新能源背景下储能参与火电调峰及配置方式综述

高春辉，肖 冰，尹宏学，吴冠宇，周京华

新能源背景下储能参与火电调峰及配置方式综述

高春辉1，肖 冰1，尹宏学2，吴冠宇1，周京华2

（1.国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院，内蒙古 呼和浩特 010000；2.北方工业大学北京市变频技术工程技术研究中心，北京 100144）

随着新能源发电并网的容量不断增加，新能源发电输出的波动性和间歇性对电网稳定运行的影响日益严重。火电厂需频繁参与深度调峰来保证电网运行的安全性，导致火电厂的调峰压力急剧增加。对此，本文总结了传统火电机组参与电网调峰的现状以及部分地区出台的相关辅助服务政策，列举了目前我国已有的储能系统参与电网调峰的示范工程，并总结了适用于电网调峰的储能技术及储能系统常用的容量配置方法。

新能源；火电厂；调峰压力；储能技术；容量配置

近年来，我国新能源发电并网设备的装机容量快速增长。据国家能源局统计[1]：2018年，我国可再生能源发电量达1.87万亿kW·h，同比增长 约1 700亿kW·h；可再生能源发电量占全部发电量比重为26.7%，同比上升0.2百分点；其中，风电3 660亿kW·h，同比增长20%，光伏发电1775亿kW·h，同比增长50%。然而，新能源发电具有间歇、波动、反调峰等特性，增加了系统的负荷峰谷差，对电力系统的接纳能力提出了更高的要求。

由文献[1]可知，电网公司通过采取多种技术和管理措施降低弃风弃光率。2018年，全国平均弃风率同比下降5百分点，全国平均弃光率下降2.8百分点，实现弃风率和弃光率“双降”。但局部地区如新疆，弃风率、弃光率仍高达23%、16%。虽然整体弃风弃光现象有所减缓，但由于部分地区的环境特点，弃风、弃光问题仍较为严重[2]。

为缓解上述矛盾，火电机组需频繁进入深度调峰的工作状态，但频繁、大幅度的调节会降低其使用寿命，并导致效益较低[3]。为此，各地区相继出台了辅助服务机制，充分调动火电厂参与调峰的积极性，但收效有限。近几年快速发展的储能技术具有较快的响应速度，能够优化电源结构、增加调峰容量，若能引入储能系统参与调峰服务，可减少并优化火电机组的频繁增减出力，从而有效缓解火电厂的调峰压力，有利于提高新能源消纳能力，减少弃风/弃光量。

为便于读者了解新能源背景下储能参与火电调峰及配置方式，本文将在介绍目前火电厂的调峰现状、总结响应辅助服务策略的实施和效果的基础上，以现有的储能参与调峰示范工程为例，分析具有较好发展前景的参与调峰储能技术，并对储能系统常用的容量配置方法进行总结。

1 火电厂调峰

火电机组具有稳定性好、持续时间长、可控性强等特点，相关技术相对成熟，在传统调峰方式中占据重要地位。但由于其响应时间长等特性，仍存在安全性、经济性、调节性等问题[4]，尤其在供热季，火电机组除了常规发电和调峰任务外，还要兼顾供热任务，影响其调峰能力与效果。

1.1 火电厂的调峰现状

大规模新能源接入后，电网的规划、生产、运行面临诸多问题与困难，许多火电厂开始对火电机组进行灵活性改造以保障电网稳定运行。文献[5]介绍了通过改进火电机组设备及协调控制系统控制策略提高火电机组响应速度，增强火电机组的调频调峰能力来满足大规模新能源并网要求的措施。目前，火电机组调峰通常可分为：正常基本调峰、深度调峰和启停调峰3个阶段。火电机组的灵活性改造在一定程度上缓解了部分地区的调峰压力，但对于新能源消纳、弃风、弃光等问题仍然具有一定的局限性。

我国各区域对火电机组调峰能力的要求为最小技术出力在50%N~70%N。文献[6]的算例表明：部分火电机组调峰深度到达55%N时，整个系统调峰效益最高；随着调峰深度增加，机组的深度调峰效益逐渐减小。火电机组调峰深度与新能源消纳之间的整体效益问题是影响火电厂调峰积极性的关键。火电厂的调峰效益与其调峰成本之间存在直接关系，文献[7]研究表明，对系统成本变化趋势起主要作用的是启停成本、深度调峰机组的投油成本以及变负荷磨损成本，多方面的成本使得火电厂仅靠自身调峰获得的经济收益较低。文献[8]建立了风电优先的经济调度模型，并以典型10机系统为例进行了仿真。从算例仿真看，文献中的深度调峰补偿标准不足以补偿火电机组深度调峰的损耗，导致火电企业调峰积极性较低。所以，不断完善辅助服务机制、落实相应辅助服务政策，是提高调峰收益、激励火电企业主动进行深度调峰的有效方案。

1.2 火电厂调峰的辅助服务策略

我国电力供应能力总体宽松，局部地区弃风、弃光、弃水和系统调峰、北方地区供暖季电热矛盾等问题突出，建立电力辅助服务市场机制的必要性日益凸显，补偿机制亟需进一步完善[9]。

在未推行相关辅助机制时，文献[10]研究表明，火电机组深度调峰有利于风电企业，而火电厂得不到相应的调峰效益，导致其参与调峰积极性不高。文献[11]通过经济调度模型量化了调峰机组的调峰价值，指出完善辅助服务机制、落实合理的机组调峰补偿的重要性。文献[12]建立了以成本消耗最小为目标的电网调度模型，说明提高火电厂收益可以有效调动火电厂提供调峰服务的积极性。所以部分地区开始尝试进行辅助服务补偿，例如文献[13]提到蒙东电网的“风火替代交易”机制实现了火电企业和风电企业的合作双赢。

自2003年原国家电监会批复东北试点区域电力市场建设之后，至今已有14个地区（东北、华北、华东、西北、福建、山西、山东、新疆、宁夏、广东、甘肃、重庆、江苏、蒙西）研究启动电力辅助服务市场。

国家能源局2016年发布的《关于促进电储能参与“三北”地区电力辅助补偿（市场）机制试点工作的通知》和2017年10月发布的《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》等文件中提到的补偿方法，调动了火电企业参与调峰的积极性，同时鼓励企业投资建设储能设备。因此，发展储能技术、扩大储能系统使用范围，是解决当前新能源并网问题的有效解决措施。部分地区电力服务市场相关情况如表1所示。

表1 部分地区电力服务市场相关情况

Tab.1 Related situations of the electricity service market in some regions

2 储能技术调峰应用

储能系统具有灵活性、可控性等特点，能有效平滑间歇式波动电源的功率输出，提高电网运行的安全性和稳定性。储能系统参与调峰作用是在用电低谷时蓄能，在用电高峰时释放电能，实现削峰填谷。本节将从储热技术调峰、电池储能技术调峰以及混合储能技术调峰等方面，对实用性较强的调峰方法进行总结。

2.1 储热技术调峰

储热技术大体可以分为显热储能、潜热储能和化学储能3类。文献[14]分析了供热机组的热网储能特性，机组变负荷过程中利用热网蓄热能够有效减小机前压力波动，提高电网运行的稳定性。文献[15]提出了新的利用蓄热进行调峰的原理，通过增加蓄热装置扩大冬季调峰裕度，既能满足供热需求，还能保证电网大规模接纳新能源调峰。文献[16]研究表明，对于设置蓄热罐的系统，当热化系数大于0.7时，蓄热罐可以完全取代调峰热源，实现调峰作用。文献[17]引入大容量储热，实现电－热联合调度，提高了能源系统大时空范围内的优化配置能力，有效缓解了新能源并网的调峰压力。文献[18]通过对比不同抽汽条件下热电联产机组的调峰能力，指出供暖期“以热定电”政策下，热电联产机组能够缓解火电机组调峰压力。文献[14-18]研究了通过引入储热技术，实现能源整合以提高能源系统的调峰能力，从而缓解火电机组的调峰压力、解决新能源消纳问题。

2.2 电池储能技术调峰

电池储能技术发展迅速，使用成本不断降低。文献[19]从发电侧、输电侧以及配电侧的应用场景等方面综述了电池储能系统运行控制与应用方法，表明储能电站在新能源并网和电网安全控制等领域发挥重要作用。文献[20]提出了低成本、长寿命、高安全是电池储能系统的发展方向，逐渐成熟的电池储能技术必将在调频调峰等领域取得长足应用。文献[21]从全网调峰角度出发，设计了梯次利用电池储能系统容量配置双层优化模型，利用遗传算法得到系统投建成本与发电成本的最优组合，有利于缓解调峰压力。

电化学储能设备可根据实际情况灵活选址，按需配置其功率和能量，具有响应速度快、充放电可控、受周围环境影响较小等特点，且容易大量生产。

2.3 混合储能系统调峰

储能技术种类繁多，各种储能技术具有不同的特性，适用不同的场合，而混合储能可以弥补单一储能装置的不足。混合储能系统一般由功率型储能与能量型储能组成：功率型储能系统可在短时间内做出自动、快速响应，具有较大功率的充放电能力，如超级电容储能、飞轮储能、超导磁储能等；能量型储能系统则包括抽水蓄能、压缩气体储能、电池储能等具有大规模能量吞吐能力的储能技术。现有研究表明，相对于单一的储能系统，混合储能系统在调峰效果上具有明显的优势。国内、外部分储能典型示范工程列于表2。

表2 国、内外部分储能典型示范工程

Tab.2 Some typical demonstration projects of energy storage at home and abroad

文献[22]提出了一种基于改进希尔伯特-黄变（Hilbert-Huang transform，HHT）的混合储能系统（hybrid energy storage system，HESS）的容量优化配置方法，以提高光伏的消纳能力。文献[23]提出了组合调峰的思路，通过优化组合调峰方案，适应未来新能源比例大幅增加的发展。

相对于传统火电厂而言，储能系统在调峰等辅助服务方面具有更明显优势，深入研究混合储能系统的协调优化策略以及容量配置等将是今后的发展趋势，但混合储能系统调峰技术研究尚未成熟，存在无法精确建模和运行策略完善等问题。

3 储能容量配置优化方法

规模化储能由于自身灵活方便的运行方式，在解决可再生能源并网的消纳问题上具有广阔的发展前景。合理配置储能系统容量可以降低储能系统成本、提高其调峰降损的收益。

3.1 单一目标配置

3.1.1以储能设备容量为目标

以储能设备容量最小为目标建立目标函数，确定满足要求的储能容量，这种方法是从技术性的角度给出储能容量的配置方案。文献[24]以功率容量最小为优化目标，应用鲁棒线性优化理论求解考虑随机变量的优化问题，使系统在现有灵活性调节能力受限的背景下，通过配置较小容量的储能装置来实现系统灵活性增加的目的，并有效缓解调峰压力。文献[25]在节能环保的前提下以新能源消纳量最大为优化目标，基于安全约束经济调度（security constrained economic dispatch，SCED）模型分析了受端电网直流接纳能力，以缓解调峰压力。文献[26]针对不同季节的典型日数据，对输出功率数据进行了统计，获取了功率波动的概率分布，提出了利用分段平滑的方法确定容量配置的结果，增加了系统运行的安全性和灵活性。文献[27]以风光储联合发电系统输出功率变化率为目标函数，提出了风光储发电容量最优配比方法。

3.1.2以成本最小为目标

以成本最小为目标建立目标函数，这种方法是从经济性的角度给出储能容量的配置。综合经济性是工程实施考虑的最大因素，也是全面推广储能系统应用的决定性因素之一。目前，大多数的研究无法计及整个寿命周期内更换、维护设备所产生的费用。文献[28]从风电场－混合储能系统主体一体化的角度提出了基于最大经济收益的混合储能系统优化控制策略及其容量最优配置方案。文献[29]以获得最小系统总成本为目标，基于改进的IEEE RTS-96系统进行了仿真计算和分析，验证了该复合储能模型及其容量优化方法的有效性。文献[30]建立了以经济性为目标函数的储能容量优化模型，从投资收益和社会效益2方面研究了其经济性指标。

3.2 多目标配置

建立多目标优化模型可以兼顾储能配置的技术性和经济性，降低成本，提高运行的安全性，使配置更趋合理，调峰效果更加显著。文献[31]针对复合储能系统建立了多目标最优潮流模型，建立了基于电力系统分析综合程序（power system analysis software package，PSASP）的发输电网、风电场和储能系统仿真模型，按照所建模型进行储能系统的选址和容量配置，通过引入储能系统扩大了大规模风电并网量。文献[32]建立了以缩减弃风率与弃光率为目标，以投资成本与新能源消纳收益构成的投资收益比评估为约束的储能系统配置数学模型，提供了储能系统可有效提升新能源消纳能力的技术与经济可行性思路。文献[33]建立了复合储能系统特性参数–风电功率平滑度的短期神经网络模型，同时考虑了平滑功率的技术性指标和系统运行成本的经济性指标，通过遗传算法对该模型的目标函数进行寻优，从而得到复合储能系统最佳的特性参数组合。文献[34]提出了一种考虑网架结构的电池储能系统（battery magnetic energy storage，BESS）配置双层优化模型，外层模型计及系统安全约束，以风储联合系统相较风电场单独运行的效益增加量最大化为目标，确定电池储能系统最优配置节点、功率、容量；内层模型以风储联合运行效益最大化为目标建立模型。文献[35]建立了可再生能源输出波动的平滑目标并选取Savitzky-Golay滤波算法以平抑多种新能源的出力，分析了功率型储能和能量型储能的特点，论证了混合储能的互补性。

4 结 语

新能源发电大规模并网增加了火电机组的调峰压力，本文总结了在此背景下火电厂进行灵活性改造和参与深度调峰运行的现状以及部分地区出台的相应的辅助服务策略。相关数据显示，服务机制的完善在调动火电厂调峰积极性、缓解火电调峰压力方面具有显著效果。通过列举储能系统参与调峰的示范工程，总结了不同储能技术的调峰方法，其中混合储能系统在调峰效果、容量配置、节约成本等方面相比单一的储能装置具有明显优势，可以弥补单一储能系统的不足，但也存在无法精确建模等弊端。

此外，本文还总结了储能系统容量的优化配置方法，根据不同的优化目标来建立模型，如以最小容量、运行成本为目标以及构建多目标函数等，合理的容量配置可以使储能装置具有更好的调峰效果，储能系统容量配置方法的优化仍然是今后的主要研究方向。

火电机组自身的出力特性和较长的响应时间限制了其在调峰时增大输出功率的速度，影响调峰效果。而快速发展的储能技术具有调节性能强、响应速度快等特性，随着技术的成熟和成本的不断下降，其在工程上的应用将越来越广泛。

［1］ 国家能源局. 2018年可再生能源并网运行情况介绍[EB/OL]. (2019-01-28) [2019-02-28]. http://www.nea. gov.cn / 2019-01/28/c_ 137780519.htm.

China Energy Administration. Introduction to the operation of renewable energy grid connection in 2018[EB/OL]. (2019-01-28) [2019-02-28]. http://www. nea.gov.cn /2019-01/28/c_137780519.htm.

［2］ 郝木凯, 查浩, 刘嘉, 等. 促进大规模新能源消纳的综合技术措施研究[J]. 中国能源, 2017, 39(8): 39-42.

HAO Mukai, ZHA Hao, LIU Jia, et al. Study on technical solutions of large-scale renewable energy grid integration [J]. Energy of China, 2017, 39(8): 39- 42.

［3］ 张也. 大规模风电并网背景下火电调峰行为演化博弈模型研究[D]. 北京: 华北电力大学, 2017: 20-22.

ZHANG Ye. Evolutionary game model of thermal power peak regulation behavior in the context of large-scale wind power integration[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2017: 20-22.

［4］ 韩晓娟, 李建林, 田春光, 等. 风光储系统容量优化配置及经济性评估[M]. 北京: 中国电力出版社, 2016: 180.

HAN Xiaojuan, LI Jianlin, TIAN Chunguang, et al. Optimal capacity allocation and economic evaluation of wind and solar storage system[M]. Beijing: China Electric Power Press, 2016: 180.

［5］ 张顺. 火电机组的功率快速调节和深度调峰技术[D]. 兰州: 兰州理工大学, 2017: 14.

ZHANG Shun. Power fast regulation and deep peak regulation technology for thermal power units[D]. Lanzhou: Lanzhou University of Technology, 2017: 14.

［6］ 林俐, 田欣雨. 基于火电机组分级深度调峰的电力系统经济调度及效益分析[J]. 电网技术, 2017, 41(7): 2255-2262.

LIN Li, TIAN Xinyu. Analysis of deep peak regulation and its benefit of thermal units in power system with large scale wind power integrated[J]. Power System Technology, 2017, 41(7): 2255-2262.

［7］ 刘鹏. 火电厂参与调峰辅助服务策略研究[J]. 东北电力技术, 2018, 39(4): 34-37.

LIU Peng. Research on coal fired generator participating in peak valley dispatching ancillary service strategy[J]. Northeast Electric Power Technology, 2018, 39(4): 34-37.

［8］ 林俐, 邹兰青, 周鹏. 等. 规模风电并网条件下火电机组深度调峰的多角度经济性分析[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(7): 22.

LIN Li, ZOU Lanqing, ZHOU Peng, et al. Multi-angle economic analysis on deep peak load regulation of thermal power units with large scale wind power integration[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(7): 22.

［9］ 国家能源局.大力推进电力辅助服务市场建设促进电力清洁、安全、高效、可持续发展[EB/OL]. (2019-01-28) [2019-02-28]. http://www.nea.gov.cn/ 2019-01/28/ c_137780511.htm.

China Energy Administration. Will vigorously promote the building of a market for auxiliary power services and promote the clean, safe, efficient and sustainable development of electricity [EB/OL]. (2019-01-28) [2019-02-28]. http://www.nea.gov.cn/ 2019-01/28/ c_137780 511.htm.

［10］ 胡剑琛, 刘燕华, 李献, 等. 风电并网后电网调峰措施的经济性分析[J]. 现代电力, 2012, 29(1): 86.

HU Jianchen, LIU Yanhua, LI Xian, et al. Economic analysis on peak load regulation measure with integration of wind farms[J]. Modern Electric Power, 2012, 29(1): 86.

［11］ 谢俊, 李振坤, 章美丹, 等. 机组调峰的价值量化与费用补偿[J]. 电工技术学报, 2013, 28(1): 271-276.

XIE Jun, LI Zhenkun, ZHANG Meidan, et al. Peaking value quantification and cost compensation for generators[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(1): 271-276.

［12］ 刘新东, 陈焕远, 姚程. 计及大容量燃煤机组深度调峰和可中断负荷的风电场优化调度模型[J]. 电力自动化设备, 2012, 32(2): 95-99.

LIU Xindong, CHEN Huanyuan, YAO Cheng. Economic dispatch considering deep peak-regulation and interruptible loads for power system incorporated with wind farms[J]. Electric Power Automation Equipment, 2012, 32(2): 95-99.

［13］ 国家电力监管委员会东北监管局. 蒙东地区风火替代交易暂行办法[S]. 沈阳: 国家电力监管委员会东北监管局, 2012: 3.

Northeast China Administration of the State Electric Power Regulatory Commission. Interim measures for wind and fire substitution transactions in eastern Mongolia[S]. Shenyang: Northeast Regulatory Bureau of the State Electric Power Regulatory Commission, 2012: 3.

［14］ 邓拓宇, 田亮, 刘吉臻. 利用热网储能提高供热机组调频调峰能力的控制方法[J]. 中国电机工程学报, 2015, 35(14): 3626-3633.

DENG Tuoyu, TIAN Liang, LIU Jizhen. A control method of heat supply units for improving frequency control and peak load regulation ability with thermal storage in heat supply net[J]. Proceedings of the CSEE, 2015, 35(14): 3626-3633.

［15］ 王凯, 田昊明, 贾静. 采用蓄热技术扩大供热机组调峰裕度的研究[J]. 节能技术, 2012, 30(4): 339-341.

WANG Kai, TIAN Haoming, JIA Jing. Expanding the peak regulation margin of heating unitsby using heat storage technology[J]. Energy Conservation Technology, 2012, 30(4): 339-341.

［16］ 张婷, 赵华, 王芃. 罐体容量对分布式蓄热罐应用于集中供热系统的影响[C]//中国建筑学会建筑热能动力分会第二十届学术交流大会文集. 长沙: 《暖通空调》杂志社, 2017, 47(2): 153-156.

ZHANG Ting, ZHAO Hua, WANG Peng. The influence of tank capacity on the application of distributed heat storage tank in central heating system[C]//Proceedings of the 20th academic exchange conference of building thermal power branch of architectural society of China. Changsha: Heating Ventilating & Air Conditioning Publishing House, 2017, 47(2): 153-156.

［17］ 徐飞, 闵勇, 陈磊, 等. 包含大容量储热的电-热联合系统［J］. 中国电机工程学报, 2014, 34(29): 5063-5072.

XU Fei, MIN Yong, CHEN Lei, et al. Combined electricity-heat operation system containing large capacity thermal energy storage[J]. Proceedings of the CSEE, 2014, 34(29): 5063-5072.

［18］ 王漪, 薛永锋, 邓楠. 供热机组以热定电调峰范围的研究[J]. 中国电力, 2013, 46(3): 59-62.

WANG Yi, XUE Yongfeng, DENG Nan. Study on heat-load-based peak regulation for cogeneration units[J]. Electric Power, 2013, 46(3): 59-62.

［19］ 李相俊, 王上行, 惠东. 电池储能系统运行控制与应用方法综述及展望[J]. 电网技术, 2017, 41(10): 3315.

LI Xiangjun, WANG Shangxing, HUI Dong. Summary and prospect of operation control and application method for battery energy storage systems[J]. Power System Technology, 2017, 41(10): 3315.

［20］ 李建林, 杨水丽, 高凯. 大规模储能系统辅助常规机组调频技术分析[J]. 电力建设, 2015, 36(5): 105-110.

LI Jianlin, YANG Shuili, GAO Kai. Frequency modulation technology for conventional units assisted by large scale energy storage system[J]. Electric Power Construction, 2015, 36(5): 105-110.

［21］ 张晓晨. 储能在电力系统调频调峰中的应用[D]. 北京: 北京交通大学, 2018: 27.

ZHANG Xiaochen. Application of energy storage in frequency modulation and peak modulation of power system[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2018: 27.

［22］ 葛乐, 袁晓冬, 王亮, 等. 面向配电网优化运行的混合储能容量配置[J]. 电网技术, 2017, 41(11): 3506-3513.

GE Le, YUAN Xiaodong, WANG Liang, et al. Capacity configuration of hybrid energy storage system for distribution network optimal operation[J]. Power System Technology, 2017, 41(11): 3506-3513.

［23］ 黎静华, 汪赛. 兼顾技术性和经济性的储能辅助调峰组合方案优化[J]. 电力系统自动化, 2017, 41(9): 44-50.

LI Jinghua, WANG Sai. Optimal combined peak-shaving scheme using energy storage for auxiliary considering both technology and economy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017, 41(9): 44-50.

［24］ 韩杏宁. 大区电力系统新能源电源规划及储能配置方法研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2017: 90-108.

HAN Xingning. Variable renewable generation expansion planning and energy storage allocation in large-scale power systems[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2017: 90-108.

［25］ 韩红卫, 涂孟夫, 张慧玲, 等. 考虑跨区直流调峰的日前发电计划优化方法及分析[J]. 电力系统自动化, 2015, 39(16): 138-143.

HAN Hongwei, TU Mengfu, ZHANG Huiling, et al. Day-ahead generation scheduling method considering adjustable HVDC plan and its analysis[J]. Automation of Electric Power Systems, 2015, 39(16): 138-143.

［26］ 林建新, 温步瀛, 陈冲. 基于分段平滑风电输出功率波动的储能系统容量配置方法[J]. 电力电容器与无功补偿, 2016, 37(2): 110-114.

LIN Jianxin, WEN Buying, CHEN Chong. An energy storage system capacity configuration method based on piecewise smoothing wind power output fluctuations[J]. Power Capacitor & Reactive Power Compensation, 2016, 37(2): 110-114.

［27］ 李晖. 考虑大规模新能源接入的电力系统规划研究及应用[D]. 北京: 华北电力大学, 2017: 51.

LI Hui. Research and application of power system planning considering large-scale new energy access[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2017: 51.

［28］ 孙近文. 大中型风电场混合储能系统优化配置及先进控制策略研究[D]. 武汉: 华中科技大学, 2017 : 11-66.

SUN Jinwen. Study on the optimal configuration of hybrid energy storage system in large and medium-sized wind farms and advanced strategy of smart manufacturing[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2017: 11-66.

［29］ 杨天蒙, 满林坤, 齐阳, 等. 含风电电力系统中复合储能系统容量优化方法[J]. 电工电气, 2018(3): 7-11.

YANG Tianmeng, MAN Linkun, QI Yang, et al. Capacity optimization method of hybrid energy storage system containing wind power[J]. Electrotechnics Electric, 2018(3): 7-11.

［30］ 修晓青, 李建林, 惠东. 用于电网削峰填谷的储能系统容量配置及经济性评估[J]. 电力建设, 2013, 34(2): 2.

XIU Xiaoqing, LI Jianlin, HUI Dong. Capacity configuration and economic evaluation of energy storage system for grid peak load shifting[J]. Electric Power Construction, 2013, 34(2): 2.

［31］ 刘小寨, 徐天, 葛立坤, 等. 含风电场的电网储能系统选址和优化配置[J]. 电网与清洁能源, 2014(12): 70-78.

LIU Xiaozhai, XU Tian, GE Likun, et al. Location selection and optimal allocation for energy storage system of power system with wind farm[J]. Advances of Power System & Hydroelectric Engineering, 2014(12): 70-78.

［32］ 杨军峰, 郑晓雨, 惠东, 等. 储能技术在送端电网中促进新能源消纳的容量需求分析[J]. 储能科学与技术, 2018, 7(4): 698-703.

YANG Junfeng, ZHENG Xiaoyu, HUI dong, et al. Capacity demand analysis of energy storage in the sending-side of a power grid for accommodating large-scale renewables[J]. Energy Storage Science and Technology, 2018, 7(4): 698-703.

［33］ 张坤, 毛承雄, 谢俊文, 等. 风电场复合储能系统容量配置的优化设计[J]. 中国电机工程学报, 2012, 32(25): 79-87. 

ZHANG Kun, MAO Chengxiong, XIE Junwen, et al. Optimal design of hybrid energy storage system capacity for wind farms[J]. Proceedings of the CSEE, 2012, 32(25): 79-87.

［34］ 徐国栋, 程浩忠, 方斯顿, 等. 用于提高风电场运行效益的电池储能配置优化模型[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(5): 62-70.

XU Guodong, CHENG Haozhong, FANG Sidun, et al. An optimization model of battery energy storage system configuration to improve benefits of wind farms[J]. Automation of Power Systems, 2016, 40(5): 62-70.

［35］ 曲春辉, 孙文文, 陶思钰, 等. 基于模糊控制算法和布谷鸟搜索算法的混合储能系统优化配置[J]. 电气应用, 2019(1): 16-22.

QU Chunhui, SUN Wenwen, TAO Siyu, et al. Optimal configuration of hybrid energy storage system based on fuzzy control algorithm and cuckoo search algorithm[J]. Electrotechnical Application, 2019(1): 16-22.

Energy storage participating in thermal power peaking and configuration in background of new energy: a review

GAO Chunhui1, XIAO Bing1, YIN Hongxue2, WU Guanyu1, ZHOU Jinghua2

(1. State Grid Inner Mongolia Eastern Power Co., Ltd., Institute of Electric Power Science, Hohhot 010000，China; 2. Inverter Technologies Engineering Research Center of Beijing, North China University of Technology, Beijing 100144, China)

With the increasing capacity of new energy power generation grids, the volatility and intermittent nature of new energy power generation output has an effect on stable operation of the power grid. Thermal power plants need to frequently participate in deep peak shaving to ensure the safety of power grid operation, resulting in a sharp increase in peaking pressure of thermal power plants. In this regard, this paper summarizes the current situation of conventional thermal power units participating in power grid peak shaving and related auxiliary service policies issued in some regions. It lists the existing demonstration projects of energy storage systems in China to participate in power grid peak shaving, and summarizes the applicable power grid adjustment, peak energy storage technology and capacity allocation methods commonly used in energy storage systems.

new energy, thermal power plant, peaking pressure, energy storage technology, capacity allocation

TM621.7

A

10.19666/j.rlfd.201903059

2019-03-13

高春辉(1972)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向为电气工程，TLJGCH@163.com。

尹宏学(1994)，女，硕士研究生，主要研究方向为电气工程，2870094871@qq.com。

高春辉, 肖冰, 尹宏学, 等. 新能源背景下储能参与火电调峰及配置方式综述[J]. 热力发电, 2019, 48(10): 38-43. GAO Chunhui, XIAO Bing, YIN Hongxue, et al. Energy storage participating in thermal power peaking and configuration in background of new energy: a review[J]. Thermal Power Generation, 2019, 48(10): 38-43.

（责任编辑 李园）