清华大学 姜海洋，张宁：季节性储能——未来高比例可再生能源电力系统必备技术
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研究背景
随着可再生能源并网比例持续提高，储能技术的发展受到广泛的关注。当前电力系统中应用的如电化学储能等储能方式主要提供面向电力系统的日内调峰、调频、爬坡等服务，用于平抑短时（秒、分钟、小时）尺度的电力波动，难以应对长时间（周、月、年）尺度下可再生能源出力与负荷需求的电量不平衡问题。为了实现长时间尺度的能量平移，平抑数日、数周乃至季节性的电量波动，参与月、季、年乃至跨年调节过程，需要采用长时间、大容量的储能技术，本文将这类储能技术定义为季节性储能。随着可再生能源并网比例逐渐提高，季节性储能技术的发展受到广泛的关注。季节性储能作为大规模、长时间储能的重要方式，可以实现长时间以及广域空间范围内的能量转移，因此研究面向高比例可再生能源消纳的季节性储能技术具有重要意义。
本文综述了季节性储能技术的典型类型与发展现状，总结了各种季节性储能的技术性能与关键特征，从季节性储能的建模、灵活运行分析、储能容量需求分析与效益评估、季节性储能优化规划、长-短期储能的协同运行与合理配置等方面综述了电力系统的季节性储能研究现状，从长时间尺度、多能源形式与跨空间范围3个层面分析了面向高比例可再生能源的季节性储能研究的关键科学问题与挑战，展望了未来在季节性储能精细化建模、协调规划、运行控制、综合能源市场等方面需要解决的重点问题，以期为未来研究提供参考。
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季节性储能技术概述
高比例可再生能源电力系统灵活性调节资源稀缺，跨区域互济逐渐难以解决可再生能源出力与负荷需求的电力电量不平衡问题。图1所示为电力系统中年持续净负荷特性曲线在可再生能源达到一定比例时，系统出现电力富余需储能参与消纳的示意图。季节性储能在电力系统电能富余时将电能转化为其他可长期存储的能量形式进行储存，实现跨能源形式的长期储能与优化利用。
图1 高比例可再生能源电力系统年持续净负荷曲线
节性储能分类
季节性储能根据其能量转换性质可以分为狭义季节性储能（简称为狭义储能）与广义季节性储能（简称为广义储能）。狭义储能是将电能转化为其他形式能量进行长期存储，利用时存储能量转变回为电能使用的储能方式。广义储能是仅将电能转化为其他形式能量存储，在利用环节不转换回电能而直接利用所存储能量形式的储能方式。狭义储能完成了电能-其他形式能量-电能的能量转变，具有与电力系统强耦合的特点，但2次能量转化过程增加了储能的能量损耗。广义储能仅完成电能-其他形式能量的能量转换过程，将终端负荷需求由电转变为冷、热等多种能量形式，实现跨能源品种的季节性储能与优化利用，间接改善了用电负荷的季节特性。2种形式季节性储能的原理如图2所示。
图2 狭义与广义季节性储能原理示意图
狭义储能具备长时间、大容量等特点，其存储能量品位高，可实现电能高效转化。按存储能量形式分类，狭义储能技术包括电转气、抽水蓄能与压缩空气储能等。
广义储能利用电力系统中的富余电能，将其转化为其他能源或产品，用于进行大规模存储、转移并直接利用，实现了电力系统的负荷电量在季节尺度的转移。广义储能的能量形式不仅需要具备能够长时间、大容量、低成本存储的特点，还需要方便、直接地进行终端使用。广义储能包括储热/冷，基于Power-to-X的电能替代等。
2) 季节性储能的关键特征
相比于以电化学储能为主的电力系统短期储能技术，季节性储能技术的关键特征可以总结为长时间尺度储能、跨能源形式、空间可运输3个方面。
① 长时间尺度
季节性储能要求储能装置具备很低的自损耗，其充放能行为通常以月/年作为时间单位。季节性储能为解决可再生能源出力与负荷季节尺度的不平衡提供了应对方案，具有可长期储存的特性，实现了能量的跨季节转移。
② 跨能源形式
当前技术下无法实现以电能为存储形式的跨季度存储，通常需要转化为其他可长期存储的能源形式（天然气、氢气、冷热等）。通过其他形式能源的转化与利用，建立起包含电-气、电-热以及电-氢等电力系统与其他形式能源系统的耦合，在更广泛的综合能源系统范围内实现可再生能源的消纳与供需波动特性的平抑。
③ 空间可运输
季节性储能在时间尺度平抑系统波动特性的同时，在空间尺度可通过交通运输实现储能的空间搬运，在空间范围内实现能量的转移与系统供需关系平衡。空间可运输性是季节性区别于短期储能的重要特征。季节性储能借助储存能量的大规模时空转移特性，实现了交通网与能源网的深度耦合。
03
季节性储能研究关键科学问题
季节性储能与短期储能存在较大差异，其具备长时间尺度、多能源形式与跨空间范围的3个关键特征，其研究中的关键科学问题可以总结为以下3个方面，如图3所示。
图3 季节性储能研究的关键科学问题
1) 长时间尺度建模与优化问题
长时间尺度是季节性储能的重要特征，能够为系统负荷与可再生能源发电的季节不匹配性提供调节能力。就运行层面而言，季节性储能的运行优化中的关键问题是电力系统多时间尺度动态运行优化问题；就规划层面而言，季节性储能为电力系统运行带来长时段多运行场景时序耦合问题。上述问题的数学本质是大规模动态优化问题，需要引入随机优化、鲁棒优化、模型预测控制、分解协调算法进行研究。
2) 多能源形式协调运行问题
季节性储能促进了各能源系统间的耦合，源网荷侧的运行问题都因此发生了深刻变化。季节性储能参与运行的关键问题在于如何协同具有不同时间常数以及网络特性的异质能源系统，其数学本质是包含偏微分方程约束与代数方程约束的优化问题，需要采用离散等值等方法进行求解。
3) 跨空间范围传输互济问题
借助P2X技术可以实现电能的长期存储，而存储的能量通过能量网或者交通运输可实现储能的跨空间转移。源荷时空分布特性决定了能量供需同时存在时间和空间上的差异，储能可平抑系统可再生能源出力与负荷时间范围内的不平衡波动。因此，季节性储能不仅使电力系统与其他类型能源系统产生耦合，而且使电力系统与交通运输网络产生耦合，其本质上是多个网络耦合的多时空优化问题。
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研究展望
季节性储能技术作为长时间、大规模能量存储的有效途径，有着良好的发展前景。目前季节性储能的研究方兴未艾，尚未形成成熟的研究体系以及具有普遍性的研究结论。在综述现有研究的基础上，对未来面向高比例可再生能源电力系统的季节性储能研究展望如下。
1) 考虑物理/化学过程的季节性储能精细化建模
季节性储能面向电、热、气、冷等多种能量形式，在优化问题中需要针对储能的特性，建立描述能量转化物理/化学过程的数学模型。未来研究中需要注重对储能因物理/化学过程决定的运行性能进行精细化建模，以全面体现其运行性能。这是未来分析含季节性储能的能源系统优化规划与运行问题的基础。
2) 基于跨能源系统的季节性储能优化配置
从大能源系统的视角，各种类型储能的容量需求以及合理配比有待进一步研究。而不同储能技术多个系统内综合价值的相对大小是决定未来储能体系中不同季节性储能优化配比的关键。除了上述因素之外，决定一个能源系统季节性储能的因素还包括：①季节性储能成本与弃风、弃光经济损失之间的平衡；②电、热、天然气、氢气系统的负荷需求及相互间的耦合；③燃气/热力管网本身具备能量存储功能能力等。
3) 考虑技术经济性的季节性储能与短期储能协调规划
季节性储能的部分应用场景（如日内调峰）与短期储能具有重叠，因此与短期储能的协调规划就成为储能规划中的重要问题。随着相变、热化学等储热技术，MOFs和LOHC等储氢技术乃至MGES等新兴技术实现低成本、高稳定性和高能量密度的突破，未来季节性储能在电力系统中的技术经济性将不断显现。
4) 应对高比例可再生能源消纳的季节性储能灵活运行控制
未来根据净负荷的波动特性合理安排不同时长、不同类型的储能并进行灵活的运行控制与空间调度，可有效提升系统运行效率，获得更大的经济效益。需要建立考虑系统时空耦合特性的电力系统调度模型及其分解方法，为季节性储能参与的系统运行优化奠定基础。
5) 考虑季节性储能参与的综合能源市场
季节性储能作为大容量、跨能源系统的储能形式，其参与市场后会为综合能源市场带来许多新问题。季节性储能参与市场具有多重效益，包括能量效益、辅助服务效益、容量效益等，需要考虑储能参与多个市场的协调与衔接问题。此外，季节性储能具有初始投资大、年循环次数少等特点，如何建立合理的市场规则或补贴机制，充分反映季节性储能的市场价值，对引导季节性储能的发展具有重要意义。
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结语
在中国高比例可再生能源电力系统的大背景下，储能技术的发展与工程应用有利于提升系统运行的灵活性，实现更加高效的可再生能源消纳。季节性储能技术为电力系统大规模可再生能源消纳提供了解决思路，从时间、空间以及能源角度给予了高比例可再生能源电力系统更大的优化空间，对未来电力系统关键技术的研究意义重大。本文介绍了当前季节性储能技术的典型类型与发展现状，对研究现状进行了综述，针对季节性储能的关键特性，提炼了季节性储能3个关键科学问题：长时间尺度建模与优化、多能源形式协调运行、跨空间范围传输互济，并展望了面向高比例可再生能源消纳的季节性储能将来可能的研究方向，以期为学者未来的研究提供参考。
原文发表在《电力系统自动化》2020年第44卷第19期，欢迎品读！
引文信息
姜海洋, 杜尔顺, 朱桂萍, 等. 面向高比例可再生能源电力系统的季节性储能综述与展望[J]. 电力系统自动化, 2020, 44(19): 194-207. DOI: 10.7500 / AEPS20200204003.
JIANG Haiyang, DU Ershun, ZHU Guiping, et al. Review and Prospect of Seasonal Energy Storage for Power System with High Proportion of Renewable Energy[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(19): 194-207. DOI: 10.7500 / AEPS20200204003.