新型電力系統條件下儲能差異化配置研究

李亞明，魏 杰，楊 昊，張 聰

(中國能源建設股份有限公司，北京 100022)

0 引言

隨著國家雙碳戰略實施，新能源將迎來規?；l展高峰，對電力系統安全穩定運行提出巨大挑戰。儲能技術是解決大規模新能源接入，提高電力系統靈活性、安全性的有效手段，是構建以新能源為主體的新型電力系統的關鍵技術。常見的儲能技術包括抽水蓄能、壓縮空氣儲能、電化學儲能(鋰、鈉等電池技術)等，其各自特點見表1所列。

表1 不同儲能技術路線特點比較

目前，儲能技術尚處于規?；瘧玫那捌陔A段，儲能配置標準體系尚不健全，無論是電網側、電源側還是用戶側儲能，都存在很大的優化布局空間。能否合理配置儲能規模，選擇最優的儲能技術路線，是提高儲能利用效率，降低投資規模的關鍵所在。本文針對不同的儲能應用場景，假設了一些邊界條件，采用歐拉法[1-2]對儲能工程功率在連續時間下的變化規律進行了數值模擬，分析了電網側、發電側、用戶側儲能工程與發電負荷的關系，提出了相應的儲能配置建議。

1 電網側儲能工程

電網側儲能工程建設的主要目的是保障電網安全運行，可采用容量制計費或按保底充放電量的實際調度用量計費，便于對其性能保障進行考核。

國家統計局公開的信息顯示，我國2021年的發電總量達到了81 122億kWh，隨著雙碳戰略實施，我國能源供給結構將不斷向清潔化轉型，風電、光伏發電量占比將大幅提升[4-5]，2021年底和2035年(新能源結構轉型后)，我國電力系統裝機與發電量結構見表2所列。

表2 2021年底和2035年能源結構轉型后我國電力系統裝機與發電量結構表

根據夏季某典型日全國光伏、風電項目發電曲線及核電、火電、水電的基荷能力，以年發電10萬億kWh為例進行數值模擬分析，計算該典型日全國發電量累加后（即水電基荷曲線為光伏、風電、核電、火電與水電基荷的總和）的最低安全出力與電網用電負荷對比如圖1所示。

圖1 某典型日全國發電量最低安全出力與電網用電負荷圖

由圖1看出，該日上午9時到15時，電力系統最低安全出力大于用電負荷，產生棄風、棄光現象，經計算棄電總量約5.33億kWh，占新能源發電量的7.45%。因此，配置一定容量的儲能將提高新能源出力預測的精準度，提升電網調度能力。對儲能容量配置及儲能、火電、水電調峰進行數值模擬，得出不同的電網調度型儲能容量配置方案下棄電量結果見表3所列。

表3 電網側儲能容量配置棄電量數值模擬分析結果表

由表3可知，雖然目前配置700 GWh儲能收益邊際效應較好；但考慮未來新能源裝機容量增加，需進一步提高儲能容量。配置750 GWh儲能條件下某典型日全國發電、用電及儲能系統充電狀態圖如圖2所示。電網側儲能主要包括以下幾個工作時段：釋放儲能空間放電時段(05:45-07:00)；安全最低出力富余電量充電時段(09:00-14:00)；與調度機組配合保用電晚高峰放電時段(14:00-22:30)。其中第三個時段，儲能系統放電與調度機組發電可進一步優化，一方面可減少調度機組的頻繁操作，提高發電效率；另一方面可進一步平滑放電曲線增加系統應急能力。

圖2 某典型日全國發電、用電及儲能系統充電狀態圖

750 GWh電網側儲能當日總充電量765.46 GWh，總放電量718.07 MWh(綜合考慮充電、放電損失10%)。日充放電循環次數為1.04次，考慮到調度機組的配合、新能源發電項目出力的不確定性，日均累計充、放電等效循環應不超過2次。

該典型日全國儲能充電功率曲線如圖3所示，圖中橫軸上方曲線表示儲能系統處于充電狀態，下方曲線則處于放電狀態（為表示放電功率的實際值，放電功率值使用括號加正數的形式展示）。由圖3可知，最大放電功率為220.81 GW，放電倍率為0.294 C，最大充電功率為176.42 GW，充電倍率為0.235 C，因此電網側儲能全系統充放電倍率平均控制在0.3 C左右即可，可由高倍率與低倍率充放電儲能系統組合形成。

圖3 某典型日全國儲能充電功率曲線圖

考慮到抽水蓄能、壓縮空氣儲能等大容量儲能是電網側儲能的主要途徑，這兩類儲能系統充放倍率較小，電網側儲能應同時配置快速充放電化學儲能設備。電網側儲能系統配置建議見表4所列。

表4 電網側儲能系統配置建議

2 發電側儲能工程

以新能源為主體的新型電力系統下，配備發電側儲能工程，可以提升風力、光伏發電項目出力保障能力。

本文按以下規則對新能源發電項目配套儲能進行數值模擬：項目公司應提前1 h向電網調度部門申報下一時段的上網容量，后者對實際上網容量與申報上網容量存在偏差的項目進行考核。按此規則，可充分發揮配套儲能調節作用，使新能源發電項目上網容量相對可控，避免配套儲能項目配而不用的問題。

2.1 風力發電項目

根據某1 000 MW風電項目預測和實際發電容量數據對比分析，提前1 h發電功率預測仍存在一定的誤差，最大誤差達裝機容量±15%，也存在持續1 h超過裝機容量11%誤差的情況。假設預測發電容量與實際上網容量之差可將儲能系統充到額定容量的50%，以此做為規則，每15 min為一個計量時段，把全天分為96個時段，對該項目申報上網容量與實際上網容量進行數值模擬。根據計算結果，實際上網容量超過申報上網容量一定范圍的異常時段數見表5所列。

表5 某1 000 MW風電項目實際上網容量與申報上網容量異常時段統計表

通過數值模擬，如果按現行新能源配置規則，為該項目配置300 MWh的儲能，樣本1最大充放電功率為148.95 MW，樣本2最大充放電功率為115.15 MW，兩個樣本全部時點均能完全按申報容量上網，所有瞬時出力擾動均能被控制。

如假定允許實際上網容量在申報上網容量±2%的范圍內波動，且實際上網容量超過申報上網容量±1%的時段每天不超過1 h，則該項目儲能配置可下降到200 MWh，在項目性能影響不大的情況下可大幅降低儲能投資。圖4為該1 000 MW風電項目配置200 MWh兩個樣本日的申報上網容量、實測發電容量、實際上網容量數值模擬對比曲線，實際上網容量在申報上網容量極小范圍內波動。

圖4 某1 000 MW風電項目配置200 MWh儲能實測發電容量、申報上網容量、實際上網容量對比圖

由于儲能系統要隨時保持一定的充電、放電備用容量，假定起始狀態為儲能容量的50%，按配置200 MWh儲能考慮，兩個樣本日該項目儲能系統的電量狀態如圖5所示。

圖5 某1 000 MW風電項目200 MWh儲能系統電量狀態圖

樣本1單日累計總充電量420.97 MWh，總放電量320.93 MWh；樣本2單日累計總充電量394.54 MWh，總放電量461.80 MWh。兩個樣本日均充放電循環次數為1.99次，考慮到瞬時發電容量波動平衡需要，儲能系統除充、放電功率變化外，還可能有一些短時小電量充放電切換，日均累計充放電等效循環2.5次以內。

樣本1最大充放電功率為139.75 MW，儲能系統對外進行放電，放電倍率為0.699 C，為當日20:00-20:15時段；樣本2最大充放電功率為115.1MW，儲能系統對外放電，放電倍率為0.576 C，為當日03:45-04:00時段。常規情況，該項目儲能充放電倍率保障在1 C左右可滿足項目需要?，F有預測技術條件下，申報上網容量與瞬時發電容量出現400 MWh偏差可能性極小，在這種特殊情況下，儲能系統充放電倍率達到2 C可滿足項目需求。極端情況，申報上網容量1 000 MWh但實測發電容量為0 MWh，或申報上網容量為0 MWh而實測發電容量為1 000 MWh時，儲能系統充放電倍率需要5 C的應能滿足項目需求，但這種情況極為罕見，不建議作為該類項目儲能系統配置。

2.2 光伏發電項目

考慮到光伏項目夏季出力較大，誤差相對占裝機容量的占比也會相應增大，根據某1 000 MW光伏發電項目預測和實際發電容量數據分析，在現有發電功率超前預測技術下，提前1 h發電功率預測仍存在一定誤差，最大誤差占裝機容量±20%，也存在持續1 h超過裝機容量18%的誤差。鑒于光伏項目夜間發電量極少，本次分析僅選取05:00-20:00時間段進行分析。每15 min為一個計量時段，把全天發電時間分為60個時段，對該項目申報與實際上網容量進行數值模擬?？紤]到光伏項目在用電早高峰到來前及晚高峰前時段發電能力較小，可利用配套儲能進行兩次調峰，儲能系統狀態05:00-08:00控制目標從95%逐步降到50%，15:00-20:00由50%逐步升到95%(用電高峰可隨時降低儲能狀態)，其余時段以50%為目標計算申報上網容量。根據數值模擬結果，實際上網容量超過申報上網容量一定范圍的異常時段數見表6所列。

表6 某1 000 MW光伏項目實際上網容量與申報上網容量異常時段統計表

通過數值模擬，如果按現行新能源配置規則，為該項目配置300 MWh的儲能，樣本3最大充放電功率為143.44 MW，樣本4最大充放電功率為206.68 MW。樣本3有3個時段不能按申報上網容量發電，最大偏差為58 MW；樣本4全部時點能完全按申報容量上網。兩個樣本瞬時出力擾動均能被控制。假定允許實際上網容量在申報上網容量±2%的裝機容量范圍內波動，且實際上網容量超過申報上網容量±1%的裝機容量的時段每天不超過1 h，為該項目配置300 MWh儲能較為合適。

圖6為 該1 000 MW光 伏 項 目 配 置300 MWh兩個樣本日的申報上網容量、實測發電容量、實際上網容量數值模擬對比曲線，實際上網容量與申報上網容量相比，波動范圍極小。

圖6 某1 000 MW光伏項目配置300 MWh儲能實測發電容量、申報上網容量、實際上網容量對比圖

按上述容量申報方案及相應規則上網發電，該項目儲能系統兩個樣本日的電量狀態如圖7所示。

圖7 某1 000 MW光伏項目300 MWh儲能系統電量狀態圖

增加夜間調峰后，樣本3單日累計總充放電量612.49 MWh；樣本4單日累計總充放電量634.91 MWh。日均充放電等效循環2次。

理論上儲能系統最大工作容量為1 000 MWh，即申報上網容量為1 000 MWh，實際無發電容量時或申報上網容量為0 MWh，發電容量為1 000 MWh時。在實際生產過程中提前1 h對光伏項目發電能力預測出現大幅偏差的情況比較少見。數值模擬中樣本3最大充放電功率為143.44 MW，對儲能系統進行充電，充電倍率約為0.478 C，在當日17:00-17:15時段；樣本4最大充、放電功率為206.68 MW，儲能系統對外放電，放電倍率約為0.689 C，為當日08:00-08:15時段。因此光伏項目儲能充放電倍率平均控制在1 C左右即可。

2.3 儲能配置建議

綜上，不建議按目前用于風電和光伏發電項目的政策(裝機容量15%～20%、儲能時長2 h)進行儲能配置，而是改為要求項目公司提前1 h向系統申報上網容量，實際上網容量與申報容量差超出一定范圍無法享受正常電價，且對全年總異常時長進行考核，超出一定范圍要進行處罰。這樣一方面可以更好地利用好風電和光伏項目配套儲能以穩定項目出力，充分發揮投資價值；另一方面可劃清管理責任，節約投資。如果項目公司自行增加享受峰谷電價或享受儲能調度電價的儲能配置，可按電網側儲能工程另行考慮。

基于上述分析，提出發電側儲能系統配置建議見表7所列。

表7 發電側風電和光伏項目儲能系統配置建議

3 用戶側儲能工程

用戶側儲能的主要盈利模式是依靠峰谷價差進行套利，通過電網低谷時期為儲能充電，用電高峰時放電，來達到節約用電成本的目的。目前，我國電網采用相對固定的峰谷電價機制，一般峰段是08:00-22:00共14 h，谷段是22:00-次日08:00共10 h[7-9]。電價峰谷時段的定義并不能簡單地根據用電量大小來定，應根據電力系統供求關系確定，用以促進用電負荷由供電緊張時段向供電富余時段平移。在傳統電源結構條件下，各電廠項目經濟出力相對穩定，而用電量與現行峰谷時段大致相當，一般一天一次峰谷變換；在新型電力系統條件下，特別是隨著光伏發電量的增加，會出現兩次或更多的峰谷變換，如00:00-04:00經濟發電量大于用電量，出現一個小波谷；04:00-08:00用電量上升，出現一個小波峰；08:00-15:00由于光伏發電富余，出現一個大波谷；15:00-24:00用電量較大，將出現一個大波峰。不同電源結構對電價峰谷時段的影響如圖8所示。

圖8 電源結構變化對電力系統電價峰谷時段分析圖

由于商業用電價格稍高，峰谷價差更大，加上以后每天可能會有兩次甚至更多的峰谷價差機會。用戶側儲能系統特征體現為充、放電切換次數較少，一般與電網峰谷電價切換次數有關，儲能電量與高峰電價時段用電量相關。

因高峰電價與低谷電價時段一般均連續超過4 h，用戶側儲能充放電倍率較低， 0.3 C即可滿足需要，其配置建議見表8所列。

表8 配網容量補償或峰谷電價平移儲能系統配置建議

4 結論

本文對電網側、發電側和用戶側儲能工程功率在連續時間下的變化規律進行了數值計算，并與發電負荷進行了對比分析，提出不同應用場景下儲能容量、充放電倍率、循環次數、技術路線選擇等差異化配置建議，可為儲能工程的設計優化提供參考。主要研究結論如下：

1)電網側，在2035年，以年發電量10萬億kWh計算，風光裝機占比達到60%，配置750 GWh的儲能可滿足電網峰谷調度需要，儲能工程宜配置容量較大的儲能形式，如抽水蓄能、壓縮空氣儲能等。為了提高響應速度，可適當組合電化學儲能。

2)發電側，建議采用新能源發電項目公司提前1 h向系統申報上網容量，并接受調度對申報上網容量和實際上網容量偏差的考核機制，替代目前按照發電功率固定比例配置儲能的機制，消除儲能配而不用的問題。1 000 MW風電項目配置200 MWh，光伏項目配置300 MWh儲能可滿足上述申報需求，儲能配置以電化學儲能為宜。

3)用戶側，建議根據負荷容量，配置能實現經濟移峰的儲能工程，日充放電循環不超過2次，宜采用電化學儲能形式。