与传统化石能源相比，可再生能源（尤其是风电和光伏）最大的特征就是其发电具有间歇性和波动性。未来，随着风光电大规模、高比例接入电网，势必会对电网的安全稳定运行带来严重挑战，储能由于具有削峰填谷的功能，被行业寄予厚望。储能的作用可以通俗地理解为“充电宝”， 在风光大发时或者用电低谷时充电，风光出力小或者用电高峰时放电。它既能平滑不稳定的风光电，促进新能源消纳，也能配合常规火电、核电等电源，为电力系统运行提供调峰调频等辅助服务，提高电力系统的灵活性。

2021年发改委、能源局发布的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》给出了对于储能发展的具体方向，明确至2025年，国内新型储能装机总规模达30GW以上。2022年3月，国家发改委、国家能源局发布《“十四五”新型储能发展实施方案》，要求到2025年，新型储能由商业化初期步入规模化发展阶段；到2030年，新型储能全面市场化发展。

在地方层面，据不完全统计，目前已有23个省（区）发布了新能源配储的政策。以新能源大省内蒙古自治区为例，在其发布的《关于2021年风电、光伏发电开发建设有关事项的通知》中就要求，电化学储能容量不低于新能源项目装机容量的15%（2 小时）， 充放电不低于 6000 次，单体电芯容量不低于 150Ah。

然而，对于新能源强制配储能这一政策，业内有很多质疑。其一，储能容量配比10%、15%或20%的比例，是如何确定的，科学性如何，尚不清晰。其二，按照目前的储能成本及市场价格形成机制，新能源配置储能到底有没有经济性？

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第一性原理

为了回答这一问题，我们遵循“第一性原理”（即回归事物的最基本条件，从最核心处开始推理），尝试对其开展深入剖析。如前所述，风光电的间歇性和波动性是其大规模、高比例并网的最大障碍，而储能具备削峰填谷的功能，被认为是促进大规模新能源消纳的良药。但是，电力系统中能够提供平滑新能源波动性服务的产品或方案远不止储能一种。在之前就提到国际可再生能源署已经总结了30种大规模风光新能源消纳的创新举措。这30种创新举措或灵活方案大致可以划分为4个类型，即支撑技术、市场设计、商业模式和系统运行。其中支撑技术包括数字化、氢能、区块链、储能、电动汽车等；市场设计包括鼓励灵活性、消费者需求响应和跨区资源互补等；商业模式包括综合能源服务、隔墙售电、虚拟电厂等；系统运行包括终端部门电气化、分布式能源系统、风光水互补等。储能仅是其中一种支撑技术。在促进新能源大规模消纳的诸多方案中，我们要做的应该是比选哪种方案或哪几种方案的组合更经济。

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风光储最优配比

老话说，“不谋万世者，不足谋一时；不谋全局者，不足谋一域。”构建以新能源为主体的新型电力系统，规划的节约是最大的节约。然而如何在规划阶段明确风电、光伏和储能的合理配比成为摆在我们面前的一道难题。前不久，发表在《中国电力》的一篇文章（李湃等，2022），对这一问题做了回答。论文提出了一种基于源-荷匹配的区域电网风/光/储容量配比优化方法。首先，考虑新能源与储能的运行特性、装机容量、新能源弃电率、新能源发电量占比等约束条件，建立以全网新能源发电量最大为目标的多区域风/光装机容量优化模型。然后，以风/光全年出力时间序列为输入，通过时序生产模拟计算，确定满足源-荷最优匹配后的风/光/储最优接入容量配比。最后，以中国“三北”地区某区域电网为对象进行算例验证。论文研究结果显示：

（1）在未接入化学储能时，案例区域风电和光伏最大接入容量分别为 31.39 GW 和 5.54 GW，全网新能源总发电量为 69.6 TW·h，风光最优配比为 5.7∶1。

（2）在接入化学储能后，假定全网储能最大装机规模为 5 GW/10 GW·h， 案例区域风电和光伏最大接入容量分别为 38.89 GW 和 11.11 GW，风光最优配比为 3.5∶1。风光接入容量较未接入储能时分别增长了 23.9% 和 100.5%。由于光伏出力的日特性显著，储能与光伏的协调互补作用更加明显，在接入储能后系统的光伏接入容量会显著增加。

（3）当区域最大储能装机由 5 GW/10 GW·h 增至 10 GW/20 GW·h 时，新能源装机容量变化和年发电量亦出现变化。随着储能装机容量的增加，风电的接入容量逐渐增加至最大值 98.89 GW，而光伏接入容量则变化不大。这主要是由于风电的利用小时数更高，在同等装机下电网会优先接纳风电；另外，光伏发电出力曲线形状较为固定，而风电的广域互补特性更强，在负荷匹配约束的限制下，系统更倾向于接纳风电。同时，新能源年发电量随着化学储能接入容量的增加呈近似线性上升的趋势，说明在保证源-荷匹配效果的同时，化学储能的接入有利于提升新能源消纳。

（4）假定储能装机规模 5 GW/10 GW·h，若新能源最大弃电率由 0 增加到 10% ，随着弃电率上限的不断增加，新能源的最优接入容量也不断增加，当弃电率为 10% 时，风光容量达到最大值 65.02 GW 和 42.44 GW。并且风电的增长趋势高于光伏，这也进一步证实了大规模光伏较风电更难以与负荷进行匹配，系统更倾向于配置互补性更强的风电。此外，随着弃电率的增加，日负荷匹配平均偏差呈下降趋势，由4.84 GW·h 降至 2.98 GW·h，这说明允许一定的弃电率可使系统发电功率与负荷形状更容易匹配。

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结果的启示

（1）从第一性原理出发，配置储能主要是解决新能源的波动性，促进新能源消纳。因此，在确定区域储能配置容量之前，我们首先要分析区域新能源的波动特性到底是怎么样的？新能源发电出力与负荷之间的匹配程度又如何？由于风/光资源具有广域时空互补特性，我们应优先确定区域风光装机容量的最优配比，以期通过风光发电自身的互补性最大程度地解决其自身的波动性，之后再考虑储能和其他常规电源的调节作用。

（2）区域储能的配置规模是系统联合优化的结果。也就是说，它是基于电力系统仿真模型，在一定边界条件约束下计算得到。考虑到不同区域的风光资源特性、电源结构、电网结构、负荷特性、弃电率等的差异，区域储能的配置容量以及风光储的最优配比也会有所不同。新能源配储不能“拍脑袋”，更不能“一刀切”。

（3）论文的仿真结果显示，由于风电的利用小时数更高，广域互补特性更强，从源-荷匹配的角度来看，系统会优先接纳风电（然而从各省已经公布的“十四五”可再生能源规划看，光伏的新增装机容量普遍大于风电。从全国总量上看，光伏新增装机容量约为风电的2倍，这与论文结论不太吻合。我们猜测，各省能源主管部门在制定规划时，可能更多考虑的是光伏的多应用场景和工程建设短平快的特点，而对风光资源的出力特性、互补特性以及系统的消纳能力考虑不够）；由于光伏出力的日变化特性显著，储能与光伏的协调互补作用更加明显，在接入储能后系统的光伏接入容量会显著增加（也就说，从风光出力特性上看，光伏与储能更加协调互补，而风电与“大电网”更加协调互补）。

如前所述，我们建议各省在制定储能规划和可再生能源规划过程中，应坚持风光储一盘棋的原则，通过电力系统仿真模型来确定风电、光伏和储能开发规模及最优配比。

|| “夫未战而庙算胜者，得算多也，未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况无算乎！吾以此观之，胜负见矣。”——《孙子兵法》

|| “夫运筹帷幄之中，决胜于千里之外，吾不如子房。”——《史记》

引文信息：

李湃, 方保民, 祁太元, 等. 基于源-荷匹配的区域电网风/光/储容量配比优化方法[J]. 中国电力, 2022, 55(1): 46-54.

LI Pai, FANG Baomin, QI Taiyuan, et al. Capacity proportion optimization of wind, solar power and battery energy storage system for regional power grid based on source-load matching[J]. Electric Power, 2022, 55(1): 46-54. 

原标题：国家气候中心王阳：风光储，一盘棋