《全球能源互联网》2021年第5期已正式出版，本期刊载了“规模化储能技术进展及其在高比例可再生能源和电力电子设备电力系统中的应用”专题的10篇论文，我组论文《基于重力储能的风光储系统多目标容量优化规划》很荣幸获得推荐。

特约主编寄语

为实现《巴黎协定》目标，推动能源生产及消费向清洁低碳化转型，实现可持续发展，风电及光伏等可再生能源得到了迅速发展。2013—2020年期间，全球可再生能源发电量增长了45%，预计到2040年将达到总发电量的40%。由于可再生能源具有很强的波动性和随机性，且电力系统中可再生能源的高占比带来系统转动惯量下降、电压支撑能力变弱及高度电力电子化等问题，给含高比例可再生能源电力系统的运行灵活性及安全稳定带来了巨大挑战。

储能技术应用于电力系统，具有削峰填谷、平滑可再生能源波动、提供频率及电压支撑等系列功能，必将成为构建以新能源为主体的新型电力系统的重要技术组成部分。

《全球能源互联网》编辑部紧追学术前沿和研究热点，邀请我们担任特约主编，共同策划规模化储能技术进展及其在高比例可再生能源和电力电子设备电力系统中的应用"专题，交流各类储能技术的最新研究进展以及在"双高"电力系统中的应用发展趋势、关键技术难点及解决方案等，征集并发表相关专家在该领域的最新研究成果。

本专题共收录论文5篇，聚焦3个方面的研究。电化学储能方面，因具有响应速度快、能量密度高、部署灵活方便的特点，其规模化建设有望在电网调峰调频、波动平抑、紧急功率支援等场景中发挥重要作用，并在电动汽车、微电网以及可再生能源并网方面有着其他储能方式不可比拟的优势。但传统电化学储能系统采用固定串并联连接方式，无法实现电池单体层面的精准检测和管控，单点故障将极大影响系统性能。清华大学慈松等着重分析了数字储能系统可重构电池网控制架构、基于可重构电池网络的电池状态检测方法、系统运行优化控制方法，以已完成的实际应用案例展示数字无损梯次利用储能系统在实现配电网有功/无功调节、电池一致性与联合输出功率的稳定控制效果，证实了百千瓦级数字储能系统的可行性。氢能利用方面，全球能源互联网研究院赵雪莹等综述了氢能绿色制取的关键技术进展，分析了欧洲、日本等在绿氢制取方面的先进案例，研究了电解制氢技术的成本组成以及降低成本的途径，提出未来应研究新能源输入对电解槽及制氢系统影响，提高电解槽和系统可靠性与耐久性，提升电解槽关键材料与核心部件自主化研发水平。全球能能源互联网研究院宋小云等综述了目前中国主要的工业副产氢气来源及其市场容量，对照PEM燃料电池对原料气的纯度要求及各类杂质对燃料电池性能的影响，综述了几种适于PEM燃料电池的副产氢气纯化技术及应用现状，研究了工业副产氢气纯化后作为PEM燃料电池原料气的经济性，展望了其在电网大规模应用的前景。储能容量规划方面，南京工程学院葛乐等综合分析了并网型微电网的混合储能经济性与联络线功率波动平抑效果，提出了基于非合作博弈的混合储能容量优化配置方法。武汉理工大学侯慧等基于依托山体的重力储能，以风光储多能源混合系统中风电场容量、光伏电站容量和储能系统容量为决策变量，建立了以系统总成本最小和包括风光互补特性、供电自给损失率及风光储多能源混合系统贡献率等因素的综合指标最优为目标函数的多目标容量优化规划模型，并利用多目标自适应混沌粒子群算法求解模型，为风光储多能源混合系统在不同偏好下的规划提供了参考。

基于重力储能的风光储系统多目标容量优化规划
刘志刚1,2，伍也凡1,2，肖振锋1,2，姚颖1,2，何书耘1,2，刘顺成1,2，徐焘3，侯慧3*

（1.国网湖南省电力有限公司经济技术研究院；2.能源互联网供需运营湖南省重点实验室；3.武汉理工大学自动化学院）

【摘要】风电场、光伏电站和储能系统的容量优化规划是降低风光储多能源混合系统成本、保证系统可靠性的有效措施之一。依托山体的重力储能，可以风光储多能源混合系统中风电场容量、光伏电站容量和储能系统容量为决策变量，建立以系统总成本最小和包括风光互补特性、供电自给损失率及风光储多能源混合系统贡献率等因素的综合指标最优为目标函数的多目标容量优化规划模型，并利用多目标自适应混沌粒子群算法求解模型。基于此，考虑不同规划偏好，利用逼近理想解排序法对帕累托前沿进行排序，得到不同规划偏好下的最优规划方案。另外，利用熵权法定权的秩和比评价方法对不同规划方案的可靠性指标进行了评价，并选取某典型日对规划方案的运行状态进行分析。仿真结果表明，所提模型具有良好的经济性及可靠性，为风光储多能源混合系统在不同偏好下的规划提供了参考。

关键词：重力储能；风光储；多能源混合系统；容量优化规划；规划偏好

构建具备清洁低碳、安全可控、灵活高效等基本特征的新型电力系统，是加快“双碳”目标达成的战略选择。在此背景下，本文选取重力储能这一循环效率高、运行成本低、无污染的特殊储能方式，以优化系统总成本、风光互补特性、供电自给损失率及风光储混合系统贡献率等为目标，研究了风光储混合系统的多目标容量优化规划模型，并考虑不同规划偏好，得到不同规划偏好下的最优规划方案。算例证明重力储能是未来降低风光储混合系统成本、保证新型电力系统可靠性的有效手段之一。

研究成果

1. 提出了一种依托山体的重力储能模型，利用山体落差高度来储存能量，具有原理简单、循环效率高、运行成本低、无污染等优点。

2. 在不同规划偏好下，通过进行风光储混合系统不同规划方案对比，最终得出最优规划方案，可同时兼顾系统总成本及系统可靠性。

3. 在典型日场景下深入分析不同规划方案中的各部分出力曲线可知，本文所提多目标容量优化规划模型能有效提高风光储混合系统贡献率，优化风光互补特性，保证供电的可靠性。

主要内容

在我国风能和太阳能资源丰富的西北地区，采用风光储混合系统具有非常广阔的应用前景而能否科学合理地规划风电场、光伏电站及储能系统容量，对于其运行的可靠性和经济性有着至关重要的影响。

在多山地的西北地区受建设规模、场地环境等影响，多数储能技术应用有局限。而依托山体的重力储能在山地较多地区具有天然优势，可用于大规模储能。重力储能利用山体落差高度储存能量，它的建设可以适应地形的变化，储能载体可以循环利用，几乎不会对环境造成污染，具有广阔的应用前景。基于上述背景，本文以依托山体的重力储能为储能形式，建立风光储混合系统最优容量规划模型，以系统总成本最小和包括风光互补特性、供电自给损失率及风光储混合系统贡献率最优等为目标，以提升系统的经济性及可靠性，系统结构如图1所示。

目标函数1为系统总成本最小，目标函数2为综合指标最优，利用自适应混沌粒子群算法进行仿真求解，得到一系列非劣解，并由一系列非劣解组成帕累托前沿。在帕累托前沿中，利用熵权法求解不同目标函数的权重，并利用逼近理想解排序法对求得的帕累托前沿进行排序评价，选择排序评价最优的解作为最优规划方案，具体计算流程如图2所示。

在实际规划过程中，需要确定一种最优的规划方案，因此，需要根据不同规划偏好在帕累托前沿中选择最优规划方案。为表现不同的规划偏好，本文提出4种规划方案，具体的规划方案及目标函数权重值如表1所示。

本文利用逼近理想解排序法对帕累托前沿中11种方案进行计算排序，选择得出在4种不同规划偏好下各自对应的最优规划结果，4种规划方案下的系统总成本及综合指标值如图3所示。

对比4种规划方案来看，方案二的系统总成本最小，方案三的综合指标最优。规划方案一虽然在4种方案中均不属于最优，但其兼顾了系统的成本及可靠性，有效降低了系统总成本，提高了系统的可靠性。相比而言，规划方案二认为系统的总成本重要，忽视了系统的可靠性，得到的系统总成本是最小的，但综合指标值却是几种规划方案中最小的。同样地，规划方案三认为系统的可靠性重要，忽视了系统的总成本，得到的综合指标值是最优的，但系统总成本却是最大的。规划方案四同样既考虑系统总成本，又考虑系统可靠性，在损失一定成本的同时有效优化了综合指标。

针对4种多目标容量优化规划方案，选取某典型日，对典型日下24小时不同规划方案的各部分出力进行分析，如图4-图7所示。​

方案中的风电场、光伏电站、重力储能的容量不同，导致每时刻风力、光伏出力不同，重力储能在配合时进行储能和放电的电量也不同。由图4-图7可知，不同规划方案的出力曲线趋势一致，这主要是因为不同规划方案规划的风电场、光伏电站的容量相差不大，但仍能看出规划方案二中每时刻的光伏出力较大，而规划方案三中每时刻的风力出力较大。

另外，对比分析不同规划方案下风光储混合系统的供电、购电及售电，分别如图8-图11所示。

整体来看，除个别时刻购电部分水平较高外，其他时刻供电部分均大于购电时刻，能够有效提高风光储混合系统贡献率，同时有效提升了风光互补特性。另外，尽管风光储混合系统对电网的依赖程度比较高，但这样有效保证了系统的供电可靠性。

本文引文信息

刘志刚，伍也凡，肖振锋，姚颖，何书耘，刘顺成，徐焘，侯慧.基于重力储能的风光储系统多目标容量优化规划[J].全球能源互联网，2021, 4(5): 464-475.

LIU Zhigang, WU Yefan, XIAO Zhenfeng, YAO Ying, HE Shuyun, LIU Shuncheng, XU Tao, HOU Hui. Multi-objective optimal capacity planning of the wind-photovoltaic-storage system based on gravity energy storage[J]. Journal of Global Energy Interconnection, 2021， 4(5): 464-475(in Chinese).

研究团队

能源互联网供需运营湖南省重点实验室致力加快打破能源互联网发展"瓶颈'及壁垒,服务全省能源供需安全保障战略决策及运营体系智慧转型，促进前沿领域引领。系统地围绕严重制约能源互联网发展的供需运营中枢环节构建技术体系，贯穿规划-运行交易经营关键流程，成果贴近宏观政策与生产实际需求,突出新形势下能源电力经济发展规律研判预警及供需安全保障,突出能源价格机制杠杆作用下的高效运营交易及降低能耗与用能成本、突出储能大规模发展背景下能源互联网多维仿真技术专业融合特色，按照政策模拟、方法创新、平台构建和示范应用的思路，多方位支撑能源互联网可持续发展。

实验室由固定人员和流动人员组成，固定专职科研人员99名，含长江学者1名，博士53名、硕士37名、高级及以上职称人员80多名。学术委员会成员9名，含中国科学院院士1名，长江学者3名。

研究团队合作单位武汉理.工大学智慧电力创研团队长期致力于能源互联网方向的基础理论及重大科技问题研究，基于多学科交叉与融合，开展能源互联网最优规划与运行、电力系统安全风险评估、电气设备智能化监测等关键技术研究，服务国家双碳目标等重大战略需求。2012-2021年， 承担了国家重点研发计划1项，国家自然科学基金项目6项，中国博士后科学基金1项，湖北省技术创新重大项目2项，企业委托项目40余项，成果获得1项中国电力科学技术进步奖二等奖(2019年度)，1项中电联电力科技创新奖-等奖(2019年度)， 1项中国南方电网科技进步二等奖(2019年度)，1项湖北省技术发明二等奖(201 9年度)，1项电力建设科学技术进步奖(2019年度)，1项四川省电力公司科技进步=等奖(2020年度)，1项广 东电网公司科学技术奖励二等奖(2014年度)及三等奖(2014年度), 1项广 东电网公司电力科学研究院专利奖二等奖(2014年度)及 三等奖(2014年度)，1项广东电网公司科学技术奖励一等奖(2013年度)， 1项中国铁道建筑总公司科学技术奖一等奖(201 2年度)等。团队发表SCI/EI检索论文100余篇 ,获得国家授权发明专利20余项，已成长为国内能源互联网最优规划与运行方向重要技术人才储备群体。