【精彩论文】考虑容量约束的储能规模化应用商业模式评价

考虑容量约束的储能规模化应用商业模式评价

开赛江¹, 谭捷², 孙谊媊¹, 王衡¹, 袁铁江²

（1. 国网新疆电力有限公司，新疆 乌鲁木齐　830063; 2. 大连理工大学 电气工程学院，辽宁 大连　116024）

摘要：考虑储能应用价值的容量相关性约束，提出了一种储能规模化应用商业模式精确定量评估方法。采用双梯级函数来表征电网对储能、火电等灵活性调节资源性能和容量的要求；根据储能在源、网、荷侧产生的发电量、输配电量、电费和辅助服务收益等增益，建立“储能+”场景下新能源业主、电网运营商、用户、储能业主等相关方的收入函数；根据增益耗费的储能容量，建立相关方分摊的储能成本函数；综合考虑新能源、电网、用户或者第三方等投资主体的净收益最大，建立储能投资博弈模型。最后，根据甘肃省的实际情况，评价了不同模式场景下规模化推广储能的商业模式，并对关键参数进行了灵敏度分析，论证了不同组合运营方式在特定源荷区域的效果，验证了所提方法的可行性。

引文信息

开赛江, 谭捷, 孙谊媊, 等. 考虑容量约束的储能规模化应用商业模式评价[J]. 中国电力, 2022, 55(4): 203-213, 228.

KAI Saijiang, TAN Jie, SUN Yiqian, et al. Evaluation of business mode for large-scale energy storage applications considering capacity constraints[J]. Electric Power, 2022, 55(4): 203-213, 228.

引言随着新能源装机比例的提升以及储能技术成熟度的提高，储能的需求空间和盈利空间也被不断扩展和挖掘^[1]。在出台的相关政策支持下，铅蓄电池储能、锂离子电池储能、压缩空气储能、氢储能等各类储能技术都在各自领域内开展了一系列商业化探索^[2]。储能系统既可以在电力能量市场或辅助服务市场交易中获得充放电价差收益，也可以利用其功率快速响应或能量时空转移的技术特性辅助提升新能源并网友好性和电力系统运行灵活性^[3-4]。在未来清洁能源系统中，储能技术将具有更大的应用前景和价值空间^[5-6]。现阶段储能规模化应用推广并不顺利，一个重要的原因是储能技术及其应用场景繁杂，缺乏科学合理的电价机制与统一的商业模式，使得各方资本在实际投资过程中缺乏积极性。针对储能的应用场景和商业模式，国内外开展了一系列研究。在储能商业模式综合效益分析和系统规划方面，文献[7]通过研究企业在储能市场上的行为，探讨了储能商业模式创新对企业绩效的影响，分析结果表明当前的政策限制了大规模储能的市场价值主张，以提高系统效率为主的商业模式创新将带来更高的环境绩效，从而提高客户满意度。文献[8]提出在大规模储能部署之前须考虑其对环境的影响，并采用全生命周期评估方法分析了各种储能商业模式对环境的影响。文献[9]分析了现有储能商业模式的弊端，认为储能系统商业模式不仅需要考虑电力系统转型、市场和监管障碍等因素，还应在不同的尺度上加以区分，如操作模式、效用尺度、服务需求等。文献[10]考虑了商业模式的差异，在业主投资模式、合同能源管理模式下分别建立了储能系统全寿命周期优化规划数学模型。在储能激励政策分析方面，文献[11]分析了储能在电力系统中的应用价值，并结合典型电网侧储能政策环境和中国电力体制改革情况分析，考虑投资主体、成本、电价等因素，提出了中国电网侧储能潜在的商业模式及相关政策建议。文献[12]全面分析了澳大利亚储能电池投运对中国储能潜在商业模式的影响。在分布式和配电网侧储能的商业模式方面，文献[13]研究了配电系统投资建设储能的商业模式，并通过使用场合特性矩阵比较了储能提供的电网服务，提出一个商业模式案例开发框架。文献[14]提出了一种基于用户自定义输入确定存储单元参数的准自动决策支持系统，旨在检测安装在工业或商业用户处储能单元的盈利能力。文献[15]提出以共享经济为储能运营商新的商业模式，论证了电池存储系统更有应用推广的潜力，并基于共享储能的商业模式优化了存储系统的配置。文献[16]提出了一种新型的分布式储能-云储能系统及其实现方式、运行机制和商业模式，旨在降低储能服务成本，并通过实际电力系统运行数据的仿真验证了云储能系统的可行性和经济效益。文献[17]提出了一种虚拟电厂的商业模式，利用分布式发电或储能的绿色与灵活性价值实现能源高效利用，并建立了虚拟电厂协调优化机理。上述文献对储能的应用场景、运行策略和商业模式进行了研究，分析了制约储能推广的关键因素，并提出了针对特定应用场景的储能容量规划方法。然而，目前研究主要集中于示范工程的能效分析和单一储能业态的理论分析，并且针对不同技术类型储能规模化应用的综合商业价值评估多采用近似线性化的等效模型^[18-20]，并没有考虑到不同技术类型、应用场合下储能容量及应用价值的相互关联，且缺乏从源-网-荷环节全面、精确、定量评估储能商业模式价值的方法。

因此，本文提出了一种考虑容量约束的储能规模化应用商业模式评价方法。采用双梯级函数来表征电网对储能、火电等灵活性调节资源性能和容量的要求；根据储能在源、网、荷侧产生的发电量、输配电量、电费和辅助服务收益等增益，建立“储能+”场景下新能源业主、电网运营商、用户、储能业主等相关方的收入函数；根据增益耗费的储能容量，建立相关方分摊的储能成本函数；综合考虑新能源、电网、用户或者第三方等投资主体的净收益最大，建立储能投资博弈模型。最后，以甘肃为例，评价了不同模式场景下的博弈效果，并对关键参数做了灵敏度分析，结果与实际情况相符，验证了所提模型与方法的正确性。

1  基于双梯级函数的储能作用量化建模电网能够接纳大比例的风电，制度和市场体制是关键，储能系统并网参与电力调度是解决途径。建立储能规模化应用的商业模式，调整电力系统所有参与者的利益，从而鼓励和引导发展可再生能源的积极性，解决风电消纳问题。储能系统本身并不生产或消耗能量，仅仅作为一种对能量进行时空转移的灵活性调节手段，其吸收和发出的能量必须平衡。当储能的应用达到一定规模的时候，任何类型的储能装置对能源系统的作用可做以下等效：在充放电反转时间和连续充放电时间约束下，将一定周期内的电源或负荷出力曲线修整到期望水平。长时储能主要作为能量型服务，短时储能主要作为功率型服务^[21-22]，虽然各自应用价值构成差异较大，但其物理特性本质上一致。风电日出力并无显著规律可循，然而，受地区风电装机容量以及风资源约束，在一定周期内的总发电量或者功率波动量相对恒定。因此，若不考虑实时风电功率控制，每个固定充放电周期T内的功率出力可用一个双梯级函数来等效。

式中：P_max 、 P_min 为风电功率最大值和最小值；α为最小出力等效时间占比；P(t) 为实际新能源出力；τ 为新能源出力采样时长。

如图1所示，由该日等效出力曲线可知，存在 1−α 的时段产生了高出力，若没有任何日内灵活性调节手段（系统备用、负荷响应、储能等），整体出力只能维持在最低水平，约45.58%的能量必须抛弃。如果要消纳全部电量，必须配置功率调节容量约为 ΔP 的灵活调节电源来平衡风电低出力带来的功率缺额，而α太小会影响机组的利用效率，α 过大又会增大机组能耗。若使用储能消纳全部电量，最大须配置充放电功率分别为ΔP_charge 和 ΔP_discharge 的储能装置。

图1  风电日出力的双梯级函数等效

Fig.1  Double-cascade function equivalence of daily wind power generation

如图2所示，由该小时等效出力曲线可知，若仅仅配置了用于平抑日内波动的长时储能装置，而缺乏短时功率波动调节资源，整体出力维持在小时内最小出力，将有约6.77%的能量被抛弃，占日内弃电量的14.95%。如果要消纳全部电量，同样也要配置一定容量的灵活性调节资源。

图2  风电小时出力的双梯级函数等效

Fig.2  Double-cascade function equivalence of hourly wind power generation

对比图1与图2可知，不同充放电时长的储能装置的作用不一样。在长时间周期新能源出力中，其出力间歇较长，出力波动幅值较大，但是最小出力等效时间占比α也相对较大，即高水平出力时间不多，新能源对充电功率容量的需求大于其放电功率需求，因此长时储能的主要作用在于吸收新能源高水平发电时的电量，消除反调峰，提升新能源基础电量。在短时间周期新能源出力中，新能源的出力主要呈近似线性的增长或降低，最小出力等效时间占比α接近于0.5，新能源对储能的充电功率和放电功率的能力要求一致，短时储能的主要作用在于降低新能源机组的短时大波动，减少因爬坡约束而丢弃的电量。可知，不同时长的储能装置作用于不同的出力对象，其效果有所差异，因此其收益构成和获利方式也不一样。

2  储能服务价值分析和建模根据储能装置主要服务对象的不同，储能服务类型可以分为电源侧、电网侧、负荷侧及电力市场辅助服务4种基本服务形式。但是，它们皆有各自的应用场景和获利方式，且不同储能应用场景下的时间尺度和技术要求具有一定差异性^[23-25]。

如表1所示，在新能源侧配置小时级以上长时储能可提升新能源基础发电量而获得收益v₁，配置小时级以下短时储能可减少波动弃电量而获得收益v₂；在送端电网配置小时级以下短时储能可作为虚拟电厂提升电网输配容量，拓展新能源发电空间而获得收益v₃；在受端电网配置短时储能可提高受端电网的受电极限，提高外送电量而获得收益v₄；在负荷侧配置长时储能可进行大规模能量吞吐和削峰填谷，调节负荷降低购电成本而获得收益v₅；各储能业态下皆可配置长时或短时储能，统一参与电力系统辅助服务，获得的收益为v₆和v₇。各类收益成分在技术上相互耦合构成各方实际收益，结合储能作用机理可以得到收益要素构成与储能系统配置之间的关系。

表 1  储能服务不同使用实体的收益构成

Table 1  Revenue composition of different entities using energy storage services

2.1  小时级以上长时储能的收益构成

小时级以上长时储能主要用于平衡系统中日级乃至季节时间尺度的功率变化。目前，受限于地理条件、设备成本、技术成熟度等因素，大规模小时级以上长时储能的应用还有较大困难，长时功率变化主要由火电机组的日内调度和季度发电计划来调节。随着氢储能的技术和成本突破，电网长时储能将有广阔的应用前景。各服务业态下长时储能的收益主要包括以下几个方面。

（1）新能源侧配置小时级以上长时储能可提升新能源日前调度的基础电量，其收益可表示为

式中：q₁、s₁ 分别为长时储能能量容量与功率容量的配置量，MW·h，MW；p_base  为新能源上网电价，元/(kW·h)；P_allowance为新能源补贴电价，元/(kW·h)；f₁(q₁,s₁) 为储能提升的基础电量，kW·h。

根据双梯级函数等效模型，储能提升新能源基础发电量的作用可等效为：储能通过一个周期内的充放电，实现能量转移，降低双梯级函数的峰谷差值，减少所需备用容量，从而提升新能源发电容量。配置储能带来的新能源基础电量增加f₁(q₁,s₁) 可由双梯级等效提升函数g_impr来等效计算。

式中：ΔP为峰谷功率差；λ为与储能装置充放电时长特性相关的作用系数，表示该时长特性的储能装置在总周期内提升基础电量作用的占比，主要受储能装置的最小充放电时长制约，无最小充放电时长约束时（即可以实时改变充放电状态）该值为1，最小时长越大，该值越小；Y为储能工作时间，取1年；q′、s′为储能装置提升新能源基础电量实际所需的有效容量，可分别表示为式中：q、s为该类储能配置容量。（2）负荷侧配置小时级以上长时储能可通过峰谷价差实现套利，其收益可表示为式中：Δp为峰谷价差，元/(kW·h)；q₄、s₄为负荷侧储能能量容量与功率容量的配置量，MW·h, MW；f₄(q₄,s₄)为储能转移的峰谷电量，kW·h。同理，根据双梯级函数等效模型，储能对负荷出力进行削峰填谷等效为降低双梯级函数的峰谷差值，因此，f₄(q₄,s₄)可由双梯级函数电量的等效转移来计算，该电量转移函数g_trans可表示为
2.2  小时级以下短时储能的收益构成
小时级及以下短时储能主要用于平衡系统中变化周期在小时以内的不平衡功率，这些变化主要由变化较快的负荷和新能源发电波动引起。目前主要通过保持一定具有较快响应速度的备用容量机组来应对，其收益构成也较为简单。随着负荷的快速增长和新能源比例不断提高，传统机组备用面临严重的容量不足和经济性下降等问题。短时储能的灵活快速响应能力具有很好的技术和经济性能，由于储能并非电源，其收益构成呈现一定特殊性。各服务业态下短时储能的收益主要包括以下几个方面。（1）新能源或送端电网侧配置小时级及以下短时储能作为系统热备用，可以平抑新能源波动，减少新能源弃电量，收益由新能源减少弃发电量收益v₂以及由此新增的电网输配电量收益v₃组成，表示为式中：q₂、s₂分别为新能源和送端电网侧短时储能能量容量与功率容量的总配置量，MW·h, MW；p_abandon为储能弃电消纳电价，为负值时作为储能的电量服务补偿，是储能收益的一部分，元/(kW·h)；P_allowance为新能源补贴电价，元/(kW·h)；P_pass为过网输配电价，元/(kW·h)；储能减少弃发电量 f₂(q₂,s₂) 同样也可由式（4）计算，此时，T、α、∆P应为新能源小时级周期出力的双梯级等效函数参数，短时储能无最小充放电时长约束，所以此时λ=1。（2）受端电网配置小时级及以下短时储能作为外送事故备用，可提升外送稳态输送极限、提高受端电网受电能力，提升新能源外送电量，其收益可表示为式中：q₃、s₃分别为受端储能能量容量与功率容量的配置量，MW·h, MW；受端电网配置储能而新增的外送负荷电量f₃(q₃,s₃)的大小与受端电网系统响应时间和输送容量有关，并受外送通道最大输送功率极限约束，可表示为式中：τ_max为受端系统事故备用响应时间，一般取15 min；q′,s′为储能装置提升外送稳定极限实际所需的有效容量，可表示为式中：s_max为外送通道输送容量提升极限，MW。2.3  储能参与备用、调频等辅助服务的收益（1）配置小时级以上长时储能可替代火电作为系统旋转备用辅助服务来支撑电网运行，由此得来的收益可表示为式中：p_reserve为长时辅助服务容量电价，元/MW；S₁ 为长时储能总安装容量，MW。（2）配置小时级以内短时储能可替代火电参与系统调频等辅助服务。短时储能参与辅助服务收益由2部分组成，一是作为短时辅助备用的容量电价，二是购得的新能源弃电参与辅助服务的电量收益，可表示为

式中：p_regulate短时辅助服务的容量电价，元/MW；P_support为辅助服务的电量电价，元/(kW·h)；f₂为获取的新能源弃电量；S₂为短时储能的总安装容量。

3  多方利益协调及风险分摊模型3.1  储能系统投资回报机制

储能带来的盈利点分为3类，（1）提升新能源和电网的发输电量，这部分收益归新能源和电网所有；（2）参与负荷侧削峰填谷，这部分收益支配权在负荷侧；（3）参与电力系统辅助服务市场，根据配备的容量与获得的新能源弃电量参与统一的调频、调峰备用等服务。由于装配储能系统后收益的盈利点不一样，有必要将储能内部自身参与辅助服务获得的收益与外部间接辅助源网荷获得的收益分开。如图3所示，在4类储能服务业态中，源网荷3类需求实体须根据自身储能服务量向储能供应实体支付服务费用，该价格由市场供需关系决定。储能获取的最终收益根据新能源、电网、用户、第三方投资者的投资构成进行分配。

图3  规模化储能应用的商业模式框架

Fig.3  Business mode framework of large-scale energy storage application

3.2  储能增益收入函数在各“储能+”场景中，配置储能会在源、网、荷侧产生发电量、输配电量、电费和辅助服务收益等增益，从而影响新能源业主、电网运营商、用户、储能业主等实体的收入。根据储能增益构成可知，新能源业主的收入由源端长时储能和源送端短时储能获取的发电量收益构成；电网运营商的收入由送受端短时储能获取的输配电量收益构成；用户的收入由负荷侧长时储能获取的电费收益构成；储能业主的收入由在全网配置的长短时储能获取的辅助服务收益构成。设新能源侧、送端、受端、负荷侧4类储能服务业态需要的长时、短时储能的能量和功率容量由2个4×2阶矩阵q、s表示。式中：q_i1，s_i1代表长时储能容量耗费。q_i2，s_i2代表短时储能容量耗费。根据式（3）~（15）构建的储能收益函数，新能源业主、电网运营商、用户、储能业主等各方储能增益收入函数可表示为式中：e₁、e₂、e₃、e₄为新能源业主、电网运营商、用户、储能业主的收入。全网配置的储能容量应满足新能源侧、送端、受端、负荷侧4类储能服务业态所需容量q、s，即式中：Q₁为全网配置长时储能的功率；Q₂为全网配置短时储能的功率。3.3  储能成本分摊函数储能作为一种优质的灵活性调节资源，可同时提供多种叠加服务，从而提高储能单位容量的利用效率，扩展储能盈利空间。多种储能服务叠加及技术经济互补主要反映在降低储能服务成本上，即降低储能单位容量使用价格，可表示为式中：分别为长时储能装置和短时储能装置的能量容量和功率容量的年均建造维护成本，元/(MW·年)，元/(kW·h·年)；分别为长时储能装置和短时储能装置的能量容量和功率容量的年均租赁价格，元/(MW·年)，元/(kW·h·年)。根据新能源侧、送端、受端、负荷侧4类储能服务业态所耗费储能容量大小以及储能装置的单位容量使用价格，各自须支付的储能使用费用可表示为式中：p₁、p₂、p₃、p₄分别为4类储能服务业态的储能使用费用，元/年；p₅为全网储能装置总建造维护费用，元/年。由此，可得到各方储能成本分摊函数为3.4  储能投资主体净收益储能可由新能源、电网、用户或第三方等投资主体独立或共同出资，资本构成不同，形成不同的储能应用商业模式。设新能源、电网、用户和第三方4类投资主体需要的长时、短时储能的能量和功率容量由两个4×2阶矩阵Q、S表示。式中：式中：Q_i1、S_i1 代表长时储能的投资建设容量；Q_i2、S_i2 代表短时储能的投资建设容量。由此，可得4类投资主体的投资比μ为进而可得各储能资本净收益，即3.5  储能投资主体的博弈模型在储能系统各商业模式中，一般都存在新能源、电网、负荷用户以及第三方，既可做需求方也可做供给方，在商业模式博弈中，可以决定自己的市场需求量与投资量。以下采用遗传算法对各方进行轮回优化以获取收敛决策作为最后博弈结果，并针对典型的几种场景进行算例探究分析，其非合作博弈模型如下所示。（1）博弈参与者：新能源、电网、用户、第三方资本作为参与者构成的博弈。（2）参与者策略：4类利益实体进行博弈时，其策略分别为各自所从属的储能业态对各类储能的容量需求决策及对各类储能的投资决策，记为E_re、E_gird、E_user、E_third，具体表示为（3）参与者的净收益建模：新能源、电网、用户、第三方资本的净收益由式（24）给出。

（4）均衡策略：选定新能源、电网、用户、第三方资本作为参与储能规模化应用商业模式的4类利益实体，分别对其中一类主导投资和4类全部进行投资博弈进行分析，评估不同商业模式的在不同价格或政策环境下的适用性和经济性。

4  算例分析4.1  场景介绍

图4和图5为甘肃省新能源和日负荷曲线（仅显示一个月的出力情况），其等效的双梯级模型参数如表3所示（采用一年的数据等效）。此外，直流外送受端最大需求为1000 MW/15 min。

图4  甘肃省日负荷曲线

Fig.4  Daily load curve of Gansu province

图5  甘肃省新能源出力

Fig.5  New energy output of Gansu province

表2  算例经济参数

Table 2  Example economic parameters

表3  甘肃省新能源与负荷出力双梯级等效数据

Table 3  Equivalent data of new energy and load output in Gansu province

在储能系统各商业模式中，一般存在新能源、电网、负荷用户以及第三方，在商业模式博弈中，各方可以决定自己的市场需求量与投资量。以下针对典型的几种场景进行算例探究分析。4.2  新能源场站投资主导的商业模式

在新能源场站投资主导的商业模式中，新能源场站作为储能服务的供应者与需求者，而电网与负荷只作为需求方。通过三方博弈其结果如表4所示。在目前给出的电价环境下，新能源场站倾向于建设短时储能，而其他储能类型受成本限制，需求无法满足。

表4  新能源场站投资策略

Table 4  Investment strategy of new energy stations

该投资方案的效益如表5所示，新能源场站投资短时储能的主要收益来源于调频辅助服务，短时储能将小时内弃风电量储存起来，参与调频辅助服务。电网因弃风电量提升而获得输配电价收益。

表5  新能源场站投资主导各方效益分析

Table 5  Benefit analysis of leading parties of new energy station investment

在新能源场站投资主导的商业模式中，通过改变新能源电价补贴，对新能源消纳量的影响进行灵敏度分析。如图6所示，在短时储能为主的商业模式中，新能源电价补贴对新能源消纳水平的提升并不显著。在本算例中，当补贴电价达到0.4 元/(kW·h)时，短时储能技术对新能源的消纳水平已到达极限。短时储能的盈利模式回报率高，并不需要过多补贴机制，但新能源提升空间有限。另一方面，长时储能消纳新能源潜力较大，但对储能容量需求高，在储能成本较高的情况下，补贴激励作用有限，这种状况与甘肃电网实际较为相符。

图6  新能源主导下补贴电价对新能源消纳量的影响
Fig.6  Influence of subsidy price on new energy consumption under the guidance of new energy
4.3  电网投资主导的商业模式在电网投资主导的商业模式中，电网作为储能服务的供应者与需求者，而新能源场站与电力负荷只作为需求方。在此场景下，电网可主导的盈利点较少，倾向于在外送受端建设储能以提升外送电量，而在目前输配电价低迷的情况下并无需求。当输配电价提升为0.3元/(kW·h)时，电网产生投资意愿，博弈结果如表6所示。

表6  电网投资策略

Table 6  Grid investment strategy

当继续提升输配电价时，各方收益变化如图7所示。由图7可知，输配电价的变化对电网储能投资意愿影响较大，但并不会影响其他各方的收益。由于电网受端配置的储能主要用作故障备用以提升外送稳态输送能力，对储能容量要求不高。因此，以甘肃电网为代表的新能源外送基地，当具有外送电价优势的情况下，在外送受端配置储能可极大提升交直流外送能力，提高全网负荷水平。

图7  电网主导下输配电价对各方收益的影响

Fig.7  Influence of transmission and distribution price on benefits of all parties under the guidance of power grid

4.4  第三方投资主导的商业模式

在第三方投资主导的商业模式中，第三方作为储能服务的供应者与需求者，而新能源场站、电网和电力负荷只作为需求方，即储能完全由第三方来供应的全服务租赁模式。通过博弈可知，第三方投资主导的商业模式受储能成本影响极大。当功率成本为400元/kW，能量容量成本为800元/(kW·h)时，第三方产生投资意愿，其博弈结果如表7所示。此时，第三方投资还是倾向于回报率较高的短时储能，由于受市场供需与成本回收周期控制，储能投资规模较小。

表7  第三方投资策略Table 7  Third party investment strategy

通过改变储能建造成本，对各方收益影响进行灵敏度分析。如图8所示，第三方投资主导下，其收益受储能建造成本影响较大。该商业模式的应用必须建立在较低储能成本的基础上，但总体来看，该模式下各方参与度不高，不利于储能规模化推广应用。

图8  第三方主导下储能成本对各方收益的影响

Fig.8  Impact of energy storage cost on benefits of all parties under the guidance of the third party

4.5  市场全开放的商业模式在市场全开放的商业模式中，新能源、电网和电力用户同时作为储能服务的供应者和需求者，同时还有第三方投资者加入，同时参与市场博弈，其博弈结果如表8所示，其经济性能如表9所示。

在当前价格环境下，市场投资集中在短时储能和外送送端储能。新能源消纳量虽低于新能源投资主导的商业模式，但储能市场总收益较大，这与实际市场规律吻合。

表 8  全开放市场博弈结果

Table 8  Game results of open market

表 9  全开放市场博弈的经济性能

Table 9  Economic performance of open market

同样，通过改变储能建造成本，对各方收益影响进行灵敏度分析。如图9所示，储能建造成本的改变会影响到整个市场的竞争和投资策略，但影响并不是单调函数；新能源与电网由于自身优势，市场竞争力较大。

图9  全开放市场下储能成本对各方收益的影响

Fig.9  Impact of energy storage cost on benefits of all parties in the open market

储能成本对储能容量的影响如图10所示，随着成本降低，长时储能开始进入市场，储能投入容量将达到400 MW，储能的使用率大幅提高。

图10  全开放市场下储能成本对储能容量的影响

Fig.10  Impact of energy storage costs on energy storage capacity in the open market

5  结论本文提出的储能规模化应用商业模式评价方法较为客观地反映了各类投资场景，同时验证了双梯级模型等效描述储能作用的可行性，对甘肃储能规模化应用的商业模式进行了评价，得到如下结论。（1）短时储能不需要过多补贴，也可获得理想的盈利，但对新能源消纳空间提升有限。（2）长时储能消纳潜力较大，但对储能容量需求高，在储能成本较高的情况下，补贴激励作用效果不明显。（3）当具有外送电价优势的情况下，在外送受端配置储能可极大提升交直流外送能力，提高全网负荷水平。（4）第三方投资主导的商业模式必须建立在较低储能成本的基础上。（5）储能建造成本的改变会影响整个市场的竞争和投资策略，并会产生外溢价值，其影响机理有待进一步分析。

（责任编辑　蒋东方）

作者介绍

开赛江（1967—），男，博士，高级工程师，从事电力系统自动化研究，E-mail：[e-mail];

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袁铁江（1975—），男，通信作者，教授，博导，从事氢能与电力、化石能源系统集成，储能与新能源发电并网技术研究，E-mail：[e-mail].

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编辑：于静茹、杨彪

校对：蒋东方

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