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近年来，随着风力发电以及光伏发电等新能源发电方式的不断并网，增加了电网系统的运行调控难度，电网对调频资源的需求也越来越高。同时，传统火电机组占比降低，电网可用的调频资源减少，调频容量不足的问题凸显。此外，由于传统火电机组的旋转惯性，对有功功率的调节响应速度较慢［1-2］，寻求新型调频手段辅助传统火电机组提升电网整体调频性能成为当前研究的热点［3-4］。
以广东为例，随着大批量海上风电接入，电网中风电装机容量不断增加，加上西电东送占比逐年增大，电网调频难度加剧。广东地区电源结构以大型燃煤机组为主，占总装机容量47.1%，调频依靠火电机组时调节任务繁重。燃煤机组长期承担繁重的调节任务，会造成发电机组设备磨损严重，增加燃料损耗，超净排放目标难以实现等一系列负面影响［5-6］。快速调频资源主要以联合循环电厂、抽蓄电厂和水电为主，其装机容量占全省装机容量30.4%，快速调节资源稀缺，调频的形势相对紧张。
储能应用在调频领域，由于具备有功功率双向调节、响应速度快、调节精度高的特性，调频效果远好于常规发电机组。近几年来，在我国火电机组中采用电池储能系统联合进行调频，已经在工程中逐渐得到应用［7-9］。相关文献［10-15］对储能联合调频的经济效益进行了计算。
虽然储能可以显著提高火电厂的AGC性能，带来调频收益的提升，但由于其成本较高，储能容量并不是越大越好。目前国内火电联合调频项目大多根据工程经验，按照1.5%~3.0%的机组容量配置储能［16-17］，区域电网对调频资源的实际需求考虑不足，也没有考虑到机组性能的差异对储能容量选型的影响。
本文建立储能联合调频的收益模型，并以广东某电厂为研究对象，对机组和储能联合调频进行仿真计算，研究不同储能功率下的联合调频性能和调频收益，选择合适的储能功率，并与工程经验进行比较。
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如图1所示，电网调度AGC指令下发到机组，储能系统同时获取该AGC指令，由于火电机组响应速度较慢（min级），储能系统利用自身响应速度快（s级）的特性先弥补短时间内机组出力与AGC指令间的功率差值。等机组响应跟上之后，储能系统出力可以逐渐降低，以确保储能系统和机组联合出力与AGC指令保持一致，并准备下一次AGC指令响应。
图 1 联合调频原理
Figure 1. Principle of generator-storage combined frequency regulation
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根据《广东调频辅助服务市场交易规则（试行）》，广东调频市场补偿费用分为调频里程补偿和AGC容量补偿。发电单元日AGC补偿费用计算公式如下：
(（1）) -
中标发电单元在广东调频市场中提供调频服务可以获得相应的调频里程补偿。发电单元的日调频里程补偿计算公式如下：
(（2）) 式中：
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发电单元AGC容量为发电单元当前出力点在5分钟内向上可调容量与向下可调容量之和。发电单元日AGC容量补偿计算公式如下：
(（3）) 式中：
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调频里程是指发电单元响应AGC控制指令后结束时的实际出力值与响应指令时的出力值之差的绝对值。某时间段内的总调频里程为该时段内发电单元响应AGC控制指令的调频里程之和。总调频里程计算公式如下：
(（4）) 式中：
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综合调节性能指标指发电单元响应AGC控制指令的综合性能表现，计算公式如下：
(（5）) 式中：调节速率
(（6）) (（7）) (（8）) -
以广东某燃煤电厂#2机组和#4机组为储能联合调频改造对象，单机容量330 MW。考虑设置一套储能系统，储能单元同时接入#2机组和#4机组，采用一拖二方式运行，储能可在两台机组间切换，配合电厂的单机AGC运行模式。
对电厂机组和储能系统分别建模，并基于机组7天（Day1~Day7）的实际历史运行数据和市场出清价格，对不同储能容量P（MW）进行联合调频仿真模拟运算。储能电池的放电功率按2C考虑，储能功率区间设置为机组容量的1%~5%。
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仿真结果如图2~图3所示，储能系统能大幅提升机组的
图 2 #2机组不同储能功率下的调节速率
Figure 2. Curves of regulation rate VS. battery power（#2 unit）
图 3 #4机组不同储能功率下的调节速率
Figure 3. Curves of regulation rate VS. battery power（#4 unit）
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如图4~图5所示，储能系统能小幅增加机组的
图 4 #2机组不同储能功率下的响应时间
Figure 4. Curves of response time VS. battery power（#2 unit）
图 5 #4机组不同储能功率下的响应时间
Figure 5. Curves of response time VS. battery power（#4 unit）
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如图6~图7所示，储能系统对调节精度
图 6 #2机组不同储能功率下的调节精度
Figure 6. Curves of adjustment accuracy VS. battery power（#2 unit）
图 7 #4机组不同储能功率下的调节精度
Figure 7. Curves of adjustment accuracy VS. battery power（#4 unit）
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仿真结果如图8~图9所示，储能系统能大幅提升机组的
图 8 #2机组不同储能功率下的调节性能指标
Figure 8. Curves of performance index
图 9 #4机组不同储能功率下的调节性能指标
Figure 9. Curves of performance index
以7天的仿真运行数据来看，按平均值计算，当储能功率为9 MW、10 MW和12 MW时，#2机组的
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仿真结果如图10~图11所示，储能系统在一定程度上能增加机组的调频里程。随着储能功率的增加，
图 10 #2机组不同储能功率下的调频里程
Figure 10. Curves of regulation mileage VS. battery power（#2 unit）
图 11 #4机组不同储能功率下的调频里程
Figure 11. Curves of regulation mileage VS. battery power（#4 unit）
以7天的仿真运行数据来看，按平均值计算，当储能功率为9 MW、10 MW和12 MW时，#2机组的
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仿真结果如图12~图13所示，储能系统能大幅提升机组日调频收益。随着储能功率的增加，日调频收益
图 12 #2机组不同储能功率下的日调频收益
Figure 12. Curves of income VS. battery power（#2 unit）
图 13 #4机组不同储能功率下的日调频收益
Figure 13. Curves of income VS. battery power（#4 unit）
以7天的仿真运行数据来看，按平均值计算，当储能功率为9 MW、10 MW和12 MW时，#2机组的
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不同储能功率下联合调频的性能和收益见表1。与储能功率为9 MW相比，当储能功率为10 MW和12 MW时，日调频收益的提升很小。实际工程中，建议储能容量可按9 MW考虑，与联合调频项目经验按照3.0%的机组容量配置储能基本相符。
表 1 联合调频性能和收益汇总表
Table 1.
Table of performance and income 机组号 储能容量 调节性能k 日调频收益R/元 绝对值 相对值/% 绝对值 相对值/% #2 9 MW（基准） 2.39 — 74 417 — 10 MW 2.42 101.3 76 663 103.0 12 MW 2.43 101.7 78 791 105.9 #4 9 MW（基准） 2.44 — 103 163 — 10 MW 2.47 101.2 105 764 102.5 12 MW 2.48 101.6 107 981 104.7 1）对于不同的机组，即使处于同一调频控制区且机组容量相同，由于机组本身性能的差异，储能对机组性能提升的影响也不相同。
2）由于每日的机组运行状况和电网调频需求不同，再加上调频市场中博弈的存在，对于同一台机组，日调频收益均不相同，储能对机组调频收益的提升也不相同。
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本文建立了储能联合调频的收益模型，并基于广东某电厂2台机组7天的历史运行数据，对机组和储能联合调频进行仿真计算，分析储能功率选择对联合调频性能的影响，并充分考虑调频市场出清价格的波动，以实际的市场出清价格进行调频收益计算，分析储能功率对调频收益的影响，仿真结果更具有参考意义。
结果表明：
1）储能系统能大幅提升机组的调频性能。随着储能功率的增加，调频性能的改善越来越明显，而后逐渐趋于稳定。
2）储能系统可以增加机组的调频里程。随着储能功率的增加，调频里程逐渐增加，但增速不大且逐渐放缓。
3）储能系统能大幅提升机组日调频收益。随着储能功率的增加，日调频收益逐渐增加，当储能功率增加到一定值后，日调频收益增速不明显。
4）仿真结果证实了在储能联合调频项目中按照3.0%的机组容量配置储能基本是合理的，但同时也表明由于机组性能的差异和运行状况的不同，储能对机组性能和调频收益提升的影响不同。
研究结果可以应用于后续储能联合调频项目的容量优化，通过基于实际的历史运行数据和市场数据，能够更准确地分析储能对机组联合调频性能和收益的影响，为后续储能联合调频项目合理选型提供参考。
Research on Capacity Optimization of Generator-storage Combined Frequency Regulation System
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摘要:
目的 为储能火电联合调频项目合理配置储能容量，建立联合调频的收益模型，提供储能功率选择的依据。 方法 基于广东某电厂机组的历史运行数据和市场出清价格，对机组和储能联合调频进行仿真计算，分析储能功率选择对联合调频性能和收益的影响。 结果 仿真结果表明：储能系统通过提升机组的调频性能和增加调频里程，大幅提升调频收益，且随着储能功率的增加，调频收益逐渐增加后趋于稳定；受机组性能差异和运行状况的影响，储能对调频性能和调频收益提升的程度不同。 结论 证实通过仿真计算确定储能容量是合理可行的，可为后续联合调频项目中储能容量优化提供参考。 Abstract:Introduction The paper aims to establish the profit model of generator-storage combined frequency regulation system and give the basis for battery storage power selection to determine the optimal capacity of battery storage. Method Based on the historical operation data of a power plant and market price in Guangdong Province， we simulated the participation of battery storage in frequency regulation and analyzed the influence of battery storage power selection on the performance and income of combined frequency regulation. Result The simulation results show that the battery storage system can greatly improve the frequency regulation income by enhancing the performance of the power unit and the mileage. With the increase of the battery storage power， the frequency regulation income gradually increases and then tends to be stable. Conclusion The impact of battery storage power on the performance and income is different due to the unit performance differences and operating conditions. This work provides that it is reasonable and feasible to determine the battery storage capacity through simulation calculation， which can provide reference for the optimization of battery storage capacity in subsequent projects. -
图 6 #2机组不同储能功率下的调节精度
Fig. 6 Curves of adjustment accuracy VS. battery power（#2 unit）
图 7 #4机组不同储能功率下的调节精度
Fig. 7 Curves of adjustment accuracy VS. battery power（#4 unit）
图 8 #2机组不同储能功率下的调节性能指标
Fig. 8 Curves of performance index
图 9 #4机组不同储能功率下的调节性能指标
Fig. 9 Curves of performance index
图 10 #2机组不同储能功率下的调频里程
Fig. 10 Curves of regulation mileage VS. battery power（#2 unit）
图 11 #4机组不同储能功率下的调频里程
Fig. 11 Curves of regulation mileage VS. battery power（#4 unit）
表 1 联合调频性能和收益汇总表
Tab. 1.
Table of performance and income 机组号 储能容量 调节性能k 日调频收益R/元 绝对值 相对值/% 绝对值 相对值/% #2 9 MW（基准） 2.39 — 74 417 — 10 MW 2.42 101.3 76 663 103.0 12 MW 2.43 101.7 78 791 105.9 #4 9 MW（基准） 2.44 — 103 163 — 10 MW 2.47 101.2 105 764 102.5 12 MW 2.48 101.6 107 981 104.7 
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