摘要 “双碳”目标驱动下，受端电网新能源大规模并网，加之外来电力比重加大，电力平衡难度增加，受端电网实现清洁替代面临多重困难。基于实际运行数据，分析了新能源低出力特性及其与负荷的匹配特性，总结了高比例新能源电力系统面临的关键问题。在此基础上，建立电力系统时序生产模拟模型，基于2030年预测数据的标幺化，设计2060年案例场景，量化分析典型受端省级电网的新能源、煤电和调节资源的配置问题，以及不同新能源发展场景下实现清洁替代的方案，并提出相关措施和建议。

  1 新能源出力特性分析

  1.1 新能源低出力特性分析

  随着极端天气频发，新能源低出力特征显著，其低出力特性分析将成为未来电力平衡分析和保供的基础。

  本文收集了国内20个省级电网的2022年风/光实际发电功率和负荷数据，并进行归一化处理，以此开展特性分析，结果如图1所示。由图1可知，风电出力小于10%装机的全年低出力时长为154.25 h，单次持续时间最长28.75 h、最短0.25 h；光伏出力小于10%装机低出力时长为2507.75 h，单次持续时间最长16.75 h、最短0.25 h；风、光总出力小于10%装机容量的低出力时长为1095 h，单次持续时间最长17.5 h、最短0.25 h。

  风电全年小于5%装机的低出力仅发生一次，持续时长1.5 h；光伏小于5%装机的低出力时长2089.25 h，单次持续时间最长15.75 h、最短0.25 h；风、光总出力小于5%装机的低出力时长为30.25 h，单次持续时间最长14.5 h、最短3.25 h。

  考虑电力平衡范围的影响，对比分析20个电网总加、5个电网总加以及1个电网的新能源低出力情况，结果如表1所示。由表1可知，随着地域范围的扩大，新能源的低出力年累计时长有所降低，单次最大持续时间也有所缩短，但20个省级电网大范围总出力低于5%情况仍然存在。

  1.2 新能源与负荷特性匹配分析

  对20个电网总加的负荷归一化数据开展分析，日负荷峰谷差率为10.6%~31.2%，平均峰谷差率20.8%。极高（低）负荷出现在冬夏用电高峰（节假日期间），年度最大负荷与最小负荷相差53%。

  20个电网总加、5个电网总加以及1个电网的日负荷特性、尖峰负荷对比情况如表2、表3所示。分析可知：日负荷峰谷差率普遍较大，灵活调节能力需求大；年负荷峰谷差率更大，但尖峰负荷持续时间较短，超过年最大负荷95%的时间不到2%。

  通过1.1和1.2节分析可得到以下结论，为后续新能源发展场景的生产模拟提供基础。

  1）对于风电来说，在不同地域范围内，持续低出力时长均较长，尽管扩大电网范围可缓解低出力，但仍会出现较长时间的极低出力场景；对于光伏发电来说，大范围内单次持续10%装机以下低出力时长为7~18.5 h，夜间光伏完全不发电，需要常规电源等非新能源机组实现功率平衡。新能源低出力导致的供电短缺问题若全部用储能来解决，其容量规模需求将非常大。2）全年来看，极高负荷出现在冬、夏用电高峰期，与高比例新能源低出力季节重叠，未来电力保供压力巨大。3）尖峰负荷持续时间较短，负荷侧参与调峰可减少备用电源需求，降低系统总成本。

  2 基于时序生产模拟的新能源发展场景优化模型

  本章建立了计及碳排放约束的新能源电力系统时序生产模拟模型，量化分析了高比例新能源系统电力平衡问题。模型将系统负荷、新能源发电出力看作随时间变化的序列，计及电网运行方式时序变化特性，在给定的电力系统运行边界条件下，优化新能源与调节资源容量配置，并时序模拟各类电源运行和新能源消纳状况。

  2.1 优化目标

  考虑到中国电力清洁转型要求，时序生产模拟模型的优化目标为电力系统碳排放量最小，其目标函数为

  式中：N为系统所包含的聚合电网总数；T为调度总时段数；Pw(t,n)、Ppv(t,n)、HP(t,n)、TP(t,n)分别为聚合电网n在时段t的风电、光伏发电、水电、抽蓄/电化学储能电站发电出力，为优化变量；J为系统所包含火电机组类别总数；Pj(t,n)为聚合电网n在时段t的j类火电出力；Po(t,n)为聚合电网n在时段t的其他电源发电出力，如核电、生物质发电、地热发电、潮汐发电等；Kw、Kpv、Khp、Ktp、Ko、Kj分别为风电、光伏、水电、抽蓄/电化学储能电站、其他电源和第j类火电电源的碳排放系数。

  2.2 约束条件

  3 算例分析

  碳中和场景下，预计中国清洁电量占比将达到80%~90%。考虑到远期源、网、荷具有较大不确定性，本文提出一种电力系统电力电量平衡标幺化的分析方法。以最大负荷作为功率基准值，对其他网源荷数据进行标幺化处理，分析不同清洁电量占比场景下电力系统的灵活性需求与常规电源容量需求。基于2030年预测数据，设计2060年标幺化案例场景，基于随机生成的多组风/光出力时间序列样本，通过大量时序生产模拟测算极高比例新能源场景下的新能源利用率及度电碳排放；在此基础上，研究同时满足确保电力可靠供应、非化石能源占比要求及合理弃电水平下的灵活调节资源容量配置问题。

  3.1 情景设计原则

  基于2030年源网荷标幺化数据，构建2060年新能源发展场景，设定风光装机规模以标幺值0.5为步长、储能电站规模以标幺值0.25为步长进行案例测算，分析各场景非化石能源电量占比、新能源消纳情况以及度电碳排放强度。其他须遵循的原则如下。

  1）为保证含极高比例新能源的新型电力系统安全稳定运行，保留一部分煤电托底保供，即降低煤电装机占比至一定值，而气电机组作为灵活调节电源，比例保持不变。2）采取不断增加风光装机容量，直至非化石能源电量占比达80%~90%的方式分析。3）为提升系统灵活调节能力，参考第1章新能源出力特性分析结论，配置灵活调节资源，在抽水蓄能规划的基础上以电化学储能和可调节负荷为主。4）考虑到风光企业的投资意愿，为保障新能源场站内部收益，新能源利用率下限设置为70%。5）燃煤、燃油、燃气机组考虑不同的碳排放系数，同时考虑到小机组、自备机组等，标准煤耗按340 g/(kW·h)考虑。

  3.2 计算边界条件

  1）电源结构。以某受端省级电网为例开展研究，2030年电源结构情况如表4所示。

  ①火电。为保障受端电网安全稳定运行，火电标幺值取为0.5。其中，考虑到气电碳排放强度将低于煤电，且更具灵活性，2060年场景中气电标幺值保持0.15不变，煤电降至0.35。此外，考虑到电力保供及煤电启停限制，设置煤电机组最小开机容量标幺值为0.08，最小技术出力为30%额定容量。

  ②水电。水电发展受地区资源量制约，2060年水电标幺值为0.04。目前中国水电机组年平均利用小时数已达3827 h，考虑到水电的清洁性，2060年水电机组设置年利用小时数不低于3500 h。

  ③风电和太阳能发电。分别设置风电和太阳能以1∶5、1∶3的比例发展，风光资源考虑常年水平，风光资源小时数分别为2100 h、1000 h。基于第1章的数据特征，采用随机模拟的方法生成风电和光伏发电8760 h理论出力序列。

  ④核电。核电发展受地理选址和公众接受度影响，2060年核电标幺值保持为0.08。

  ⑤生物质发电及其他。生物质发电受燃料资源的限制，2060年生物质及其他电源标幺值为0.04。生物质电源设置年利用小时数不低于5000 h。

  ⑥储能电站。考虑到资源地理分布和开发潜力的限制，2060年抽蓄装机标幺值保持为0.075；设置电化学储能时长包含2 h和4 h场景，装机标幺值分0.25、0.5和1场景。

  2）负荷需求。考虑到宏观经济不确定性等因素影响，基于2030年小时级负荷预测曲线构造2060年负荷需求曲线序列。此外，考虑到需求侧响应技术的发展，设置最高负荷约10%的负荷具备日内转移能力。

  3）输电通道。2030年该受端电网外来电量占比约22%，2060年保持该比例不变。联络线输送电力均为清洁电力，不考虑外来电对受端电网总碳排放的影响。

  3.3 仿真结果分析

  基于上述边界条件和模型，开展该受端电网2060年电力平衡仿真分析，考虑风光发展占比及灵活调节资源类型，设置新能源与储能联合优化、新能源储能与可调负荷联合优化2种方式，分析该受端电网实现清洁替代的合理方案。

  3.3.1 新能源与储能联合优化

  首先，以清洁电量需求为目标，不考虑储能配置，研究新能源装机容量需求；进一步考虑电力系统保供、消纳和清洁因素，增加储能配置，并分析其作用成效。表5展示了不同新能源和储能配置下清洁替代、新能源消纳和碳排放结果。

  由表5可知，若风光发展配比为1∶5，在不配置储能的情况下，当新能源装机达到4 p.u.时，系统才能满足电力电量平衡要求；新能源装机为4、5 p.u.时，非化石电量占比分别为83.1%、84.8%，新能源利用率分别为52%、49%，度电碳排放分别为0.125、0.113 kg/(kW·h)。在配置1 p.u.×2 h储能后，新能源装机为4、5 p.u.的非化石电量占比分别为89.4%、91.8%，较不配置储能时分别提升了6.3和7.0个百分点；此时新能源利用率分别为69.5%、57.6%，较不配置储能时分别提升了17.5和8.6个百分点；度电碳排放分别为0.084、0.067 kg/(kW·h)，较不配置储能时分别减少了33%、41%。因此，通过配置储能可“增发减弃”，有效回收新能源弃电，提升清洁电量占比，降低度电碳排放，从而减少新能源装机总规模的需求，并且新能源装机规模越大，储能对实现清洁替代的促进作用越显著。

  3.3.2 新能源、储能与可调负荷联合优化

  由3.3.1节可知，即使储能配置容量与最大负荷相当，新能源利用率仍然达不到70%的投资临界值；由表2、表3可知，省级电网日负荷峰谷差率最大可达39.5%、年负荷峰谷差率达65.7%，但全年超过90%最大负荷的持续时间仅占3.3%，超过95%最大负荷的持续时间不足1%。因此本节在3.3.1节基础上，增加可调节负荷手段，在负荷侧进一步“削峰填谷”，并分析其作用成效。图2~4分别为增加10%最大负荷的可调潜力，不同储能规模、不同储能时长情况下，各新能源发展场景的清洁替代、新能源消纳和碳排放结果。

  由图2~4可以看出，随着新能源装机规模的增加，非化石能源发电量占比稳步攀升，新能源利用率与度电碳排放强度持续下降；非化石电量占比与新能源利用率两者呈现“跷跷板”关系，且曲线越接近高电量占比、高利用率、低碳排放，变化速率越缓，即发展相同规模的新能源装机带来的成效相对越差。新能源装机规模一定时，储能装机越大、储能时长越长，其促进新能源消纳和提升系统清洁效益效果越明显，且新能源装机为3.5~4.5 p.u.时成效尤其显著，须进一步考虑经济效益，优化储能配置方案。

  基于上述研究，分别以清洁电量占比超80%、新能源利用率不低于70%、度电碳排放达0.068 kg/(kW·h)为标准，择优选取碳中和场景下的新能源与灵活调节资源配置方案，得到表6的10个方案。方案1、方案6为新能源与储能联合优化结果，方案2~5、7~10为新能源、储能与可调负荷联合优化结果。表6中，全系统成本包括规划电源的投资成本、调节资源的投资成本以及火电机组的运行成本。

  对比方案2、1以及方案7、6可知，未增加负荷侧参与调峰时，新能源装机达4~5 p.u.才可满足目标清洁电量需求，增加负荷侧参与调峰后，系统灵活性得以提升，进一步促进新能源消纳、提升清洁电量占比、降低碳排放强度，较不配置可调负荷时清洁电量占比、新能源利用率分别提升0.6、1.0个百分点，全社会成本基本持平。

  对比方案10、8可知，多装新能源须多配储能、少装新能源须少配储能，两者利用率相差超5个百分点，成本相差28%，提升清洁电量占比需要付出一定的消纳代价和经济代价。进一步对比方案4、3可知，合理配置新能源和储能，可在节约成本的情况下，高消纳水平实现碳中和目标，碳排放强度也有所降低。

  对比方案5、2，方案9、7以及不同储能时长的优化结果曲线可知，储能装机相同情况下，4 h储能曲线走势普遍优于2 h储能曲线，“增发减弃”作用更显著，可在考虑成本的情况下，酌情选择新能源消纳较好方案。

  综合考虑环境效益、新能源消纳以及经济效益等因素，该受端电网实现90%非化石电量的最佳推荐方案为方案3和8。

  3.3.3 新能源低出力敏感性分析

  目前新能源出力存在低于5%的情况，若采用技术手段，将风光出力最低值分别提升至5%、10%，此时实现碳中和的最佳方案与方案3、8对比，结果如表7所示。若风光发展比例为1∶5，配合1 p.u.的4 h储能，当新能源最低出力由1%提升至5%，新能源装机由3.5 p.u.降为3 p.u.即可满足碳中和条件，全系统成本可减少10%（对比方案11、3）；新能源最低出力进一步提升至10%，则新能源装机进一步降至2.5 p.u.即可达目标，全系统成本可减少20%（对比方案13、3）。由此可知，提升新能源最低出力可一定程度上增加新能源利用小时数、减少新能源装机发展需求，实现更小新能源装机规模下的电力系统碳中和。

  3.4 措施分析

  未来新型电力系统中，新能源占比极高，建议受端电网从以下几方面保障电力供应和清洁能源合理利用。

  1）积极拓展储能应用场景，规模化、科学化发展布局储能。在火电装机保持不变的条件下，合理配置储能与新能源，可在实现电量占比的同时，满足发电企业的经济效益和环境效益。随着储能技术的不断创新和进步，安全性不断提升，也将迎来更为广阔的市场前景。储能作为未来灵活调节的主体资源，将在回收新能源弃电和保障电力供应两方面同时发挥作用，建议积极发展新型储能，加大储能系统的应用，尽快完善价格机制，为构建以新能源为主体的新型电力系统提供坚强支撑。

  2）完善需求侧响应价格机制，推进需求侧资源参与电力市场常态化运行。在新能源装机和储能装机增长趋于饱和的情况下，可通过发挥负荷侧灵活性，有效强化新能源消纳保障，结合经济效益合理评估可调负荷配置方案。未来可加快负荷资源聚合，不断探索需求响应、负荷互动的市场化运营模式。此外，中国电力供需偏紧导致夏季拉闸限电事件时有发生，应重视负荷侧管理在电网安全运行、供用电持续平稳等方面的作用。

  3）优化技术创新，提升新能源最低出力。推进高效太阳能电池、风力发电机、生物质能转化等技术研发，如实现低风速发电，提高能源转换效率；优化能源系统设计和运行，减少电网输配电系统能源损耗，提高能源利用效率；综合利用风光互补特性混合发电，提高新能源出力的稳定性和可靠性；按需在源侧配置储能，新能源大发时段回收弃电，新能源小发时段提供电力供应保障，从而提升新能源最低出力。

  4 结论

  随着新能源大规模高比例接入电网，受端电网面临本地新能源出力随机波动大、电力平衡难度大等巨大挑战。本文建立了考虑碳排放约束的高比例新能源电力系统时序生产模拟模型，运用标幺化理念，分析不同新能源发展场景下，新能源和调节资源的配置原则与运行模式，以适应实现碳中和路径的新格局。

  结果表明，新能源作为未来的主力电源，可信容量较低，需要火电、储能等多种能源联合互补作为电力保供支撑。为实现碳中和，当受端电网保留最大负荷50%的煤电和气电装机来保供，若预期清洁电量占比80%~90%，此时新能源总装机需要至少达到最大负荷的3.5倍以上，且为了满足新能源消纳和电力保供需求，风光比例1∶5场景下4 h级储能装机须达到最大负荷的1倍（风光比例1∶3场景下储能降至0.5倍），可调负荷容量需达最大负荷的10%。

  为了保障高比例新能源系统的电力供应，在电网规划中，应进一步优化储能配置，通过储能平滑负荷峰谷差，通过源网荷储匹配保障电力供需平衡；同时，应升级负荷侧管理，为电力系统提供丰富的调节资源，有效促进新能源消纳；还可通过技术创新和源侧配储等手段提升新能源最低出力，增强电力供应保障。

  注：本文内容呈现略有调整，如需要请查看原文。