储能参与泛在电力物联网辅助服务应用综述

王辉，梁登香，韩晓娟

（华北电力大学控制与计算机工程学院，北京市 昌平区 102206）

0 引言

随着风电、光伏等可再生能源的大规模开发，交直流输电规模增大，大量电力电子元器件进入电网，加剧了电网的复杂程度。同时，人工智能的快速发展，互联网经济、数字经济等出现，对现有电力系统的运行方式提出了新的要求。结合物联网技术打造电网设备的全面互联、互通和互操作的“泛在电力物联网”，已成为新时代我国电力能源体系的发展趋势[1-3]。

储能系统作为泛在电力物联网的关键支撑，可有效弥补风电、光伏等间歇式新能源并网时给电网安全稳定运行带来的挑战，不但能提高系统运行的稳定性，同时还能够优化系统结构[4-10]。通过在发电侧配置储能，可以有效解决风电、光伏等可再生能源的波动性和间歇性，显著提高风能、光能的消纳水平；在负荷侧配置储能，可以有效实现需求侧管理，提高供电质量，降低用户的用电成本；在输配电侧配置储能，可以为系统提供无功支持，缓解线路阻塞，延缓输配电设备的扩容升级。此外，储能还可以参与电力系统辅助服务，为系统提供调峰、调频、电压支持和备用容量等服务[11-13]。

随着电力市场的进一步深化改革，电力辅助服务市场成为改革的热点和重点。2017年9月，国家发改委和国家能源局等五部门联合下发了《关于促进储能技术与产业发展的指导意见》，指出“允许储能系统参与机组联合或作为独立主体参与辅助服务交易”，初步建立了储能参与辅助服务的市场机制。东北、山西、福建、山东、新疆、宁夏、广东、甘肃等8个电力辅助服务市场改革试点所公布的辅助服务试运行方案中，专门为储能系统制定了相关的运营规则，这意味着储能技术作为一种新兴的技术手段，出现在辅助服务市场的视野内，未来随着政策及市场的影响，储能在电力辅助服务市场将迎来新的发展浪潮。

本文以储能参与泛在电力物联网下的辅助服务为应用场景，分析了储能在调峰、调频、电压支持和备用容量领域的参与机制，归纳总结了当前的研究现状，讨论了储能在泛在电力物联网下辅助服务中的发展前景和研究方向。同时结合泛在电力物联网建设，对储能在我国参与辅助服务的商业模式进行了探讨，为后续开展更深入的研究提供参考与借鉴。

1 储能技术的发展现状

储能是指通过一定的装置或物理介质将能量存储起来的技术，储能技术按其存储介质进行分类，可以分为机械储能、化学储能、电磁储能和相变储能等。机械储能主要是通过将电能和机械能相互转换进行能量的存储和释放，主要有抽水蓄能、飞轮储能和压缩空气储能等；化学储能通过化学反应实现电能和化学能的相互转换，主要包括锂离子电池、铅蓄电池、钒液流电池和钠硫电池等；电磁储能主要包括超导磁储能和超级电容器等，超导磁储能利用超导线圈储存磁场能量，能量交换和功率补偿无需能源形式的转换，超级电容器根据电化学双电层理论研制而成，充电速度快，可提供强大的脉冲功率；相变储能是利用相变材料在物态变化时吸收或放出大量潜热而实现[14-16]。

据统计，截至2019年年底，全球已投运储能项目累计装机规模183.1 GW，其中，抽水蓄能的累计装机规模最大，为171.0 GW。中国已投运储能项目累计装机规模32.3 GW，占全球市场总规模的17.6%，其中，抽水蓄能累计装机规模最大，达到30.3 GW；电化学储能累计装机规模位列第二，为1 582.7 MW；在各类电化学储能中，锂离子电池累计装机规模最大，为1 261.4 MW。

近年来我国的电化学储能市场规模一直保持着高速增长的势头，2017年增长率为60.4%，2018年增长率更是达到175.2%。随着电力体制改革的进一步推进，推动市场化机制和价格机制的储能政策将为储能应用带来新一轮的高速发展，市场需求也趋于刚性。在此背景下，电化学储能的规模将得到继续扩大。截至2018年年底，电化学储能在各应用领域的累计装机分布如图1所示。

图1 电化学储能在各应用领域的累计装机分布Fig. 1 Cumulative installed distribution of electrochemical energy storage in various application fields

从图1可以看出，电化学储能目前在电网侧和辅助服务领域的快速发展使得储能在四大领域均衡发展，一改前几年集中于用户侧的现状。随着电力改革的推进，电力辅助服务市场将逐步放开，储能在辅助服务市场将具有巨大潜力。

2 储能技术在电力系统辅助服务中的应用

辅助服务是为了保障电力系统安全稳定运行和电能质量而开展的一种必不可少的服务[17-19]。我国电力辅助服务分为基本辅助服务和有偿辅助服务。其中，基本辅助服务是指机组必须提供的服务，不进行补偿，主要包括一次调频、基本调峰、基本无功调节等；有偿辅助服务是指并网发电厂在基本辅助服务之外所提供的辅助服务，将结合辅助服务主体实际应用效果为参与者提供合理的价值补偿，主要包括自动发电控制(automatic generation control，AGC)、有偿调峰、备用、有偿无功调节、黑启动等。储能在辅助服务中的应用主要包括调峰、调频、电压支持和备用辅助服务4种。

2.1 储能调峰

随着风电渗透率的增加，系统负荷峰谷差增大，加剧了电网的调峰压力，应用储能辅助电网参与调峰，存储低谷时段电力，在用电高峰时释放，可以有效降低系统负荷峰谷差，减少调峰容量需求。目前，抽水蓄能电站已被广泛应用于电网调峰领域。在电化学储能方面，大连融科携手大连热电集团有限公司建设了200 MW/800 MW·h的储能调峰电站。此外，AES在全球也规划建设了多个锂离子电池调峰电站。

目前储能参与电网调峰的研究主要集中在储能系统的容量配置和控制策略等方面[20]。

1）容量配置方面。

容量配置作为储能参与辅助调峰规划的首要环节，对储能参与调峰具有至关重要的影响。针对储能参与辅助调峰进行容量配置时，不仅需要考虑负荷和新能源出力的不确定性，同时还需要兼顾系统的经济性。文献[21]提出了基于博弈论的混合储能系统优化配置方法，分别将铅蓄电池、锂离子电池和钒液流电池作为合作博弈模型的参与者，利用遗传算法得到博弈模型的纳什均衡解作为储能系统的最优容量。文献[22]针对单类型锂离子电池应用场景单一的问题，提出采用混合储能技术实现多类型电池互补，并基于 BP神经网络算法实现了混合储能系统功率容量的最优配置。文献[23]在考虑放电深度对电池使用寿命影响的基础上，合理评估了储能承担调峰功能的节能效益、环保效益以及容量替代效益，以净收益最大为目标，提出了基于可变寿命模型的储能容量配置方法。

在储能参与调峰的容量配置层面，目前的研究多以系统净收益最大为目标函数，兼以考虑储能成本、环境效益等因素来配置合理的储能容量。随着我国电力系统辅助市场交易规则的逐步完善，在储能参与调峰时，对当地的补偿政策应予以充分考虑。

2）控制策略方面。

目前储能参与调峰的控制策略研究主要集中在储能系统与其他机组协调运行，共同参与辅助调峰。文献[24]提出一种储能与正常调峰、深度调峰、投油调峰和启停调峰等常规手段组合调峰的方法。文献[25]在考虑调峰过程中的各类非线性及时变因素的基础上，提出了基于最优价值网络的跨区直流输电调峰优化方案。文献[26]设计了含动作死区参与负荷低谷时段调峰的电池储能系统控制策略，该策略可有效减少因风电接入所引发的火电机组启停调峰次数。文献[27]从风电幅频特性出发，提出了含高渗透率风电的电力系统混合储能后协调优化运行的模型，利用储能电池响应快的特点配合风电场平抑波动，利用抽水蓄能存储容量大的特点协调系统进行调峰。

目前多以储能配合常规机组的方式完成调峰任务，在储能参与调峰的控制策略层面，应详细考量储能系统的循环寿命以及其他机组的调峰能力，设计高效的综合调峰控制策略。同时在泛在电力物联网下，多种信息高速互联，给储能参与调峰带来了机遇与挑战，在制定控制策略时，应及时考虑新能源输出、实时电价、电力负荷等信息，使储能参与调峰更加智能。

2.2 储能调频

调频辅助服务主要是通过调节电网中的有功出力，实现对电网频率及联络线功率的控制，以解决区域电网的短时随机功率不平衡问题。储能相对于传统的火电机组，具有快速精确的响应能力，可以在 1 s内完成调度指令，调频效果也远优于传统的火电机组。另外，储能设备还能经济运行在非满负荷状态，既能向上调节，也能向下调节，可以提供本身容量2倍的调节能力，因此储能是一种优质的调频资源。

储能参与调频辅助服务在国外有丰富的经验可以借鉴，根据美国国家能源局全球储能项目数据库统计，截止到2019年7月31日，全球已签约或在建的用于电力系统调频的储能工程共计228项，累计装机规模为1 378.265 MW。其中，美国占92项，累计装机规模达638.549 MW；中国占23项，累计装机规模为39.18 MW，用于调频的储能项目数排在世界第 6。国外储能调频案例的成功为储能参与调频在我国发展提供了借鉴。2013年北京石景山热电厂 2 MW/0.5 MW·h锂离子电池辅助220 MW燃煤机组参与电力系统调频正式挂网运行，成为我国第1个以提供电网调频服务为主的兆瓦级储能系统示范项目，也是全球第1个将储能系统与火电机组捆绑，联合响应电网自动发电控制(autoumatic genetation control，AGC)指令信号的项目，储能系统接入后，机组调频性能得到了显著提升。

目前，业内针对储能调频的研究主要集中于调频特性、充放电控制策略、储能系统容量配置等方面[28]。

1）在调频特性方面。美国西北太平洋国家实验室的研究报告指出，飞轮储能的调频能力为水电机组的 1.7倍，燃气机组的 2.5倍，燃煤机组的 20倍。文献[29]通过对电池储能系统的功率-频率特性分析得出，电池储能系统的调频效果是燃煤机组的3.3倍左右。

2）在控制策略方面。针对电网级的调频控制策略，主要通过设置分配系数将调频需求分配给储能系统和传统调频机组[30-31]，或者通过设计相应的滤波算法对区域控制误差(area control error，ACE)信号进行分解，实现对储能系统和机组的功率分配[32-33]，或者对不同调频源的优先级进行排序，根据优先级调用不同的调频源[34]。对于辅助单台机组而言，文献[35]提出了一种以最大化储能系统 AGC运行的净收益为目标，储能系统响应电网 AGC指令的优化控制模型，但该策略是基于已有的 AGC指令特性进行事后评估，不涉及实际运行中的详细控制策略。现有工程采取满功率补偿策略，但该策略缺乏对储能系统的能量管理，不利于储能工况持续性，为对该情况进行改善，储能充放策略应考虑储能对 AGC指令与机组出力偏差的补偿度，在考虑调频性能的同时兼顾储能的电量平衡度[36]。因此，储能系统在参与调频的控制策略层面，需综合考虑其他机组的运行状态、自身的调频能力以及电力系统的调频需求，统筹考虑各机组的调频方式及调频深度，确定合适的调频时机与调频力度，在满足电力系统的调频需求下，优化自身的调频策略。

3）在容量配置方面。目前常用的方法主要有差额补偿法和经济特性法。根据历史典型日的ACE数据，利用集合经验模态分解法确定储能系统容量或在收益和成本基础上，考虑系统频率波动曲线和电池储能的充/放电特性，以储能年收益最大为目标，给出储能系统最优容量配置[37]。未来随着储能成本的进一步下降，在调频中可以考虑用储能替代传统调频设备，降低调频成本。

2.3 电压支持

由于无功功率在传输过程中容易发生损耗，对于线路较长、供电范围较大、有多级变压的供电系统，利用发电机组调压将难以满足系统需求。储能装置能够快速响应负荷需求，为负荷提供几分钟以上甚至 1 h的服务。因此，通过在负荷侧配置储能系统，根据负荷需求释放或吸收无功功率，可有效解决远距离输送时无功功率损耗的问题。目前储能系统参与调压的研究主要集中在配电网中分布式储能容量配置和控制策略。文献[38]以电压越限调节为目标，建立了分布式光伏配电网储能容量优化配置模型；文献[39]针对主动配电网中潮流双向性及可再生能源带来的电压频繁波动问题，提出一种基于两阶段运行优化的传统调压设备与分布式储能协调控制方法。在第1阶段，分布式储能系统仅用于有功平衡，不提供无功支持；在第2阶段，分布式储能通过无功控制和有功充放电控制使关键节点电压维持在正常范围内。

在储能参与电压支持的进一步研究中，需计及地域因素、传统电压调节设备、清洁能源、可控负荷等进行综合建模，需详细考虑储能及其他调节资源的成本、可靠性、快速响应性能等因素，对电能质量、经济效益、环境效益等多目标进行规划求解。

2.4 备用辅助服务

备用容量是指电力系统除满足预计负荷需求外，通过预留一定的有功功率储备，在发生事故时，能够保证系统的安全稳定运行和保障电能质量。储能系统可以通过充放电为电网提供备用辅助服务，由于其可充放电的特性，储能设备提供备用辅助服务时，相当于可提供2倍于其额定容量的调节容量。目前针对储能参与备用辅助服务的研究主要集中于通过引导储能参与需求响应作为备用容量。文献[40]在计及环境因素的动态调度中考虑需求响应资源提供旋转备用，以最小化社会成本为目标函数，确定提供旋转备用的最优储能容量。文献[41]讨论了电动汽车储能在系统备用中的应用。文献[42]分析了含压缩空气储能电力系统的协调调度模型，考虑了反映压缩空气储能电站分钟级运行特性的旋转备用容量约束和日内调度约束，在制定压缩空气储能电站最优运行计划的同时得到压缩空气储能电站的最优旋转备用容量承担方案。文献[43]基于可再生能源预测存在误差，分析了储能作为备用容量可以在不同时间范围内弥补预测误差以确保新能源的可用性。文献[44]利用大用户以直购电的形式消纳风电，引入储能系统弥补因风电的不确定性导致的备用空间的不足。

随着电动汽车与清洁能源的应用越发广泛，其对电网安全的冲击也就越发明显，储能作为备用辅助服务的中坚力量，在备用容量配置上，需充分考量电动汽车与清洁能源给电网带来的极端波动情况，对储能成本以及参与备用辅助服务的收益进行评估，对参与辅助服务的奖励机制及政策进行精准剖解；由于电动汽车的反向并网(vehicle-to-grid，V2G)技术的日益成熟，储能参与备用辅助服务也需适当考虑电动汽车蓄电池参与服务的能力，从而降低成本。

3 储能参与电力系统辅助服务的商业模式

商业模式作为推动储能发展的关键，能够最大化储能的应用价值。储能参与不同应用领域，其电价机制、政策环境等因素不同，经济价值有所差异，因此其商业模式也各不相同。目前，针对储能商业模式的研究主要集中在分布式发电、微电网、电动汽车及动力电池梯次利用等领域[45-47]。

由于我国辅助服务政策都是结合发电端操作和运行的，国内对于储能参与辅助服务的商业模式研究还处于初步阶段。泛在电力物联网下储能参与辅助服务的商业模式如图 2所示。随着电力市场的日趋成熟、储能参与辅助服务的市场机制的逐步完善，储能将在辅助服务市场得到更广泛的应用，尤其是泛在电力物联网的建设将加速储能在辅助服务领域的商业化进程，储能的商业模式也将通过市场不同主体投资运营来实现。

图2 泛在电力物联网下储能参与辅助服务的商业模式Fig. 2 Business model of energy storage participating in ancillary services under ubiquitously internet of things

1）发电企业投资。在该投资模式下，发电厂利用现有资金或从银行借贷对储能系统进行投资和运营。在风电场、光伏电站配置储能系统，在促进新能源消纳的同时为电网提供辅助服务，获取辅助服务收益。在火电厂配置储能系统，辅助火电机组参与 AGC调频，在提高机组调频性能的同时可使机组获得更大的调节深度，使机组得到更多的补偿收益。

2）电网公司投资。在该投资模式下，由电网公司对储能系统进行投资和运营。储能系统代替部分效率低下的燃煤机组，作为独立主体参与辅助服务，获取辅助服务收益。

3）第三方投资。在该投资模式下，储能系统由第三方进行投资和运营。第三方可以直接将储能系统作为独立主体参与辅助服务，获取辅助服务收益，也可以将储能系统租赁给发电企业或电网公司，通过收取租赁费用收回投资。

4）工商业、住宅用户投资。在该投资模式下，储能系统由工商业、住宅用户进行投资和运营。储能系统接受电网调度机构统一调度，为电网提供辅助服务，获取辅助服务收益。

目前，北京睿能石景山电厂电池储能调频应用示范项目、辽宁卧牛石风电场钒液流电池储能示范电站等项目采用发电企业投资模式，广东电源侧储能电站项目采用电网公司投资模式，无锡新加坡工业园智能配网储能系统采用第三方投资模式，张北风光储输示范工程采用工商业、住宅用户投资模式。我国正在尝试各种投资模式以使储能更好地参与辅助服务。随着泛在电力物联网的建设，共享经济将成为主要的价值取向，若能将储能系统作为电力系统常规设备参与调度管理和结算，实施“按效果付费”，将为储能系统投资收益提供保障，加速储能在辅助服务领域的商业化进程。

4 结论

随着泛在电力物联网的建设及辅助服务市场的开放，为储能参与辅助服务提供了良好的契机。储能参与辅助服务，在国内无论从技术成熟度还是相关的基础研究都已具备实现产业化的基础条件。但是，其商业运营模式高度依赖于相关政策的制定。未来，需要进一步开放辅助服务市场，使储能可以名正言顺地以独立主体参与到电力市场中，同时进一步加快储能在辅助服务领域的应用试点，将储能设备作为电力系统常规可控设备参与调度管理和结算，实施“按效果付费”的辅助服务补偿机制，为储能系统的投资收益提供保障，充分发掘储能系统的调峰调频能力，培育独立的电力系统调频运营商，加速储能在辅助服务领域的商业化进程。