新能源側(cè)儲能優(yōu)化配置技術(shù)研究進(jìn)展

摘要

儲能作為提升新能源消納量的一種重要手段，在“碳達(dá)峰、碳中和”要求大力發(fā)展風(fēng)光等新能源背景下，“新能源+儲能”模式將成為國家“十四五”期間新能源發(fā)展主流趨勢。已有的儲能相關(guān)綜述文章主要?dú)w納總結(jié)了各種儲能本體技術(shù)的發(fā)展和儲能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用場景，對儲能優(yōu)化配置技術(shù)研究綜述尚少，特別是新能源側(cè)儲能，因此了解儲能在新能源側(cè)的優(yōu)化配置技術(shù)十分必要。本文首先介紹和分析了新能源側(cè)配置儲能的發(fā)展現(xiàn)狀，包括“十四五”期間各省份頒布的政策、國內(nèi)典型示范工程和應(yīng)用場景；其次探討了儲能優(yōu)化配置技術(shù)中2個(gè)關(guān)鍵問題，儲能系統(tǒng)選型和儲能系統(tǒng)規(guī)劃模型。在選型方面，對比和分析了各種電池類型的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景，在構(gòu)建儲能系統(tǒng)規(guī)劃模型方面，綜合考慮風(fēng)光出力不確定性、經(jīng)濟(jì)性、環(huán)保性和技術(shù)性等不同因素對規(guī)劃模型的影響，列出了具體的數(shù)學(xué)表達(dá)式和相應(yīng)的規(guī)劃方法；最后，針對新能源側(cè)配置儲能的政策制定、儲能本體技術(shù)的發(fā)展、系統(tǒng)選型、優(yōu)化模型的建立和優(yōu)化配置仿真軟件平臺的開發(fā)等關(guān)鍵性內(nèi)容提出建設(shè)性意見，為未來新能源側(cè)配置儲能實(shí)際工程項(xiàng)目的建設(shè)提供借鑒和參考。關(guān)鍵詞

新能源側(cè)；政策；儲能優(yōu)化配置；系統(tǒng)選型；儲能規(guī)劃伴隨“雙碳”目標(biāo)的提出，要實(shí)現(xiàn)2030年風(fēng)電光伏裝機(jī)12億千瓦的目標(biāo)，我國亟需加大能源轉(zhuǎn)型力度。具有靈活充放電量的儲能系統(tǒng)成為構(gòu)建新型電力系統(tǒng)的關(guān)鍵，全國開始大范圍推行“新能源+儲能”新模式。但如何對儲能進(jìn)行合理配置，在滿足不同應(yīng)用場景下相關(guān)需求的同時(shí)又能提高經(jīng)濟(jì)性，成為亟待解決的難題。不同類型的儲能系統(tǒng)會影響響應(yīng)速度、安全性和成本；不同的接入位置會改變系統(tǒng)潮流分布，影響網(wǎng)絡(luò)損耗和系統(tǒng)電壓水平；超額配容會使得系統(tǒng)不夠經(jīng)濟(jì)，過小的容量又不能滿足不同場景下的需求，而且新能源側(cè)能源出力的不確定性將會產(chǎn)生海量場景，增大規(guī)劃模型的復(fù)雜度，如何重構(gòu)以及簡化數(shù)學(xué)模型，快速求解，成為另一亟待解決的難點(diǎn)。已有儲能相關(guān)綜述主要?dú)w納總結(jié)了各種儲能本體技術(shù)的發(fā)展和儲能在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用場景，對儲能優(yōu)化配置技術(shù)綜述尚少，特別是新能源側(cè)儲能。只綜述了儲能技術(shù)的發(fā)展和在新能源發(fā)電側(cè)的應(yīng)用；著重概述了儲能在發(fā)輸配電各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用場景和引入儲能后對規(guī)劃問題建模的影響；側(cè)重描述了儲能用于平抑風(fēng)電功率波動(dòng)控制策略和優(yōu)化配置方法；總結(jié)分析了電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)儲能容量配置和經(jīng)濟(jì)性評估研究現(xiàn)狀；針對儲能技術(shù)在電網(wǎng)側(cè)、用戶側(cè)和新能源發(fā)電中3個(gè)不同的主要應(yīng)用場合，對其應(yīng)用規(guī)劃和效益評估方法進(jìn)行研究和歸納；綜述并歸納了目前國內(nèi)外在新能源側(cè)的儲能應(yīng)用場景、配置方法及預(yù)評估方法。以上文獻(xiàn)并未針對不同的應(yīng)用場景需求給出具體的優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型和分析各種模型的優(yōu)缺點(diǎn)。綜合上述問題，本文先梳理了“十四五”期間部分省份出臺的新能源配置儲能新政策、應(yīng)用場景和國內(nèi)典型的新能源側(cè)儲能示范工程，然后重點(diǎn)從儲能系統(tǒng)選型、儲能系統(tǒng)規(guī)劃模型2個(gè)方面對儲能優(yōu)化配置技術(shù)進(jìn)行綜述和總結(jié)。1“新能源+儲能”發(fā)展現(xiàn)狀1.1新能源側(cè)配儲能政策為積極響應(yīng)“雙碳”號召，在國家層面，2022年3月出臺的《“十四五”新型儲能發(fā)展實(shí)施方案》和《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》的通知，都要求大力推進(jìn)電源側(cè)儲能發(fā)展；在地方層面，安徽、江蘇、內(nèi)蒙古、廣西等超20省和自治區(qū)都發(fā)布相關(guān)文件要求新建新能源項(xiàng)目必配儲能，并對配置比例、連續(xù)儲能時(shí)間和電池工作壽命(循環(huán)次數(shù))等方面列出了具體的要求。詳細(xì)內(nèi)容見表1。表1

“十四五”部分省份新能源側(cè)配儲能政策從表1中列出的6個(gè)省份政策可以看出，各省對儲能配置要求高度相似，但又不完全相同。具體區(qū)別可以從3個(gè)方面進(jìn)行闡釋：①在儲能配置比例上，要求配置的儲能系統(tǒng)功率按占新能源項(xiàng)目裝機(jī)容量的占比進(jìn)行配置，內(nèi)蒙古各地區(qū)風(fēng)光項(xiàng)目的配置比例區(qū)間較大，在15%～30%之間，其余基本在10%～15%之間，其中風(fēng)電項(xiàng)目和光伏項(xiàng)目的儲能配置占比要求也存在細(xì)微差別；②在儲能備電時(shí)長上，以2h為主，安徽為1h；③在工作壽命和容量衰減率上，壽命為10年，循環(huán)次數(shù)不低于5000次，系統(tǒng)容量10年衰減率不超過20%。各省對儲能配置要求的差異性，主要因?yàn)楦魇〉姆骞入妰r(jià)差、相應(yīng)的補(bǔ)貼機(jī)制和不同區(qū)域電網(wǎng)能源結(jié)構(gòu)都不相同，所以應(yīng)從國家層面進(jìn)行引導(dǎo)，維護(hù)儲能市場秩序，兼顧平衡成本，促進(jìn)新能源健康發(fā)展。同時(shí)對儲能規(guī)劃的研究可以驗(yàn)證各省份已提出的具體儲能配置要求是否合理和經(jīng)濟(jì)。1.2新能源側(cè)儲能典型示范工程2011年開始建設(shè)的世界上規(guī)模最大的集風(fēng)力發(fā)電、光伏發(fā)電、儲能系統(tǒng)、智能輸電于一體的國家風(fēng)光儲輸示范工程，標(biāo)志著我國新能源側(cè)儲能技術(shù)的應(yīng)用開始起步，為后續(xù)新能源側(cè)建設(shè)儲能電站積累了豐富的工程經(jīng)驗(yàn)。隨著各種儲能技術(shù)的快速提升，儲能成本的不斷下降，國家和地方政策上對新能源側(cè)配置儲能的支持，我國在新能源側(cè)擁有了一批商業(yè)示范項(xiàng)目，見表2。表2

典型新能源側(cè)儲能示范工程隨著國家和各省“新能源+儲能”政策的出臺，近4年投入的電源側(cè)示范項(xiàng)目也應(yīng)運(yùn)而生，見表2。2018年魯能海西州多能互補(bǔ)集成優(yōu)化示范工程，是國內(nèi)電源側(cè)接入儲能規(guī)模最大的，也是首個(gè)接入百M(fèi)Wh級的集中式電化學(xué)儲能電站。該項(xiàng)目充分利用風(fēng)光互補(bǔ)性，解決了風(fēng)光獨(dú)立發(fā)電的問題，對風(fēng)、光、地?zé)?、氫等綜合能源的利用和開發(fā)起到示范作用；2020年投運(yùn)的浙江省長興縣0.5MW/2MWh儲能示范項(xiàng)目，是由中節(jié)能和國網(wǎng)公司聯(lián)合運(yùn)行的“新能源+儲能項(xiàng)目”，也是浙江省首個(gè)電源側(cè)儲能項(xiàng)目。該項(xiàng)目解決了光伏“限電”困境，在光伏出力增加時(shí)，將富余的電能充給儲能電站，就地消納，在光伏出力不足且負(fù)荷高峰時(shí)，啟動(dòng)儲能放電，提升了電網(wǎng)新能源消納能力；2021年湖南龍山大靈山風(fēng)電10MW/20MWh儲能項(xiàng)目，是湖南首個(gè)“儲能+新能源”項(xiàng)目，在充分利用當(dāng)?shù)仫L(fēng)電資源，提高風(fēng)電消納量的同時(shí)，也為后續(xù)湖南省新能源側(cè)儲能項(xiàng)目提供工程示范；2022年在建的湖北仙桃60MW/120MWh漁光互補(bǔ)光儲一體化項(xiàng)目，采用共享儲能模式，推動(dòng)了新型儲能電站的發(fā)展，并且提高光伏消納量，“上可發(fā)電，下可養(yǎng)魚”，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)效益和社會效益雙豐收。1.3“新能源+儲能”典型應(yīng)用場景相比于電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)，新能源側(cè)儲能最靠近風(fēng)光等新能源，作用最直接。新能源側(cè)儲能系統(tǒng)主要在平抑新能源輸出功率波動(dòng)、提升新能源消納量、降低發(fā)電計(jì)劃偏差、提升電網(wǎng)安全運(yùn)行穩(wěn)定性等方面發(fā)揮重大作用，具體分類場景如圖1所示。圖1

新能源側(cè)儲能應(yīng)用場景

1.3.1平抑新能源輸出功率波動(dòng)通過制定合理的控制策略，優(yōu)化配置儲能，達(dá)到功率平滑輸出的同時(shí)又能提高經(jīng)濟(jì)性。功率分配策略主要有高通濾波法、小波包分解法、一階濾波算法、二階濾波算法、滑模控制法、低通-滑動(dòng)平均值濾波法、基于雙向DC/AC變換器的混合儲能系統(tǒng)控制策略等。提出的控制策略，能以較小的儲能容量將風(fēng)機(jī)輸出最大波動(dòng)率由61.7%降到9.9%；制定了考慮時(shí)序的混合儲能控制策略，采用小波包分解方法分解風(fēng)電輸出功率，平滑風(fēng)電并網(wǎng)功率。1.3.2提升新能源消納量新能源場站可以利用儲能系統(tǒng)的雙向充放電特性，在負(fù)荷低谷時(shí)，將多余的新能源電量存儲，在負(fù)荷高峰時(shí)，釋放電量，從而減少棄風(fēng)棄光率，達(dá)到提升新能源電量的目的。研究了風(fēng)電場儲能容量配置問題，考慮風(fēng)電不確定性和棄風(fēng)率約束，并通過實(shí)際算例驗(yàn)證了儲能減少棄風(fēng)的有效性；以降低棄光率為目的，研究了棄光率工況下的儲能充放電狀態(tài)和儲能需求。1.3.3降低發(fā)電計(jì)劃偏差通過儲能裝置配合新能源功率預(yù)測系統(tǒng)，對給出的短期與超短期發(fā)電計(jì)劃偏差部分予以“充放電糾偏”，及時(shí)修正出力曲線，有利于新能源電站減免電網(wǎng)“兩個(gè)細(xì)則”考核罰款。為提高風(fēng)電場與合同計(jì)劃出力的吻合度，制定了跟蹤風(fēng)電計(jì)劃偏差的風(fēng)儲系統(tǒng)聯(lián)合控制策略，使得考核指標(biāo)合格率均達(dá)到100%；基于機(jī)會約束規(guī)劃的儲能系統(tǒng)跟蹤光伏發(fā)電計(jì)劃出力控制方法，該策略不僅降低了儲能要求，還可以100%將誤差減小并限制在合格范圍內(nèi)。1.3.4提升電網(wǎng)安全運(yùn)行穩(wěn)定性隨著大規(guī)模新能源機(jī)組不斷接入電網(wǎng)，頻率和電壓等關(guān)鍵運(yùn)行指標(biāo)水平大幅降低，嚴(yán)重威脅電網(wǎng)安全運(yùn)行穩(wěn)定性。文獻(xiàn)[16]提出通過定量補(bǔ)償電網(wǎng)的慣性大小和一次調(diào)頻備用容量來有效提升電網(wǎng)頻率的暫態(tài)穩(wěn)定性的儲能配置方法；驗(yàn)證了當(dāng)含風(fēng)電場的電網(wǎng)發(fā)生切負(fù)荷以及風(fēng)電切機(jī)的故障時(shí)，儲能接入電網(wǎng)薄弱節(jié)點(diǎn)能夠有效抑制電壓的波動(dòng)，增強(qiáng)電壓的穩(wěn)定性；研究了混合儲能在提高光伏低電壓穿越方面的控制策略，求解最嚴(yán)重故障情形下的儲能配置容量。通過仿真對比，驗(yàn)證了風(fēng)電場中，儲能系統(tǒng)能提高機(jī)組低電壓穿越能力的性能和經(jīng)濟(jì)性；建立了基于混合儲能系統(tǒng)的高電壓穿越控制策略模型，機(jī)組高電壓穿越能力明顯增強(qiáng)。2儲能系統(tǒng)選型儲能技術(shù)的分類方式多樣，按能量形式可分為：物理儲能(抽水蓄能、壓縮空氣儲能和飛輪儲能)、電化學(xué)儲能(鋰離子電池、全礬液流電池、鉛酸電池、鈉硫電池)、電磁儲能(超級電容和超導(dǎo)儲能)、熱儲能和氫儲能；按充放電形式可分為功率型儲能和能量型儲能，功率型儲能系統(tǒng)功率密度高、響應(yīng)速度快，且充放電循環(huán)次數(shù)多，主要用來承擔(dān)頻率的高頻分量；能量型儲能系統(tǒng)能量密度高，存儲容量大，主要用來承擔(dān)頻率的低頻分量；按應(yīng)用場景分類可分為：電源側(cè)(傳統(tǒng)火電側(cè)和新能源側(cè))、電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)儲能；按組合方式可分為單一儲能和混合儲能。各種儲能技術(shù)的特點(diǎn)見表3。表3

儲能技術(shù)特點(diǎn)在選型方面，綜合評估能量密度、功率密度、響應(yīng)時(shí)間(ms，s，min)、儲能充放電效率、設(shè)備壽命(或充放電次數(shù)、循環(huán)壽命，年)、技術(shù)成熟度、經(jīng)濟(jì)因素(投資成本、運(yùn)行和維護(hù)費(fèi)用)、安全和環(huán)境方面等，可獲取不同儲能技術(shù)在電網(wǎng)中的優(yōu)化配置方法和在不同應(yīng)用場景下的控制策略。按時(shí)間尺度選型，超短時(shí)間尺度應(yīng)用場景適合采用放電時(shí)間為秒級到分鐘級的功率型超短時(shí)儲能如超級電容和飛輪儲能；短時(shí)間尺度應(yīng)用場景適合采用放電時(shí)間為小時(shí)到天級的能量型短時(shí)儲能如抽水蓄能、基于儲罐的壓縮空氣、電化學(xué)儲能；長時(shí)間尺度應(yīng)用場景適合采用放電時(shí)間為數(shù)日及以上的能量型長時(shí)儲能如氫儲能、基于洞穴的壓縮空氣等。按應(yīng)用場景選型，對比分析了鉛酸電池、鋰離子電池和液流電池3種儲能技術(shù)在發(fā)電側(cè)、電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)不同應(yīng)用場景下的適用性，并通過算例分析，得出了看重成本特性的用戶側(cè)更適合用鉛酸電池；看重技術(shù)特性指標(biāo)的電網(wǎng)側(cè)更適合用鋰電池；發(fā)電側(cè)3類電池差別不大，鋰電池稍具優(yōu)勢的結(jié)論。分析了儲能系統(tǒng)在調(diào)峰調(diào)頻場景下的工況特性，研究表明磷酸鐵鋰電池最佳、鈦酸鋰電池次之，抽水蓄能雖然安全性最高，但是其響應(yīng)速度較慢且經(jīng)濟(jì)性較差，氫儲能技術(shù)雖然在技術(shù)性指標(biāo)方面具有較大優(yōu)勢，但技術(shù)不成熟且在安全性方面存在隱患，鉛炭電池和膠體電池雖然在經(jīng)濟(jì)性方面具有一定優(yōu)勢，但是其功率等級低、循環(huán)壽命小、存在鉛污染且技術(shù)成熟度不夠。定量分析了電化學(xué)儲能、超導(dǎo)儲能和飛輪儲能對綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行效果的影響，算例分析表明電化學(xué)儲能可獲得最低的系統(tǒng)運(yùn)行成本以及最為顯著的售電交易量，飛輪儲能經(jīng)濟(jì)性最差，電化學(xué)儲能和超導(dǎo)儲能充放調(diào)度靈活性高，充放潛力大，因此綜合能源系統(tǒng)更適合用電化學(xué)儲能。在微網(wǎng)和分布式電源中，由于風(fēng)光等新能源發(fā)電的間歇性要求儲能單元具有高能量密度，同時(shí)負(fù)荷的快速波動(dòng)要求儲能單元具有高功率密度，對比單一儲能系統(tǒng)，通常選用高能量密度和高功率密度優(yōu)勢互補(bǔ)的混合儲能系統(tǒng)。此外，基于可視化軟件開發(fā)了儲能系統(tǒng)工況適用性對比平臺，該平臺可模擬儲能在不同場景中的適用性，為實(shí)際工況中的儲能選型對比分析提供理論支撐。3儲能系統(tǒng)規(guī)劃風(fēng)光資源的隨機(jī)性和波動(dòng)性，對儲能功率和容量支撐能力的影響很大。新能源側(cè)配置儲能需要考慮新能源出力特征及時(shí)空互補(bǔ)特性，需要兼顧單個(gè)或多個(gè)應(yīng)用場景下的指標(biāo)。依據(jù)是否考慮新能源出力的不確定性和儲能優(yōu)化配置目標(biāo)的不同，選取新能源出力的不確定性、經(jīng)濟(jì)性(成本和收益)、環(huán)保性(碳、氮、硫等污染物排放)、技術(shù)性(電壓和網(wǎng)損)和兼顧多因素綜合評價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建儲能優(yōu)化配置數(shù)學(xué)模型，如圖2所示。圖2

儲能規(guī)劃3.1考慮新能源出力不確定性的儲能規(guī)劃法風(fēng)電、光伏等新能源出力的不確定性和功率預(yù)測誤差會影響儲能規(guī)劃結(jié)果，將不確定性規(guī)劃方法應(yīng)用到儲能優(yōu)化配置中，把不確定性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為確定性優(yōu)化問題，將大大簡化儲能規(guī)劃求解過程。有些文獻(xiàn)計(jì)及了新能源出力不確定性對儲能優(yōu)化配置的影響。不確定性規(guī)劃法主要包括隨機(jī)規(guī)劃、模糊規(guī)劃、魯棒優(yōu)化和場景分析法。隨機(jī)規(guī)劃是應(yīng)對建模不確定性的傳統(tǒng)優(yōu)化方法，建立風(fēng)電和光伏的概率密度函數(shù)，常用威布爾(Weibull)概率分布函數(shù)對風(fēng)電進(jìn)行建模，用貝塔(Beta)概率分布函數(shù)對光伏進(jìn)行建模；模糊規(guī)劃法通過構(gòu)建模糊隸屬度函數(shù)來描述風(fēng)電功率的不確定性，其中梯形隸屬函數(shù)在高比例風(fēng)電系統(tǒng)優(yōu)化領(lǐng)域經(jīng)常被用來處理風(fēng)電功率的不確定性。魯棒優(yōu)化是一種解決參數(shù)不確定優(yōu)化問題的方法。魯棒優(yōu)化只需要不確定參數(shù)的波動(dòng)范圍，而不需要場景或者精確的概率分布。采用分布魯棒優(yōu)化規(guī)劃法，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造風(fēng)電出力的概率分布函數(shù)集合，將棄風(fēng)率要求作為魯棒機(jī)會約束，建立以儲能投資成本最小為目標(biāo)、以棄風(fēng)率為約束的魯棒機(jī)會約束規(guī)劃模型；采用概率分布魯棒聯(lián)合機(jī)會約束模型描述含風(fēng)場系統(tǒng)儲能最優(yōu)配置問題，將魯棒機(jī)會約束模型轉(zhuǎn)化為確定性的線性矩陣不等式問題。場景分析法是一種將含隨機(jī)變量的概率分布模型轉(zhuǎn)化為具體場景，用盡量少的場景模擬原隨機(jī)變量的分布，從而將隨機(jī)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為確定性優(yōu)化問題。提取出歷史觀測自然日中的光伏發(fā)電出力分布曲線，共計(jì)500個(gè)自然日，即500個(gè)獨(dú)立光伏發(fā)電場景，然后基于K-means聚類算法進(jìn)行場景縮減；基于凈空模型，將光伏出力劃分為5種典型天氣，通過擬合分布參數(shù)得到概率密度函數(shù)；為修正光伏出力預(yù)測值，基于k均值聚類和Copula理論建立了不同天氣類型下光伏出力的條件預(yù)測誤差分布模型，仿真算例表明，考慮修正與不考慮修正的情況相比，光伏電站的經(jīng)濟(jì)性得到提高，所需儲能的功率和容量減小。3.2考慮不同優(yōu)化目標(biāo)的儲能規(guī)劃法3.2.1計(jì)及經(jīng)濟(jì)性的儲能規(guī)劃法儲能系統(tǒng)優(yōu)化配置中的經(jīng)濟(jì)性通?？紤]總成本最小和總收益最大兩種。其中建立的規(guī)劃模型以系統(tǒng)總成本最小為優(yōu)化目標(biāo)，統(tǒng)籌優(yōu)化高中低3種成本下的電源和儲能容量，提出新能源配置儲能替代火電的經(jīng)濟(jì)性分析；以系統(tǒng)總成本最小為目標(biāo)，包括電網(wǎng)供電費(fèi)用，光伏發(fā)電成本和電池充放電折舊成本，研究儲能系統(tǒng)容量對系統(tǒng)全生命周期經(jīng)濟(jì)性的影響；針對光儲系統(tǒng)容量優(yōu)化配置問題，構(gòu)建了光儲系統(tǒng)日內(nèi)最大凈收益目標(biāo)函數(shù)模型。綜上，各經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)具體數(shù)學(xué)表達(dá)式如下。（1）總成本最?。盒履茉磦?cè)儲能系統(tǒng)總成本主要包括新能源配置總成本、儲能配置總成本、電網(wǎng)購售電總成本。(1)式中，Cenergy為新能源(風(fēng)電光伏)配置總成本；和為新能源系統(tǒng)單位容量年投資成本和年總維護(hù)成本；Cbess為儲能配置總成本；、、、分別為儲能系統(tǒng)單位容量和單位功率年投資成本和年運(yùn)行成本；為新能源系統(tǒng)安裝容量；為儲能系統(tǒng)額定容量；為儲能系統(tǒng)額定功率；γ為新能源系統(tǒng)與儲能系統(tǒng)的折舊系數(shù)；Cgrid為電網(wǎng)購售電總成本；和分別表示t時(shí)刻配網(wǎng)向上級電網(wǎng)的購電及售電電價(jià)；Pt為配網(wǎng)根節(jié)點(diǎn)與上級電網(wǎng)的交互功率。（2）總收益最大：區(qū)別于電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)，新能源側(cè)儲能系統(tǒng)收益主要包括新能源自我消納收益(減小棄風(fēng)棄光率，新能源出力逼近限電指標(biāo))、輔助服務(wù)收益(參與電網(wǎng)調(diào)頻和調(diào)峰輔助服務(wù))、可再生能源平滑出力收益(根據(jù)“兩個(gè)細(xì)則”考核標(biāo)準(zhǔn)，通過彌補(bǔ)風(fēng)電和光伏功率預(yù)測誤差，減少新能源電站出力考核罰款)、清潔供暖收益(上網(wǎng)富余的新能源電量通過儲能，將電量直接供給電熱鍋爐，以供居民冬天取暖)。(2)式中，I1為新能源自我消納收益；P1和P2分別為儲能接入前后的實(shí)際上網(wǎng)功率；?t為采樣出力數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔；e1為新能源上網(wǎng)電價(jià)；I2為輔助服務(wù)收益；BCAGC為參與調(diào)頻輔助服務(wù)收益；BCif為電網(wǎng)調(diào)峰收益；I3為可再生能源平滑出力收益；C為每分的考核費(fèi)用；Fk為加入儲能后降低的扣分；I4為清潔供暖收益；ngn為平均一年供暖天數(shù)；Qqj為日減少棄電量中用來供暖的電量；pgn為供暖電價(jià)。3.2.2計(jì)及環(huán)保性的儲能規(guī)劃法環(huán)保性指標(biāo)通常包括CO2和其他污染物的排放。其中文獻(xiàn)[41]將年環(huán)境成本納入儲能優(yōu)化配置模型目標(biāo)函數(shù)中，年環(huán)境成本越低表明該地區(qū)新能源利用率越高；建立碳排放成本計(jì)算模型，能夠充分考慮碳排放的環(huán)境因素實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行成本最小的同時(shí)減少棄風(fēng)棄光與削負(fù)荷情況。綜上，在儲能規(guī)劃模型中考慮各種污染物排放成本的具體數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(3)：(3)式中，M為污染物的種類；Wk為傳統(tǒng)火電廠生成1MWh電量排放第k種污染物的強(qiáng)度，kg/MWh；Qk為第k種污染物環(huán)境價(jià)值折算標(biāo)準(zhǔn)，元/kg；Lk為第k種污染物排放懲罰價(jià)格，元/kg。3.2.3計(jì)及技術(shù)性的儲能規(guī)劃法在儲能的優(yōu)化配置模型中，技術(shù)性指標(biāo)主要有：電壓質(zhì)量(電壓穩(wěn)定裕度和靜態(tài)穩(wěn)定電壓)、網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)損(有功網(wǎng)損和功率損耗靈敏度)。其中以電壓穩(wěn)定裕度為指標(biāo)進(jìn)行預(yù)選址，考慮儲能設(shè)備充放電狀態(tài)的基礎(chǔ)上，以有功網(wǎng)損為目標(biāo)函數(shù)，最終選址定容；提出電壓時(shí)序靈敏度，從改善電壓角度進(jìn)行儲能選址定容；將儲能選在功率損耗靈敏度最高的位置；綜合考慮靜態(tài)電壓穩(wěn)定標(biāo)和有功網(wǎng)損，采用奇異值指標(biāo)表征電壓。綜上，各種技術(shù)性指標(biāo)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下。（1）電壓質(zhì)量：(4)式中，Umargin，

i為節(jié)點(diǎn)i電壓穩(wěn)定裕度指標(biāo)；U0(i)為節(jié)點(diǎn)i當(dāng)前電壓值；Ucr(i)為節(jié)點(diǎn)i的臨界電壓值；i為節(jié)點(diǎn)序號；LGi為節(jié)點(diǎn)強(qiáng)弱指標(biāo)；δ2n-m為最小奇異值；S2n-m為右奇異向量。（2）有功網(wǎng)損：(5)式中，Ploss為系統(tǒng)有功網(wǎng)損；b為總支路數(shù)；Rj為支路j的電阻；Pj、Qj分別為支路j的有功、無功功率；δi為功率損耗靈敏度；Uj為支路j末端電壓幅值；?Pi是第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的功率變化量；?Ploss，

i是由?Pi引起的總網(wǎng)絡(luò)功率損耗的變化量。3.2.4兼顧多因素的儲能規(guī)劃法在實(shí)際儲能規(guī)劃問題中，考慮單一的優(yōu)化目標(biāo)很難達(dá)到最佳優(yōu)化配置效果，因此國內(nèi)外學(xué)者在單目標(biāo)基礎(chǔ)上，開展了大量的兼顧多因素的儲能規(guī)劃方法研究。其中提出分階段容量優(yōu)化配置模型，第一階段以新能源消納量最大為目標(biāo)，第二階段以滿足新能源利用率的儲能成本最小為優(yōu)化目標(biāo)；上層模型以年綜合費(fèi)用最小為目標(biāo)，下層模型以系統(tǒng)網(wǎng)損最小為目標(biāo)；上層以電站總?cè)萘孔畲鬄槟繕?biāo)，下層以投資費(fèi)用最小為目標(biāo)，優(yōu)化風(fēng)儲配比；上層以電壓波動(dòng)改善效果最佳為目標(biāo)進(jìn)行選址，下層目標(biāo)為投資成本最小進(jìn)行定容；上層以調(diào)頻發(fā)電機(jī)和儲能協(xié)調(diào)調(diào)頻總費(fèi)用最小為目標(biāo)，下層模型考慮系統(tǒng)網(wǎng)損和調(diào)壓懲罰成本最小進(jìn)行儲能選址定容；上層以收益最大為目標(biāo)，下層計(jì)及儲能電池的容量損耗，以新能源就地消納率最大