6.3 建模分析的结果
6.3.1 可再生能源、天然气发电系统和锂离子电池储能系统近乎完全脱碳
在“基本情况”情景中，只有当今的的一些技术可以在2050年部署，即锂离子电池储能系统和抽水蓄能发电设施（在资源可用性限制内）； 风力发电设施和太阳能发电设施；天然气发电设施等。所有这些都取决于2050年的中间成本假设。风力发电、太阳能发电设施和锂离子电池储能技术的成本在近年来显著降低，预计在未来将变得更加便宜，即使没有实现电力系统的脱碳，它们在这种情况下的作用也会显著地扩大目标——正如研究团队对无碳限制排放政策的结果所反映的那样。例如，对于“基本情况”和“无碳排放限制”政策，到2050年，风力发电量和太阳能发电量占德克萨斯州发电量的73%，而德克萨斯州电力可靠性委员会(ERCOT)服务区域在2018 年发电量的这一比例仅为16.5%。
由于没有对负排放技术进行建模，并且由于在模型中将排放量降至零的增量成本超过了这些技术的成本，因此强调5gCO2/kWh案例的结果最能代表极端脱碳情景。图6.3和图6.4总结了美国三个地区加强碳排放限制情景的关键建模系统结果。电力系统影响可以在装机容量和系统成本之间以及储能容量和可再生能源削减之间的权衡中观察到。
图6.3 在碳排放限制日益严格的情况下，美国东北部（NE）、东南部（SE）和德克萨斯州（TX）的装机容量
（1）通过基本案例来总结对电力系统的影响
随着美国这三个地区的碳排放限制政策的加强，天然气发电能力逐渐被部署的规模更大的可变可再生能源发电设施和锂离子电池储能系统以及天然气发电设施所取代。值得注意的是，CCGT发电设施的容量系数从德克萨斯州的36%、美国东南部的54%和东北部的66%在无限制情况下下降到5gCO2/kWh，达到这三个地区的2%～5%。相对于在无碳排放限制政策情景中建模的已经非常显著的可再生能源装机容量增加，在5gCO2/kWh的情况下，可再生能源的装机容量增加：48%（德克萨斯州）、139%（东南部）和257%（东北部），并且增加了在0gCO2/kWh的情况下，185%（德克萨斯州）、281%（东南部）和500%（东北部）。
在美国这三个地区，可再生能源发电的可变性在基本情况下通过三种机制进行管理：(1)天然气发电设施的灵活运营以应对长期低可再生能源输出；(2)在较短时期内部署和利用储能低可再生能源输出；(3)优化风能和太阳能发电的相对容量；(4)超过峰值负载的可再生能源部署。使用后一种方法，通常被称为“过度建设”，在5gCO2/kWh的情况下，将持续时间限制在2～4小时的平均系统负载是成本最优的。在模型允许区域内输电扩展的地区，还看到在5gCO2/kWh情景中增加了46GW（东南部地区）和55GW（东北部地区）的输电容量，以最大限度地利用高质量的可再生能源设施服务于高需求地区。例如，在美国东南部地区，输电容量扩大，将佛罗里达州的可再生能源发电设施连接到佐治亚州的负载。
最佳可再生能源削减水平取决于研究区域的资源组合和可再生能源质量（图6.4）；在5gCO2/kWh情景中，观察到美国东南部和东北部地区的可再生能源弃电率分别为6%～7%，德克萨斯州的可再生能源的弃电率为17%（由于风力发电质量更高，通常占可再生能源发电量的较大部分和太阳能发电资源）。削减涉及使用行政或市场机制将会拒绝采用可再生能源发电。在中等成本假设下，锂离子储能的容量成本相对较高，这解释了为什么该技术的成本优化部署的持续时间（可提供的储能容量与放电容量的比率）不到5小时的原因。
图6.4在碳排放限制日益严格的情况下，美国东北部（NE）、东南部（SE）和德克萨斯州（TX）的年发电量、可再生能源系统平均电力成本（SCOE）
相对于没有碳排放限制（“无限制”）政策案例，将碳排放限制收紧至5gCO2/kWh会带来更高的成本。在基本情况下，实现平均电网碳强度5gCO2/kWh（相对于无限制情况下的SCOE）的系统平均电力成本（SCOE）增加百分比取决于资源可用性和负载变化，并且在三个地区有所不同，德克萨斯州占21%，东南部占23%，东北部占36%。这转化为相对于“无限制”政策案例每吨碳排放量88美元到644美元的边际减排成本（表6.7）。这些高边际成本表明降低负排放技术或长时储能成本的价值。在没有其他政策的情况下，它们也是有效地衡量碳价格的措施，为实现这些脱碳水平提供足够的激励。在所有地区，随着化石燃料发电设施的作用下降，运营成本的降低部分抵消了可再生能源和储能系统等资本密集型资源的投资成本增加。
表6.7 各种排放政策限制下的碳减排边际成本和平均成本
此外，建模结果表明，使用可再生能源发电设施和锂离子电池储能系统对电网进行脱碳和无服务能源事件（即非自愿的削减需求）没有重大影响，至少在考虑供需平衡时。假设无服务负荷值为5万美元/MWh，模拟电网脱碳情景的无服务能源事件通常非常小（例如，德克萨斯州年需求的0.0003%，如表6.8所示）。如上所述，这些发现基于对7年中的可再生能源可变性的建模，并具有完美的负荷预测（与可再生资源可变性不一致）和发电，但它们并没有考虑极端天气事件（例如极端热浪和寒流）对相关负载和发电中断的影响。
表6.8 德克萨斯州在各种碳排放政策限制下的可靠性结果
在0gCO2/kWh情景中，锂离子储能系统的部署显著增加，这三个地区的储能系统的持续时间平均达到8～16小时。美国东南部的也增加了系统平均电力成本（SCOE）（相对于无碳排放限制情况），增加了62%，德克萨斯州增加91%，美国东北部增加127%。这一成本增加对应于143/吨～358美元/吨的碳排产量平均成本以及与5gCO2/kWh碳排放限制相比显著更高的边际成本。在可以扩大抽水蓄能(PHS)发电设施规模的美国东北部和东南部地区，研究团队还观察到在0gCO2/kWh的情况下，安装的抽水蓄能（PHS）设施的储能容量（持续时间为12小时）分别增加了107%和16%。然而，如上所述，这种情况代表了对零碳电力系统的严格定义，不包括使用天然气发电，也不包括采用碳捕集与储存(CCS)技术（<100%捕获率）和任何负排放技术。因此，研究团队强调研究团队对5gCO2/kWh情景的研究结果更能代表电力系统深度脱碳的现实战略。研究团队的0gCO2/kWh情景的结果突出了天然气发电设施或其他一些可调度发电能力的价值，在以锂离子电池储能系统作为唯一储能技术的近零碳电力系统的成本中，其使用需要非常谨慎。这些结果也说明了低成本负排放技术的潜在价值。总体而言，研究团队对基本案例的分析表明，从平衡每小时能源供需的角度来看，电力系统几乎完全脱碳是可行的，与无碳排放限制案例相比，电力成本从21%增加到36%，基于到2050年预计的技术成本下降。
研究发现，从能源供需平衡的角度来看，电力系统完全脱碳似乎是可行的，而使用可再生能源发电设施、天然气发电设施和锂离子电池储能系统，不会造成严重的可靠性问题或系统平均成本的大幅增加。
（2）基本情况区域差异
有趣的是，在没有任何碳排放政策的情况下，研究中的美国三个地区实现了非常不同的碳排放强度，这是基于研究团队基于美国国家可再生能源实验室(NREL）的高电气化情景用于最终用途。在无限制情况下，2018年实际碳排放强度与2050年模拟碳排放强度之间的差异可以用三个因素来解释：（1）研究团队没有对假设到2050年退役的现有化石燃料发电设施进行建模；(2)即使没有碳排放限制，部署新的可再生能源和天然气发电在经济上是有利的，预计将在很大程度上取代现有资产；(3)2050年的电力需求预计将远高于2018年的需求，并且由于其他终端用途的电气化，预计其时间分布也将有所不同。在无碳排放限制的政策案例中，可再生能源发电的确切份额受到每个地区的风力发电和太阳能发电质量的推动，以及由于交通运输和电气化水平会影响可再生能源的渗透率和后续对储能系统的需求。相对于美国国家可再生能源实验室(NREL）的参考电气化场景，高电气化场景导致对电力和储能容量的需求增加，但对可再生能源弃电和平均系统成本的影响较小（图6.5)。例如，研究团队观察到5gCO2/kWh政策案例的系统平均电力成本（SCOE）仅增加了5%。当没有碳排放限制时，电气化对排放强度的影响最为显著。在研究团队的无限制案例中，在高电气化需求情景下，美国东北部的平均系统范围内的碳排放量为253gCO2/kWh，与参考电气化案例（228gCO2/kWh）相比高出11%。由于供暖和交通的电气化程度不断提高，需求状况的变化降低了可再生能源资源的价值，并提高了可调度天然气发电量的最佳水平，从而导致更高的电力系统平均的碳排放强度。
图6.5 美国东北部和德克萨斯州不同电气化水平的系统影响
在电气化负荷高水平的假设下，研究团队在无碳排放限制政策案例中观察到以下地区的碳排放强度：德克萨斯州为92gCO2/kWh，东南部为158gCO2/kWh，东北部为253gCO2/kWh。基于这些结果，即使没有任何碳排放限制，预计到本世纪中叶发生的脱碳量在德克萨斯州尤其引人注目，该州2050年的模拟排放强度比2018年的碳排放强度低81%（表6.9）。这是因为，在德克萨斯州，低成本的可再生能源技术与优质的资源相结合，推动了对资本成本较高的燃料发电设施的替代。相比之下，在美国东北部，无碳排放限制情况下模拟的2050年碳排放强度比2018年的实际排放强度高出2%。这可能部分是由于年度需求大幅增加，包括从夏季达峰到冬季达峰的转变，截至2018年，燃煤发电在该地区电力结构中的作用相对较小，到2050年现有核电设施预计将退役，而美国东北地区可再生能源资源质量较低且成本较高。
实现5gCO2/kWh的碳排放强度目标要求到2050年，电力部门的碳排放量与2018年的水平相比减少98%，而美国东北地区的碳排放量比2018年的水平减少99%，美国东南部地区的碳排放量减少93%，德克萨斯州的无碳电力减少92%。表6.9显示了这些模型结果如何转化为其他常用的脱碳指标（例如碳排放百分比相对于历史排放量和无碳发电在总发电量中所占份额的减少）。
表6.9 不同脱碳目标下模拟减排结果的替代指标汇总
美国东南部与其他地区不同，因为假设现有电厂的使用寿命为80年，2050年之后的几年内可能会有大量核电（25GW）可用。图6.6比较了以下情景的建模结果：（1）大多数保留现有核电设施（作为零碳可调度资源）；(2)所有核电设施都退役。研究团队看到，在前一种情况下，现有的可用核电设施与所有核电设施退役的情景相比，核电在无碳限制情景中将美国东南部的系统成本降低6%，在5gCO2/kWh情景中降低11%，在0gCO2/kWh情景中降低15%。其收益来自于对不可调度的可再生能源资源（主要是太阳能）的资本投资的置换。这些结果与先前关于可调度低碳发电在降低电力部门脱碳成本方面的好处的研究结果一致。
图6.6 美国东南部核电可用性的系统影响
研究发现，在电力部门没有任何碳排放限制的情况下，这里研究的三个美国地区（德克萨斯州、东北部和东南部）在相同的2050年技术成本假设下实现了截然不同的碳排放强度。这些差异主要是由于可再生资源质量和负荷分布的区域差异造成的。
6.3.2 增加长时储能的影响
随着可再生能源资源渗透率的增加，对较长时间（即几天和几周）的电网平衡的需求将会增长。这可能为长时储能（LDES）技术创造价值。与锂离子电池储能系统相比，预计2050年可用的长时储能（LDES）技术将具有更低的储能容量成本、更高的装机容量成本和更低的往返效率(RTE)（图6.7）。
图6.7 按装机容量和储能容量的资本成本分组的储能技术类别
研究团队的分析考虑了四种不同的长时储能（LDES）技术，正如这份研究报告前面以技术为重点的章节中所定义的那样：氧化还原液流电池（RFB）、金属空气电池、氢气储能和热储能。这些技术处于不同的成熟度；因此，研究团队的实验设计旨在了解不同类别储能技术的相对优点，而不是确定最有利的每个类别中的技术。图6.7突出显示了基于三个关键设计属性中的两个的储能技术分类：1类技术具有最低的装机容量成本、相对较高的储能容量成本和高往返效率（例如锂离子电池）；2类技术具有中等功率和储能容量成本以及往返效率（例如氧化还原液流电池）；第3类技术具有高装机容量成本、低储能容量成本和低往返效率（例如金属空气电池、氢气和热储能等新兴的长时储能技术）。
除了图6.7中显示的属性外，其他成本和性能属性（显示在表6.3中）在比较每个类别内部和跨类别的储能技术时也很重要。例如，最近的研究表明，除了储能容量成本之外，放电效率是影响零碳电力系统中长时储能（LDES）的价值（即具有降低成本的潜力）的另一个重要技术属性。
（1）添加液流电池的影响（1、2类）
研究团队首先使用第2章中讨论的估计成本和性能参数来探索添加液流电池储能系统对电力系统的影响。正如研究团队在那里指出的那样，与锂离子电池相比，液流电池在储能容量方面可以提供更低的资本成本；它们还具有潜在的附加优势，即能够以较低的成本恢复储能容量损失。从电力系统的角度来看，这会导致与锂离子电池储能系统相比，液流电池储能系统的容量资本和固定运营和维护(FOM)成本更低，以及相当的往返效率。与锂离子电池相比，液流电池的缺点是它们的装机容量的固定成本相对较高。这意味着在涉及长时储能的应用中，液流电池可能比锂离子电池更受青睐。
图6.8比较了美国东北部和德克萨斯州在锂离子电池储能系统和液流电池成本的未来合情景下的储能容量。当具有碳排放限制时，液流电池在中等成本假设下（图6.8中每个面板底部的第三行）在很大程度上可以取代锂离子储能系统 ，并增加可交付的储能容量（如图6.8中每个面板的底行所示）。这种从锂离子电池到液流电池储能系统的转变对已安装的储能系统的储能容量和可再生能源弃电影响较小。尽管在图中很难看出液流电池取代了大量可调度的化石燃料容量。对于5gCO2/kWh的情况，中等成本液流电池技术（定义见表6.3）的可用性导致美国东南部地区的天然气发电量下降9%，而美国东北部和德克萨斯州的天然气发电量下降16%，相比之下，在基本情况的这种影响随着更严格的碳排放限制而增加。
图6.8 在美国东北部和德克萨斯州部署的液流电池储能系统增加对电力系统的影响
探索对锂离子电池储能系统和液流电池储能系统的低、中、高成本合理假设的敏感性，并总结以下几点：（1）在研究团队使用液流电池技术分析的所有场景中，液流电池储能系统的持续时间为7～27小时，而锂离子电池储能系统的持续时间为1～5小时。(2)在可用的情况下，两种技术都部署在所有场景中，这表明从电力系统的角度来看，这两种技术都不是主导的。(3)液流电池的可用性使得更多的可再生能源能够替代天然气发电设施，这反映了长时储能的价值和储能容量成本更低。例如，中等成本和低成本的液流电池（以及中等成本的锂离子电池）将德克萨斯州的天然气发电量减少9GW～27GW，并将可再生能源发电量相对于基本情况增加10GW～23GW。(4)与基本情况相比，添加液流电池储能系统降低了电力系统成本，在5gCO2/kWh的情况下观察到的成本降低幅度最大，其中包括两种电池技术的低成本假设（东北部为12%，德克萨斯州为14%，东南部为16%）。
（2）添加新兴长时储能技术的影响（1、2、3类）
3类长时储能技术（由图6.7中的蓝框表示）的储能容量成本低于液流电池，但其装机容量成本通常较高。尽管它们的往返效率通常也比锂离子电池储能系统或液流电池储能技术低得多，但它们可能会促进部署持续时间更长的储能系统和几乎完全取代可调度发电容量。鉴于此类长时储能技术相对不成熟，研究团队评估它们的潜在系统影响，并假设到2050年这些技术中的任何或所有技术都可以在商业规模上扩展。在中等长时储能成本和性能方案中研究团队评估后发现，与没有采用长时储能的情景相比，采用的长时储能系统替代了天然气和可再生能源，减少了风力发电和太阳能发电的弃电情况，并适度降低了系统平均电力成本（SCOE）。图6.9和图6.10总结了美国三个地区不同级别长时储能可用性的关键模型输出。
图6.9 在美国东北部、东南部和德克萨斯州的一系列碳排放限制条件下，增加液流电池+长时储能技术对装机容量和系统平均电力成本（SCOE）的影响
图6.10 在一系列碳排放限制条件下，增加液流电池+长时储能技术对装机容量和可再生能源削减的影响
与锂离子电池储能系统相比，具有较低的储能容量成本和较低放电效率的长时储能技术对电力系统脱碳的影响最大，因为在没有采用碳捕集与储存(CCS）技术的情况下不能选择天然气发电（如在高度限制性的0gCO2/kWh情景中）。这是因为长时储能系统直接与天然气发电竞争，在长期低可再生能源输出期间提供供应。这有多重要取决于该地区的可再生能源资源质量。在5gCO2/kWh的情况下，长时储能（第3类）的优化部署可将化石能源发电能力（有和没有CCS的天然气发电厂和核电设施）的需求相对于基础减少9%～45%（图6.9）。化石燃料发电设施将被可再生能源取代，相对于基本情况，美国东北部增加了6%～9%，东南部增加了5%～14%，德克萨斯州增加了4%～9%。实际上，长时储能的可用性使储能系统更接近可调度，从而增加了其对电力系统的价值。在中等成本假设下，资本成本较低的长时储能技术的增量可用性有助于在图6.9所示的5gCO2/kWh情景下三个地区的系统平均电力成本（SCOE）降低3%至9%。
研究团队的分析还表明，在模拟区域中安装的储能系统的储能容量和可再生能源发电削减之间存在明显的权衡。当在5gCO2/kWh的情况下使用长时储能系统是最佳选择的时候，其持续时间通常比与锂离子电池储能系统或液流电池储能系统长得多（图6.10）。在分析的情景中，长时储能系统的持续时间在39到59小时之间，而锂离子电池储能系统的持续时间为1～2小时，液流电池储能系统的持续时间为6～11小时。这些持续时间转化为可交付的总持续时间6～18小时（跨长时储能选项和建模的区域）的储能容量。在5gCO2/kWh的情况下，东北部和东南部的最佳可再生能源弃电从没有部署长时储能系统的5%～6%降低到部署长时储能的2%～6%）。德克萨斯州的最佳可再生能源削减量从没有采用长时储能系统的19%减少到采用长时储能系统的13%～17%，碳排放强度限制为5gCO2/kWh。德克萨斯州相对较高的可再生能源削减量，即使采用长时储能系统，也反映了该地区较高的可再生能源资源质量，这降低了过度部署可再生能源的成本损失，从而降低了储能系统的边际价值。
(资料图)
在所有三类储能技术（即锂离子电、液流电池和3类长时储能系统技术）都可用的情况下，研究团队观察到液流电池和长时储能系统部分替代了锂离子电池储能系统。这种替代对于储能容量更为突出。例如，在5gCO2/kWh的情况下，当同时考虑液流电池储能系统和长时储能系统技术的时候，美国东北地区锂离子储能系统可交付的储能容量减少了97%～98%。这表明主要为更长的周期建造长时储能系统设施更具经济效率。长时储能系统的可用性对锂离子电池储能系统装机容量影响较小，因为在短期储能应用中部署锂离子电池储能系统仍然更有效。锂离子电池储能系统和液流电池储能系统之间的替代性更强，因为这些技术在装机容量和储能容量成本和往返效率(RTE)方面更相似。
鉴于与不同类别的长时储能系统技术相关的显著成本和运营变化（表6.3），研究团队还探讨了长时储能系统资源的低成本和高成本假设如何影响系统结果。这些实验导致以下观察结果：(1)当没有采用碳捕集与储存(CCS)技术的天然气发电设施不是一种理想选择时，长时储能系统对电力系统脱碳的影响最大（例如，在此处建模的0gCO2/kWh情景的情况下）);(2)即使在研究团队的高成本情况下，长时储能系统资源的可用性也可以增加可再生能源部署并取代天然气发电设施；(3)锂离子电池和液流电池技术之间的成本差异与研究团队建模的长时储能系统技术之间的成本差异相比对整个系统的影响更大。
研究团队在这里展示了0gCO2/kWh的情况，因为在美国东北部，氢气仅用于这种极端情况（图6.11）。如上所述，这是对零碳电力系统的更严格定义，而不是政策制定者所设想的“净零”目标。尽管如此，0gCO2/kWh的情况有助于对长时储能系统技术和建模区域进行比较。特别是，在这种非常严格的碳限制水平下，氢气电池与金属-空气电池的部署差异表明，具有更高放电效率的技术可能对电网规模的储能应用更有价值。在德克萨斯州，氢气以较低的脱碳水平部署，例如5gCO2/kWh（图6.12）。在这种碳排放限制下，低成本氢气的可用性改变了德克萨斯州风力发电和太阳能发电的组合，但相对于中等成本氢气的情况，它不会产生最佳的可再生能源和储能组合的净变化。然而，低成本氢气的可用性确实将天然气发电量降低了9%，同时将总可交付的发电量提高了十倍以上。
图6.11 在美国东北地区一系列碳排放限制条件下，低、中、高成本氢气（顶行）和金属空气电池（底行）储能系统对装机容量、储能容量和系统平均电力成本（SCOE的影响
图6.11表明，美国东北部署地区的可再生能源和储能系统的最佳组合和系统成本不会因此处评估的长时储能系统的成本变化而发生明显变化。对于5gCO2/kWh情况下，低成本的金属空气电池储能系统将会降低1%的系统平均电力成本（SCOE），而高成本的金属空气电池储能系统相对于中等成本的金属空气电池增加1%的系统平均电力成本（SCOE）。对替代天然气发电设施的影响比对增加储能系统的储能容量的影响更明显：相对于假设中等成本金属-空气的情景，这种储能容量的增加具有取代23%的天然气发电量的效果。就持续时间而言，低成本的金属-空气电池储能系统具有61小时的持续时间，而在高成本和中等成本的情况下为34～41小时。这意味着可交付的储能容量相当于低成本情况下21小时的平均负载、中等成本情况下9小时和高成本情况下不到3小时的平均负载。
锂离子电池储能系统和液流电池储能系统的成本变化与长时储能系统技术的成本变化相比，对系统成本的影响更大。在研究团队考虑的所有地区和所有长时储能系统成本范围内，低成本锂离子和液流电池技术的可用性取代了对长时储能系统容量的所有需求（图6.11和图6.12中）。这表明，如果这些技术的成本足够低，那么仅通过较短持续时间的储能技术就可以经济地满足电力系统的可靠性要求。研究团队应该注意到，此处考虑并在表6.3中定义的氢气的替代成本假设仍然反映了作为压缩气体的地上储存成本。在某些地方，地下地质储氢可能会降低储存成本，其可用性增加了储氢对电网脱碳的价值。当然，电力部门以外的氢气的大规模使用也会增加储氢的价值。
图6.12 德克萨斯州地区一系列碳排放限制条件下低、中、高成本氢气对装机容量、储能容量和系统平均电力成本（SCOE）的影响
研究发现，与锂离子电池技术相比，长时储能系统具有更低的储能容量成本和更低的往返效率，当不能选择没有采用碳捕集与储存(CCS)技术的天然气发电时（对应于研究团队的0gCO2/kWh政策案例），长时储能系统对电力系统脱碳的影响最大，根据这一分析中使用的假设。一般来说，长时储能系统在优化部署时可以替代天然气发电设施，增加可再生能源发电的价值，并适度降低系统平均电力成本（SCOE）。
（3）短时储能与长时储能技术的运行模式
研究团队的模型突出了各类储能技术的不同运行模式，这些模式受单个技术的属性和系统条件（例如碳排放限制的严格性）的影响。图6.13显示了在研究团队的深度脱碳的德克萨斯系统模型中，储能系统的循环频率（深度放电和充电循环），其中锂离子电池和氢气作为可用的储能技术。正如预期的那样，锂离子电池储能系统以其相对较低的装机容量成本、相对较高的储能容量成本和较高的往返效率(RTE)主要用于短期储能应用中，而氢气储能则具有较高的电力成本但较低的储能容量成本和往返效率(RTE)，与锂离子电池储能系统相比，主要用于更长时间的储能应用场景。然而，这些运行模式并不是每种储能系统技术独有的，研究团队看到锂离子电池储能有时会执行相对较长的充电/放电循环，而氢气储能有时会快速循环。此外，储能技术的最佳运行模式也受到碳排放限制的影响：更严格的碳排放限制会导致更长的充放电周期，如图6.13的顶部和底部的比较所示。
图6.13 德克萨斯州锂离子电池储能系统和储氢系统的荷电状态（SoC）示例
正如研究中所讨论的，储能技术不遵循简单的充放循环模式。最优运行比发电技术的边际成本调度规则更复杂。
应用于储能技术充电状态时间序列的频率分析是应对复杂性和量化操作行为的有用方法，因为这种类型的分析可用于量化不同频率（或循环模式）在储能技术中的相对重要性充电时间曲线的最佳存储状态。频率分析的结果应用于与图6.13所示的储能荷电状态变量相关的模型输出，表6.10表明，对于10gCO2/kWh的情况，储氢主要表现在一个月内发生的循环中（充电和放电）；对于1gCO2/kWh的情况，循环频率会降低，并且主要是季节性的(64%)。与其相反，锂离子电池储能系统显示出每天和每周充放电循环的趋势。在10gCO2/kWh的情况下，每日和每周充放电循环占运行模式的73%；在1gCO2/kWh的情况下，它们仅占运行模式的52%。值得强调的是，锂离子电池储能系统在1gCO2/kWh的情况下也显示出很大比例的季节性循环（35%），这反映了这一技术在一年中的某些时期的使用频率低于其他时期的事实。
表6.10 不同频带的RMS对最佳电荷储存状态时间的贡献
研究发现，当部署多种储能技术成本最优时，储能容量资本成本最低的储能技术通常最适合提供长时储能。然而，与最优发电调度不同，最优储能容量由于储能系统数值变化而变得复杂。因此，所有部署的储能技术都将以不同持续时间的充电/放电循环运行。基于程式化充电/放电曲线的储能系统的成本简化评估忽略了这种动态，并可能提供对储能价值的不太准确的评估。
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