提升局部区域新能源外送能力的储能容量优化配置方法

代 倩，吴俊玲，秦晓辉，张 健，张彦涛，陆润钊

（中国电力科学研究院有限公司，北京市 100192）

0 引言

中国力争二氧化碳排放于2030 年前达到峰值，并努力争取2060 年前实现碳中和。2030 年风电、太阳能发电总装机容量将达到1.2 TW［1］。但随着新能源装机规模不断增加，新能源的随机性和波动性势必将给电网的电力电量平衡和安全稳定带来严峻的挑战，新能源消纳压力将长期存在［2-3］。以中国西北新能源开发为例，该地区以集中开发为主，新能源消纳受系统调节能力和外送通道输电能力制约。储能作为一种灵活性调节资源，具有快速功率调节能力，已受到国内外的广泛关注［4-8］，在局部区域配置储能装置可利用其电量的时空转移特性，减少线路尖峰潮流、满足电网通道的安全稳定因素制约，从而延缓输电设施投资［9］。如何配置合理规模的储能用于缓解通道阻塞压力，提高新能源富集区域外送能力是亟须研究的技术问题。

储能容量配置常见于新能源场站［10-13］和微电网［14-16］中。文献［10］和文献［11］分别利用频谱分析和低通滤波相结合的技术以及粒子群优化算法，确定满足平滑新能源出力波动性需求的储能最优容量。文献［12-13］为了满足新能源场站输出可供调度的固定功率，由储能来补偿新能源出力预测误差，使新能源出力曲线满足设定的可调度曲线。文献［14-16］均将储能作为能量平衡的元件，在园区等微电网系统中建立储能的优化配置模型，储能的容量作为优化待求解量，通过LINGO 商业软件、人工智能算法等求解。上述文献均是研究新能源场站、工业园区、微电网中储能容量的配置问题，优化求解变量维数小、机组类型不全面且不考虑实际网架的约束，这些方法在面对省域实际电力系统中的储能规划问题的适应性会减弱。文献［17-18］均从提升系统调峰能力促进新能源消纳角度考虑储能优化配置问题。文献［18］提出了满足省级电网新能源消纳性能/投资成本较优的储能容量需求计算方法，然而其在建模过程中没有考虑常规机组类别和特性的差异性，仅以最小出力来统一安排所有非新能源机组的出力，不符合实际电力系统运行特性。另外，也没有考虑新能源出力特性，以每月若干个典型日代表全年的资源特性，对大时间尺度下的新能源随机特性考虑不够全面。

目前尚未有文献从缓解大电网局部断面阻塞的角度来配置储能以提升新能源消纳能力。而在解决该问题时，同样也需要克服文献［18］存在的两个问题，使储能容量配置方法能适应大电网储能规划的需求，本文基于电力系统源网荷一体化生产模拟软件（power system department-power energy &balance，PSD-PEBL），在考虑新能源预测偏差的基础上可实现多个分区在1 年内各类型（火电、燃气、水电、核电等）发电机的启停安排和逐小时出力安排，模拟得到局部断面外送的弃电功率；然后，对时序生产模拟得到的弃电曲线进行概率统计分析，以恒功率法得到满足弃电率约束的储能初始容量，在此基础上利用累积概率分布函数确定储能时长，进而对储能进行优化配置。最后，以中国西北某省局部区域新能源外送为案例，分析在现有国家要求的弃电率约束下所需配置的储能规模，并探讨储能的配置规模与新能源装机占比和利用率之间的敏感性。

1 新能源局部区域外送影响因素

局部新能源富集区域外送的示意图见附录A图A1，外送受阻主要受以下3 个因素影响：

1）断面输电能力约束：由于本地支撑电源较少，受安全稳定约束，若故障后可能会受低/高电压约束，新能源存在脱网风险，从而造成断面弃电。

2）本地负荷制约：受本地产业结构的制约，本地负荷少，消纳新能源能力不足。

3）本地电源结构：常规机组一般有火电、气电、水电机组等组成，受供热期、来水等的影响，本地电源的调节能力有限，也会造成新能源弃电。

为了适应局部区域大规模新能源并网外送要求，当区域内负荷消纳能力和外送断面的输电能力不足时，需要新增具有快速功率吞吐能力的储能装置，并对其容量进行优化配置，具体方案如下，流程如图1 所示。

图1 局部断面储能容量配置的计算流程图Fig.1 Flow chart of calculation of energy storage capacity configuration for regional section

步骤1：确定区域电网的计算参数，定义局部区域送出断面。

步骤2：利用PSD-PEBL 软件建立系统的优化调度模型，开展时序生产模拟计算。

步骤3：确定各局部区域送出断面的新能源弃电率是否满足弃电率考核指标。

步骤4：若不满足，根据该断面弃电曲线，利用恒功率法得到满足弃电率约束的储能初始配置规模。

步骤5：利用累积概率分布函数得到储能配置时长，结合恒功率法得到的储能初始配置规模，利用遍历搜索方法得到符合弃电率约束的储能容量优化配置结果。

步骤6：判断新能源送出区域是否遍历完成，若没完成，继续步骤3 至步骤6。

步骤7：输出各局部区域断面所需配置的储能规模（用功率/时长表示）。

2 PSD-PEBL 软件功能介绍

PSD-PEBL 软件是一款供需平衡分析软件［19］，软件的界面见附录A 图A2，目前已经在国家电网有限公司运营区域内的25 个省份的“十四五”电网规划中得到全面应用。该软件可实现多个分区1 年内逐小时各类型发电资源（火电、水电、核电、气电、抽蓄、储能、新能源）出力的安排，其功能框架结构如附录A 图A3 所 示。

框架中包含了数据建模、运行模拟策略、计算结果三大部分：1）数据建模需要全网络数据，包含电源、网架和负荷；2）模拟策略为新能源优先消纳，各分区（省）各自平衡优先，考虑新能源预测偏差参与电力平衡，以日最大负荷及备用需求确定常规开机方式，就近跨分区支援调峰不足或传输线受限时产生的弃电量；3）计算结果可根据需要统计分区间、省间、区域间的电力电量交换，并形成电力平衡、电量平衡、调峰平衡报表、开机位置图、支路/断面功率全年统计及新能源消纳情况分析结果。

3 储能容量配置方法

在PSD-PEBL 软件中输入电网参数、定义送出断面之后，开展时序生产模拟后得到各送出断面全年8 760 h 的功率曲线和新能源消纳情况统计结果。

理论上，应假设局部区域内新能源不受调峰资源的限制，所有新能源消纳仅受外送断面送出能力制约。而在实际计算过程中，局部区域内也会因调峰能力不足而造成弃电，故应把因调峰造成的弃电也加到断面输送功率上，再根据断面输送功率极限，统计断面新能源输送功率超过断面输电能力的部分，该部分即为因局部断面受阻而造成的新能源弃电曲线，计算过程如下。

1）在PSD-PEBL 软件中创建工程，将全系统或分区的电网数据、电源、负荷和分区联络线数据导入。将区外跨分区支援设为1，即完全支援。开始对该电网进行全年的生产模拟。

2）经过时序生产模拟后，得到局部区域i内因断面阻塞而造成的新能源弃电曲线，表达式如下。

3.1 基于恒功率法的储能容量初始配置方法

基于恒功率法的储能初始容量配置的思路为：假设储能可将恒定功率以下的新能源弃电功率全部充入储能，计算引入储能后的新能源弃电率，在满足弃电率约束时，即可找到储能的初始规模。以图2 为例，根据断面最大弃电功率将功率分成若干挡位，在图2（a）中，红色实线表示储能功率配置在1 000 MW，红色实线以下的弃电功率均可充入储能，以上部分需弃掉。若要保证消纳红色实线以下的所有部分，储能容量需要配置图2（b）所示红色面积中的最大值。由于新能源发电具有季节性，红色面积对应部分正好是新能源大发阶段，是极端事件，因此储能初始容量是比较大的；断面是具有一定的输送能力的，一天内连续多次发生阻塞是比较少见的，且阻塞的弃电量规模不大；储能调节模式是日充放。基于这3 个原因考虑，本方法的假设是具有合理性的。具体计算步骤如下。

图2 基于恒功率法的储能初始容量配置示意图Fig.2 Schematic diagram of initial capacity configuration for energy storage based on constant power method

3.2 基于累积概率函数分布的储能容量优化配置方法

由于储能容量是图2（b）中红色区域的最大面积，而这种极端的大面积弃电事件发生的概率极低，若配置如此大规模的储能，会导致储能利用率不足。因此，不需要把红色实线下方所有的电量都充入储能，故有必要对储能容量进一步优化配置，具体步骤如下。

步骤1：根据弃电时长曲线的特性，选取储能合理时长，由于储能时长选取过长会导致储能容量的浪费，过小会导致容量不足，建议选择新能源弃电时长累计概率占比为50%的时长，记为Tref，i，以图3 为例，此时Tref，i=4 h。

图3 新能源弃电时长的累积概率分布Fig.3 Cumulative probability distribution of abandonment duration time for renewable energy

以上流程为局部区域i内因断面受阻造成新能源弃电而需配置储能的详细过程。

对全网的I个局部区域按照上述流程来确定储能配置规模的详细过程总结见附录A 图A4。

4 算例分析

4.1 中国西北某省级电网介绍

中国西北某省新能源和负荷呈逆向分布，新能源主要集中在A、B、C 地区，需输送至省内负荷中心地区甚至是区外消纳。这些局部区域的新能源迅猛发展，使得现有局部送出断面能力尚不能完全满足新能源电力外送的需求。本文将以该省的三大新能源外送局部区域为例，计算提升断面送出能力的储能容量配置规模。

4.1.1 电源组成

2021年该省全网新能源总装机容量约为24 GW，约为最大负荷的2 倍，占总装机规模的60%，其中火电主要分布在该省主网和A 地区，A 区火电规模为670 MW，2021 年该省级电网总装机和分区装机规模见附录A 表A1 和表A2。

4.1.2 负荷分布

2021 年该省内各分区的负荷及电量见附录A表A3，其中总负荷为10.67 TW。

4.1.3 网架结构

2021 年该省电网结构如附录A 图A5 所示，省域电网根据本次研究的需要分为4 个分区，该省与相邻省份通过3 个750 kV 通道相连。省内有3 个送出断面，分别为A 区外送、B 区上送和C 区上送断面。直流线路有2 条，分别是柴拉直流线路和青豫特高压直流线路。

4.2 新能源断面消纳情况

将该省电网、负荷和网架数据在PSD-PEBL 软件中输入，新能源资源曲线、负荷曲线和水文曲线按照历史典型年数据布入，考虑新能源预测偏差为15%，断面传输功率按照实际运行限额进行计算。在该省级电网60%新能源装机占比下，新能源富集区域消纳情况如表1 所示。

表1 2021 年中国某省新能源富集区域的消纳情况Table 1 Renewable energy consumption in resource concentrated districts in a province of China in 2021

从表1 可知，2021 年该省级电网中A 和C 区的外送断面弃电率均超过了5%，具有储能安装的必要性。

4.3 储能容量配置结果

储能容量配置结果包含两部分：储能容量初始配置规模和优化配置结果。为了节约篇幅，以A 区为例，结果如表2 所示。

表2 2021 年中国某省A 区外送断面储能配置初始容量Table 2 Initial capacity of energy storage configuration for external transmission section of region A in a province of China in 2021

当弃电率考核目标为5%时，储能的初始配置规模为：功率950 MW，能量12 060 MW·h。对弃电时长统计分析后，Tref，A=4 h，对储能进行容量优化配置，储能功率初始值从12 060 MW/4=3 015 MW开始，逐步下调，当A 区储能配置结果为1 500 MW/4 h 时，弃电率满足5%的要求，此时储能的能量较初始配置能量减小了50%。

为了验证本文储能时长选取的合理性，当满足5%弃电约束时（允许储能弃电率偏差为±0.05%），随着储能时长的变化，计算储能所需配置的功率和能量的变化，结果如图4 所示。从图中可以看到，当储能时长超过4 h 后，储能配置功率没有得到显著的下降，而储能所需配置的能量却显著上升；储能时长过小，储能容量有微弱的下降，但储能的配置功率却显著上升，这会对储能变流器的变流能力提出更高要求。

图4 新能源95%利用率时储能时长与储能容量之间的关系Fig.4 Relationship between duration time and capacity of energy storage with 95% renewable energy utilization

1 500 MW/4 h 的储能引入前后对A 区因断面阻塞造成新能源弃电量的效果对比见附录A 图A6，由图A6 可知，引入储能后新能源弃电量减少，甚至减少了弃电次数的发生。用同样的方法对该省其他局部区域开展断面储能容量配置，结果见表3。

表3 2021 年中国某省各局部区域储能优化配置规模Table 3 Optimized configuration results of energy storage in various partial areas in a province of China in 2021

在2021 年新能源装机占比为60%时，该省A区配置1 500 MW/4 h 储能，C 区配置225 MW/4 h储能可使A 区和C 区的新能源满足弃电率考核指标约束，从而不受断面输电能力的制约。

4.4 储能容量配置结果敏感性分析

4.4.1 新能源装机占比与储能容量配置之间的敏感性分析

随着“以新能源为主体的新型电力系统”的构建，新能源占比将越来越大，亟须探索断面储能配置规模与新能源装机占比之间的敏感性。

当新能源装机规模占比提升到70%时，具体规模见附录A 表A4，负荷和网架结构等条件均不变，计算70%新能源装机占比时，该省局部区域需加装的储能，对比结果如表4 所示。

表4 储能配置规模与新能源装机占比的敏感性分析Table 4 Sensitivity analysis between energy storage capacity configuration and proportion of renewable energy in installed capacity

分析可知：在其他条件不变时，随着新能源装机占比的提升，新能源弃电量大幅增多，在5%新能源弃电率约束下，70%新能源占比场景下的储能需求规模也在增加，断面储能装机规模由1 725 MW/4 h增加到了8 900 MW/4 h（约5 倍）。

4.4.2 新能源利用率与储能容量配置之间的敏感性分析

断面储能的配置规模与局部区域内的新能源装机规模、资源特性、常规机组调峰能力、本地负荷和送出通道的输电能力相关。由于新能源占比增大后，断面输电能力有限，本地负荷新增规模有限，新能源弃电现象将会加重。若继续按照现有弃电率考核指标作为约束，储能的加装规模需求将持续增大。因此，可探讨断面储能配置规模与新能源利用率（100%减去弃电率）之间的敏感性，寻求更为合理的新能源利用率考核指标。

以A 区为例，图5 为在不同新能源利用率考核指标下，在新能源装机占比分别为70%和60%时，A 区外送断面所需配置的储能。若新能源利用率考核指标减小，所需配置的储能规模也显著下降。当新能源装机占比为60%时，若新能源利用率从95%降低到90%时，所需配置的断面储能容量减小了80%，仅需配置300 MW/4 h。当新能源装机占比提高到70% 时，若新能源利用率从95% 降低到90%时，所需配置的断面储能容量减小了36%，储能容量也降低到3 800 MW/4 h。

图5 新能源利用率与储能容量配置的敏感性分析Fig.5 Sensitivity analysis between renewable energy utilization rate and energy storage allocation capacity

5 结语

本文基于当前电力系统源网荷一体化生产模拟的主流软件PSD-PEBL，提出了时序生产模拟和概率统计优化分析相结合的方法，用于解决大电网中局部区域储能容量配置的问题。与传统方法相比，本文所提储能容量配置求解方法不反复依赖于生产模拟优化求解模型，仅需利用一次PSD-PEBL 软件求解得到断面弃电曲线，对该弃电曲线进行统计分析，利用恒功率法得到储能配置的初始规模和基于新能源弃电时长的累积概率得到储能的最佳配置时长，在此基础上通过优化搜索得到储能最佳容量配置规模。该方法有效避免了求解维数灾难和求解效率低的问题，不但具有理论支撑还具有很强的工程实用功能。本文未对储能配置的经济性直接建模，但从储能时长的合理配置规模中对经济性给出了映射。对2021 年中国西北某省级电网进行算例分析，求解过程证明了所提模型的有效性；同时随着新能源装机占比的不断提高，储能配置需求也在显著增大。下一步将对省域范围内同时考虑调峰约束和断面阻塞约束下开展储能经济优化配置的研究。

附录见本刊网络版（http：//www.aeps-info.com/aeps/ch/index.aspx），扫英文摘要后二维码可以阅读网络全文。