多重应用场景下的电网侧储能需求评估方法

doi:10.3969/j.issn.1000-7229.2019.09.005

电力建设 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (9): 35-42.doi: 10.3969/j.issn.1000-7229.2019.09.005

• 面向可再生能源消纳的多能源互补·栏目主持张宁副教授· • 上一篇下一篇

多重应用场景下的电网侧储能需求评估方法

朱寰1，程亮1，陈琛1，卓振宇2，崔波3，宫立佳3，张宁2

1. 国网江苏省电力有限公司，南京市 210017；2.清华大学电机系，北京市100084；3. 北京清大高科系统控制有限公司，北京市100086

出版日期:2019-09-01
作者简介:朱寰（1979）男，硕士，高级工程师，主要从事电网规划、电网侧储能规划应用研究工作；程亮（1972）男，硕士，高级工程师，主要从事电网规划研究及管理工作；陈琛（1989）男，博士，工程师，主要从事能源互联网、电网发展、企业战略等研究；卓振宇（1995）男，博士研究生，主要从事电网规划、高比例可再生能源、电网侧储能规划应用等研究工作；崔波（1978）男，学士，工程师，主要从事电网规划、电网侧储能规划应用研究工作；宫立佳（1983）男，学士，工程师，主要从事电网规划、电网侧储能规划应用研究工作；张宁（1985）男，博士，副教授，主要从事电力系统规划、多能源系统、风电、光伏发电、光热发电、电力系统运行等研究工作。
基金资助:
国家重点研发计划资助项目（2017YFB0902200）；江苏电网公司科技项目“江苏电网储能应用及实用化研究”；国家电网公司科技项目“受端电网规模化储能规划技术研究及应用”（5102-201918309A-0-0-00）

Assessment Method for Grid-side Storage Demand under Multiple Application Scenarios

ZHU Huan1， CHENG Liang1， CHEN Chen1， ZHUO Zhenyu2， CUI Bo3， GONG Lijia3， ZHANG Ning2

1. State Grid Jiangsu Electric Power Co.， Ltd.， Nanjing 210017， China；2. Department of Electrical Engineering， Tsinghua University， Beijing 100084， China；3. Qingda Hi-Tech System Control Limited Company， Beijing 100086， China

Online:2019-09-01
Supported by:
This work is supported by National Key Research and Development Program of China（No. 2017YFB0902200）， science and technology project “Application and Practical Research of Energy Storage in Jiangsu Power Grid” of State Grid Jiangsu Electric Power Company and research program “Research and Application of Large-scale Energy Storage Planning Technology for Received Power Grid” of State Grid Corporation of China（No.5102-201918309A-0-0-00）.

摘要/Abstract

摘要： 储能设备作为一种优质的灵活性资源，在电网调频、调峰、平抑新能源波动等方面均能起到重要作用。现有储能规划研究中缺乏对多重应用场景下系统储能需求边界的评估方法。文章基于系统运行历史数据与电力系统运行模拟方法，给出了一种适用于多重应用场景的系统整体储能需求评估方法。基于江苏电网2020年规划测试系统，应用此方法计算了江苏电网调频、调峰、平抑新能源波动等3个场景下电网侧储能的需求。其中调频储能需求为289.3 MW/134.2 MW·h；平抑风电与光伏波动的储能需求分别为389.6 MW/ 629.2 MW·h与636.8 MW / 433.5 MW·h；调峰储能需求为1 245 MW /1 680 MW·h。文章还同时给出了储能类型选择的建议。

关键词: 储能, 调频, 调峰, 平抑新能源波动, 需求评估

Abstract: As an excellent flexible resource， energy storage equipment plays an important role in multiple scenarios of system operation. In current grid-side storage planning research， there is a lack of assessment methods for the energy storage demand boundary under multiple application scenarios. On the basis of the operation history data and power system operation simulation method， this paper presents a storage demand assessment method for multiple scenarios. This paper applies the method to calculate the storage capacity demand under three scenarios： frequency regulation， peak regulation and smoothing renewable energy output for Jiangsu Power Grid. Among them， the demand for frequency regulation is 289.3 MW/134.2 MWh； the demand for smoothing renewable energy output is 389.6 MW/629.2 MWh and 636.8 MW/433.5 MWh； and the demand for peak regulation is 1 245 MW/1 680 MWh. Suggestions for the choice of storage types are also given.

Key words: energy storage, frequency regulation, peak regulation, smoothing renewable energy output, demand assessment

中图分类号:

TM 73

朱寰，程亮，陈琛，卓振宇，崔波，宫立佳，张宁. 多重应用场景下的电网侧储能需求评估方法[J]. 电力建设, 2019, 40(9): 35-42.

ZHU Huan， CHENG Liang， CHEN Chen， ZHUO Zhenyu， CUI Bo， GONG Lijia， ZHANG Ning. Assessment Method for Grid-side Storage Demand under Multiple Application Scenarios[J]. Electric Power Construction, 2019, 40(9): 35-42.

参考文献

［1］中关村储能产业技术联盟. 储能产业研究白皮书2018［M］. 北京：中国能源研究会储能专委会， 2018.
［2］刘冰，张静，李岱昕，等. 储能在发电侧调峰调频服务中的应用现状和前景分析［J］. 储能科学与技术，2016， 5（6）： 909-914.
LIU BING， ZHANG JING， LI Daixin， et al. Energy storage for peak shaving and frequency regulation in the front of meter： Progress and prospect［J］. Energy Storage Science and Technology， 2016， 5（6）： 909-914..
［3］丁逸行，徐青山，吕亚娟，等. 考虑需量管理的用户侧储能优化配置［J］. 电网技术，2019， 43（4）： 1179-1186.
DING Yixing， XU Qingshan， L Yajuan， et al. Optimal configuration of user-side energy storage considering power demand management［J］. Power System Technology， 2019， 43（4）： 1179-1186.
［4］李建林，王上行，袁晓冬，等. 江苏电网侧电池储能电站建设运行的启示［J］. 电力系统自动化，2018， 42（21）： 1-9.
LI Jianlin， WANG Shangxing， YUAN Xiaodong， et al. Enlightenment from construction and operation of battery energy storage station on grid side in jiangsu power grid［J］. Automation of Electric Power Systems， 2018， 42（21）： 1-9.
［5］DAVIES D M， VERDE M G， MNYSHENKO O，et al. Combined economic and technological evaluation of battery energy storage for grid applications［J］. Nature Energy， 2019， 4（1）：42-50.
［6］KIRBY B， MA O， OMALLEY M. The value of energy storage for grid applications［R/OL］. （2013-08-15）［2019-04-14］http：//www.nrel.gov/docs/fy13osti/58465.pdf.
［7］中国化学与物理电源行业协会储能应用分会. 2018储能产业应用研究报告［M］. 北京：中国化学与物理电源行业协会储能应用分会， 2018.
［8］樊海锋，俞智鹏，刘文龙，等. 储能参与电力系统快速调频的需求评估方法［J］. 电力工程技术，2019， 38（2）： 18-24.
FAN Haifeng， YU Zhipeng， LIU Wenlong， et al. A demand assessment approach of energy storage for participating in fast frequency regulation of power system［J］. Electric Power Engineering Technology， 2019， 38（2）： 18-24.
［9］黎淑娟，李欣然，黄际元，等. 面向电网全调频过程的高倍率钛酸锂电池容量配置［J］. 高电压技术，2018， 44（1）： 145-151.
LI Shujuan， LI Xinran， HUANG Jiyuan， et al. Capacity configuration of lithium titanate battery in whole grid frequency regulation based on rate characteristic［J］. High Voltage Engineering， 2018， 44（1）： 145-151.
［10］黄英，刘宝柱，王坤宇，等. 考虑风电接纳能力的储输联合规划［J］. 电网技术，2018， 42（5）： 1480-1489.
HUANG Ying， LIUBaozhu， WANG Kunyu， et al. Joint planning of energy storage and transmission network considering wind power accommodation capability［J］. Power System Technology， 2018， 42（5）： 1480-1489.
［11］李建林，郭斌琪，牛萌，等. 风光储系统储能容量优化配置策略［J］. 电工技术学报，2018， 33（6）： 1189-1196.
LI Jianlin， GUO Binqi， NIU Meng， et al. Optimal configuration strategy of energy storage capacity in wind/PV/storage hybrid system［J］. Transactions of China Electrotechnical Society， 2018， 33（6）： 1189-1196.
［12］CONEJO A J， CHENG Y H， ZHANG N，et al. Long-term coordination of transmission and storage to integrate wind power［J］. CSEE Journal of Power and Energy Systems， 2017， 3（1）：36-43.
［13］QIU T， XU B， WANG Y，et al. Stochastic multistage coplanning of transmission expansion and energy storage［J］. IEEE Transactions on Power Systems， 2017， 32（1）：643-651.
［14］SABOORI H， HEMMATI R， GHIASI S M S，et al. Energy storage planning in electric power distribution networks：A state-of-the-art review［J］. Renewable and sustainable energy reviews， 2017， 79：1108-1121.
［15］LIU J， ZHANG N， KANG C，et al. Cloud energy storage for residential and small commercial consumers： A business case study［J］. Applied Energy， 2017， 188：226-236.
［16］刘静琨，张宁，康重庆. 电力系统云储能研究框架与基础模型［J］. 中国电机工程学报，2017， 37（12）： 3361-3371.
LIU Jingkun， ZHANG Ning， KANG Chongqing. Research framework and basic models for cloud energy storage in power system［J］. Proceedings of the CSEE， 2017， 37（12）： 3361-3371.
［17］ZHANG N， KANG C， KIRSCHEN D S，et al. Planning pumped storage capacity for wind power integration［J］. IEEE Transactions on Sustainable Energy， 2013， 4（2）：393-401.
［18］PJM Ancillary services［EB/OL］.［2019-04-14］ https：//www.pjm.com /markets-and-operations/ ancillary-services.aspx.
［19］LEE T. Energy storage in PJM： Exploring frequency regualtion market transformation［R］. Kleinman Center for Energy Policy， 2017.
［20］DRAXL C， CLIFTON A， HODGE B，et al. The wind integration national dataset （WIND） toolkit［J］. Applied Energy， 2015， 151：355-366.
［21］SENGUPTA M， XIE Y， LOPEZ A，et al. The national solar radiation data base （NSRDB）［J］. Renewable and Sustainable Energy Reviews， 2018， 89：51-60.
［22］刘静琨. 电力系统云储能理论与方法研究［D］. 北京：清华大学， 2017.
LIU Jingkun， Research of Theory and Methodology on Cloud Energy Storage of Power Systems［D］. Beijing： Tsinghua University， 2017.

[1]	高建伟, 郎宇彤, 高芳杰, 郭贵雨, 梁鹏程. 基于Copula-UCVaR风险度量的风电场投资时序规划[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 78-86.
[2]	朱旭, 杨军, 李高俊杰, 董旭柱, 刘首文. 计及虚拟储能系统的区域综合能源系统优化调度策略[J]. 电力建设, 2020, 41(8): 99-110.
[3]	姜达军，吴福保，王麒云，张艳军，孙黎霞，吴英俊. 基于调控云的风储联合鲁棒优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 9-16.
[4]	孙蓉，吕振华，廖星星，陈兵，王锐，朱晨宸，卫志农. 基于广义半不变量及最大熵法的电网概率潮流分析[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 33-41.
[5]	李恒强，王骏，蒋星燃，匡仲琴，徐石明，杨永标. 面向电网调峰辅助服务的空调负荷调控策略及其虚拟机组建模[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 49-57.
[6]	方朝雄，吴晓升，江岳文. 考虑暂态稳定性的网储多目标双层优化[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 58-66.
[7]	张楷，邱晓燕，李凌昊，张浩禹，赵有林，刘梦依. 含风电系统中计及静态电压稳定影响的储能系统配置方案[J]. 电力建设, 2020, 41(7): 110-116.
[8]	贾学翠，李相俊，万君，李文启，霍方强. 平抑电网大功率扰动的规模化电池储能系统控制方法[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 69-76.
[9]	李建林，李雅欣，周喜超. 电网侧储能技术研究综述[J]. 电力建设, 2020, 41(6): 77-84.
[10]	苏俊妮，张鑫，赵俊炜，张锐，曲明辉，杨艳红. 计及需求响应和储能的电-气综合能源系统优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 1-8.
[11]	李淋，徐青山，王晓晴，凌静，孙海翔. 基于共享储能电站的工业用户日前优化经济调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 100-107.
[12]	张志荣，邱晓燕，孙旭，任昊，张明珂. #br# 协调柔性负荷与储能的交直流配电网经济优化调度[J]. 电力建设, 2020, 41(5): 116-123.
[13]	董凌1， 2，年珩3，范越2，赵建勇3，张智3，林振智3. 能源互联网背景下共享储能的商业模式探索与实践[J]. 电力建设, 2020, 41(4): 38-44.
[14]	郭威，修晓青，李文启，李建林. 计及多属性综合指标与经济性的电网侧储能系统选址配置方法[J]. 电力建设, 2020, 41(4): 53-62.
[15]	刘璐，牛萌，李建林，惠东. 电化学储能系统标准现状与体系架构研究[J]. 电力建设, 2020, 41(4): 63-72.

多重应用场景下的电网侧储能需求评估方法

Assessment Method for Grid-side Storage Demand under Multiple Application Scenarios

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价