Анализ денежных потоков показывает, что адиабатическое хранение сжатого воздуха целесообразно при использовании в течение 10–100 часов

Аккумуляторная батарея Challenger EVG12-75

Ученые из Великобритании составили новую базу данных по проектам адиабатического хранения энергии сжатого воздуха. Используя эти данные, они смогли определить коэффициент освоения и выявить условия, при которых технология будет экономически выгодной. Согласно их выводам, с 2013 года затраты снизились на 15 % за счет обучения.

Система AirBattery мощностью 250 кВт/1 МВтч, созданная компанией Augwind

Группа исследователей под руководством Королевского колледжа Лондона в Соединённом Королевстве собрала обширную базу данных по проектам адиабатического хранения энергии сжатого воздуха (A-CAES), в которой содержится информация как об действующих системах, так и о планируемых установках по всему миру. Проанализировав этот набор данных, они смогли рассчитать коэффициент опыта (ER) — показатель того, как снижаются затраты по мере увеличения совокупного объёма производства или внедрения, — и определить конкретные условия, при которых A-CAES будет экономически выгодным.

«Накопители энергии длительного хранения (НДХЭ) жизненно важны для стабильности энергосистемы, поскольку позволяют накапливать возобновляемую энергию на срок от нескольких дней до нескольких лет, — пояснили исследователи. — К технологиям НДХЭ относится хранение энергии сжатого воздуха (ХЭСВ), при котором с помощью компрессоров создается сжатый воздух, который хранится в контейнерах или подземных кавернах, а затем используется для приведения в действие турбин, вырабатывающих электроэнергию. Недавно были предложены системы А-ХЭСВ, которые позволяют отказаться от природного газа за счет накопления тепла при сжатии и его повторного использования при расширении воздуха, тем самым обеспечивая выработку электроэнергии и повышая энергоэффективность».

Ученые отметили, что до начала их работы исчерпывающие данные об A-CAES, включая капитальные затраты, цены на продукцию и совокупные установленные мощности, были в основном недоступны. Чтобы восполнить этот пробел, они составили надежную базу данных, используя широкий спектр источников, включая рецензируемую литературу, отраслевые отчеты, базы данных по накопителям энергии, новостные статьи и интервью с производителями и разработчиками проектов.

Их анализ показывает резкое снижение затрат за последнее десятилетие. В 2013 году цена за киловатт-час для A-CAES превышала 10 000 долларов, а к 2024 году она снизилась примерно до 120 долларов за киловатт-час. Такое резкое снижение в первую очередь связано с увеличением масштабов проектов и совершенствованием технологии, которая прошла путь от относительно небольших систем мощностью 0,5–1,5 МВт в 2013 году до крупномасштабных установок мощностью 10–100 МВт сегодня. Используя эти данные, а также множество других, собранных за несколько лет, команда применила проверенную модель кривой обучения для оценки коэффициента эффективности технологии. Это позволило понять, как снижаются затраты по мере расширения внедрения.

Графическая аннотация

Показатель опыта (Experience rate, ER) представляет собой процентное соотношение, на которое снижается стоимость технологии при каждом удвоении совокупного объема развертываний. Используя свою базу данных, исследователи рассчитали общий показатель ER, равный 33 %, с учетом всех точек данных, и более консервативный показатель ER, равный 15 %, с учетом только проектов мощностью более 10 МВт.

«Высокие затраты на небольшие экспериментальные проекты в начале 2010-х годов, вероятно, привели к завышению общего показателя эффективности использования энергии, в результате чего показатель в 15 % стал более реалистичным с точки зрения ожидаемого будущего внедрения», — пояснила команда. Они также спрогнозировали, что при сохранении тенденции к 15 %-ному показателю эффективности использования энергии средние рыночные цены могут упасть ниже 157 долларов за кВт·ч для мощностей выше 10 ГВт·ч и до 92 долларов за кВт·ч для мощностей выше 100 ГВт·ч.

Чтобы оценить надёжность этих оценок, исследователи применили метод анализа чувствительности Монте-Карло, введя 20-процентную погрешность в каждую точку данных и сгенерировав тысячи потенциальных показателей скорости обучения. Даже с учётом этой погрешности показатель ER оставался в пределах от 10 % до 20 %, что подтверждает надёжность наблюдаемой тенденции к снижению затрат.

Опираясь на эти данные, команда провела анализ дисконтированных денежных потоков (DCF), чтобы определить условия, при которых проекты A-CAES могут быть экономически выгодными. Предполагалось, что эффективность двусторонней передачи (RTE) составит 70 %, что отражает показатели текущих проектов, а ценовые показатели были взяты из данных о недавних установках. В анализе DCF рассматривался ряд сроков хранения: 3, 10, 50, 100, 500 и 1000 часов.

Их выводы указывают на то, что экономическая целесообразность малых модульных реакторов определяется в первую очередь затратами на электроэнергию, а не на производство энергии.

«Наш анализ дисконтированных денежных потоков в течение всего жизненного цикла показывает, что при оптимальных геологических условиях A-CAES может стать экономически выгодным решением при продолжительности хранения от 10 до 100 часов, — отметила команда. — Более того, при дальнейшем снижении затрат на хранение до порядка 1 доллара за кВт·ч оно может обеспечить продолжительность хранения более 100 часов, что делает A-CAES весьма перспективным решением для балансировки возобновляемых источников энергии и повышения сезонной устойчивости энергосистемы».

С их выводами можно ознакомиться в “Снижающем затраты адиабатическом накопителе энергии сжатого воздуха для приложений длительного хранения энергии”, опубликованном в iScience. В исследовании приняли участие исследователи из Королевского колледжа Лондона Соединенного Королевства, Energy System Catapult, Уорикского университета и китайского нефтяного университета (Пекин).