Ключевой фактор стекирования ценности для роста аккумуляторной энергии в Великобритании
В официальном документе британских поставщиков решений GridBeyond и Thrive Renewables сообщается об увеличении аппетита инвесторов к хранилищам из-за таких факторов, как высокие цены на энергию, а также аукционы на рынке мощности, новые продукты с частотным откликом и местные тендеры на гибкость.
Однако понимание рынка и того, как он будет меняться в течение срока службы этих активов, имеет решающее значение для поддержания его привлекательности и коммерческой прибыльности без риска избыточного предложения и последующего снижения интереса.
В официальном документе цитируются исследования различных сторон, таких как RenewableUK, которые обнаружили, что общий портфель проектов аккумуляторных батарей удвоился с 16,1 ГВт год назад до 32,1 ГВт, а эксплуатационная проектная мощность аккумуляторных батарей выросла на 45% с 1,1 ГВт до 1,6 ГВт. .
Будущие энергетические сценарии National Grid прогнозируют потребности в аккумуляторных батареях мощностью от 8 до 17 ГВт к 2030 году и от 20 до 43 ГВт к 2050 году.
В официальном документе говорится, что в настоящее время в Великобритании батареи могут приносить доход на рынках, включая частотную характеристику, рынок емкости, механизм балансировки и оптовую торговлю на рынке. Но рынки меняются, и то, как и где доходы могут быть объединены и оптимизированы во временных рамках от «на сутки вперед» до «реального времени», будет иметь ключевое значение для экономического обоснования как в текущих рыночных условиях, так и в будущем.
В официальном документе также отмечается, что совместное размещение хранилищ с возобновляемыми источниками энергии становится обычным явлением, а также может повысить ценность проекта.
Прогнозирование рынка, накопление доходов, оптимизация отправки и стратегии аукционных торгов являются ключевыми факторами в обеспечении того, чтобы активы аккумуляторных батарей полностью реализовали свой потенциал стоимости, говорится в официальном документе, указывая на необходимость искусственного интеллекта для управления этими сложностями с помощью нескольких потоков данных в рамках необходимых требований. сроки.
