如何解決新能源發電與電網的錯配?

  雖然能源儲存在電動車行業的發展中,有了長足的進步,但從目前來看,在滿足居民生活和工業生產這個規模上的能源儲存,還沒有看到曙光。
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作者:尹海濤 上海交通大學中國城市治理研究院研究員 來源:南風窗 日期:2019-07-17
  從控制污染、降低我國能源的國際依賴和鼓勵自主開發核心能源技術的角度,恐怕沒有多少人會質疑發展新能源電力的必要性。在過去的十年里,我國新能源發電從無到有,取得了巨大的進步。根據國家發改委的數據,到2018年年底,我國全國風電、光伏裝機達到3.6億千瓦,占全部發電裝機容量的近20%;風能和太陽能發電在我國發電總量中的比重,達到接近9%。
  好消息不限于此。我國風電和光伏電站的平均建設成本也逐年降低。2017年投產的風電、光伏電站平均建設成本比2012年分別降低了20%和45%。據報道,目前在資源條件優良、建設成本低、投資和市場條件好的地區,風電、光伏發電成本已達到燃煤標桿上網電價水平,具備了不需要國家補貼平價上網的條件。
  在這些背景下,國家發改委能源所發布的《中國可再生能源發展路線圖2050》中提出了我國新能源發電的宏偉目標:到2050年,即使在基本情景,風電和光伏電站的發電量,要分別達到2萬千瓦時和2.1萬千瓦時。單從發電成本,并結合歷史的發展確實,這個目標的設定似乎沒有什么不妥。但是,如果考慮到電網運營的實際狀況,和我國新能源電力電網傳輸的困難,這個目標的實現需要克服幾個突出的困難。清醒的認識,并提出解決這些困難的切實可行的方案,是實現這一宏偉目標的前提條件。否則,只能是造成供需錯配、投資和資源浪費的情況。
  本文主要闡述兩個核心的困難。
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  供需在地理空間上的錯配
  我國新能源供應和能源需求呈逆向分布。我國80%以上的風能資源分布在“三北”地區:西北、華北和東北;太陽能資源也是“高原大于平原、西部大于東部”。但在需求方面,75%以上的能源需求集中在東部、中部地區。“三北”地區新能源近年來是爆發式增長:“三北”總負荷僅占全國總負荷的36%,卻集中了全國75%的新能源裝機。
  在“三北”整體新能源電力供給過剩的情況下,電力輸送通道不足是新能源行業出現棄風和棄光現象的直接原因。目前的電能大規模存儲的技術瓶頸并沒有解決。在歐美,新能源發電行業的發展是搞分布式能源,遵循“分散接入,就地消納”的思路。但中國的居民住宅主要是樓宇,而不是西方獨立分布的房屋,以住戶為單位的分布式能源無法實現。再加上人口稠密的東部和南部的風力和光伏資源并不豐富,風力和光伏主要在人口稀疏的北部和西部地區,所以中國新能源發電的并網,長期遵循“大基地建設,大規模送出”的思路。這就需要中國具有從北向南、從西向東的長途電力運輸的能力。
  目前長途電力運輸能力的不足,是導致棄風、棄光現象的主要原因。2018年年底全國并網風電、光伏裝機占全部裝機容量的20%,但發電量不足9%。在多年的努力之下,2017年年底,全國棄風、棄光電量仍然分別達419億千瓦時、73億千瓦時,棄風棄光率各為12%和6%,甘肅、新疆、吉林的棄風比例甚至高達33%、29%和21%。
  未來中國,是否應該大力發展長途運輸新能源電力的能力?這里面首先是個成本的問題。其次,是在長途輸送的電力損耗的問題。特高壓輸電技術能否成為一道良方,取決于在準確評估電力損耗的基礎上,細致的成本和收益分析。
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  風電、光電與電網系統的整合
  風電、光電的隨機性與波動性,使得把風電和光電整合進目前的電網系統,有非常大的技術和經濟上的難度。首先,即使在同一地點,每天風能和太陽能的強度都各不相同。這需要在沒有風和太陽的日子,傳統能源能夠有效地提供替代。為了使這種替代平滑順利,不引致電力系統的運行困難,就需要提前做好調度安排,這就要求能夠準確地預測風能和電陽能的強度。這種預測不是平均意義上的,而是要在每天甚至每小時的刻度上進行。
  其次,是在一天之內,每個時段風能和太陽能的強度很大的差異。德國是過去一段時間太陽能發展最為迅猛的國家,在日本福島事故之后,德國更是停止了核能的發展,著力打造太陽能。但是發展到現在,德國也不得不停滯甚至發生倒退。主要的原因就是不能很好處理太陽能每天強度變化,給電網調度的帶來的問題。本文圖表非常形象地說明了這個現象。
  該圖中虛線表示一天之內電力的總需求,黑線表示傳統能源(除去太陽能發電)所需要提供的電力。因為太陽光線在中午最為強烈而早晚不足,在光電上網的情況下,來自傳統能源的發電要在早晚保持高負荷,才能滿足生產和生活的電力需求;但是在中午光能強的時段,傳統電力的負荷要迅速降下來,才能保證光電的正常上網。也就是說,為了能夠接納太陽能的發電,要求傳統的火電在一天之內,在特定時間內迅速把負荷降下,然后在特定時間迅速把負荷提上去。這樣頻繁并且大幅度的負荷調整,在技術上非常困難,同時經濟上的成本也非常高。此外,類似的負荷問題不僅發生在一天之內(intra-day),也存在于不同天之間(inter-day),特別是季節、天氣變化之類的影響(見圖中夏季和冬季電力的對比)。
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  未來之路:能源預測和儲存
  認識困難的目的不是裹足不前,而是提醒行動不至于莽撞。要解決這個問題有兩個最有效的辦法,首先是能夠準確預測風能和電陽能的強度;其次是能盡快實現能源儲存技術的突破,并準確評估能源儲存能力、新能源發電量和電網穩定性之間的匹配度和系統效果。
  目前對于風能和太陽能的預測極大依賴于氣象學的數據,氣象學本身對風速、風向預測的精準度不需要達到小時級別,而電能由于儲存成本高,對即時預測準確性的要求更高,所以如果能夠提高風速等指標的預測精度,將極大促進風能的預測,也有利于各種電能之間的協調。
  風力發電的主要影響因素就是風速和風向。對風力發電的預測也分為短期、中期和長期三大類別。使用的模型主要有三大類模型:物理學、氣象學、統計學。主要思路都是基于已有風速來預測風力發電量,所以風速的信息對風力發電量的預測至關重要。短期內對風速的預測最快捷有效的模型是基于統計學,從成本和操作角度來說都是最方便的。
  倫敦大學國王學院政策研究所主席巴特勒說,在改變能源行業的技術進步中,可能沒有哪一項比能源儲存更重要了。上文提到的新能源發電會給電網調度帶來巨大的挑戰,原因就是電網必須保持供給和需求在每個時間點上的平衡。如果太陽能在白天的時候被轉化成電能,儲存起來,到晚上使用,這樣電網調度就非常容易了。
  但遺憾的是,雖然能源儲存在電動車行業的發展中,有了長足的進步,但從目前來看,在滿足居民生活和工業生產這個規模上的能源儲存,還沒有看到曙光。筆者在2018年訪問麻省理工學院,深刻感受到能源儲存已成為美國學界和工業界的主攻方向,相信在未來會有大的發展。但是能源儲存的量,會有一個從無到有、從少到多的發展。所以,如何更準確地模擬和預評估新能源發電量、能源儲存能力,以及接入電網之后整個電力系統的穩定性效果,就成為一個非常重要的問題。這需要建立準確的仿真模型乃至數字孿生平臺去評價相應政策手段的效果。
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