科陆电子阮海明：电力辅助服务储能盈利模式与成本管理

储能目前经济效益能够算得过来的是调频市场，它的工况也是非常严酷的，在这种高强度满功率充放的工况下，如何来合理的配置选择系统，是一个非常挑战的事情。总体原则就是安全性和可靠性优先，设备歇一天，损失非常大（甚至上百万元），所以系统配置要适当的冗余，而且是一定要是久经考验的系统。另外成本考虑方面，我们建议利用技术的迭代更新降低成本，因为高密度配置技术的发展还有很大的空间来降低整站的综合成本。

——科陆电子阮海明

2020年8月26-28日，由中国能源研究会、中关村管委会、中关村科学城管委会指导，中国能源研究会储能专委会、中关村储能产业技术联盟、中国科学院工程热物理研究所联合主办的“第九届储能国际峰会暨展览会”在北京召开。峰会主题聚焦“聚储能十年之势，创产业十四五新机”，同期举办储能联盟十年纪念论坛。北极星储能网、北极星电力APP对本次峰会进行全程直播。

在8月28日举办的“储能与电力辅助市场”分论坛上，深圳市科陆电子科技股份有限公司技术总工程师，储能事业部首席技术官阮海明作了“电力辅助服务储能盈利模式与成本管理”主题报告。

科陆电子阮海明

阮海明：各位领导、各位专家，下午好，今天讲的是两个题目，一个是辅助服务的盈利模式和电力现货模式的探讨，第二个是辅助服务储能成本管理，这里分两部分，一个是产品层面，一个综合运维成面。

辅助服务的盈利模式和电力现货模式的探讨

我们反过来看一下，在电网调度这个层面上他们是怎么来做这个要求的。

电网调度有三个基本要求，一个是保电网安全，一个是减少弃风，最后才能兼顾调度的公平。在高风电渗透率的电网，安全权重是很不容易设置的，设高了弃风弃光就非常严重，设低了可能会造成全网的下旋备不足，使优化模型无解，特别在风电密集的区域，我们叫做弱电网的区域已经频繁的发生了。首先电网层面要有安全的基础上才能谈商业模式，因为各国电力一直是国家强行管制性的企业，一般每个国家的电力都是封闭的，就是为了安全问题。我们在谈自由市场的时候，一定是在安全的基础上，所谓“安全无价”，这一部分还是应该作为一个基础设施来投。

我们从另外一个角度来看，传统的发电在各种时间尺度上，特别在机电暂态这个区间，有严格的一些天然机制保障足够多的负反馈机制来稳定电网，而且我国电网也有很严格的三道防线设置，来应对突发事件。这里面就产生了很多电力专业业务，这些业务在电网里面有不同的名称，如旋备、一次调频、二次调频等，其实本质上就是在不同时间尺度上的一个平衡，因为电网它要随时做平衡。风电和光伏来了，这里就缺了很多东西，比如旋转惯量、一次调频，而且缺口越来越大，因为光伏跟风电增长速度非常快，而且都是集中在能源生产地这一边，缺的这部分就是电网急需的，以前缺的要补，后面发展的也是要齐头并进的。所以必须要有一个长效机制来发展储能，否则风电、光电的发展没法持续。

在AGC的调度机理里面，以南网为例，有直调跟网间的协调，网间主要是TBC模式，这是基本的东西。AGC需求总量是由这个公式里产生的，就有个积分环的控制，在这个里面就有一些参数和系数来确定了。像南网主要走的是CPS1和CPS2，一分钟之内要做一次比较，如果一分钟之内合格，这个CPS2就不启动，所以我们看AGC这些指令的时候是比较频繁的，因为积分项前面有个固定项，第一个动作就比较大，后面几个就通过一个闭环，这个反映了应对这种场景，一分钟的平衡能力就需要储能特别高的调节强度。电力市场分中长期市场跟现货市场，现货市场这部分，说起来确实是非常的漂亮，但是可能现在因为现货市场比例比较小，有些不到5%，中长期的这个还是固定的比较多，大家如果以固定中长期电量市场为主的话，现货这部分就会放松很多。

在现货市场这里我们看到，日前的电量市场、日内的电量市场以及实时电量市场，这些都是电量市场，但是辅助服务是电力市场，辅助服务要的是功率，它如果参与统一出清的话，出清模型就非常的关键，这个出清模型就涉及到一个重要的计算规则，出清模型是关系到整个市场对灵活性资源的有效激励跟利用效率，是个市场导向的指挥棒，每个区域这个最求的目标都不一样，所以这是个非常敏感的模型，政策的意图都反映在里面，不能频繁变动的。

我们看交易品种里面，目前比较单一，我们希望增加这7个交易品种，以一个机组为例，灵活性改造调完了之后，这个机组要改到30%的下限，一般是45%，这个上面向下的旋备，二次调频，中间是发电计划，上面是向上的调频跟向上的旋备，高渗透率可再生能源可能往往存在下旋备不足的问题，会产生一种无解的情况，一定要先安全、公平的原则来做。但是保安全个人认为不应该放在这块来谈，应该整个电网必须要有个兜底，保安全这部分储能的用处也是非常大，但是目前现在大家不太关注这一块，因为电网的输配电价里面不能包含这一部分，其实这部分还是希望能够尽快有一个政策的调整。这里面需要的储能调节的时间范围跟功率大小都是不一样的，包括风电、配储能配多少，能不能解决它的安全问题，目前普遍的配15%、20%储能其实都远远不能解决这个安全问题，可能风电光伏一下子没有的时候，它会掉下去80%，这个时候谁来顶？这个时候它也是要电力，而不是电量，在保安全这块还是大的电力的需求，这个需求的兜底应该由电网基础设施来承担，储能作为时间平移的工具，我们国家应该补上完成这个基础设施的建设，只有在这个基础上，才能比较好的谈自由市场问题。美国的市场虽然很发达，加州现在市场今年出现电价非常奇高离谱的情况，因为他们把所有的东西都放到市场里去了，就比较麻烦了。

储能能做的一些工作以及电网里面的调节我们有一个案例。一个30兆瓦的储能配100万千瓦的机组联合调频，其实我们除了做AGC，还做了很多的应用和测试，尽管这些应用和测试目前没有经济效益，我们还是在多方参与的情境下做了比较全面的技术验证，像一次调频，我们是一直主动参与，我们跟电厂的沟通，它更愿意保电量，而不愿意做这部分，甚至他宁愿丢掉这一部分，因为他做电量就会做的比较好，这涉及到一个煤耗还有考核指标等不漂亮了，大家知道发电机组要留预流发电空间，影响发电量的。

这里我重点讲一下广域直调，它是跨区域的直调，在区域电网里面，如果有一个重大的电源点丢失或者跳闸，启动直调能更快把这个频率拉回来，如果以后储能上的多了，这个对电网频率稳定是非常有好处的，因为现在都没有经济上的机制，还需要进一步的完善。另外独立储能电站，我们也是做了技术验证，因为独立储能电站有很多功能，安全稳定性都要独立，目前这些在机制上面也是没有被许可的。包括独立点储能电站需要黑启动、规模的保安电源，这些我们技术上都做了验证，现在储能技术比这个更先进了，另外我们在这里面实行了电池的云图谱科学化的运维。

独立储能电站标准还没出来，我们只能说尽量把这些功能做了，我们认为这些功能在未来非常重要，是储能真正的立身之本，这些强大的功能，希望有朝一日能得到政策的准入许可，以同等的条件公平参与电力的辅助市场或者电网安保。

储能的成本管理

储能的价值空间这里就不说了，在这种情况下，目前经济效益能够算得过来的是调频市场，它的工况也是非常高的，在这种高强度的工况环境下，如何来合理的配置跟选择系统，这是一个非常挑战的事情。因为总体原则就是安全跟可靠性，设备歇一天，损失都够买多少东西了，所以要适当的保守，但是一定要经过考验的系统。另外成本的考虑方面，我们建议利用技术的更新降低这个配置，因为技术的发展还有很大的空间来降配置。我这里举了一个例子，高集成度的、高功率密度的储能系统，可以减低非常多的配置。像这个3兆瓦储能的系统，我们是尽最大的可靠性和可用性的设计来的，非常高强度的运行状态下，它能够长期稳定的运行。它的各种功能也都非常的完整，而且对电网的投切都是有非常多的柔性设计在里面。

另外我们做了群控技术的3兆瓦PCS设计，以光纤环网把几十台甚至上百台连接起来，功率指令的闭环响应时间是10微秒级别，整个电站响应速度能做到25个毫秒的水平，如果配上液冷系统，就是标准的40尺箱子里面直流侧可以做到接近7兆瓦时，交流侧做到6兆瓦时的配置。如果放在风场或者放在AGC的环境下面，它能够节省土地面积50%多。这就意味着EPC施工大量的节约下来，虽然设备成本会增加一点，但是整体成本一定是减少的，以这种方式减少成本，其实是非常有意义的一件事情。

科陆储能产品精益维护服务体系

有云平台的服务体系，在全生命周期对客户做所有的服务。首先在项目开始的时候，在需求侧做价值的挖掘，可靠性设计、环境设计做了非常足的工夫，在服务过程中、工期管理方面也有全程的跟踪寿命。

我们有这样一套体系，全部在云平台上记录数据，整体过程可以追溯。这里面要解决很大的问题，其实在储能里面，特别像磷酸铁锂，它的充放电是一个很平的曲线，SOC、SOH的计算是非常不容易的，它有几个天生的软肋，电流有可能因为采样精度、时间间隔会造成一些固定的误差，虽然一个很小的误差，但是它会累计，有的时候系统SOC没有机会跑到高端的时候，它无法去校准，这个容量也是一个未知数，还有估算也是非常困难的。这些过程会很容易造成一些偏离，特别是对于高强度充放运行工况，因为这个跟电动汽车不一样，电动汽车充满了放光了，会到达电池的标定电压，在电网用可能一直在20%、80%的合理区间去跑，很难跑到两端去，看这个图，常规的一些计算时间久了，很小的偏差累计起来会导致百分之一二十的SOC偏差，这里就需要做电池的模型的计算以及数据驱动方法来做这些工作。

这里面用到了电池本体的模型，主要是两种，一种等效电路模型，另外是电化学的模型。这里面电池的模型，特别是电化学的模型里面，大概有四个动力学方程，两个静态的方程，总共有约12个偏微分方程和边界条件，这里面有30到80个参数构成的状态空间，能够代表电池内部的健康状态，这个信息得到之后就能够提前预知电池的趋势，防止电池出现意外的情况。因为我们只看电池的外部不知道内部的情况，如果完全用数据驱动的方式做，不跟内部参数挂钩，也是不知道它的趋势情况的，所以我们是以一种它能够完全的反映内部健康状态的参数，抽取出来评价电池状态。看这个公式，到了这步数学就可以解决这些问题，我们看到数据模拟基本上和实测数据是重叠的，说明这个模型非常精准，你看这种弯曲的地方，基本上是重叠起来的，但是数学公式比较复杂一点。利用现代的控制论的算法进行一个驱动，这里最后得到了精准的SOH跟SOC、SOP、SOE，在调频的领域，SOP是非常重要的，SOP的衰减就等于系统功率的直接衰减了，因为你就输不出功率出来了，会严重影响收益的。目前这些算法都是一些在控制雷达、反导系统里面都用的比较多的，特点是在噪声里面能够精确的追踪出原始的本性的特征。

我们现在一般是实验室跟现场同步运行的方式来做，在实验室这里加速现场的工况，在一定时间做脉冲甄别，再反过来做，最后生成前瞻性的质管控计划。把电池的各种状态以及复杂的参数用非常形象的图标的形式或者颜色、形状、字母，变成视觉上非常容易识别，因为一个海量数据非常难去跟踪，一个电站一天就会产生50多G的数据，人就没办法看，所以必须把它精简成这种表达的东西。在这个里面你可能几分钟就能把它的东西了解完了，不出现异常的地方就不出现了，出现异常的东西就会变成计算机能识别的东西，非常快能够找出问题。

科陆一直在跨界领域有一些独到的研究，多年参与了国家的一些项目，做了很多商业模式和解决方案，现在还在做更多的商业模式未知，但是解决方案已知的产品，我们也希望完全有能力能够参与到国家基础设施建设的过程里面。谢谢大家。