30、分布式能源资源与储能系统：技术与应用解析

分布式能源资源与储能系统：技术与应用解析

1. 需求建模技术概述

在能源规划领域，随机和自下而上的需求建模技术具有重要地位。对于给定的电池容量值，需求覆盖因子（DCF）和供应覆盖因子（SCF）会出现交点。此时，未被覆盖的能源需求（1 - DCF）等于既无法存储也无法消耗的能源生产部分（1 - SCF）。若考虑与电网进行双向功率流交换，在该点与电网交换的净能量将为零。在不考虑额外损失的情况下，系统将遵循净零能源理念。

这种建模技术作为能源规划工具具有诸多优势。它可用于能源政策评估、需求响应策略制定以及分布式能源资源的集成与规划。不过，由于随机模拟方法存在一些问题，该模型在总体能源精确预测方面并非最适用，但在模拟电器使用与人类行为关系方面具有独特能力。

2. 分布式微存储系统的背景与意义

可再生能源具有随机性和间歇性的特点，这给电网管理带来了挑战，因为其难以准确预测。能源存储被视为解决这一问题的有效方案，它能提高可再生能源（如光伏和风力发电）的效率和发电能力，增加其在电力市场中的占比。能源存储系统（ESS）对于各国的能源未来至关重要，它有助于智能电网的发展，促进可再生能源的整合，并提供频率调节和电压控制等辅助服务。

ESS 也是家庭和社区新兴能源管理系统（EMS）的关键组成部分。它能直接影响消费模式，改变需求曲线，使消费者能够在能源需求低、价格便宜时储存能源，在价格上涨时出售，从而降低电费。此外，电动汽车（EV）和插电式混合动力汽车（PHEV）的电池可作为分布式 ESS，具有巨大的扩展潜力，可通过车辆到家庭（V2H）和车辆到电网（V2G）模式为家庭供电或向电网注入多余能量。

目前，大多数储能技术研究集中在设计大容量、低成