提前充电储能的未来

Graciosa就是利用一个一个岛国综合电力系统,由一个复杂的能量管理软件系统,实现高达65%的可再生能源。岛上有丰富的可再生能源资源,智能系统利用机器学习来提高其预测基于历史数据的最大化时可用的资源。岛上然后安排不可再生资源和灵活的在即将到来的天气预测。通过保持锋利的关注未来可再生能源预测,能源管理系统可以优化。

在更大的电网系统级规划和控制另一种形式。在德国COVID-19期间在一个大风天,发现自己有太多能源生成网格。数据发现,当德国不得不削减国内可再生能源,而不是关闭系统,该国出口14兆瓦(GW)额外的可再生发电挪威。挪威能够关闭其他资产,主要是水电站;德国可再生能源的添加到其灵活的存储资产和分发。最终结果见德国支付€1米每小时邻居带走的能量。

德国付出了代价可怜的系统级控制的两倍。如果他们预期过度清洁能源,他们可以更好的计划,派其他储备和加载基于预测。如果他们能量储存,他们不会有船能源成本,而是延迟时出售出售获利的能力。

负载管理

在另一个欧洲国家,权力玩家安排存储,在可再生能源供应,但电力需求。到2040年,预计将有3600万电动汽车(EV)司机在英国主权力,可再生能源公司法国电力公司的电力供应商,正在建设两个50 MW / 50兆瓦时能量存储系统作为transmission-connected电池存储网络的一部分提供基本的电动汽车快速充电能力。随着电动汽车电网充电平台需求的增加,能量储存可以帮助管理流入电网电力需求的同时减少碳排放。

通过系统优化控制网格的能量最大化。通过能源使用和部署更高效、优化提供了一个社会效益降低能源的总体成本。增加数字之间的协调控制和基础设施将迎来真正强大的能量储存。