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1.2 共享储能政策及实践
1.2.1 共享储能相关政策
近两年,除了国家层面出台的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》《“十四五”新型储能发展实施方案》明确提出了探索共享储能模式之外,陕西、宁夏、山东、湖南等11个省、自治区也相继出台了鼓励开展共享储能建设的政策。从出台的相关政策来看,为解决新能源消纳困难、系统调节能力不足等问题,多个省份鼓励探索建设共享储能。国内出台的共享储能政策见表2。
表2 国内共享储能相关政策
1.2.2 共享储能实践
从共享储能实践来看,青海、山东、河南等省走在全国前列。青海在国内率先提出共享储能这一概念,构建了储能和新能源发电企业之间的市场化交易机制;山东从新型储能应用的顶层设计入手,通过健全政策和市场机制、开展示范项目建设,探索出具有山东特色的“共享储能”创新模式,引领2021年全国储能市场的发展;河南最新的《“十四五”新型储能实施方案(征求意见稿)》明确提出了2022年集中共享式电化学储能容量租赁参考价格为260元/(kWh⋅a),是全国首次政策制定层面提出电化学储能容量租赁参考价格。
从共享储能相关政策及实践来看,新能源配额租赁是共享储能一项主要、稳定的收益来源。新能源配额租赁储能,势必会增加新能源项目成本,降低收益率,租赁成本过高影响新能源项目建设意愿;租赁成本过低,影响储能建设积极性,不利于形成以储能和调峰能力为基础支撑的新增电力装机发展机制。另外,储能配置比例、配置时长也会影响新能源和储能的发展速度和规模。因此,如何制定合理的配置比例、时长、租赁费用等政策,成为亟待解决的问题。
2 新能源侧共享储能发展的系统动力学模型
系统动力学(system dynamics,SD)是一门分析研究信息反馈系统的学科,也是一门认识系统问题和解决系统问题的交叉性、综合性学科。系统动力学认为,系统的行为模式与特性主要取决于其内部的动态结构与反馈机制,系统在内外动力和制约因素的作用下按一定的规律发展演化。SD可以从系统的微观结构角度分析各因素之间的因果关系和反馈机制,模拟预测系统动态变化,一般通过构建内部结构流图并将图中各种关系用数学模型表示,从而研究复杂系统随时间的动态演化。
未来储能的发展除了受本身技术性能、投资成本影响外,还受新能源增速、电力系统调节需求、电力市场等多个外部因素影响。这些因素相互影响、相互作用,具有系统性、复杂性和动态性的特征。因此,本工作采用系统动力学方法来分析不同政策及政策组合对储能未来发展的影响。
系统动力学建模并没有固定的方法,本质上是创造性的,但基本都遵循以下步骤:明确问题,确定系统的边界、提出动态假说、写方程、测试、政策设计和评估。遵循上述步骤,建立系统动力学模型:
(1)明确问题,确定系统边界:为解决风、光等新能源快速发展和电力系统调节能力不足之间的矛盾,在新型储能成本高、无成熟商业模式的背景下,需合理制定配储比例、配储时长、成本分摊比例等相关政策,以加快形成以储能和调峰能力为基础支撑的新增电力装机发展机制。本模型中,模拟的时间范围为2021—2025年,关键变量为光伏累计装机、储能累计装机、需减少的累计弃电量。
(2)提出动态假说:重点考虑对模型动态特性起决定性作用的关键因素,提出由光伏装机压力、储能经济性、光伏经济性、储能灵活性缺额、储能增加的灵活性等5条反馈回路组成的系统内部反馈结构,建立系统因果结构图、存量流量图。
(3)写方程:明确决策规则,估计参数初始值,确定各相关变量之间的数学关系。
(4)测试:包括检查量纲是否一致,模型的模拟行为和系统的现实行为的比较,模型参数和初始化条件的灵敏度检测等。
(5)政策设计和评估:为反映现实世界中政策的新增和改变,修改模型结构及相关参数,分析政策实施的效果。
2.1 模型边界及假设
模型主要考虑如下边界和假设:
(1)为简便起见,本工作构建的模型以集中式光伏配储能为研究对象,不考虑风电等其他新能源配储、源网荷储一体化、风光水火基地等场景;
(2)假设“十四五”期间,在不配置储能情况下的弃电率随光伏装机规模增大,光伏平均综合发电效率为85%,允许的最大弃电率为5%;
(3)光伏项目寿命按25年考虑,“十四五”期间,光伏单位容量价格保持不变,为4000元/kW,储能主要考虑技术比较成熟的电化学储能,项目寿命按10年考虑。
2.2 系统因果关系分析
深入分析系统的主要变量及政策调控因素间的因果关系,利用系统动力学软件VENSIM PLE 7.3.5绘制其因果关系,如图1所示。
图1 新能源与共享储能协同发展的系统动力学因果关系反馈
从图1可知,新能源与储能协同发展的系统动力学模型主要有5条反馈回路:
负反馈回路B1:光伏建设速度增加→提升光伏投运装机规模→减少待完成的光伏装机容量→减轻光伏装机压力→光伏建设速度减少。
负反馈回路B2:光伏建设速度增加→储能建设速度增加→储能投运装机增加→需要光伏分摊的储能成本增加→光伏经济性降低→光伏建设速度减少。
负反馈回路B3:光伏建设速度增加→需要新增的储能灵活性增加→储能灵活性缺额增加→光伏建设速度减少。
正反馈回路R1:光伏建设速度增加→储能建设速度增加→储能投运装机增加→储能灵活性缺额减少→光伏建设速度增加。
正反馈回路R2:储能建设速度增加→储能投运装机增加→需要光伏分摊的储能成本增加→储能经济性增加→储能建设速度增加。
2.3 系统的存量流量模型
根据上述因果关系,建立存量流量模型如图2所示。状态变量包括:光伏投运装机、储能投运装机、需减少的累计弃电量;速率变量包括:光伏建设速度、储能建设速度、需减少的弃电量增速;其他变量均为辅助变量和常量。
图2 新能源与共享储能协同发展的系统动力学存量流量
模型用到的主要方程式如下:
(1)光伏投运装机=INTEG(光伏建设速度,光伏投运装机初始值)
(2)储能投运装机=INTEG(储能建设速度,储能投运装机初始值)
(3)需减少的累计弃电量=INTEG(需减少的弃电量增速,需减少的累计弃电量初始值)
(4)光伏建设速度=光伏拟定的建设速度*装机压力影响系数*储能灵活性影响系数*光伏建设速度调整系数
(5)储能建设速度=光伏建设速度*配置比例*储能建设速度调整系数
(6)需减少的弃电量增速=IF THEN ELSE(光伏建设速度*光伏平均综合发电效率*峰值年照小时数*(模拟的实际弃电率-允许的最大弃电率)<0,0,光伏建设速度*光伏平均综合发电效率*峰值年照小时数*(模拟的实际弃电率-允许的最大弃电率))
(7)装机压力影响系数=光伏装机压力/装机压力参考值
(8)光伏装机压力=待完成的光伏装机容量/(目标年需新增光伏装机容量*剩余时间)
(9)待完成的光伏装机容量=目标年光伏装机容量-光伏投运装机
(10)装机压力参考值=1/(目标年-水平年)
(11)储能灵活性影响系数=IF THEN ELSE(储能灵活性充裕度>1,1,储能灵活性充裕度)
(12)储能灵活性充裕度=储能提供的灵活性/需减少的累计弃电量
(13)储能提供的灵活性=储能投运装机*配置时长*DOD*充电效率*年充电次数
(14)光伏建设速度调整系数=建设意愿表(光伏内部收益率)
(15)储能建设速度调整系数=建设意愿表(储能内部收益率)
(16)建设意愿表=[(0.05,0)-(0.08,1)],(0.05,0),(0.06,0.8),(0.07,0.9),(0.08,1)
3 不同政策情景下仿真结果分析
3.1 模型参数及情景设计
3.1.1 模型参数设定
以西部某省为例,进行模拟仿真。以2020年为基准年,时间步长为3个月,设定模拟时间为5年(60个月),模拟的时间范围为2021—2025年。
该省2020年光伏、电化学储能装机分别为1238万千瓦、12.11万千瓦;根据该省新能源及储能规划,2025年光伏、电化学储能装机要达到4500万千瓦、500万千瓦;新建光伏项目配建储能规模要求不低于光伏项目装机容量的15%、储能时长2 h以上。该省光伏标杆上网电价为0.3035元/kWh,年峰值日照时数为1650 h。
假定该省计划采用共享储能模式满足新能源配储要求,统一接入电网,能量时移、容量租赁是共享储能主要收益来源,平均充电电价为0.2元/kWh,平均放电电价为0.8元/kWh。
3.1.2 模型情景设计
为实现储能和新能源的协同发展,该省除了要求新建新能源项目需配置15%、2 h储能外,还规定新能源承担配储80%的初始投资成本,年调用次数500次,充电时需交给电网的输配电价、政府性基金及附加为0.2元/kWh。为了评估政策是否合理,建立以下评价标准:2025年可实现光伏装机4500万千瓦的目标,储能提供的灵活性充裕度使光伏弃电率满足不超过5%要求。
将该省当前执行的政策设定为基准情景(情景1),在基准情景的基础上,改变配储比例、配储时长、光伏分摊储能成本比例、年调度次数、输配电价等单个因素,分别得到一系列其他政策情景(情景2~情景6),同时调整光伏分摊储能成本比例和年调度次数,得到组合情景7。
不同政策情景下的政策组合见表3。
表3 政策情景设计
Table 3 Policy scenario design
3.2 不同政策情景的仿真结果分析
3.2.1 情景1
图3为基准情景(情景1)下,2020—2025年光伏投运装机、储能投运装机、储能提供的灵活性充裕度。在该情景下,2025年光伏投运装机为4542.2万千瓦,储能投运装机为451.5万千瓦,储能提供的灵活性充裕度不小于1(由储能灵活性充裕度公式可知,小于1意味着新增储能提供的灵活性不能满足新增光伏弃电率不高于5%要求)。由政策合理性的评价标准可知,基准情景下光伏投运装机、储能提供的灵活性充裕度达到设定的目标。
图3 基准情景下光伏装机、储能装机、灵活性充裕度
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