中国储能网讯：3月23日，由中国化学与物理电源行业协会主办并联合500余家机构共同支持的第十五届储能大会暨展览会（简称“CIES2025”）在杭州国际博览中心召开。

CIES大会以以“绿色、数智、融合、创新”为主题，针对储能产业面临的机遇与挑战等重点、热点、难点问题展开充分探讨，分享可持续发展政策机制、资本市场、国际市场、成本疏导、智能化系统集成技术、供应链体系、商业模式、技术标准、示范项目应用案例、新产品以及解决方案的普及和规模化工程应用。

在3月25日上午进行的混合储能专场中，中国能源建设集团江苏省电力设计院有限公司综合能源工程公司工程技术部主任周冰做了题为《混合储能技术应用现状与案例分享》的主题报告演讲。

周冰：各位同仁，大家上午好！非常高兴有这个平台和机会与大家进行交流和分享。今天分享的题目是混合储能技术应用现状与案例分享。

主要是三个方向：第一，混合储能技术定义与分类；第二，混合储能应用存在的问题；第三，混合型储能优化配置方案。

第一部分，混合储能技术定义与分类。

内容比较简单，政策背景，是“十四五”新型储能发展方案里明确提出，结合系统需求推动多种储能技术联合应用，开展复合型储能试点示范。应用需求来讲，现在新型电力系统越来越需要具备更短时间尺度响应能力和更长时间尺度支撑能力的灵活性调节资源的加持。随着储能电站的规模增大，也需要具备分时复用能力和分容量复用能力，所以混合储能的出现是在这个政策背景和应用需求场景下提出来的技术需求。

混合储能是指将两种或多种互补的储能技术集成到一个系统中，通过不同技术的协同作用，优化整体性能、可靠性和经济性。核心在于结合能量型储能和功率型储能的特性，以应对复杂工况需求。比如说，锂电池是持久能量，飞轮、超级电容是快速应对调峰的需求。

关于分类，按照技术路线，电化学+机械储能，物理+化学储能；如果说按照应用场景，可以分为应用于电网调频、削峰填谷，包括如果是应用于交通领域，电动汽车领域的燃料电池与超级电容的搭配。如果从系统级拓扑结构控制策略方面来讲，包括单层混合结构，这种目前可能会稍微多一点，是直接组合两种储能技术，通过简单控制策略实现基础功能的分配。包括我们应该更深入一点，是引入多层控制架构，实现整体的供应调配。当然，这个分类还比较粗糙，比如说1C和0.25C也可以说是一种混合储能，包括构网型、跟网型也可以属于混合储能一个分类，这是比较宽泛的。

目前混合储能应用存在的几方面问题：第一，初始投资成本高而且成本分摊难。因为混合储能是至少两种及以上技术，必然是初期硬件成本显著高于单一混合储能成本，而且锂离子电池的成本越来越低，所以更倾向于选择单一储能成本更低的锂电方案。同时，两种混合储能的方式，因为整体的寿命差异比较大，在统一模型量化折旧成本的时候，在立项前期算精评的时候，整个计算精度比较差，所以影响最终的投资决策。第二，盈利模式不清晰。虽然说混合储能不管是调频也好，调峰也好，正常来讲同一时段进行调频功能或调峰功能，按理说收益应该是固定的，但实际上在某些市场里，比如说在同一时段9-10点，既进行了调峰也进行了调频，但这时候申报市场的时候只能申报其中一项，所以整个市场分时复用计价规则还需要进行进一步完善。

技术复杂性挑战也分为几个方向：第一，动态协调难题。混合储能需要根据场景需求分解功率波动，但信号分解算法依赖主观参数设定，容易导致容量冗余或不足。此外，多时间尺度调控容易引发设备响应冲突，需要分层控制策略优化。第二，寿命管理与状态评估。不同储能技术的老化机制差异比较大，磷酸铁锂6000次，超级电容上万次、十几万次，整个老化机制差异比较显著，难以精准量化混合系统的整体寿命衰退。第三，控制策略复杂度高。混合储能需要通过EMS实现动态功率分配，但设备间通信延迟、拓扑结构复杂等，增加了整个的控制复杂程度。

产业链与标准不完善，不同设备储能有单体的标准，但集成的时候，兼容之后放在一起看的时候，标准目前还没有特别完善。同时，安装环境要求差异大，虽然说也比较简单，飞轮是考虑地理位置，电化学需要考虑环境温度等，但这方面也增加了项目规划的难度。另外，在并网调度、设备准入、安全规范等方面，虽然单一的储能形式都有标准，但针对混合储能这种形式，还缺乏一个统一的要求。

应用场景局限与推广阻力，刚刚专家讲的案例可以看出来，混合储能是“一场一案”定制化设计，不像磷酸铁锂方案相对非常成熟，方案标准化程度也比较高，混合储能基本上是结合用户的应用需求进行定制化方案设计。另外，目前可靠性方面尚未得到广泛验证，投资方多持观望态度，对电网方面也没有明确的要求，所以进一步延缓推广。

结合以上的内容，储能容量配置方面比较粗放，有些储能场站是为了混合而混合，1+1并不是大于2的效果。两种储能控制、调配都是单独来进行运行，对于容量如何去分配，结合应用需求，结合全生命周期成本分析，这方面没有做到实际的分析过程，所以整个储能容量配置方法，A+B，A是多少、B是多少，这块没有明确的配置方法。

在此基础上，简单分享一下，我们这边混合型储能一些优化配置方案的研究。我们结合了两个典型的应用场景，第一个是适用于集中式风电光伏电站场景的混合型储能耦合方案，另外也提到了一个共享模式的混合型储能耦合方案。

136号文发布之后，整个储能行业的发展偏向于高质量发展的方向，更加倾向于方案定制化选择，结合业主的实际应用需求，定制化储能方案，特别是混合储能，肯定是“一场一方案”。结合定制化方案的需求，最开始需要考虑的是容量配置，选用哪两种储能方式，以及哪种储能采用多少容量，这是我们今天和大家分享的一些内容。

第一，平抑风电场波动的储能优化配置研究。因为风电出力呈现不规则变化趋势，而且波动幅度比较大，特别是反调峰特性。储能应用场景可以实现平抑风电波动的应用需求。整个混合储能A+B两种形式容量配置的核心逻辑原则，是根据储能设备的特性匹配不同时间尺度的波动，通过优化算法来实现经济性与可靠性的平衡。因此分为几个主要步骤：第一个步骤，分解风电功率的波动，把波动、幅频特性通过算法分解成高频和低频风量，高频是秒、分钟级，低频风量是小时到季节级，以应对不同风电出力的场景特性。通过算法将原始功率曲线分解为不同频率的波动分量以后，第二步是按储能特性进行一个初步的容量分配。比如说高频波动特点是毫秒级响应，适合处理风速突变的应用场景，容量逻辑是需要覆盖高频波动的最大功率和持续时间，容量会比较小。低频波动特点是能量密度高，适合平滑小时级波动或季节性调峰，这个逻辑是需覆盖长时间的能量缺口，容量较大。

简单举例来讲，我们把高频、低频分解完之后，两个能量比，比如说100：1，简单通过总容量就有一个100：1的容量分配，这是一个初始的容量分配，容量分配之后，再考虑倍率的选择。假如采用锂电池，大部分处理的是分钟+小时的波动，这时候粗糙来说，比如说0.5C是比较合理的，因为2小时的系统，既能兼顾应用场景需求，同时还能兼顾寿命需求，不因为高频调用而导致锂电池的寿命损耗，所以说选择0.5C比高倍率1C会更加合适。如果选择超级电容，处理高频波动需求，它本身因为寿命也比较长，只考虑需要功率缺口即可。第三步，结合优化算法进行动态调整，在满足波动平抑要求，比如说1分钟波动不超过3MW，这是并网的需求，最小整个储能成本。所以结合前面初期分布的能量，再结合后续的成本控制算法，最后精确下来A和B两个储能能量的配置。

先进行风电功率幅频特性分析，并网平滑目标功率分配，储能平抑功率的分配，结合储能容量配置及经济性评估，实现A和B两种混合储能容量的配比。最终我们算了一下锂离子单一的，包括加超级电容的，包括加飞轮的，包括加超导磁的几种方案，进行一个成本和收益的计算，我们自己找了一个案例。结论：首先是可以实现平抑风电场出力波动，另外是可以大大降低整体的储能成本。

第二个应用场景，参与AGC调频服务的储能优化配置。因为应用场景不太一样，最终目标函数不一样，对于AGC调频服务来讲，重点的特点是需要快速精准瞬时，吞吐量比较大，最终性能指标是考虑调节速率、调节精度和响应时间，综合K值的综合指标。我们选择了铅酸、全钒、锂离子三种电池来实现计算。这个计算和刚刚说的功率平抑算法有什么特点区分，主要是几个方向，主要是应用场景不太一样，整个的算法不太一样，比如说分解方法，AGC调频，我们讲的这个应用场景，主要是考虑多阶段动态响应策略，功率平抑主要考虑滑动平均滤波+小波包分解，算法不太一样。另外，优化目标，应用场景和优化目标必然要结合在一起，第一个AGC是调频里程收益最大化，KP值提升，这是应用场景的需求，对于功率频率来讲，是弃风率降低，以及波动率并网的需求达标。所以说，虽然两种第一步都是要通过功率分解来实现储能容量的分配，但核心差异在于应用场景需求来驱动的方法不一样。

第三种方案，辅助火电机组调峰的储能优化配置。火电调峰主要是填补火电机组的出力缺口，提升灵活性，时间尺度往往是小时级的能量缺口，主要储能类型，锂电池主导，比如说超级电容做辅助，主要优化的方向是要调峰收益最大化以及降低火电机组煤耗，这是火电机组调峰的优化方向。

这是我们自己拟定的一个应用场景，针对火电机组调峰做了一个优化的配置规划模型，目标函数是考虑削峰填谷、调峰补偿、新能源消纳、环境、装备投资、维护成本、峰谷差、调峰、荷电状态、充放电率以及倍率性能等。几个场景虽然有所区别，但整体基本思路是类似的。

我们选择了铅碳锂离子+钠离子，针对火电机组调峰的储能优化配置，选择了几个方案，给出了最优功率、最优容量，包括初始SOC以及成本收益的计算情况。

再给大家分享一下共享混合型储能电站的优化配置方案研究。共享储能也可以称为云储能，它和我们刚刚讲的一个主要区别点在于，因为云储能相当于把整个储能的资源进行一个站端的聚合，是聚合能量管理平台一样的概念，也类似于虚拟电厂。它和我们刚刚讲的“一场址一建设”的方案，最大的区别在于并网系统点和比如说风电场或者火电厂这种应用需求点，在物理上，位置是分离的，所以说可能会引发电网调度偏差、功率传输损耗以及稳定性风险。直接影响包括几个方向，包括比如说波动传递延迟，因为云储能是在另外一个节点，和当地建设是不一样的，可能跨节点调度指令滞后，调频效率下降。比如说功率传输损耗，因为并网线不在一个点，线路损耗大概是5%，降低储能的利用率。另外，节点电压耦合干扰，远端储能可能无法直接补偿本地电压的异常。还有调度信号同步性，不同控制协议导致指令冲突。最后是市场机制矛盾，比如说调用的云储是在另外一个地市，本地储能的电价和辅助服务收益假如还不一样，整个分配有冲突。这是云储能和本地建设储能方案的主要方向的区别。

整个容量配置方案，容量分配，需求是向本地高功率+云端高能量的一个重构方法，当然，不一定是本地高功率，也可以完全通过云储能来实现调用。包括设备部署位置，常规的本地混合方案，云储能是节点分离的特点，打破了本地限制，云端资源池化共享。容量分配，结合需求，云端和本地的分配。相应特性，本地肯定时间更加快速一点，云端可能灵活性会稍微慢一点，但云端的好处是全局资源利用率提升会高一点。节点耦合风险，云端可能是需要补偿3%-5%左右的跨节点损耗，本地没有这个问题。经济性表现，云端可能整体投资成本相比本地会有所降低。

结合云储能的应用背景，假如采用云储能的方式，采用混合储能配置方案，我们给出了几个典型的应用场景，内容大同小异，也就是目标函数、目标条件稍微有点区别，整个方法思路还是类似的。

第一个是面向风电场的储能容量优化配置，通过租赁的形式，包括能量型和功率型，采用优势互补，整个基本流程也类似。我们对比了锂电池+超级电容，是混合云储能，包括单一云储能锂电池，以及本地建设的混合储能，锂电池+超级电容，以及本地建设的单一储能，给出了一个容量功率配置初始SOC的建议，以及整体的用户群体成本。可以看出来，混合云储能可以减少前期的租赁成本，对整体的投资建设成本优化比较好。

用户侧，和刚刚比较类似，考虑到用户侧负荷类型众多，而且是通过电量缴纳费用，仅提供电量的租赁服务。目标函数就发生了一些变化，方法类似，结果目标函数发生了变化，从电网购电费用到向储能电站缴纳服务费，这是典型的成本最优。约束条件，包括电功率的平衡约束，以及用户使用共享储能电站充放电功率的约束，以及荷电状态连续性约束，充放电功率包括平衡，最后一个是连续性，作为约束条件去计算得到容量配置方法。

我们给了四个典型方案，锂电池、超级电容、单一的，这是日负荷的平均曲线，包括考虑购电成本、光伏、用户的负荷以及租赁负荷的情况。用户侧群体租赁混合云储能时，群体成本最高，证明了混合储能与云储能的优越性，这是一个简单的方案分析。

以上是我整体的分享内容，我也顺便再简单介绍一下江苏省电力设计院。江苏省电力设计院是“三宗甲”的设计院，以工程承接为主，以设计为龙头，2024年江苏省整个储能规模大力发展，全年建设了大约450万的储能规模，江苏院承担了70%以上的设计+总承包工程，为江苏省的储能发展做出了巨大的贡献。希望江苏省电力设计院有机会和各位同仁进行后续的深层次合作。

谢谢大家！