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数据中心人工智能与机器学习三难困境
输出 • 适用的混合系统配置 • 多年期预测，包括 LCOE、NPV、IRR • 削减分析 • 针对当地激励措施的电池容量增加策略 • 要点摘要 • 混合资产性能的建模计算为混合运营提供了初步的可行性评估
比特币是实现充足、清洁能源未来的关键
可再生能源是目前最便宜的能源 过去十年，太阳能和风能的平准化能源成本 (LCOE) 分别下降了 90% 和 71%，1。太阳能和风能的无补贴成本现在分别为 3-4 美分/千瓦时和 2-5 美分/千瓦时。某些个别项目的成本甚至更低。作为对比，煤炭或天然气等化石燃料的平均 LCOE 约为 5-7 美分/千瓦时。这意味着太阳能和风能的价格已经低于煤炭和天然气。太阳能和风能的成本也刚刚与地热和水力发电持平，约为 3-5 美分/千瓦时，价格便宜，但地理分布有限。水力发电或地热发电等不同能源总会有价格低廉的个别站点，但总体而言，太阳能和风能现在是成本最低且最具可扩展性的。更重要的是，我们相信随着时间的推移，它们只会变得越来越便宜。我们认为对于太阳能（一种半导体技术）来说尤其如此，其累计部署容量每增加一倍，其价格就会持续下降 20-40％3。
到 2050 年实现 100% 可再生能源
2. 与可再生能源扩展计划相比，政府计划用核电满足不断增长的需求，但成本竞争力较低。到 2050 年，与一切照旧 (BAU) 计划相比，过渡到完全可再生能源系统 (FullRE100) 预计将使平准化能源成本 (LCOE) 降低 60%。高可再生能源系统 (HighRE80) 可以节省更多成本，LCOE 可降低 72%。3. 研究结果表明，要实现具有成本效益和可持续性的过渡，重点应放在大幅提高光伏和电池存储容量上。为了过渡到高可再生能源或完全可再生能源，建议在光伏容量方面投资从 HighRE80 的 74 GW 到 FullRE100 的 130 GW，在电池存储容量方面投资从 404 GWh 到 525 GWh，这是技术经济最优的。
研究：电力的水平成本 - 可更新的能源技术
图1：2021年德国位置的可再生能源技术和常规发电厂的LCOE。使用每种技术的最低价值和最大值考虑特定的投资。PV电池系统的比率与可用电池可用容量（KWH）表示光伏电源输出（KWP）。
集群嵌入：点电荷和扩展离子
抽象的地热和集中太阳能（CSP）技术通常在其商业部署的不同温度下使用热量。这使得在两个资源可用的位置的太阳能浇注周期和地热底部周期的技术上可行的杂交。在本文中，总部位于爱达荷州伯利的表现不佳的地热电系统被用作研究这种混合周期的技术和经济潜力的基准。还集成了直接的热量存储（TES）系统，以克服太阳资源的间歇性。对关键组件的设计和非设计行为进行建模，以模拟小时的混合系统的年度性能。研究了太阳能场和热存储的尺寸，并被认为会显着影响年度发电和效率。研究了太阳能场和热能存储的各种成本方案。经济指标 - 级别的电力成本（LCOE） - 用于优化太阳能尺寸和TES容量。混合动力工厂将额外的太阳热输入转换为额外的工作，效率为32.9％。在当前的成本方案中，使用太阳能和八个小时的储能进行改造的地热植物可以实现0.136 $/kWh的LCOE，而在未来的成本降低情况下，可以实现0.081 $/kWh的e。尽管没有电池的混合系统无法直接与当前的PV系统竞争，但它的LCOE比PV玻璃系统低32％。本文通过高可再生能源渗透提供了对未来网格的研发的见解，并鼓励进一步研究能量杂交，以提高效率和经济学。
间歇性可再生能源、水电动态和储能套利的盈利能力
摘要 1 本文估计了太阳能和风能间歇性对批发价格、套利机会和存储盈利能力的影响。首先，我利用风能和太阳能发电的短期随机性来估计墨西哥批发电力市场价格的每小时下降幅度（优先排序效应）。其次，由于水力发电已经通过平滑风能和太阳能的每小时间歇性充当了电池存储，因此我使用滞后来控制重新分配，估计适当的动态优先排序效应并预测未来更大可再生能源容量的批发价格。第三，我使用动态优化来评估边际存储者的能源套利盈利能力。基于 2019 年市场平均批发价格（10.6 GW 风能和太阳能）的存储利润低于电池的平准化成本 (LCOE)。对于 2029 年计划的风能和太阳能容量（30.9 GW），存储套利利润将在其预计的 4 小时电池 LCOE 下降范围内。然而，对于价格差异较大且传输不完全拥堵的节点，套利存储将在 2025 年（25.4 GW）之前进入 LCOE 范围。抽水蓄能水电以较低的费率套利电力，因此其利润低于电池。如果我们考虑其他服务（例如频率调节），存储的全部价值可能会更大。类似的经验教训将适用于可再生能源和非主导水电份额不断增加的电网/国家。JEL 分类：L94、Q41、Q42、Q47 关键词：风能和太阳能、存储、水力发电、优先顺序效应
风和可再生能源的价值和盈利能力
风能前所未有的增加→现在是全球最大的世界增长能源，全世界增加了风能：2019年61吉瓦→2020年的93 GW，增加了53％！海上风是由LCOE降低驱动的风能的最快上升组成部分
自下而上的估计值高 - ...
摘要：我们报告了上限和下限的高温工业过程热量的水平成本，该热量由太阳能电动汽车（PV）（PV）和风力涡轮机产生，并使用每小时的典型气象年份（TMY）数据（TMY）数据（TMY）数据（在澳大利亚北部的100％和100％的热量范围内供应）。选择该系统作为在1000℃的温度下作为传热介质提供高温空气，这是氧化铝或石灰钙化厂的典型温度。使用真实PV和Wind Systems的性能特征以及可再生能源资源的TMY数据开发了电源厂的简化模型。这用于模拟大量可能的系统配置样本，并发现可再生资源和存储系统的最佳组合，以提供可再生股份（RES）的年度需求的80％至100％。这允许根据两种情况下倾倒多余能量（上限）或以平均发电成本出口到电网（下限）的两种情况下的热量成本。用于使用热存储的系统的水平成本（LCOE L）的下限估计范围从10/gj美元到80％至100％的24/gj。相应的上限（LCOE U），也使用热存储估算的系统，在16/GJ和31/GJ之间，RES在80％至100％之间。发现电池存储而不是热存储的利用可将LCOE值增加2至4倍，具体取决于可再生能源的份额。与当前的澳大利亚天然气成本相比，没有评估配置的系统是经济的，没有CO 2排放成本或低碳产品的溢价。还提出了与当前澳大利亚当前天然气价格达到均衡的CO 2排放成本。