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麻省理工学院能源计划未来研究报告：高比例可再生能源的储能系统建模（十三）

2022-06-14 10:15:39

作者：刘伯洵编译来源：中国储能网

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第6章–高比例可再生能源的储能系统建模

6.1 简介

6.1.1 章节概述

随着世界各地的政策制定者致力设计和实施政策以实现电力部门的长期深度脱碳，可变可再生能源 (VRE) 发电份额（即风力发电和太阳能发电）预计将在未来几十年大幅增长。与电力系统运营商可以上下调节以平衡供需的可调度发电设施不同，可变可再生能源 (VRE)发电只能随着外部环境变化增加或减少，例如风速和风向以及阳光辐射的变化。风力发电和太阳能发电的大规模整合取决于设计灵活的电力系统，该系统可以平衡风力发电和太阳能发电量的变化，以持续满足电力需求，并符合可靠性标准。如今，可调度发电（例如天然气发电、核电、燃煤发电、水电）提供了这种平衡服务。但在以可变可再生能源 (VRE)发电为主的低碳系统中，可调度资源的可用性将受到严重限制。

在此类系统中，可以通过部署储能以及对传统电力系统的其他增强功能来增强电力系统的灵活性：(1)扩展输电网络的电力容量以增加平衡区域的地理足迹，并更好地利用需求的时空变化和天气驱动的可变可再生能源 (VRE)资源可用性；(2)加强需求灵活性和需求响应；(3)部署或保留一些可调度的零碳或低碳发电。在这里，研究团队使用系统建模方法来检验储能系统在实现电力行业深度脱碳方面的价值，以及在广泛的技术和经济假设下对储能技术发展和电力市场设计的影响。本章的研究结果侧重于电网规模储能系统在发达国家中的作用，例如美国具有相对较高的电网可靠性、普遍的电力供应、万变的批发电力市场或受监管的垂直整合公用事业公司，而目前使用化石燃料的交通、建筑和工业部门的电气化进程推动了电力需求的增加。

具体来说，研究团队分析了美国三个地区（美国东北部、东南部和德克萨斯州）以及国家层面的电力系统的演变，但细节较少。在2005年至2018年期间，所有这些地区以及美国各地都经历了发电产生的碳排放量显著减少。这些减少反映了电力需求停滞的综合影响；大量减少燃煤发电转而使用天然气发电，主要是出于经济原因；可变可再生能源 (VRE)发电量显著增加，主要是（但不完全）由公共政策推动。尽管有这些趋势，化石燃料发电设施仍然是美国能源相关碳排放的主要来源，约占2018年美国能源相关碳排放总量的31%。

鉴于电气化在美国长期脱碳工作中的核心作用，本章基于模型的研究结果主要依赖于美国国家可再生能源实验室(NREL)为其2018年电气化期货开发的高电气化情景的电力需求预测（EFS)研究。在其高电气化情景中，到2050年，美国的用电量与2018年的4,000TWh相比增加了1.6倍。根据这些需求假设，而这些假设又基于对其他行业电气化的政策支持的假设，分析了不同2050年电力系统脱碳目标的电力系统演变，根据调度的电力碳排放量来定义2050年美国各地区的三种不同的电力系统。在研究中主要注四个排放限制：0gCO2/kWh、5gCO2/kWh、10gCO2/kWh和50gCO2/kWh。研究团队还考虑了一个不受限制（“无限制”）的案例，该案例提供了一个一致的基准来比较施加不同碳排放限制的影响。此外，还包括一些针对德克萨斯州的具有1gCO2/kWh限制的建模运行。由于研究团队不考虑从大气中去除碳的技术（有时称为“负排放技术”），与实现净零电力系统的更常见目标相比，0gCO2/kWh的情况代表了更严格的限制，其中净零系统可以允许部署一种或多种负排放技术。

在考虑“净零”碳能源系统的共同目标时，其中“净零”一词被理解为允许包含负排放技术，5gCO2/kWh甚至10gCO2/kWh排放限制建模在这里可能比非常严格的0gCO2/kWh限制提供更多信息。而在2018年的电力需求水平上，将美国电网的平均发电碳强度从2018年的全国平均449gCO2/kWh（表6.1）降低到5gCO2/kWh或10gCO2/kWh（表6.1）。发电产生的碳排放量分别为2100万吨(MMT)，与2005年电力部门排放量2,544万吨(MMT)相比分别减少了99.2%或98.3%。

表6.1 发电量和电力相关排放量（研究中模拟的美国总量和三个地区）

为了满足高达6,700TWh更高的需求水平，如果平均强度保持在2005年水平，这些相同的强度目标将分别相对于碳排放量减少98.7%或97.4%。虽然研究团队的分析侧重于到2050年实现电网脱碳，但在2050年之前（例如到2035年）实现发电的零碳排放或净零碳排放（需要更快地改变发电结构，并年储能可能扩大其作用。它可能涉及比此处建模的成本高得多的成本，因为研究团队的分析包含到2050年可变可再生能源 (VRE)发电和储能成本的显著降低。到2035年，这些成本降低不太可能实现。因此，如果2035年是净零排放的目标年，那么它可能必须采用比研究团队在2050年分析中所包含的成本更高的技术来实现。

6.1.2 储能系统在电力系统中的作用

人们越来越关注为电网上的各种应用部署储能系统。例如，美国能源信息署(EIA)根据在一定程度上重叠的11个应用对电池储能项目进行分类，其中包括频率调节以及其他辅助服务（例如旋转储备、电压支持、存储风电和太阳能的电力、负载管理、系统调峰、输配电网络延迟、备用电源和能源套利（套利可以有效地将电力从一个时间段转移到另一个时间段）。后者可以实现能源供应的时移，并且在功能上是储能系统提供的其他电网应用的核心。本章介绍的模型结果侧重于储能系统在未来电力系统中的套利功能所带来的价值。部署储能系统可以推迟对发电和输电的投资，减少可变可再生能源 (VRE)的弃电，减少化石燃料发电厂的启动，并减少输电损耗。

虽然这些用例可能对电网发展产生最大的长期影响，但没有考虑其他有价值的储能用例。其中包括：(1)出于运营或投资延期的原因在配电网络级别部署存储，这可能很有价值，但通常代表了无法轻易概括的特定环境机会；(2)消费者采用储能系统来减少峰值需求期间的消耗，这可以使大用户能够管理可能构成其总账单的重要部分的需求费用，并且还可以增加所有人的屋顶光伏(PV)的价值替代关税结构下的客户类型。这些用例受到可用零售电价结构以及用于评估屋顶光伏注入回电网的方法的强烈影响；因此，它们不能一概而论。研究团队没有考虑的第三个用例是储能系统，以提供满足大容量电力系统级别可靠性标准所需的各种辅助服务。这些可靠性需求往往小于电力供应的容量需求，因此主要是作为储能价值和部署的短期驱动因素。

6.2 系统建模方法

6.2.1 扩容建模（GenX）

研究团队的分析使用了一种名为GenX（麻省理工学院能源倡议和普林斯顿大学在2021年创建）的容量扩展模型(CEM)。GenX从成本最小化规划者的角度来确定满足电力系统需求的预定义时间路径所需的最佳发电、储能和输电投资，同时遵守各种电网运营限制、资源可用性限制和其他强加的政策/环境限制。与其他最先进的容量扩展模型(CEM)类似，GenX结合了电力部门运营的详细时间，基于对任一发电设施的建模周期或一年或多年的时间分辨率，具体取决于型号配置。正如最近的模型间比较研究所指出的那样，提高了时间分辨率在容量扩展模型(CEM)中保存年表可以改进对需求或负载的时间变化、可变可再生能源 (VRE)发电以及各种发电机和储能技术的跨时动态的表征。GenX还可用于对可用的需求和供应方资源套件进行建模，并能够表示非电能需求及其对电力部门的影响。

该研究在GenX中激活了几个主要的电网运行限制。首先是区域层面每小时的供需平衡，考虑到区域间的进出口以及在每个区域以等于50,000美元/MWh的损失负载(VolL)的值卸载负载的选项。选择高损失负载(VolL)的是为了最大限度地减少非自愿减载的情况，并激励投资更多容量以满足模型中实施的纯能源市场框架内的需求。模型中的其他运行限制包括线性化机组投入（启动/关闭）决策、5个最短启动/停机时间以及热发电厂；输电容量限制和线性线路损耗；控制储能系统充电状态的跨时限制和每小时充电/放电和存储能量的最大容量限制；每小时的可再生能源可用性限制。为了模拟系统演进以满足前面提到的脱碳目标，研究团队包括限制以强制实施年平均碳排放强度上限，该上限考虑了发电设施和储能系统排放以及储能损失。GenX和其他先进的容量扩展模型(CEM)采用的长期系统级优化方法捕捉到了边际价值的下降所有资源，其中包括储能系统，以及由此产生的最低成本均衡渗透水平。容量扩展模型(CEM)对碳排放限制施加的价格可以被认为是碳价格，当碳排放的发电处于边际时，它包含在系统价格中。这使得该模型适用于评估技术和系统驱动因素对储能系统在未来电力系统中发挥作用的影响。与大多数其他容量扩展模型(CEM)一样，GenX仅对大容量电力系统进行建模，并在适用的情况下考虑发电和储能成本以及输电网的增加。现有的化石燃料发电厂似乎很可能在2050年之前退役，因此这项研究假设了一些部署条件，但水电设施（美国东北、东南地区）和一些现有的核电设施（东南地区）除外，如果可用的话。研究团队不对分销成本进行建模或计算零售价的估计值。

与任何容量扩展模型(CEM)一样，GenX输出包括发电、存储和传输资产的成本优化装机容量，以及满足建模负载的每小时利用率。假设规模不变——也就是说，假设设施的投资成本与其容量成正比。GenX模型的目标函数包括所有资源的年度投资成本和运营成本之和，以及非服务能源的成本。这些输出可用于计算称为系统平均电力成本(SCOE)的指标。系统平均电力成本(SCOE)的定义是建模系统的年度总投资和运营成本（即GenX模型的目标函数）除以所服务的年度总电力需求。系统平均电力成本(SCOE)与平准化能源成本(LCOE)或平准化储能成本(LCOS)有所不同，这两者都是技术特定的成本指标，使用电力系统的静态视图计算，需要为电力系统指定固定的调度配置文件。有问题的资源，这通常会导致误导性的技术间成本比较。相比之下，系统平均电力成本(SCOE)被计算为容量扩展模型(CEM)的输出。因此，不同情景下系统平均电力成本(SCOE)的变化提供了在理想预测、规模收益不变、投资和运营最优的假设下，各种技术和政策驱动因素对电力系统的影响。有关GenX模型的制定和实施的更多细节可以在其他地方找到，其中包括使用GenX的先前出版物和开源模型本身。

此处呈现的建模结果不应被视为预测。研究团队将GenX视为执行一组内部一致实验的平台，这些实验反过来反映了关于技术属性的替代但现实的假设，包括其成本和可用性，以及需求的水平和灵活性以及其他因素。这使研究团队能够检查这些假设的变化如何影响技术的最佳组合、它们的成本和隐含的批量系统电价。重要的是，建模结果揭示了哪些变化似乎很重要，哪些不重要。

6.2.2 GenX中的储能建模

在GenX模型中，根据储能技术的设计以及假定的成本和性能特征进行区分。在设计方面，GenX包含两种广泛的储能技术。第一类包括充电和放电容量相等的技术（例如锂离子电池或液流电池、抽水蓄能）；对于这些技术，储能容量和充电/放电装机容量是两个独立的设计变量，并且可以指定储能容量与装机容量的可行范围。第二类包括充电功率和放电功率的技术，以及储能容量，这些都是独立的设计变量（例如热储能或氢气储能）。根据这一分类，储能技术的特征在于一个、两个或三个独立的资本和固定运营和维护成本参数（表6.2）。对于储能容量是独立设计变量的储能技术，研究团队将持续时间（储能容量与装机容量之比）限制为小于300小时，但这一限制不会对此处报告的结果具有约束力。此外，由于数据限制，对具有固定储能时间（12小时）的抽水蓄能进行建模，并假设总资本成本仅与电力容量成比例。

表6.2 在研究中建模的不同类型储能技术设计变量

表6.3 储能成本和运营假设

储能技术的跨期运行使用表6.3中显示的几个参数进行建模，包括每小时自放电率和充电和放电的可变运维成本(VOM)。还通过参数化每种技术的充电和放电效率来模拟充电和放电期间的能量损失。与其他容量扩展模型(CEM)一样，为了管理计算的可处理性，研究团队不会将储能容量随着使用或动态充电或放电效率的退化建模为函数的充电状态。这种方法与其他建模研究中采用的方法类似，可能高估了电化学储能技术相对于受这些考虑因素影响较小的其他储能技术的优势。在分析中，考虑到此处考虑的电化学储能技术的固定运营和维护(FOM)成本中储能组件的定期更换，部分减轻了这种建模简化的影响。这类似于支付固定的年度维护费以保证一定的性能水平。

研究团队的分析侧重于对大容量电力系统内的供需平衡进行建模，该系统以每小时分辨率对所考虑区域内的每个平衡区域执行。储能系统作为供给侧资源（通过放电）和需求侧资源（通过充电）有助于供需平衡。此外，如上所述，储能系统有助于电网辅助服务的采购和供应，例如运营储备。然而，由于研究团队没有对电力系统运行储备要求进行建模，因此对储能技术的估值并未反映提供这些服务的好处。先前使用 GenX 的研究表明，当储能部署在低水平时，满足电源储备要求的能力确实对储能系统的价值做出了重大贡献。但是，随着储能系统渗透率的提高，这种优势会消失。这表明替代储能技术的长期估值可能不会因忽略它们参与运营储备市场而受到太大影响。

6.2.3 区域建模

（1）模型区域的选择

研究团队在2050年的建模中主要专注于美国的三个地区：东北部、东南部和德克萨斯州。他们并不寻求制定这些地区资源组合演变的详细轨迹，因为这种演变将受到一系列因素的影响，包括现有发电机组合的营业额、市场设计、各州激励措施、许可规则等。与其相反，研究团队关注可变可再生能源资源质量差异的影响，以及寿命长、现有的低碳水电和核能发电资产以及抽水蓄能资产的可用性，假设投资和运营具有成本效益。三个选定的地区在影响实现各种脱碳目标的潜在成本和收益的几个关键属性上存在差异，其中包括：（1）风速和阳光辐射、土地可用性以及由此产生的风能和太阳能发电安装成本；（2）水力发电和潜在的氢气（H2）储存资源；(3)产业结构和监管以及对核电发展的相关影响。如上所述，还假设到2050年将淘汰现有的化石燃料发电设施，因此其研究基本上考察了为满足2050年需求而开发的新建系统，利用现有的输电资产和其他一些现有的非化石资产，其中一些地区差异。可以根据其成本、最佳系统中的利用率以及电力系统碳限制的严格程度来选择新的化石燃料发电能力。

美国东北地区（新英格兰地区和纽约州）的特点是为可再生能源发电设施提供强有力的立法和监管支持，但选址困难在某些情况下会提高基础设施的建设成本。该地区的大多数州已承诺到2050年将其经济范围内的温室气体(GHG)排放量减少80%以上，少数州承诺实现更雄心勃勃的目标。该地区在很大程度上进行了重组，竞争性批发市场由两个独立的系统管理运营商（ISONE和NYISO）管理系统运营，并部分管理对发电和输电容量的投资。该地区的太阳能发电质量相对较低，但陆上风电和海上风能质量较高。然而，选址困难一直困扰着陆上可再生能源和输电发展，这可能解释了最近一些州强制采购成本相对昂贵的海上风电和支持新输电基础设施投资的要求。该地区还从加拿大大量进口水电，并拥有自己的水力资源，可以帮助和支持可再生能源整合。虽然美国东北地区的电力需求目前在夏季达到峰值，但预计能够满足脱碳承诺（并包含在高电气化需求情景中）的冬季供暖可能会将美国东北地区转变为冬季用电高峰地区。该地区所有的核电站都是商业发电设施，必须用批发市场收入来弥补其未来成本才能实现收支平衡。由于这些工核电站大多面临财务挑战，并且目前依靠国家补贴来继续运营，因此它们的许可证不太可能在当前的许可证期限之后续签。因此，研究团队假设所有现有核电机组到2050年退役（换句话说，它们不会更新其当前的运营许可证），并且根据有关技术成本和公众接受挑战的可用信息，到2050年不会部署新核电站。研究还假设到2050年将淘汰现有的化石燃料发电设施，但现有的水力发电和抽水蓄能发电设施将在2050年继续运行。

美国东南部地区（田纳西州、阿拉巴马州、佐治亚州、北卡罗来纳州、南卡罗来纳州和佛罗里达州）的特点是存在受监管的垂直整合公用事业公司，但缺乏有组织的批发市场；该地区一些州的冬季高峰需求普遍存在。2018年，该地区可再生能源发电量占该地区总发电量的28%。虽然目前由批发电力市场提供服务的美国其他地区的核电厂受到不利影响，但核电的经济性仍然更为有利在美国东南部地区受监管的垂直整合公用事业环境中。美国东南部继续依赖这种监管结构，再加上公众对核电的接受程度更高，使得核电站运营商更有可能申请并获得第二次许可证更新，从而延长该地区现有工厂的剩余工作寿命。因此分析包括该地区现有的核电厂，其初始运行日期为1975年或更晚，通过第二次许可证更新可以运行到或超过2055年。研究团队假设25GW的现有核电容量到2055年仍将在线芳草（假设核电站的使用寿命为80年）。核能作为一种可调度的低碳资源，可以部分缓解对可再生能源资源和储能技术的需求，并有可能降低实现深度脱碳的系统成本。美国东南部地区的政治环境也更有利于建设新的核电站；事实上，美国目前在建的两台核电机组就在佐治亚州。美国东南部地区也拥有质量相对较好的太阳能发电资源。虽然该地区也运营海上风电设施，但由于缺乏可靠的数据来表征资源，研究团队尚未对其可用性进行建模。因此，将美国东南部建模为2050年主要是新建系统，但要继续运行大量现有核电容量和现有水电资源。

德克萨斯州的特点是具有优质的风力发电和太阳能发电资源、有组织的批发市场服务于重组后的电力部门、夏季高峰需求以及相对不灵活的空调需求的组成部分、对天气敏感的电采暖设施的显著渗透、接近和获得碳封存场地和强劲的工业能源需求。值得注意的是，目前生产的大部分氢气用于原料用途的石化工业集中在美国德克萨斯州和墨西哥湾沿岸的其他州。随着经济范围内脱碳的推进，能源应用中可能对氢气有额外的需求。使用电解槽和储氢来满足这种增量需求可以增加电网的需求灵活性。德克萨斯州也有地下盐洞，它可以作为一种比地上储氢罐更便宜的储能介质来长期储存氢气。这使研究团队能够使用德克萨斯州来测试储氢成本敏感性和氢气作为燃料的敏感性。研究团队假设该州现有的两个商业运营的核电站退役并且不会在2050年被取代。为了简化，该万赖俱寂忽略了德克萨斯州现有的小规模水电资源。

正如研究团队将在后面的部分中看到的那样，可调度的低碳资源的可用性以及太阳能和风力发电的资源质量对模拟系统成本和最佳储能量具有重要意义。三个建模区域之间的差异以及这些区域与美国其他地区之间的明显差异（即美国西南地区的优质太阳能和西北地区的广泛水电）意味着没有可靠的方法来概括或汇总研究团队的区域结果编制美国的整体情况。

（2）建模的区域共性

在GenX中，每种情景的特点是区域每小时可再生能源（VRE）容量因素和需求、每种技术的投资和运营参数（例如成本、最低发电水平）以及不同的碳排放限制（表6.4）。在所有三个地区，使用最新的2050年中档EIA燃料价格预测和美国国家可再生能源实验室(NREL)的2020年年度技术基线(ATB)来描述各种发电技术（表6.5）以及锂离子电池储能系统。

表6.4 GenX模型的输入和输出

表6.5 可再生能源和天然气发电资源的中间成本假设

根据研究团队的建模假设，将投资限制在以下技术：公用事业规模的太阳能发电设施和陆上风电设施（以及美国东北部的海上风电和分布式太阳能设施）；天然气发电厂（开式循环燃气轮机(OCGT)和联合循环燃气轮机(CCGT)）；采用或不采用基于胺的碳捕获和储存(CCS)技术；发挥重要作用的水电设施（美国东北部和东南部）。研究团队并不认为燃煤发电在2050年在美国是一种可行的发电技术，这是因为燃煤发电的成本竞争力下降，在美国电力结构中的作用逐渐减弱，并且具有更高的碳排放。新建模型的例外是美国东北部和东南部现有的水电设施和抽水蓄能发电设施，美国东南部现有的核电设施在2050年仍可运行，假设其工作寿命为80年，以及美国东北部和东南部现有输电能力。如下所述，将德克萨斯州建模为单个输电区域。在独立的区域案例研究中，还评估了新的核能和新兴天然气发电技术与碳捕获和储存(CCS)技术和工业用氢的影响。

该模型使用美国国家可再生能源实验室(NREL)研究的2050年需求概况（特别是高电气化和中等技术情景）来描述每个地区的小时需求。这些需求概况对应于2012年天气年份的变化。他们假设住宅和商业建筑（例如，61%的空间供暖、52%的热水供暖和94%的烹饪服务）和交通运营（例如到2050年，插电式电动汽车将占电动汽车销售量的84%），这共同导致2050年美国最终能源需求的41%由电力部门提供，而2016年这一比例为19%。鼓励这些行业的电气化已经实施，并考虑限制电力部门碳排放的增量影响。预计的需求概况也可用于各个最终用途的小时需求细分，研究团队用它来探索需求灵活性对某些最终用途的影响，例如电动汽车(EV)充电。

为了以高水平的空间和时间分辨率表示太阳能发电和风力发电资源，研究团队采用以下方法：(1)绘制可用于光伏和风能开发的土地面积的供应曲线（不包括水体、公园、市区、山脉和原住民领土）；(2)量化了将新的可再生能源发电连接到现有输电基础设施的支线成本。对于每个站点，假设水平单轴跟踪光伏系统并使用来自美国国家太阳辐射数据库的2007～2013年卫星数据，模拟了光伏系统的小时容量因数(CF)。使用工具包中的气候再分析数据。通过聚合这些单独的站点为可再生能源开发不同的工具（基于能源的平准化成本，考虑发电和互连成本）。

（3）建模的区域差异

由于研究团队试图捕捉的储能价值来源对时间分辨率高度敏感，因此选择以每小时为基础对运营决策进行建模，以捕捉电力系统在可再生能源渗透率高的情况下的平衡需求，并估计这些需求如何影响不同储能资源的价值。研究团队对高时间分辨率的强调导致在分析中考虑的时间顺序和电网细节水平之间的必要权衡，以保持模型在计算上易于处理。

图6.1 2050年1月纽约州特定时间的电力需求示例

德克萨斯州大约90%的电力供应由德克萨斯州电力可靠性委员会(ERCOT)这个独立系统运营商（ISO）管理。因为德克萨斯州电力可靠性委员会(ERCOT)与该国其他地区几乎完全电气隔离，而且该州西北部和西部的风力丰富地区（指定为“竞争性可再生能源区”）与德克萨斯州东部和南部的需求中心之间的输电能力已经最近得到了极大的扩展，因此决定将德克萨斯州建模为一个区域。通过这种简化的空间分辨率，能够在容量因子(CF)中包含电网操作的最大时间分辨率，仅受数据可用性的限制。

相比之下，美国东北部和东南部地区面积相对较大，地理分布多样，并且有据可查的区域内输电限制。这使得考虑区域内输电扩展非常重要。对于这两个区域，选择使用空间分辨的电网表示，这反过来意味着必须使用较低的时间分辨率来保持模型在计算上的可处理性。研究报告采用35个代表周期（每个周期10天，一共8,400小时））对这两个地区的年度电网运行进行建模，这些周期是从7年的可用时间序列数据中以每小时分辨率进行采样的。这种时域缩减方法通常用于容量扩展模型(CEM)研究，以平衡空间/时间分辨率和操作细节水平（35个代表性时期（350天×24小时）的选择遵循迭代聚类方法。

研究团队还考虑了资源质量和监管环境方面的其他地区差异。值得注意的是，对美国东北部署地区的陆上风电开发应用50%的成本溢价，以反映有据可查的选址挑战——该乘数与其他研究中使用的东北地区的区域乘数一致。为了反映扩展进出纽约地区（图6.2中的4区）的输电困难，根据现有传输容量应用两倍扩展限制。最后，由于有利的条件和州一级的支持性部署政策，研究团队将海上风电列为一项可行的技术，对美国东北部的最大可部署容量没有限制。

图6.2 美国东北部、东南部和德克萨斯州的区域建模特征和差异

如上所述，在基本案例中使用美国国家可再生能源实验室(NREL）电气化未来研究 (EFS）中的高电气化负载情景，以反映2050年在经济范围内实现深度脱碳所需的电气化水平。与参考情景相比，高电气化负荷情景假设电力在满足最终能源需求方面的作用增加（目前的41%与2050年的23%）。由于当地天气条件和电气化潜力，将会出现区域差异。例如，与美国国家可再生能源实验室(NREL）电气化未来研究 (EFS）参考负荷情景案例相比，高电气化负荷情景在美国东北地区的系统峰值高出65%，年需求高出52%。。在高电气化情景下，美国东北地区冬季用电量增长最为显著，因为通过寒冷气候热泵实现电气化空间供暖的作用更大。这部分解释了与德克萨斯州相比，电气化（高与参考情景）对东北部峰值和年度电力需求的更大影响（表6.6）。

表6.6 美国东北部、东南部和德克萨斯州电气化未来研究 (EFS）2050年需求假设

6.2.4 建模限制

在描述结果和主要发现之前，研究团队注意到其建模方法的一些局限性。使用历史天气来模拟多年可再生能源（VRE）容量因数，为可再生能源可用性提供了范围和变化；然而，它没有捕捉到极端天气事件对发电的影响与其对需求的影响之间的相关性。因此，只能部分捕捉到诸如2021年2月在德克萨斯州经历的德克萨斯州电力可靠性委员会(ERCOT)区域停电等事件。与大多数其他容量扩展模型(CEM)一样，每小时供需平衡假设对可再生能源（VRE）的可用性和需求具有完美的预见性。实际上，预测并不完美，需要提供灵活性的技术（例如储能系统）来管理与预测的短期偏差。因此，完美远见的假设有助于产生储能容量要求的下限。第二个限制是，以高度聚合的方式对区域内输电进行建模。研究团队也没有对可再生能源可变性或规划储备进行建模在某些司法管辖区模仿容量市场的利润率。这些简化具有运营和成本影响，并指出了未来工作中应考虑的领域。最后，重要的是要记住，这种研究依赖于旨在推导出有效解决方案的优化模型。该模型没有考虑到现实世界的市场不完善、监管不完善或公共政策可能偏向于一种技术——所有这些都可能使在实践中实现成本最低的解决方案变得非常困难。尽管如此，研究团队的分析提供了一个有用的基准，可以比较现实世界的结果以进行政策评估。

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