Основная стоимость промышленных и коммерческих систем хранения энергии заключается в преобразовании «статического хранения энергии» в «динамические выгоды» посредством точного отправки энергии. Текущая система интеллектуального планирования мейнстрима может глубоко интегрировать политики ценообразования на электроэнергию, характеристики нагрузки и новую выходную энергию, что позволяет беспрепятственно переключение оборудования для хранения энергии между несколькими ролями, такими как «Arbitrage Peak Valley», «Управление спросом» и «мощность резервного копирования». Годовая доходность одной системы может быть увеличена до более чем 20% от первоначальных инвестиций, став ключевым инструментом для промышленных и коммерческих пользователей, чтобы снизить затраты и повысить эффективность.
1 Арбитраж долины Пик: захват времени дифференциалах цен на электроэнергию
Политика использования электроэнергии обеспечивает естественную почву для арбитража для хранения энергии. Принимая Шанхай в качестве примера, в часы пик (10: 30-11: 30, 19: 00-21: 00), цена на электроэнергию достигает 1,174 юаня/кВтч, в то время как в течение низких часов (23: 00-7: 00), это всего лишь 0,294 юаня/кВтч, с разницей в цене 0,88 года/кВтч. Система хранения энергии 1MWH может зарабатывать 880 юаней в день, заряжая и разряжая один раз, с годовым доходом более 300000 юаней. Интеллектуальная система планирования прогнозирует на следующий день кривую цены на электроэнергию с помощью алгоритмов ИИ и завершает зарядку и разрядку в течение периода с наибольшей разницей в ценах, что приводит к увеличению дохода на 15% по сравнению с традиционным режимом зарядки с фиксированным периодом и выбросом.
Стратегия много периода взимания и разрядки еще больше усиливает прибыль. В регионах, где реализуется четырех периода цены на электроэнергию «пик пикового нормального периода», система диспетчерской системы может полностью заряжать и сбросить в течение периода низкой долины, а затем высвобождать оставшееся электроэнергию в течение пикового периода, достигая «двух зарядов и двух раздат в день». После принятия этой стратегии система хранения энергии 2MWH определенной электронного завода получила годовую арбитражную прибыль в 720000 юаней, увеличившись на 40% по сравнению с зарядкой и разрядкой в одном периоде. Система также может корректировать свою стратегию ценообразования на электроэнергию на основе праздников и получить избыточные доходности, продлив время выброса в специальные периоды, такие как весенний фестиваль.
2 Управление спросом: снизить стоимость емкости максимальной нагрузки
Спрос на электроэнергию является неявным бременем для промышленных и коммерческих пользователей. Крупные промышленные пользователи обязаны платить в соответствии с максимальным ежемесячным потреблением электроэнергии (спрос) примерно 38 юаней/киловатт в месяц. Система хранения энергии 1MWH может снизить спрос на 1000 киловатт и сэкономить 456000 юаней в годовых счетах за электроэнергию. Интеллектуальная система планирования контролирует изменения нагрузки в реальном времени и быстро разряжается, когда спрос собирается превышать порог, контролируя максимальную нагрузку в целевом значении. С помощью этого метода определенная фабрика машин сократила ежемесячный счет за электроэнергию с 120000 юаней до 80000 юаней.
Закрытая петля «контроля прогнозирования» повышает точность управления. Система прогнозирует кривую производственной нагрузки за 24 часа заранее, выявляет потенциальные пики нагрузки (такие как периоды запуска оборудования), заряды заранее и разряды в течение пиковых периодов для сглаживания кривой нагрузки. Фактическое измерение определенной фабрики автомобильных частей показывает, что после вмешательства хранения энергии максимальное колебание нагрузки уменьшилось с ± 200 кВт до ± 50 кВт, и точность контроля спроса достигла 98%, избежав штрафов на чрезмерный спрос, вызванный внезапными нагрузками.
3 Новое энергопотребление и аварийный источник питания: совместное освобождение нескольких значений
В сценарии фотоэлектрического самостоятельного использования хранение энергии может уменьшить потерю заброшенного света. Фотоэлектрическая система на крыше мощностью 500 кВт определенной пищевой фабрики оснащена хранением энергии 1 МВт. Система диспетчеризации заряжается, когда фотоэлектрический выход превышает нагрузку и разряды, когда она недостаточна, увеличивая скорость самопроизвольного самопоставления с 60% до 90% и экономит 180000 юаней в счетах за электроэнергию ежегодно. Система может также отслеживать внутридневные колебания фотоэлектрического выхода, быстро реагировать в облачную погоду (время отклика<100ms), and ensure stable power supply for the production line.
Функция аварийного источника питания уменьшает потери от отключения электроэнергии. Потеря одного часа отключения электроэнергии для промышленных и коммерческих пользователей может достигать десятков тысяч юаней (таких как полупроводниковые фабрики), а система хранения энергии может переключаться на режим выкл. В течение 0,1 секунды в случае неспособности сетки обеспечить работу критического оборудования. Интеллектуальная система планирования регулярно проводит упражнения «Black Start», чтобы убедиться, что аккумулятор может поддерживать более 80% своей аварийной мощности под долгосрочной зарядкой. Система хранения энергии в центре обработки данных успешно поддержала основной сервер для запуска в течение 4 часов во время прошлогодней сбоя электроснабжения, избегая убытков, превышающих миллион юаней.
Интеллектуальное планирование промышленного и коммерческого хранения энергии развивается от «единой функции» до «диверсифицированных услуг». В будущем, с зрелостью технологии виртуальной электростанции, эти децентрализованные системы хранения энергии будут участвовать в бритье пика сетки через платформы агрегации, получить дополнительное распределение доходов и полностью использовать ценность каждого часа киловатта во времени, пространства и функциональных размеров, в конечном итоге достигая многочисленного беспроигрышного ситуации с «улучшением эффективности снижения затрат на сетку и сокращении социальной эмиссии».