【精彩论文】计及灵活性基于时序的“十四五”储能需求分析

计及灵活性基于时序的“十四五”储能需求分析

任大伟^1,2, 金晨^1,2, 肖晋宇^1,2, 侯金鸣^1,2, 杜尔顺³, 周原冰^1,2

（1. 全球能源互联网发展合作组织，北京 100031; 2. 全球能源互联网集团有限公司，北京 100031; 3. 清华大学低碳能源实验室，北京 100084）

摘要：“十四五”期间，随着风电、光伏装机规模增加，系统净负荷波动增强，对储能等灵活性资源的需求不断增强。同时，储能技术不断发展成熟，成本不断下降，逐步应用于电力系统的各个环节，因此有必要建立计及系统灵活性需求的储能优化规划模型，以更加科学的方法评估中国未来五年储能的发展需求。首先给出了计及电力系统灵活性基于时序曲线的运行模拟模型方法和储能需求分析流程，以系统总成本最低为优化目标，考虑了投资决策约束和运行约束，可统筹优化系统目标水平年的储能结构及容量。其次，基于以上模型方法，优化计算了2025年中国七大区域电网协议送电模式下的储能容量，并分析了配置储能的原因，开展了灵活调节模式下的储能容量对比分析。最后，基于以上分析，总结了“十四五”期间，中国电力系统储能容量、新能源发电量、弃风和弃光率及综合用电成本等结论，为储能未来五年的规划提供技术支撑。

引文信息

任大伟, 金晨, 肖晋宇, 等. 计及灵活性基于时序的“十四五”储能需求分析[J]. 中国电力, 2021, 54(8): 190-198.

REN Dawei, JIN Chen, XIAO Jinyun, et al. Demand analysis of energy storage for the 14th five-year plan period based on time series considering power system flexibility[J]. Electric Power, 2021, 54(8): 190-198.

引言

2020年9月22日，习近平总书记在第七十五届联合国大会一般性辩论上宣布，中国将采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。12月12日，习近平总书记在气候雄心峰会上进一步宣布，到2030年，中国单位国内生产总值二氧化碳排放将比2005年下降65%以上，非化石能源占一次能源消费比重将达到25%左右，风电、太阳能发电总装机容量将达到12亿kW以上。“十四五”是实现“碳达峰、碳中和”目标的关键时期，是中国能源转型、清洁能源发展的关键窗口期，必须转变化石能源为主的发展方式，大力发展清洁能源，提升电力系统的灵活性^[1]。随着风电、光伏装机规模的增加，高比例新能源系统逐步形成，系统的净负荷（等于用电负荷减去风电、光伏等波动性电源出力）波动不断增加，对灵活性的需求也随之增强。储能可为电力系统提供调节能力，确保电力生产与消费平衡，在保证用能安全的前提下，提升系统经济性水平，降低用能成本^[2-3]。随着储能技术的成熟和成本的下降，储能逐步应用于电力系统的各个环节^[4-6]。传统的基于典型日场景只考虑机组出力系数的规划方法，已无法全面反映系统的灵活性需求及系统中灵活性资源调节能力的变化，因此有必要建立计及系统灵活性需求的优化规划模型，以更加科学的方法评估中国未来五年储能的发展需求。目前，针对高比例新能源电力系统的规划，已有学者开展了不少研究^[7-13]。文献[14]介绍了灵活性定量评价指标体系，提出了电力系统灵活性协调规划的核心内容及求解思路。文献[15]提出了源储荷一体化的广义灵活电源概念，建立了含资源投资决策和运行模拟校验的双层统筹规划模型。文献[16]提出了考虑系统调峰能力、调节速率约束与需求响应的源网荷协调规划模型，从系统角度对电源、电网与需求侧资源统筹规划。文献[17]从可再生能源的强不确定性、可再生能源消纳压力、高度电力电子化与交直流混联等3个方面分析了高比例可再生能源并网对输电网规划评价与决策的影响。文献[18]引入灵活性指标量化评估源荷储多类型灵活性资源的调节潜力，并作为优化决策变量纳入规划模型中，建立了以全周期投资成本最小化为目标的高比例可再生能源电源规划模型。

本文首先建立了计及电力系统灵活性基于全年时序曲线的运行模拟模型方法和储能需求分析流程，以系统总成本最低为优化目标，考虑了投资决策约束和不同电源、电网及储能全年8760 h时序的运行约束，可统筹优化系统目标水平年储能的结构及容量，为客观评估储能需求提供方法基础。其次，基于以上模型方法，结合中国各区域电网的负荷、电源、电网等边界条件，量化评估了2025年电网协议送电模式下的储能容量，并分析了配置储能的主要原因，开展了灵活调节模式下的储能容量对比分析，从系统的角度为电力系统储能的发展提供了技术引导。最后，总结了“十四五”期间，中国电力系统储能容量、新能源发电量、弃风和弃光率及综合用电成本等结论，为储能未来五年的规划提供技术支撑。

1  电源和电网规划

根据《中国“十四五”电力发展规划》相关研究，预计2025年，中国电源总装机达到 29.5亿kW，清洁能源装机达到17亿kW，装机占比由2019年的41.9%提高到2025年的57.5%，风电、太阳能发电装机规模分别达到5.4亿、5.6亿kW，占比分别为18.2%、18.7%，全国电源装机容量如表1所示。

表1  2025年电源装机容量和及结构

Table 1  The installed capacity and structure of power generation in 2025

跨区电网互联方面，2025年中国电网互联容量将增加至2.4亿kW，电力流总体呈现“西电东送”和“北电南送”的格局。主要包括西北外送8200万kW，西南外送9400万kW，东北外送1500万kW等。

2  模型方法与流程

2.1  模型方法

计及电力系统灵活性基于全年时序曲线的运行模拟模型方法，以系统总成本最低为优化目标，可考虑源网储容量和预算等投资决策约束和常规火电爬坡和启停、线路输送功率、储能充放电、发电-负荷平衡等运行约束，可统筹优化系统目标水平年的电源、电网及储能的结构及容量^[19-21]。储能需求分析中，可确定电源和电网互联容量，仅优化储能容量。

2.1.1  目标函数

目标函数为最小化系统总成本，包括投资成本和运行成本，基于系统总成本和系统用电量，可知系统用电成本。

式中：分别为电源、电网、储能的投资成本和系统的运行成本。

投资成本可表示为

式中：N_g、N_w、N_p、N_h、N_l、N_s分别为火电、风电、光伏、水电、电网、储能的数量；分别为火电、风电、光伏、水电、电网、储能的单位投资成本；P_g、P_w、P_p、P_h、P_l、P_s分别为火电、风电、光伏、水电、电网、储能的容量，为决策变量。

运行成本包括：火电机组的启停成本、火电（含核电）的发电成本以及切负荷成本，可表示为

式中：N_t,N_d为时段数和负荷数；分别为火电的单位启停成本、火电的单位发电成本和负荷的单位切负荷成本；分别为火电在时刻t的启停容量、出力和负荷在时刻t的切负荷量，为决策变量。风电、光伏等新能源和储能（已考虑储能充放电效率）的可变运行成本为零，不考虑新能源弃电量成本。储能需求分析中，电源和电网投资成本已确定，仅储能投资成本和系统运行成本可变。

2.1.2  投资决策约束

投资决策约束主要包括可建容量及系统供电充裕度等约束，其中可建容量约束主要包括新能源机组、电网及储能的可建容量约束。

系统供电充裕度约束可表示为

式中：分别为t时刻负荷的可切量和总量；β为供电充裕度。

2.1.3  运行模拟约束

运行模拟约束主要包括发电-负荷平衡、线路输送功率、储能充放电、常规机组和新能源出力等约束。发电-负荷平衡约束可表示为

式中：分别为区域n中火电、水电、风电、光伏、储能、负荷的集合，分别为从区域n送出和受入的电网的集合；分别为t时刻水电、风电、光伏的出力，分别为t时刻电网的潮流，储能的放电和充电功率，都为决策变量。

线路输送功率约束可表示为

要求线路输送功率不超过输电能力范围，多区域电网互联可考虑线路协议送电和灵活调节2种模式。新能源出力约束可表示为

式中：ω_w,t,ω_p,t分别为t时刻风电、光伏的预测出力，可反映风电、光伏的资源特性。

储能充放电约束可表示为

式中：E_s,t为t时刻储能的荷电状态；η_s为储能充放电效率；H_s为储能持续充放电时间。要求储能充放电功率不超过装机容量，储能充放电过程满足储能设备的能量平衡，储能充放电量不超过其能量容量。根据储能持续放电时间，一般可将储能划分为短时储能（持续电时间为小时级及以下，如锂离子电池储能）和长期储能（持续放电时间为数日级及以上，如氢储能），未来五年，中国对储能的需求主要集中在短时储能。

火电机组的爬坡和启停约束可表示为

式中：为火电的下调、上调爬坡速率；O_g,t为火电在t时刻的在线开机容量；λ_g为火电的最小出力比例；分别为火电在t时刻的开机容量和停机容量；T^on,T^off为火电的最短开机时间和停机时间。要求火电出力不超过装机容量，满足爬坡速率限制，火电的出力不超过在线开机容量，出力不低于在线火电容量决定的最小出力。

水电除了需要满足爬坡速率要求外，还需要满足水电电量约束。水电出力约束可表示为

式中：p_h,t,P_h分别为水电在t时刻的出力、水电的容量；为水电的下调、上调爬坡速率；N_m为月度时段数；为月度最大发电量。

该模型是一个混合整数线性规划模型，可使用Cplex软件进行优化求解。

2.2  分析流程

基于建立的模型方法，可将储能需求分析分为三步。首先确定边界条件：根据规划方案和研究预测，确定目标年的负荷水平及特性、电源结构及成本和新能源出力特性、电网结构及成本、储能技术特性及成本等边界条件。其次开展量化计算分析：以综合度电成本最低为优化目标，考虑供电可靠性和电力电量平衡约束，开展全年逐小时生产模拟，以储能容量为优化变量，优化求解储能的未来发展需求。提出优化规划方案：基于优化计算结果，分析配置储能的原因，提出储能的发展规划方案。具体分析流程如图1所示。

图1  储能需求分析流程

Fig.1  Analysis process of energy storage demand

3  不同模式下的储能需求分析

以中国华东、华北、华中、西北、东北、西南、南方7大区域2025年的电源、电网规划为基础^[1]，优化计算7大区域2025年区域联络线协议送电和灵活调节2种模式下的储能容量，并分析配置储能的原因。联络线协议送电模式中，送电功率特性与送端电源发电特性密切相关；灵活调节模式中，联络线送电功率可根据区域电网间净负荷的互补特性进行灵活调节。3.1  边界条件

负荷方面，基于7大区域的历史负荷特性和2025年的最大负荷预测，如图2所示，得到7大区域2025年的8760 h负荷曲线。考虑供电可靠性，计算中暂不允许系统切负荷。

图2  7大区域电源装机及负荷

Fig.2  The installed power capacity and load of 7 bulk regional grids

电源和储能方面，基于《中国“十四五”电力发展规划》相关研究，可知7大区域2025年的电源装机容量、电源和储能（持续放电时间为6 h的锂离子电池储能）的单位投资成本和运行成本，如图2和表2所示。由于火电灵活性改造受诸多因素影响，本文暂不考虑火电灵活性改造及其成本，不同类型电源和储能的调节能力，如表3所示。基于合作组织开发的全球清洁能源开发评估平台和上述规划研究，可得到7大区域风电、光伏的8760 h特性曲线和利用小时数及水电的出力特性，总体来看，西北、华北、东北风资源特性较好，风电可利用小时数约2700~2950 h，西北、西南光资源特性较好，光伏可利用小时数约1900~2100 h，西南、华中水资源特性较好，水电可利用小时数约4300~4500 h，如图3所示。

表2  电源和储能的成本

Table 2  The cost of power generation and energy storage

表3  电源和储能的调节能力

Table 3  The adjustment capability of power generation and energy storage

图3  7大区域电源的可利用小时数

Fig.3  Available hours of power generation in 7 areas

电网互联方面，基于上述规划，可知7大区域2025年的电网互联结构、容量及送电特性，总体来看，西北、东北和西南为送端电网，华东为受端电网，华北、华中为输电枢纽，既接收区外受电又外送电力，南方电网则基本实现区域内电力平衡。协议送电模式下，联络线送电功率较为确定，分析中并入负荷形成等值负荷；灵活调节模式下，联络线送电功率可根据送、受端电力供求关系进行优化调整。

3.2  协议送电模式下的储能需求分析

3.2.1  华东电网

华东电网2025年可调节电源装机（含火电、水电、气电、抽蓄）占比约66.6%，风电、光伏装机占比分别约11.1%和12.3%，负荷年利用小时数约5650 h，联络线受电特性中含49%的水电和51%的火电。计算结果如表4所示，华东电网火电、气电可调节电源装机充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到7.7%和5.5%，弃风、弃光率达到1.7%和1.1%，主要集中在春节、五一、国庆等负荷较小的节假日时段，全网用电成本为0.357元/（kW·h）。

表4  华东储能需求分析结果

Table 4  The results of energy storage demand in East China grid

3.2.2  华北电网

华北电网2025年可调节电源装机占比约57.9%，风电、光伏装机占比分别约20%和18.5%，负荷年利用小时数约6300 h，联络线受电特性中全部为火电。计算结果如表5所示，华北电网火电、气电可调节电源装机相对充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到16.4%和9.1%，弃风、弃光率达到5.4%和3.7%，主要集中在冬季供暖期特别是春节假期，主要原因为火电作为主要调节电源，供暖期调节能力降低，全网用电成本为0.317元/（kW·h）。若要提高风电、光伏利用率至100%，则需要增加配置储能约900万kW，会提高全网用电成本。

表5  华北储能需求分析结果Table 5  The results of energy storage demand in North China grid

3.2.3  华中电网

华中电网2025年可调节电源装机占比较高，约81.7%，风电、光伏装机占比分别约7.1%和9.6%，负荷年利用小时数约5250 h，联络线受电特性中含71%的水电和29%的火电。计算结果如表6所示，华中电网火电、可调节水电装机充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到5.8%和4.4%，弃风、弃光率较低，均小于1%，全网用电成本为0.374元/（kW·h）。

表6  华中储能需求分析结果Table 6  The results of energy storage demand in Central China grid

3.2.4  西北电网

西北电网2025年可调节电源装机占比较低，约54.1%，风电、光伏装机占比较高，分别约24.7%和19.4%，西北负荷率水平较高，负荷年利用小时数约7000 h，联络线送电特性中全部为火电。计算结果如表7所示，西北电网等值负荷较大（含联络线送出电力），电力平衡较为紧张，全年火电开机处于较高水平，利用小时数约6000 h，在冬季火电保供热、水电来水少、负荷大等多种因素叠加的情况下，需要额外配置2180万kW的储能（占西北电源装机的4.8%）来保障系统的电力平衡。全年风电、光伏发电量占比达到17.4%和8.9%，由于电力平衡偏紧且配置了储能，弃风、弃光率仅为3.5%和3.4%，全网用电成本为0.295元/（kW·h）。

表7  西北储能需求分析结果Table 7  The results of energy storage demand in Northwest China grid
如不额外配置储能，全年将有210 h存在电力缺口，失负荷电量约26亿kW·h，储能的作用主要是满足电力平衡。按年度统计，失负荷主要分布在11月至次年1月的冬季供暖期；按日间统计，失负荷主要发生在每日傍晚光伏发电较小或降为0的17：00~21：00。日间风光出力较大，部分时间段即使火电和水电降至最小技术出力，抽蓄抽水，仍然无法完全消纳新能源发电，而在傍晚时段，用电负荷达到高峰，光伏发电下降或不发电，如果风电出力也明显降低，火电和水电出力最大且安排抽蓄发电仍然无法满足用电需求，产生失负荷。加装储能后，日间风、光出力较大时储能充电，抽蓄抽水提高新能源消纳能力，在傍晚时段再发电满足用电需求，弃风弃光和失负荷情况都得到解决。

3.2.5  东北电网

东北电网2025年可调节电源装机占比较低，约52.2%，风电、光伏装机占比较高，分别约为31.7%和8.2%，负荷年利用小时数约6750 h，联络线送电特性中全部为火电。计算结果如表8所示，东北电网风电装机占比高，且核电和无调节能力的水电具有一定规模，不额外配置储能时，电源调节能力较差，风电、光伏发电量占比分别为20.7%和3.5%，弃风、弃光率分别达到13.8%和12.7%，主要集中在冬季，此时负荷水平较高，需要火电保持较高开机来满足供电可靠性，但供暖期火电调节能力降低，全网用电成本为0.309元/（kW·h）。

表8  东北储能需求分析结果Table 8  The results of energy storage demand in Northeast China grid
如果通过火电灵活性改造，使得供暖期火电调节能力下限从0.6 p.u.降至0.5 p.u.，则相比上述基础方案结果，弃风、弃光率分别降低至8%和11%，弃风情况改善较为明显，由于风电和光伏的利用率有所提高，全网用电成本降低0.002元/（kW·h）。如果要实现新能源利用率达到95%，需要额外配置储能约1820万kW，占电源总装机的9%，弃风、弃光率分别降至5%、3.3%，相比上述基础方案结果，全网用电成本上升0.039元/（kW·h），提高12.6%，减少的弃风、弃光带来的效益不足以覆盖储能成本。

3.2.6  西南电网

西南电网2025年水电装机占比高达72.9%，风电、光伏装机占比较低，分别为6.3%和5.2%，负荷年利用小时数约5310 h，联络线送电特性中全部为水电。计算结果如表9所示，西南电网以可调节的水电为主，系统调节能力充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到3.9%和3%，弃风、弃光率均小于1%，全网用电成本为0.266元/（kW·h）。

表9  西南储能需求分析结果Table 9  The results of energy storage demand in Southwest China grid

3.2.7  南方电网

南方电网2025年可调节电源装机占比较高，约77.9%，风电、光伏装机占比较低，分别约6%和5.1%，负荷年利用小时数约6430 h，联络线受电特性中全部为水电。计算结果如表10所示，南方电网火电、可调节水电装机充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到3.0%和1.5%，弃风、弃光率较低，均小于1%，全网用电成本为0.332元/（kW·h）。

表10  南方储能需求分析结果

Table 10  The results of energy storage demand in South China grid

3.3  灵活调节模式下的储能需求分析

在确定电网互联容量和送电方向的基础上，若联络线功率随互联两端电网的供需情况进行灵活调整，在优化联络线交换功率的基础上，优化2025年全网的储能需求，计算结果及与协议送电模式下的结果对比如表11所示。

表11  不同模式下的储能需求分析结果及对比

Table 11  Results and comparison of energy storage demand under different modes

通道利用率趋于合理，利用小时数下降，电力平衡情况得到了缓解。其中随着东北、西北外送新能源占比的提高，通道利用小时数下降，特别西北降低外送电力后，既可以保证电力可靠供应，又可以实现电力平衡，无需再增加储能；西南外送主要以水电为主，通道利用小时数也适当下降。弃风、弃光方面，灵活调节模式下的弃风、弃光率分别增加至6.8%和5.5%，主要原因为西北地区在不加装储能后，弃风、弃光率分别提高至6.4%和10.3%。全国度电成本降至0.312元/（kW·h），降低的原因主要是西北电网无须再增加成本较高的储能。如果将全国的弃风、弃光率分别控制在5%以内，需要在西北、华北、东北区域额外配置储能1020万、830万、980万kW，度电成本增加至0.316元/（kW·h）。

4  结论与建议

（1）2025年，协议送电模式下，全国需要配置储能2180万kW，全部分布在西北地区，占西北装机容量的4.8%，主要是用于解决负荷高峰时段电力供应不足问题，兼顾提供灵活性，降低弃风和弃光，全国用电成本为0.315元/（kW·h）。

（2）2025年，全国弃风、弃光率分别为5.2%和3.2%，其中东北地区较为严重，分别达到13.8%和12.7%。如果将各区域弃风、弃光率均控制在5%以内，还需要在东北地区加装储能1820万kW，占东北装机容量的9%，全国用电成本提高至0.318元/（kW·h），即在预测的成本水平下，利用储能解决弃风弃光问题仍然缺乏经济性。

（3）灵活调节模式下，充分发挥区间联络线的调节能力，全国不配置储能，弃风、弃光率分别为6.8%和5.5%，主要集中在华北、东北、西北地区，全国用电成本为0.312元/（kW·h），用电成本最低。如果将弃风、弃光率分别控制在5%以内，全国需要加装储能2830万kW，综合度电成本将提高0.004元/（kW·h）。

（4）灵活调节模式可充分发挥电网的调节能力，进而减少系统对储能等灵活性资源的需求，用电成本最低；另外，无论是协议送电模式，还是灵活调节模式下，一定程度的弃风、弃光也是降低系统用电成本的合理选择。

（责任编辑　蒋东方）

作者介绍

任大伟(1983—)，男，通信作者，硕士，从事电力系统分析、规划和控制、电力系统储能研究，E-mail：[e-mail];

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金晨(1990—)，男，博士，从事电力系统规划、电力系统储能研究，E-mail：[e-mail].

 往期回顾 

编辑：杨彪

审核：方彤

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