近年來，隨著鋰離子電池價格的大幅下降，電池儲能系統的投資成本也已顯著降低，并且生命周期隨著技術進步有所提高。因此，電池儲能項目的應用日前廣泛。

越來越多的電池儲能系統在偏遠地區部署，雖然這些地區可供選擇的可調度能源成本很高，但并網電池儲能系統項目的部署越來越具有吸引力。

有鑒于此，ITP公司的分析與工程團隊最近合作開發了一種仿真和優化模型，以確定用戶側儲能系統的容量，從而為大型工業用電用戶帶來最大的投資回報。

該模型運行一個線性程序，分析在15年生命周期內運行的鋰離子電池儲能系統每半小時的電力輸入和輸出和電價情況，以找到并模擬最佳的儲能容量和控制策略。該模型還將提供業務案例的關鍵財務統計數據。

電池儲能系統容量優化并非簡單易行，必須考慮儲能系統投資成本、運營成本、充放效率、退化以及工作壽命；并考慮電網電力成本，其中可能包括零售使用時間費率、電網峰值需求電價、環境/市場費用以及上網電價；必須考慮現場的電力需求，并且由于鋰離子電池儲能系統是一項長期投資，還應該考慮未來的需求、發電量以及電價。

對于客戶來說，嵌入式發電設施主要由太陽能發電設施組成，這意味著負載和嵌入式發電設都可以作為外生變量（即來自模型之外的變量）處理。（注：嵌入式發電指的是通過在電網建立單獨的發電單元來對重要負荷進行供電,并且可與電網進行能量交換。）

但是，鋰離子電池儲能系統是一種可調度的資源，這意味著有關充放電的決策必須由模型做出。

在商業和工業領域的用戶儲能系統的應用中，電池儲能系統通常同時進行電價套利和調峰。

而電價套利是采用低成本能源（通常為非高峰電網能源或嵌入式發電）進行充電和放電，以抵消高成本能源。調峰是儲能系統放電以減少峰值需求和相關費用。為了模擬智能電池儲能系統的決策，模型必須同樣具有智能功能。


對于客戶來說，ITP公司開發的模型可以發現最佳優化的的電池儲能系統，而其大部分收益將來自調峰。

通常，規模較大的電池儲能系統將從規模經濟中受益，但由于調峰和能源套利的機會耗盡，用戶側儲能應用的回報將減少。ITP公司的模型可以對這種折衷方案進行細致的研究，研究結果表明，在某些情況下，對用戶側電池儲能系統的投資可以帶來可觀的回報。

因此，電池儲能系統成本的下降、工作壽命的延長以及從其他價值流獲取收入的能力不斷增強，都會促進電池儲能系統的更多部署。