在本文中，我们研究了只有两种技术可用的电力系统中的最佳发电组合：可变可再生能源（VRE）和电能存储（EES）。通过使用净负荷持续时间曲线方法，我们建立了一个最小成本优化模型，其中EES仅受其功率容量的限制。我们分析地解决了这个问题，并找到了导致VRE和EES最优容量的最小成本和市场均衡条件。我们表明，从数学上讲，取决于一年中的时段（即EES充电或放电、VRE削减、甩负荷）和投资成本的电价结构会导致VRE和EES的成本回收。我们证明，当EES是边际技术（充电或放电）时，价格必须为非零。更具体地说，EES充电或放电期间的均衡价格是EES和VRE固定成本的函数。我们使用数值模型证实了我们的分析结果。我们认为，尽管我们研究的系统是假设的和简化的，但我们的发现为如何在未来仅基于VRE和EES的电力市场中回收固定成本提供了见解和研究方向。
我们将电网中的发电能力组合规划公式化为一个最小成本优化问题，并使用广义净负荷-持续时间曲线方法推导出可调度发电、可变可再生能源（VRE）和储能系统（EES）的最优性条件的解析表达式。这是针对系统中有无VRE的EES的不同操作策略进行的。对于所有研究的技术和运营策略的组合，我们表明，对于基于边际成本和稀缺定价的理想短期电力市场，包括VRE和EES在内的所有机组都能在系统最优中收回成本并实现利润最大化。我们通过一个数值例子验证了分析结果，该例子表明，在EES的有限功率容量但无限能量容量的假设下，通用净负荷-持续时间曲线方法给出了与发电和ESS机组顺序运行的标准容量扩展模型相同的结果。结果强调，本文提出的净负荷-持续时间曲线模型可以作为对VRE和EES渗透率高的市场进行更详细模拟研究的有用补充，以更好地了解在纯能源电力市场中决定每种技术的最佳容量组合和盈利能力的潜在因素。
在过去十年中，太阳能和风能发电量增长了6倍多，在一些国家，这些能源在电力生产中的份额已经达到30%或更多。太阳能和风力发电厂对天气条件的依赖大大提高了电力行业对系统灵活性水平的要求，随着低碳模式的发展，系统灵活性水平将不断提高。本文重点分析了电池储能技术的发展前景，电池储能是提高电力系统有效适应不同时间段需求和供应变化能力的主要来源。作者认为，首先，2020-2021年大型固定式储电系统调试速度的突然加快具有长期性，这不仅是由于锂离子电池成本的大幅降低，而且是由于美国、中国和一些欧洲国家对电力市场监管的国家支持和特别调整。其次，锂离子电池市场上制造商之间的竞争势必加剧。第三，现有技术只允许以可接受的成本进行日内储电。开发一种低成本的长期电力储存方法，可以从根本上扩大可变可再生能源的界限，为实现碳中和开辟道路。许多大公司和小型初创企业，以及领先的大学和实验室，在政府资助和包括风险投资在内的私人融资的支持下，正在积极寻找这种技术。
运输部门正经历着与化石燃料分离的大规模转型，导致整个供应链中各种技术之间的更多纠缠和竞争。不幸的是，仅仅依靠交通电气化不足以使整个交通部门僵化；因此，将需要消耗无排放的替代燃料。此外，可再生能源（如风能和太阳能）的间歇性要求对储能技术进行广泛投资。因此，本研究调查了储能技术和生物能源在为德国运输部门提供灵活性方面的相互影响和协同作用。为此，我们开发了生物能源优化模型（BENOPTex）的扩展版本，该模型考虑了各种生物燃料和合成燃料技术，同时考虑了使用公用事业规模的电池储能系统（BESS）储存可再生电力的可能性，以实现决策者设定的低排放目标。优化模型在2050年之前最大限度地提高了各种环境下的温室气体减排水平，同时报告了各自策略的总系统成本。最后，我们对结果进行了敏感性分析，并展示了能量向量在改进系统中的意义；的灵活性。尽管BESS可以提高温室气体减排水平，但如果不考虑可再生能源的间歇性，其高昂的储存成本使其在经济上不可行。为了使这项技术更加可行，必须寻求替代商业战略，例如利用电动汽车的存储能力。然而，当可再生资源；可变性需要电力储存，我们的优化模型使用储存的电力来生产氢气。这些成果可以为决策者制定有效的投资战略提供见解。
