清潔能源轉(zhuǎn)型要創(chuàng)新能源、創(chuàng)新技術(shù)和投資策略的共同發(fā)展。深脫碳能源系統(tǒng)研究平臺要材料科學在電池技術(shù)上取得進展，從而克服風能和太陽能發(fā)電間歇性的挑戰(zhàn)。同時，旨在促進電池儲能市場上升和創(chuàng)新的政策，可以補充削減一整套清潔能源技術(shù)的成本。進一步整合研發(fā)和部署新的存儲技術(shù)，為高效低耗能電力開辟了一條明確的道路。在這里，我們使用一個雙因素模型來分析部署和創(chuàng)新，該模型綜合了材料創(chuàng)新投資和技術(shù)部署的價值，并從一個涵蓋電池存儲技術(shù)的相關(guān)經(jīng)驗數(shù)據(jù)集中進行了分析。在電池儲能互補發(fā)展和可再生電力來源對改善脫碳是極其重要的。我們找到一個可行的路徑以平均1美元每瓦太陽能和100美元每千瓦時電池存儲，使風光儲的組合直接與以燃煤為基礎(chǔ)的電力供應相競爭。

預測未來的儲能價格

將雙因素模型應用于業(yè)內(nèi)優(yōu)秀專家的近期生產(chǎn)預測，并假設(shè)專利活動維持在近五年(2011-2015年)平均水平的高度，樂觀估計消費電池價格在2018年可降至100美元/kWh以下。圖2和表1給出了各類電池的價格趨勢(見上篇)。該預測是基于25年的觀察結(jié)果，盡管樣本很少，但它代表了這個新生市場中最有效的信息。因為專利數(shù)遵循隨機泊松過程，未來的專利活動和生產(chǎn)水平都會變化，因此我們補充了一個詳細的敏感性矩陣。因為過去舊專利的影響力遠低于新專利，我們也專利時效和知識貶值的因素考慮了進去。我們發(fā)現(xiàn)成本的下降低于文獻關(guān)于目前的預測，該文獻曾發(fā)現(xiàn)了對電動汽車電池成本下降的低估。我們用“四因素”模型考慮原材料價格，控制鋰和鈷原料價格的影響，我們發(fā)現(xiàn)這一模型的學習率略低(14.82%)，并將更多的價格下降歸功于創(chuàng)新而不是部署。然而，原材料價格對電池成本的影響可能不像鋼鐵價格對風力發(fā)電那樣至關(guān)重要。因為盡管鋰和鈷是陰極的重要組成部分，但鋰離子電池是由多種材料組成的。同時在“四因素”模型中對原材料價格的控制(P<0.16)并不像兩因子模型(P<0.001)那樣具有統(tǒng)計學意義。無論如何，隨著新材料創(chuàng)新的發(fā)展，可持續(xù)性方面的標準對未來的發(fā)展都有指導意義。雙因素模型的一個潛在偏差可能是補貼的下降，這些補貼通常是專屬的而且很難預測。該領(lǐng)域的進一步研究將極大地解決技術(shù)和政策創(chuàng)新研究方面的差距。

鋰離子電池的發(fā)展可能會促使電動汽車的使用。研究表明，假設(shè)汽油價格維持在2015年水平，當電動汽車電池價格降至125-165美元/kWh時，電動汽車將可以在成本上與內(nèi)燃機汽車相競爭。根據(jù)我們的模型，這個目標最早將在2017年實現(xiàn)，最晚也可以在2020年完成。除了電池價格之外，汽油價格、電費以及每年的行駛里程也對電動汽車的價格競爭力有著影響。這些預測結(jié)果低于先前報告文獻中的數(shù)值。

通過雙因素模型的結(jié)果，我們還研究比較了通過檢索學習和通過部署計劃的成本變化。檢索學習代表了研究-發(fā)展-示范(RD&D)的影響。為了預估此情況，我們從雙因素模型的當前價格趨勢中減少33%的專利活動，我們發(fā)現(xiàn)，要想在2020年實現(xiàn)跨入100美元/kWh電池儲能的門檻，依賴實踐學習，我們要在全球新增307GWh的部署。打個比方，這意味著每年都要新部署一座特斯拉35GWh超級廠。專利活動是雙因素模型的關(guān)鍵驅(qū)動因素。缺乏專利活動將提升成本使得電池價格上升76美元/kWh。在沒有任何新創(chuàng)新的最極端情況下，僅通過部署實現(xiàn)成本削減目標的代價會非常高，到2020年將超過1400億美元。這是不可能也是不可行的，因此也強調(diào)了通過雙因素框架實現(xiàn)以創(chuàng)新驅(qū)動成本降低的重要性。然而，最近大部分太陽能光伏和風能成本削減，都來自于工藝改進以及用部署的利潤進一步推動公司創(chuàng)新研發(fā)。假如對儲能來說這是正確的，那么在創(chuàng)新和部署之間的這種反饋限制了我們完全解耦研發(fā)和部署兩個目標的能力。這要進一步的研究，并強調(diào)同時發(fā)展檢索學習和實踐學習的重要性，形成檢索學習和實踐學習共同發(fā)展的模式。

此外，公用事業(yè)和住宅規(guī)模的儲能正在逐漸接近與電網(wǎng)平價。我們發(fā)現(xiàn)以目前的目標,假如美國太陽能電價達到1美元/W的“SunShot”價格目標,到2020年，這樣的價格趨勢預計會使住宅太陽能和電池儲能在成本上與電網(wǎng)電力相競爭,實現(xiàn)均化發(fā)電成本(LCOE)逐步降低至約0.11美元/kWh。

目前，基于鋰離子電池的儲能仍然重要是針對防停電保護的利基市場，但我們的分析表明這種情況完全可以改變，儲能會為未來的電力系統(tǒng)供應靈活性和可靠性。這一發(fā)現(xiàn)與最近一研究成果形成了鮮明比較，該研究假定儲能作為脫碳發(fā)電的價值降低，因此儲能技術(shù)成本會有所上升。根據(jù)我們的預測，這些預言未來儲能悲觀價格的研究都沒有考慮創(chuàng)新和部署的互補效應，以及未來電力系統(tǒng)中能量靈活性和/或能源大規(guī)模存儲的價值。GW級電網(wǎng)儲能將改善輸電和配電系統(tǒng)，從而降低未來的投資，以確保電網(wǎng)穩(wěn)定性并提高客戶可靠性。盡管例如勞動力和成套設(shè)備組件等因素也是總項目成本的重要組成部分，但模型還是強調(diào)了鋰和非鋰電化學儲能方法已非常接近該目標。

研發(fā)支出對價格的影響降低

為了實現(xiàn)儲能驅(qū)動的變革，要進一步的研究來維持專利活動水平。公共研發(fā)支出和私人研究項目通過刺激研究和促進實驗的高水平直接引發(fā)創(chuàng)新，但美國聯(lián)邦政府的研發(fā)支出卻持續(xù)下降。光伏研究仍是研發(fā)項目推動上升和降低成本的最佳例證。然而，在過去的十年里，能源領(lǐng)域的公共研發(fā)支出并沒有跟上能源行業(yè)收入的上升。圖3顯示了美國聯(lián)邦政府在1976年至2015年間的研發(fā)支出。在此期間，美國聯(lián)邦政府的研發(fā)支出總額從GDP的1.2%驟降至0.8%。能源研發(fā)支出比從0.3%降至0.013%。全球能源研發(fā)支出占全球總研發(fā)支出的比重從10%以上降至2013年的3.9%。2015年，美國能源研發(fā)占總研發(fā)的2.1%。目前的能源研發(fā)支出份額并不反映清潔能源技術(shù)部署的重要性及其在實現(xiàn)全球氣候目標方面的用途。在電池技術(shù)方面，迫切要采取行動，新增公共研發(fā)支出，從而推動創(chuàng)新，降低儲能成本，從而推動價格有競爭力的可調(diào)度太陽能、風能和電力存儲。

美國聯(lián)邦政府在1976-2016年的研發(fā)支出。美國聯(lián)邦政府的研發(fā)支出在過去40年里下降了約1.2%至0.8%。與此同時，與能源相關(guān)議題的聯(lián)邦研發(fā)支出從0.3%驟降至0.013%。這些深綠色的圓點顯示了與能源相關(guān)的研發(fā)支出在研發(fā)支出中所占份額的相似發(fā)展。在20世紀70年代后期，能源研發(fā)占研發(fā)總量的10%以上，其中50%以上被分配到全球核能。相比之下，2013年國際社會將3.9%的研發(fā)資金投入與能源相關(guān)的活動。數(shù)據(jù)來自美國科學促進會。

材料科學的進一步發(fā)展可能會促進電池能量密度的新增，這關(guān)于提高電動汽車的行駛里程從而與傳統(tǒng)車輛競爭仍然至關(guān)重要，同時也可以降低電網(wǎng)儲能應用的成本。目前，鋰離子電池的專利活動處于一個高水平，盡管它在過去5年里已經(jīng)停滯不前了。這一模型強調(diào)了政策制定者通過系統(tǒng)地為清潔技術(shù)研發(fā)項目供應資金，以合理的價格實現(xiàn)脫碳目標，從而不斷降低公共研發(fā)支出和能源創(chuàng)新活動的重要性，肯定了先前研究的結(jié)果，并不僅延伸到發(fā)電資源，同時也包括儲能。此外，政策制定者應該啟動一個有利于私人風險資本投資于清潔技術(shù)的標準化框架。風險資本(VC)被認為對清潔技術(shù)行業(yè)至關(guān)重要，研究表明，VC比在專利活動方面的(公眾)研發(fā)更加有效，因此可以用于實現(xiàn)電化學和機械儲能系統(tǒng)的目標。圖4給出了2009年至2014年期間儲能領(lǐng)域的全球公司和VC投資。盡管VC支持公司供應的大量貸款擔保目前仍沒有可觀的收益，但政府的一些舉措，如小公司創(chuàng)新研究計劃(SBIR)、大學研發(fā)項目和大規(guī)模的示范項目，已經(jīng)取得了更大的成功。

根據(jù)我們的兩因素模型，采用激勵總部署EVs或儲能系統(tǒng)的策略是昂貴的方式。我們估計，到2018年，在當前的五年專利平均水平上，對電動汽車來說達到每千瓦時125美元的較低的邊界，要比目前預測的每年新增兩倍以上的產(chǎn)量。這等于出現(xiàn)了大約300GWh的額外生產(chǎn)量力。特別值得一提的是，用于客戶側(cè)終端的鋰離子電池在總生產(chǎn)中占有相當大的市場份額，而能源應用可能會繼續(xù)滯后。通過搜索來學習，或者是創(chuàng)新(通過“研究”來學習)，很有可能比部署激勵發(fā)揮更大的用途，可以實現(xiàn)在更短的時間內(nèi)實現(xiàn)更快的成本削減。采納的政策有可能導致對EVs和系統(tǒng)級儲能的生產(chǎn)或系統(tǒng)級價值鏈的成本提高。然而，通過容量目標來激勵部署，可能會出現(xiàn)重大的風險，在這種情況下，消費者不計后果購買的東西都會得到激勵。儲能的部署目標可能沒有像研究、創(chuàng)新驅(qū)動的活動那樣可以效果好。

我們提出一項戰(zhàn)略，將資金分配到更加有成本效益的研究和發(fā)展措施上。政府可以在推動研究進展和創(chuàng)新方面發(fā)揮關(guān)鍵用途，從而進一步降低成本。未來的研究和法律框架，使分布式能源系統(tǒng)和“車-網(wǎng)”互動成為一個新興的研究領(lǐng)域。另一項研究焦點是了解網(wǎng)絡儲能有價值的情況，即供應旋轉(zhuǎn)備用或輔助服務的操作框架，需求響應，以及減少排放的可能。關(guān)于汽車儲能的應用，激勵和設(shè)計一個緊密嚙合的充電基礎(chǔ)設(shè)施可以減輕范圍的限制。所有這些(不僅是材料研究，而且是部署)的結(jié)果都可以促進創(chuàng)新驅(qū)動的成本削減。

發(fā)展研究項目不僅要重視材料科學技術(shù)的電化學儲存，而且要考慮到新興的機械存儲應用將提高電力系統(tǒng)規(guī)劃的靈活性。一些人宣稱機械存儲應用可能會以價格來削弱電化學存儲;然而，兩者可能都有市場。長時間的大容量存儲容量和高功率設(shè)備的短脈沖可以供應頻率調(diào)節(jié)、輔助服務，或在某些工況下簡單地向電網(wǎng)注入功率。通過能量密度和降低成本來提高儲能性能的互補性將是車輛和網(wǎng)絡級應用的必要條件。存儲技術(shù)可以從資產(chǎn)互補借鑒，驅(qū)動PV市場上升，并在清潔技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)中找到合適的應用，而不僅僅是儲能容量達到了多少千瓦時。由于創(chuàng)新和部署驅(qū)動的成本削減，多用途存儲應用很可能會出現(xiàn)。

基于雙因素模型，我們建議決策者采取平衡的創(chuàng)新和部署政策。政策組合更加有可能成功地推動環(huán)境變化，而不是單一的政策。我們注意到，公共研發(fā)支出的相對下降，可能會阻礙關(guān)鍵的成本削減和電力領(lǐng)域的深度脫碳，并將新材料從實驗室推向市場。通過研究，我們發(fā)現(xiàn)了與通過研發(fā)新增專利投入相關(guān)的重要價值，而推動這項研究的一種方法是通過政府支出，從而實現(xiàn)能源儲能系統(tǒng)成本的大幅削減。目前鋰離子電池材料的多樣性表明，與太陽能光伏或風機不同的是，在儲能技術(shù)方面要新材料的發(fā)展，以達到100美元/kWh的目標。

專利活動和研發(fā)支出繼續(xù)壓低了電化學電池存儲技術(shù)的價格。我們的兩因素學習曲線預測了2019年的一個轉(zhuǎn)折點，當時預測的價格突破了100美元/kWh的門檻，與目前的預測和研究相矛盾。兩因素學習曲線上的牢固關(guān)系表明，美國的研發(fā)可以通過投資開發(fā)新電池材料來進一步降低成本。設(shè)計一種部署戰(zhàn)略將降低電網(wǎng)和交通部門的整體成本，這些部門占總二氧化碳排放總量的60%以上。因此，評價新技術(shù)的關(guān)鍵仍然是通過材料的選擇來提高安全性、能量密度和成本。促進軟邊創(chuàng)新和商業(yè)模式的新研究將加速將電化學儲能整合到公共市場。進一步的政府支持是必要的，以促進負責任的研發(fā)支出，使太陽能、風能和儲能的成本大幅降低，同時也減少了電力和運輸。美國有機會成為一個領(lǐng)先者，而不是一個落后的國家，在電池儲能制造和發(fā)展方面。我們發(fā)現(xiàn)研發(fā)支出是推動創(chuàng)新的有力指標。因此，在能源研究領(lǐng)域的研發(fā)支出的新增將促進一套多樣化的儲能技術(shù)和材料科學的進步。