0 引言

随着新能源在电力系统中占比持续提升，其出力波动性与随机性给系统功率平衡、电压稳定及供电可靠性带来严峻挑战，而大规模储能系统凭借能量存储与快速调节能力，成为解决上述问题、支撑电力系统升级的核心技术。无论是平抑负荷峰谷差的调峰需求、维持频率稳定的调频需求，还是提升风电光伏消纳率的场景需求，均对储能系统的容量配置科学性与调度策略合理性提出极高要求。当前，储能容量配置易受成本、可靠性、系统运行特性等多因素制约，调度策略也需适配不同工况动态调整。开展大规模储能系统容量配置与调度策略研究，可明确二者与电力系统运行的协同逻辑，为构建高效、经济、稳定的储能应用体系提供支撑，助力电力系统向高比例新能源、高灵活性的方向转型。

1 大规模储能系统容量配置的理论与方法

1.1 电力系统运行特性与储能容量配置的关联逻辑

电力系统运行特性是储能容量配置的核心依据，二者存在紧密的协同关联逻辑。系统负荷特性方面，负荷峰谷差的大小、峰谷持续时长直接决定储能调峰所需的容量规模，峰谷差越大、高峰或低谷持续时间越长，对储能的容量与放电时长要求越高。新能源出力特性上，风电、光伏的波动幅度与随机性越强，为平抑波动、保障出力稳定，所需储能容量需相应增加，以弥补新能源出力与负荷需求的实时差值。此外，系统的电压稳定要求、频率调节需求也会影响储能容量配置，例如调频场景需储能具备快速功率响应能力，容量配置需匹配系统调频的功率缺额与调节速率，这些运行特性共同构成储能容量配置的基础逻辑，确保配置结果与系统实际需求高度适配。

1.2 储能容量配置的关键影响因素

储能容量配置受多维度关键因素制约，需综合权衡以实现科学配置。成本约束是核心影响因素之一，包括储能设备的初始投资成本、运行维护成本及寿命周期内的总经济性，容量过大易导致投资浪费，过小则无法满足系统需求，需在成本与效益间找到最优平衡。可靠性要求也至关重要，需考虑极端天气、设备故障等场景下的系统供电保障，配置足够容量以应对突发功率缺额，避免因储能容量不足引发供电中断。技术参数方面，储能系统的充放电效率、功率密度、循环寿命等指标直接影响容量实际效用，例如充放电效率低会导致实际可用容量下降，需在配置时预留冗余；循环寿命则关系到长期运行的经济性，需结合系统运行周期合理规划容量规模^[1]。

1.3 容量优化配置模型构建

容量优化配置模型构建需围绕多目标协同与场景适配展开，确保模型的实用性与科学性。模型以满足电力系统多需求为目标，将调峰、调频、新能源消纳等需求转化为量化指标，构建包含经济性、可靠性、环保性的多目标优化函数，通过权重分配平衡不同目标的优先级。场景分析是模型构建的重要环节，需模拟不同负荷水平、新能源出力场景及系统扰动情况，确保模型在多样工况下均能输出合理配置方案。同时，引入先进算法提升模型求解效率，例如采用粒子群优化、遗传算法等智能算法，对储能容量、充放电时长等变量进行寻优，最终输出兼顾经济性与功能性的最优容量配置结果，为实际工程应用提供精准指导。 

2 大规模储能系统的调度策略设计与优化

2.1 电力系统不同场景下的储能调度目标

电力系统不同场景下的储能调度目标需结合系统运行需求精准定位。调峰场景中，调度目标聚焦平抑负荷波动，通过在负荷低谷期存储电能、高峰期限释放电能，缩小负荷峰谷差，降低火电机组启停频率与调峰压力；调频场景需以快速响应为核心，通过实时调整储能充放电功率，补偿系统有功功率缺额，维持电网频率在允许范围；新能源消纳场景则旨在存储风电、光伏的弃电能量，在出力不足时释放，提升可再生能源利用率；备用场景下，调度目标是确保储能具备快速充放电能力，在系统发生故障或突发功率缺额时，及时提供应急功率支撑，保障供电连续性。这些目标需根据电网运行状态动态调整优先级，确保储能调度与系统整体需求适配^[2]。

2.2 基础调度策略的原理与适配性

大规模储能系统的基础调度策略以简单高效为核心，其原理与适配性需结合应用场景分析。定功率调度策略通过设定固定充放电功率值，在指定时段内按恒定功率完成能量存储或释放，原理简单且易操作，适配负荷波动平缓、需求稳定的场景，但灵活性不足，难以应对复杂工况。基于负荷预测的调度策略，通过分析历史负荷数据构建预测模型，提前规划储能充放电时段与功率，原理是利用预测信息匹配负荷变化，适配负荷规律较清晰的区域电网，可提升调度针对性，但受预测精度影响较大，当负荷突变时易出现调度偏差。这两类基础调度策略凭借简洁的逻辑与易实施的特点，为大规模储能系统的日常调度提供了不可或缺的底层技术支撑，但其适配性需紧密结合电力系统的负荷特性、新能源出力规律及运行需求等实际情况，进行科学合理的选择与应用^[3]。

2.3 智能调度策略优化

大规模储能系统智能调度策略优化需围绕动态性、协同性与安全性展开。动态自适应调度通过实时采集电网负荷、新能源出力、储能状态等数据，构建工况识别模型，自动调整充放电功率与时段，无需人工干预即可适配工况变化，提升调度灵活性；多能协同调度整合储能与风电、光伏、火电等多种能源，通过建立协同控制机制，实现多能源互补，在提升新能源消纳的同时，保障系统功率平衡；风险管控优化则通过引入风险评估模型，识别调度过程中可能出现的过充过放、功率冲击等风险，提前制定预防与应对措施，确保储能与电网安全运行。这些优化方向通过融合智能算法与调度逻辑，显著提升了储能调度的科学性与可靠性。

3 结语

围绕大规模储能系统在电力系统中的容量配置与调度策略，研究明确了不同场景下的调度目标，剖析了基础调度策略的原理与适配性，提出了智能调度优化方向，同时梳理了容量配置与系统运行的关联逻辑，构建了多目标优化配置思路，形成了适配电力系统需求的储能应用技术框架。随着电力系统向高比例新能源、高灵活性转型，未来需进一步深化储能与多能源的协同调度机制，提升容量配置模型对复杂工况的适配能力。本研究成果可助力优化储能系统的规划与运行，提升电力系统对新能源的接纳效率与安全稳定水平，为新型电力系统的构建提供技术支撑。

参考文献

[1]齐晓光,姚福星,朱天曈,等.考虑大规模风电接入的电力系统混合储能容量优化配置[J].电力自动化设备, 2021(010):041.

[2]韩勇,郑翔宇,彭生江,等.大规模风电集中接入的电力系统储能容量配置策略[J].中国电力, 2015(6):6.

[3]刘天宇.储能参与含大规模风电电力系统调频的容量优化配置研究[D].吉林建筑大学,2020.