中国磷酸铁锂电池储能系统的平准化储能成本预测

在全球遏制碳排放、加速清洁能源转型背景下，新型储能成为电网稳定的关键支撑。研究人员针对磷酸铁锂(LFP)电池储能系统，基于现有数据构建了校准后的电芯价格预测曲线，显示其呈两阶段下降趋势，2014年至2025年间电芯价格下降87%，此后趋于稳定。基于该价格预测，研究人员进一步预测了LFP电池储能系统的平准化储能成本(LCOS)，其变化趋势与电芯价格预测曲线一致。随后，研究人员对不同规模储能系统的LCOS进行了敏感性分析，结果表明LCOS随系统规模扩大而降低，例如到2035年，储能电站容量从100 MWh增至1000 MWh时，LCOS由0.309降至0.201 CNY·kWh−1。此外，充电成本与每日两充两放模式对LCOS影响最为显著。通过参数调整与分析，研究人员构建了理想储能系统模型，以500 MW/1000 MWh的大型储能系统为例，其LCOS在2022年约为0.688 CNY·kWh−1，至2040年将降至0.324 CNY·kWh−1。综上，本研究建立了完整的LCOS预测框架，为LFP电池储能系统的发展提供了参考依据。

该研究发表于《Progress in Natural Science-Materials International》，针对全球变暖背景下各国推进能源结构清洁化、中国可再生能源并网比例持续上升带来的电网频率稳定性挑战，明确了新型储能在电力系统中的关键作用。当前锂离子电池储能在新型储能市场占比高达97.1%，其中磷酸铁锂(LFP)电池凭借橄榄石结构的热稳定性、充放电过程中体积变化小、循环寿命长（可达5000~10000次）、原料资源丰富等优势，占据中国锂电储能电站市场的90%。然而，现有平准化储能成本(LCOS)研究未能充分关联电芯价格波动与系统成本的关系，缺乏长周期分阶段成本趋势分析，对规模效应的探讨不够深入，也未综合考虑融资成本、运营模式及性能参数的协同作用。为此，研究人员建立了涵盖电芯价格预测、全生命周期成本计算、多场景敏感性分析及理想参数组合优化的综合研究框架，旨在填补多因素耦合分析的空白，为储能系统的规模选择、运营策略制定及融资方案设计提供科学依据。

在关键技术方法上，研究人员首先基于2014—2025年的实际电芯价格数据构建校准后的价格预测曲线，并延伸至2040年；其次，采用全生命周期成本法计算储能系统的总投资、运维、退役处置成本，并以贴现率折算年度费用；再次，选取50 MW/100 MWh与500 MW/1000 MWh两种典型规模，分别引入融资成本与充电成本进行建模；最后，设置单日单次循环与双次循环两种运营模式，结合往返效率(round‑trip efficiency)、放电深度(depth of discharge, DoD)等性能指标进行敏感性分析，并通过理想参数组合模拟未来成本优化潜力。

研究结果分为三部分：

1. 1.
   电芯价格趋势分析：LFP电芯价格呈两阶段下降特征，2014—2025年降幅达87%，之后进入稳定期，为LCOS预测提供基础输入。
2. 2.
   LCOS预测与规模效应：在不同规模储能系统中，LCOS随容量增加而递减，大型电站在长期运行中经济性优势明显。
3. 3.
   敏感性分析与理想系统构建：充电成本和每日两充两放模式是影响LCOS的最主要因素；通过参数优化可显著降低未来LCOS水平。

讨论部分指出，本研究突破了以往单一因素分析的局限，首次将电芯价格趋势、系统规模、融资条件、运营模式与性能参数纳入统一框架，量化了各因素的独立与交互影响。结论表明，随着技术进步与规模化生产，LFP电池储能系统的LCOS将持续下降，到2040年可实现接近传统火电调峰成本的竞争力，这将极大促进可再生能源的高比例消纳，并为中国实现碳达峰目标提供技术经济支撑。