过程中产生的热量,并在放电循环中重复使用。基于重力的储能系统是另一种具有发展前途的机械储能形式,它通过提升在需要能量时释放的质量来储存能量。这项技术目前在商业发展的早期阶段。

  最后,机械储能也可以采用液态二氧化碳的形式,可以在高压和环境温度下储存,然后在闭环中的涡轮机中释放,并且不会产生碳排放。

  液态空气储能系统(LAES)的工作原理与压缩空气储能系统(CAES)类似,使用电力,通过压缩空气来冷却和液化介质,并在低压下将其储存在低温储罐中。出于这个原因,液态空气储能系统(LAES)有时被归类为机械储能,有时被归类为液态空气储能系统(LAES)。

  热储能技术以热能的形式存储电能或热能。在放电循环中,热量被传递给流体,然后通过热力发动机提供动力,并将电力释放回系统。根据储存热量的原理,热储能可分为显热(提高固体或液体介质的温度)、潜热(材料的相变)或热化学热反应(吸热和放热的基础)。这些技术使用不同的介质将热量储存在绝热容器中,例如熔盐、混凝土、铝合金或岩石材料。同样,充电设备的选择也多种多样,最广泛使用的热储能技术是熔盐与聚光太阳能(CSP)发电设施相结合,但是,该技术与其他新型长时储能技术不同,因为它具有不同的特性(例如,由于它不是模块化的,因此无法广泛部署,聚光太阳能发电设施占地面积大,仅在太阳辐射高的地区更高效)。尽管如此,熔盐可以有效地用于新型热储能,以独立于聚光太阳能(CSP)发电设施存储电力。

  热储能技术可以同时释放电力和热量,支持热力部门的脱碳,热力部门的碳排放约占全球的50% (与其相比,2019年电力部门占20%)。在总热量消耗中,估计只有大约10%由热储能技术提供,可以通过向依赖化石燃料的能源密集型行业提供零排放的热量,来支持该行业的脱碳,并且几乎没有脱碳替代方案和其他供热应用(例如区域供热网络)。

  化学储能系统通过产生化学键来储存能量。两种最流行的新兴技术都基于电转气概念:电转氢和电转天然气。

  在第一种情况下,电力用于为电解槽提供动力,电解槽产生的氢气可以储存在储罐、洞穴或管道中。当氢气被供应到氢气涡轮或燃料电池时,其能量被释放。如果氢气与二氧化碳结合生成甲烷,则生成的天然气(称为合成气)具有与天然气相似的特性,可以在常规发电厂中储存和燃烧。类似地,氢气可以转化为氨气直接燃烧。

  电化学液流电池将电能存储在两种化学溶液中,这些溶液存储在外部储罐中,并通过选择性隔膜实现充电和放电过程。这些电池适用于化学和设备成本可能较低的长期应用。

  新兴金属空气电池依赖于低成本、丰富的地球金属、水和空气——这意味着它们具有高可扩展性和低安装系统成本的潜力。此外,这些解决方案通常不会遭受热失控的影响,因此可以安全地安装和操作。

  还有具有液体电解质和金属阳极的混合液流电池,它们结合了传统液流电池和金属阳极系统的一些特性。

  该报告对长时储能系统和锂离子电池储能系统进行了区分,因为长期灵活性范围内成本的增加使得锂离子电池在长期灵活性范围内没有竞争力。

  基于氢气的储能和通过涡轮机(以及燃料电池)重新转换为电力可以用于长时储能,但由于在较低的持续时间下的成本性能不同,因此在报告中单独提及。

  大型抽水蓄能设施没有包括在所考虑的技术范围内,因为新型抽水蓄能的部署优势和经济性预计将超过这些长时储能系统,并且地理限制较少。

  该报告中使用的数据是从长时储能委员会成员那里收集的,他们总共提交了10,000多个数据点,概述了其技术的成本和性能。数据由独立的第三方清洁团队汇总和处理。

  长时储能委员会成员提供了两条预计轨迹的成本和绩效数据,说明这些指标将如何从“渐进式”场景转变为“中心式”场景:

  一些长时储能委员会成员提供这两个范围的产品。对于每个原型、每个成本、设计或性能指标的聚合数据点创建了具有代表性的数字,同时保留了每种技术的数据机密性。在数据点聚合后,处理中位数数据,然后产生最终数据集:在中心场景和渐进式场景中持续8到24小时和24小时或更长时间。创建的原型被用作对总可寻址市场(TAM)建模的输入,并通过报告中介绍的替代技术产生对成本竞争力的洞察。分析的未来迭代旨在为每种技术类型合并更多数据点,从而允许对每个长时储能类别(机械储能能、热储能、电化学储能和化学储能)和持续时间原型进行分解分析。

  报告中的技术基准建立在麦肯锡公司开发的电力模型(MPM)、电池成本模型、可再生能源成本和容量因素的能源洞察模型、其他专有资产以及来自外部数据提供商和数据库的众多基准之上。分析团队还与长时储能委员会以外的专家和提供专业知识的委员会成员一起测试了这些分析的结果。

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