基于CPS指標評估的不同場景調頻儲能容量配置

陳 浩，賈燕冰，王曉勤，鄭 晉，韓肖清，王金浩

(1.太原理工大學 電力系統運行與控制山西省重點實驗室，太原 030024；2.山西汾西重工有限責任公司，太原 030027；3.國網山西省電力公司電力科學研究院，太原 030012)

受地理位置、資源稟賦影響，我國形成了分別以火電和水電為主的的兩類電源結構。在不同電源結構中，隨著間歇性和波動性輸出特性的風電、光伏大量并網，使得電網對快速調節服務的需求大幅增加[1]。同時，負責電網在秒級、分鐘級能量平衡的火電、水電的AGC機組受機爐跟隨時滯及季節性豐枯影響，其有限的調頻容量愈發難以滿足系統頻率響應的速度和精度要求[2]。在需求側日趨緊張的調節資源及尚不完善的輔助服務“兩個細則”補償機制背景下[3-4]，其參與調頻市場缺乏積極性。而儲能電池因其規模化發展及成本的大幅下降，逐漸成為AGC中優質的資源[5]。

合理的調頻儲能容量配置是儲能參與調頻盈利的重要保障，對于鼓勵儲能以合理、可持續盈利投入到輔助服務市場起到了基礎性的作用。現階段儲能提供電網調頻的容量配置方法主要有差額補償法、平抑波動法和經濟性評估法[6]。文獻[7]基于實測的區域控制偏差(area control error，ACE)及電網調頻動態模型頻譜分析得到儲能資源在調頻資源容量占比逐漸提高，ACE標準差出現先增后減，說明儲能容量并非越大越好。文獻[8]基于輔助補償政策及EMD分解策略提出了改善電廠調頻性能的高低頻分段點及最優經濟容量配置；文獻[9]根據電網能量需求持續曲線對儲能容量配置進行評估；文獻[10]考慮儲能日歷壽命衰減模型，以凈效益最大為目標容量配置。上述儲能容量配置方法均能在改善電廠調頻性能的同時，將經濟性納入規劃，但其并未從電網側改善電網頻率性能的宏觀角度對儲能總量給予規劃。

同時，國內儲能在現有的政策及技術背景下，參與調頻的模式仍主要是輔助傳統機組執行AGC指令。據不完全統計，已有包括山西同達9 MW/4.5 MWh、內蒙古上都18 MW/9 MWh在內的儲能調頻工程在內多達20個項目在2018年投運、在建、招標[11-12]。區域市場也從華北、蒙西向南方電網擴散，其投資容量在行業內形成2臺300 MW機組配置9 MW/4.5 MWh的招標模式。但隨著已投和在建火-儲聯合項目日益增多，已有華北能監局將調頻申報價格擬定為不設底線的0～12元/MW[13]，山西也由最初的7元/MW申報價格降到了5元/MW的底線價格，各地日趨激烈的競爭將成為市場常態。若該市場儲能容量配置僅依據與傳統機組比例投建，而未從宏觀層面將區域電網調頻需求特征、電源結構特性、工況場景納入考慮，其爆發性、無序的市場招投標將不利于各儲能供應商按預期回收成本。綜上，無論從理論研究還是工程實際出發，亟需基于頻率評價指標對儲能容量進行宏觀規劃。

因此，本文首先綜合分析了我國以火電和水電為主的兩種電源結構，建立了用于控制區調頻仿真的火電、水電模型，并將符合調頻工況的儲能等效模型納入兩區域電網仿真；其次利用低通濾波器分解調頻需求的方法，并結合水電機組易受季節性豐枯影響，構建了火、水、儲調頻任務分配簡化模型；最后通過基于CPS指標的分析，對比各電源結構下CPS改善率，針對不同容量CPS改善率邊際遞減效應，確定各電源結構下的儲能容量規劃。

1 計及電源結構的系統仿真模型

為分析在不同電源結構的控制區域儲能調頻效用并進行容量配置，本文基于經典兩區域互聯電網AGC仿真模型[14]，提出將圖1所示的水電機組等值模型納入考量，其不同于火電模型參數如表1.考慮到二次調頻易受火電爬坡率、水電豐枯調頻容量不一致的約束，在上述仿真系統中增設機組發電約束環節如圖2。并選擇能夠滿足調頻需求的儲能一階簡化模型如式(1)。

表1 等值水電機組部分參數Table 1 Partial parameters of the equivalent hydropower unit

圖2 發電機組約束環節Fig.2 Generator set constraint

(1)

式中：Ge(s)表征儲能響應延遲傳遞函數；Te為時間常數取0.01.為避免儲能調頻受電量限制，在其功率轉換與輸出環節之外，添加能量管理環節圖3，圖中C0，CN分別是儲能初始參考容量及額定容量。

圖3 儲能電池荷電狀態等效模型Fig.3 Equivalent model of the state of charge of energy storage battery

依據前述分析，建立儲能參與二次調頻的兩區域互聯電網等效模型如圖4，并對區域1配置儲能、水電、火電機組，各參數設置如文獻[14-15]。

2 基于調頻工況分析的指令分配

本節基于某省SCADA系統讀取的該省豐水大發、豐水小發、枯水大發、枯水小發典型日15 min調頻需求及可調量分析如表2。其中在確定各機組可調節量時，基于經濟性考量并結合調度實際，做出下述合理簡化：

表2 某省典型工況AGC需求及可調量Table 2 AGC demand and adjustable amount of typical working conditions in a province MW

1) 豐水期水電機組優先滿功率發電，系統向下調時，水電機組只承擔額定容量的50%作為下調容量；

2) 枯水期水電機組向上爬坡能力有限，系統向上爬坡水電只承擔下調量的50%.

從上述數據可知，水電爬坡率較快，其單位時間可調量遠大于火電，但其易受季節性影響。基于此，本文制定調頻策略如圖5，圖中RegA，RegD分別表示調頻需求中的低頻及高頻信號。

3 基于CPS改善率的儲能容量配置

CPS評價標準是NERC在A1/A2標準缺陷下，基于嚴謹的統計和數學推演，以控制頻率偏差和聯絡線功率為目標考核控制區的標準。該標準基于對整個電網頻率的貢獻進行評價，從而使得控制目標成為整個電網頻率穩定的評價指標。我國大部分省級電網均已采用該指標對頻率進行考核，因此引入該指標對儲能在不同電源結構下的容量規劃具有很強的現實意義。

CPS1標準是指控制區在一個時間段內， ACE應滿足式(2)要求。

(2)

(3)

CPS1=(2-CF)×100% .

(4)

式中：ε是上年度系統實際頻率與標準頻率偏差的1 min平均值的均方根，Bi是控制區i的頻率偏差系數，單位MW/0.1 Hz.

當CPS1≥200%，表明AGC調節量有助于減少控制區頻率偏差；當100%≤CPS1≤200%，表明控制區調節量不利于頻率偏差降低，但其影響還未超過允許；當CPS≤100%，說明AGC偏差已經超出了允許值。

CPS2指標是指控制區10 minACE平均值控制在限值L10內，滿足式(5)即合格點數占比不低于90%

XAVG10 min(XACE1 min)≤L10,

(5)

(6)

4 算例

4.1 基于不同場景的儲能調頻貢獻分析

本節忽略典型電源結構下控制區占比較小機組，以火、水電等值機分別承擔AGC指令代表我國北方以火電為主(場景Ⅰ)和西南以水電為主(場景Ⅱ)的兩種電源結構，對同容量的儲能在Ⅰ、Ⅱ場景受到幅值為0.05 pu的階躍負荷擾動進行分析如圖6.

圖6 各機組跟蹤指令及頻率響應效果圖Fig.6 Tracking instructions and frequency response effect diagram of each unit

圖6(a)(b)為未加入儲能的傳統電源響應擾動出力及頻率變化圖，場景Ⅱ執行調度指令用時35 s較場景Ⅰ，140 s調節速度快了75%，且Ⅱ最大頻率偏差僅為0.013 Hz，是Ⅰ頻率偏差0.032 Hz的40%，說明水電較多的電源區本身就具有調速快、抑制頻差的優勢。圖(c，d，e，f)分別為場景Ⅰ，Ⅱ加入同等容量儲能參與調頻后，各機組出力及頻差變化。顯然因火電受爬坡率限制，配置儲能可充分發揮其與火電的互補特性，儲能峰值功率達0.045 pu，比場景Ⅱ0.025 pu高出80%.若用衡量調頻貢獻的“調頻里程”計量，儲能調頻里程為0.050 2 pu，較場景Ⅱ的0.025 3 pu提高了近1倍。因此可得結論：依據不同電源結構規模儲能配置很有必要，儲能在火電充裕區貢獻度較水電區大。

4.2 基于CPS評估的儲能調頻效用分析

本節選取某SCADA獲取的省典型日共24 h調頻指令作為調頻需求，并將前述CPS評估指標用于對儲能配置后調頻效用分析，因CPS2指標均符合要求，這里不再列寫。其中系統總調頻需求700 MW，將傳統機組與儲能共同承擔調頻任務作為基準場景，而傳統機組獨立承擔調頻作為對比場景。其中，豐水期水電代表兩場景中水電豐裕的電源結構，其機組下調量僅為上調量的50%，枯水期與之對應相同，這里不做贅述。如圖7(a)(b)分別為火電、水電與儲能容量比為0.82∶0.18時，其跟蹤指令運行圖。圖8(a)(b)分別為與之對應的CPS變化圖。

圖7 各控制區跟蹤指令運行圖Fig.7 Each control area tracking instruction operation diagram

圖8 各控制區CPS1對比圖Fig.8 Comparison of each control area CPS1

從圖中對比及數據分析可得，在兩場景中配置儲能均可改善控制區域調頻精度及CPS1指標，有利于調頻性能的提升。其中火電豐裕區調節日平均精度由67.51%提升到85.33%，CPS1日平均值也由200.575%提為200.642%；但水電豐裕區因其原具有較好的跟蹤效果及較高的CPS1值，其配置儲能改善精度及CPS效用不大，僅當豐水期發生較大負擾動，水電因其下調容量有限，儲能可承擔的調頻容量才會較大，如圖7(b)中箭頭所指方框部分，在此刻其調頻精度大幅提升。因此，將儲能配置在水電豐裕區，其改善該地區調節精度及CPS評估指標效用不如火電豐裕地區，不失一般性，在豐水期，儲能易較多承擔下調容量，在枯水期，儲能較多承擔上調容量，其季節性單向充放電將不利于儲能SOC均衡。

4.3 基于CPS評估的不同場景儲能容量配置

基于前述結論，本節依據CPS改善率的邊際效益確定不同場景儲能配置的經濟容量及效用容量。如圖9為配置不同比例儲能各場景CPS1改善情況，圖10所示為CPS1對儲能配置容量的敏感度變化趨勢圖。

圖9 各控制區配置不同容量儲能CPS變化圖Fig.9 Different capacity energy storage CPS changes in each control area

圖10 各控制區CPS1對儲能容量敏感度Fig.10 CPS sensitivity of energy storage capacity in each control area

由圖9知，在火電豐裕區儲能容量占比低于50%時，其CPS指標隨儲能容量提高而顯著提升，對比水電豐裕區CPS較之平緩的特征，說明相同容量的儲能配置在火電豐裕區可充分發揮儲能調節資源的優勢，取得更好的調節效果。同時，隨儲能資源占調頻容量比重提高(水電豐裕區高于50%、火電豐裕區高于60%時)，CPS改善效果不再明顯，造成這一現象的原因主要是ACE中含有的高頻分量有限，儲能借助其性能優勢完成高頻指令調節任務后，余量將被等同于傳統機組執行任務，因此產生CPS指標趨于平穩的現象。因儲能易受其SOC限制，隨著其調頻容量占比提高，易出現電量受限無法充放電的情形，因此本文建議在水電、火電豐裕區分別配置調頻需求的50%、60%作為其效用容量。

由圖10知，各區域對儲能容量增量的敏感度不同。若以10%調頻容量增加儲能配置，水電、火電豐裕區CPS改善幅度最大分別發生在20%和40%。產生這一現象的原因是因為儲能具有與水電類似的調頻性能，配置較小容量儲能即可彌補水電暫態斜率下降造成的反調現象。但因水電機組本就具有良好的調頻性能，隨著儲能配置容量增加，并不能體現其性能優勢。相反，火電機組因爬坡率受限，儲能容量從30%提升到40%，承擔了調頻任務中幾乎全部的高頻指令，將大幅改善CPS指標，若繼續增設儲能，其將不得不承擔低頻指令，與火電的互補效應將逐漸減弱。因此，考慮到目前儲能單位成本仍較昂貴的現狀，文本建議在水電豐裕區、火電豐裕區分別配置調頻需求的20%、40%作為其調頻經濟容量。

5 結束語

本文利用CPS評估指標、基于不同場景儲能和傳統機組工況、綜合研判儲能的調頻需求及仿真效果對比得出以下結論：配置合理規模儲能參與AGC控制，有利于改善控制區頻率性能；不同電源結構的儲能需求具有較大的差異性，有必要依據不同場景確定儲能容量；依據控制區CPS評估指標改善效用遞減可針對水電豐裕區、火電豐裕區給出適宜的儲能配置總量建議。

考慮到所研究控制區ACE波動情況的差異性，上述配置容量僅依據典型日需求波動進行分析，其容量配置建議未必適用于其他控制區，實際工程還需要結合各場景火電、水電機組比例，各機組調頻效益收益及儲能成本量化模型具體分析。因此，儲能參與調頻的經濟性和補償機制將成為下一步研究的重點。