驱动储能变革 整合研发和部署新的存储技术

清洁能源转型要创新能源、创新技术和投资策略的共同发展。深脱碳能源系统研究平台要材料科学在电池技术上取得进展，从而克服风能和太阳能发电间歇性的挑战。同时，旨在促使电池储能市场上升和创新的政策，可以补充削减一整套清洁能源技术的成本。进一步整合研发和部署新的存储技术，为高效低耗能电力开辟了一条明确的道路。在这里，我们使用一个双因素模型来分解部署和创新，该模型综合了材料创新投资和技术部署的价值，并从一个涵盖电池存储技术的相关经验数据聚集进行了分解。在电池储能互补发展和可再生电力来源对改善脱碳是极其紧要的。我们找到一个可行的路径以均匀1美元每瓦太阳能和100美元每千瓦时电池存储，使风光储的组合笔直与以燃煤为基础的电力供应相竞争。

预测将来的储能价格

将双因素模型使用于业内优秀专家的近期加工预测，并假设专利活动维持在近五年(2011-2015年)均匀水平的高度，乐观估计消费电池价格在2018年可降至100美元/kWh以下。图2和表1给出了各类电池的价格趋势(见上篇)。该预测是基于25年的观察结果，尽管样本很少，但它代表了这个新生市场中最有效的信息。因为专利数遵循随机泊松过程，将来的专利活动和加工水平都会变化，因此我们补充了一个具体的敏感性矩阵。因为过去旧专利的影响力远低于新专利，我们也专利时效和知识贬值的因素考虑了进去。我们发现成本的下降低于文献关于目前的预测，该文献曾发现了对电动车电池成本下降的低估。我们用“四因素”模型考虑原材料价格，控制锂和钴原料价格的影响，我们发现这一模型的学习率略低(14.82%)，并将更多的价格下降归功于创新而不是部署。然而，原材料价格对电池成本的影响可能不像钢铁价格对风力发电那样至关紧要。因为尽管锂和钴是阴极的紧要组成部分，但锂电池是由多种材料组成的。同时在“四因素”模型中对原材料价格的控制(P<0.16)并不像两因子模型(P<0.001)那样具有统计学意义。无论要怎么样，随着新材料创新的发展，可继续性方面的标准对将来的发展都有指挥意义。双因素模型的一个潜在偏差可能是补贴的下降，这些补贴通常是专属的而且很难预测。该范畴的进一步研究将极大地处理技术和政策创新研究方面的差距。

锂电池的发展可能会促使电动车的使用。研究声明，假设汽油价格维持在2015年水平，当电动车电池价格降至125-165美元/kWh时，电动车将可以在成本上与内燃机汽车相竞争。依据我们的模型，这个目标最早将在2017年实现，最晚也可以在2020年完成。除了电池价格之外，汽油价格、电费以及每年的行驶里程也对电动车的价格竞争力有着影响。这些预测结果低于先前报告文献中的数值。

通过双因素模型的结果，我们还研究比较了通过检索学习和通过部署计划的成本变化。检索学习代表了研究-发展-示范(RD&D)的影响。为了预估此情况，我们从双因素模型的当前价格趋势中减少33%的专利活动，我们发现，要想在2020年实现跨入100美元/kWh电池储能的门槛，依靠践行学习，我们要在全球新增307GWh的部署。打个比方，这意味着每年都要新部署一座特斯拉35GWh超级厂。专利活动是双因素模型的关键驱动因素。缺乏专利活动将提升成本使得电池价格上升76美元/kWh。在没有任何新创新的最极端情况下，仅通过部署实现成本削减目标的代价会非常高，到2020年将超过1400亿美元。这是不可能也是不可行的，因此也强调了通过双因素框架实现以创新驱动成本降低的紧要性。然而，最近大部分太阳能光伏和风能成本削减，都来自于工艺改进以及用部署的利润进一步推动公司创新研发。倘若对储能来说这是正确的，那么在创新和部署之间的这种反馈限制了我们完全解耦研发和部署两个目标的能力。这要进一步的研究，并强调同时发展检索学习和践行学习的紧要性，形成检索学习和践行学习共同发展的模式。

此外，公用事业和住宅规模的储能正在逐渐接近与电网平价。我们发现以目前的目标,倘若美国太阳能电价达到1美元/W的“SunShot”价格目标,到2020年，这样的价格趋势预计会使住宅太阳能和电池储能在成本上与电网电力相竞争,实现均化发电成本(LCOE)逐步降低至约0.11美元/kWh。

目前，基于锂电池的储能依然紧要是针对防停电保护的利基市场，但我们的分解声明这种情况完全可以改变，储能会为将来的电力系统供应灵活性和可靠性。这一发现与最近一研究成果形成了鲜明比较，该研究假定储能作为脱碳发电的价值降低，因此储能技术成本会有所上升。依据我们的预测，这些预言将来储能悲观价格的研究都没有考虑创新和部署的互补效应，以及将来电力系统中能量灵活性和/或能源大规模存储的价值。GW级电网储能将改善输电和配电系统，从而降低将来的投资，以确保电网稳定性并提高客户可靠性。尽管例如劳动力和成套设备组件等因素也是总项目成本的紧要组成部分，但模型还是强调了锂和非锂电化学储能办法已非常接近该目标。

研发支出对价格的影响降低

为了实现储能驱动的变革，要进一步的研究来维持专利活动水平。公共研发支出和私人研究项目通过刺激研究和促使试验的高水平笔直引发创新，但美国联邦政府的研发支出却继续下降。光伏研究仍是研发项目推动上升和降低成本的最佳例证。然而，在过去的十年里，能源范畴的公共研发支出并没有跟上能源行业收入的上升。图3显示了美国联邦政府在1976年至2015年间的研发支出。在此期间，美国联邦政府的研发支出总额从GDP的1.2%骤降至0.8%。能源研发支出比从0.3%降至0.013%。全球能源研发支出占全球总研发支出的比重从10%以上降至2013年的3.9%。2015年，美国能源研发占总研发的2.1%。目前的能源研发支出份额并不反映清洁能源技术部署的紧要性及其在实现全球气候目标方面的用途。在电池技术方面，急切要采取行动，新增公共研发支出，从而推动创新，降低储能成本，从而推动价格有竞争力的可调度太阳能、风能和电力存储。

美国联邦政府在1976-2016年的研发支出。美国联邦政府的研发支出在过去40年里下降了约1.2%至0.8%。与此同时，与能源相关议题的联邦研发支出从0.3%骤降至0.013%。这些深绿色的圆点显示了与能源相关的研发支出在研发支出中所占份额的相近发展。在20世纪70年代后期，能源研发占研发总量的10%以上，其中50%以上被分配到全球核能。相比之下，2013年国际社会将3.9%的研发资金投入与能源相关的活动。数据来自美国科学促使会。

材料科学的进一步发展可能会促使电池能量密度的新增，这关于提高电动车的行驶里程从而与传统车辆竞争依然至关紧要，同时也可以降低电网储能使用的成本。目前，锂电池的专利活动处于一个高水平，尽管它在过去5年里已经停滞不前了。这一模型强调了政策制定者通过系统地为清洁技术研发项目供应资金，以合理的价格实现脱碳目标，从而不断降低公共研发支出和能源创新活动的紧要性，肯定了先前研究的结果，并不仅延伸到发电资源，同时也包括储能。此外，政策制定者应当启动一个有利于私人风险资本投资于清洁技术的标准化框架。风险资本(VC)被认为对清洁技术行业至关紧要，研究声明，VC比在专利活动方面的(公众)研发更加有效，因此可以用于实现电化学和机械储能系统的目标。图4给出了2009年至2014年期间储能范畴的全球公司和VC投资。尽管VC支持公司供应的大量贷款担保目前仍没有可观的收益，但政府的一些举措，如小公司创新研究计划(SBIR)、大学研发项目和大规模的示范项目，已经取得了更大的成功。

依据我们的两因素模型，采用激励总部署EVs或储能系统的策略是昂贵的方式。我们估计，到2018年，在当前的五年专利均匀水平上，对电动车来说达到每千瓦时125美元的较低的边界，要比目前预测的每年新增两倍以上的产量。这等于出现了约莫300GWh的额外加工量力。特别值得一提的是，用于客户侧终端的锂电池在总加工中占有相当大的市场份额，而能源使用可能会持续滞后。通过搜索来学习，或者是创新(通过“研究”来学习)，很有可能比部署激励发挥更大的用途，可以实今朝更短的时间内实现更快的成本削减。采纳的政策有可能导致对EVs和系统级储能的加工或系统级价值链的成本提高。然而，通过容量目标来激励部署，可能会出现重大的风险，在这种情况下，消费者不计后果购买的东西都会得到激励。储能的部署目标可能没有像研究、创新驱动的活动那样可以效果好。

我们提出一项战略，将资金分配到更加有成本效益的研究和发展措施上。政府可以在推动研究进展和创新方面发挥关键用途，从而进一步降低成本。将来的研究和法律框架，使分布式能源系统和“车-网”互动成为一个新兴的研究范畴。另一项研究焦点是知道网络储能有价值的情况，即供应旋转备用或辅助服务的操作框架，需求应和，以及减少排放的可能。关于汽车储能的使用，激励和设计一个紧密啮合的充电基础设施可以减轻范围的限制。所有这些(不仅是材料研究，而且是部署)的结果都可以促使创新驱动的成本削减。

发展研究项目不仅要重视材料科学技术的电化学储存，而且要考虑到新兴的机械存储使用将提高电力系统规划的灵活性。一些人宣称机械存储使用可能会以价格来削弱电化学存储;然而，两者可能都有市场。长时间的大容量存储容量和高功率设备的短脉冲可以供应频率调节、辅助服务，或在某些工况下简单地向电网注入功率。通过能量密度和降低成本来提高储能性能的互补性将是车辆和网络级使用的必要条件。存储技术可以从资产互补借鉴，驱动PV市场上升，并在清洁技术生态系统中找到适宜的使用，而不仅仅是储能容量达到了多少千瓦时。由于创新和部署驱动的成本削减，多用途存储使用很可能会出现。

基于双因素模型，我们提议决策者采取平衡的创新和部署政策。政策组合更加有可能成功地推动环境变化，而不是单一的政策。我们留意到，公共研发支出的相对下降，可能会妨碍关键的成本削减和电力范畴的深度脱碳，并将新材料从试验室推向市场。通过研究，我们发现了与通过研发新增专利投入相关的紧要价值，而推动这项研究的一种办法是通过政府支出，从而实现能源储能系统成本的大幅削减。目前锂电池材料的多样性声明，与太阳能光伏或风机不同的是，在储能技术方面要新材料的发展，以达到100美元/kWh的目标。

专利活动和研发支出持续压低了电化学电池存储技术的价格。我们的两因素学习曲线预测了2019年的一个转折点，当时预测的价格冲破了100美元/kWh的门槛，与目前的预测和研究相矛盾。两因素学习曲线上的牢固关系声明，美国的研发可以通过投资开发新电池材料来进一步降低成本。设计一种部署战略将降低电网和交通部门的整体成本，这些部门占总二氧化碳排放总量的60%以上。因此，评价新技术的关键依然是通过材料的选择来提高安全性、能量密度和成本。促使软边创新和商业模式的新研究将加速将电化学储能整合到公共市场。进一步的政府支持是必要的，以促使负责任的研发支出，使太阳能、风能和储能的成本大幅降低，同时也减少了电力和运输。美国有机会成为一个领先者，而不是一个落后的国家，在电池储能制造和发展方面。我们发现研发支出是推动创新的有力指标。因此，在能源研究范畴的研发支出的新增将促使一套多样化的储能技术和材料科学的进步。

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