混合储能容量配置与风电参与现货市场的协同优化策略研究

为解决新能源出力随机性导致的弃风弃光问题，研究人员提出了一种风电-混合储能（飞轮+锂电池）系统协同参与现货市场的容量优化配置策略。通过分解功率指令、建立考虑市场机制的经济收益目标函数，结合粒子群算法（PSO）优化储能容量，结果显示该系统可降低出力偏差89.86%，年均净利润提升47.1%，为高比例可再生能源电力系统转型提供了技术支撑。

　　

在全球加速推进碳达峰与碳中和战略的背景下，可再生能源装机容量呈现爆发式增长。2023年全球新增可再生能源装机近140GW，增速高达35%，风电和光伏已成为电力系统的核心组成部分。然而，这些"靠天吃饭"的能源形式出力具有显著的随机性和波动性，导致严重的弃风弃光现象。尤其在中国，缺乏有效的市场机制进一步加剧了可再生能源消纳难题。

现货市场作为实现电力资源实时（RT）竞争与配置的重要平台，其运行特性与可再生能源的物理特征高度契合，被视为促进新能源消纳的关键途径。国际经验表明，成熟的现货市场机制能够有效提升系统灵活性，但中国目前仍处于从火电为主向可再生能源转型的过渡期，面临着火电机组灵活性不足与新能源不可控的双重挑战。风电作为中国最重要的可再生能源形式，在参与现货市场时面临着日前（DA）预测出力与实际出力偏差大的困境，亟需通过储能配置来平抑波动、提升经济性。

针对这一关键问题，研究人员开展了一项创新性研究，提出风电-混合储能系统协同参与现货市场的容量优化配置策略。该研究通过耦合飞轮储能（响应高频指令）和锂电池储能（响应低频指令）的技术优势，构建了考虑市场交易机制的全生命周期经济性模型，并采用粒子群优化算法（PSO）求解最优配置方案。研究成果发表在《Journal of Energy Storage》上，为高比例可再生能源电力系统建设提供了重要参考。

研究主要采用了以下关键技术方法：基于山东电力现货市场交易规则构建市场出清模型；采用小波包分解技术实现功率指令的高低频分离；建立包含储能全生命周期成本、市场收益等多目标优化函数；运用实际风电场48MWh装机容量数据进行仿真验证。

市场交易与出清机制
研究详细分析了山东电力现货市场的交易规则，提出风电-储能系统通过联合申报方式参与市场竞价。系统根据飞轮储能（充放电效率0.95）和锂电池储能（效率0.9）的响应特性差异，分别处理高频和低频功率波动，显著提升了市场申报的准确性。

风电-储能系统容量配置
构建了以经济收益最大化为目标的容量优化模型，创新性地将DA申报系数、辅助服务市场收益等市场因素纳入考量。模型约束包括储能功率/容量限制、荷电状态（SOC）约束等，通过PSO算法求解得到最优配置方案。

储能配置结果验证
基于实际运行数据的仿真表明：配置混合储能后，风电场出力偏差降低89.86%，年均净利润提升47.1%。敏感性分析显示，DA申报系数每增加0.1，系统收益可提升2.3%；而储能价格下降20%可使投资回收期缩短至5年。

研究结论表明，所提出的混合储能配置策略能够有效解决风电参与现货市场的技术经济性难题。通过充分发挥飞轮储能（高频响应）和锂电池储能（能量型调节）的互补优势，不仅显著提升了风电场的市场竞争力，还为新型电力系统建设提供了可复用的解决方案。该研究的创新点在于：首次将现货市场交易机制深度融入储能容量配置模型；提出的功率指令分解方法延长了储能设备寿命；多因素敏感性分析为政策制定提供了量化依据。这些成果对推动能源结构转型、实现"双碳"目标具有重要实践价值。