储能在多能互补集成优化中的应用

简介:

此前国家发改委、国家能源局发布了《关于推进多能互补集成优化示范工程建设的实施意见》,入选示范的项目将享受多种优惠条件,包括经国家认定的多能互补集成优化示范项目优先使用国家能源规划确定的各省(区、市)火电装机容量、可再生能源发展规模及补贴等总量指标额度;风光水火储多能互补示范项目就地消纳后的富余电量,可优先参与跨省区电力输送消纳;符合条件的项目可按程序申请可再生电价附加补贴,各省(区、市)可结合当地实际情况,通过初投资补贴或贴息、开设专项债券等方式给予相关项目具体支持政策。

综合此次示范项目的出炉,以及近期连续发布的各个能源规划、国家能源局就这些规划所做的解读来看,未来一段时期,能源行业将由单一能源进入到一个多种能源有机整合、集成互补的能源体系。

那么什么是多能互补,储能在多能互补集成优化中的应用都有哪些呢?电力规划设计总院战略规划处副处长徐东杰先生在2017国际储能峰会暨中国国际储能技术与应用展览会的演讲中提到:

一.多能互补集成优化

多能互补是指按照不同资源条件和用能对象,多种能源互相补充、协同供应,以满足用户用能需求。

多能互补并非全新的概念,热电联产、冷热电多联供、风火打捆等都可以称为多能互补。

1.目前多能互补遇到的困难

(1)各自为政,既难以满足个性化需求,也不利于降本增效

(2)转换输送环节过多,能源利用效率低

(3)可再生能源消纳问题日益严重

(4)新技术应用缺少动力

2.多能互补的背景

(1)经济背景:经济新常态、技术革命-产业革命-经济振兴

(2)社会背景:排放、雾霾、清洁发展、智慧能源

(3)技术背景:能源利用效率不高、可再生能源消纳困难、天然气消费不振

(4)政策背景:可再生能源补贴不足、电力体制改革、油气体制改革

3.多能互补要素

(1)按需定制(强调匹配、存量优先)

(2)因地制宜(符合自身实际)

(3)经济合理(利用好现有政策,探索新模式)

(4)智能友好(既满足个性需要,又符合整体要求)

4.多能互补——“互联网+”智慧能源

互联网与智慧能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新型态,建设能源生产消费的智能化体系,多能协同综合能源网络,与能源系统协同的信息通讯基础设施,将传统能源市场去中心化,实现供需双方实时互动,促进化石能源清洁高效利用,提升能源综合效率,推动能源市场开放和产业升级

5.能源互补——新能源微电网

新能源微电网是基于局部配电网建设的,风、光、天然气等各类分布式能源多能互补,具备较高新能源电力接入比例,可通过能量存储和优化配置实现本地能源生产与用能负荷基本平衡,可根据需要与公共电网灵活性互动且相对独立运行的智慧型能源综合利用局域网。

6.多能互补——“互联网+”智慧能源、新能源微电网及多能互补的区别与联系

不同点:(1)“互联网+”智慧能源更加侧重于能源与互联网技术的深度融合。

(2)多能互补更加强调多种能源品种的协同及梯级利用

(3)新能源微电网则是基于局部配电网建设的,风、光、天然气等各类分布式能源多能互补系统。

相同点:多能协同综合能源网络

7.多能互补——建设模式

多能互补集成优化示范工程主要有两种模式:一是面向终端用户电、热、冷、气等多种用能需求,因地制宜、统筹开发、互补利用传统能源和新能源,优化布局建设一体化集成供能基础设施,通过天然气热电冷三联供、分布式可再生能源和能源智能微网等方式,实现多能协同供应和能源综合梯级利用;二是利用大型综合能源基地风能、太阳能、水能、煤炭、天然气等资源组合优势,推进风光水火储多能互补系统建设运行。

8.多能互补——建设目标

2016年,在已有相关项目基础上,推动项目升级改造和系统整合,启动第一批示范工程建设。“十三五”期间,建成国家级终端一体化集成供能示范工程20项以上,国家级风光水火储多能互补示范工程3项以上。

到2020年,各省(区、市)新建产业园区采用终端一体化集成供能系统的比例达到50%左右,既有产业园区实施能源综合梯级利用改造的比例达到30%左右。国家级风光水火储多能互补示范工程弃风率控制在5%以内,弃光率控制在3%以内。

9.多能互补——建设原则

终端一体化集成供能系统以综合能源效率最大化,热、电、冷等负荷就地平衡调节,供能经济合理具有市场竞争力为主要目标,统筹优化系统配置,年平均化石能源转换效率应高于70%。风光水火储多能互补系统以优化存量为主,着重解决区域弃风、弃光、弃水问题;

创新多能互补集成优化示范工程政策环境、体制机制和商业模式,符合条件的示范项目优先执行国家有关灵活价格政策、激励政策和改革举措。

10.多能互补——建设特点

(1)通过能源多联产和能源梯级利用提高化石能源转化效率

(2)通过优化能源系统,减少弃风、弃光和弃水,提高可再生能源消纳比例

(3)优先就近消纳,智能化、信息化生产与消费

(4)体现技术创新、装备创新、模式创新

二.储能在多能互补集成优化中的应用

1.我国储能项目统计

2.储能发展障碍

(1)技术路线不成熟(化学、物理、电磁)

(2)经济性有待提升(投资,寿命,维护,转换率)

(3)定价体系不明确(作用不易量化)

(4)市场机制不完善(辅助服务,商业运行模式)

(5)缺乏数据支撑(大容量项目少)

3.储能发展案例

得益于技术进步、成本降低,在目前无补贴的情况下,储能在一些解决方案上已实现有条件的商业化运行

(1)储能系统与火电机组捆绑参与电网调频服务的商业示范项目取得了较好的应用效果,锂离子电池的灵活快速调节能力为项目带来了商业价值。

(2)储能已经被验证的应用主要包括解决弃风/弃光,跟踪计划出力,平滑输出和参与调峰调频辅助服务。

传统的电力系统,发-输-配-用一次完成。随着大规模新能源电力接入电网,电力系统需要在随机波动的符合需求与随机波动的电源之间实现能量的供需平衡,其结构形态、运行控制方式以及规划建设与管理发生根本性变革。

储能技术的发展为实现这种变革提供了物理支撑,但是技术的持续进步还需要商业运行模式的支持。

4.储能的作用

(1)通过峰谷电价差套利

(2)平滑出力

(3)跟踪计划出力

(4)参与调峰、调频辅助服务

(5)存储弃风、弃光电量

(6)构建友好型电源(虚拟同步机)

(7)增加系统灵活性,构建供给侧和需求侧间得桥梁

多能互补集成优化工程中,储能往往会不同于之前的单一运行模式,至少还应考虑在整体运行中的方式。同时考虑到多个能源品种的综合供需,有时还会跨出电力系统,与冷热供应,燃气等进一步统筹。

5.储能发展驱动

从政策层面看,补贴和补偿政策,市场机制和价格机制是推动储能应用可盈利的几个因素,多能互补示范项目将在下面一段时间,集中研究听取关于储能的汇报;从技术和应用层面看,降低技术成本、寻找更多的储能市场机会则是储能从业者接下来的重点工作。未来,我国的能源变革、大规模可再生能源的接入和电力体制改革进一步深化都将给储能产业创造巨大的市场商机,储能技术的发展优化也将更贴近市场和用户的需求。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
20天前
|
机器学习/深度学习 敏捷开发 人工智能
深入探究持续集成在软件测试中的应用
【4月更文挑战第23天】 随着敏捷开发和DevOps文化的普及,持续集成(CI)已成为软件开发生命周期中不可或缺的一环。本文旨在剖析持续集成如何革新软件测试流程,提升测试效率及质量。文中不仅探讨了CI的基本原理与架构,还细致地分析了其对测试自动化、快速反馈以及质量控制的显著影响。同时,通过实际案例分析,揭示了实施CI的最佳实践及其面临的挑战。最终,文章提出了未来持续集成在测试领域可能的发展方向,为软件测试专业人士提供了前瞻性的参考。
|
1月前
|
分布式计算 中间件 API
中间件应用集成的介绍
中间件应用集成在系统集成中扮演关键角色,通过中间件层连接和协调异构系统,促进通信与数据共享。它提供标准接口,简化集成过程,提升效率,实现业务流程统一。中间件类型多样,如集成、交易、工作量、门户中间件等,可根据需求定制,增强系统可用性、可扩展性,降低成本,助力企业提高效率和竞争力。
17 2
|
23天前
|
测试技术 持续交付 开发工具
《Git 简易速速上手小册》第6章:Git 在持续集成/持续部署(CI/CD)中的应用(2024 最新版)
《Git 简易速速上手小册》第6章:Git 在持续集成/持续部署(CI/CD)中的应用(2024 最新版)
38 2
|
1月前
|
敏捷开发 监控 Devops
提升软件测试效率:自动化与持续集成的应用
【4月更文挑战第5天】 在快速迭代的软件开发周期中,确保代码质量和功能的正确性变得日益重要。本文将探讨如何通过自动化测试和持续集成(CI)的结合来提升软件测试的效率和可靠性。自动化测试不仅可以减少重复性工作,提高测试覆盖率,还能快速反馈测试结果,而持续集成的实施则允许开发团队频繁地集成新代码,及早发现集成错误,确保软件质量。文章还将讨论实施这两种策略时面临的挑战及克服这些挑战的策略。
|
4天前
|
缓存 关系型数据库 数据库
【Docker 专栏】Docker 与容器化数据库的集成与优化
【5月更文挑战第9天】本文探讨了Docker与容器化数据库集成的优势,如快速部署、环境一致性、资源隔离和可扩展性,并列举了常见容器化数据库(如MySQL、PostgreSQL和MongoDB)。讨论了集成方法、注意事项、优化策略,包括资源调整、缓存优化和监控告警。此外,强调了数据备份、恢复测试及性能评估的重要性。未来,随着技术发展,二者的集成将更紧密,为数据管理带来更多可能性。掌握此技术将应对数字化时代的机遇与挑战。
【Docker 专栏】Docker 与容器化数据库的集成与优化
|
6天前
|
敏捷开发 数据管理 测试技术
探索自动化测试在持续集成环境中的优化策略
【5月更文挑战第6天】 本文旨在深入剖析自动化测试在持续集成(CI)环境中所面临的挑战,并提出一系列创新的优化策略。通过对现代软件开发过程中自动化测试角色的分析,我们揭示了在快速迭代和部署的背景下,如何通过改进测试框架、选择合适的测试工具、以及实施数据驱动测试等手段来提高测试效率和准确性。文章不仅聚焦于技术层面的解决方案,还探讨了团队协作和流程管理对提升自动化测试效能的重要性。
|
12天前
|
传感器 数据采集 数据处理
MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化
MATLAB热传导方程模型最小二乘法模型、线性规划对集成电路板炉温优化
|
12天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
【4月更文挑战第30天】集成学习通过组合多个基学习器提升预测准确性,广泛应用于分类、回归等问题。主要步骤包括生成基学习器、训练和结合预测结果。算法类型有Bagging(如随机森林)、Boosting(如AdaBoost)和Stacking。Python中可使用scikit-learn实现,如示例代码展示的随机森林分类。集成学习能降低模型方差,缓解过拟合,提高预测性能。
|
13天前
|
敏捷开发 机器学习/深度学习 Java
Java中的异常处理机制深入理解与实践:持续集成在软件测试中的应用探索自动化测试在敏捷开发中的关键作用
【4月更文挑战第29天】在Java编程中,异常处理是一个重要的概念。它允许开发者在程序执行过程中遇到错误或异常情况时,能够捕获并处理这些异常,从而保证程序的稳定运行。本文将详细介绍Java中的异常处理机制,包括异常的分类、异常的处理方式以及自定义异常等内容。 【4月更文挑战第29天】 随着敏捷开发和DevOps文化的兴起,持续集成(CI)已成为现代软件开发周期中不可或缺的一环。本文将探讨持续集成在软件测试领域内的关键作用、实施策略以及面临的挑战。通过对自动化构建、测试用例管理、及时反馈等核心要素的详细分析,揭示持续集成如何提高软件质量和加速交付过程。 【4月更文挑战第29天】 在当今快速发
|
14天前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
深入探究持续集成在软件测试中的应用与优化
【4月更文挑战第28天】随着敏捷开发模式的普及,持续集成(Continuous Integration, CI)已成为软件开发工作流中不可或缺的一环。本文将深入探讨CI在软件测试领域的关键作用,分析其如何提升测试效率和质量,并指出实践中常见的挑战及解决策略。通过对自动化测试流程、测试驱动开发(TDD)以及持续部署(CD)等关键技术的综合运用,揭示了构建高效、可靠软件系统的方法论。