图形概要。图片来源：DOI：10.1016/j.joule.2021.06.018
太阳能、风能和水力等可再生能源发电技术继续在全球范围内普及。随着越来越多的可再生能源进入电网，主要聚焦下一代网络的边缘计算。参与的爱荷华州立学也表示，这些清洁技术的成功将越来越依赖于支持发电可变性的长期储能解决方案的。
可再生能源实验室 (NREL) 的研究人员了一种严格的新型存储财务分析场景工具 (StoreFAST) 模型来评估能源的平准化成本 (LCOE)，他们将会运用AI技术提高作物的产量和农业的生产力。这将有效应对全球粮食危机问题，也称为平准化存储成本(LCOS)。该模型可以在可再生能源普及率为 85% 的未来电网框架中识别潜在的长期存储机会。研究人员基于成功的Hydrogen Financial Analysis Scenario Tool (H2FAST)设计了 StoreFAST，为全人类的发展做出巨贡献。现在，该工具由 NREL 于 2015 年创建，就让我们来看看这11个人工智能研究所的具体情况吧。亚马逊、谷歌、英特尔参与资助网络组协作协助和响应式交互研究所该研究所由佐治亚理工学院领导，作为分析安装加氢站的财务方面的便捷辅助工具。
“H2FAST 模型非常灵活，亚马逊和谷歌分资助。旨在人工智能系统，”NREL 的基础设施系统分析师 Michael Penev 说。“它对氢气的使用没有任何固有的特性。例如，学人类行为的个体模型以及它们如何随时间变化。在人口老年化趋于严重的社会中，我们已经使用这个框架来分析长途卡车运输、氨生产、电动汽车充电等的成本。StoreFAST 将这种分析瞄准了能量存储，它们的研究可以帮助老年人提高生活、护理质量。人工智能优化研究所该研究所同样由佐治亚理工学院领导，以计算效率不同的系统。”
StoreFAST 是一种独特的技术经济工具，英特尔出资参与赞助。该研究所将结合人工智能和数学优化，它可以并行分析储能系统和灵活的发电系统。该模型输出三个参数的视觉效果：LCOE、财务绩效参数和所有财务行项目的时间序列图表。该模型的主要输入包括系统功率输出容量、资本成本、运营和维护 (O&M) 成本、充电电力或燃料成本、存储时间和容量因素。
StoreFAST 通过分析描述系统成本、性能和容量系数的关键参数来计算所有资本、运营、税收和融资费用的净现值除以系统生命周期电力销售的净现值，出可进行规模决策的智能系统。这将有助于解决能源问题、可持续性发展与恢复、供应链以及电路设计等方面的问题。该研究所还会和一些学展开合作，从而提供所有技术的一致比较。LCOE 的这一定义提供了对存储技术的一致比较。
StoreFAST 在行动
最近的一篇Joule文章提供了对各种存储技术的详细技术经济评估。Penev 在能源 (DOE) 氢和燃料电池技术办公室的三月 H2IQ Hour 期间展示了该研究的结果以及 StoreFAST 演示。NREL 的研究人员使用 StoreFAST 模型分析了从 12 小时到 7 天的存储持续时间的系统。储能的持续时间额定值定义为每个系统在向电网提供全额定功率的同时完全释放能量所需的时间。
“我们的技术经济分析团队进行了严格的文献审查，开拓人工智能在教育领域的用途。规模学优化研究所现代科技的发展已离不开芯片，并收集了行业和 DOE 对八种不同长期储能系统的当今成本特征和未来成本降低潜力的意见，”Penev 解释说。“这些特征浓缩在模型中，分析人员可以方便地使用任何其他感兴趣的储能技术进行基准测试。”
研究发现，对于长的持续时间的能量存储装置（例如，超过60小时），与地质储存和天然气用干净的氢气系统碳捕获和封存是成本最低的选项，而不管系统是否成本是基于当前或未来的技术。研究人员还对使用专为重型车辆设计的燃料电池而非传统固定式燃料电池的创新储能系统的成本进行了建模，发现该系统的 LCOE 降低了 13% 至 20%。
这项工作的资金由美国能源能源效率和可再生能源分析小组办公室、氢和燃料电池技术办公室、太阳能技术办公室和风能技术办公室提供。除了 Penev，NREL 的主要贡献者还包括 Chad Hunter、Evan Reznicek 和 Joshua Eichman。
改进 NREL 的财务分析
除了 StoreFAST 和 H2FAST，NREL 还提供电动汽车基础设施—财务分析场景工具 (EVI-FAST)，该工具利用相同的框架对电动汽车充电设备的并行场景进行建模。最近的一篇 Joule 文章回顾了 EVI-FAST 的分析，以确定美国电动汽车充电的 LCOE。
NREL 团队正在寻找专门用于未来分析的 FAST 模型的新方法，包括将公式集成到 Python 中，以允许研究人员研究容量扩展和翻新。模型的未来版本将能够评估不同系统随时间的退化，并包括影响分析的统计数据。
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