7月18日，由自然資源保護協(xié)會（NRDC）和廈門大學中國能源政策研究院主辦的“‘雙碳’目標下電力低碳保供策略與政策研究系列研討會”第三期在廈門舉辦。廈門大學中國能源政策院院長林伯強教授認為，儲能可以嵌入到“零碳”建設的各個環(huán)節(jié)。

　　本次研討會圍繞“新興低碳技術發(fā)展路徑展望”的主題，在圓桌討論環(huán)節(jié)，參會專家就近期熱點問題展開討論，包括新能源強配儲、儲能行業(yè)爭議之“劣幣驅逐良幣”、新能源和分布式電源的接入對電網(wǎng)的潛在沖擊、需求側靈活資源潛力、人工智能能否助力電力低碳保供等。

　　儲能行業(yè)如何高質量發(fā)展？

　　南方電網(wǎng)高級工程師劉小龍認為，對新能源公司來說，主要關注點是儲能的加入會不會增加太多成本。以綠電需求較高的廣東為例，新能源配儲成本其實并不高。對于一個4億元成本的集中式光伏電站，配備儲能的成本只需要2000萬元，基本可以接受。其他省份情況雖然有所不同，但隨著交易體制的完善，儲能價值得以充分體現(xiàn)，新能源配儲的發(fā)展趨勢向好。

　　劉小龍介紹，作為新型電力系統(tǒng)主體的新能源發(fā)電方式具有隨機性、間歇性和波動性，而儲能具有能量平移、可控充放的特性，能夠彌補靈活性資源的不足。目前，儲能的運營場景主要分為發(fā)電側、電網(wǎng)側、用戶側，其中用戶側儲能的商業(yè)模式是最清晰的。用戶側儲能通過分時價差套利獲得收益，這也是目前用戶側儲能實現(xiàn)盈利的主要方式，另外，針對部分場景還可以進一步挖掘用戶側儲能在需求側響應和需量管理上的盈利潛力。

　　針對“新能源配儲”是否具有科學性的爭議，寧德時代儲能事業(yè)部經(jīng)理程厚響認為，“新能源配儲”是能源轉型的一個方向，也是清潔能源大規(guī)模應用的前提，其主要目的是為了保障新能源發(fā)電消納，讓儲能起到靈活性調節(jié)的作用。但目前儲能的商業(yè)模式還不完善，經(jīng)濟性有待提高。未來隨著新能源裝機比例提升和煤電比例下降，“新能源配儲”勢在必行。

　　對于儲能行業(yè)“劣幣驅逐良幣”的爭議，程厚響表示，這和整體電力市場機制是相關的。在完全市場化的電力市場，儲能系統(tǒng)的收益很高。國外運營較好的儲能獨立電站的投資回報周期約為三到五年。在這方面，國內電力市場仍有待提升。他認為，政府未來需要做好政策引導，建設完善的儲能系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈，同時公司本身也要進行科技創(chuàng)新。

　　針對儲能行業(yè)實現(xiàn)高質量發(fā)展這一議題，國網(wǎng)福建公司經(jīng)濟技術研究院電網(wǎng)規(guī)劃中心主任研究員林毅表示，儲能需要找準自身的位置。在新能源消納出現(xiàn)阻塞和峰谷電價差異顯著的區(qū)域，儲能有很大的發(fā)揮空間。此外，中國還需要在電力市場機制上多做工作，通過市場推動儲能行業(yè)的高質量發(fā)展。

　　負荷側存在潛力優(yōu)質資源

　　談及中國電網(wǎng)的優(yōu)勢以及目前面臨的潛在沖擊，浙江大學電力經(jīng)濟及信息化研究所所長文福拴表示，中國電網(wǎng)優(yōu)勢主要是源于政府投資，投資量大，對投資收益率要求不高、而且注重電網(wǎng)運行的可靠性。隨著新能源發(fā)電的滲透率逐步提高，需要建立輔助服務市場，現(xiàn)行的兩個輔助服務細則所提供的支持力度是不夠的。

　　針對負荷側優(yōu)質資源的技術與運行機制這一議題，林毅表示，目前福建省主要負荷側資源項目主要是針對商業(yè)樓宇的降溫負荷。空調降溫負荷能夠達到總負荷的35%，未來潛力極大。而負荷側優(yōu)質資源的發(fā)展需要從實踐上深化對可調節(jié)資源的預測，從機制上建立健全相關負荷側資源的價格機制。

　　林毅還介紹了福建省新型電力系統(tǒng)省級示范區(qū)建設的三大發(fā)展路線，分別是建設東南清潔能源大樞紐、建設高能級配電網(wǎng)大平臺、構建數(shù)字閩電新形態(tài)。林毅強調，未來福建電力的低碳保供策略需要源網(wǎng)荷儲的共同發(fā)力，包括發(fā)揮負荷側靈活調節(jié)能力，多維度提升電網(wǎng)安全水平，加強應急處置能力，以及深化電力市場建設等。

　　針對負荷側目前存在的潛力資源需要重點突破的地方，文福拴提到，目前空調負荷、電動汽車、儲能這三部分的可挖掘潛力比較大。工業(yè)負荷相對反應較慢，不適合用于對響應時間要求比較高的調頻服務。負荷側目前的重點需求是市場機制的完善。

　　人工智能適合多個電力場景

　　談及人工智能對新能源發(fā)電、智能電網(wǎng)、負荷管理的影響，林伯強表示，電力供需是瞬間平衡的，平衡本身是個大問題?，F(xiàn)在是在用越來越不穩(wěn)定的系統(tǒng)應對越來越不穩(wěn)定的氣候，這兩個不穩(wěn)定決定了瞬間平衡非常有難度。從這個角度而言，人工智能在新能源發(fā)電、智能電網(wǎng)、負荷管理等方面還有很多場景可以挖掘。

　　對于人工智能技術與大數(shù)據(jù)技術的應用對電力系統(tǒng)的影響，文福拴認為，人工智能已經(jīng)在電力系統(tǒng)源、網(wǎng)、荷、市場等各個方面得到了廣泛應用、在變電站設備運維和無人機巡線等多個領域取得了很好的效果?？傮w而言，電力系統(tǒng)中無嚴格數(shù)學模型的問題更適合應用人工智能技術，比如電力系統(tǒng)負荷預測、風光發(fā)電出力預測和電力市場價格預測等。

　　談到人工智能對新型電力系統(tǒng)中儲能的影響，劉小龍表示，在獨立或共享儲能的經(jīng)濟性量化評估，負荷預測和價格信號捕捉方面，人工智能具有廣闊應用前景。

　　針對人工智能在電力系統(tǒng)的應用，林毅表示，目前傳統(tǒng)模型不再適用于現(xiàn)在的電力系統(tǒng)優(yōu)化問題，而人工智能技術不再依賴于傳統(tǒng)的數(shù)學模型。隨著算法不斷升級換代，人工智能將在未來的電力系統(tǒng)優(yōu)化中大有可為。