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新能源側儲能配置技術研究綜述
李相俊, 馬會萌, 姜倩
（新能源與儲能運行控制國家重點實驗室(中國電力科學研究院有限公司), 北京 100192）
摘要：構建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)，是能源電力行業(yè)服務碳達峰、碳中和的重要責任和使命。電網(wǎng)對于新能源的要求逐漸從“友好并網(wǎng)”提升至“友好并網(wǎng)+主動支撐”，新能源側標配儲能成為大勢所趨。儲能配置是儲能應用領域的前端工作，目前儲能成本仍然較高，如何實現(xiàn)最優(yōu)的儲能配置是首要需解決的問題。綜述并歸納了目前國內(nèi)外在新能源側儲能應用場景、配置方法及預評估等方面的研究進展，提出了新能源側儲能配置有待進一步考慮的問題，并對未來的研究方向進行了展望。
引文信息
李相俊, 馬會萌, 姜倩. 新能源側儲能配置技術研究綜述[J]. 中國電力, 2022, 55(1): 13-25.
LI Xiangjun, MA Huimeng, JIANG Qian. Review of energy storage configuration technology on renewable energy side[J]. Electric Power, 2022, 55(1): 13-25.
引言
2020年9月聯(lián)合國大會上，國家主席習近平作出了碳排放2030年前達到峰值、2060年前實現(xiàn)碳中和的國際承諾，以可再生能源為主體的綠色、低碳、清潔能源體系建設是中國乃至全世界的能源戰(zhàn)略選擇。近年來，中國新能源規(guī)?；焖侔l(fā)展，截至2020年底，全國新能源發(fā)電累計裝機達5.34億kW，占全國發(fā)電總裝機的24.3%?？梢灶A見“十四五”及以后，中國新能源仍將保持高速發(fā)展態(tài)勢。
新能源發(fā)電具有隨機波動性、間歇性，且相較于同步發(fā)電機，不具備阻尼特性。新能源機組的滲透率不斷增加，給電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行帶來了嚴峻挑戰(zhàn)[1]。儲能系統(tǒng)具有能量時移[2]、快速響應及靈活布置等特點，是促進新能源消納、提升新能源主動支撐能力的重要技術手段。近年來，新能源側配置儲能逐漸成為研究熱點[3-5]。目前，已有超過20個省份從消納和一次調(diào)頻角度發(fā)文鼓勵新能源場站配置儲能。伴隨“碳達峰 碳中和”的提出，能源轉型的進一步推進，“新能源+儲能”將成為新能源發(fā)展的主流模式。
儲能配置是儲能應用環(huán)節(jié)的前期工作。新能源側的儲能配置是以涵蓋新能源機組、電站、基地、新能源高比例接入省級電網(wǎng)或區(qū)域電網(wǎng)為應用背景，面向特定應用場景，以“新能源+儲能”達到特定的技術指標或技術經(jīng)濟綜合指標為應用目標，在明確儲能系統(tǒng)的控制策略或運行邊界下，開展的儲能系統(tǒng)容量優(yōu)化配置工作。
目前，國內(nèi)外在新能源側儲能配置領域已獲得許多有價值的階段性成果。儲能配置主要明確應用場景、技術需求分析、應用模式、各應用模式下的技術性目標和經(jīng)濟性目標、技術類型、儲能系統(tǒng)的控制策略或運行邊界、優(yōu)化配置模型及求解，最后通過對儲能配置效果進行預評估形成配置工作的閉環(huán)。
在技術需求分析階段，需要基于應用場景的考核要求、業(yè)主要求，結合政策環(huán)境和電力市場環(huán)境考慮儲能項目的收益途徑，并收集能夠描述儲能應用場景的歷史運行數(shù)據(jù)或規(guī)劃數(shù)據(jù)。
在搭建儲能優(yōu)化配置模型階段，基于前述基礎數(shù)據(jù)收資和儲能控制策略或運行邊界的確定，提取儲能應用的典型工況或構建典型場景集，以全壽命周期收益最大、項目投資成本最低、儲能容量最小等目標中的一個或多個作為優(yōu)化目標，在考慮典型工況下儲能設備的壽命衰減特性基礎上，搭建儲能優(yōu)化配置模型。如果應用工況需要儲能兼具小時級充放電、頻繁充放電狀態(tài)切換、快速功率響應等能力，采用多種儲能技術聯(lián)合應用，從提升儲能技術對場景需求的響應程度和項目的全壽命周期投資經(jīng)濟性來講均是有效的技術手段。
在儲能優(yōu)化配置模型的求解階段，主流的做法是選擇適用的智能求解算法或改進的智能求解算法進行求解，或者首先通過對模型做線性化處理或凸化處理，經(jīng)過處理后的模型，可以直接調(diào)用商業(yè)求解器進行求解。在儲能配置效果的預評估階段，可采用時序生產(chǎn)模擬方法在年度長時間尺度上評估儲能配置比例在促進新能源消納方面的作用，或搭建控制策略模型，輸入基礎數(shù)據(jù)樣本，通過仿真儲能系統(tǒng)的運行過程評估儲能的應用效果，還可以采用經(jīng)濟性評估方法對儲能項目的投資經(jīng)濟性進行評估。
本文就目前國內(nèi)外在各環(huán)節(jié)的詳細進展進行總結分析，以期為該領域的研究人員開展更深入的研究提供理論基礎。
1 “新能源+儲能”的應用場景
新能源側的儲能技術需求，大多來自新能源電站并網(wǎng)運行規(guī)定、電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定導則等相關管理規(guī)定[6-8]。儲能的應用場景主要包含機組、電站、省級電網(wǎng)、區(qū)域電網(wǎng)4個層面，如圖1所示。
圖1 新能源側儲能應用場景分類
Fig.1 Classification of energy storage application scenarios on the renewable energy side
1.1 提升新能源機組的故障穿越能力
儲能在提升新能源故障穿越能力方面主要用于提升機組的高、低電壓穿越能力。文獻[9-11]基于新能源機組故障穿越要求，對故障前后系統(tǒng)能量變化進行分析，通過仿真不同深度電壓跌落故障，研究直流母線側超級電容器的容量需求。文獻[12]提出了用于評價雙饋風電系統(tǒng)低電壓穿越能力的并網(wǎng)點電壓偏移量指標，再結合經(jīng)濟成本，求解最嚴重故障情形下的儲能配置容量。文獻[13-14]以單臺風機并網(wǎng)為例，通過仿真對比了超導儲能-限流系統(tǒng)與電池儲能、靜止同步補償器等裝置在提高風電低電壓穿越能力方面的性能和經(jīng)濟性。文獻[15-16]指出儲能系統(tǒng)也可以提升新能源電站的高壓穿越能力。
1.2 促進新能源電站并網(wǎng)
以新能源電站或基地為單位配置儲能，是在源側促進新能源并網(wǎng)消納的主要應用場景，主要通過平抑新能源出力波動、補償功率預測誤差、降低棄電率等應用，提升新能源的并網(wǎng)友好性。
文獻[17-21]針對平抑新能源電站出力波動開展儲能配置研究，提出通過離散傅立葉變換[17]、一階低通濾波、卡爾曼濾波[18]等算法分析歷史數(shù)據(jù)，結合出力波動率、波動頻段[19]與爬坡能力[20]等技術指標計算儲能容量。在此基礎上，文獻[22]考慮了電池儲能運行狀態(tài)，如充放電功率平緩、可持續(xù)工作性最佳等。文獻[23]綜合考慮新能源波動平抑效果與補償預測誤差，采用多維分析法開展儲能容量優(yōu)化配置。
文獻[24-27]針對儲能補償新能源功率預測誤差場景展開儲能配置研究。文獻[24]考慮了風電功率預測誤差和儲能系統(tǒng)的荷電狀態(tài)分布。文獻[25]依據(jù)風電功率預測標準，為提升風儲聯(lián)合跟蹤計劃出力精度且控制成本，采用截止正態(tài)分布法確定儲能配置容量。文獻[26]首先利用風電場功率預測誤差的標準偏差對風電場出力計劃進行優(yōu)化，然后在跟蹤計劃允許的誤差帶寬內(nèi)，計算儲能系統(tǒng)的最優(yōu)時序出力曲線，在考慮充放電效率、荷電狀態(tài)等基礎上確定儲能容量。
文獻[28-30]研究降低新能源棄電率模式下的儲能配置。文獻[28]以全壽命周期內(nèi)儲能凈現(xiàn)值最大為優(yōu)化目標，綜合考慮了儲能的全壽命周期投資、售電收入、棄電率等約束。文獻[29]首先開展光儲出力特性分析及儲能系統(tǒng)工況特征提取，提出應用工況對儲能設備的需求期望值。文獻[30]綜合考慮風功率的不確定性和棄電率限制，研究儲能配置方案。
在上述研究基礎上，有學者計及經(jīng)濟性因素，開展多目標儲能優(yōu)化配置。以電池儲能為例，結合儲能系統(tǒng)壽命損耗[31-32]、全生命周期成本、儲能年綜合費用[33]等方面建立經(jīng)濟性分析模型。文獻[34]計及新能源棄電成本，建立儲能投資與風能損失的成本-效益模型。文獻[35]針對中國三北地區(qū)冬季熱電聯(lián)產(chǎn)機組“以熱定電”運行模式造成棄風嚴重的問題，研究以混合儲能解決棄風問題，提出了一種兼顧儲能經(jīng)濟效益和功率優(yōu)化分配的雙層優(yōu)化模型。文獻[36]針對“新能源+儲能”替代同步發(fā)電機開展精細化時序仿真，量化評估新能源配置儲能替代火電的經(jīng)濟性。文獻[37]建立了混合儲能系統(tǒng)與風電功率平滑度間的關聯(lián)模型，并綜合考慮儲能系統(tǒng)的技術和經(jīng)濟性能。
與常規(guī)電力設備相對固定的使用壽命不同，電池儲能的使用壽命與其充放電深度、頻次等工況過程量密切相關。因此，在配置儲能方案時，考慮具體應用工況下儲能的充放電深度、充放電頻次的概率統(tǒng)計結果對全壽命周期內(nèi)儲能投資評估的影響非常必要[38-39]。
針對電池儲能深充深放及高頻充放電帶來的壽命快速損耗問題，通過采用混合儲能提升儲能投資的經(jīng)濟性[40-46]。一般采用頻段分解算法，如一階低通濾波、小波、小波包、經(jīng)驗模態(tài)分解等[40]，對混合儲能系統(tǒng)的功率進行分配。采用經(jīng)驗模態(tài)分解、小波、小波包分解法計算儲能系統(tǒng)額定容量[42-44，46]。
在新能源電站內(nèi)配置儲能，提升新能源的可調(diào)可控性是儲能在新能源側應用研究最多的一個技術方向，一般以新能源電站效益最大化為目標，綜合考慮儲能應用的技術效果與經(jīng)濟收益。
1.3 提升新能源電站的置信容量
國內(nèi)外學者采用置信容量來評價新能源發(fā)電對系統(tǒng)容量充裕度的貢獻[47-48]。目前中國新能源發(fā)展的重大問題在于，新能源僅作為能夠提供一定電量價值的替補能源，如何評估新能源的容量價值以及提高其在電網(wǎng)中電力平衡方面的作用是新能源發(fā)展突破瓶頸的關鍵[49]。而在新能源電站內(nèi)合理配置儲能系統(tǒng)，可有效提升“新能源+儲能”的置信容量。
在Wisconsin東南部電網(wǎng)，通過為100 MW光伏電站配置35 MW/100 MW·h儲能系統(tǒng)，將光伏電站在夏季的有效負荷承載能力由49%提升至65%[50]，證明了儲能在改善光伏電站置信容量方面的技術有效性。文獻[51]以提升風電場置信容量為例，通過后驗式置信容量評估方法，就不同容量儲能對風電系統(tǒng)置信容量的提升效果進行靈敏度分析，從而給決策者提供儲能配置依據(jù)。文獻[49]采用類似方法，通過調(diào)整儲能配置容量，對風儲系統(tǒng)的置信容量進行評估，通過試數(shù)法找到合理的儲能配置方案。文獻[52-53]以滿足電力平衡需求為目標，確定所需風光儲發(fā)電系統(tǒng)的整體置信容量與常規(guī)機組容量，計及自然資源的隨機波動，并考慮常規(guī)機組的隨機停運，借助蒙特卡羅仿真計算達到等置信容量所需的風光儲機組組合，并通過風光儲容量優(yōu)化模型，選出使全生命周期總投資成本最優(yōu)的風、光、儲容量配置。
1.4 提升新能源電站的主動支撐電網(wǎng)能力
隨著低慣量、弱支撐的新能源機組在電網(wǎng)中的比例不斷增加，系統(tǒng)轉動慣量大幅降低，關鍵運行指標（頻率、電壓）的支撐和調(diào)節(jié)能力逐步下降，系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行面臨巨大風險。文獻[54-56]研究了參與系統(tǒng)慣量支撐的儲能容量配置問題。文獻[54]提出可參考系統(tǒng)頻率變化時轉子能量的變化情況配置儲能。文獻[55]以使風電場具備類似于傳統(tǒng)機組的慣量支撐能力為目標，提出基于非參數(shù)核密度估計的儲能容量配置方法。文獻[56]提出了基于簡化的系統(tǒng)頻率響應模型的儲能容量優(yōu)化計算方法。文獻[57-58]研究了參與系統(tǒng)慣量支撐和一次調(diào)頻的儲能容量配置問題。文獻[57]提出依據(jù)系統(tǒng)理想動態(tài)頻率特性，例如慣量系數(shù)、下垂系數(shù)等配置儲能的方法。文獻[58]提出一種根據(jù)新能源電站歷史輸出功率數(shù)據(jù)，通過設置置信水平確定儲能容量的方法。儲能系統(tǒng)在提升新能源主動支撐電網(wǎng)能力方面的研究主要集中在參與慣量支撐和一次調(diào)頻。因為儲能不是實現(xiàn)新能源電站主動支撐電網(wǎng)能力的唯一手段，所以技術效果和經(jīng)濟性均是儲能配置需著重考慮的因素。
1.5 提升區(qū)域電網(wǎng)的新能源并網(wǎng)/外送能力
文獻[59]分析了新能源并網(wǎng)對系統(tǒng)調(diào)峰的影響，構建了協(xié)調(diào)風電有功功率與負荷波動的儲能充放電控制策略，并在此基礎上考慮風儲合成出力指標，以儲能容量最小為目標，構建了基于時序仿真原理的儲能容量優(yōu)化配置模型。文獻[60]建立了雙層網(wǎng)儲聯(lián)合規(guī)劃模型，外層考慮系統(tǒng)穩(wěn)定指標和運行指標，決策變量為儲能的配置地點和最優(yōu)配置功率，內(nèi)層是考慮機組組合的輸電網(wǎng)擴容模型。文獻[61]采用雙層決策模型，建立了儲能提高區(qū)域電網(wǎng)風電接入的規(guī)劃和運行優(yōu)化模型，同時在規(guī)劃和運行兩個時間尺度下考慮儲能優(yōu)化的差異性。文獻[62]充分考慮儲能系統(tǒng)的運行特性，以線路、儲能等效年投資成本、年棄風成本最小化為目標，面向提高風電接納能力，建立了儲能與輸電網(wǎng)聯(lián)合規(guī)劃模型。文獻[63]以儲能輔助調(diào)峰為場景，提出兼顧經(jīng)濟性和靈活性的儲能輔助調(diào)峰優(yōu)化配置方法。
從以上文獻可知，儲能在新能源側的配置技術研究，在縱向深度上涵蓋保證機組不脫網(wǎng)-促進新能源友好并網(wǎng)-提升新能源主動支撐能力，呈現(xiàn)出隨新能源占比增長，電網(wǎng)對新能源發(fā)電的技術要求不斷演化，儲能的應用功能逐步升級的發(fā)展趨勢。
最早的應用場景，如提升新能源電站運行安全性、促進新能源并網(wǎng)等已較為成熟，儲能配置方法已實現(xiàn)工程化應用，而后續(xù)出現(xiàn)的應用場景，還有待進一步深入研究，尤其是提升新能源電站的主動支撐電網(wǎng)能力，是伴隨新能源從補充電源向主力電源過渡過程中發(fā)展起來的新的應用需求。
在不同場景下，儲能的應用模式較多，還存在多個模式聯(lián)合應用的情況，儲能配置模型需要綜合考慮技術性與經(jīng)濟性。技術性包括“新能源+儲能”聯(lián)合出力滿足場景考核要求、儲能系統(tǒng)連續(xù)可靠運行；經(jīng)濟性包括在全壽命周期時間尺度上的計算儲能系統(tǒng)的投資成本與收益。
2 儲能配置方法
2.1 配置模型
風光資源具有短時間尺度、日、季、年等不同時間尺度的波動性，均將影響新能源側對于儲能的功率支撐能力、容量支撐能力的需求。新能源側儲能配置需要兼顧單個或多個應用場景下的技術指標和經(jīng)濟指標，需要考慮新能源出力特征及時空互補特性，考慮不同儲能技術的動態(tài)響應特性及互補特性，有的場景還需要涵蓋新能源預測誤差、調(diào)度計劃不確定性等多重不確定因素。如何保證儲能配置結果的工程適用性，是一個涵蓋多時間尺度多目標多約束的復雜問題。
多種規(guī)劃理論、方法被用于新能源領域的儲能配置，目前主流的儲能配置方法可分為基于時序運行仿真的配置方法、確定性配置方法、不確定性配置方法，如圖2所示。
圖2 主要的新能源側儲能配置方法歸納
Fig.2 Summary of main energy storage configuration methods on the renewable energy side
2.1.1 基于時序運行仿真的配置方法
文獻[17-20，36，40-45，64]均采用基于時序運行仿真的配置方法，開展追求技術目標的單目標配置?；跁r序運行仿真的配置方法，首先需要獲取新能源電站的歷史運行數(shù)據(jù)，另據(jù)儲能應用場景不同，如在補償新能源預測誤差場景下，還需要對應時段的功率預測數(shù)據(jù)等，根據(jù)應用場景明確“新能源+儲能”聯(lián)合輸出技術指標，制定儲能系統(tǒng)充放電控制策略，在考慮充放電效率、SOC運行范圍、電量平衡等約束條件下，仿真計算出儲能系統(tǒng)的時序功率需求數(shù)據(jù)，在考慮置信區(qū)間或權衡儲能投資和應用效果后，基于時序功率需求數(shù)據(jù)樣本，計算儲能系統(tǒng)的額定功率和額定容量。
2.1.2 確定性配置方法
確定性配置方法[37, 45, 59, 61, 65]是建立在對數(shù)據(jù)樣本進行確定性假設的基礎上，基于典型時段的新能源歷史運行數(shù)據(jù)、調(diào)度數(shù)據(jù)、網(wǎng)側數(shù)據(jù)等，以儲能系統(tǒng)的額定功率、額定容量，有時還包含儲能系統(tǒng)的接入位置作為決策變量，建立技術性或技術/經(jīng)濟聯(lián)合優(yōu)化模型，再對應選擇適用的智能求解算法，計算得到儲能優(yōu)化配置方案。
2.1.3 不確定性配置方法
新能源出力、功率預測、電網(wǎng)消納能力等方面的不確定性帶來了儲能需求的不確定性，針對這些不確定性，不確定性規(guī)劃理論被用來解決儲能配置問題，不確定性規(guī)劃包括隨機規(guī)劃、模糊規(guī)劃、魯棒優(yōu)化等方法。其中隨機規(guī)劃和魯棒優(yōu)化被較多地應用于新能源側的儲能配置問題。
通過在新能源電站配置儲能使“新能源+儲能”完全可控既不經(jīng)濟也不現(xiàn)實，機會約束規(guī)劃是將傳統(tǒng)優(yōu)化中完全滿足約束軟化為滿足約束條件的概率高于某一置信水平的優(yōu)化方法[66]。文獻[67-68]基于機會約束模型開展區(qū)域電網(wǎng)的儲能配置研究，置信水平體現(xiàn)了符合機會約束的最小概率與管理者的風險承擔水平。
場景分析法是將連續(xù)的隨機變量的概率分布模型轉化為離散場景的集合，用盡量少的場景逼近原隨機變量的分布，并在各場景下求解原問題，從而將隨機優(yōu)化問題轉化為確定性優(yōu)化問題[63, 69-72]，簡化對隨機優(yōu)化問題的求解。文獻[51]針對儲能配置過程中需要考慮負荷和風電出力的隨機性，采用隨機場景生成和削減方法構建了多個涵蓋負荷和風電隨機性的典型年場景。文獻[21]結合多場景隨機規(guī)劃與基于序貫蒙特卡羅的運行模擬，采用考慮風電出力和負荷典型場景集的隨機規(guī)劃模型，計算風電場的儲能配置容量。文獻[73-75]分別基于場景樹、機會約束方法融合風電出力的不確定性，以提升系統(tǒng)的靈活性為目標，研究了大電網(wǎng)中儲能的最優(yōu)投資方案。
文獻[76]基于魯棒優(yōu)化理論構建可再生電源出力的不確定性場景集，在分時電價下以儲能系統(tǒng)全壽命周期成本、系統(tǒng)總發(fā)電成本、聯(lián)絡線功率波動最小等為目標，開展儲能優(yōu)化規(guī)劃。文獻[77]采用不確定性集合刻畫負荷需求和風電出力的隨機特征，在極端場景下建立了自適應min-max-min魯棒規(guī)劃模型，并基于此開展儲能和輸電網(wǎng)結構的優(yōu)化研究。
在已獲得大量數(shù)據(jù)樣本的基礎上，采用聚類算法抽取典型場景集，是提升計算速度，并保證儲能配置涵蓋充足不確定性特征的常用方法。文獻[62]同時考慮風電與負荷的時序性、風電波動性及與負荷的相關性，采用改進K-means聚類對風電與負荷數(shù)據(jù)進行分析，對數(shù)據(jù)樣本進行聚類，得到一組全年負荷與風電典型時序場景集。文獻[78]基于云模型理論將儲能充放電功率的概率分布分解成若干個正態(tài)云模型的疊加，基于K-means聚類算法從儲能運行曲線中提取典型充放電工況曲線，將其作為基礎數(shù)據(jù)輸入儲能容量優(yōu)化模型。
2.1.4 其他配置方法
文獻[37，59]將時序運行仿真與確定性配置方法聯(lián)合使用，文獻[79-80]采用概率分布魯棒聯(lián)合機會約束規(guī)劃模型描述儲能配置問題，文獻[79]綜合考慮了含風電的電力系統(tǒng)魯棒備用規(guī)劃與調(diào)度問題。
文獻[54-56]以提升新能源電站慣量支撐能力和參與系統(tǒng)一次調(diào)頻為應用場景，參照常規(guī)機組的一次調(diào)頻技術原理，以保證新能源電站并網(wǎng)前后系統(tǒng)的等效慣量和一次調(diào)頻能力不變?yōu)閼媚繕耍谀芰渴睾阍?，通過公式推導計算儲能需求。
2.2 求解算法
儲能優(yōu)化配置的決策變量往往為連續(xù)變量，追求單目標或多目標，約束條件一般包括線性約束、非線性約束、等式約束、不等式約束等，建立的配置模型往往為多目標、非線性數(shù)學模型，常規(guī)尋優(yōu)算法計算復雜，計算速度和收斂性均達不到要求[61]。為了解決這個問題，多采用遺傳算法[37,40,61]、粒子群優(yōu)化算法[39]、飛蛾撲火算法[75]、模擬退火等智能算法及其改進算法。智能算法可以有效求解非線性優(yōu)化問題，但可能存在個體單一、易早熟或陷入局部最優(yōu)等缺點，如果基于的數(shù)據(jù)樣本較大，還存在求解時間過長，甚至難以求解的問題。為解決這些問題，將目標函數(shù)、約束條件線性化處理[60]，將多目標問題轉化為單目標問題均是有效的解決辦法。
另外，為獲得全局最優(yōu)解，同時保證在可接受時間內(nèi)獲得結果，在儲能配置模型搭建后，可首先檢驗模型是否為凸函數(shù)，若不是，可采用多種近似、松弛手段實現(xiàn)凸化，使之轉化為凸函數(shù)，或松弛部分約束條件，實現(xiàn)新的可行域包含原可行域，并為凸集。一般來說，大多數(shù)凸優(yōu)化問題都可以直接調(diào)用商業(yè)求解器來求解。文獻[75]通過將魯棒規(guī)劃模型拆解為主模型和從模型，使得非凸問題轉變?yōu)榭芍苯邮褂肅PLEX求解的線性規(guī)劃問題。文獻[77]首先將基于魯棒聯(lián)合機會約束建立的非凸模型轉化為半定規(guī)劃問題，采用SDPT3求解器可有效求解。
從以上綜述可知，基于時序運行仿真的配置方法和確定性配置方法的計算結果高度基于所采用的離散數(shù)據(jù)樣本，而新能源發(fā)電的不確定性、新能源功率預測的不準確性、調(diào)度計劃的不確定性等造成儲能配置問題包含多重不確定性因素，采用確定性數(shù)據(jù)樣本會造成儲能配置結果對于工況適用的局限性。所以，采用確定配置方法時，數(shù)據(jù)樣本適宜采用覆蓋8 760 h的年度時序數(shù)據(jù)，以盡可能多地涵蓋不同氣象條件、不同電網(wǎng)消納能力下儲能的不確定性工況特征。
新能源側的儲能配置是包含多重不確定性的決策問題，如何處理其不確定性是保證配置結果工程適用性的核心，目前研究主要涉及的方法有采用機會約束軟化約束邊界、采用場景分析法構建離散場景集合將隨機優(yōu)化問題轉化為確定性優(yōu)化問題、采用聚類算法抽取典型場景等，主要思路是首先將不確定性問題轉化為確定性問題，然后再進行求解。
在優(yōu)化求解方面，多種智能算法被用于求解儲能優(yōu)化配置問題，將非線性問題線性化處理、多目標問題轉換為單目標問題、非凸問題凸優(yōu)化等均是有效的簡化求解過程的方法。
3 儲能配置的預評估方法
在計算得到儲能配置結果后，分析新能源側儲能投運后的運行效果和投資經(jīng)濟性是對儲能配置結果的預檢驗，也是閉環(huán)配置環(huán)節(jié)的重要步驟。
目前儲能在新能源側的應用主要是促進新能源消納，生產(chǎn)模擬和經(jīng)濟性評估是對儲能應用效果和投資經(jīng)濟性的預評估主流的方法。
在采用時序生產(chǎn)模擬和隨機生產(chǎn)模擬[81-83]評估儲能對于促進新能源消納作用方面，文獻[82]提出了基于隨機生產(chǎn)模擬改進新能源消納能力評估方法，為評估儲能在年度/跨年度長時間尺度上促進新能源消納的能力提供了快速計算方法。文獻[83]針對多端柔性直流電網(wǎng)，提出一種基于時序生產(chǎn)模擬仿真的運行經(jīng)濟性評估方法，評估不同新能源和抽蓄配置方案下，張北柔直電網(wǎng)的運行經(jīng)濟性，為工程建設決策提供重要依據(jù)。
在儲能項目的經(jīng)濟性評估方面，文獻[84]指出儲能經(jīng)濟性評估需預判儲能設備的使用壽命、預期現(xiàn)金流等，而儲能設備的使用壽命與設備的技術特性、應用工況等因素強相關。文獻[85]分析了儲能系統(tǒng)投資成本的敏感性。文獻[86]構建了負荷側、風電側的儲能價值估算模型，對比分析了儲能裝置由負荷側轉移到風電側的經(jīng)濟性問題。文獻[87]指出基于折舊法計算損耗成本會低估儲能的運行費用，將導致儲能容量配置偏大，而定量計算儲能的損耗成本，將會使得儲能的配置結果更符合實際需求。文獻[88]介紹了幾個典型的儲能經(jīng)濟性評價工具，包括儲能效益評估軟件、基于儲能平準化成本的經(jīng)濟測算軟件、儲能經(jīng)濟測算指數(shù)。文獻[89]提出在促進可再生能源消納領域，儲能的作用包括增加收入、提高電網(wǎng)穩(wěn)定性、降低成本、節(jié)能減排，儲能應用帶來的效益包括直接效益和間接效益。文獻[90]開展了風儲聯(lián)合應用的經(jīng)濟、社會、環(huán)境效益綜合分析，提出儲能參與風電消納可降低棄風率、促進節(jié)能減排、提高風力發(fā)電的綜合經(jīng)濟性，并且可以產(chǎn)生吸引投資、提升地區(qū)生產(chǎn)總值、帶動交通及技術發(fā)展等社會價值。文獻[91]構建了基于外部性理論的儲能系統(tǒng)綜合價值測算模型，包括儲能系統(tǒng)自身價值，儲能系統(tǒng)給發(fā)電企業(yè)、電網(wǎng)公司、電力用戶、環(huán)境帶來的外部價值，并以儲能系統(tǒng)接入光伏電站為例，分別從投資者、社會整體效益角度，研究儲能系統(tǒng)應用在可再生能源發(fā)電側的經(jīng)濟性，并進行了盈虧平衡分析，經(jīng)濟性分析結果顯示儲能系統(tǒng)的外部性收益占年收益比例較大。文獻[92]提出了儲能系統(tǒng)全壽命周期成本分析方法，全面考慮了電源裝機、節(jié)能減排等方面的綜合效益，包括通過減少脫網(wǎng)考核、限光時段考核、有功功率控制子站投運率考核產(chǎn)生的收益和增加上網(wǎng)電量帶來的收益。
從以上綜述來看，在得到新能源側儲能初步配置結果后，采用生產(chǎn)模擬方法評估儲能應用效果，采用經(jīng)濟性分析方法評估儲能的投資收益，均是有效的儲能配置效果預評估手段。并且通過預評估儲能應用效果，還可以反饋迭代優(yōu)化儲能配置過程，提升儲能配置結果的工程適用性。
特別需要注意的是，在開展儲能配置經(jīng)濟性分析時需對包括儲能運行效果、市場環(huán)境、儲能的運營模式及收益構成、儲能運行工況、全壽命周期成本與衰減過程、系統(tǒng)殘值等邊界條件全面考慮，如果在預評估階段，對于上述因素考慮不全面，可能導致對于項目投資回報的預估出現(xiàn)偏差。
4 新能源側儲能配置方法研究展望
限于儲能的技術發(fā)展水平和成本水平，目前儲能在新能源側的應用主要面向4個服務緯度和時間尺度：毫秒、秒級暫態(tài)穩(wěn)定問題（主動支撐電網(wǎng)能力）、數(shù)分鐘級系統(tǒng)可調(diào)節(jié)能力差（促進新能源消納）、小時級區(qū)域調(diào)峰能力不足（參與系統(tǒng)調(diào)峰）、更長時間的通道外送潛力未完全發(fā)揮問題（緩解輸電阻塞）。通過對現(xiàn)有新能源側儲能配置技術的歸納與分析，認為現(xiàn)有技術尚有如下不足：（1）儲能應用場景設定較為單一，在儲能成本仍然較高的情況下，不能保證項目的投資經(jīng)濟性；（2）無法支持以全年為周期，兼顧長期消納和短時主動支撐的儲能需求分析；（3）沒有考慮風儲、光儲、風光儲多場景的差異化需求；（4）目前的研究都集中在數(shù)小時級時間尺度內(nèi)，尚未在更長時間尺度上探討儲能的應用問題。
伴隨雙碳目標的提出，新能源將繼續(xù)規(guī)?；焖侔l(fā)展，新能源消納壓力將越來越大。同時多種儲能技術快速迭代和成本持續(xù)下降，從技術供給側到需求側雙向將推動新能源側儲能應用需求進一步演化。對新能源側儲能配置方法進行如下展望。
（1）在新能源高占比的新背景下，系統(tǒng)將無法承受規(guī)?；履茉磳τ谙到y(tǒng)靈活性調(diào)節(jié)資源的過度占用，新能源與常規(guī)電源共擔系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行責任和義務是未來的技術發(fā)展趨勢，需要開展兼顧消納與主動支撐電網(wǎng)的儲能配置方法研究。在兼顧消納與主動支撐電網(wǎng)場景下，儲能將面向移峰填谷+功率預測補償24 h持續(xù)，慣量、頻率、電壓支撐需求隨機高頻出現(xiàn)的復雜過程，需要儲能同時具備毫秒級的響應速度、小時級的持續(xù)充放電能力，同時在充放電狀態(tài)頻繁切換工況下具備較長的使用壽命，才能保證項目的投資經(jīng)濟性，需要開展混合儲能對于復雜儲能工況的匹配研究和容量優(yōu)化配置；
（2）中國新能源發(fā)展過程中由地域、資源稟賦、負荷、網(wǎng)架結構等形成了多樣化差異化發(fā)展形態(tài)，需要開展考慮差異化發(fā)展背景的儲能配置方法研究；
（3）結合源網(wǎng)荷發(fā)展趨勢，研究新能源側在電站層、區(qū)域電網(wǎng)層應用儲能的聯(lián)合配置方法；
（4）伴隨儲能成本下降和新能源側對儲能技術需求的演化，新能源側儲能應用的時間尺度將從日內(nèi)擴展至周、月、跨季節(jié)乃至更長時間和具備空間運輸能力的儲能形式，如新能源電解水制氫等，儲能需求具有超大容量、超長時間尺度等特征，需要開展考慮長時間、大容量、跨季節(jié)調(diào)峰的儲能需求及兼顧多時間尺度的儲能配置方法研究；
（5）探討雙碳、新型電力系統(tǒng)發(fā)展背景下的新能源側儲能技術需求，考慮碳排指標，開展計及經(jīng)濟效益、社會效益、環(huán)境效益等綜合效益的儲能配置方法研究；
（6）隨著儲能的發(fā)展以及市場行為驅動，將催生出眾多新模式新業(yè)態(tài)，結合儲能領域政策機制的變化形勢，需要開展適應新業(yè)態(tài)的儲能配置方法研究。
5 結論
本文從新能源側儲能應用需求出發(fā)，介紹了包含提升新能源電站運行安全性、促進新能源并網(wǎng)、提升新能源電站的主動支撐電網(wǎng)能力等儲能應用場景及在各場景下國內(nèi)外的儲能配置方法研究現(xiàn)狀。然后，從方法論角度出發(fā)，從數(shù)學模型及模型求解角度歸納總結了目前常用的多種儲能配置方法，包括基于時序運行仿真的配置方法、確定性配置方法、不確定性配置方法等，并探討了各種配置方法使用過程中的注意事項或適用范圍，并在優(yōu)化求解算法部分介紹了不同配置模型適用的求解算法及有效的簡化處理方法。最后，從中國新能源繼續(xù)規(guī)?；焖侔l(fā)展的背景出發(fā)，對儲能配置技術的后續(xù)研究方向進行了展望。
