【精彩论文】考虑新能源发电量季节性分布的省区级季节性储能需求测算方法

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省区级季节性储能需求测算方法研究

武震¹, 霍彦达¹, 张翼¹, 黄巨龙², 戴剑锋¹

（1. 电力规划设计总院, 北京 100120; 2. 甘肃省电力设计院有限公司, 甘肃 兰州 730050）

摘要：含高比例可再生能源接入的新型电力系统中，可再生能源发电量存在季节分布不均衡的问题，给系统电力供应稳定性带来挑战。作为一种新兴的灵活调节资源，季节性储能可以实现长时间、大规模的能量转移，具有电量季节性波动平抑作用。在规划阶段合理配置季节性储能可以保证月间电量均衡，减轻系统保供压力。提出了一种季节性储能需求测算方法，首先，基于月均气象统计信息，建立可再生能源季节性发电量的季节分布特性模型；其次，以系统年均综合成本最小为目标函数，考虑各类型电源运行约束、储能规划/运行约束以及年/月电量平衡约束，建立季节性储能需求测算模型，实现了季节性储能容量需求测算；最后，采用中国南方某省区2050年规划方案作为算例，验证了所提方法的有效性。

引文信息

武震, 霍彦达, 张翼, 等. 考虑新能源发电量季节性分布的省区级季节性储能需求测算方法[J]. 中国电力, 2023, 56(8): 40-47.

WU Zhen, HUO Yanda, ZHANG Yi, et al. Seasonal energy storage capacity planning for provincial region considering unbalanced seasonal renewable energy generation[J]. Electric Power, 2023, 56(8): 40-47.

引言随着“双碳”战略的实施，以新能源为主体的新型电力系统建设正在稳步推进^[1-2]。大力发展光伏、风电等可再生能源，加快清洁能源替代已经成为电力行业建设的重要目标^[3-4]。未来新型电力系统中可再生能源的发展将分为中比例（10%~30%）、高比例（30%~50%）和极高比例（50%~100%）3个阶段^[5]。随着系统中可再生能源占比逐步提高，电源结构将发生深刻改变^[6]，也给新型电力系统带来新的问题和挑战。由于可再生能源发电量受到区域日照强度、日照时长、风速、水文等气象条件影响，具有一定随机性^[7]。在系统电力平衡的前提下，仍可能导致季节性电量不平衡问题^[8]。面向高比例可再生能源接入的新型电力系统，为保证系统季节间电量平衡，待规划区域对跨季节灵活性调节资源的需求显著提高^[9]。因此，在规划阶段，有必要将跨季节电量调节资源纳入规划方案。传统的调节手段以水电和火电为主，而水电出力本身也受季节影响较大，此外，在“双碳”战略目标下，火电占比逐渐降低，在运火电机组也为降低碳排放而压缩出力，因而其调节能力有限^[10]。作为一种新兴的灵活调节资源，季节性储能可以实现长时间、大规模的能量转移，因而具有季节性电量调节作用^[11]。常见的季节性储能技术路线主要包括大型储氢（氨）^[12]和大型储热^[13]两类。在储氢方面，文献[14]分析了质子交换膜氢燃料电池的运行特点，并在与其他制氢方式对比的基础上，展望了其在电网大规模应用的前景。在储氢材料上已经有了突破性进展，相关研究工作已经证实了长时储氢的可行性^[15]；在储氢系统规模方面，由于氢气可以被压缩集中存储或利用天然气管网存储^[16]，其单位占地的能量密度相对其他储能较高，从技术上来说已经具备了大规模、长时间存储的条件。在储热方面，文献[17]提出了一种不受温度限制的可应用于跨季节储能的三相吸收循环，并利用三相结晶过程和脱水化学反应来增强储能能力。文献[18]基于熔融盐的相变储能在应用方面的挑战与发展前景。通过配置季节性储能系统，可以抵消可再生能源的季节性发电量不均^[19]。本文考虑到电能-储能-电能的转换需求，以氢储能为例进行季节性储能建模分析。在规划层面，国内外学者针对传统储能的规划方法已开展了诸多研究。文献[20]以平抑风电功率波动为目标，构建基于多步模型算法控制的混合储能双层规划模型，有效减小风电波动对电网的影响。基于冷热电联供系统和热网构建的多区域综合能源系统，文献[21]建立计及热网蓄热特性的多区域多元储能规划方法，有效实现了综合能源系统中储能的容量规划。文献[22]考虑电力系统清洁转型需求，建立广域储能规划模型并进行了案例分析。文献[23]针对储能电站在大规模风电并网电力系统中的容量和选址规划问题，考虑储能四象限运行特性，提出广域储能电站定容-选址一体规划方法。

本文基于月均气象统计信息，进行可再生能源发电的季节不均衡特性建模；构建季节性储能容量需求测算模型，提出了季节性储能容量需求测算方法及其实现方式；通过中国南方某省区算例验证了所提方法的有效性。

1  可再生能源季节不均衡特性建模由于季节性储能需求测算以月为时间粒度，在模型中对可再生能源发电量的估算过程中可以借鉴规划地区各月的气象统计信息。基于月均气象统计信息，包括日照强度、日照时长、平均风速等数据，可以分析得到待规划区域的可再生能源季节性发电量的季节分布特性。而后基于可再生能源发电模型，计算各月额定发电量。1.1  光伏季节特性模型

基于月平均日照强度、日照时长等历史统计数据，估计光伏各月发电量为

式中：P_m,pV 为月份 m 中光伏额定发电量； S_pV 为区域内光伏装机容量； R_m,pV 、 H_m,pV 分别为月份 m 中平均日照强度系数和日照时长； A_m 、 A₀ 分别为月份 m 中平均日照强度和标准日照强度。1.2  风电季节特性模型基于月平均风速等历史统计数据，估计风电各月发电量为式中：P_m,WT 为月份 m 中风电额定发电量； S_WT 为区域内风电装机容量； t_m 为月份 m 的小时数； R_m,WT 为风电的发电量系数； v_m 为月份 m 中平均风速； v_min 、 v_max 分别为常规风电的最小、最大切出风速。

上述模型通过历史统计数据，考虑了可再生能源月间出力的不均衡性，为季节性储能容量需求测算提供了模型基础。

2  季节性储能容量需求测算方法

本章提出了季节性储能需求测算模型。值得注意的是，本文是在现有电源规划方案的基础上，重点考虑跨季节储能扩展规划问题，因而存在如下假设。电源规划方案中已配置有短时储能，使得月/季电力、电量短缺程度一致，可用于跨季节储能调节。本文提出的季节性储能需求测算架构如图1所示。

图1  季节性储能需求测算方法架构

Fig.1  Planning method of seasonal energy storage

2.1  季节性储能需求测算模型

以季节储能年平均投资成本、系统年运行成本、季节不均衡导致的月缺电量最小为目标函数，即

式中：C_ES,p 、 C_ES,s 分别为单位储能装机和单位储能容量的年均折算投资成本； d 为折现率； y 为储能使用年限； C_ES,p0 、 C_ES,s0 分别为单位储能装机和单位储能容量的年均投资成本； P_ES 为储能配置装机功率； S_ES 为储能配置容量； κ 为电源类型数量； X_i 为电源 i 运行成本； Q_m,i 为电源 i 在月份 m 的发电量； C_m 为缺/弃电惩罚成本； Q_m,es 为月份 m 季节储能充放电量； α₁ 、 α₂ 、 α₃ 、 α₄ 为权重系数。煤电运行约束为式中： α_m,coal 为煤电在月份 m 的最小出力系数，根据电力系统规划相关经验，当处于供暖期时该系数取值一般为0.4，非供暖期一般取0.3； S_coal 为煤电装机容量； Q_m,coal 为煤电在月份 m 的发电量； t_m,coal 为煤电在月份 m 的利用小时数； T_coal 为煤电年利用小时数；H、N分别为供暖期和非供暖期月份集合。水电运行约束为式中： β_m,dry 、 γ_m,dry 分别为水电在枯水期月份 m 的最小、最大出力系数； β_m,wet 、 γ_m,wet 分别为水电在丰水期月份 m 的最小、最大出力系数； S_hydro 为水电装机容量； Q_m,hydro 为水电在月份 m 的发电量； t_m,hydro 为水电在月份 m 的利用小时数； T_hydro 为水电年利用小时数；D为枯水期月份集合；W为丰水期月份集合。气电运行约束为式中： S_gas 为气电装机容量； Q_m,gas 为气电在月份 m 的发电量； t_m,gas 为气电在月份 m 的利用小时数； T_gas 为气电年利用小时数。可再生能源运行约束为式中： Q_m,PV 、 Q_m,WT 分别为月份 m 中光伏和风电的发电量。其他电源如生物质发电的运行约束可以参考气电运行约束。考虑在各类电源工作位置中，核电一般带基荷，其各月发电量可处理为一定值。季节储能规划、运行约束为式中：E_m,es 、 E_m−1,es 分别为月份 m 和月份 m−1 的季节储能蓄电量； Q_m,es,loss 为储能损耗； σ 为损耗系数； E_end,es 、 E_0,es 分别为结束月和初始月的储能蓄电量； T_ES 为季节储能规划时长； Q_m,pur 为月份 m 的不均衡电量。电量平衡约束为式中： L_m 为月份 m 的负荷电量； K 为电源集合； Q_m,k 为月份 m 内电源k的发电量。式（28）表示月电量平衡约束，式（29）表示年电量平衡约束。2.2  季节性储能需求测算方法实现

本文提出了一种季节性储能需求测算模型，其实现流程如图2所示。

图2  季节性储能需求测算流程

Fig.2  Flowchart of seasonal energy storage planning

首先，设定规划年，并预测规划年2类数据。1）系统运行边界，包括区域内规划年电源装机结构及容量、规划年各月负荷水平^[22]；2）系统运行的经济性参数，包括季节性储能单位装机投资成本和单位容量投资成本、各类电源运行费用^[23]。然后，通过月均气象统计信息，包括日照强度、日照时长、平均风速等数据，分析得到待规划区域的可再生能源季节性发电量的分布特性，并计算可再生能源各月额定发电量。此外，还须统计供暖期/非供暖期、丰水期/枯水期等影响电源出力的季节性数据。

最后，以季节储能年平均投资成本、系统年运行成本、季节不均衡导致的月缺电量最小为目标函数，以各电源运行约束，储能规划、运行约束、电量平衡约束作为约束条件，建立季节性储能需求测算模型并通过CPLEX等商用求解器^[24]求解，得到规划年季节性储能所需装机规模及容量。

3  算例分析为验证本文提出季节性储能规划模型与方法的正确性与有效性，在Matlab环境下通过YALMIP编程，采用CPLEX算法包进行求解。3.1  算例边界条件

考虑2050年为规划年，本节以中国南方某省区为例，预计2050年该地最大负荷为6 250万kW，全社会年用电量为4 146.8亿kW·h，月负荷系数如表1所示。

表1  月负荷系数

Table 1  Monthly load factors

预计2050年该省区各类电源装机规模如下。煤电3 500万kW、水电2 700万kW、气电100万kW、生物质发电50万kW、光伏4 000万kW、风电3 700万kW。基于历史数据预测规划年各常规电源年利用小时数如下。煤电3 500 h、水电4 000 h、气电4 000 h、生物质发电4 000 h。该省区丰水期为5~8月，水电丰水期出力系数 β_m,wet 和 γ_m,wet 分别为0.3、0.9；枯水期出力系数 β_m,dry 和 γ_m,dry 分别为0.1、0.8。月平均日照时长和日照强度系数如图3~4所示，月平均风速如图5所示。

图3  平均日照时长

Fig.3  Average sunshine duration

图4  日照强度系数

Fig.4  Sunshine intensity

图5  平均风速

Fig.5  Average wind speed

跨季节储能使用年限为30年，折现率为0.08，单位储能装机和单位储能容量的年均折算投资成本分别为1 000元/kW和50元/(kW·h)。各电源运行成本分别为：煤电0.3元/(kW·h)、水电0.2元/(kW·h)、气电0.4元/(kW·h)、生物质发电0.4元/(kW·h)、储能0.13元/(kW·h)、缺电/弃电惩罚0.5元/(kW·h)。3.2  计算结果及分析为验证本文提出的考虑新能源季节性电量分布不均的省区级季节性储能规划方法的有效性，采用以下2种方案进行对比。方案1：不采用优化规划方法；方案2：采用本文所述的方法进行季节性储能规划，同时对储能及各电源月发电量进行优化。依据工程经验，设置目标函数中各项权重系数 α₁∼α₄ 取值为1、0.1、0.4、0.4。

经计算，方案2季节性储能的容量配置结果为14万kW、1 080 h。图6为方案2储能充放电量和蓄电量变化情况，其中图6 a)为跨季节储能月充放电量及其损耗，图6 b)为跨季节储能蓄能量变化情况。各类电源发电量如图7所示。

图6  跨季节储能运行情况

Fig.6  Operational states of seasonal energy storage

图7  各类电源发电量

Fig.7  Power generations of various types of power supplies

由图3~7可以看出，新能源出力存在明显的季节性不均衡问题，以光伏为例，光伏7、8月份发电量超过67亿kW·h，而1月发电量仅为6.2亿kW·h，规模相差约10倍。且7、8月份处于丰水期，水电强迫出力较大。此外，从负荷角度看，7、8月份负荷系数约为0.7，小于1月负荷系数0.88，进一步加剧了季节间电量不均衡性，造成夏季月份新能源弃电、冬季电量短缺等问题。通过配置季节性储能，可以有效缓解季节性电量不均衡问题，2种方案的效益分析如表2所示。

表2  规划前后综合效益对比

Table 2  Comprehensive benefits analysis before and after planning

由表2可知，通过配置季节性储能，可以有效缓解由季节性电量不均衡带来的缺电和新能源弃电问题。考虑煤电综合度电成本为0.318元/(kW·h)，则年煤电节省成本为2.54亿元，除去配置储能带来的年投资成本2.24亿元，配置储能后系统年均收益增加0.3亿元。此外，考虑到绿色降碳等社会效益，配置季节性储能的综合效益显著。

综合上述分析，本文提出的考虑新能源季节性电量分布不均的省区级季节性储能规划方法可以有效实现季节性储能容量优化配置，缓解季节性电量不均衡问题，同时带来综合效益。

4  结论为应对可再生能源发电量存在季节分布不均衡问题，本文提出了一种季节性储能需求测算方法。首先基于月均气象统计信息，包括日照强度、日照时长、平均风速等数据，建立可再生能源的季节不均衡特性模型。而后以季节储能年平均投资成本、系统年运行成本、季节不均衡导致的月电量不平衡惩罚最小为目标函数，考虑各电源运行约束、储能规划/运行约束以及年/月电量平衡约束，建立季节性储能需求测算模型。最后通过求解得到季节性储能容量和时长，实现了季节性储能容量需求的初步测算。算例分析部分以中国南方某省2050年电源规划方案为例，对当年季节性储能需求进行了测算，证明了所述方法的有效性，并进行方案对比分析证明了季节性储能的良好应用前景。在本文工作的基础上，未来还可以在以下2方面进行拓展研究：1）考虑季节性储能与其他不同时长的储能系统的耦合关系，如何进行混合储能系统的统一规划；2）面向未来储能电价市场，考虑共享储能等商业模式、储能规划方案如何制定。随着储能装机规模和应用模式的扩展，上述两方面问题或将成为储能领域研究重点。

（责任编辑　许晓艳）

作者介绍

武震（1987—），男，博士，高级工程师，从事电力系统及新型储能优化规划相关研究，E-mail：[e-mail];

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霍彦达（1993—），男，通信作者，博士，从事新型储能规划及运行优化、配电网运行控制相关研究，E-mail：[e-mail].

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编辑：于静茹

校对：王文诗

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