摘要

儲能作為提升新能源消納量的一種重要手段，在“碳達峰、碳中和”要求大力發展風光等新能源背景下，“新能源+儲能”模式將成為國家“十四五”期間新能源發展主流趨勢。已有的儲能相關綜述文章主要歸納總結了各種儲能本體技術的發展和儲能在電力系統中的應用場景，對儲能優化配置技術研究綜述尚少，特別是新能源側儲能，因此了解儲能在新能源側的優化配置技術十分必要。本文首先介紹和分析了新能源側配置儲能的發展現狀，包括“十四五”期間各省份頒布的政策、國內典型示范工程和應用場景；其次探討了儲能優化配置技術中2個關鍵問題，儲能系統選型和儲能系統規劃模型。在選型方面，對比和分析了各種電池類型的優缺點和適用場景，在構建儲能系統規劃模型方面，綜合考慮風光出力不確定性、經濟性、環保性和技術性等不同因素對規劃模型的影響，列出了具體的數學表達式和相應的規劃方法；最后，針對新能源側配置儲能的政策制定、儲能本體技術的發展、系統選型、優化模型的建立和優化配置仿真軟件平臺的開發等關鍵性內容提出建設性意見，為未來新能源側配置儲能實際工程項目的建設提供借鑒和參考。關鍵詞

新能源側；政策；儲能優化配置；系統選型；儲能規劃伴隨“雙碳”目標的提出，要實現2030年風電光伏裝機12億千瓦的目標，我國亟需加大能源轉型力度。具有靈活充放電量的儲能系統成為構建新型電力系統的關鍵，全國開始大范圍推行“新能源+儲能”新模式。但如何對儲能進行合理配置，在滿足不同應用場景下相關需求的同時又能提高經濟性，成為亟待解決的難題。不同類型的儲能系統會影響響應速度、安全性和成本；不同的接入位置會改變系統潮流分布，影響網絡損耗和系統電壓水平；超額配容會使得系統不夠經濟，過小的容量又不能滿足不同場景下的需求，而且新能源側能源出力的不確定性將會產生海量場景，增大規劃模型的復雜度，如何重構以及簡化數學模型，快速求解，成為另一亟待解決的難點。已有儲能相關綜述主要歸納總結了各種儲能本體技術的發展和儲能在電力系統中的應用場景，對儲能優化配置技術綜述尚少，特別是新能源側儲能。只綜述了儲能技術的發展和在新能源發電側的應用；著重概述了儲能在發輸配電各環節中的應用場景和引入儲能后對規劃問題建模的影響；側重描述了儲能用于平抑風電功率波動控制策略和優化配置方法；總結分析了電力系統各環節儲能容量配置和經濟性評估研究現狀；針對儲能技術在電網側、用戶側和新能源發電中3個不同的主要應用場合，對其應用規劃和效益評估方法進行研究和歸納；綜述并歸納了目前國內外在新能源側的儲能應用場景、配置方法及預評估方法。以上文獻并未針對不同的應用場景需求給出具體的優化配置數學模型和分析各種模型的優缺點。綜合上述問題，本文先梳理了“十四五”期間部分省份出臺的新能源配置儲能新政策、應用場景和國內典型的新能源側儲能示范工程，然后重點從儲能系統選型、儲能系統規劃模型2個方面對儲能優化配置技術進行綜述和總結。1“新能源+儲能”發展現狀1.1新能源側配儲能政策為積極響應“雙碳”號召，在國家層面，2022年3月出臺的《“十四五”新型儲能發展實施方案》和《“十四五”現代能源體系規劃》的通知，都要求大力推進電源側儲能發展；在地方層面，安徽、江蘇、內蒙古、廣西等超20省和自治區都發布相關文件要求新建新能源項目必配儲能，并對配置比例、連續儲能時間和電池工作壽命(循環次數)等方面列出了具體的要求。詳細內容見表1。表1

“十四五”部分省份新能源側配儲能政策從表1中列出的6個省份政策可以看出，各省對儲能配置要求高度相似，但又不完全相同。具體區別可以從3個方面進行闡釋：①在儲能配置比例上，要求配置的儲能系統功率按占新能源項目裝機容量的占比進行配置，內蒙古各地區風光項目的配置比例區間較大，在15%～30%之間，其余基本在10%～15%之間，其中風電項目和光伏項目的儲能配置占比要求也存在細微差別；②在儲能備電時長上，以2h為主，安徽為1h；③在工作壽命和容量衰減率上，壽命為10年，循環次數不低于5000次，系統容量10年衰減率不超過20%。各省對儲能配置要求的差異性，主要因為各省的峰谷電價差、相應的補貼機制和不同區域電網能源結構都不相同，所以應從國家層面進行引導，維護儲能市場秩序，兼顧平衡成本，促進新能源健康發展。同時對儲能規劃的研究可以驗證各省份已提出的具體儲能配置要求是否合理和經濟。1.2新能源側儲能典型示范工程2011年開始建設的世界上規模最大的集風力發電、光伏發電、儲能系統、智能輸電于一體的國家風光儲輸示范工程，標志著我國新能源側儲能技術的應用開始起步，為后續新能源側建設儲能電站積累了豐富的工程經驗。隨著各種儲能技術的快速提升，儲能成本的不斷下降，國家和地方政策上對新能源側配置儲能的支持，我國在新能源側擁有了一批商業示范項目，見表2。表2

典型新能源側儲能示范工程隨著國家和各省“新能源+儲能”政策的出臺，近4年投入的電源側示范項目也應運而生，見表2。2018年魯能海西州多能互補集成優化示范工程，是國內電源側接入儲能規模最大的，也是首個接入百MWh級的集中式電化學儲能電站。該項目充分利用風光互補性，解決了風光獨立發電的問題，對風、光、地熱、氫等綜合能源的利用和開發起到示范作用；2020年投運的浙江省長興縣0.5MW/2MWh儲能示范項目，是由中節能和國網公司聯合運行的“新能源+儲能項目”，也是浙江省首個電源側儲能項目。該項目解決了光伏“限電”困境，在光伏出力增加時，將富余的電能充給儲能電站，就地消納，在光伏出力不足且負荷高峰時，啟動儲能放電，提升了電網新能源消納能力；2021年湖南龍山大靈山風電10MW/20MWh儲能項目，是湖南首個“儲能+新能源”項目，在充分利用當地風電資源，提高風電消納量的同時，也為后續湖南省新能源側儲能項目提供工程示范；2022年在建的湖北仙桃60MW/120MWh漁光互補光儲一體化項目，采用共享儲能模式，推動了新型儲能電站的發展，并且提高光伏消納量，“上可發電，下可養魚”，實現經濟效益和社會效益雙豐收。1.3“新能源+儲能”典型應用場景相比于電網側和用戶側，新能源側儲能最靠近風光等新能源，作用最直接。新能源側儲能系統主要在平抑新能源輸出功率波動、提升新能源消納量、降低發電計劃偏差、提升電網安全運行穩定性等方面發揮重大作用，具體分類場景如圖1所示。圖1

新能源側儲能應用場景

1.3.1平抑新能源輸出功率波動通過制定合理的控制策略，優化配置儲能，達到功率平滑輸出的同時又能提高經濟性。功率分配策略主要有高通濾波法、小波包分解法、一階濾波算法、二階濾波算法、滑模控制法、低通-滑動平均值濾波法、基于雙向DC/AC變換器的混合儲能系統控制策略等。提出的控制策略，能以較小的儲能容量將風機輸出最大波動率由61.7%降到9.9%；制定了考慮時序的混合儲能控制策略，采用小波包分解方法分解風電輸出功率，平滑風電并網功率。1.3.2提升新能源消納量新能源場站可以利用儲能系統的雙向充放電特性，在負荷低谷時，將多余的新能源電量存儲，在負荷高峰時，釋放電量，從而減少棄風棄光率，達到提升新能源電量的目的。研究了風電場儲能容量配置問題，考慮風電不確定性和棄風率約束，并通過實際算例驗證了儲能減少棄風的有效性；以降低棄光率為目的，研究了棄光率工況下的儲能充放電狀態和儲能需求。1.3.3降低發電計劃偏差通過儲能裝置配合新能源功率預測系統，對給出的短期與超短期發電計劃偏差部分予以“充放電糾偏”，及時修正出力曲線，有利于新能源電站減免電網“兩個細則”考核罰款。為提高風電場與合同計劃出力的吻合度，制定了跟蹤風電計劃偏差的風儲系統聯合控制策略，使得考核指標合格率均達到100%；基于機會約束規劃的儲能系統跟蹤光伏發電計劃出力控制方法，該策略不僅降低了儲能要求，還可以100%將誤差減小并限制在合格范圍內。1.3.4提升電網安全運行穩定性隨著大規模新能源機組不斷接入電網，頻率和電壓等關鍵運行指標水平大幅降低，嚴重威脅電網安全運行穩定性。文獻[16]提出通過定量補償電網的慣性大小和一次調頻備用容量來有效提升電網頻率的暫態穩定性的儲能配置方法；驗證了當含風電場的電網發生切負荷以及風電切機的故障時，儲能接入電網薄弱節點能夠有效抑制電壓的波動，增強電壓的穩定性；研究了混合儲能在提高光伏低電壓穿越方面的控制策略，求解最嚴重故障情形下的儲能配置容量。通過仿真對比，驗證了風電場中，儲能系統能提高機組低電壓穿越能力的性能和經濟性；建立了基于混合儲能系統的高電壓穿越控制策略模型，機組高電壓穿越能力明顯增強。2儲能系統選型儲能技術的分類方式多樣，按能量形式可分為：物理儲能(抽水蓄能、壓縮空氣儲能和飛輪儲能)、電化學儲能(鋰離子電池、全礬液流電池、鉛酸電池、鈉硫電池)、電磁儲能(超級電容和超導儲能)、熱儲能和氫儲能；按充放電形式可分為功率型儲能和能量型儲能，功率型儲能系統功率密度高、響應速度快，且充放電循環次數多，主要用來承擔頻率的高頻分量；能量型儲能系統能量密度高，存儲容量大，主要用來承擔頻率的低頻分量；按應用場景分類可分為：電源側(傳統火電側和新能源側)、電網側和用戶側儲能；按組合方式可分為單一儲能和混合儲能。各種儲能技術的特點見表3。表3

儲能技術特點在選型方面，綜合評估能量密度、功率密度、響應時間(ms，s，min)、儲能充放電效率、設備壽命(或充放電次數、循環壽命，年)、技術成熟度、經濟因素(投資成本、運行和維護費用)、安全和環境方面等，可獲取不同儲能技術在電網中的優化配置方法和在不同應用場景下的控制策略。按時間尺度選型，超短時間尺度應用場景適合采用放電時間為秒級到分鐘級的功率型超短時儲能如超級電容和飛輪儲能；短時間尺度應用場景適合采用放電時間為小時到天級的能量型短時儲能如抽水蓄能、基于儲罐的壓縮空氣、電化學儲能；長時間尺度應用場景適合采用放電時間為數日及以上的能量型長時儲能如氫儲能、基于洞穴的壓縮空氣等。按應用場景選型，對比分析了鉛酸電池、鋰離子電池和液流電池3種儲能技術在發電側、電網側和用戶側不同應用場景下的適用性，并通過算例分析，得出了看重成本特性的用戶側更適合用鉛酸電池；看重技術特性指標的電網側更適合用鋰電池；發電側3類電池差別不大，鋰電池稍具優勢的結論。分析了儲能系統在調峰調頻場景下的工況特性，研究表明磷酸鐵鋰電池最佳、鈦酸鋰電池次之，抽水蓄能雖然安全性最高，但是其響應速度較慢且經濟性較差，氫儲能技術雖然在技術性指標方面具有較大優勢，但技術不成熟且在安全性方面存在隱患，鉛炭電池和膠體電池雖然在經濟性方面具有一定優勢，但是其功率等級低、循環壽命小、存在鉛污染且技術成熟度不夠。定量分析了電化學儲能、超導儲能和飛輪儲能對綜合能源系統優化運行效果的影響，算例分析表明電化學儲能可獲得最低的系統運行成本以及最為顯著的售電交易量，飛輪儲能經濟性最差，電化學儲能和超導儲能充放調度靈活性高，充放潛力大，因此綜合能源系統更適合用電化學儲能。在微網和分布式電源中，由于風光等新能源發電的間歇性要求儲能單元具有高能量密度，同時負荷的快速波動要求儲能單元具有高功率密度，對比單一儲能系統，通常選用高能量密度和高功率密度優勢互補的混合儲能系統。此外，基于可視化軟件開發了儲能系統工況適用性對比平臺，該平臺可模擬儲能在不同場景中的適用性，為實際工況中的儲能選型對比分析提供理論支撐。3儲能系統規劃風光資源的隨機性和波動性，對儲能功率和容量支撐能力的影響很大。新能源側配置儲能需要考慮新能源出力特征及時空互補特性，需要兼顧單個或多個應用場景下的指標。依據是否考慮新能源出力的不確定性和儲能優化配置目標的不同，選取新能源出力的不確定性、經濟性(成本和收益)、環保性(碳、氮、硫等污染物排放)、技術性(電壓和網損)和兼顧多因素綜合評價指標，構建儲能優化配置數學模型，如圖2所示。圖2

儲能規劃3.1考慮新能源出力不確定性的儲能規劃法風電、光伏等新能源出力的不確定性和功率預測誤差會影響儲能規劃結果，將不確定性規劃方法應用到儲能優化配置中，把不確定性優化問題轉為確定性優化問題，將大大簡化儲能規劃求解過程。有些文獻計及了新能源出力不確定性對儲能優化配置的影響。不確定性規劃法主要包括隨機規劃、模糊規劃、魯棒優化和場景分析法。隨機規劃是應對建模不確定性的傳統優化方法，建立風電和光伏的概率密度函數，常用威布爾(Weibull)概率分布函數對風電進行建模，用貝塔(Beta)概率分布函數對光伏進行建模；模糊規劃法通過構建模糊隸屬度函數來描述風電功率的不確定性，其中梯形隸屬函數在高比例風電系統優化領域經常被用來處理風電功率的不確定性。魯棒優化是一種解決參數不確定優化問題的方法。魯棒優化只需要不確定參數的波動范圍，而不需要場景或者精確的概率分布。采用分布魯棒優化規劃法，根據歷史數據構造風電出力的概率分布函數集合，將棄風率要求作為魯棒機會約束，建立以儲能投資成本最小為目標、以棄風率為約束的魯棒機會約束規劃模型；采用概率分布魯棒聯合機會約束模型描述含風場系統儲能最優配置問題，將魯棒機會約束模型轉化為確定性的線性矩陣不等式問題。場景分析法是一種將含隨機變量的概率分布模型轉化為具體場景，用盡量少的場景模擬原隨機變量的分布，從而將隨機優化問題轉化為確定性優化問題。提取出歷史觀測自然日中的光伏發電出力分布曲線，共計500個自然日，即500個獨立光伏發電場景，然后基于K-means聚類算法進行場景縮減；基于凈空模型，將光伏出力劃分為5種典型天氣，通過擬合分布參數得到概率密度函數；為修正光伏出力預測值，基于k均值聚類和Copula理論建立了不同天氣類型下光伏出力的條件預測誤差分布模型，仿真算例表明，考慮修正與不考慮修正的情況相比，光伏電站的經濟性得到提高，所需儲能的功率和容量減小。3.2考慮不同優化目標的儲能規劃法3.2.1計及經濟性的儲能規劃法儲能系統優化配置中的經濟性通常考慮總成本最小和總收益最大兩種。其中建立的規劃模型以系統總成本最小為優化目標，統籌優化高中低3種成本下的電源和儲能容量，提出新能源配置儲能替代火電的經濟性分析；以系統總成本最小為目標，包括電網供電費用，光伏發電成本和電池充放電折舊成本，研究儲能系統容量對系統全生命周期經濟性的影響；針對光儲系統容量優化配置問題，構建了光儲系統日內最大凈收益目標函數模型。綜上，各經濟性指標具體數學表達式如下。（1）總成本最小：新能源側儲能系統總成本主要包括新能源配置總成本、儲能配置總成本、電網購售電總成本。(1)式中，Cenergy為新能源(風電光伏)配置總成本；和為新能源系統單位容量年投資成本和年總維護成本；Cbess為儲能配置總成本；、、、分別為儲能系統單位容量和單位功率年投資成本和年運行成本；為新能源系統安裝容量；為儲能系統額定容量；為儲能系統額定功率；γ為新能源系統與儲能系統的折舊系數；Cgrid為電網購售電總成本；和分別表示t時刻配網向上級電網的購電及售電電價；Pt為配網根節點與上級電網的交互功率。（2）總收益最大：區別于電網側和用戶側，新能源側儲能系統收益主要包括新能源自我消納收益(減小棄風棄光率，新能源出力逼近限電指標)、輔助服務收益(參與電網調頻和調峰輔助服務)、可再生能源平滑出力收益(根據“兩個細則”考核標準，通過彌補風電和光伏功率預測誤差，減少新能源電站出力考核罰款)、清潔供暖收益(上網富余的新能源電量通過儲能，將電量直接供給電熱鍋爐，以供居民冬天取暖)。(2)式中，I1為新能源自我消納收益；P1和P2分別為儲能接入前后的實際上網功率；?t為采樣出力數據的時間間隔；e1為新能源上網電價；I2為輔助服務收益；BCAGC為參與調頻輔助服務收益；BCif為電網調峰收益；I3為可再生能源平滑出力收益；C為每分的考核費用；Fk為加入儲能后降低的扣分；I4為清潔供暖收益；ngn為平均一年供暖天數；Qqj為日減少棄電量中用來供暖的電量；pgn為供暖電價。3.2.2計及環保性的儲能規劃法環保性指標通常包括CO2和其他污染物的排放。其中文獻[41]將年環境成本納入儲能優化配置模型目標函數中，年環境成本越低表明該地區新能源利用率越高；建立碳排放成本計算模型，能夠充分考慮碳排放的環境因素實現系統運行成本最小的同時減少棄風棄光與削負荷情況。綜上，在儲能規劃模型中考慮各種污染物排放成本的具體數學表達式如式(3)：(3)式中，M為污染物的種類；Wk為傳統火電廠生成1MWh電量排放第k種污染物的強度，kg/MWh；Qk為第k種污染物環境價值折算標準，元/kg；Lk為第k種污染物排放懲罰價格，元/kg。3.2.3計及技術性的儲能規劃法在儲能的優化配置模型中，技術性指標主要有：電壓質量(電壓穩定裕度和靜態穩定電壓)、網絡網損(有功網損和功率損耗靈敏度)。其中以電壓穩定裕度為指標進行預選址，考慮儲能設備充放電狀態的基礎上，以有功網損為目標函數，最終選址定容；提出電壓時序靈敏度，從改善電壓角度進行儲能選址定容；將儲能選在功率損耗靈敏度最高的位置；綜合考慮靜態電壓穩定標和有功網損，采用奇異值指標表征電壓。綜上，各種技術性指標的數學表達式如下。（1）電壓質量：(4)式中，Umargin，

i為節點i電壓穩定裕度指標；U0(i)為節點i當前電壓值；Ucr(i)為節點i的臨界電壓值；i為節點序號；LGi為節點強弱指標；δ2n-m為最小奇異值；S2n-m為右奇異向量。（2）有功網損：(5)式中，Ploss為系統有功網損；b為總支路數；Rj為支路j的電阻；Pj、Qj分別為支路j的有功、無功功率；δi為功率損耗靈敏度；Uj為支路j末端電壓幅值；?Pi是第i個節點的功率變化量；?Ploss，

i是由?Pi引起的總網絡功率損耗的變化量。3.2.4兼顧多因素的儲能規劃法在實際儲能規劃問題中，考慮單一的優化目標很難達到最佳優化配置效果，因此國內外學者在單目標基礎上，開展了大量的兼顧多因素的儲能規劃方法研究。其中提出分階段容量優化配置模型，第一階段以新能源消納量最大為目標，第二階段以滿足新能源利用率的儲能成本最小為優化目標；上層模型以年綜合費用最小為目標，下層模型以系統網損最小為目標；上層以電站總容量最大為目標，下層以投資費用最小為目標，優化風儲配比；上層以電壓波動改善效果最佳為目標進行選址，下層目標為投資成本最小進行定容；上層以調頻發電機和儲能協調調頻總費用最小為目標，下層模型考慮系統網損和調壓懲罰成本最小進行儲能選址定容；上層以收益最大為目標，下層計及儲能電池的容量損耗，以新能源就地消納率最大