[論文レビュー] Investment-based optimisation of energy storage design parameters in a grid-connected hybrid renewable energy system

Sleiman Farah, Gorm Bruun Andresen|arXiv (Cornell University)|Sep 5, 2023

Hybrid Renewable Energy SystemsEnergy参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、ハイブリッド再生可能エネルギー系における新興のグリッド接続型エネルギー貯蔵技術のスケーリングおよび改善のための投資に基づく最適化手法を提案する。線形システム最適化と投資主導のパrameter改善を分離することで、熱的・ポンプ式熱的・溶融塩・断熱圧縮空気貯蔵の各技術において、放電効率が最も影響力が大きいパrameterであることが特定された。続くのは放電および貀장容量コストであり、充電容量および効率は最小限の影響にとどまる。

ABSTRACT

Grid-connected hybrid renewable power systems with energy storage can reduce the intermittency of renewable power supply. However, emerging energy storage technologies need improvement to compete with lithium-ion batteries and reduce the cost of energy. Identifying and optimizing the the most valuable improvement path of these technologies is challenging due to the non-linearity of the energy system model when considering parameters as independent variables. To overcome this, a novel investment-based optimization method is proposed. The method involves linear optimization of the hybrid renewable energy system and subsequent investment optimization, accounting for diminishing improvements per investment. Applied to thermal energy, pumped thermal energy, molten salt, and adiabatic compressed air energy storage technologies, the results show that enhancing discharge efficiency is most valuable for all technologies. Reducing discharge capacity costs and energy storage capacity cost can also become important. Charge capacity cost and charge efficiency are found to be of lesser significance. The study provides detailed improvement pathways for each technology under various operational conditions, assisting developers in resource allocation. Overall, the investment-based optimization method and findings contribute to enhancing the competitiveness of emerging energy storage technologies and reducing reliance on batteries in renewable energy systems.

研究の動機と目的

• 新興技術のエネルギー貯蔵設計パrameter最適化において非線形システムモデル化の課題に対処する。
• グリッド接続型ハイブリッド再生可能エネルギー系における研究開発投資を優先すべき最も影響力のある技術的およびコストパrameterを特定する。
• 新興貯蔵技術に限局したリソースを効果的に配分するための戦略的ロードマップを開発者に提供する。
• パrameter改善における収益の逓減を組み込むことで、従来の最適化手法の限界を克服する。
• 運用条件の変化（太陽光・風力の設備利用率およびグリッド接続要件）に応じて、最適な改善経路の感度を評価する。

提案手法

• 最適化を2段階に分解する：まず、ハイブリッド再生可能エネルギー系の線形最適化により、最適なシステム構成を特定する。
• 次に、収益の逓減をモデル化するための凹関数を用いた投資に基づく最適化を適用する。
• パラメータ化された投資関数を用い、単位投資あたりの改善速度は勾配（α）および成熟度（β）パラメータによって制御する。
• システムレベルの最適化と投資モデルを統合し、各貯蔵パラメータ（例：効率、コスト）の改善価値を順位付けする。
• 4つの新興貯蔵技術に本手法を適用する：熱的エネルギー貯蔵（TES）、ポンプ式熱的エネルギー貯蔵（PTES）、溶融塩エネルギー貯蔵（MSES）、断熱圧縮空気エネルギー貯蔵（aCAES）。
• 太陽光および風力の設備利用率、グリッド設備利用率、投資感受性パラメータの変動を想定した多様なシナリオで結果を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 投資による改善がなされた場合、どのエネルギー貯蔵設計パラメータがシステム全体の価値を最も高めるか？
• RQ2 同一のシステム条件下で、異なる新興技術において貯蔵パラメータの重要度順序はどのように変化するか？
• RQ3 グリッド接続設備利用率および再生可能エネルギー資源の可用性の変化が、最適な改善経路にどのように影響するか？
• RQ4 投資感受性パラメータ（αおよびβ）がパラメータ改善の優先順位にどのように影響するか？
• RQ5 放電効率の改善と容量コストの改善の相対的影響は、システム全体のコスト低減およびグリッド統合性向上にどのように現れるか？

主な発見

• すべての4つのエネルギー貯蔵技術において、放電効率が投資単位あたりのシステム全体価値を最も高める改善パラメータである。
• 2番目に影響力が大きいのは、放電容量コストおよび貯蔵容量コストであり、これらはシステム経済性およびスケーラビリティに顕著な影響を及ぼす。
• 充電容量コストおよび充電効率は、システム性能やコスト低減に最小限の影響を及ぼすため、最も影響力が小さいパラメータである。
• 最適な改善経路はグリッド接続設備利用率に敏感である：要件が高いほど、放電効率の改善価値が顕著に高まる。
• 感度分析の結果、投資パラメータαおよびβは優先順位の順序に顕著な影響を及ぼすことが判明。αが高くなると早期の改善が促進され、βが高くなると将来の改善可能性が向上する。
• 本手法は技術別研究開発ロードマップを的確に特定でき、開発者が高インパactsな改善に集中し、リチウムイオン電池への依存を低減できる。