共享储能采用统一规划、建设和调度,具有初始投资低、运营风险小、设备质量有保障、利于多重价值的实现等优点,未来有望成为储能和新能源协同发展的主流模式,该模式的持续、健康发展离不开合理、有效政策的支持。本工作分析了我国共享储能发展现状,应用系统动力学方法搭建了光伏和共享储能发展的系统

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基于系统动力学的共享储能政策效应分析

2022-11-28 14:12 来源:储能科学与技术 作者: 刘国静 李琥 等

共享储能采用统一规划、建设和调度,具有初始投资低、运营风险小、设备质量有保障、利于多重价值的实现等优点,未来有望成为储能和新能源协同发展的主流模式,该模式的持续、健康发展离不开合理、有效政策的支持。本工作分析了我国共享储能发展现状,应用系统动力学方法搭建了光伏和共享储能发展的系统动力学模型;基于某省实际及规划数据,确定模型参数,模拟仿真了在不同配储比例、配储时长、租赁费用、年调度次数等政策情景下的光伏及储能装机规模变化。研究结果表明,共享储能政策的制定需综合考虑新能源规划目标、储能规划目标、系统灵活性需求等因素,积极拓展储能收益来源,使源网荷合理分摊储能成本,才能实现新能源和储能的高质量协同发展。

(来源:储能科学与技术作者:刘国静1李琥1李冰洁1史静1张兴2 单位:1.国网江苏省电力有限公司经济技术研究院;2.中储能(北京)咨询服务有限公司)

2021年以来,国家出台多项政策明确提出大力推进电源侧储能发展,20多个省、自治区明确了新能源配置储能的要求。根据中关村储能产业技术联盟(CNESA)全球储能项目库的不完全统计,2021年中国新型储能新增投运规模首次突破2 GW,以源侧新能源配置储能和独立储能应用为主。

新能源企业自建储能主要是为满足新能源项目竞争性配置要求,配建储能将增加新能源企业初始投资压力,配置储能减少弃电收益和考核费用远不能弥补投资成本,新能源企业倾向于选择性能较差、成本较低的储能产品。发电侧储能采用共享模式具有以下优点:统一规划、统一建设、接受电网统一调度,有效提高储能利用率,最大程度发挥储能调节能力;共享电站多在百兆瓦级及以上,通过规模化采购储能设备和建设施工,可降低储能电站成本,减小项目建设初期投资压力和未来运营风险;有效减少新能源自配储能设备质量参差不齐、技术性能难以保证、安全隐患较大等问题。

针对电源侧共享储能,国内外已开展了一系列相关研究和实践。文献[5]提出一种发电侧新能源电厂的共享储能机制,建立基于合作博弈的共享储能规划模型。文献[6]提出了面向可再生能源消纳的共享储能商业运营模式,依托国网青海省电力公司共享储能交易的实践案例,对共享储能交易的可行性和存在的问题进行了分析。文献[7]构建了面向新能源消纳场景的共享储能综合评价指标体系,并采用基于FAHP和ITOPSIS的综合评价方法,对青海省共享储能交易试点进行了评价研究。文献[8]提出了风电共享储能协同运行模式,建立了共享储能优化模型,该模型能提升风电消纳能力、提高系统的经济效益。过去两年,中国密集出台了多项关于储能的政策,也开展了一些相关的政策研究,但从研究内容来看,更多关注的是政策内容本身,在共享储能的政策效应分析和评价方面,比如政策是否达到预期、哪种组合政策效果最优、政策对储能推广的影响路径的研究尚处于空白。

本工作基于搭建的新能源与共享储能协同发展的系统动力学模型,模拟在不同租赁费用、配置要求、年调度次数等政策作用下的共享储能发展趋势,并分析相关政策的有效性,为优化共享储能政策提供参考。

1 我国共享储能发展现状

1.1 总体情况

根据中关村储能产业技术联盟(CNESA)储能项目库的不完全统计,截至2021年底,中国已投运共享储能项目累计装机规模为894 MW,其中电化学储能的累计装机规模为794 MW。已投运的共享储能项目,主要分布在山东、湖南、河北、青海、甘肃、福建6个省,其中,山东、湖南、河北累计装机规模达到百MW以上。

从中国已投运的共享储能项目的应用分布上看,电网侧的累计装机规模最大,为684 MW,其次是电源侧,为110 MW。从各应用领域的技术分布上看,锂离子电池占据了最大比重,特别是电源侧(新能源发电侧和辅助服务),全部应用了锂离子电池,电网侧中的占比达到99.7%;2021年,压缩空气储能和液流电池在共享储能项目中得到首次应用,前者是全球首个并网的百兆瓦级先进压缩空气储能系统,后者在山东首批储能示范项目中主要用于实证研究。目前投运的典型共享储能电站见表1。

表1 目前投运的典型共享储能电站

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1.2 共享储能政策及实践

1.2.1 共享储能相关政策

近两年,除了国家层面出台的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》《“十四五”新型储能发展实施方案》明确提出了探索共享储能模式之外,陕西、宁夏、山东、湖南等11个省、自治区也相继出台了鼓励开展共享储能建设的政策。从出台的相关政策来看,为解决新能源消纳困难、系统调节能力不足等问题,多个省份鼓励探索建设共享储能。国内出台的共享储能政策见表2。

表2 国内共享储能相关政策

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1.2.2 共享储能实践

从共享储能实践来看,青海、山东、河南等省走在全国前列。青海在国内率先提出共享储能这一概念,构建了储能和新能源发电企业之间的市场化交易机制;山东从新型储能应用的顶层设计入手,通过健全政策和市场机制、开展示范项目建设,探索出具有山东特色的“共享储能”创新模式,引领2021年全国储能市场的发展;河南最新的《“十四五”新型储能实施方案(征求意见稿)》明确提出了2022年集中共享式电化学储能容量租赁参考价格为260元/(kWh⋅a),是全国首次政策制定层面提出电化学储能容量租赁参考价格。

从共享储能相关政策及实践来看,新能源配额租赁是共享储能一项主要、稳定的收益来源。新能源配额租赁储能,势必会增加新能源项目成本,降低收益率,租赁成本过高影响新能源项目建设意愿;租赁成本过低,影响储能建设积极性,不利于形成以储能和调峰能力为基础支撑的新增电力装机发展机制。另外,储能配置比例、配置时长也会影响新能源和储能的发展速度和规模。因此,如何制定合理的配置比例、时长、租赁费用等政策,成为亟待解决的问题。

2 新能源侧共享储能发展的系统动力学模型

系统动力学(system dynamics,SD)是一门分析研究信息反馈系统的学科,也是一门认识系统问题和解决系统问题的交叉性、综合性学科。系统动力学认为,系统的行为模式与特性主要取决于其内部的动态结构与反馈机制,系统在内外动力和制约因素的作用下按一定的规律发展演化。SD可以从系统的微观结构角度分析各因素之间的因果关系和反馈机制,模拟预测系统动态变化,一般通过构建内部结构流图并将图中各种关系用数学模型表示,从而研究复杂系统随时间的动态演化。

未来储能的发展除了受本身技术性能、投资成本影响外,还受新能源增速、电力系统调节需求、电力市场等多个外部因素影响。这些因素相互影响、相互作用,具有系统性、复杂性和动态性的特征。因此,本工作采用系统动力学方法来分析不同政策及政策组合对储能未来发展的影响。

系统动力学建模并没有固定的方法,本质上是创造性的,但基本都遵循以下步骤:明确问题,确定系统的边界、提出动态假说、写方程、测试、政策设计和评估。遵循上述步骤,建立系统动力学模型:

(1)明确问题,确定系统边界:为解决风、光等新能源快速发展和电力系统调节能力不足之间的矛盾,在新型储能成本高、无成熟商业模式的背景下,需合理制定配储比例、配储时长、成本分摊比例等相关政策,以加快形成以储能和调峰能力为基础支撑的新增电力装机发展机制。本模型中,模拟的时间范围为2021—2025年,关键变量为光伏累计装机、储能累计装机、需减少的累计弃电量。

(2)提出动态假说:重点考虑对模型动态特性起决定性作用的关键因素,提出由光伏装机压力、储能经济性、光伏经济性、储能灵活性缺额、储能增加的灵活性等5条反馈回路组成的系统内部反馈结构,建立系统因果结构图、存量流量图。

(3)写方程:明确决策规则,估计参数初始值,确定各相关变量之间的数学关系。

(4)测试:包括检查量纲是否一致,模型的模拟行为和系统的现实行为的比较,模型参数和初始化条件的灵敏度检测等。

(5)政策设计和评估:为反映现实世界中政策的新增和改变,修改模型结构及相关参数,分析政策实施的效果。

2.1 模型边界及假设

模型主要考虑如下边界和假设:

(1)为简便起见,本工作构建的模型以集中式光伏配储能为研究对象,不考虑风电等其他新能源配储、源网荷储一体化、风光水火基地等场景;

(2)假设“十四五”期间,在不配置储能情况下的弃电率随光伏装机规模增大,光伏平均综合发电效率为85%,允许的最大弃电率为5%;

(3)光伏项目寿命按25年考虑,“十四五”期间,光伏单位容量价格保持不变,为4000元/kW,储能主要考虑技术比较成熟的电化学储能,项目寿命按10年考虑。

2.2 系统因果关系分析

深入分析系统的主要变量及政策调控因素间的因果关系,利用系统动力学软件VENSIM PLE 7.3.5绘制其因果关系,如图1所示。

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图1 新能源与共享储能协同发展的系统动力学因果关系反馈

从图1可知,新能源与储能协同发展的系统动力学模型主要有5条反馈回路:

负反馈回路B1:光伏建设速度增加→提升光伏投运装机规模→减少待完成的光伏装机容量→减轻光伏装机压力→光伏建设速度减少。

负反馈回路B2:光伏建设速度增加→储能建设速度增加→储能投运装机增加→需要光伏分摊的储能成本增加→光伏经济性降低→光伏建设速度减少。

负反馈回路B3:光伏建设速度增加→需要新增的储能灵活性增加→储能灵活性缺额增加→光伏建设速度减少。

正反馈回路R1:光伏建设速度增加→储能建设速度增加→储能投运装机增加→储能灵活性缺额减少→光伏建设速度增加。

正反馈回路R2:储能建设速度增加→储能投运装机增加→需要光伏分摊的储能成本增加→储能经济性增加→储能建设速度增加。

2.3 系统的存量流量模型

根据上述因果关系,建立存量流量模型如图2所示。状态变量包括:光伏投运装机、储能投运装机、需减少的累计弃电量;速率变量包括:光伏建设速度、储能建设速度、需减少的弃电量增速;其他变量均为辅助变量和常量。

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图2 新能源与共享储能协同发展的系统动力学存量流量

模型用到的主要方程式如下:

(1)光伏投运装机=INTEG(光伏建设速度,光伏投运装机初始值)

(2)储能投运装机=INTEG(储能建设速度,储能投运装机初始值)

(3)需减少的累计弃电量=INTEG(需减少的弃电量增速,需减少的累计弃电量初始值)

(4)光伏建设速度=光伏拟定的建设速度*装机压力影响系数*储能灵活性影响系数*光伏建设速度调整系数

(5)储能建设速度=光伏建设速度*配置比例*储能建设速度调整系数

(6)需减少的弃电量增速=IF THEN ELSE(光伏建设速度*光伏平均综合发电效率*峰值年照小时数*(模拟的实际弃电率-允许的最大弃电率)<0,0,光伏建设速度*光伏平均综合发电效率*峰值年照小时数*(模拟的实际弃电率-允许的最大弃电率))

(7)装机压力影响系数=光伏装机压力/装机压力参考值

(8)光伏装机压力=待完成的光伏装机容量/(目标年需新增光伏装机容量*剩余时间)

(9)待完成的光伏装机容量=目标年光伏装机容量-光伏投运装机

(10)装机压力参考值=1/(目标年-水平年)

(11)储能灵活性影响系数=IF THEN ELSE(储能灵活性充裕度>1,1,储能灵活性充裕度)

(12)储能灵活性充裕度=储能提供的灵活性/需减少的累计弃电量

(13)储能提供的灵活性=储能投运装机*配置时长*DOD*充电效率*年充电次数

(14)光伏建设速度调整系数=建设意愿表(光伏内部收益率)

(15)储能建设速度调整系数=建设意愿表(储能内部收益率)

(16)建设意愿表=[(0.05,0)-(0.08,1)],(0.05,0),(0.06,0.8),(0.07,0.9),(0.08,1)

3 不同政策情景下仿真结果分析

3.1 模型参数及情景设计

3.1.1 模型参数设定

以西部某省为例,进行模拟仿真。以2020年为基准年,时间步长为3个月,设定模拟时间为5年(60个月),模拟的时间范围为2021—2025年。

该省2020年光伏、电化学储能装机分别为1238万千瓦、12.11万千瓦;根据该省新能源及储能规划,2025年光伏、电化学储能装机要达到4500万千瓦、500万千瓦;新建光伏项目配建储能规模要求不低于光伏项目装机容量的15%、储能时长2 h以上。该省光伏标杆上网电价为0.3035元/kWh,年峰值日照时数为1650 h。

假定该省计划采用共享储能模式满足新能源配储要求,统一接入电网,能量时移、容量租赁是共享储能主要收益来源,平均充电电价为0.2元/kWh,平均放电电价为0.8元/kWh。

3.1.2 模型情景设计

为实现储能和新能源的协同发展,该省除了要求新建新能源项目需配置15%、2 h储能外,还规定新能源承担配储80%的初始投资成本,年调用次数500次,充电时需交给电网的输配电价、政府性基金及附加为0.2元/kWh。为了评估政策是否合理,建立以下评价标准:2025年可实现光伏装机4500万千瓦的目标,储能提供的灵活性充裕度使光伏弃电率满足不超过5%要求。

将该省当前执行的政策设定为基准情景(情景1),在基准情景的基础上,改变配储比例、配储时长、光伏分摊储能成本比例、年调度次数、输配电价等单个因素,分别得到一系列其他政策情景(情景2~情景6),同时调整光伏分摊储能成本比例和年调度次数,得到组合情景7。

不同政策情景下的政策组合见表3。

表3 政策情景设计

Table 3 Policy scenario design

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3.2 不同政策情景的仿真结果分析

3.2.1 情景1

图3为基准情景(情景1)下,2020—2025年光伏投运装机、储能投运装机、储能提供的灵活性充裕度。在该情景下,2025年光伏投运装机为4542.2万千瓦,储能投运装机为451.5万千瓦,储能提供的灵活性充裕度不小于1(由储能灵活性充裕度公式可知,小于1意味着新增储能提供的灵活性不能满足新增光伏弃电率不高于5%要求)。由政策合理性的评价标准可知,基准情景下光伏投运装机、储能提供的灵活性充裕度达到设定的目标。

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图3 基准情景下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度


3.2.2 情景2

参照基准情景下的政策组合,只改变光伏配储比例,光伏配储比例分别取10%、15%和20%三个数值,得到政策情景2。由图4和表4可知,在该情景下,光伏配储比例由当前的15%调整到10%或20%均无法实现政策目标。

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图4 不同配储比例下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

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表4 情景2政策评价

3.2.3 情景3

参照基准情景下的政策组合,只改变光伏配储时长,光伏配储时长分别取1 h、2 h、3 h和4 h四个数值,得到政策情景3。由图5和表5可知,在该情景下,光伏配储时长由当前的2 h调整到1 h、3 h或4 h均无法实现政策目标。

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图5 不同配储时长下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

表5 情景3政策评价

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3.2.4 情景4

参照基准情景下的政策组合,只改变光伏分摊储能初始投资成本比例,分摊比例分别取70%、80%、90%和100%四个数值,得到政策情景4。由图6和表6可知,在该情景下,分摊比例为70%或100%时,无法实现政策目标;分摊比例为80%、90%时,均可实现政策目标。

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图6 储能成本不同分摊比例下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

表6 情景4政策评价

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3.2.5 情景5

参照基准情景下的政策组合,只改变年调度次数,年调度次数分别取100 h、200 h、300 h、400 h、500 h、600 h和700 h七个数值,得到政策情景5。由图7和表7可知,取100~400次时,随着调度次数的增加,光伏装机同步增加,储能由于不满足最低经济性要求,装机不增加,2025年光伏投运装机、储能投运装机、储能提供的灵活性充裕度均不能满足政策目标;年调度次数取500、600、700次,均可实现政策目标。

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图7 不同年调度次数下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

表7 情景5政策评价

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3.2.6 情景6

参照基准情景下的政策组合,只改变输配电价、政府性基金及附加,不收取、减半收取、全额收取3种情形,得到政策情景6。由图8和表8可知,不收取、减半收取或全额收取输配电价、政府性基金及附加时,均可实现政策目标。

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图8 不同输配电价下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

表8 情景6政策评价

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3.2.7 情景7

参照基准情景下的政策组合,同时改变光伏分摊储能初始投资成本比例和年调度次数,取3种情形:分摊80%+年充电500次,分摊90%+年充电400次,分摊100%+年充电300次,得到政策情景7。由图9和表9可知,分摊90%+年充电400次,分摊100%+年充电300次均不能实现政策目标。

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图9 不同分摊比例和年调度次数下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度

表9 情景7政策评价

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由以上仿真结果表明,该省当前的政策强度可实现既定的政策目标,即2025年光伏装机达到4500万kW以上且储能提供的灵活性充裕度使光伏弃电率满足不超过5%。由情景2、3的政策评价结果可知,只改变配储比例、配储时长,均无法实现政策目标;由情景4、5、7的政策评价结果可知,制定合适的分摊比例、保证一定的年调度次数是实现政策目标的关键,储能通过光伏分摊一定比例的初始投资、提高年调度次数回收成本,实际上反映的是对储能容量和能量时移两方面价值的认可。

4 结论

采用统一规划、统一建设、接受电网统一调度的共享储能可有效减少新能源自配储能设备质量参差不齐、技术性能难以保证、安全隐患风险较大等问题,能实现政府、电网企业、发电企业多方共赢,显著提升新能源消纳空间,对形成以储能和调峰能力为基础支撑的新增电力装机发展机制、实现储能和新能源高质量协同发展具有重要意义。

配储比例、配储时长、光伏分摊储能成本比例、年调度次数、充放电电价、输配电价、政府性基金及附加是影响共享储能发展的关键因素,这些因素相互影响、相互作用,具有系统性、复杂性和动态性的特征,应采用系统地观点综合考虑。

光伏电站配储比例、配储时长、分摊储能成本有一个最优比例,比例过高影响光伏电站经济性,影响社会主体投资光伏意愿,进而影响储能的装机规模;比例过低,受限于调节能力、可信发电容量不足等因素,光伏增速也会受到限制。因此,需合理制定配储比例、配储时长及分摊比例,实现新能源和储能的协同共生发展。

合理的年调度次数和充放电电价是储能实现能量时移价值的重要保障,可通过计划和市场两种手段实现。计划手段下,可出台优先调用储能、保障年调度次数、扩大储能充放电电价上下限等政策;市场手段下,允许共享储能以独立身份参与电力现货市场来实现能量套利。

储能并不是电能的最终消费者,按充电电量收取输配电价、政府性基金及附加可能提升终端用电成本,也影响储能通过调峰辅助服务或现货市场进行能量套利的积极性,目前国家已出台政策明确:独立储能电站向电网送电的,其相应充电电量不承担输配电价和政府性基金及附加。


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