储能-3新型电力系统

2021年3月，中央财经委员会第九次会议上指出要着力提高利用效能，实施可再生能源替代行动，深化电力体制改革，构建以新能源为主体的新型电力系统。

以新能源为主体将分为两个主要阶段：新能源装机占50%以上；新能源发电量占50%以上。从装机量看，2020年我国电源总装机22亿千瓦，其中风、光、生物质共占比26%，发电量为11%，与目标差距很大。

以我国的新能源基建水平，将装机容量快速提升至50%水平并不困难。与装机相比，新能源的打开CPEM了解更多发电想达到50%以上则是一个更为长期、艰巨的任务，因为风、光等新能源本身就具有不确定性，其利用小时数远低于火电。风电的年发电利用小时数约是火电的一半左右，光伏则更低，所以为了发同样的电，需要的新能源装机容量可能是火电的两到三倍。

新能源有很强的波动性，出力忽大忽小；同时新能源天然也具有不确定性，你用电的时候不一定有风吹、有光照。当前电网中，新能源的占比还不高，火电机组就全权负责承受这种波动和不确定性：风光发电少了，火电就多发电。风光发电多，火电就少发电。但是未来呢？如果新能源成为了我们最主要的电源，又该如何解决问题？

电力系统想正常运行，需要频率稳定、电压稳定。传统的同步发电机是维持这两个稳定性的最大支柱。但风、光等新能源并不具备传统发电机维持电压和频率的能力，大量的可再生能源发电设备的接入，可能破坏电力系统的稳定，为电力系统的安全带来风险，典型如美国得州的用电危机。

频率稳定 ：是指电力系统受到严重扰动后，发电和负荷需求出现大的不平衡，系统仍能保持稳定频率的能力，主要由同步发电机中的调频装置负责。频率与发电机的转速息息相关，一般的电机一般会维持3000转/分钟或1500转/min的转速，对应的则是电网供电的50Hz交流电。当供电的功率比用电功率低的时候，发电机的转速就会下降，将发电机巨大转子里储存的一部分动能转化为电能供给到电网里，转速下降带来的就是电压频率的下降。例如降低到49.8Hz，此时频率调节机构就会开始启动，对于火电厂就加大蒸汽的流量、对于水电厂就增加水流的流量，来输出更多的功率，让发电机加速，继而维持50Hz的频率。然而，风电、光伏往往靠天吃饭，当频率下降的时候，没有额外的方式可以让他们输出更多的功率，其频率调节能力远远低于传统火电机组。

电压稳定 ：是指处于给定运行点的电力系统在经受扰动后，维持所有节点电压为可接受值的能力。它依赖于系统维持或恢复负荷需求和负荷供给之间平衡的能力。发电机组在发电时，除了输出有功功率外，还会输出无功功率，而无功功率则是维持电力系统电压的核心。然而，风电、光伏基本上不具备为电网提供无功功率的能力，或者只能提供非常少的无功功率，在很多时候可能还需要从电网吸收无功才能维持运行，这就降低了电网电压的稳定性。同时，风、光发电的输出功率波动很大（由于风、光资源不稳定），功率发生变化也就会带来电压的波动，这会让电网电压更加的不稳定。

此外，传统的电力系统及其分析理论建立在所有电源都是同步发电机的基础上，也就是说我们的分析与调控手段都是基于发电机转速下降/上升，线圈的磁场如何变化来制定的。但新能源作为电源，他们依托了大量电力电子设备进行发电，比如双馈异步风力发电机、永磁直驱风力发电机里面都含有电力电子部件，而光伏的逆变器更是纯电力电子设备，以往的调控方式也将难以应用于这样的新型电力系统，让新能源占比很高的电力系统变得异常脆弱。

如何解决电力系统面对的新问题？

电力预测更准确 ：可再生能源的不确定性带来了新型电力系统中的很大一部分问题，最直接的思路自然是赋予电网确定性，也就是提高对发电能力预测的准确性。举个例子，电网可以知道明天下午3:00风光端发不出电，就可以提前给旁边的煤电厂打个电话，告诉对方在这一时段提高多发电来弥补缺口。电力预测是门技术活，需要结合气象、大数据分析、人工智能等一系列的新技术。事实上我们国家每个风电场并网，都要求他们对自己的功率进行预测，并且规定了必须达到的预测精度，每个省各有不同。

典型预测方法有：

• 持续法：持续方法是以当前时刻实测功率值作为未来时刻预测功率的风电功率预测方法。其模型简单，预测精度随预測时间增加而迅速下降，通常适用于时间尺度较短的预测。
• 物理法：物理方法的原理是根据风电场周围的地形地貌信息和物理信息，采用微观气象学理论或流体力学方法，建立起符合风电场气象特征信息的流体力学模型，然后采用该模型预测风电机组轮毂高度的风速、风向等信息，进而预测风电场的功率。
• 统计方法：统计方法不考虑风速变化的物理过程，以对历史统计数据和NWP数据的分析研究为基础，建立NWP数据与风电场输出功率之间的映射关系。该方法直接利用NWP数据对风电场输出功率进行预测。统计方法相对物理方法而言更加简单、使用的数据单一，但对突变信息的处理能力较差。
• 人工智能方法：属于统计方法，但更为先进。人工智能方法需要大量的历史观测数据来建立模型，但其具有模型修改方便、精确度高的持点。

调节能力足够：

现在依靠大量的煤电去调节，其实煤电调节范围并不大，调峰深度大概在50%左右。也就是说一台满发100MW的发电机，它的输出功只能维持在50MW~100MW，低于50MW就要停机。东北常见的供热机组的调峰深度更是只有30%，基本上没有调节空间。其次是变的慢，火电的爬坡速度约是1.5%~3%/min，也就是100MW的机组，每分钟最多变化1.5MW~3MW的出力，非常缓慢。水电的爬坡速率可以达到50%~100%/min，天然气发电也有20%/min，调节能力都比火电强（核电的调峰能力更差）。天然气发电虽然很优秀，但进口依赖度高，不是未来发展的重点。

除了电源，国家还引导自备电厂、传统高载能工业负荷、工商业可中断负荷、电动汽车充电网络、虚拟电厂等参与系统调节。电网可以提前与一些工厂签协议，需要时承诺少用电，增加电网调节能力；电动汽车充电网络是利用海量电动汽车充电功率进行调节，电多的时候功率大一点，电少的时候功率小一点，特殊情况下让电动汽车作为储能电池给电网供电；虚拟电厂可以将屋顶上的分布式光伏、小风电、储能电池以及各类系统统一调度，在电网看来这就像是一个电厂。

储能堪称是为新型电力系统量身订做的调节方式，多的时候可以充电，少了可以放电。其他调节往往是单向的，只能选择少发电或多发电；负荷只能选择少用电或多用电，而储能则可以选择到底发电还是用电，调节能力极强。2021年10月国务院印发《2030年前碳达峰行动方案的通知》提到积极发展‘新能源+储能’、源网荷储一体化和多能互补，支持分布式新能源合理配置储能系统。制定新一轮抽水蓄能电站中长期发展规划，完善促进抽水蓄能发展的政策机制。加快新型储能示范推广应用。

原文：