同时需求方弹性期权之间的竞争： 社区蓄电系统案例

在CES的案例中，AFB代表每个社区成员每年的相同节能量，包括运营商在CES空闲时间因运营商应用而获得的额外收入，以及社区成员因减少电网消耗而产生的损失。表7：基于AFB的HES和CES系统聚合形式的比较（操作员和prosumer结果）（每个家庭给出Cessize[kWh]）HES[kWh]pv[m]0 2.5 5 7.5 100----7.5-46 e 52 e 52 e 52 e 52 e 15-86 e 119 e 130 e 133 e 22.5-103 e 151 e 170 e 177 e 30-111 e 169 e 192 e 201 eCES[千瓦h]pv[m]0 2.5 5 7.5 100-28 e 55 e 83 e 110 e 7.5-61 e 93 e 121 e 149 e 15-90 e 141 e 177 e 207 e 22.5-102 e 164 e 206 e 238 e 30-108 e 177 e 222 e 256 e几乎所有的系统组合，运行一个CES系统比运行多个HES系统获得更高的收益。仅考虑一个PV和一个CES系统存在的灵敏度（25个组合中有16个），结果表明AFB平均可提高29%(AVG.HES:122everssUVG.CES:157E)。这种改进可以归因于本文假设的CES系统的多应用的概述。这些发现支持了以前研究[，，，，]的想法，即多用途BES系统可以提高经济可行性。学者们分析了将MSC与BM结合应用于住宅建筑中的方法，发现MSC与BM的结合使CES系统的性能比仅用于MSC的CES提高了29%。尽管研究范围和应用范围不明确，但[]报告了类似的数值证据，证明了结合应用对可装配性的积极作用。在这方面，较大的光伏系统（22.5毫米波和30毫米波）的灵敏度与最大的电池灵敏度(2.5kWh)结合在一起，当使用一个CES而不是六个HES系统(HES:111eversusCES:108E)时，AFB的结果更差。为了解释这些结果，必须分别考虑由actorgroups（例如最终用户和运营商）从CES中获得的AFB（以汇总形式显示在表7中）。在这些情况下，来自运营商AFBopis的AFB对CES的分享与HES的情况相比是否定的。这可以归因于这样一个事实，即当最终用户满足他们的需求时，公用事业或更确切地说，运营商在零售中会产生损失。此外，相对于较小的存储容量，相对较大的光伏模块导致了更高的光伏负载。因此，公用事业公司不能通过为自己的目的使用CES来补偿错过的销售。成本公式。表8显示，对于每个存储容量，CES比单独存储容量更有利。这可以用规模经济来解释，规模经济解释了随着规模的增加价格的降低。

使用CES可使EAC平均减少约14%。表8：基于EAC的HES和CES系统聚合形式（操作员和prosumer结果）的比较（每个家庭给出Cessize[kWh]）HES[kWh]pv[m]0 2.5 5 7.5 100-123 e 246 e 368 e 491 E7.5-123 e 246 e 368 e 491 E15-123 e 246 e 368 e 491 E22.5-123 e 246 e 368 e 491 e30-123 e 246 e 368 e 491 e30-123 e 246 e 368 e 491 eCES[kW h]PV[m]0 2.5 5 7.5 100-121 e 223 e 315 e 402 E7.5-121 e 223 e 315 e 402 e15-121 e 223 e 315 e 402 E22.5-121 e 223 e 315 e 402 e30-121 e 223 e 315 e 402 e30-121 e 223 e 315 e 402 e30-121 e 223 e 315 e 402 e30-121 e 223 e 315 e 315 e 402 e30-121 e 223 e 315 e 315 e 315 e 402 e 223 e 315 e基于EAV的HES和CES系统聚合形式的比较（操作员和prosumer结果）（每个家庭给出Cessize[kWh]）HES[kWh]pV[m]0 2.5 5 7.5 100--123 E-246 E-368 E-491 E7.5-77 E-194 E-316 E-439 E15-37 E-126 E-238 E-358 E22.5-20 E-94 E-198 E-314 E30-12 E-77 E-176 E-291 eCES[kW h]PV[m]0 2.5 5 7.5 100-93 E-167 E-232 E-292 E7.5-60 E-130 E-194 E-254 e15-31 E-81 E-137 E-195 E22.5-19 E-58 E-109 E-164 e30-13 E-45 E-93 E-147 e，结果表明，CES系统的经济性能优于HES系统。虽然ECT的扩展对成本方面有积极的影响，但多个应用的叠加对CES系统的收益方面有积极的贡献，导致在PV和BES系统都存在的情况下，CES过度组合的可获得性得到了全面的改善（平均HES:-185Evervs.CES:-108E)。CES系统的利用率在UR为63%时达到峰值。平均而言，HES的利用率为44%，CES的利用率为61%，HES的利用率为61%，HES和CES的系统组合为不包括没有CES或PV系统电容的灵敏度。虽然HES和CES病例的结果已在本节中介绍，但CESOPTand CESDIRare的结果将在下面的5.1.2节中解释和检查。变异性COE cient构成了相对变异性的度量[]以概述16个灵敏度的变异性水平，表明结果对系统组合高度敏感。简化分析经常提到，CES系统的最优容量可能小于所有单个HES系统的总容量。为了深入了解CEScvis的适当尺寸，将其定义为标准差σ与平均值的关系:CV=σμ(a)CES容量2,5千瓦时/户，PV大小7,5 m(b)CES容量5千瓦时/户，PV大小7,5 m图4：累积CES系统与单个HES系统相比的电荷状态持续时间曲线（基本情况方案1系统的选定灵敏度），识别电荷状态(SOC)达到方案1的一定情况的时间步长是很有帮助的。在此背景下，每个图说明了CES系统的SOC数据的变化家庭配备了7.5mPV系统和2.5kWh的CES系统份额，在图4中海滩家庭配备了7.5mPV系统和5kWh的CES系统份额，并在最后与HES系统的SOC持续时间曲线相比较。关于这件事，导致等效的使用限制。

为了不使任何家庭在MSC方面处于不利地位，最佳减少潜力描述了CES的容量减少，atCES也被称为CESOPTT，因为调整后的CES仍然满足100%的初始SC。对CESOPTRE的更深入的评估表明，只有在家庭不削减自耗能的情况下，才能确定存储容量的减少潜力。因此，只有表示存储在CES(ECES)中的电占总发电量（EP V）的比例的therate才是重要的。这已经在第3.3节中被修改了。因此，只有在极高和极低电荷态之间的高频变化导致这些电荷的相应减少。图5描述了链接到storagecapacity还原商的自消耗商的特征曲线。自耗商是指降低存储容量的自耗能量项与初始存储容量的自耗能量项之比。存储还原商表示initialstorage容量的存储容量的百分比份额。换言之，SCRCES给出了选定敏感度情况下确定的年自耗电量，并将其归一化为100%。此外，选择的存储容量也以100%的归一化形式表示，如果CES系统保持选择的容量（存储容量约化商的100%），则HES系统和CES系统的自消耗能量都保持不变（自消耗商的100%）。这在图5a和5b中显示。反过来，如果容量降低到零，则HES系统的容量降低到零。然而，对于有CES的情况，自耗能仅下降到SCRCES初始值的CESDIR18%（见图5a)或CESDIR16%（见图5b)。由于需求和发电需求的轻微变化，这是由协调e-ect来解决的。这些能量可以直接被社区的其他家庭使用，而根本不需要储存(CESDIR)。因此，与HES系统相比，CES系统的适度减少对用户自我消费的影响要小得多。具体而言，图5a的灵敏度可减少4%scrces20%。在16种PV和CES组合中，再排除不使用CES或PVS系统的灵敏度，平均还原电位(CESOPT)为8%，变化量为1.99。因此，对于16种组合的CESOPTT，可以得到ONVσ=92%)。5.1.3.方案概述12显示了CES系统的经济结果。可以观察到，所有其他方案都有负面影响。与基线方案相比，每个方案的AFB都降低了，方案4中的CESsystem实现了最低的AFB。与基本情况相比，同时应用BovereXerificity选项的缺点可以达到38%。

这也导致了最糟糕的经济结果，即DR（情景3)，而较低的市盈率导致的AFB减少并不那么高。(a)CES容量每户2,5千瓦时，光伏大小7，5米(b)CES容量每户5千瓦时，PV尺寸7,5 MB图5：与单个HES系统相比，累积的CES系统的降低潜力取决于基本情况方案1的选定灵敏度的消耗能量表11：指空军基地，东非共同体，场景1敏感度中的EAV值和相应的变化COE cient（比较HES）,CES，CESOPTand cesdirres CES CESOPTCESDIRmean cvmean cvmean cvmean cvmean cvmean cvmean cv存储大小（初始值）100%-100%-92%0.18 11%0.30 afb 122 e 0.42 157 e 0.36 151 e 0.40-EAC 307 e 0.45 265 e 0.39 241 e 0.40-EAV-185 e 0.68-108 e 0.63-90 e 0.54-表12：在情景1-5的敏感度下，常规CES系统的平均AFB、EAC和EAV值，以及在情景1情景2情景3情景4情景5平均cvmean cvmean cvmean cvmean cvmean cvAFB 157 e 0.36 102 e 0.42 141 e 0.36 96 e 0.41 152 e 0.35 EAC 265 e 0.39 265 e 0.39 265 e 0.39 265 e 0.39 EAV-108 e 0.63-163 e 0.45-124 e 0.57-169 e 0.44-113 e 0.62的敏感度下，除了情景2和4与HPs（39%）外，其余的显著相似（52-53%）。在方案1、3和5中，endand也在CES系统的帮助下。在情景2中，自我能力的水平要低得多。这是由于光伏发电中有很大一部分是通过HP来产生热量的。CES系统的UR在DI情况下几乎不存在ER。还可以注意到，由于cvis很低，因此UR对Di-erent PV和CES组合非常不敏感。表13：在情景1-5的敏感度中的平均SSR和UR值以及样本的变异COE cient情况情景1情景2情景3情景4情景5均值cvmean cvmean cvmean cvmean cvSSR 52%0.27 39%0.33 53%0.28 39%0.35 52%0.25 UR 61%0.02 58%0.04 61%0.02 57%0.04 68%0.02表14：平均绝对SC值，情景1-5敏感度的可控硅和还原电位以及变化的样本scoe_cient情景1情景2情景3情景4情景5均值cvmean cvmean cvmean cvmean cvSCtot（千瓦时）1,944 0.28 2,547 0.36 2,004 0.28 2,571 0.36 1,952 0.26 scces（千瓦时）807 0.42 338 0.68 661 0.70 808 0.39 scrtot72%0.23 86%0.14 74%0.21 90%0.10 72%0.23 scrces28%0.20 13%0.53 22%0.19 7%0.48 28%0.21 scrces44%0.32 40%0.30 51%0.30 41%0.23 scrces28%-33%0.37-41%0.08-还原潜力CESOPT8%1.9919%1.3011%1.8223%1.169%1.96SC与零容量CESDIR11%0.306%0.4211%0.335%0.5511%0.28表14列出了更多有意义的性能参数，允许基于SC、SCRas以及CES系统在所有情况下的还原潜力进行比较。此外，表14显示了CESOPTsystems的尺寸标注是由该方案确定的。特别是，可以观察到系统和本地broveleXobility选项之间的相互依赖关系以及对容量的影响。虽然在有现场HPs的情况下，CESOPTT可以降低19%，但如果家庭有DR和HP兼容，则CESOPTT可以降低23%。情景1和情景5中的情景假设允许CESOPTcapacity减少8%。表14的底线显示了最初确定的SCES的自耗电量的百分比，在每种情况下CES容量为零时仍可达到该百分比(CESDIR)。投资评估通过考虑第5.1.3节所介绍和总结的CES产能削减的投资收益，优化结果允许就当前和未来年度的最佳CES模型的可行性得出结论。

尽管表9所列的成本削减约14%，但在2015年仍为负值。同时，如表14所示，通过考虑方案1中8%的平均电容降低潜力，可以进一步节省EAC。如图2所示，在投资评估中考虑了OptStatement锂离子电池，因为它们也对EAC有积极的影响。在这方面，图6的复盖率描述了在确定的CESOPT中，每个方案的16个PVand CES灵敏度组合中的平均AFB和EAC。在该图中，100%表示EAC和AFB相等的盈亏平衡点，因此EAV等于零。在2015年的应用情景1-5中，基本情况情景1总是代表每一年的最佳情况。这表明，在情景2-5中进一步降低容量的可能性和相应的投资节省（更高的容量降低导致更小的EAC）被跨部门的broendoxobility损失（多个broendoxobility选项导致更小的AFB）的缺点所抵消。这一点在表12和表14中也可以更详细地看到。在这种情况下，特别是在方案2和方案4中同时应用HP的影响对AFB的影响比对EAC的影响更大。小功率与能源的比例有一个小的负面影响。此外，虽然在2015年没有一个场景是可行的商业案例，但在2025年，超过一半的场景是可行的。同时应用惠普的场景（场景2和4）在2025年仍低于盈亏平衡。相比之下，在2035年，所有的情况都是可行的。这很难归因于2015年至2035年期间投资的减少。因此，即使在一个或多个bovereXobility选项（场景2-4）的情况下，最优尺寸的CES也至少在几年中达到可获得性阈值。图6：2015年、2025年和20355.3年CESOPTof di-hiverent场景的成本覆盖范围。研究意义基本案例方案的优化结果与文献基本一致。CES systemsby[,,]。平均而言，具有多个应用程序的系统在经济上比现有系统高42%。主要有两个原因：第一，CES系统的扩展降低了相对系统的投资；第二，增加运营商应用增加了总利用率，从而提高了CES的收益。此外，在基本情况下，生成和需求的聚合是可能的，而不是SCR的任何恶化。调整后的CES，使系统的经济性提高了16%。因此，不能达到[]所示的35%的容量削减。本文的结论与[10]的结论更为一致。可选性期权，特别是跨部门可选性对企业的可选性有负面影响。关于投资节省的好处比关于损失的缺点要小。据观察，由于终端用户的使用减少，HPs将CES每年获得的收益减少了35%。尽管CESOPTsystems有更高的容量降低潜力，为19%，但与此相似，但程度不相同。这两个方面的同时应用导致了evencontext,只有对需求响应、供应管理、部门耦合和能量存储解决方案的综合分析才能对复杂的模型做出全面的决定，这也是[77]所鼓励的。就存储市场生存能力而言，无法确定2015年可行的CES模型。这是通过考虑最佳容量、容量潜力、规模经济和存储容量的成本趋势来计算的。从2025年开始，情况将完全改变。

尽管同时应用BoveleXerificity选项有缺点，但大多数CESscenarios都是可行的。这与评估文献[]是一致的，文献[]没有给出精确的信息，说明投资于CES的投资将在哪一年支付O。要么，他们已经很经济[，]，要么他们将在一个没有进一步说明的零碳年支付O。在2035年，CES的总体可预期性再次提高。这也表明，规模经济以及更强大的costhas和CES似乎是未来几年可行的社区解决方案。总而言之，社区似乎成为成功的能源转型的一个有吸引力的尺度。一方面，本文展示了CES系统的经济部署。另一方面，社区模式作为直接营销也可以支持可再生能源的整合。成本趋势指CES的投资具有高度的不确定性。关于未来的成本，有许多问题。此外，假设HES和CES的存储寿命相同。研究表明，寿命只有10[]、20[、]，甚至30年[]。然而，与HES相比，CESis使用得更多。这样看来，CES的结果可能被高估了。由于本文的贡献旨在比较CES方案之间的相互关系，以及它们对竞争环境选择的影响，关于退化的一般说法似乎得到了表13所示的Di-everent方案中CES相对相似的UR的支持。由于[]也概述了规模经济，投资将获得更好的地位。此外，变量Tari s对CES系统的经济可行性有正的Ec t。因此，本文的分析框架可能不仅适用于德国的社区。然而，有利的管制条件以及有利的技术、政策和市场环境是开发CES系统经济潜力的先决条件[]。最后，与HES不同的是，CES似乎为社区提供了各种选择，并且还允许相当随意的扩展或拆除。结论：社区储电系统通常被视为解决正在进行的能源系统转型所带来的挑战的一个关键解决方案，并在考虑到同时进行的可选方案的情况下，对各参与方的潜在潜力进行了分析。另一方面，分析了市场生存能力，考虑到详细的存储成本趋势。案例研究的结果表明，与单个家庭存储系统相比，社区存储系统的可扩展性、多用途性和聚集性需求显著提高了其价值主张。在基本情况下，每个家庭的存储容量减少9%是可能的。同时应用BrowteExentiality optionsenable，社区存储容量进一步减少了高达23%。然而，boveleXobility选项的竞争也导致存储boveleXobility可能从11%降低到38%。结果表明，在目前锂离子电池的平均成本下，电池容量投资的损失大于电池容量投资的节省，电池容量投资的损失并不能达到盈亏平衡。随着投资预计将减少，这种情况在2025年至2035年之间似乎会发生变化。对于现货市场和平衡市场，是否以及在多大程度上会发生变化还不确定。在实践中，需要进行全面的集成分析，不仅要考虑storageapplication本身，还要考虑参与客户的行为。

这也会引起对优先级、所有权模型和应用程序优先级的质疑，因为诸如现货市场交易、调峰、需求响应和平衡能源服务等未来的应用程序增强了社区存储系统的收入潜力，正如在[]中已经为工业客户部分完成的那样。尤其是哪些申请是竞争的，哪些可能是补充可选选项的问题也应该得到考虑。利益声明没有竞争的利益。承认法比安·谢勒根据《玛丽·斯克洛多斯卡-居里赠款协议》从欧盟的地平线2020研究和创新计划获得资金。713683(COFUNDfellowsDTU)。RussellMcKenna对智能城市加速器和Flexsus：智能城市能源系统灵活性项目（项目编号91352）的资助表示感谢，该项目在联合规划倡议ERA-Net智能能源系统的聚焦倡议综合区域能源系统的框架内获得了资助。通常的免责声明适用于。参考文献[1]d。Parra,M.Swierczynski,D.I.Stroe,S.Norman,A.Abdon,J.Worlitschek,T.O\'Doherty,L.Rodrigues,M.Gillott,X.Zhang,C.Bauer,M.K.Patel,《社区储能的跨学科综述：挑战与展望》，《可再生与可持续能源综述》79(2017)730-749。DOI:https://doi.org/10.1016/j.rser.2017.05.003.[2]T。Terlouw,T.AlSkaif,C.Bauer,W.van Sark,使用双电池技术的社区能量存储系统中能量套利的多目标优化，Application energy 239（2019）356-372.DOI:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.01.227.[3]D。Frankel,A.Wagner,《电池存储：电力行业的下一个颠覆性技术》，麦肯锡和公司，网站[2019年1月30日访问]:https://www.McKinsey.com/business-functions/sustainable/our-insights/battery-storages-the-next-druptional-technology-in-the-power-stector（2017）。[4]Y。Yang,S.Bremner,C.Menictas,M.Kay,可再生能源系统中电池储能系统尺寸的确定：综述，《可再生能源和可持续能源评论》91(2018)109-125.DOI:https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.047.[5]弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer-Institut f.ur Windenergie und Energiesystemtechnik,Abschlussbericht Metastudie Energiespeicher（2014）.[6]a.Zeh,M.M-Uller,a.Jossen,R.Witzmann,操作一个多任务固定式电池存储系统，提供低压水平的二次控制储备，国际ETG大会2015（2015）。[7]F.Braeuer,J.Rominger,R.McKenna,W.Fichtner,《电池存储系统：一个基于经济模型的并行收入流分析及其对工业的一般影响》，Application Energy 239（2019）1424-1440.DOI:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.01.050.[8]S.Dong,E.Kremers,M.Brucoli,R.Rothman,S.Brown,英国家庭和社区能源存储的技术环境经济评估，能源转换与管理205（2020）112330.DOI:https://doi.org/10.1016/j.enconman.2019.112330.[9](2014).[10]S.van der Stelt,T.AlSkaif,W.van Sark,智能电器住宅用户家庭和社区储能的技术经济分析，Application energy 209（2018）266-276.doi:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.10.096.[11]负载管理，Application energy 200（2017）358-369。DOI:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2017.05.048.[12]应用能源137（2015）576-587.DOI:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.08.060.[13]p.Lombardi,F.Schwabe,共享经济作为储能系统的新商业模式，Application energy 188（2017）485-496。DOI:https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.12.016.[14]d。Metz，智能电网背景下储能系统的经济评估及其对电力市场的影响，博士论文，波尔图大学工程学院（2016）。[15]b。P.Koirala,R.A.Hakvoort,E.C.van Oost,H.

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