【调峰】储能辅助电力系统调峰的容量需求研究附Matlab代码

最新推荐文章于 2026-01-04 17:50:58 发布

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🔥 内容介绍

一、研究背景与意义

1.1 电力系统调峰需求的紧迫性

随着全球能源转型进程加快，风电、光伏等新能源在电力系统中的渗透率持续提升。新能源发电具有间歇性、波动性和随机性的固有特性，导致电力系统的“源荷失衡”问题日益凸显。尤其是在新能源大发时段，大量电能难以消纳；而在负荷高峰或新能源出力低谷时段，又面临供电能力不足的困境。调峰作为维持电力系统实时功率平衡、保障供电可靠性的核心手段，其重要性愈发突出。传统调峰方式主要依赖煤电、气电等可调节电源，但此类电源存在碳排放强度高、调节灵活性受限、经济性逐渐弱化等问题，难以适配高比例新能源电力系统的发展需求。

与此同时，我国电力负荷结构正发生深刻变化，工业负荷的刚性需求与居民、商业负荷的柔性增长叠加，导致负荷峰谷差持续扩大。部分地区峰谷差率已超过40%，给电力系统的安全稳定运行带来巨大压力。在此背景下，寻找清洁、高效、灵活的新型调峰资源，成为破解电力系统调峰难题、推动能源转型高质量发展的关键路径。

1.2 储能在调峰中的核心作用

储能技术通过“充电-放电”的时序转移特性，可实现电力系统能量的灵活调配，成为辅助调峰的理想资源。在负荷低谷时段，储能系统吸收电网多余电能（尤其是新能源弃电），降低传统电源的压出力压力；在负荷高峰时段，储能系统释放储存的电能，补充供电缺口，减少高峰时段的调峰电源投入。与传统调峰资源相比，储能具有响应速度快、调节精度高、环境影响小、部署灵活等优势，能够有效提升电力系统的调峰能力和运行灵活性。

开展储能辅助电力系统调峰的容量需求研究，明确不同场景下的合理储能调峰容量，不仅能够为储能电站的规划建设提供科学依据，避免容量不足导致调峰失效或容量过剩造成资源浪费，还能推动储能与电力系统的深度融合，助力构建新型电力系统，实现“碳达峰、碳中和”目标。

二、储能辅助调峰容量需求的核心影响因素

2.1 电力系统负荷特性

负荷特性是决定储能调峰容量需求的基础因素，主要包括负荷规模、峰谷差大小、负荷持续时间等。负荷规模越大，高峰时段的供电缺口越大，对储能调峰容量的需求可能越高；峰谷差率越高，说明负荷的时序波动越剧烈，需要更多的储能容量来平衡峰谷负荷；此外，负荷高峰的持续时间直接影响储能的放电时长需求，若高峰持续时间长，则需要储能具备更大的容量和更长的放电能力。例如，工业集中地区的负荷高峰多集中在白天生产时段，持续时间较长，对储能调峰容量的需求相对较高；而居民负荷为主的地区，高峰多集中在早晚用电时段，持续时间较短，储能调峰容量需求相对较低。

2.2 新能源发电渗透率与特性

新能源发电的渗透率和出力特性对储能调峰容量需求具有显著影响。新能源渗透率越高，其出力的间歇性和波动性对电力系统的冲击越大，为了消纳多余的新能源电量并平衡出力波动，需要更多的储能容量进行调峰辅助。同时，新能源出力的季节特性、日内特性也会影响储能调峰需求：例如，光伏发电具有“昼强夜弱”的特性，与居民负荷的“早晚高峰”存在时序错配，需要储能在白天光伏大发时充电，晚上负荷高峰时放电；风电则具有较强的季节性波动，冬季出力较大而夏季出力较小，可能导致冬季低谷时段弃风较多，需要储能在冬季低谷充电，夏季高峰放电，从而增加储能调峰容量需求。

2.3 传统调峰资源的调节能力

传统调峰资源（如煤电、气电、水电等）的调节能力是确定储能调峰容量的重要约束条件。若传统调峰资源的调节范围广、响应速度快、调节成本低，则能够承担更多的调峰任务，从而降低对储能调峰容量的需求；反之，若传统调峰资源存在调节瓶颈（如煤电最小技术出力过高、水电受来水季节限制等），则需要储能弥补调峰能力不足，此时储能调峰容量需求会相应增加。例如，在煤电占比高但机组调节灵活性差的地区，为了避免低谷时段煤电压出力过多导致的效率下降和碳排放增加，需要更多的储能容量在低谷吸收电能，从而降低对煤电调峰的依赖。

2.4 电力系统运行约束条件

电力系统的运行约束条件包括电网传输容量、电压稳定、频率稳定等，这些约束会间接影响储能调峰容量需求。若电网传输容量有限，在新能源大发地区可能出现“窝电”现象，需要储能在当地吸收多余电能，减少跨区域输电压力，此时储能调峰容量需求会增加；同时，储能的充放电运行需要满足系统电压和频率稳定要求，若系统对电压、频率的调节精度要求高，则需要储能具备更高的调节能力，可能需要增加储能容量或优化储能的控制策略。此外，电力市场机制、政策导向等也会影响储能调峰容量需求，例如，峰谷电价差越大，储能调峰的经济性越好，可能会激励更多的储能容量投入调峰。

三、储能辅助调峰容量需求的计算方法

3.1 基于负荷峰谷差的简化计算方法

基于负荷峰谷差的简化计算方法是最基础的储能调峰容量估算方法，其核心思路是通过负荷峰谷差确定需要储能弥补的调峰缺口。该方法假设储能系统仅用于平衡负荷峰谷差，不考虑新能源出力影响和传统调峰资源的调节作用，计算过程简单直观，适用于初步规划阶段的粗略估算。

基本计算公式为： E = k × (P - P) × T 其中，E为储能调峰容量（kWh）；k为安全系数（通常取1.1~1.3，用于考虑负荷波动和储能效率损失）；P为系统最大负荷功率（kW）；P为系统最小负荷功率（kW）；T为储能系统在负荷高峰时段的放电时长（h）。

该方法的局限性在于未考虑新能源出力的影响和传统调峰资源的贡献，可能导致估算结果与实际需求存在偏差，适用于新能源渗透率较低、传统调峰资源调节能力充足的简单电力系统。

3.2 考虑新能源的时序生产模拟法

时序生产模拟法是一种基于全时段电力系统运行状态模拟的精细化计算方法，能够综合考虑负荷特性、新能源出力特性、传统电源运行特性和储能充放电特性，准确计算储能辅助调峰的容量需求。该方法通过构建电力系统的时序运行模型，模拟全年或典型日的每一个时段（通常为15分钟~1小时）内，电源出力、负荷需求、储能充放电的平衡状态，进而确定满足调峰要求的最小储能容量。

具体步骤如下：① 收集基础数据，包括负荷时序数据、新能源（风电、光伏）时序出力数据、传统电源的技术参数（如最小技术出力、调节速率、煤耗等）、储能系统的技术参数（如充放电效率、最大充放电功率、容量衰减等）；② 构建时序生产模拟模型，以系统运行成本最低或新能源消纳率最高为目标，约束条件包括功率平衡约束、电源出力约束、储能充放电约束、电网传输约束等；③ 通过模拟不同储能容量下系统的运行状态，确定能够满足调峰要求（如峰谷差率控制在合理范围、新能源消纳率达到目标值）的最小储能调峰容量。

时序生产模拟法能够全面考虑各类影响因素，计算结果精度较高，适用于高比例新能源电力系统的储能调峰容量规划，但该方法需要大量的基础数据支撑，计算过程复杂，对计算工具和技术人员的要求较高。

3.3 基于场景分析的概率性计算方法

由于负荷和新能源出力均存在不确定性（如负荷波动、风电光伏出力预测误差等），传统的确定性计算方法可能无法准确反映不同不确定性场景下的储能调峰容量需求。基于场景分析的概率性计算方法通过构建多种不确定性场景（如新能源高出力场景、负荷高峰场景、极端天气场景等），采用概率统计方法分析不同场景下的储能调峰容量需求，进而确定具有一定可靠性的储能容量。

具体步骤如下：① 识别不确定性因素，主要包括负荷不确定性和新能源出力不确定性；② 生成典型场景集，通过蒙特卡洛模拟、拉丁超立方抽样等方法，生成不同不确定性因素组合下的典型场景；③ 针对每个典型场景，采用时序生产模拟法计算满足调峰要求的储能容量；④ 基于场景发生的概率，计算不同可靠性水平下的储能调峰容量，例如，确定在95%可靠性水平下（即95%的场景都能满足调峰需求）的最小储能容量。

该方法能够充分考虑不确定性因素的影响，提高储能调峰容量规划的可靠性和鲁棒性，适用于对可靠性要求较高的电力系统，但场景生成和计算过程相对复杂，计算工作量较大。

四、案例分析

4.1 案例区域概况

选取某省级电力系统作为案例区域，该区域负荷以工业负荷和居民负荷为主，2024年最大负荷为8000万千瓦，最小负荷为4800万千瓦，峰谷差率为40%；新能源渗透率为35%，其中风电渗透率为20%，光伏渗透率为15%，新能源出力存在显著的间歇性和波动性；传统调峰资源主要为煤电和水电，煤电最小技术出力为额定容量的35%，水电受来水季节影响，冬季调峰能力较弱。为提升该区域的调峰能力，保障电力系统安全稳定运行，需规划建设储能电站辅助调峰，明确合理的储能调峰容量需求。

4.2 容量需求计算过程

采用时序生产模拟法进行储能调峰容量需求计算，具体步骤如下：① 收集基础数据，包括该区域2024年全年1小时分辨率的负荷时序数据、风电和光伏时序出力数据、煤电和水电的技术参数、储能系统参数（充放电效率90%，最大充放电功率为容量的20%，即放电时长5小时）；② 构建时序生产模拟模型，以系统运行成本最低为目标，约束条件包括功率平衡、煤电最小技术出力、储能充放电功率和容量约束、新能源消纳率≥95%等；③ 模拟不同储能容量（0~2000万千瓦时）下系统的运行状态，分析储能容量与新能源消纳率、峰谷差率、系统运行成本的关系。

4.3 计算结果与分析

模拟结果显示，当储能调峰容量为1200万千瓦时时，新能源消纳率达到95.2%，峰谷差率降至32%，系统运行成本最低；若储能容量低于800万千瓦时，新能源消纳率不足90%，峰谷差率仍高于38%，无法满足调峰和消纳需求；若储能容量超过1500万千瓦时，新能源消纳率提升不明显（仅达到96.1%），但系统投资成本显著增加，经济性变差。因此，综合考虑调峰需求、新能源消纳和经济性，该区域储能辅助调峰的合理容量需求为1200~1500万千瓦时。

进一步分析不同场景下的敏感性可知，当新能源渗透率提升至45%时，储能调峰容量需求需增加至1800~2200万千瓦时；当煤电灵活性改造完成，最小技术出力降至25%时，储能调峰容量需求可降低至800~1000万千瓦时，说明新能源渗透率和传统调峰资源调节能力对储能调峰容量需求的影响显著。

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文通过对储能辅助电力系统调峰容量需求的研究，得出以下结论：① 储能作为灵活的调峰资源，能够有效平衡电力系统峰谷负荷、提升新能源消纳能力，其调峰容量需求受负荷特性、新能源渗透率、传统调峰资源调节能力和系统运行约束等多因素影响；② 不同计算方法适用于不同的规划阶段和场景，简化计算方法适用于初步估算，时序生产模拟法适用于精细化规划，概率性计算方法适用于高可靠性要求的场景；③ 案例分析表明，合理的储能调峰容量需综合考虑调峰需求、新能源消纳和经济性，且新能源渗透率提升会增加储能容量需求，传统调峰资源调节能力提升可降低储能容量需求。

5.2 未来展望

未来，随着新型电力系统建设的推进，储能辅助调峰的应用场景将更加复杂，相关研究可从以下方面展开：① 结合电力市场机制，研究市场化环境下的储能调峰容量优化配置，实现储能调峰的经济性与可靠性平衡；② 考虑多类型储能（如抽水蓄能、电化学储能、压缩空气储能等）的协同调峰，优化不同储能技术的组合容量，提升调峰效率；③ 引入数字化技术（如大数据、人工智能），提高负荷和新能源出力的预测精度，优化储能调峰的运行控制策略，进一步提升储能调峰的经济性和安全性。