中国储能网讯：2017年4月24-26日，第七届中国国际储能大会在苏州香格里拉大酒店圆满召开，来自中、美、英、德、澳、日、韩等国家的1400余位嘉宾到场参会。大会共邀请140余位行业专家与企业代表，围绕产业热点话题，发表了一系列精彩演讲，中国储能网将向读者传递本次大会最具价值的声音。

大会期间，清华大学电机系副系主任鲁宗相，在“新能源发电并网专场”，以《适应电网运行需求的多点广域布局电池储能系统的优化规划》为题发表演讲，现将演讲主要内容发布，以飨读者。

清华大学电机系副系主任鲁宗相

鲁宗相：大家好，我们储能很核心的要在未来整个能源场景当中去找到我们的一个应用背景。因为我本身的背景实际上是搞系统的，所以说我们今天应邀请跟储能去讲。我们实际上是给大家摆了一个未来可能的场景之下，我们储能有什么样的应用背景。所以说要讲这个的话，我们实际上需要先给大家讲一讲这个背景。我这里提了一个词叫做未来电网的灵活资源需求，这个需求如果论证成立，我们储能的空间就无限大，大家的市场无限大。现在这些公司再滋生出来10倍也足够支撑这个空间。下面是我们的一个案例，一个就是从比较大范围的，从系统层级来讲怎么去做网和储的一体化的灵活规划。另外我们就是结合可再生能源如何做一个多风场的储能协调。刚才我们赵勇强主任讲的，包括各方面都在讲我们所需要或者说所预计的一个未来现状就是说未来可能是一个高比例可再生能源的发展场景。这么样的一个场景之下，我们又碰到了一个很现使得问题，就是说未来是很美好的，但是现实是比较骨感的。从增速来讲风电花了10年时间翻了100倍，光伏只花了5年时间就翻了100倍，但是不管是光还是风还是水，近几年来都弃的比较厉害，就是说我们怎么样把现实这个问题且了才能走向大家认为的比较美好的未来，这是我们近五年来在座的各位一定要干的事情，大家都得从各自的角度提出我们的解决方案。

我这里抛出一个观点是什么呢？就是关于这个灵活性的问题，我们都知道以前电力系统运行是上头这条绿色的曲线，我们给了一条负荷曲线之后所有的机组跟着这条线跑，我们希望能够包住这条负荷曲线。这个时候你的电源一半甚至到更多变成了可再生能源，它带来的问题是什么呢？就是来回的波动，依赖于我们预测系统，只要预测就一定有不准的问题。所以在这种情况我们未来会有三个突出的问题，第一个是会有更高的爬坡率。这个爬坡的事情对搞调度的人来讲是非常头痛的，一定要在规定的时间内按照规定的功率调节方向调动这个机组或者其他资源满足这个调节的要求。实际上这个问题是未来所面临的首要问题，还有就是各种不确定性变得更多，以前大家搞负荷预测已经非常有信心的，95%以上的预测准确率没有问题。我们从电力系统的基本概念来讲，以前我们讲可靠、经济，现在要增加一条就是灵活的问题，我们认为未来的电力系统要讲四性，就是安全、可靠、灵活、经济。我们想构建一个基于灵活性的未来电力系统的平衡原理，还是这些参与者，有供给方还有需求方，如果说从灵活性的角度来看，大家的身份是可以转变的，风电场因为调节能力相对弱，在灵活性的市场平衡之下，需求方和供给方在市场为基础的条件下会变得跟以前不太一样。而我们储能作为一个能源转换的重要环节，我们认为定位储能在整个大场景之下是能源转换，因为它本身不是电源，没有发电的能力，一定要先储才能放。构建的一个新的平衡就是说我们需要一个灵活性的需求和灵活性的供求原理，这个一定要结合一个市场的平衡，这样才能构建一个新的灵活性平衡原理。原来的这种电力电量平衡，我们一定是依据我们的负荷曲线作为我们所有研究的输入的，我所有的电源变化、所有的机组调节都是以我们所谓的负荷曲线为依据的，这个就包含了我们的负荷和可再生能源的总体出力的总和，这个时候可再生能源的装机占比包括出力占比已经达到一个足够高的程度，所以我们需要去研究它的新的平衡。

这张图是借用我们一个搞储能的专家的图，为什么我们这里要把储能单独拿出来？也是为了应景，毕竟是一个储能的会议。另外还需要讲一个观点，就是大家对储能寄予厚望，一直有一个定位就是说它是一个革命的力量，一定是革现有电力系统若干环节的命。但是我们说革命这个词往往比改革更加血腥，所以说现在来讲就是所谓的到了深水区以后一定有上与下的差别。在整个储能的体系当中，不管是化学储能还是物理储能，要在我们刚才所讲的电力系统下用，一定要从容量规模和调节的性能要求等等要适应我们电力系统的要求，这就是作为一个大背景。

下面我们用两个案例的方式说明到底怎么去用这个，一个是在整个系统层面我们讲网和储的一体化规划，这个问题是怎么提出来的？就是我们说的如果我们放在一个高比例的场景之下一定会有一个调节需求，这个调节需求由谁来满足就必然要有一个量化标准的问题。灵活性到底怎么去定量的计算，你说一个电力系统灵不灵活？以前我们总是以案例的方式来说，说在这种运行情况之下能够确定它是灵活的，但是我们能不能给一个概念一样做呢？能不能类似的定义这样一个量化的灵活性的问题，以及相应的怎么建立它的约束指标。

我们看看它的物理概念是什么？实际上我们就是要找一个两层的机理，上层关键是建立我们的投资决策体系，我到底是选择储能还是选择火电机组的灵活性，下层一定是一个技术支撑的体系，也就是说对灵活性的交换机制要建立一个非常详细的评价，什么样的方式能够得到一个共同的效果，这就有一个好与坏的比较了。在这个思路之下我们怎么去做投资？要做投资的话我们一定要证明这个最优投资是存在的，首先我们证明了它一定存在这样一个极值，我们的整体投资最小，这样就意味着不一定是局部的设备或者子系统获益最大，这当中我们就要把全网当中所有包含在内的元件包括我们发电设备、输电设备、储能设备一块放进去才能做这样的优化。这样的一个优化结果，我们一定要去做一个模拟才能得到这个结果。这个模拟过程我们可以先去做技术上的可行，实际上在工程上我们都有这个概念，一定是技术可行才讲经济最优，先做下层的优化就是保障整个灵活的平衡的技术可行性。保障了这个可行性之后我们就可以进一步的去做上层的经济最优。这个经济最优我们证明了它实际上一定是存在这个最优值的，如果不存在这个最优值的话我们一定要用别的手段来解决了。通过这样的流程我们做一个简单的案例，让大家看看实际数据会是什么样的结果。我们这里实际上是一个内蒙的规划数据的案例，我们给了常规的火电，包括这里的年产基础，还有自备火电还有这些储能，我们考虑各自的调节速度和调节范围。

我们想比较一下，这么多的手段到底怎么样组合能够达到一个最佳的效果。这就是做的一个投资效益曲线，这条蓝色的是净收益曲线，它一定有一个最高点，这个最高点就是我们的一个最优点。这个指示意义是什么呢？就是说我们实际上是可以找到这个最优点的运行的。大概的效果是什么样的呢？取决于你对灵活性的要求，如果说你对灵活性的要求越高的话，你一定调的范围越小，我们的储能就大有市场。包括这个自备的调峰手段也可以用了，包括需求响应也可以用了。实际上我们大概还使有一个倾向性的，现有的火电的灵活性应该还是放在第一步考虑，然后才是我们储能、调峰等等手段，因为里面有一个经济代价的问题。我们以前的思路，电网调度针对每一个电场来做，我们现在不想用这种思路做，这样会让我们的调度也变得很难受，因为要管的点太多。

以前说我们20年火电厂的数据库大概也就是几千个机组的范围，结果3年风电机组一上来就过万台机组了，所以这个管理是很麻烦的。我们把它变成集中开发、集中外送，加一个集群的概念，达到兆瓦级甚至是达到百万常规机组级，这样的一个问题我们怎么去做？实际上就是找到它的内外优化层面，第一个是找到调节量的均衡分配的能力。各个风电厂之间到底怎么去分配，一定要考虑互补性。还有就是假设每一个都有一个储能，也有一个相互调剂的问题。如果这个时候某一个A风电场需要用，BCD风电场都可以支持，当然这个不是白用的，是需要有市场支撑的。在成本当中我们还要考虑功率平衡的约束条件，这样我们做出来的结果就是希望能够实现一个拿集群作为一个代理去作为一个整体去跟电网进行沟通和交易。因为早上杨院士说要成立联盟才能改善储能在整个市场或者在整个国家管理体系的地位，其实这个是有一定的技术合理性的，因为当你体量规模差不多的时候才有一个平等的对话基础。一样的道理，我们就有一个利益分配的问题。我们最终是想证明什么呢？如果说我们储能的投资者是一个理性投资者，没有恶性竞争或者说没有通过垄断抬价的，这种理性的假设之下我就可以去做一个博弈，最终是希望我的集群收益一定要大于单独控制的收益，而且要体现各个风电场之间的公平和效率。

这样做下来的结果我们认为还是可以做到的，也就是说我们从理论上来讲可以研究它的相互吸引力，就是说你这个联盟最终怎么样才能成立，一定是大家都基于一个公平原则去做才能成立。这个就是我们拿实际的数据做出来的一个结果。实际上这个背后的引子实际上就当时在东北做的那个储能的方案，至少参与的几个风电场之间获得了比较好的收益，储能投资一定程度上投资回报率是比其他的要高很多的。

我们总体来讲，通过这样的一个分配方式我们可以实现协调和绑定，通过这个研究我们也有一个概念。就是储能走的一种技术合作路线跟我们以前做的一定不一样，因为它总是单元小，但是组合的数量大，这个跟以前我们传统火电机组单机容量大数量少的特征是完全不一样的。所以我们类似的道理做了一个不同尺度的协调规模，我们发现当你协调的储能数量越多的时候，最终取得的效果越好，也就是说仍然有一个规模效应存在，这个和我们当初讲的火电的规模效应是不一样的。我们在未来的场景之下，灵活性一定会成为一个有价值的市场，它一定会成为我们储能未来应用的一个重大需求。储能将作为一种专门的灵活调节资源将在未来电网中获得巨大的应用潜力，另外是我们做了一些小的案例，证明了在多个风电场之间去应用这种分布式储能做广域协调控制是可以实现我们储能的价值回收的。我的报告就到这里，谢谢大家。