基于CPS指标评估的不同场景调频储能容量配置

陈 浩，贾燕冰，王晓勤，郑 晋，韩肖清，王金浩

(1.太原理工大学 电力系统运行与控制山西省重点实验室，太原 030024；2.山西汾西重工有限责任公司，太原 030027；3.国网山西省电力公司电力科学研究院，太原 030012)

受地理位置、资源禀赋影响，我国形成了分别以火电和水电为主的的两类电源结构。在不同电源结构中，随着间歇性和波动性输出特性的风电、光伏大量并网，使得电网对快速调节服务的需求大幅增加[1]。同时，负责电网在秒级、分钟级能量平衡的火电、水电的AGC机组受机炉跟随时滞及季节性丰枯影响，其有限的调频容量愈发难以满足系统频率响应的速度和精度要求[2]。在需求侧日趋紧张的调节资源及尚不完善的辅助服务“两个细则”补偿机制背景下[3-4]，其参与调频市场缺乏积极性。而储能电池因其规模化发展及成本的大幅下降，逐渐成为AGC中优质的资源[5]。

合理的调频储能容量配置是储能参与调频盈利的重要保障，对于鼓励储能以合理、可持续盈利投入到辅助服务市场起到了基础性的作用。现阶段储能提供电网调频的容量配置方法主要有差额补偿法、平抑波动法和经济性评估法[6]。文献[7]基于实测的区域控制偏差(area control error，ACE)及电网调频动态模型频谱分析得到储能资源在调频资源容量占比逐渐提高，ACE标准差出现先增后减，说明储能容量并非越大越好。文献[8]基于辅助补偿政策及EMD分解策略提出了改善电厂调频性能的高低频分段点及最优经济容量配置；文献[9]根据电网能量需求持续曲线对储能容量配置进行评估；文献[10]考虑储能日历寿命衰减模型，以净效益最大为目标容量配置。上述储能容量配置方法均能在改善电厂调频性能的同时，将经济性纳入规划，但其并未从电网侧改善电网频率性能的宏观角度对储能总量给予规划。

同时，国内储能在现有的政策及技术背景下，参与调频的模式仍主要是辅助传统机组执行AGC指令。据不完全统计，已有包括山西同达9 MW/4.5 MWh、内蒙古上都18 MW/9 MWh在内的储能调频工程在内多达20个项目在2018年投运、在建、招标[11-12]。区域市场也从华北、蒙西向南方电网扩散，其投资容量在行业内形成2台300 MW机组配置9 MW/4.5 MWh的招标模式。但随着已投和在建火-储联合项目日益增多，已有华北能监局将调频申报价格拟定为不设底线的0～12元/MW[13]，山西也由最初的7元/MW申报价格降到了5元/MW的底线价格，各地日趋激烈的竞争将成为市场常态。若该市场储能容量配置仅依据与传统机组比例投建，而未从宏观层面将区域电网调频需求特征、电源结构特性、工况场景纳入考虑，其爆发性、无序的市场招投标将不利于各储能供应商按预期回收成本。综上，无论从理论研究还是工程实际出发，亟需基于频率评价指标对储能容量进行宏观规划。

因此，本文首先综合分析了我国以火电和水电为主的两种电源结构，建立了用于控制区调频仿真的火电、水电模型，并将符合调频工况的储能等效模型纳入两区域电网仿真；其次利用低通滤波器分解调频需求的方法，并结合水电机组易受季节性丰枯影响，构建了火、水、储调频任务分配简化模型；最后通过基于CPS指标的分析，对比各电源结构下CPS改善率，针对不同容量CPS改善率边际递减效应，确定各电源结构下的储能容量规划。

1 计及电源结构的系统仿真模型

为分析在不同电源结构的控制区域储能调频效用并进行容量配置，本文基于经典两区域互联电网AGC仿真模型[14]，提出将图1所示的水电机组等值模型纳入考量，其不同于火电模型参数如表1.考虑到二次调频易受火电爬坡率、水电丰枯调频容量不一致的约束，在上述仿真系统中增设机组发电约束环节如图2。并选择能够满足调频需求的储能一阶简化模型如式(1)。

表1 等值水电机组部分参数Table 1 Partial parameters of the equivalent hydropower unit

图2 发电机组约束环节Fig.2 Generator set constraint

(1)

式中：Ge(s)表征储能响应延迟传递函数；Te为时间常数取0.01.为避免储能调频受电量限制，在其功率转换与输出环节之外，添加能量管理环节图3，图中C0，CN分别是储能初始参考容量及额定容量。

图3 储能电池荷电状态等效模型Fig.3 Equivalent model of the state of charge of energy storage battery

依据前述分析，建立储能参与二次调频的两区域互联电网等效模型如图4，并对区域1配置储能、水电、火电机组，各参数设置如文献[14-15]。

2 基于调频工况分析的指令分配

本节基于某省SCADA系统读取的该省丰水大发、丰水小发、枯水大发、枯水小发典型日15 min调频需求及可调量分析如表2。其中在确定各机组可调节量时，基于经济性考量并结合调度实际，做出下述合理简化：

表2 某省典型工况AGC需求及可调量Table 2 AGC demand and adjustable amount of typical working conditions in a province MW

1) 丰水期水电机组优先满功率发电，系统向下调时，水电机组只承担额定容量的50%作为下调容量；

2) 枯水期水电机组向上爬坡能力有限，系统向上爬坡水电只承担下调量的50%.

从上述数据可知，水电爬坡率较快，其单位时间可调量远大于火电，但其易受季节性影响。基于此，本文制定调频策略如图5，图中RegA，RegD分别表示调频需求中的低频及高频信号。

3 基于CPS改善率的储能容量配置

CPS评价标准是NERC在A1/A2标准缺陷下，基于严谨的统计和数学推演，以控制频率偏差和联络线功率为目标考核控制区的标准。该标准基于对整个电网频率的贡献进行评价，从而使得控制目标成为整个电网频率稳定的评价指标。我国大部分省级电网均已采用该指标对频率进行考核，因此引入该指标对储能在不同电源结构下的容量规划具有很强的现实意义。

CPS1标准是指控制区在一个时间段内， ACE应满足式(2)要求。

(2)

(3)

CPS1=(2-CF)×100% .

(4)

式中：ε是上年度系统实际频率与标准频率偏差的1 min平均值的均方根，Bi是控制区i的频率偏差系数，单位MW/0.1 Hz.

当CPS1≥200%，表明AGC调节量有助于减少控制区频率偏差；当100%≤CPS1≤200%，表明控制区调节量不利于频率偏差降低，但其影响还未超过允许；当CPS≤100%，说明AGC偏差已经超出了允许值。

CPS2指标是指控制区10 minACE平均值控制在限值L10内，满足式(5)即合格点数占比不低于90%

XAVG10 min(XACE1 min)≤L10,

(5)

(6)

4 算例

4.1 基于不同场景的储能调频贡献分析

本节忽略典型电源结构下控制区占比较小机组，以火、水电等值机分别承担AGC指令代表我国北方以火电为主(场景Ⅰ)和西南以水电为主(场景Ⅱ)的两种电源结构，对同容量的储能在Ⅰ、Ⅱ场景受到幅值为0.05 pu的阶跃负荷扰动进行分析如图6.

图6 各机组跟踪指令及频率响应效果图Fig.6 Tracking instructions and frequency response effect diagram of each unit

图6(a)(b)为未加入储能的传统电源响应扰动出力及频率变化图，场景Ⅱ执行调度指令用时35 s较场景Ⅰ，140 s调节速度快了75%，且Ⅱ最大频率偏差仅为0.013 Hz，是Ⅰ频率偏差0.032 Hz的40%，说明水电较多的电源区本身就具有调速快、抑制频差的优势。图(c，d，e，f)分别为场景Ⅰ，Ⅱ加入同等容量储能参与调频后，各机组出力及频差变化。显然因火电受爬坡率限制，配置储能可充分发挥其与火电的互补特性，储能峰值功率达0.045 pu，比场景Ⅱ0.025 pu高出80%.若用衡量调频贡献的“调频里程”计量，储能调频里程为0.050 2 pu，较场景Ⅱ的0.025 3 pu提高了近1倍。因此可得结论：依据不同电源结构规模储能配置很有必要，储能在火电充裕区贡献度较水电区大。

4.2 基于CPS评估的储能调频效用分析

本节选取某SCADA获取的省典型日共24 h调频指令作为调频需求，并将前述CPS评估指标用于对储能配置后调频效用分析，因CPS2指标均符合要求，这里不再列写。其中系统总调频需求700 MW，将传统机组与储能共同承担调频任务作为基准场景，而传统机组独立承担调频作为对比场景。其中，丰水期水电代表两场景中水电丰裕的电源结构，其机组下调量仅为上调量的50%，枯水期与之对应相同，这里不做赘述。如图7(a)(b)分别为火电、水电与储能容量比为0.82∶0.18时，其跟踪指令运行图。图8(a)(b)分别为与之对应的CPS变化图。

图7 各控制区跟踪指令运行图Fig.7 Each control area tracking instruction operation diagram

图8 各控制区CPS1对比图Fig.8 Comparison of each control area CPS1

从图中对比及数据分析可得，在两场景中配置储能均可改善控制区域调频精度及CPS1指标，有利于调频性能的提升。其中火电丰裕区调节日平均精度由67.51%提升到85.33%，CPS1日平均值也由200.575%提为200.642%；但水电丰裕区因其原具有较好的跟踪效果及较高的CPS1值，其配置储能改善精度及CPS效用不大，仅当丰水期发生较大负扰动，水电因其下调容量有限，储能可承担的调频容量才会较大，如图7(b)中箭头所指方框部分，在此刻其调频精度大幅提升。因此，将储能配置在水电丰裕区，其改善该地区调节精度及CPS评估指标效用不如火电丰裕地区，不失一般性，在丰水期，储能易较多承担下调容量，在枯水期，储能较多承担上调容量，其季节性单向充放电将不利于储能SOC均衡。

4.3 基于CPS评估的不同场景储能容量配置

基于前述结论，本节依据CPS改善率的边际效益确定不同场景储能配置的经济容量及效用容量。如图9为配置不同比例储能各场景CPS1改善情况，图10所示为CPS1对储能配置容量的敏感度变化趋势图。

图9 各控制区配置不同容量储能CPS变化图Fig.9 Different capacity energy storage CPS changes in each control area

图10 各控制区CPS1对储能容量敏感度Fig.10 CPS sensitivity of energy storage capacity in each control area

由图9知，在火电丰裕区储能容量占比低于50%时，其CPS指标随储能容量提高而显著提升，对比水电丰裕区CPS较之平缓的特征，说明相同容量的储能配置在火电丰裕区可充分发挥储能调节资源的优势，取得更好的调节效果。同时，随储能资源占调频容量比重提高(水电丰裕区高于50%、火电丰裕区高于60%时)，CPS改善效果不再明显，造成这一现象的原因主要是ACE中含有的高频分量有限，储能借助其性能优势完成高频指令调节任务后，余量将被等同于传统机组执行任务，因此产生CPS指标趋于平稳的现象。因储能易受其SOC限制，随着其调频容量占比提高，易出现电量受限无法充放电的情形，因此本文建议在水电、火电丰裕区分别配置调频需求的50%、60%作为其效用容量。

由图10知，各区域对储能容量增量的敏感度不同。若以10%调频容量增加储能配置，水电、火电丰裕区CPS改善幅度最大分别发生在20%和40%。产生这一现象的原因是因为储能具有与水电类似的调频性能，配置较小容量储能即可弥补水电暂态斜率下降造成的反调现象。但因水电机组本就具有良好的调频性能，随着储能配置容量增加，并不能体现其性能优势。相反，火电机组因爬坡率受限，储能容量从30%提升到40%，承担了调频任务中几乎全部的高频指令，将大幅改善CPS指标，若继续增设储能，其将不得不承担低频指令，与火电的互补效应将逐渐减弱。因此，考虑到目前储能单位成本仍较昂贵的现状，文本建议在水电丰裕区、火电丰裕区分别配置调频需求的20%、40%作为其调频经济容量。

5 结束语

本文利用CPS评估指标、基于不同场景储能和传统机组工况、综合研判储能的调频需求及仿真效果对比得出以下结论：配置合理规模储能参与AGC控制，有利于改善控制区频率性能；不同电源结构的储能需求具有较大的差异性，有必要依据不同场景确定储能容量；依据控制区CPS评估指标改善效用递减可针对水电丰裕区、火电丰裕区给出适宜的储能配置总量建议。

考虑到所研究控制区ACE波动情况的差异性，上述配置容量仅依据典型日需求波动进行分析，其容量配置建议未必适用于其他控制区，实际工程还需要结合各场景火电、水电机组比例，各机组调频效益收益及储能成本量化模型具体分析。因此，储能参与调频的经济性和补偿机制将成为下一步研究的重点。