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摘 要 储能技术可被用作缓解大规模可再生能源并网压力的有效手段，可解决风能、太阳能等可再生能源发电不连续、不可控的难题。本文基于北盘江流域光伏电站的相关特点，研究了北盘江流域不同储能模式的优化配置，利用电化学储能与氢储能相结合的混合储能优化北盘江流域光伏运行，并以储能系统净现值成本最小为目标函数，以储能系统容量及充放电最大功率为约束，对不同类型储能装置的经济效益进行分析，并进行优化配置，基于HOMER Pro软件运行分析得出最优储能容量配置后，根据贵州省现行的价格标准，对其经济性分为发电侧、电网侧及融资租赁模式多应用场景进行分析，得出各应用模式下的经济效益及营收模式，为该地区光伏电站配置储能的实际应用提供了有价值的解决方案。
关键词 储能技术；电化学储能；氢储能；容量配置；多应用场景
伴随着大规模可再生能源设备容量的迅速增长，高比例的可再生能源对电力供应和电网稳定性产生了新的挑战，这些矛盾正逐渐显现。
根据《贵州省“十四五”电力发展规划》，至2025年贵州省电化学储能不小于1000 MW。电力系统缺口主要由电化学储能、煤电、抽水蓄能共同承担，电化学储能有效容量为装机容量的1/3左右，调峰能力按装机容量的2/3左右考虑，电化学储能可提供容量约670 MW，可提供调峰约1350 MW；对于北盘江流域，大型电站配置高性能储能装置解决电力缺口问题迫在眉睫。
而由于储能系统目前的成本较高，储能系统的容量优化配置对于电力系统的经济性、安全性都有着重要的意义。目前国内对于考虑其经济性的储能容量配置也已进行了相应的研究，并取得了一定成果，例如：张科杰等建立了一个风、光、荷的概率模型，确定储能运行控制策略，在考虑配储经济性条件下，建立以系统风险最小为目标的储能选址定容优化模型，计算出了储能最优配置；胡臻达等综合考虑微电网的经济成本、供电可靠性和弃风率3个指标，构建了氢储能系统的容量优化配置模型，证明了所提模型的合理性；邵志芳等以单位能源成本最小为优化目标保证微网经济性，对风光储微网组件进行容量优化配置；杨欢红等针对光储充电站参与实时需求侧响应的经济性评估问题，提出考虑实时需求侧响应的光储充电站容量优化配置方法；李湃等以系统等年值收益最大为目标，提出了一种多能互补发电系统电/热/氢储能容量协调优化配置方法，求解模型得到兼顾系统经济、安全和清洁性的电/热/氢储能最优配置容量；张梦田等建立了一个以年综合成本最小为目标函数的混合储能容量配置方案，并利用改进的粒子群算法进行求解，得出了最优容量配置方案；杨文强等通过考虑储能成本、出力特性等因素，运用了多种数值分析理论，并基于储能配置专用计算工具，通过实际场景验证了提出的方法及工具的有效性。以上研究成果都是在考虑储能系统经济性后，利用了不同的储能形式及优化方法，最终得出了储能最优容量配置方案，但这些都是仅以储能成本最优或年度收益最大作为目标得出最优方案，并未深入探究得到最优储能容量后，储能在发电侧、电网侧的经济性效益，并且以上研究也并未对储能系统在单一储能模式及混合储能模式下不同的容量配置方案进行分析总结。
基于上述研究，本文基于贵州省北盘江流域某发电站的光伏装机情况，建立一个电化学储能-氢储能结合的混合储能系统，并以储能系统净现值成本最小为目标，通过计算得出在单一电化学储能模式、单一氢储能模式和两者混合储能模式时的最优配置情况，并对最优储能配置时的电网侧、发电侧以及融资租赁模式多应用场景的经济性进行分析，为该电站的储能配置情况提供相关实际建议。
1 储能容量优化建模
1.1 电化学储能模型
在本文中，选取了锂离子电池作为电化学储能的工具，其荷电状态是由充放电功率来表示的：
1.2 氢储能模型
1.3 光伏发电系统
（1）太阳光照强度建模
利用全年12个月的每月日照强度和每月晴空指数来评估空气透明度。晴空指数是一个用来描述地面辐射与外部辐射比例的指标，其计算公式如下：地表辐射/地外辐射=晴空指数。当环境条件良好且太阳充足时，晴空指数数值较高；反之，如果天空多云或者污染严重，则晴空指数会降低。表达式为：
（2）光伏阵列输出模型
太阳辐射强度对光伏阵列的功率输出有着重要的影响，并且环境温度、气象条件等因素也会对其功率输出产生影响。输出公式如式(5)：
1.4 优化配置目标函数
全生命周期费用(life cost cycle，LCC)又称为全生命周期成本，它是系统的所有环节如设计与开发、制作及装配、运行管理直至最终报废处理的过程中所需的一切开支累加起来形成的产品总体价格。如果忽略掉投资的时间因素则可以得到的是无时间的动态定价策略下的结果，此时LCC为:
1.5 优化配置约束条件
在本篇文章中，用来解决储能系统设计中的容量优化问题的主要约束条件包括以下几个部分。
（1）系统功率平衡约束
1.6 运行策略
本文采用循环充电策略，其是一种调度策略，每当发电机需要为主负荷服务时，它就以最大输出功率运行。剩余的产生电力流向优先级较低的目标，本文按优先级递减顺序：服务可延迟负载，为存储库充电，为电解槽服务。
当采用循环充电策略时，在仿真的每个时间步长调度可控电源(发电机、储能库和电网)，过程分为2步。首先，选取最优的电源组合，在满足运行备用需求的前提下，以最小的总成本服务主负荷；接下来，将每台发电机的最佳输出组合提高到额定容量，或者尽可能接近额定容量，而不会造成多余的电力。
当在该策略中采用设定点充电状态时，当电荷存储状态低于设定点，且前一时间步长存储库未放电时，系统避免在该时间步长使用存储库进行放电。发电机可用于为主负载服务，并产生多余的电力来为存储库充电。因此，当系统开始给存储库充电时，它会继续这样做，直到达到充电的设定点状态。调度策略流程图如图1所示。
图1 调度策略流程图
2 算例分析
2.1 算例工具
本文采用HOMER Pro软件对构建好的混合储能模式进行了实验和评估，该软件是一款由美国国家可再生能源实验室研发的可再生能源系统仿真软件，能够有效地处理各种类型的可持续电力系统的建模与测试问题；同时它也具备寻找出最佳组合方式下的最大功率输出、能量储存等参数的经济最优化方法的能力，以此作为主要指标去确定其投资回报率及财务效益上的优先程度。
2.2 基础数据
本文选用了贵州省北盘江流域某光伏电站的太阳光照强度、环境温度等数据，在HOMER Pro软件中输入项目所在地经纬度数据，利用其自带的NASA数据库历史数据，模拟出该地区晴空指数、日照强度等数据，再结合本文1.3节所列公式，计算出该地区光伏出力数据。
2.3 方案描述
（1）电氢混合储能配置情况
在标准的交直流混合系统中引入电化学和氢储能系统，光伏发电作为分布式电源，而锂电池和氢储能系统则构成了这个储能系统的主要组成部分。系统结构如图2所示。本文创建一个包含有光伏发电系统、氢储能、蓄电池、双向变换器、电网及负载的系统模型。
图2 系统模型图
按照系统结构图，对各部分的容量变量设置不同的值，其中电网、光伏板、蓄电池在搜索空间内不输入数值，采用无衍生优化算法，只需要考虑上下限即可。燃料电池的容量限制为50～130 MW，氢储罐及电解槽分别按照燃料电池的容量进行相应配置。
对于各种设备的不同成本，查找相关资料，根据美国电力储存协会给出的一系列成本并参考宁德时代等电池厂商的产品性能，得出各设备成本如表1所示。
表1 设备成本表
综合考虑不同储能系统的相关特性及投入费用，本文分为以下3种方案：
方案1为单一锂电池；
方案2为单一燃料电池；
方案3为氢储能和锂电池组成的混合储能系统。
计算分析过程如图3所示。
图3 系统计算分析过程图
主要通过对比净现值成本NPC(net present cost)、经营成本OPC(operation cost)、平均化能源成本COE(cost of energy)以及初始投资成本，以确定系统的容量最优配置。组合调度策略主要采用了循环充电策略(cycle charging，CC)，表2为不同组合类型的最优配置方案。
表2 不同组合类型最优配置方案
通过表2结果对比分析得出以下结论：①方案1的NPC即净现值成本最低，此时的配置为搭载了137 MW锂电池，相比较方案2和方案3，净现值成本大约减少了0.7亿元及2.0亿元，极大地节约了成本；②将方案1和方案3进行对比，发现方案1比方案3的总净现值成本下降了约2.0亿元，年经营成本下降了120万元。
因为储氢系统的往返效率小于50%，如此多的电力在存储系统中损失，所以光伏阵列的能量生产必须大大超过电力负荷。能源生产费用昂贵，相比之下，电化学储存方式的费用较低，且它的效能远超于氢气存储方式。通过采用电化学储能技术，可以降低整个系统的净现值成本与平均能源成本，从而有效地防止资源浪费并提升系统的经济效益，本文利用北盘江流域某发电站作为案例来证明这种策略的实用性和准确性。在各种储能模式下，从经济性配置及运行角度出发优先考虑使用电化学储能作为电站优化储能配置。
（2）单一电化学储能配置情况
当考虑采用单一电化学储能进行配置时，对模型进行重新配置，系统中包含有光伏发电系统、锂电池、双向变换器、电网及负载。
对该模型进行优化配置后，得到如表3所示方案。
表3 电化学储能最优配置
通过表3可看出，对比不同容量的锂电池储能情况，当配置为137 MWh的锂电池时，相比于其他容量配置方案，该方案不论是净现值成本还是年经营成本、初始投资成本均为最低，因此综合以上所有方案，以该种方案为最优配置。
（3）单一氢储能配置情况
为了验证上述研究结果中氢储能系统效率较低导致费用过高的结论是否正确，本次设计也考虑采用单一氢储能系统进行配置，系统中包含有光伏发电系统、燃料电池、储氢罐、电解槽、双向变换器、电网及负载。
对该模型进行优化配置后，得到如表4所示方案。
表4 氢储能燃料电池最优配置
如表4所示，燃料电池容量在100～123 MW时，最低净现值成本也达到了46.2亿元，比配置137 MWh单一锂电池时的净现值成本提高了7000万元，初始投资成本也提高了1.9亿元。
因此，综合以上所有方案，以经济性配置最优为目标，优先考虑使用单一电化学储能作为储能最优方案，在光伏电站为1300 MW装机容量时，配置137 MWh锂电池为经济最优配置方案。
3 储能项目经济性多应用场景下分析
根据上文贵州省北盘江流域某光伏电站在光伏容量配置为1300 MW时，配置锂电池容量为137 MWh的净现值成本达到最优，下文将对配置137 MWh锂电池在电网侧、发电侧以及融资租赁业务时的经济性进行分析评估。
3.1 电网侧经济性分析
电网侧配置储能能够减缓可再生能源产生的不确定性对电网带来的影响，从而增强电网的安全性和稳定性。储能电站盈利模式一般是通过参与辅助服务来赚取收益，辅助服务主要可分为调峰和调频。电网会根据储能系统参与辅助服务时响应的速率、调节质量给予一定的补偿，综合调节性能越高，得到的补偿越高。因此，储能电站的经济性与储能电站的调频性能和电网对辅助服务的补偿价格密切相关。
3.1.1 调频
调频补偿主要分为里程补偿和容量补偿，部分地区还有现货补偿等其他形式，其中里程补偿主要依据调频里程计算，容量补偿主要依据调用容量计算。各地的补偿标准差异较大，且补偿的计算方式也存在差异。根据《南方区域电力辅助服务管理实施细则》，贵州省AGC调节容量补偿标准为10元/MWh，里程申报的价格上下限分别为3.5元/MW、15元/MW，独立储能调峰补偿标准为0.648元/kWh，具体见表5。
表5 贵州省储能补偿标准
参考贵州省调频补偿标准及计算方式对储能参与调频收益进行测算，以北盘江某电站为例，主要价格参数与技术参数见表6。
表6 储能系统相关参数
（1）对于储能系统的投资成本、替换成本、运行维护成本参考上文中137 MWh锂电池电储能系统相关计算结果；
（2）参考《基于储能全寿命周期成本的调频经济性研究》[14]，储能每5 min被调度一次，调用比例为80%，K值取1；
（3）里程申报的价格上下限分别为3.5元/MW、15元/MW，本次计算取10元/MW，容量补偿标准为10元/MWh，每年设备投运350天；
（4）储能电池循环次数5000次，电池终止容量为80%，系统充放电深度为95%，能量转换效率为90%，储能时长为2 h，电池折旧年限为15年。
根据以上参数，对系统内部收益率进行测算。内部收益率(internal rate of return, IRR)，就是资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净现值等于零时的折现率。计算公式如式(18)：
式中，CI表示每一期现金的流入量；CO表示每一期现金的流出量。
在上述假设条件下，根据该电站相关情况，储能系统容量为137 MWh，年调频里程约为557万MW，年可调节容量为130万MW，测算出该调频储能项目IRR为10%，该系统每年工作时间为350天，考虑到增加的里程成本，以3.93元/MW进行测算，配置锂电储能系统后，减去电站储能系统运行成本1771.1万元，储能系统每年增加的净收入约为2870.9万元。经济计算相关参数见表7。
表7 经济参数表
对项目IRR和里程补偿、容量补偿的关系进行计算分析，容量补偿对IRR的影响较小，根据相关地区储能项目资料查询可得，里程补偿达到8元/MW以上时项目IRR均达到9%以上，此时经济性较好，因此根据贵州省调频补偿标准，对于电网侧配置储能，可取得较好的经济性指标。
3.1.2 调峰
按照成本模型和参数设定，对储能系统度电成本(LCOS)进行计算，配置储能系统全生命周期的总成本支出净现值与储能电站在其寿命周期内总发电量净现值的比值，计算得到该项目的度电成本，计算公式如式(19)：
经过测算，一充一放、配置2 h的磷酸铁锂储能系统度电成本(LCOS)约为0.65元/kWh。参考贵州省的调峰补偿政策，储能系统参与调峰的价格补偿为0.648元/kWh，电化学储能参与调峰服务的商业模式下，其调峰补偿无法完全覆盖储能系统度电成本。
3.2 发电侧经济性分析
储能在发电侧应用占比最高，主要功能是平抑出力、削峰填谷，帮助可再生能源进行消纳。而根据贵州省最新配储政策来看，配储比例为不低于10%，配储时长约为2 h。发电方面的商业模式主要包括储能与光伏结合的方式以及储能、光伏与电网补偿结合的方式。为了评估经济效益，需要将这2种商业模式与纯光伏模式进行对比。
相关参数设置如下所示。
（1）仅光伏发电
光伏设备每kW成本为3000元。光伏设备使用年限为25年，贵州省用电峰时时间包括10: 00—13: 00、17: 00—22: 00，谷时时间为0: 00—8: 00。峰时电价约为0.4290元/kWh，谷时价格约为0.2000元/kWh，平均价格为0.352元/kWh。例如北盘江流域某电站，结合上文计算结果，光伏年发电量为14.27亿kWh，其每年峰谷电价收益约为5.02亿元。
（2）光伏+储能
目前储能设备每兆瓦时单价约70万元，按照10%功率配储+2 h时长配储，储能设备使用年限为10年，光伏弃光率约为0.8%。结合上文计算结果，配备137 MWh储能系统，所需总成本为1.54亿元，其中年运行维护成本为1771.1万元，电费收入为401.8万元，年净收入为3.72亿元。
（3）光伏+储能+电网补偿
在经济性测算中取调峰补偿为0.648元/kWh(贵州省补偿值)，结合上述2条计算费用及收益情况，以及137 MWh锂电池年充电量为3087 MWh，可得出其调峰补偿约为200.03万元，再加上调频补偿收入的2870.9万元，因此其年净收入为4.03亿元。
其次，通过对内部收益率的测算，目前光伏配备储能内部收益率仍低于仅光伏发电模式，光伏发电内部收益率IRR为7.0%，配备电化学储能后下降至5.18%，加入电网补偿后变成5.6%，但仍低于仅光伏发电模式。若要继续提高光伏电站配储的经济性，需要在电网方面提高调峰调频补偿价格和继续降低储能系统成本。具体参数见表8。
表8 不同商业模式经济参数
3.3 融资租赁模式下储能电站系统经济性评估
根据上文计算结果可看出，目前建设储能系统成本和资金需求较高，且项目收益率较低，项目投资回收期较长，因此可考虑使用直接融资租赁模式。直接融资租赁简称为直接租赁或直租，即由融资租赁公司按照承租方的选择，直接向供应商购买设备，并将设备出租给承租方。合同到期后，设备的所有权转移至承租方。
因为融资租赁公司行业的特定性，当向总承包方购买设备时，可获得一定折扣。在本次设计中，以北盘江流域某电站为例，假设采购设备时享受了9折，总投资成本下降为1.388亿元。
引入直接融资租赁模式，该企业向融资租赁公司融资1.388亿元，用于购买储能系统设备，根据企业需求，由融资租赁公司9折采购设备，再向该企业出租。设起租日为2023年12月20日，融资期限为5年，还款方式为季度利息的定期支付，等额本金。融资租赁公司收取利率为6.5%/年，手续费为2%，手续费每年收取一次，在第一个结息日收取第一年手续费，在第二年的第一个结息日收取第二年手续费，依此类推。
采用直接融资租赁模式，可减轻前期储能系统投入压力，以北盘江该电站为例，虽然按照采用租赁模式时，最终的总投资大于直接购买设备时的总投资，但根据上文计算结果，储能系统每年可增加的净收入约为2870.9万元，采用该种模式，可分散投资压力，还款压力较小，可使整个电站的资金运营更为灵活。企业租金支付表如表9所示。
表9 租赁模式下该电站还款结果
4 结 论
本文研究以经济性最优目标运行的北盘江流域光伏电站储能最优配置方案，首先对北盘江流域某电站的不同储能模式及光伏发电系统进行了建模，基于该电站相关配置及负荷情况，分别研究了配置单一电化学储能、单一氢储能及2种储能相结合的混合储能模式运行时的经济性最优配置情况，分析得出在光伏电站容量为1300 MW时，配置137 MWh的锂电池为经济最优方案，同时，本文对配置137 MWh锂电池时的发电侧、电网侧以及融资租赁模式下的多应用场景经济性进行计算分析，并提出了具体建议。
（1）电网侧：目前，贵州省已将电化学储能纳入交易体系，储能调峰补偿价格为0.648元/kWh，而储能度电成本约0.65元，调峰补偿无法完全覆盖度电成本。对于参与调频服务的储能电站而言，配置锂电储能系统后，减去该电站储能系统运行成本1771.1万元，储能系统每年增加的净收入约为2870.9万元，储能系统的内部收益率为10%，具备较好的经济性。
（2）发电侧：文中分别测算了发电侧在仅光伏、光伏+储能、光伏+储能+电网补偿3种情形下储能项目的经济性。结果表明，当前储能系统由于其成本较高，还不具备较好的经济性，光伏与储能搭配系统项目收益率IRR仍低于仅光伏模式。发电侧储能系统需要积极参与电网补偿以及尽量降低储能系统成本以提高项目的收益率。
（3）直接融资租赁模式：还款压力小，运营更灵活，具备经济性。由于储能电站项目造价过高，直接购买在前期会造成较大压力，需经过5.2年左右才能回本，因此采用直接融资租赁模式，融资期限为5年，按季分期还款，分散投资压力，可使企业更灵活地使用资金。
