摘要：2020年9月，中国提出将努力争取2060年前实现碳中和。大力发展风电、光伏高比例并网的新能源电力系统，是实现碳中和目标的重要途径。由于新能源发电具有波动性和随机性，因此需要提升系统灵活性以保障高比例新能源电力系统的安全、可靠和经济运行。本文以实现2060年碳中和目标为边界，采用内嵌全年8760小时全景时序生产模拟的电力规划模型与方法，考虑了各类灵活性资源约束，从不同时间和空间尺度统筹优化了新能源电源、储能及电网互联容量，为实现碳中和目标提供了可行方案。在此基础上，开展了系统弃电率、新能源电源装机、储能配置及电网互联容量灵敏度分析，进一步论证了模型方法的有效性，并量化分析了高比例新能源电力系统源-网-储协同规划的效益。
关键词:碳中和;灵活性资源;源-网-储;协同优化
0引言气候变化是人类共同面对的重大而紧迫的全球性挑战。我国作为全球最大的能源生产国、消费国和碳排放国，正处于全面建成小康社会、开启新时代社会主义现代化建设的重要历史时期。应对气候变化、实现绿色低碳转型是解决我国发展不平衡、不充分问题，实现可持续发展的内在要求。2020年9月，中国国家主席习近平在联合国成立75周年系列活动发表重要讲话，提出中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。我国的碳达峰、碳中和目标为全球气候合作和多边治理注入了强大动力，具有重大的里程碑意义。
实现2060年前碳中和目标，重点在于能源相关活动的脱碳，中国能源活动排放量占二氧化碳总排放量的86.9%[1]。能源活动的脱碳关键是能源供应清洁化和能源消费电气化。大力发展清洁能源，提高电能在一次能源消费占比并提高能源消费侧电气化水平，是实现2060年前碳中和目标的重要途径。根据研究，要实现2060年碳中和目标，清洁能源发电装机约占比要达到96%,清洁能源发电量占比达到97%[2]。
在清洁能源占比不断提高过程中，以风电、光伏等新能源发电为主的清洁电力系统将逐步取代以传统化石能源发电为主的高碳排放电力系统。由于以风电、光伏为主的新能源发电具有波动性和随机性，需要增加电力系统灵活性来实现新能源电力消纳，保证系统安全稳定与经济运行[3-6]。灵活性资源包括可调节的传统发电机组、具备互补性的新能源发电、储能系统、互联电网及需求响应。通过对风电、光伏空间布局和容量进行优化，可发挥其地理平滑效应，降低系统灵活性需求;电网的跨区域互联可发挥区域间用电需求和新能源发电的互补效益，为系统提供灵活调节能力;储能作为重要灵活性资源，应用场景丰富，其规模化应用可成为未来高比例清洁电力系统安全可靠运行重要支撑[7-11]。文献[12-14]指出，协同储能、电网互联与新能源优化布局并发挥其互补效益是提升未来高比例新能源电力系统安全经济性的重要途径。
目前，已有研究提出了源-网-储协调规划模型，但如何确定建模精度，在量化分析灵活性平衡的同时，开展源-网-储协同规划，并从系统的角度分析新能源发电、电网互联以及储能的互补效益是一大难题[15-18]。本文建立了计及电力系统灵活性基于时序的运行模拟模型，以简化的经典电力系统机组组合模型为基础，形成快速运行模拟约束集，通过多场景、逐小时的全年8760小时全景运行模拟，实现对整个系统源-网-储运行状态和时序耦合特性的描述。基于以上模型，结合我国电网2060年的最大负荷及负荷特性、非新能源装机及新能源出力特性等预测，统筹优化了我国电力系统新能源、储能装机及电网互联容量，给出了源-网-储灵活性资源优化方案，为2060年实现碳中和目标提供了灵活性资源规划建议。并在优化方案的基础上，进一步开展系统弃电率、电源装机、储能容量及电网互联容量灵敏度分析，阐述高比例新能源电力系统电源、储能及电网规划中应该避免的问题。
1模型方法
计及电力系统灵活性基于时序的运行模拟模型，以系统总成本最低为优化目标，可考虑源-网储容量和供电充裕度等投资决策约束和常规火电爬坡和启停、互联线路输送功率、不同时间尺度储能充放电、发电-负荷平衡等运行约束，可统筹优化系统目标水平年的电源、电网及储能的结构及容量[18]。
2优化方案及分析
以我国华北、华东、华中、东北、西北、西南、南方7大区域2060年预测负荷、用电量及非新能源装机容量为基础，开展了2060年7大区域新能源装机、储能及电网互联容量的协同优化计算，在此基础上进行系统弃电率、新能源装机、储能配置及电网互联容量等灵敏度分析，进一步论证模型方法的有效性。计算中，联络线送电功率可根据区域电网间净负荷的互补特性进行调节。
2.1边界条件
负荷方面，基于7大区域的历史负荷特性和2060年的预测最大负荷(如图1)，得到7大区域2060年的8760小时负荷曲线。计算中设置切负荷量小于负荷总量的万分之一。基于负荷月度级和小时级时间尺度的波动特性及各区电制氢最大用电负荷，在年内及日内负荷低谷时段安排电制氢，实现用电需求侧的波动性调节，将包含了电制氢负荷的叠加负荷作为最终负荷。预计2060年全社会用电量达到17万亿千瓦时，其中制氢电量2.8万亿千瓦时，占总用电量的16.5%，各区电制氢电量预测如图2所示。
电源装机和特性方面，根据已有研究提出的实现2060年碳中和目标场景研究[2]，我国7大区域非波动电源装机容量，如图1所示。预计2060年，传统电源仅有天然气发电，总装机约4亿千瓦，主要作为调峰电源;水电方面，西南区域“三江流域”的大型水电基地将为系统提供大量清洁电力，通过跨区互联，构成中国南部区域电力系统灵活性资源的重要来源，水电出力特性以各区历史统计月度发电量为边界。风电、光伏波动新能源出力特性方面，基于合作组织开发的全球清洁能源开发评估平台(GREANplatform)，可得到7大区域风电、光伏的8760小时出力特性曲线。总体来看，西南、华中水资源特性较好，水电可利用小时数约3600-4200小时，西北、华北和东北风资源特性较好，风电可利用小时数约2700-2830小时，西北、华北和西南光资源特性较好，光伏可利用小时数约1660-1910小时，如图3所示。
2.2优化方案
利用上文提出的模型方法，基于以上边界条件，优化计算2060年各区域的新能源电源、储能装机及区域间的电网互联容量。
比为96.3%，清洁能源发电量占比为97.2%，达到了碳中和目标。风电装机为22.01亿千瓦、光伏装机为38.20亿千瓦，分别占电源装机的27.4%和47.6%;储能需求(不含抽蓄)为6.65亿千瓦，是峰值负荷的24.4%，其中短时储能需求6.37亿千瓦，长期储能需求0.28亿千瓦;电网互联容量为5.8亿千瓦，系统新能源弃电率为8.92%，全系统用电成本为0.2539元/kWh。
电源结构方面，各区资源禀赋各有特点，优化结果如表3所示，分区来看：
华北区域，2060年可调节电源(气电、水电、抽蓄)装机占比约7.3%，风电、光伏装机占比分别约27.1%和55.3%，负荷年利用小时数约6405小时。华北电网可调节电源装机不足，需要配置3.31亿千瓦储能。全年风电、光伏发电量占比达到32.2%和48.5%，弃风、弃光率达到4.9%和3.1%，主要集中在风光出力较大时间段，比如日内的夜间大风时段以及下午强辐照时段。
华东区域可调节电源装机占比约15.7%，风电、光伏装机占比分别约31.2%和39.1%，负荷年利用小时数6245小时。华东水电、气电等可调节电源装机相对不足，需要配置613万千瓦储能。全年风电、光伏发电量占比达到34.4%和24.5%，弃风、弃光率较低，分别为1.1%和0.7%，主要集中时段与华北地区类似。
华中区域可调节电源装机占比24.4%，风电、光伏装机占比分别约18.3%和43.2%，负荷年利用小时数约5983小时。华中电网可调节水电装机充足，与其他区域送受电调节能力充足，不需要配置储能。全年风电、光伏发电量占比达到18.9%和25.3%，弃风、弃光率较低，分别为1.6%和1.2%。
东北区域可调节电源装机占比较低，约6.7%，风电、光伏装机占比较高，分别约43.2%和41.3%，负荷年利用小时数约6821小时。东北电网风电装机占比高，且核电和无调节能力的水电具有一定规模，电源调节能力较差，需要配置1.08亿千瓦储能，储能需求较大。风电、光伏发电量占比分别为47.4%和26.5%，弃风、弃光率较高，分别达到16.6%和7.4%。
西北区域可调节电源装机占比较低，约3.6%，风电、光伏装机占比较高，分别约31.5%和55.7%，西北最大负荷年利用小时数约6762小时。西北区域的波动新能源风电光伏装机占比以及渗透率(发电量占区域总发电量的比例)全国最高，分别达到87.2%和88.8%，风电、光伏发电量占比分别达到43%和45.8%，需要额外配置2.05亿千瓦的储能来保障系统的电力平衡，占西北电源装机的10.7%，弃风、弃光率低至1.2%和1.5%。以西北最大负荷周为例，其小时级电力电量平衡如图4所示。如图可知，储能在光伏出力最大的中午时段充电，而在出力间歇的夜间放电，弥补电力不足，实现电力电量灵活调节;制氢负荷也主要集中在光伏出力时段，如图中第5日的中午，充分利用潜在弃电，缓解储能充电压力。
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西南区域水电装机高达3.69亿千瓦，占电源总装机的41%，风电装机占比较低，为10.4%，负荷年利用小时数约5500小时。西南地区以可调节的水电为主，系统调节能力充足，不需要额外配置储能，全年风电、光伏发电量占比达到8.7%和21.3%，弃风、弃光率分别为5.8%和3.0%。
南方区域可调节电源装机占比较高，约22.2%，风电、光伏装机占比分别约27.3%和34.8%，负荷年利用小时数约5960小时。南方地区气电、可调节水电装机较充足，仅需配置储能装机1593万千瓦，全年风电、光伏发电量占比达到28.7%和18.3%，弃风、弃光率较低，分别为1.1%和0.7%。
储能需求方面，预计2060年全系统储能需求(不含抽蓄)共计6.65亿千瓦，其中短时储能需求6.37亿千瓦，主要分布于华北和东北;长期储能需求0.28亿千瓦，主要分布于东北区域，如图5所示。
跨区电网互联方面，优化计算结果表明2060年互联容量将增加至5.8亿千瓦，电力流“西电东送”和“北电南送”的格局进一步发展，各区域间互联线路容量如图6所示。主要送电通道包括，西北至华中8911万千瓦，西南至南方7427万千瓦，华北至华东6930万千瓦，西南至华东9687万千瓦等。总体来看，西北、西南、华北和东北为送端电网，华东、华中和南方为受端电网，其中华北、华中既接收区外受电又外送电力，具有输电枢纽作用。各区域间互联通道利用小时如图7所示，可知“华中至华东”和“华北至西北”两条线路利用小时较低，其余线路利用小时均介于4000至6000之间。
综上所述，风电光伏的装机占比越高，对储能需求就越大，如送电端的“三北”区域，西北、东北和华北波动新能源装机占比分别为87.2%、84.5%和82.5%，储能需求占电源总装机比例分别为10.7%、17.1%和16.6%，是中国2060年配置储能的主要所在区域;波动新能源出力季节差异越明显，对季节性长期储能需求越大，如东北地区风电装机占比43.2%，月出力呈现春秋季大，夏冬季小的特点，月出力差异最高达到60%，且东北为单一外送电，区域外对本地区电力系统调节能力有限，因此东北地区需要配置跨季节长期储能。
2.3灵敏度分析
2.3.1系统弃电率
根据以上优化方案计算结果可知，系统新能源弃电率为8.92%。若在优化计算中，设置弃电率约束，将新能源弃电率控制在较低水平，对各区域新能源电源装机、储能及电网容量重新进行优化。
相比优化方案，系统新能源弃电率虽然降低至3%，但全系统用电成本提高3.1%。为了降低系统弃电率，新能源装机及电网互联容量下降，但系统由于缺少灵活性，仍需配置大量储能，导致系统度电成本上升，具体计算结果和分析如下表4。
新能源装机方面，相比优化方案计算结果，新能源装机减少10.7%，共计6.46亿千瓦，其中风电装机减少9965万千瓦，主要是在西北地区;光伏装机减少54605万千瓦，主要在西南、华北和东北地区，如图8所示。
储能需求方面，相比优化方案，为了减少弃电率，储能需求大幅增加30%，各区域储能装机情况如图9所示。整体来看，送端的华北及受端的华东区域储能需求均有不同程度增加，增加的储能用来满足新能源消纳和区域电力平衡。
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