1、第 12 卷 第 2 期2023 年 2 月Vol.12 No.2Feb.2023储能科学与技术Energy Storage Science and Technology储能系统和新能源发电装机容量对电力系统性能的影响陈海东1，蒙飞1，王庆1，侯峰2，王亦3，张志华4（1国网宁夏电力有限公司；2国网宁夏电力有限公司培训中心，宁夏 银川 750001；3国网宁夏电力有限公司石嘴山供电公司，宁夏 石嘴山 753000；4国网陕西省电力有限公司电力科学研究院，陕西 西安 710000）摘要：随着“双碳”目标的不断推进，新能源发电装机容量将持续增长，由于新能源发电具有不稳定性，因此分析新能源装机容量与
2、储能系统容量增加对电网性能的影响具有重要意义。本工作以某省电网为对象，参考其电网组成建立了包含风电、光伏、火电和储能在内的电力系统调度模型，应用信息间隙决策理论和蒙特卡洛方法模拟了用户负荷和新能源发电的不确定性。研究结果表明：当新能源装机量翻倍时，新能源发电量占比可以提高62.6%，但运行成本也会提高18.7%。当储能系统容量从0 GW提高至15 GW时，可使运行成本降低14.4%，新能源发电量占比提高22%。同时发现，当新能源消纳率低于95%时，储能容量的提高将主要带来新能源消纳的提高；当消纳率高于95%时，储能容量的提高将显著降低电网波动性。该研究对未来低碳能源和智能电网建设中新能源和储能
3、系统装机容量的配置具有一定的指导意义。关键词：储能系统；电力系统；新能源；装机容量；蒙特卡洛方法；信息间隙决策理论doi：10.19799/ki.2095-4239.2022.0439 中图分类号：TM 74 文献标志码：A 文章编号：2095-4239（2023）02-477-09Influence of installed capacity of energy storage system and renewable energy power generation on power system performanceCHEN Haidong1,MENG Fei1,WANG Qing1,H
4、OU Feng2,WANG Yi3,ZHANG Zhihua4(1State Grid Ningxia Electric Power Co.,Ltd.;2State Grid Ningxia Electric Power Co.,Ltd.,Training Center,Yinchuan 750001,Ningxia,China;3State Grid Ningxia Electric Power Co.,Ltd.,Electricity Supply Company of Shizuishan,Shizuishan 753000,Ningxia,China;4State Grid Shaan
5、xi Electric Power Co.,Ltd.,Institute of Electricity Science,Xian 710000,Shaanxi,China)Abstract:With the continuous advances in carbon peaking and carbon neutrality goals,the installed capacity of renewable energy will continue to grow.However,renewable energy power generation is unstable.Therefore,i
6、t is essential to analyze the impact of changes in the installed capacity and energy storage system capacity of renewable energy on power grid performance.Considering wind power,photovoltaic power,thermal power,and energy storage,a power system dispatch model of one province grid is proposed in this
7、 study,and information gap decision theory and the Monte Carlo method are used to simulate the uncertainty of user load and renewable energy power generation.The simulation results show that,when the installed capacity of renewable energy is doubled,the proportion of renewable energy power generatio
8、n 储能系统与工程收稿日期：2022-08-08；修改稿日期：2022-09-30。第一作者及通讯联系人：陈海东（1986），男，硕士，高级工程师，研究方向为大电网智能调控、新能源高效消纳，E-mail：guessme 。2023 年第 12 卷储能科学与技术increases by 62.6%;also,the operating cost increases by 18.7%.When the energy storage system capacity is increased from 0 to 15 GW,the operating cost decreases by 14.4%,a
9、nd the proportion of new energy power generation increases by 22%.In addition,when the new energy consumption rate is lower than 95%,an increase in energy storage capacity will mainly increase the new energy consumption;when it is higher than 95%,an increase in energy storage capacity will significa
10、ntly reduce the power grid volatility.This study provides certain guiding significance for configuring the installed capacity of renewable energy and energy storage systems for constructing low-carbon energy and smart grids in the future.Keywords:energy storage system;power system;renewable energy;i
11、nstalled capacity;Monte Carlo method;information gap decision theory目前我国的电力供应依然以火电为主，2022年第一季度风电和光伏发电量占全国总发电量比例仅为13.4%。随着持续推进“双碳”目标和能源供给侧改革，我国的风电和光伏等新能源发电将逐步替代火电，迎来更大的发展空间。宁夏具有丰富的风光资源，截至2022年11月，新能源装机占比达到44.5%，新能源发电占比达到24%，远超全国整体水平。但是新能源发电具有较大的波动性和不确定性，会对电网稳定性造成冲击，必须配备储能系统以提高电网对新能源发电的消纳能力1-3。因此，宁夏提出
12、集中式光伏项目需配备适当的储能系统，并计划在2025年实现储能容量不低于新能源装机的10%和最大负荷的5%。研究新能源装机容量和储能系统装机容量变化对电力系统性能的影响具有重要的实际意义。在考虑新能源不确定性的电力系统调度建模与优化方面，张晋华等4考虑海上风力发电机组出力的不确定性，建立风-火联合调度模型，应用乌鸦搜索优化算法制订了全局优化调度方案。贺强等5考虑风电与光伏出力的不确定性，提出了基于改进拉丁超立方蒙特卡洛法的潮流计算方法，有效降低了系统计算误差。潘晓杰等6将机组停运考虑在内，提出了考虑负荷侧不确定性的电力系统安全风险评估方法，对电力系统调度模型进行了优化。李峰等7全面考虑了电网中
13、源荷两侧的不确定性，利用高斯过程回归和时序分段典型场景提取方法，得到全调度区间的典型场景集。崔杨等8、宋晓芳等9和陈海东等10分别以风电消纳水平最高、电力系统频率稳定性最高和全生命周期成本最低为目标，考虑源荷两侧不确定性，对电力系统调度模型进行了优化。佘东等11利用多项式混沌展开描述电力系统内的源荷不确定性，再使用非线性有源自回归模型表征电网的动态特性，提高了电力系统时域仿真不确定性分析的效率。在储能系统对电网性能影响的研究方面，陟晶等12应用带有电加热功能的光热储能电站提高风电消纳能力，以系统运行成本最低为目标确定了调度方案。郭琛良等13和陈晓光等14分别以提高风电消纳和降低发电成本为目标，
14、对某风电场应配备的锂电储能容量进行了配置优化。余全全等15和杨晓雷等16考虑风电的不确定性，分析了混合储能系统对风力发电系统经济性和电压稳定性的影响，并优化了储能系统的配置方案。杨文强等17综合考虑不同储能系统的技术特性，运用时间尺度小波分析等方法开发了混合储能系统配置方案。张昊18则以提高新能源消纳为目标，研究了分布式储能系统的配置优化，并使用IEEE-33节点进行了验证。张雪菲等19考虑配电网络中光伏出力和用户负荷的不确定性，以成本最小和碳排放最少等为目标对储能系统容量进行了优化配置。唐雨薇20建立了储能系统数据分析模型，并以降低线损和提高效率为目标，完成了对大规模分布式化学储能系统的容量
15、配置优化。综上所述，现有的研究在研究对象和研究内容上是不全面的。考虑不确定性建模和分析方面，着重于对既定电网组成的调度分析，缺少新能源装机快速增加对电网性能影响的分析。在储能系统对电网作用的研究上，关注的焦点是储能系统对提高风电或者光伏消纳能力的作用，对模型中源荷两侧的不确定性的分析不足，缺少储能系统对电力系统整体影响的分析。因此，本工作建立了包含风电、光伏、火电和储能在内的电力系统调度模型，在充分478第 2 期陈海东等：储能系统和新能源发电装机容量对电力系统性能的影响考虑风电、光伏和用户侧的不确定性的基础上，分析了储能系统装机容量、新能源发电装机容量提高对电力系统发电成本、稳定性、新能源发
16、电占比等多指标的综合、协同影响。1 电力系统模型从组成部分来看，电力系统由用户侧负荷、风力发电机组、光伏发电机组、火力发电机组和储能系统五部分组成。根据不同部分的性能特征建立数学模型。1.1用户侧负荷模型根据国家能源局和发改委发布的各省电网工作日的典型日负荷曲线(图1)，选取某省的典型日负荷数据作为本工作的日负荷情况进行建模与分析。典型日负荷曲线是一段时间的日负荷变化的整体情况但并不能作为每日的实际负荷。因此，电力系统的实际日负荷曲线应在典型日负荷曲线周围一定范围内上下波动，应用信息间隙模型有：|PUt (，PU0，t)(，PU0，t)=|PUt：|PUt-PU0，tPU0，t，0(1)式中，PtU为实际负荷；PU0,t为典型日负荷曲线对应的典型负荷值；为用户负荷波动率。1.2风力发电和光伏发电模型根据丁志勇21和刘昊等22的风电场短期功率预测和风力发电机组功率特性，得到标准次日风力发电功率预测曲线。根据民用建筑热工设计规程(JGJ 2486)得到一天内光照强度随时间的变化，得到次日光伏发电功率预测曲线。图2为风电和光伏的典型次日功率预测曲线。在次日功率预测曲线基础上，应用信息间隙模型
