储能参与含新能源发电系统调峰配置方式综述

靳一奇

（上海电力大学电子与信息工程学院 上海市 200090）

经济的快速发展携带出的能源危机与环境污染问题，促使新型环保可再生能源技术日益完善。根据《中国电力行业年度发展报告2019》统计：2018年，我国新能源发电装机合计35860 万千瓦，占全国发电总装机的18.9%；《报告》同时指出全年全国弃风电量有277 亿千瓦时，平均弃风率7%，比上年下降5 个百分点；全国弃光电量54.9 亿千瓦时，平均弃光率3%，比上年下降2.8 个百分点，实现弃风弃光率“双降”。

然而新能源发电的随机波动性和不易预测性都使其呈现反调峰特性，更有数据表明我国电力系统负荷的峰谷差正在逐步增大,对新能源并网提出更高的要求[1]。电网调峰压力越大，首先不符合电网运行的经济性要求，其次还会降低电力设备的利用率，所以研究降低电网调峰压力的方式就有重要意义。

按照我国目前的发电能源结构，能够快速实现调峰的燃油燃气发电机组所占比重并不是很大，缓解电网调峰压力的手段主要有水电等调峰电源建设、燃煤机组灵活性改造及储能系统建设等[2]。在这个新能源技术发展为主流的时代，具有快速充放电特性的新型储能技术得到了飞速发展，利用储能技术将峰时多余电能储存，到谷时再释放利用，从而减缓新能源并网给电网带来的更大调峰压力。

因此，为便于读者了解学习储能参与含有新能源发电并网的电力系统调峰优化方式，本文将首先介绍传统调峰方式，分析加入新能源发电后其存在的问题，然后对储能系统参与调峰的优化配置方法进行总结，指出研究的优劣之势，对推动研究电网调峰手段有着重要意义。

1 传统调峰方式

1.1 传统调峰原理

根据正常日负荷曲线，对发电机组进行配置时，使机组在非满负荷状态下运行，当负荷进入峰时，提高发电机组出力满足负荷要求；当负荷进入低谷时，降低机组出力达到发电侧与负荷侧平衡。但从整体上看，通过频繁控制机组出力进行调峰有很多弊端，低效、不经济、不环保，同时也不符合机组安全稳定运行要求。尤其是火电机组，高频启停火电机组会带来很多不良影响，如造成煤耗量增加，机组维修时间间隔缩短，运行成本提高等[3]。

1.2 火电机组调峰现状

目前，火电机组在我国的能源结构中依然占据绝大部分，其优势明显，具有强有力的可控性、良好的稳定性、较长的运行时间等特点，并且火电技术相对成熟完善。但是判断机组的调峰能力是综合考虑发电机组在负荷出现波动时的跟踪能力，其中包括机组启停时间长短、出力变化大小和出力的调整速率（即响应时长）等因素，而机组调峰能力强弱会严重影响电力系统运行的安全性、经济性等问题。

火电机组调峰阶段包括：基本调峰运行、深度调峰运行、投油调峰运行和启停调峰运行[4]。如图1所示：RPR 阶段机组出力在有偿调峰基准以上，此时的机组额外成本为零，可提供无偿调峰，这一阶段也称为基本调峰阶段；DPR 阶段调整机组出力至有偿调峰基准以下，此时机组进入不投油安全运行，因此也称为不投油深度调峰阶段；DPRO 阶段的机组只能通过投油手段来助燃维持机组安全运行，这个阶段为投油深度调峰[5]。图1中Pmin 为机组极限出力。

图1：火电机组调峰深度图

我国大部分省级电网规定，火电机组调峰范围在50%PN～70%PN（PN 为额定负荷），对深度调峰要求为负荷下限调整至30%PN，甚至更低。文献[6-7]中算例还指出：调峰深度在55%PN左右时，整个系统调峰收益最高；随着调峰深度增加，调峰收益逐渐减小。

火电机组灵活性改造虽然可以有效缓解一部分调峰压力，但是新能源在电网电源端比重加大，也导致火电机组容量相对减少，在面对新能源消纳、弃风弃光等问题上存在明显的局限性。大规模储能技术的灵活快速充放电特性能有效抑制新能源发电的间歇式波动等问题，同时还可以降低燃煤火电机组参与调峰的比例，完全符合国家电网公司提出的泛在电力物联网建设要求，即促进清洁能源消纳。简单来说，储能参与调峰就是根据日常负荷曲线，设定充放电时间，当负荷处于峰时释放电能，当负荷处于谷时蓄能，实现移峰填谷。目前对于储能调峰的研究可分为前、后两级，分别是储能技术的选取、储能系统容量配置方法及求解。

2 储能技术的选取

储能技术适合应用于电网调峰的大致可分为储热技术（如显热储能、潜热储能、化学储能），物理储能（如抽水蓄能、压缩空气储能、飞轮储能等），电化学储能（如锂离子电池和钠硫电池等）和电磁储能[8]（如超导电磁储能和超级电容等）。

储热技术多应用在北方冬季调峰，例如文献[9]在热网中耦合了热水储热罐实现水侧联动，既满足供暖需求又增加调峰能力。文献[10]指出相变储能优势在于安全且不受地域限制，但大规模新能源并网后更加看重储能技术应用调峰时能源的转换效率，因此想要在调峰中更有效利用相变储能还需研究。

抽水蓄能系统参与电网削峰填谷原理就是利用上下游两个水库，在电能和势能之间互相转换[11]；压缩空气储能技术因其响应时间短的特点，所以调峰性能良好，但是压缩空气储能电站也严重受地域限制，短期内很难大规模使用[12-13]。到目前为止，美国、中国、日本等国家也都相继建设了很多示范工程[14-15]。

电池储能参与调峰就是利用适时的充放电提高系统调峰能力，总体来看，无论哪种电池，都是通过应用新型材料提高放电能力、延长使用寿命、降低高温运行限制等[16,17]。

电磁储能（SMES）技术凭借其高效节能无污染和不受地域限制等特性，即便至今仍未正式投产，但逐步取代火电机组调峰任务依然具有广阔的研发前景[18]。

3 储能系统容量配置方法及求解

应用大规模储能系统参与电力系统“削峰填谷”虽然具有许多优点，但是合理优化储能容量配置不仅提高系统安运行能力，而且能够节约成本、降低调峰损失、减少不必要的资源浪费。按照现有的资料，储能系统容量配置方法总结如图2所示。

3.1 系统配置方法

分析法就是对有限数量的储能预选方案进行列举，通过制定技术性评估指标，针对其中一种储能方案进行全年中时间尺度1h 机组组合运行模拟，准确获取系统运行成本，建立符合技术性指标的储能系统[19]。

优化模型法中按照目标数量分为单一目标和多目标。单一目标配置方法多是在特殊情况下，只以技术指标或者经济指标为目标函数建立模型。除了考虑经济成本外，文献[20]引入调峰能力比的技术性指标，然后以满足电网的综合调峰容量比为目标，通过计算系统综合调峰能力比，直接求出系统调峰能力不足量，间接得到水蓄电站的容量；多目标配置方法是伴随储能系统模型建立时，综合考虑技术和经济指标产生的，进而使得储能系统容量配置更加合理。不同的实际情况造就不同的研究侧重点，不同的规划方向形成不同的目标函数。

文献[21]提出一种储能辅助火电机组深度调峰的分层优化调度方案，该方案包含上、中、下三层优化模型，上层调度模型以净负荷标准差及储能系统经济性最优为目标得到等效负荷曲线传递至中层调度模型，再结合风电测试数据对各时刻火电机组总出力进行优化，以成本和调峰补偿等经济指标最小为目标，确定火电机组总出力传递给下层调度模型；下层模型在机组总出力值得基础上，以机组整体运行效益最优为目标，求解机组最优出力。综合考虑新能源消纳、机组运行效益、经济成本等目标建立模型实现调峰目的。

3.2 求解系统模型算法总结

现阶段，储能参与调峰系统能够更加全面准确满足技术指标与经济指标的模型大部分是多目标、多阶段、非线性、非连续的复杂优化模型，这类复杂模型求解算法大致可分为人工智能优化算法、数学规划法。

人工智能优化算法就是通过模拟一些自然过程求解工程类问题，非常适合求解非线性非连续的数学模型。应用于求解储能参与调峰的系统模型的方法主要包括遗传算法[23]、粒子群和改进粒子群算法[12,16,21]及混合智能算法[22]等。文献[21]中给出的三层模型求解方式分为上层模式采用粒子群优化算法求解，中层模型采用迭代方式，下层采用改进粒子群算法；文献[22]首先引入模糊模拟的方法将风光出力进行模糊化处理，然后对得到的数据使用神经网络训练，加快求解速度，最后利用改进粒子群算法对模型求解；文献[23]利用遗传算法求解机组组合在多个限制条件下的极值，Matlab 中包含遗传算法工具箱；智能算法对于模型中的目标函数和约束条件限制不多，具有很强的包容性，对复杂的系统求解帮助很大。但缺点明显，当模型最优解不唯一时，人工智能算法一般无法保证最终收敛结果为全局最优解。

数学规划法是将设计出的模型等同于数学上的规划问题，如线性/非线性的混合整数规划问题。混合整数规划法（即MIP）目前最成熟可行的方法是分支界定算法，经过有限次循环分解后寻找到全局最优解，并且具有运行速度快和寻优精度高的特点，缺点就是对于一些包含机组耦合约束等约束的模型难以处理[4,6]。文献[4]首先对建立的目标函数中的二次函数进行分段线性化，其次对非线性约束方程进行转化，最终将储能参与电力系统调峰的容量优化配置模型变为混合整数线性规划（即MILP）模型，再使用CPLEX 求解。

上述各类求解模型方法比较如表1。

图2：储能系统容量配置方法分类图

表1：求解模型算法对比

4 总结与展望

本文对储能参与电网调峰的合理性和必要性进行阐述，然后介绍传统调峰方式的不足，并指出虽然对火电机组进行灵活性技术改造可以提高其调峰能力，但依然不能满足要求，所以储能参与电网调峰成为趋势。之后对研究储能参与电网调峰配置方法进行前、后两级划分，分别为储能技术的选取、储能系统容量配置方法及求解算法。分析对比各种技术方法之间的优缺点，为之后的研究做出铺垫。综上，提出以下几点展望。

（1）储能技术发展迅猛，在电网调峰领域的应用型示范工程逐年递增。不同储能技术优势与劣势并存，泛在电力物联网发展的背景下，混合储能系统终将会是未来电网调峰的主力。

（2）从模型建立综合考虑技术性指标和经济性指标，到模型求解对智能算法进行组合使用，取长补短，发挥各自优点，再到使用数学规划方法求解这类系统模型都是之后重点研究方向。

（3）新能源发电技术的发展对电力系统带来的是双面影响，解决绿色环保问题的同时也带来诸如加大电力系统负荷峰谷差的问题，虽然针对减缓电力系统调峰压力的储能系统研究取得许多进步，但是对于协调常规机组效益、新能源效益、储能系统效益和电网效益的市场补助机制建设还不够完善，依然需要我们不懈奋斗。