中國儲能網訊：第7章——新興市場和發(fā)展中經濟體部署儲能系統(tǒng)的考慮因素
7.1 背景
在未來幾十年，巴西、印度、印度尼西亞、尼日利亞和南非等新興市場和發(fā)展中經濟體 (EMDE)的發(fā)電、轉換和使用趨勢，將會顯著地影響和促進全球氣候減緩工作。而電力需求增長將給這些國家的電力基礎設施帶來更大的負擔，因為這些基礎設施在許多情況下并不完全可靠，并且通常是由在財務方面受限的公用事業(yè)公司運營。這種情況可能會導致儲能系統(tǒng)用例與研究報告中討論的發(fā)達國家用例不同，發(fā)達國家制定的深度脫碳目標以及交通行業(yè)的電氣化是電網轉型的主要驅動力。在電網供應受限的情況下，無論是可用發(fā)電容量或電網范圍和接入問題，包含儲能系統(tǒng)的微電網和住宅太陽能發(fā)電設施都可以作為電氣化的替代模式，從而支持努力快速擴大能源供應。
事實上，供應受限的情況在非洲南部國家以及印度的某些農村地區(qū)普遍存在，那里的離網電氣化系統(tǒng)已經引起了私有項目開發(fā)商以及世界發(fā)展金融機構等組織的極大興趣。在其他情況下，如果電力供應充足且大多數(shù)客戶負載已接入電網，并且在經濟增長和可再生能源發(fā)電量快速擴張的推動下，電力需求大幅增長會導致電網擁塞，則為儲能系統(tǒng)提供了新的部署機會，并支持高效可靠的電網運行。這些情況在印度和東南亞國家很常見。在這種需求驅動的背景下，預計由能源密集型電器設備、空調和交通電氣化所推動的電力負荷量將以遠高于總能源需求的速度增長。
根據一項研究，需求增長而驅動的能耗量可能導致印度2040年的能耗與2019年相比高出 81%，在這種情況下，電力需求增長更快，2040年與當前相比將增長161%。雖然發(fā)達國家在未來十年的電力需求增長預測主要受交通運輸電氣化驅動，但在印度和許多氣候炎熱的新興市場和發(fā)展中經濟體 (EMDE)國家，預計建筑行業(yè)的發(fā)展將主導電力需求的增長，這主要是由于建筑將會安裝大量空調。與其他新的需求來源（如電動汽車）相比，全天對空調制冷的較高且不靈活的需求，意味著建筑對電力需求的顯著增加。
上述新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）中的儲能部署用例進一步區(qū)分所述分析的其他因素。這些因素包括：（1）電網投資的融資成本相對較高（相對于發(fā)達經濟體的融資成本）和電力公司的財務資源有限；(2)煤炭發(fā)電在能源供應中占主導地位，天然氣發(fā)電通常受到可用性或基礎設施的限制，這使得更加重視部署有利于電力部門脫碳的可再生能源和儲能系統(tǒng)；(3)與發(fā)達經濟體相比，技術和成本上存在差異。例如在印度等需求驅動的新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）中，可再生能源的資本成本比美國低50%～70%，這是由于勞動力成本較低等因素。相比之下，在非洲南部國家，可再生能源發(fā)電成本通常更昂貴，因為其市場規(guī)模較小且缺乏相應的制造設施。
研究團隊的分析考慮了兩類新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）國家背景下的儲能部署（表7.1）：（1）需求驅動型國家（例如印度），其中了解未來電力使用的需求增長和模式對于了解儲能部署用例至關重要；（2)電力供應受限的國家（例如尼日利亞），在這些國家，滿足需求的電網可用性持續(xù)時間和時間的不確定性是儲能部署的關鍵驅動因素。為了分析需求驅動的新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）中的儲能部署用例，研究團隊進行了需求側建模，以探索儲能系統(tǒng)的使用如何影響印度市場背景下電力需求狀況的長期演變。然后，研究團隊利用其需求側的調查結果，在一系列技術和政策情景中探索印度配電和輸電系統(tǒng)（分別為第7.2.2和7.2.3節(jié)）中儲能系統(tǒng)帶來的價值。在印度背景下的分析結果可以廣泛推廣到表現(xiàn)出類似情況的其他國家和地區(qū)，特別是東南亞。相比之下，為了評估儲能系統(tǒng)在供應受限地區(qū)的作用，研究團隊調查了尼日利亞消費者住宅太陽能發(fā)電設施配套部署的儲能系統(tǒng)的一部分價值主張。
表7.1 研究調查中的EMDE國家需求驅動和發(fā)電驅動的儲能部署場景匯總
7.2 評估儲能系統(tǒng)在需求驅動的新興經濟環(huán)境中的作用
7.2.1 方法
（1）需求側建模
研究團隊將印度視為快速增長的新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）的主要研究案例，其需求是電力系統(tǒng)發(fā)展的關鍵驅動力。研究團隊的分析使用詳細模型來量化合理的替代電力需求情景，區(qū)分現(xiàn)有電力最終用途和新興電力的最終用途，例如空調設備和電動汽車(EV)，并采用單獨的方法來預測每種電力最終用途的未來需求，如圖7.1所示。
圖7.1 印度需求側建模方法的簡化示意圖
與其他文獻中對印度的可用需求預測相比，研究團隊的需求概況來研究空調的效率（表7.2）等因素對各種空調的年能耗和峰值能耗的影響。例如印度各邦和地區(qū)（圖7.2和7.5）。其結果與其他已發(fā)布的2040年電力需求預測（圖7.4）相當，但也提供了更詳細的年度內變化和需求分布圖，這有利于電力系統(tǒng)和配電系統(tǒng)的規(guī)劃以及儲能系統(tǒng)的估值。
表7.2假設空調設備和電動汽車需求增長對印度的需求預測
圖7.2印度到2040年各地區(qū)的電力需求
需求側分析分為兩個階段進行：首先，使用回歸模型估計未來的最終用途的電力需求，該模型對2012～2019年期間的歷史區(qū)域電力需求進行分析，并結合了2015年的電力需求。該模型使用天氣數(shù)據和印度各邦GDP的預測來估計季節(jié)性和長期增長趨勢。
其次，圖7.1所示的技術模型用于估計新負載的需求，在這一研究中包括住宅和商業(yè)用戶使用的空調以及電動汽車。該模型使用基于空調銷售預測?？紤]了兩種電力需求情景：基于當前可用設備的電力銷售預測的基本情景和假設優(yōu)先采用空調效率情景。例如根據最近的一項研究，假設到2050年全球平均水平的空調機組的季節(jié)性能效比(SEER)評級達到8.5。相比之下，截至2018年，印度空調機組的銷售加權平均季節(jié)性能效比(SEER)為3，全球平均為4。正如SEER評級所反映的，美國和印度之間的空調效率通常因安裝的空調類型不同而有很大差異。雖然使用可變制冷等能效措施的中央空調系統(tǒng)在美國很常見，但印度更傾向于使用更便宜但效率較低的分體式空調。住宅和商業(yè)的空調需求增長在邦一級進行估算，然后匯總到地區(qū)一級。
對于電動汽車，研究團隊的模型使用電動汽車銷售數(shù)據和印度政府未來幾年的電動汽車銷售目標來估計其充電需求。使用與典型充電模式相關的調查數(shù)據得出2020年到2050年的預測。與空調需求相比，研究團隊預計印度對電動汽車充電需求相對溫和，無論是在年能耗量還是對峰值需求的貢獻方面。這一發(fā)現(xiàn)與印度的其他研究一致。它與美國和歐洲等其他地區(qū)的預測形成了鮮明對比，而發(fā)達國家和地區(qū)，電力需求的大部分增長將來自電動汽車充電，從而對電網的長期發(fā)展產生影響。在電動汽車的應用中，圖7.3表明，假設印度市場上的電動汽車需求保持不變，兩輪和三輪電動汽車很可能在印度的電動汽車市場中占主導地位。圖7.4是對印度從2025年到2040 年電力需求預測，圖7.5是對印度南部地區(qū)2030年夏季三天負荷分布的預測。
圖7.3 假設印度GDP穩(wěn)定增長，2020～2050年空調和電動汽車對電力需求的增長情況
圖7.4印度從2025年到2040 年電力需求預測
圖7.5 印度南部地區(qū)預計的2030年夏季三天負荷分布圖
（2）分布式儲能系統(tǒng)的建模
人們普遍關注如何將電池儲能系統(tǒng)作為非線纜替代方案 (NWA) 以避免或延遲電力線路升級，并滿足配電網絡中快速增長的峰值需求。該用例與快速發(fā)展的新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）的超大城市（例如開羅、德里、雅加達）的配電系統(tǒng)密切相關。而在這些國家，空調在夜晚電力需求峰值期間中所占的份額越來越大。研究團隊通過研究印度四個特大城市（班加羅爾、德里、加爾各答和孟買），量化了分布式儲能系統(tǒng) (DLS) 作為新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）環(huán)境中城市配電的非線纜替代方案 (NWA)的作用。
研究團隊采用靈活的估值框架，通過馬爾可夫鏈和蒙特卡羅(MCMC)方法使用多年實物期權方法分析，來確定電池儲能系統(tǒng)和電網升級之間的最低成本投資策略的時間演變。
圖 7.6 總結了研究團隊方法的三個步驟。首先，研究團隊確定最佳的儲能部署地點以減輕配電網絡的過載。電網擁塞主要發(fā)生在電力需求峰值期間，因為電力需求也很高，這意味著電網也在同時超載?；谠谧钌贁?shù)量的地理位置提供對電力線路的最大需求緩解來確定儲能部署的最佳位置。其次，研究團隊根據負載曲線和網絡組件的過熱限制，針對給定的需求場景評估確定位置的電池儲能系統(tǒng)的成本進行優(yōu)化。使用時間序列線性程序來調整儲能系統(tǒng)的規(guī)模以適應各種需求增長情景。這些優(yōu)化確定要部署的電池儲能容量，從中研究團隊推斷出分布式儲能系統(tǒng) (DLS)的資本和運營成本。
圖7.6 展現(xiàn)靈活估值框架步驟的流程圖
研究團隊針對三種需求增長情景重復第二步：緩慢、穩(wěn)定和快速。在靈活估值框架的最后部分，研究團隊使用所有需求增長情景及其各自后驗概率的MCMC模擬來確定分布式儲能系統(tǒng) (DLS)和網絡延期在需求不確定性下的預期成本節(jié)約期權價值。
對于分布式儲能系統(tǒng) (DLS)，研究團隊根據儲能系統(tǒng)規(guī)模計算年化固定成本（圖7.6，步驟2）。其靈活性的實物期權價值包括傳統(tǒng)電網升級所需投資與儲能系統(tǒng)所需投資之間的差額；這就是延遲電網升級的價值。研究團隊使用年化投資成本進行所有計算，以便可以按順序考慮多次延期，并且當靈活性的實物期權價值不再有利時，研究團隊會考慮電池儲能系統(tǒng)的殘值。在圖7.7中，D是指延遲值，它通過計算預期成本來計算，定義為MCMC概率與其對象成本的乘積之和。如果D<0，則延遲電網升級的儲能預期成本低于傳統(tǒng)網絡升級的預期成本，因此儲能具有非負NWA值。在每個決策點p重復該過程，并具有相應的成本、預測和概率（圖7.7）。
圖7.7 實物期權決策樹
研究團隊采用靈活的估值框架，使用圖7.8中概述的方法估計印度特大城市（班加羅爾、德里、加爾各答、孟買）的分布式儲能系統(tǒng) (DLS)部署潛力。首先，使用配電廠商TPDDL公司的數(shù)據。每個代表性饋線的特點是：(1)根據收集的數(shù)據，負載百分比在40%到80%之間變化；(2)代表需求，定義為以支線為模型的每小時負荷曲線，根據可用的調查數(shù)據，這將由于特大城市不同而不同；(3)服務需求，即配電網饋線在相同負荷百分比下服務的年總需求（以MWh為單位）；(4)電力線路公里數(shù)，對應于相應負載百分比的總線路公里數(shù)（km）。來自德里的饋線數(shù)據顯示，28%的饋線負載量為60%或更高；研究團隊假設其他特大城市的支線負荷分布類似。
圖7.8 印度大城市采用的分布式儲能系統(tǒng) (DLS)部署潛力計算方法
此外，研究團隊根據各自的服務需求以及與德里這些支線可用的電力線路長度之比，估計了九個支線中的每一個在其他特大城市中所代表的線路長度。靈活的估值框架適用于每個特大城市的每個代表性支線，其方法是使用需求側模型中的適當增長率來預測2030年和2040年的各種需求。電網投資成本是根據每個特大城市中每個代表性饋線的電力線路長度計算的。代表性饋線的最終分布式儲能系統(tǒng) (DLS)容量使用每個饋線的服務需求與代表需求的比率來衡量。
（3）供給側建模
研究團隊使用GenX的多周期版本，即第6章中基于美國的建模分析所使用的電力系統(tǒng)容量模型(CEM)，來評估印度電力系統(tǒng)在替代技術下的最低成本投資和運營、需求和政策情景。多周期系統(tǒng)框架使研究團隊能夠對現(xiàn)有發(fā)電組合及其長期演變進行建模，這在美國等擁有相對老舊發(fā)電設施的國家中不太相關。對于本章介紹的分析，GenX被配置為具有四個投資期（2020年、2030年、2040年、2050年）和表示電網運行的多期投資計劃模型。對于每個投資期，該模型包括幾個電網運行限制：（1）對化石燃料發(fā)電廠運行的靈活性限制；(2)每個小時和每個區(qū)域的供需平衡，電流與線性損耗和區(qū)域之間的輸電容量限制相關；(3)水電站運行與水流量和水庫容量的現(xiàn)有信息一致；(4)對于其儲能資源，跨期儲能平衡限制以及最大充放電率的容量限制。
這些運行限制是從基于2015年天氣模式的單年負荷數(shù)據中選擇的20多個具有代表性的電網運行周建模，并通過聚類技術開發(fā)了可再生能源和水電資源配置文件。研究團隊使用由電網運營商（印度中央電力局2017年）定義的五個獨立的平衡區(qū)域（北部、西部、南部、東部和東北部）代表印度電網，并根據上述情況為每個投資期開發(fā)特定區(qū)域的負載配置文件，這描述了需求預測模型。這些區(qū)域之間的電力流動基于簡化的網絡表示進行建模，該電網表示強制執(zhí)行區(qū)域之間的電力交換限制。對于2020年，這些功率限制來自系統(tǒng)運營商；而在未來，這些限制可能會隨著額外的輸電投資而擴大。
研究團隊注意到這里使用的供應方模型的一些關鍵限制。在技術方面，研究團隊沒有考慮部署某些低碳資源，例如水電設施、核電設施或具有碳捕獲和儲存(CCS)的化石燃料發(fā)電廠。因為這些資源或者作用很小，或者不被視為印度中央電力局(CEA)制定的長期擴張計劃的一部分。研究團隊還將對短時儲能技術的分析集中在鋰離子電池儲能系統(tǒng)上，其成本下降正在推動其廣泛采用。關于可再生能源資源，研究團隊使用使用容量因數(shù)的資源可用性圖，其中包括14%的電力系統(tǒng)損失。研究團隊沒有試圖考慮由于空氣質量差而可能造成的損失，這可能會影響光伏發(fā)電性能。在為印度簡化區(qū)域輸電網絡的建模時，研究團隊也沒有考慮由于盜竊和其他意外事件造成的輸電損失。因此，研究團隊的結果可能在一定程度上高估了太陽能發(fā)電設施的價值。最后要注意的是，基于最低成本經濟調度的實時電網運營建模（這是美國等許多高收入國家的常態(tài)），并不能反映印度電力系統(tǒng)運營的現(xiàn)實，而長期和短期合同主導著印度的電力供應。然而，研究表明，其長期目標是讓經濟調度驅動電網運營；因此，研究團隊的最低成本方法代表了一個合理的假設。
7.2.2 促使電網設施投資延期的分布式儲能系統(tǒng)
升級或改造輸配電網絡往往需要大量的投資，并涉及顯著的規(guī)模經濟，而且由此產生的電力資產壽命更長（20～40年）。因此，通常采用電網規(guī)劃來確定可靠且經濟高效地滿足未來需求所需的投資，同時最大限度地提高資產利用率。對于電網的可靠運行，電網容量必須滿足峰值電力需求，同時受到設備運行的限制（例如電力線路熱量限制）。在輸電層面，巨大的規(guī)模經濟和電壓提升鼓勵對大容量電力線路和非常長期的規(guī)劃進行投資，但在新興市場和發(fā)展中經濟體 (EMDE)國家的配電層面并非總是如此，配電公司通常在財務上受到限制和電網更加擁塞。在這里，研究團隊分析了儲能系統(tǒng)的最佳規(guī)模和位置及其作為城市配電網絡主要饋線的非線纜替代方案 (NWA)的經濟價值。盡管研究團隊的分析是基于德里可用的電力線路的實際條件，但這種方法提供了關于通過部署電池儲能系統(tǒng)推遲電網投資具有經濟價值的見解。這些見解適用于各種情況。
德里是印度的一個大型城市，其中住宅用電占總能耗的55%，這是印度平均能耗水平(24%)的兩倍多。德里的配電公司見證了空調需求的增長，這種需求使電網超載。德里等特大城市的電網高度擁塞，這使得定期進行電力線路維護或安裝大型設備在運營上具有挑戰(zhàn)性。這種情況并非德里獨有：全球主要城市的電力需求都在上升。截至2020年，德里的峰值需求為6.7GW；根據此處進行的需求側建模分析，空調需求情景之間的城市預計峰值電力需求差異至少為20%（表7.3）。
表7.3 假設德里市GDP穩(wěn)定增長，在基線情景和空調高需求情景下的峰值預計需求（GW）
這給配電網絡的投資規(guī)劃帶來了很大的不確定性。雖然預計2050年電力需求的差異相比最大，但研究團隊關注分布式儲能系統(tǒng) (DLS)在2030年和2040年的近期模型期間可以提供的遞延價值。
從歷史上看，配電公司并未考慮在其長期電網規(guī)劃中預測不確定性，而是采用確定性的凈現(xiàn)值方法。然而，這種預測可能有助于比較幾種政策、技術和效率情景下的計劃結果。鑒于德里等城市在不同情景和假設下的峰值需求預測之間存在巨大差距（表7.3），使用概率預測和靈活規(guī)劃是合適的。當配電公司考慮使用分布式能源(DER)作為電網擴展的替代方案時，這一點尤為重要。分布式能源(DER)部署是由模塊化和安裝速度驅動的。直到最近，在新興市場和發(fā)展中經濟體 (EMDE)國家部署的最廣泛的分布式能源(DER)技術通常是柴油發(fā)電機，它們通常安裝在大型工業(yè)和商業(yè)負載附近。然而，成本顯著下降的鋰離子電池儲能系統(tǒng)成為了更具吸引力的選擇。此外，電池儲能系統(tǒng)還提供了一個額外的優(yōu)勢——不會造成空氣污染。此外，電池儲能系統(tǒng)可以采用可再生能源的電力充電，因此其釋放的電力的碳足跡小于柴油發(fā)電機的碳足跡。研究團隊采用圖7.6的靈活估值框架來評估鋰離子電池儲能系統(tǒng)在短期調峰和緩解電網擁塞方面的作用，其最優(yōu)的調度如圖7.9所示。
圖7.9 在夏季負荷情況下電池儲能系統(tǒng)作為非線纜替代方案 (NWA)的調度情況
研究團隊采用的靈活估值框架產生的結果取決于技術成本假設（例如電網升級成本、電池儲能系統(tǒng)的資本成本）和需求增長預測。電池儲能系統(tǒng)可以推遲電網其他投資的時間框架可能遠遠低于其有效的使用壽命。因此，有必要評估多個投資期的靈活框架。
圖7.10說明了電網投資的時域演變，其中分布式儲能系統(tǒng) (DLS)的初始階段允許在承諾長期電網投資之前觀察到需求增長的時期。研究團隊的分析表明，當預計的增長難以確定時，靈活的估值框架有利于在峰值需求增長慢于預期時部署分布式儲能系統(tǒng) (DLS)。分布式儲能系統(tǒng) (DLS)部署允許公用事業(yè)公司在不影響供電質量的情況下采取觀望等待策略。最后，由于德里和印度其他城市大多簽訂電力合同，研究團隊并沒有慮分布式儲能系統(tǒng) (DLS)為市場服務的公用事業(yè)公司提供套利的潛在價值。需要注意的是，在分析中，分布式儲能系統(tǒng) (DLS)只能根據儲能系統(tǒng)的峰值轉移能力進行估值，不包括輔助服務的潛在附加值。
圖7.10 電網投資框架的時間序列模擬
印度已經安裝大量的配電線路，其中8%的電力線路覆蓋人口密集的城市地區(qū)。不斷增長的電力需求增加了配電電網的供電壓力以及公用事業(yè)公司的經濟壓力。由于住宅大量采用空調冷卻，夜間的峰值電力需求的增加可能會使電力線路過載。
為了保持供電可靠性以及滿足不斷增長的峰值需求，電力系統(tǒng)運營商必須減輕負載或投資升級電網。但卸載負荷將會受到處罰，而電網升級成本非常高，尤其是當它們在人口稠密地區(qū)更換或翻新電力線路時。研究團隊對印度的四個特大城市的情況進行了研究，它們在2019年的年度用電量中占到52TWh；這些城市共有長達72,763公里的配電線路，由各自的公用事業(yè)公司運營。如果配電電網的規(guī)模沒有擴展，且預計電力需求和空調的電力需求穩(wěn)定增長的話，研究團隊估計到2030年這些配電線路將有20,373公里超載，這意味著它們將以80%以上的最大電流或載流量運行。根據研究團隊的估計，到2040年，這些特大城市超載的電力線路將會增加23,640公里。
將研究團隊靈活的估值框架應用于代表性電力線路，然后縮減它們的總需求，研究團隊估計到2030年安裝總儲能容量為29GWh的短時儲能系統(tǒng)（即持續(xù)時間少于5～6小時）才具有成本效益 ，而到2040年達到140GWh。這將在2030年推遲15,914公里的配電線路升級，到2040年再推遲18,127公里（表7.4）。
表7.4 儲能成本對2030年適用于印度四個特大城市的靈活估值框架發(fā)電量的影響
這些結果假設2030年的分布式儲能系統(tǒng) (DLS)成本與美國國家可再生能源實驗室發(fā)布的年度技術基線報告中輸電級儲能系統(tǒng)的資本成本相同。從投資的角度來看，在需要傳統(tǒng)電網升級之前部署分布式儲能系統(tǒng) (DLS)，可以到2030年節(jié)省16%的資本成本，到2040年節(jié)省15%的成本。由于是可調度的電力，分布式儲能系統(tǒng) (DLS)會一直保留在電力系統(tǒng)上，因為分布式儲能系統(tǒng) (DLS)在支線上停留的時間越長，在延遲電網投資方面提供的價值就越大。鑒于能夠在多個建模周期內部署電池儲能系統(tǒng)，靈活的估值框架為分布式儲能系統(tǒng) (DLS)系統(tǒng)提供了5到10年的使用壽命。
表7.5 中等成本預測下作為“非線纜替代方案”的特大城市級分布式儲能系統(tǒng)潛力估計
而確定分布式儲能系統(tǒng) (DLS) 的最佳儲能容量，通常受到儲能成本和調度頻率的限制。在低成本和中等成本儲能場景中，靈活的評估框架對分布式儲能系統(tǒng) (DLS) 最佳儲能容量產生了相同的結果，這表明唯一的限制是調度——即非峰值電網容量的可用性饋線為分布式儲能系統(tǒng) (DLS)充電，以便在峰值期間使用。這一結果還表明，分布式儲能系統(tǒng) (DLS)可能不適用于重載饋線，這些饋線總是具有較高的負載率，因此需要升級或擴展電網。在儲能系統(tǒng)的高成本情景下，研究團隊估計部署具有成本效益的分布式儲能系統(tǒng) (DLS)將分別在2030年和2040年推遲印度11,752公里和13,717公里的電力線路的升級，并分別節(jié)省12%和10%的資本成本。這并不奇怪，這意味著在成本更高的情況下， 部署少量的分布式儲能系統(tǒng) (DLS)是經濟的。通過分析，研究團隊發(fā)現(xiàn)儲能系統(tǒng)（持續(xù)時間為4小時的成本）將低于262美元/kWh。表7.4總結了研究團隊將靈活估值框架應用于2030年儲能部署的低、中、高成本假設下的相同需求預測的結果。
分布式儲能系統(tǒng)(DLS)的部署受到配電公司節(jié)省資本成本的推動，否則這些配電公司將不得不升級其電網。在這里，研究團隊比較了分布式儲能系統(tǒng)(DLS)和電網升級成本，并明確分布式儲能系統(tǒng)(DLS)所有權的問題（即誰進行投資）。分布式儲能系統(tǒng)被建模為一種電網升級策略，以最大限度地減少資本支出。研究團隊估計，到2030年，德里和孟買的分布式儲能系統(tǒng)部署數(shù)量將超過班加羅爾和加爾各答，因為預計德里和孟買的平均和高峰電力需求增長率會更高，這會導致城市饋線更加擁塞。
這個問題將在下一節(jié)中討論，研究團隊使用對印度四個特大城市的分布式儲能系統(tǒng)(DLS)分析結果，來研究分布式儲能系統(tǒng)(DLS)如何影響成本優(yōu)化的輸電資源規(guī)劃，包括對發(fā)電、傳輸和電網規(guī)模儲能的投資。具體來說，分布式儲能系統(tǒng)(DLS)分析用于計算修改后的區(qū)域需求概況。這種修改后的配置文件，稱為“分布式儲能系統(tǒng)(DLS)需求情景”，分析城市配電饋線中分布式儲能系統(tǒng)(DLS)資產的非峰值充電和峰值放電。
電網延遲的分布式儲能系統(tǒng)：美國和印度的比較
印度在分布式儲能系統(tǒng)（DLS)投資和電網升級之間的選擇受到的影響遠高于美國和歐洲，其原因是更低的成本、長期資本的有限可用性以及分布式儲能系統(tǒng)（DLS)技術可以相對容易地適應城市環(huán)境中。此外，預計美國的峰值電力需求增長不會像無法可靠獲得電力和國家那樣強勁增長。雖然交通運輸行業(yè)致力實現(xiàn)電氣化，預計美國的用電量將會增長，但這種增長與配電電網的容量有關。
此外，預計對電動汽車充電的需求將比對空調制冷的需求更靈活，因此冷卻需求預計將在電網擁塞問題中發(fā)揮更大的作用。在美國市場等環(huán)境中，儲能系統(tǒng)可以作為一項輔助服務，以提高電網彈性和供電質量，并通過套利擴展屋頂光伏的部署。而部署分布式儲能的用例表明，新興市場和發(fā)展中經濟體（EMDE）在基礎設施規(guī)劃和資本分配中的作用比在發(fā)達國家更為重要。在這些國家，在配電電網中部署儲能系統(tǒng)的成本可能低于包括美國在內的發(fā)達地區(qū)的成本，在這些國家和地區(qū)，較低的融資成本將有利于電網升級。
（未完待續(xù)）
