高比例新能源系統中儲能配置規模論證

張東輝，康重慶，盧洵，劉新苗，張寧，徐蕓霞

(1. 清華四川能源互聯網研究院，成都610000；2. 廣東電網有限責任公司，廣州510062)

0 引言

建設新能源為主體的新型電力系統是實現我國“2030碳達峰、2060碳中和”目標的重要路徑[1 - 2]。高比例新能源系統的首要問題是，解決新能源出力的隨機性[3]、波動性[4]及間歇性[5]對電力系統平衡能力的影響，以及對系統穩定特性的重大改變[6 - 9]。其中，儲能被認為是提升電網靈活性、消納高比例新能源、滿足系統供應-需求兩側動態平衡的重要靈活性資源[10 - 12]。

由于目前對于源-網-荷各環節配置儲能的代價相對較高，因此儲能規劃的意義是在系統靈活性資源相對確定的情況下，尋找一個合理可行且較為經濟的儲能有序配置方案[13]。在論證儲能配置方案過程中，需要明確儲能配置的總體目標，論證是采用典型方式和場景做代表還是時序生產模擬，源網荷儲的協調策略以及儲能的充放電策略，這些關鍵因素都會對儲能配置規模和效果產生較大影響[14 - 15]。

近年來，國內外研究機構和學者針對儲能規劃、配置和儲能充放電策略開展了相應研究并取得一定成果。文獻[16]提出應在規劃階段統籌考慮影響中長期儲能發展的重要邊界條件、技術經濟發展趨勢和其他可再生能源的國家專項發展規劃。文獻[17]針對儲能在電網側、用戶側和新能源發電中的主要應用場合，研究歸納了相應的應用規劃算法和效益評估方法，文獻[18]重點研究了電網側儲能效益評估。文獻[19]對新能源集中并網下大規模集中式儲能規劃研究進行了評述，指出電網側儲能規劃和電源側儲能規劃各有側重，規劃目標主要是投資的經濟性，兼顧了新能源消納、供能可靠性、電壓穩定及線路阻塞緩解等需求，模型框架大部分是啟發式方法，求解算法采用了包括遺傳算法在內的多種優化算法。文獻[20]從系統整體運行需求角度入手，提出了一種電力系統統籌配置儲能的分析計算方法，考慮到儲能的功率初值計算、確定功率下的能量分析計算和不同功率下的能量滾動計算等環節，具有較強的參考價值。

目前儲能的規劃及充放電策略主要側重于具體場景下的應用研究[21 - 22]，在系統層面的儲能規模需求配置論證分析已有出現[20]，但相對較少；另外，儲能論述總體還是追求具體小場景，對影響系統平衡和儲能配置效果的系統開機論述較少。針對以上問題，本文首先提出配置儲能的主要目標，分析了系統配置儲能的基本原則，從全社會角度提出儲能配置規模論證優化模型，并通過省級規模的電網參數作為案例驗證規模論證方法和流程的有效性。

1 高比例新能源系統中配置儲能的目標和原則

在高比例新能源系統中，由于新能源出力的隨機性和波動性，電力供應的可靠性受到極大挑戰，若常規機組開機過多，可能面臨階段性的新能源出力過剩導致棄電問題，若常規機組開機過少，可能面臨新能源出力不足導致部分負荷不能供應問題。儲能具備靈活的能量轉移和功率輸出能力，配置儲能的主要目標應定位在提升系統消納新能源的能力和提升系統滿足負荷供應的能力。

目前，高比例新能源接入系統中的儲能配置和運行還沒有統一的說法，本文為研究儲能配置規模的需要，提出以下邊界條件和基本原則。

1)少量的新能源棄電和負荷不滿足應作為靈活性調控常規手段

文獻[11]指出，高比例新能源接入的系統中調峰靈活性資源需求巨大。通過裝機裕度和靈活性資源配置，實現新能源完全消納和負荷滿足系統成本巨大、經濟性較差，有必要把少量的新能源棄電和負荷不滿足納入常規手段考慮。

2)采用全時段的時序生產模擬

由于新能源較強的不確定性，各季節差異較大，簡單采用典型場景下計算的方式，難以充分估計儲能充放電策略對新能源消納水平和供電能力的影響，因此評估高比例新能源接入的系統儲能配置作用，建議采用全年時序生產模擬。

3)基于合理的開機方式

系統內配置的包括大規模抽水蓄能在內的各類儲能，相對于各類型電源裝機比例較小，因此，合理的開機方式，通常是影響新能源棄電量和負荷不滿足率首要因素，因此，建議儲能配置和充放電策略研究要基于合理的開機方式。

2 高比例新能源系統中配置儲能優化模型

在高比例新能源系統中，配置儲能的主要目標是提升新能源消納能力和提升系統滿足負荷供應能力，本文以此主要目標為出發點，考慮按年計算，從全社會角度，提出以下優化模型。

minf=CES+ENE,aban×cNE,Aban+El,loss×cl,loss

(1)

式中：CES為配置儲能年費用；ENE,aban為新能源棄電量；El,loss為負荷限電量；cNE,Aban為單位棄電電量損失費用；cl,loss為單位限電電量損失費用。

約束主要為新能源棄電比例和負荷限電比例。

kNE,aban

(2)

(3)

式中：kNE,aban為新能源棄電比例；kaban,lim為新能源棄電比例限值；ENE,total為新能源全額發電量。

kl,loss

(4)

(5)

式中：kl,loss為負荷限電比例；kl,lim為負荷限電比例限值；El,total為全社會用電量。

其中，配置儲能年費用包括儲能投資折算年費用CES,inv、 運營儲能的年費用CES,oper以及儲能充放電的損耗電量成本CES,loss。

CES=CES,inv+CES,oper+CES,loss

(6)

新能源棄電的單位棄電電量損失費用和負荷限電量的單位限電電量損失費用需要根據當地電網具體情況來定。

本模型由于是論證高比例新能源系統中儲能總體配置規模，因此從全社會角度進行簡化考慮，不考慮市場和交易因素帶來的問題；此外，本文主要計算調峰和新能源消納的儲能配置。

3 儲能配置論證方法和流程

3.1 總體方法和流程

由前文所述，論證儲能配置總體規模，需要進行全時段的時序生產模擬，以求解年度新能源棄電量和負荷限電量，再通過多次不同儲能規模、不同邊界條件的計算，求得優化的儲能配置規模。具體優化流程如圖1所示。其中，儲能各個規模配置方案可以根據電網實際發展規劃來選取，也可以采用程序階梯遍歷的方式來選取；開機方式安排需要考慮電網實際化石能源電源裝機規模以及電源檢修計劃合理確定。

3.2 開機方式安排的計算方法

傳統電力系統中，新能源比例低，納入平衡計算的系統開機計算主要是邊界化處理，即滿足最大負荷平衡和校核調峰平衡。一定規模的新能源接入后，由于新能源出力的隨機性，會直接對平衡結果產生影響，從而也會影響到合理的化石能源電源開機方式。

大型電力系統中，電網機組數量多，機組間特性差異大，加上新能源的不確定性后，開機方式優化已經是一個多維復雜優化問題。本文主要研究目標是儲能的配置和充放電策略，因此，開機方式基于一定規模新能源接入系統的這種情景簡單處理，為確保極限情況下的電力供應，參考傳統電力系統進行邊界化處理，開機方式安排計算方法如下。

1)通過最大負荷平衡校核發電機最小開機規模

(7)

圖1 高比例新能源系統中儲能配置規模總體優化流程Fig.1 Overall optimization process of energy storage configuration scale in a high-proportion new energy system

式中：Nmin為系統中最少開機數量；PG,i為系統中第i臺機組的裝機容量；Pl,max為系統最大負荷；Psp為系統所需備用容量；Pde為外部電網通過聯絡線送入當前系統的電力容量；Pnl為系統內核電裝機容量；PES,disch為系統內儲能總放電出力。

2)通過最小負荷平衡校核發電機最大開機組合

式中：Nmax為系統中最大開機數量；kGi,min為第i臺機組的最小出力系數；Pl,min為系統最小負荷；PES,ch為系統內儲能總充電出力。

3)選取合理的開機組合

一般情況下，通過步驟1)和2)計算得到的開機組合，最大開機組合應大于最小開機組合，這種情況下，開機組合介于最大和最小的任意開機方式，理論上系統都能平衡和運行，其中，開機方式越接近最小開機組合，系統發生負荷波動和新能源出力極端情況，發生負荷不滿足概率越大；開機方式越接近最大開機組合，系統預留給新能源出力和消納的空間越小，發生新能源棄電的概率越大。

實際解算中也可能出現最小開機組合大于最大開機組合，這種情況下，表明系統的調峰能力嚴重不足，需要配置更多儲能類靈活性資源，以求得可行的開機組合解。

4)時序生產模擬中的開機組合

通過前述步驟可以求得單個時間節點的開機情況，在時序生產模擬中可以得到開機的曲線，將相鄰時間斷面的開機組合統一取值，以滿足符合實際運行中開機組合情況。開機組合的選取可以采用新能源棄電和負荷不滿足率折中的方式選取較合理值。具體流程如圖2所示。

圖2 時序生產模擬中的開機組合求解流程Fig.2 Start-up combination solution process in sequential production simulation

3.3 適應大規模新能源消納的儲能協調充放電策略

大規模新能源接入系統后，系統為消納和承載大規模新能源，必須配置大規模的儲能。抽水蓄能一般接入高電壓等級輸電網，其調度策略一般會納入電網統一考慮；而相對于傳統發電機組，大量的新型儲能充放電特點是單體容量小、數量大，更加分散靈活，其充放電策略更加多樣，可能更多考慮滿足本地需求，統一協調控制相對較少。

在新型電力系統中，由于對儲能需求量大，儲能分散分布，有必要采取統一協調控制，避免大部分儲能充放電策略相互矛盾直至效果抵消的情形，避免儲能資源的浪費。另外，現有儲能充放電時長相對較短，抽水蓄能充電時長一般為4 h，而大量的新型儲能充電時長一般在0.5～3 h，少數能達到4 h，而實際運行中可能需要長時間充放電，因此有必要通過合理的儲能組合協調充放電，實現短充放電時長儲能出力組合，實現等效長時長充放電效果。

在儲能總體容量一定的情況下，可以通過組合協調充放電，形成各種靈活的總體充放電曲線，假設儲能充電十分靈活，則可以通過充電曲線面積(該面積受儲能總體容量限制)，等效消納新能源棄電量。因此作為儲能首要指標的降低新能源棄電量等于儲能總體容量，具體可表示如下。

(9)

式中：Pch,n,t為系統中t時刻第n個儲能的充電功率；Pdisch,m,t為系統中t時刻第m個儲能的放電功率；NES為系統中t時刻處于充電狀態的儲能系統數量；MES為系統中t時刻處于放電狀態的儲能系統數量；T為統計時段。

當然，合理的儲能總體功率大小也非常重要，特別是對于短期的新能源出力過剩和尖峰負荷不滿足。

儲能為降低新能源棄電量而充電至高荷電狀態(state of charge,SOC)后，儲能有必要及時放電至目標的低荷電狀態，以應對下一次新能源大發帶來的過剩電力。儲能的放電工作位置安排也得與其他電源協同，一般盡量安排在靠近峰荷的位置或電力供應相對緊張區域，以減少系統負荷不滿足概率。

綜上，提出以下大規模新能源消納的儲能協調充放電策略流程，如圖3所示。

圖3 大規模新能源消納的儲能協調充放電策略優化流程圖Fig.3 Flow chart for optimization of energy storage coordinated charging and discharging strategy for large-scale new energy consumption

4 案例分析

本文以200 GW省級規劃電網參數作為案例，對提出方法和流程進行驗證。

4.1 計算邊界條件

案例關鍵邊界計算條件為：系統最大負荷為173 GW，系統裝機約240 GW，區外電送入規模約42.8 GW。其中，海上風電約18 GW，陸上風電約7.1 GW，光伏約28 GW。

1)電源出力和調峰能力：風電、光伏出力曲線、外區送電和核電參考歷史值，進行等效放大計算；煤電氣電等為計算方便，按統一容量和最大調峰深度取值，平均最大調峰深度55%。

2)儲能配置：考慮系統內用于調峰的儲能類型主要為抽水蓄能和鋰離子電池類型的新型儲能。其中，抽水蓄能考慮充電時間按4 h計算；抽水蓄能的高壓側充放電效率取75%，新型儲能的交-交高壓側充放電效率取85%；初始計算的抽水蓄能規模為12.08 GW，新型儲能規模為8 GW。

3)經濟性計算：抽水蓄能初始投資按5 500元/W計算，運行壽命按50 a考慮，不含電量損耗的年運行成本按初始投資的2%進行計算，損耗電量按年充電量的25%計算，損耗電量成本為0.45元/kWh，電化學儲能考慮為鋰電池，初始投資中，功率單價為20萬元/MW，容量單價考慮不同的充放電時長1 h、1.5 h、2 h，分別為1.7、1.6、1.5 元/Wh，運行壽命為10 a，不含電量損耗的年運行成本按初始投資的2%進行計算，損耗電量按年充電量的20%計算，損耗電量成本等于火電上網電價0.45 元/kWh。新能源棄電單位電量損失為0.67 元/kWh(考慮煤電等效替代后的0.22 元/kWh環境成本計算[23])，負荷限電單位電量損失為60 元/kWh[24]。另外，特別要強調的是考慮到抽水蓄能和儲能的多重作用，在發揮本文調峰、供電、消納新能源的儲能效果和投資計算中，抽水蓄能按90%容量計算，電化學儲能由于功能多樣和分散的特點，按50%計算。

4.2 系統開機方式計算

根據式(7)—(8)，先不考慮儲能參與，以15 min為一個時間間隔計算全年開機方式，可以得到15 min級別的最大開機規模曲線(圖4中藍色實線)和最小開機規模曲線(圖4中紅色虛線)，對一天內的最大開機規模取最小值，最小開機規模取最大值，得到每天的最大和最小開機規模。考慮實際運行開機方式不會每天調整，本文簡單處理，每10 d調整一次開機，對10 d內最大、最小開機規模分別取均值，再根據系統棄風電量適當對最大、最小均值取加權值，得到用于儲能配置規模研究的開機曲線(圖4中黑色加粗曲線)。

圖4 系統開機規模時序圖Fig.4 System boot scale timing diagram

4.3 儲能充放電和配置效果

根據計算，不配置儲能時該系統新能源棄電率6.34%，負荷不滿足率0.004 6%。功率不平衡曲線圖5所示，差值為0表示系統功率能夠平衡，差值為正值表示系統發電功率過剩，需要棄電或采取其他措施，差值為負值表示系統發電功率不足，需要限制負荷或采取其他措施。

圖5 不考慮儲能的電網功率全年平衡曲線Fig.5 Annual balance curve of grid power without energy storage

圖6為配置12 080 MW抽水蓄能和8 000 MW、1.5 h新型儲能規模儲能后計算全年電力平衡曲線，新能源棄電率降為3.06%，負荷不滿足率降為0.001 8%。

圖6 考慮儲能的電網功率全年平衡曲線Fig.6 Annual balance curve of grid power considering energy storage

圖7—9分別是案例中新能源棄電多、儲能調用多的2月份電網功率平衡曲線、儲能充放電功率曲線和總體平均SOC曲線。圖7中淺色曲線是未安裝儲能功率不平衡部分，深色曲線是安裝儲能系統功率不平衡部分，橫坐標為15 min計點數。可以發現，通過合理的儲能充放電總體策略，可以有效減少新能源棄電現象，同時消除了出現一次的負荷限電問題。

圖7 考慮儲能的2月電網功率平衡曲線Fig.7 Grid power balance curve in February considering energy storage

圖8 2月份儲能充放電功率曲線Fig.8 Energy storage charging and discharging power curve in February

圖9 2月份儲能SOC曲線Fig.9 Energy storage SOC curve in February

4.4 儲能配置規模優化對比

考慮抽水蓄能規模相對確定，以12 080 MW抽水蓄能為基礎，考慮多種新型儲能配置方案，得到10種儲能配置方案指標對比如表1所示，10種配置方案下儲能的收益情況如表2所示。

表2中，效益與年費用比值kES為儲能年效益BES與儲能年費用CES的比值，kES超過100%越大，效益越好，反之亦然；效益與年費用差值dES為儲能年效益BES與儲能年費用CES的差值，dES正值越大，效益越好，反之亦然。

(10)

dES=BES-CES

(11)

由表1—2中可知，配置合理的抽水蓄能和電化學儲能可以明顯降低新能源棄電率并大幅降低負荷不滿足率，新能源棄電率成功控制在5%以下，系統限電電量也有明顯降低。

表1 抽蓄與電化學儲能組合方案對比測算Tab.1 Comparison and calculation of combined schemes of pumped storage and electrochemical energy storage

表2 抽蓄與電化學儲能組合方案收益情況Tab.2 Benefits of combined schemes of pumped storage and electrochemical energy storage

由于本文的各個儲能具備靈活協調控制，因此電化學儲能配置容量一致的方案2和方案7的新能源棄電率和負荷不滿足率基本相當，差別是方案7的電化學儲能功率更大，對于控制負荷限電稍有優勢。經濟效益方面，比較兩種方案的儲能效益與年費用比值kES與效益與年費用差值dES， 方案7(108%，2.65 億元)稍大于方案2(109%，2.84億元)，總投資代價稍大，效益稍差。

方案1只有抽水蓄能，系統經濟性評價指標相對較好，表明現階段抽水蓄能的經濟性要遠好于電化學儲能，經濟優勢明顯，但是在抽水蓄能開發進度和資源有限的情況下，應該配置足夠容量的電化學儲能。

綜合效益水平、對新能源棄電率的控制等因素，在此案例計算中，推薦抽水蓄能12 080 MW、電化學儲能8 000 MW/1.5 h的總體儲能配置方案。

5 結論

本文從提升系統新能源消納和滿足負荷供應能力作為主要目標出發，提出了一種高比例新能源系統中儲能配置規模論證方法，主要結論如下。

1)高比例新能源系統儲能配置論證時應考慮以下基本原則，少量的新能源棄電和負荷不滿足應作為靈活性調控常規手段考慮，儲能配置規模研究需采用全時段時序生產模擬，儲能配置規模研究需要基于合理的開機方式。

2)本文提出的儲能配置規模論證優化模型，主要是從全社會角度出發，綜合計算儲能配置的代價，以及帶來的提升系統新能源消納和滿足負荷供應能力效益，以取得社會效益優化結果。

3)在計算儲能提升系統新能源消納和滿足負荷供應能力效益中，年度系統開機曲線計算及最大化消納新能源的儲能充放電策略是重要影響因素，本文給出了代表性的方法，可以滿足模型計算需求，具體細化需要后續工作進一步深化研究。

4)通過案例驗證，有效證明了系統配置足夠的抽水蓄能和電化學儲能后，通過合理的儲能充放電總體策略，可有效將新能源棄電率控制在5%以下，負荷不滿足率也大幅降低；現階段抽水蓄能較電化學儲能，經濟優勢明顯，但在抽水蓄能開發進度和資源有限的情況下，可配置足夠容量的電化學儲能解決系統問題。