引用：刘坚.适应可再生能源消纳的储能技术经济性分析[J].储能科学与技术,2022,11(01):397-404.
Doi: 10.19799/j.cnki.2095-4239.2021.0379
摘 要 低成本储能技术是碳中和目标下高渗透率可再生能源系统的重要支撑技术。现有储能技术经济性研究一般基于储能产品技术参数评估平准化充放电成本(LCOS)，缺少结合具体应用工况的储能技术路线对比分析。在未来以新能源为主体的新型电力系统中，储能的运行工况将发生明显变化，技术经济性定量预测研究是储能技术路线选择和激励政策设计的重要参考依据。本文尝试以国内西部地区新能源配置储能为案例，以LCOS为主线定量分析各类储能技术在新能源消纳应用场景下的成本变化趋势，并评估系统调峰时长、调峰频次、可再生能源弃电率等因素对储能需求规模及其LCOS的影响。
关键词 电化学储能；抽水蓄能；氢能；充放电平准化成本；波动性可再生能源
1 研究背景
我国承诺到2030年非化石能源占一次能源消费占比将达到25%左右，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿千瓦以上。实现2060年碳中和目标，全国可再生能源发电需突破50亿千瓦，发电量占比需达到80%以上。随着风光发电逐步演变成为主力电源，提升电力系统灵活性、消纳可再生能源的需求日益迫切。2020年全国弃风电量达到166.1亿千瓦时，弃光电量达到52.6亿千瓦时，新疆、青海、西藏、甘肃等西部地区弃电率甚至超过10%。近年来，配置储能成为减少可再生能源弃电的有效手段，各地新能源配置储能的热情日益高涨。青海等地也陆续开始探索新能源发电汇集站配置储能的共享储能建设运营模式，储能运营模式也日益多样化。但目前学术界对新能源配置储能的经济性研究仍有欠缺。
尽管以往经济性研究对各类储能技术成本已有较为深入的分析，但以往文献一般基于储能产品技术参数评估其平准化储能成本(LCOS)，缺少结合具体应用工况的对比分析。例如可再生能源消纳场景下储能充放电频次与电网调峰可能存在较大差异。此外，未来储能成本及运行工况都可能出现较大变化，现有研究对未来以新能源为主体的新型电力系统下储能的成本变化缺少深入研究。因此，本文尝试以国内西部地区新能源配置储能为案例，以LCOS为主线分析各类储能技术在消纳新能源应用场景下的成本变化趋势，为相关技术路线图设计和政策制定提供决策参考。
2 研究方法及数据
2.1 储能平准化成本
分析固定储能成本一般可从投资成本和全生命周期成本两种角度出发。投资成本由功率转换单元(PCS)、储能单元及周边系统(BOP)组成，其中PCS成本一般以功率衡量(CNY/kW)，储能单元成本一般以能量衡量[CNY/(kW·h)]，BOP成本可由功率、能量或根据不同技术以固定成本衡量。
学习曲线是预测储能投资成本变化趋势的主流研究方法。Schmidt等[10]通过收集整理全球历年各类储能技术成本及累计产量，得到不同应用场景下各类储能技术投资成本下降学习曲线，研究发现锂离子电池学习率在12%～30%之间，是成本下降最快的储能技术，结合未来电池产量预测，到2050年锂离子电池成本将低至39 USD/(kW·h)。相反，抽水蓄能学习率为-1%，说明其成本还有上升趋势。相比投资成本，平准化储能成本(LCOS)可更直观对比各类储能技术的全生命周期成本差异。近年来Lazard连续发布储能平准化成本分析报告(levelized cost of storage analysis)，在2020年发布的LCOS 6.0[11]中，光伏配置储能(50 MW/4 h)的LCOS为81～140 USD/(MW·h)。
对于实际的储能项目投资，全生命周期成本更具现实意义。全生命周期包含所有固定及可变运维、退役部件更换、拆除回收及初始投资成本(Ccap)。全生命周期成本可通过平准化方式表示，如CNY/a或CNY/(kW·h)等，其中能量成本是否计入在内在不同研究中有所差异。平准化储能成本(LCOS)可更直观对比各类储能技术的全生命周期成本差异[式(1)～(4)]。在一些研究中将放电深度、充放电倍率等指标也纳入LCOS分析，但由于缺乏各类储能技术的完整数据，本文中不考虑上述因素。
投资成本、使用寿命、转换效率、运维费用等是衡量各类储能技术经济性的重要指标。到2020年底，铅炭电池成本约500 CNY/(kW·h)，储能系统成本约1000 CNY/(kW·h)，仍是投资成本最低的电化学储能技术；磷酸铁锂电芯成本已降至600 CNY/(kW·h)，对应储能电站成本约1500 CNY/(kW·h)；全钒液流电池系统成本约3500 CNY/(kW·h)，且钒电解液具有可循环利用的优势；压缩空气及储氢系统功率转换单元成本接近甚至高于10000 CNY/kW，但其能量存储单元成本较低，尤其在长时间充放电应用场景下具有较高经济竞争力。使用寿命方面，全钒液流储能系统充放电循环寿命可达到1万次以上，磷酸铁锂电池储能也可达到6000次，铅炭电池循环寿命较低，一般在2000次左右。能量转换效率方面，电化学储能相对较高，其中锂离子电池储能系统转换效率达到88%，铅炭电池及钠硫电池约85%，全钒液流电池为82%。压缩空气及储氢(电-氢-电)能量转换效率偏低，本研究分别设定为55%和40%。
各类新型储能技术仍有较大成本下降空间。为对比各类储能技术成本变化趋势，本文结合市场调研和文献综述，对各类储能技术到2060年的储能容量、能量单元成本、使用寿命、充放电效率进行了假设。其中，钠离子电池能量单元成本降速较快，降幅达到87%，其他各类电化学储能功率单元成本降速相近，降幅约55%。使用寿命方面，锂离子电池、钠离子电池、铅炭电池增速明显，其中循环寿命、日历寿命增幅分别达到200%和100%。锂离子、钠离子电池将保持较高充放电效率，最高可达95%；液流电池、铅炭电池达到90%。物理储能方面，现有抽水蓄能、压缩空气储能技术能量单元成本已较低，未来成本下降空间有限，其中抽水蓄能由于适宜开发的优质资源逐渐减少，未来成本还有上升趋势。氢储能容量单元成本降幅超过50%，且通过采用可逆固态氧化物燃料电池技术，其系统综合能量转换效率达到80%以上。关键参数设定见表1。
表1 2020年、2060年储能技术经济性参数假设
2.2 新能源配置储能经济性
新能源发电侧配置储能是目前最典型的储能应用场景之一。由于针对新能源消纳的储能经济性分析直接受该场景下储能运行工况的影响，项目整体的经济性水平受储能成本、新能源发电特性与上网电价等多因素影响，其分析结果与基于储能自身技术特性的LCOS分析结果或有较大不同。
考虑到目前国内西部地区新能源资源丰富，发电装机增速较快，本文选取青海、新疆、甘肃三省为例评估新能源发电配置储能的经济性水平。研究基于目前三省各自风电、光伏全年8760 h典型出力曲线，结合当前各省弃风、弃光率，分析储能的调用频次、累计充放电量及配置储能后新能源弃电率下降情况。最后根据各省目前新能源上网电价计算得到可接受的储能投资成本，测算过程见式(5)～(7)
为便于横向对比，本研究将储能与新能源发电功率配比统一设定为20%，储能满功率放电时长为2 h。2020年青海、新疆、甘肃弃风率分别为4.7%、10.3%、6.4%，弃光率分别为8%、4.6%和2.2%，本研究以此作为基线测算新能源配置储能新增消纳量。自2021年起，各省新建新能源发电项目上网电价按照本地煤电基准价执行，因此本研究将青海、新疆、甘肃三省光伏、风电上网电价设定为煤电基准价。考虑到锂离子电池是当前最主要的新型储能技术，本文的经济性分析以锂离子电池储能为例。
3 研究结果分析
3.1 储能平准化成本
基于2.1节成本测算方法及参数假设，测算得到各类储能技术充放电平准化成本预测结果(图1)。抽水蓄能仍然是目前充放电平准化成本(LCOS)最低的储能技术，锂离子LCOS为0.54 CNY/(kW·h)，与压缩空气相当，是抽水蓄能的2倍以上。全钒液流电池、铅炭电池、钠硫电池LCOS在0.7～1 CNY/(kW·h)之间，成本偏高。图3对未来各类新型储能LCOS作了展望，其中锂离子电池在未来十年有望一直保持综合成本最低的电化学储能技术，而长期来看钠离子电池凭借丰富的资源和材料成本优势具有更大的成本下降空间，并有望在2035年后成为成本最低的短周期储能技术。到2060年，抽水蓄能LCOS将提升至0.36 CNY/(kW·h)，而锂离子电池、钠离子电池及压缩空气储能LCOS都将低于抽水蓄能。
图1 各类储能LCOS预测
图2 青海、新疆、甘肃风光发电配置储能全年运行情况
图3 2020、2060年不同放电时长储能平准化充放电成本
3.2 新能源配置储能经济性
3.2.1 短周期储能
图2为青海、新疆、甘肃三省新能源发电配置储能项目的全年连续每小时运行情况，其中蓝色曲线代表风电、光伏出力情况，红色曲线代表储能容量SOC变化情况。不难发现青海光伏项目配置储能运行强度较高，全年各季节都有较高的充放电频率，而甘肃光伏配置储能项目运行的季节性差异明显，储能仅在冬、春两季充放电频次较高，夏季利用率较低。风电配置储能项目的利用率整体偏低，其中新疆、甘肃全年利用率较为平均，而青海风电配置储能项目夏、秋季利用率偏低。
表2对比了在当前弃电率水平下，青海、新疆、甘肃三省风光配置储能对消纳能力提升的作用，以及在现有新能源上网电价水平下对储能成本的最高接受度。可以看出配置储能对提升光伏消纳水平效果显著，配置储能后三省的光伏弃电率都有接近甚至超过50%的降幅。相比而言，配置储能对减少弃风的效果相对有限，在更多情况下，储能并不能完全解决风电连续出力导致的弃风问题，整体弃风率降幅区间为10%～28%。在配置储能经济性方面，发现以当前平价项目上网电价和弃电率水平，新能源配置储能的成本接受度非常有限。因三个案例省份新能源出力特性、弃电基线、上网电价存在差异，可接受的储能成本也各不相同，其中光伏配置储能的成本接受度为195～482 CNY/(kW·h)，而风电配置储能的成本接受度仅为116～202 CNY/(kW·h)，远低于目前锂电池单位投资水平。可见对于新能源发电站内配储，目前锂电池储能经济性偏低。
表2 青海光伏、风电配置储能消纳效果及成本接受度
3.2.2 长周期储能
虽然上述分析对储能消纳新能源下的运行工况进行了具体刻画，但分析仅针对当前新能源消纳场景。随着新能源发电渗透率的逐步提升，电力系统对于储能需求也将产生变化。一方面，由于传统可调度发电资源逐渐退出，新能源发电整体季节性波动特征将更加明显，系统对长周期调节储能的需求也更加突出；另一方面，长周期调节工况下，储能充放电频次逐渐下降，在有限使用寿命内，储能投资的成本摊薄难度不断增加，LCOS也将上升。
图3对比了各类储能技术投资成本与连续放电时长的对应关系，其中边际投资成本增长速度由储能能量单元单位成本决定。例如，对于锂离子电池储能而言，由于2020年能量单元单位成本较高，随着连续放电时长的增加，储能系统投资成本快速上升；对抽水蓄能、压缩空气和储氢而言，投资成本增速相对缓慢。随着技术进步未来各类储能技术储能单元单位成本都有所下降，未来各类储能投资成本增速也都有所放缓，但增速排序关系不变。
图4对比了2020年与2060年在不同连续放电时长下各类储能技术LCOS变化情况。其中锂电池、钒液流电池、钠离子电池、铅炭电池、钠硫电池等电化学储能LCOS随放电时长的增加而快速增长，在季节性调峰工况(平均连续放电500～1000 h)下，LCOS高达66～152 CNY/(kW·h)。到2060年，技术进步及成本下降可一定程度降低电化学储能LCOS，但仍普遍高于10 CNY/(kW·h)。与之相比，抽水蓄能、压缩空气、储氢三类技术季节性调节成本爬坡速度较平缓。2020年，LCOS在6.5～9.4 CNY/(kW·h)；到2060年，LCOS进一步缩小至3.5～9.3 CNY/(kW·h)。由此可见，不论是何种储能技术，更长的放电时长需求总是意味着更高的充放电成本，高渗透率新能源电力系统存在较大经济性挑战。
图4 2020、2060年不同放电时长储能平准化充放电成本
高渗透率可再生能源电力系统即可通过配置储能实现，也可通过增加新能源发电装机并放宽弃电率实现。图5对比了不同新能源弃电率下储能运行情况。其中，新能源出力即按1∶1配比全国风电、光伏发电全年出力曲线，并假定其平均出力功率作为弃电基准线(基准弃电率为36%)，且系统可接受的最高储能LCOS为0.2 CNY/(kW·h)。可见随着限电率的提升，储能全年充放电运行频次也逐步增加，系统对储能投资成本的接受度也将相应提高。
图5 不同新能源弃电率目标下储能全年SOC变化情况
表3列出了不同新能源目标弃电率下，储能需求规模及系统可接受的储能投资成本。若追求零弃电率，则储能规模需满足新能源在额定装机功率下连续181 h连续发电存储，对应储能的投资成本需降低至10 CNY/(kW·h)以内，远远低于目前电化学储能投资成本[约1200 CNY/(kW·h)]。若放宽弃电目标至10%，则储能规模可大幅缩减至20 h，对应系统可接受的储能投资成本也可提升至接近50 CNY/(kW·h)。因此，适当放宽弃电率有助于降低高渗透率可再生能源电力系统下储能投入规模。
表3 不同新能源目标弃电率下系统可最低储能投资成本
4 总结与展望
低成本储能技术是构建以新能源为主体的新型电力系统的关键支撑。本文结合国内西部地区新能源配置储能具体案例，分析了当前各类储能经济性水平及未来变化趋势。研究发现未来以锂离子电池、钠离子电池为代表的电化学储能技术有较大成本下降空间，并有望在2040年前成为成本最低的短周期(小时级)储能技术。
研究发现配置储能对降低光伏电站弃光率有一定作用，但以目前电化学储能的成本，光伏配置储能项目的整体经济性水平偏低。而风电配置储能在缓解弃风和提升经济性方面效果都很有限。风光出力互补后以电网侧配置共享储能的方式可提升储能充放电频次和经济效益，但目前电网侧共享储能也面临一定政策制约。
其次，储能技术的LCOS成本对放电时长非常敏感。随着放电时长的拉长，各类储能技术的LCOS成本都上升，其中电化学储能的LCOS成本呈现加速上涨的趋势，而氢能、压缩空气和抽水蓄能的LCOS成本增长相对平缓。在季节性调峰的应用场景下，目前电化学储能的LCOS是氢能的6倍以上，到2060年也接近5倍。
此外，研究发现在高渗透率可再生能源电力系统中，储能规模与可再生能源弃电率密切相关。若追求低弃电率，则需要大规模储能支撑，其平均充放电频次较低，需要引入长周期储能技术以抑制系统成本的增长。若放宽弃电率，则储能规模需求将明显下降，储能充放电频次和系统整体经济性也得以提升。因此，如何降低长周期储能技术成本，以尽可能经济地提升可再生能源利用水平，是构建以新能源为主体的新型电力系统的关键因素。
最后，需要注意未来电力系统的储能需求取决于多种因素。本文主要围绕储能经济性问题展开讨论，而未涉及电力系统调频、转动惯量、输配电容量以及安全备用等因素，与之相关储能问题还有待持续研究。
引用本文： 刘坚.适应可再生能源消纳的储能技术经济性分析[J].储能科学与技术,2022,11(01):397-404.
LIU Jian.Economic assessment for energy storage technologies adaptive to variable renewable energy[J].Energy Storage Science and Technology,2022,11(01):397-404.
作者简介：刘坚（1983—），男，博士，研究员，研究方向为电动汽车、储能技术等，E-mail：liujianbox@hotmail.com。
