本报告是在对英国皇家学会2023年关于长期电力储存报告的数据和文本输入请求后制作的。

本报告描述了主要于2017-2018年进行的建模,旨在初步探讨长期气象数据对能源需求和可再生能源供应(此处指风能和太阳能)的影响,进而影响储能需求。报告首先介绍了问题——一个简单的能源系统,以及储能理论和气象学。然后对这个简单系统应用一个简单模型。给出并讨论模拟结果。最后,引入了更复杂的建模——一个简单模型有数百行代码,而更为真实的系统作者则有数千行代码——这些建模是解决简单能源系统和模型某些局限性所必需的。特别是,这种更复杂的建模包括互联互通交换,显著减少了存储需求。编译 陈讲运

任何能源系统面临的关键问题是如何逐小时匹配不同地点的可变需求和供给。虽然化石燃料主导了能源供应结构,但满足可变需求相对简单,因为化石燃料是储存的能量。对于未来英国低排放能源系统来说,一个更具挑战性的难题是如何匹配从几秒钟到数年不等的可变需求和供应,尤其是在供应以无集成储能(如太阳能和风能)为主导的可再生能源,或核能僵化的情况下。本报告关注的是为应对长期(数周到数年)需求和可再生能源变化所需的储能。管理因可变可再生能源和僵化核能发电产生的能源盈余和赤字,有三种非专属的选择:

储存初级能源(生物质、地热等)、二级能源(热、制冷、电力、氢气、氨等),或服务(洗净的碗碟等)和产品(如铁)。

通过动态交换本地盈余和赤字,通过长距离输电线路与平均需求和可再生能源产出进行贸易。

部署增加的可再生能源容量,使得在较低水平的事故资源(风能、太阳能辐射)下满足需求,但可再生能源溢出增加,容量因子降低。

通常,增加其中一个选项可以减少其他一两个选项。目标是找到具有近乎最优、成本最低的这些方案组合的良好设计,以满足温室气体排放目标等约束条件——这很难实现,且未尝试,但Gallo Cassarino和Barrett在一篇论文中有所体现(Gallo Cassarino 和 Barrett,2021)。本报告使用了一个简单模型,开始探讨能源流动和储能需求的规模及其驱动因素。这里没有成本分析。

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