2024高质量建成新型电力系统加速发展低零碳灵活性资源研究报告.pdf

高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源2024.6rmi.org/4高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源目录导言 .7一、充裕的灵活性是新型电力系统的核心特征.91.1 新型电力系统的特征.91.2 电力系统灵活性的内涵.101.3 电力系统灵活性的供需平衡.121.4 电力系统灵活性充裕度评估指标体系.151.4.1 灵活性指标综述.151.4.2 直观型灵活性指标体系设计.18二、加速发展低零碳灵活性技术迫在眉睫 .202.1 中国电力系统灵活性供需的具体现状.202.2 电力系统灵活性技术概况.212.2.1 源侧灵活性技术.222.2.2 储侧灵活性技术.232.2.3 荷侧灵活性技术.252.2.4 网侧灵活性技术.27三、省级电力系统灵活性分析-以青海省和广东省为例.283.1 新能源外送大省低零碳灵活性技术的大规模应用.283.1.1 青海省构建零碳电力系统的现状与愿景.283.1.2 青海省2023-2030年电力系统灵活性评估.293.2 电力消费大省的系统灵活性挑战与应对之道.373.2.1 广东省构建零碳电力系统的现状与愿景.373.2.2 广东省2023-2030年电力系统灵活性评估.383.3 小结.49四、政策建议.50附录 .52附录一 确定型灵活性指标计算公式.52附录二 青海省电力模型关键输入、假设和结果.54附录三 广东省电力模型关键输入、假设和结果.55rmi.org/5高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表目录图表1各组织对电力系统灵活性的定义.9图表2部分国际知名学者对灵活性的定义.10图表3不同时间尺度的电力系统灵活性供需情况.11图表4 美国加州春季（3月-5月，2015-2023年）最低净负荷日的净负荷小时曲线.12图表5 美国得克萨斯州2021年2月极端低温下用电负荷（2月7日至2月13日）.14图表6中国风电、光伏、水电利用小时数年度变化.15图表7 灵活性指标类型总结.15图表8 FlexibilityChart示意图.16图表9山东省2019年单小时净负荷爬坡持续时间曲线（模拟数值）.17图表10 灵活性缺额不同时间尺度折线图（例图）.18图表11本报告设计的灵活性指标体系示意图.19图表12中国各类型发电装机占比（2011-2023年）.20图表13各类灵活性技术评分.21图表14 直流输电技术比较.27图表15青海省2030年枯水季（1月）和丰水季（7月）日内平均负荷与新能源发电能力（模拟结果）.30图表16 青海省2023-2030年各月最大1小时向上和向下调节需求（模拟结果）.30图表17 青海省枯水季（1月）和丰水季（7月）日内1小时爬坡需求年度变化（模拟结果）.31图表18青海省枯水季（1月）和丰水季（7月）日内8小时爬坡需求年度变化（模拟结果）.31图表19既有政策情景下青海省2023-2030年系统灵活性充裕度指标雷达图（模拟结果）.32图表20既有政策情景下青海省2023-2030年资源灵活性参数类指标雷达图（模拟结果）.32图表21既有政策情景下青海省2023-2030年资源灵活性可利用空间类指标雷达图（模拟结果）.33图表22 既有政策情景下青海省2023-2030年资源灵活性爬坡类指标雷达图(左侧：1小时向上爬坡；右侧：1小时向下爬坡)（模拟结果）.33图表23 青海省2023-2030年需求响应情景较既有政策情景日内最大1小时向下调节变化天数占比（模拟结果）.34图表24 青海省储能需求响应情景和既有政策情景储能发电量对比(左：电化学储能；右：抽水蓄能)（模拟结果）34图表25青海省需求响应情景和既有政策情景向下爬坡缺额对比（模拟结果）.35图表26 青海省源荷复合情景和需求响应情景火电发电量对比（模拟结果）.35图表27青海省源荷复合情景和需求响应情景弃风弃光量对比（模拟结果）.36图表28青海省既有政策情景下省内输电平均利用率（左）和阻塞率（右）（模拟结果）.36图表29海西地区至西宁及周边地区通道2030年枯水季（1月，上）和丰水季（7月，下）日内各小时平均利用率（模拟结果）.37图表30 广东省2030年不同季节平均日内负荷和新能源出力（模拟结果）.39图表31 广东省2025年和2030年不同季节日内平均1小时灵活性调节需求（模拟结果）.40rmi.org/6高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表32 广东省2025年和2030年不同季节日内平均8小时灵活性调节需求（模拟结果）.40图表33 既有政策情景下广东省2023-2030年系统灵活性充裕度指标雷达图（模拟结果）.41图表34 既有政策情景下广东省2023-2030年资源灵活性参数类指标雷达图（模拟结果）.41图表35 既有政策情景下广东省2023-2030年资源灵活性可利用空间类指标雷达图（模拟结果）.42图表36 既有政策情景下广东省2023-2030年资源灵活性爬坡类指标雷达图(左侧：1小时向上爬坡；右侧：1小时向下爬坡)（模拟结果）.42图表37 广东省需求响应情景下2030年各月需求响应电量（模拟结果）.43图表38 广东省需求响应情景和既有政策情景向上爬坡缺额对比（模拟结果）.43图表39广东省2023-2030年需求响应情景较既有政策情景煤电和气电发电量减少量（模拟结果）.44图表40广东省需求响应情景和既有政策情景储能发电量对比（左：电化学储能；右：抽水蓄能）（模拟结果）.44图表41 广东省2023-2030年需求响应情景较既有政策情景碳排放减少量(左)和总系统成本减少量(右)（模拟结果）.45图表42 广东省严控煤电情景和需求响应情景煤电发电量和容量系数对比（模拟结果）.42图表43 广东省严控煤电情景较需求响应情景省间外购电量年度变化（模拟结果）.42图表44广东省严控煤电情景和需求响应情景下需求响应电量对比（模拟结果）.47图表45 广东省既有政策情景下2024-2030年储能利用系数和运行系数（模拟结果）.48图表46 广东省既有政策情景下抽水蓄能2023-2030年平均每小时充放电情况（模拟结果）.48图表-附录1计算机组可调节能力所需数据.52图表-附录2传统火电机组灵活性调节能力计算方式.53rmi.org/7高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源导言随着我国碳达峰、碳中和目标的提出，能源领域碳减排，尤其是以清洁低碳为核心目标的新型电力系统建设，是“双碳”目标实现的重要路径。在此背景下，我国大力发展以风电、光伏发电为主的新能源。2023年风电和光伏发电新增装机量在总新增装机量中占比为82%，并且截至2023年底累计装机量占比已从截至2020年底的24%增加到36%。电源结构的变化和日益增长的用电需求对电力系统的调节能力和支撑能力带来了挑战。新能源自身的间歇性、随机性、波动性增加了系统调节需求，但其电力支撑能力又较常规电源不足。综合来看，新能源大规模高比例的发展不仅为电力的安全稳定供应增加了难度，也增加了新能源自身的消纳风险。另一方面，我国经济社会的发展将推动电力需求保持稳定增长，并且尖峰负荷规模持续增加，进一步增加了电力系统的调节需求。在系统灵活性问题愈发凸显的背景下，新型电力系统的建设强调将柔性灵活作为重要支撑，要求不断提升源网荷储灵活互动和需求侧响应能力。我国持续推进各类灵活性资源建设，先后针对煤电机组改造升级、抽水蓄能和新型储能发展出台相关规划和指导意见；组织修订了电力需求侧管理办法，挖掘需求侧资源；并于2024年1月出台了关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见，着力提升电力系统调节能力。由于煤电资源禀赋充足、技术成熟并且具有成本优势，我国近期的灵活性调节能力建设仍以拥有灵活性调节能力煤电为主（包括煤电灵活性改造和新建煤电机组）。2022年和2023年，煤电项目核准速度加快，新核准的煤电项目分别为104GW和114GW，而在2017-2021年间每年平均新核准的煤电项目不超过50GW。截至2023年底，我国在建的煤电项目为140GW，宣布或者核准的煤电项目达268GW。然而，过度依赖煤电不仅使得灵活性供应结构过于单一，难以满足多时间尺度的灵活性需求，更在长期为“双碳”目标的实现带来了压力，并且煤电灵活性改造使得煤电机组能够在更低工况下运行，导致煤耗上升、设备寿命缩短、脱硫脱硝效果降低等问题出现。除煤电以外的其他灵活性资源在清洁低碳方面更具优势，但在实际开发利用中仍面临挑战。一方面，部分灵活性资源技术成熟度有待提升，商业规模化程度有限；更重要的是，目前在电力规划、调度运行和市场交易等方面均未将低零碳灵活性资源充分纳入，并且相关政策制定者、系统规划和运行人员对此类新技术信心不足，在发展和应用低零碳灵活性资源方面动力有限，致使上述各类灵活性资源尚未在实际电力系统运行中充分发挥作用。为更好地与“双碳”目标保持一致，高质量建成新型电力系统，我国急需加速发展低零碳灵活性资源，提前优化布局全面多元、清洁低碳的电力系统灵活性供应体系。在这一过程中，相关政策制定者、系统规划和运行人员需准确了解系统灵活性充裕度情况，有效评估各类资源在系统中的灵活性供应能力，从而确定最优的灵活性资源部署和调用方案，充分激发各类灵活性资源的潜力。落基山研究所多年来深耕中国电力系统的低碳转型进程，在全国及地方等多个层面，针对政策法规、电力市场、技术创新等多个方面开展了一系列的研究。2022年以来，我们工作的核心关注点之一便是加速提升电力系统的灵活性与可靠性，支撑“安全高效、清洁低碳、柔性灵活、智慧融合”的新型电力系统。在近年的工作中，我们发现针对系统灵活性问题，目前国内缺乏能够定量且直观评估电力系统灵活性供需的指标体系，低零碳灵活性资源在系统中发挥的作用难以得到有效评估，致使各相关方对低零碳灵活性资源的价值认识不足，阻碍了灵活性资源能力的有效释放。为此，本报告从指标体系搭建、技术评估对比、省级案例分析等方面对我国电力系统灵活性资源的发展和评估进行了研究，并结合具体省份新型电力系统建设情况分析了低零碳灵活性资源在其中发挥的作用，最后针对研究中识别的低零碳灵活性资源发展障碍提出相应的政策建议。rmi.org/8高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源 在总结各类灵活性定义和灵活性指标的基础上，设计了直观型灵活性指标体系，从系统灵活性充裕度和资源灵活性大小这两方面刻画系统的灵活性供需情况，为相关政策制定者、系统规划和运行人员提供评估工具。从技术性、经济性、政策导向等方面总结了我国源侧、网侧、荷侧、储侧的灵活性资源发展概况，并结合建设条件、碳排放等角度对除网侧以外的灵活性技术进行量化评分对比。分别选取青海省和广东省两个省作为新能源外送大省和电力消费大省的代表，建立电力系统仿真模型并设置情景分析，应用搭建的指标体系评估两省在低零碳电力系统建设过程中灵活性充裕度情况和变化趋势，并从源网荷储等不同角度识别低零碳灵活性资源开发的机遇和挑战。从科学评估电力系统灵活性供需、高度重视低碳灵活性相关技术的研发示范、统筹规划部署低碳灵活性技术、充分释放低碳灵活性技术效益等四方面针对相关方提出政策建议。rmi.org/9高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源一、充裕的灵活性是新型电力系统的核心特征 1.1 新型电力系统的特征2021年3月15日，中央财经委员会第九次会议首次正式提出构建以新能源为主体的新型电力系统。同年10月24日，在国务院印发的2030年前碳达峰行动方案中提出构建新能源占比逐渐提高的新型电力系统，推动清洁电力资源大范围优化配置。新型电力系统的概念、内涵和特征在该方案中获得首次更新，并在接下来的两年多中经过了能源局和行业专家的多次丰富和阐释。2023年7月11日，中央全面深化改革委员会提出，要深化电力体制改革，加快构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统，更好推动能源生产和消费革命，保障国家能源安全。清洁低碳是指新型电力系统作为我国实现双碳战略的排头兵，其电力生产过程将尽可能做到无污染、低碳排。安全充裕是指新型电力系统要在清洁低碳转型过程中，持续提供安全、稳定、高质量的电能供应，同时系统资源要足够充裕，能够以可承受的成本应对电力系统中可能发生的极端情况。经济高效是指新型电力系统将以最低成本来为人民生活和经济生产提供电力。供需协同是指新型电力系统将逐步从传统的“源随荷动”向新时代的“源荷互动”进行转变，以需求侧响应为代表的负荷侧技术将在新型电力系统中主动发挥更大的作用。灵活智能是指新型电力系统将在保证电力安全供应的前提下，以灵活低碳高效的方式响应电力供需的快速变化；同时电力系统整体及发输变配用各环节将高度数字化智能化，在规划、设计、建设、运行、维护、退役等各阶段具有高速感知、智慧决策的能力。在2023年新型电力系统的全新阐释中，提高电力系统灵活性与电力系统本质目的安全、清洁、低成本近乎并驾齐驱，地位被拔高到史无前例的位置。人们对灵活性的关注源自于电力系统供需两个方面的深刻演化。从电力系统供给的角度看，以光伏、风电为代表的输出不可控新能源的大量并网虽然带来了清洁电力，但直接或间接地提高了对系统灵活性的要求。一方面，新能源引入了不同时间尺度、覆盖大范围地区的供电不确定性和波动性；另一方面，新能源挤压了传统可控能源的市场空间，调度部门主动响应系统状态变化的能力进一步下降。从电力系统需求角度看，新一轮电气化带来的负荷增长以及数字经济、电动汽车等新型负荷的出现增加了难以预测、快速变化的负荷在全社会用电量中的比重，系统对于灵活性的要求进一步上升。总而言之，新型电力系统在发展过程中维持功率平衡的压力日益增大，满足日益增长的灵活性需求已然上升成为新型电力系统发展过程中所直接面临的主要矛盾之一。因此，我们认为有必要归纳、整理并重新审视当前工业界、学术界对电力系统灵活性的研究和讨论，筛选并归纳出适合指导电力系统发展、规划的灵活性指标体系，为中国电力系统的安全、高效、低碳发展提供参考。rmi.org/10高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源1.2 电力系统灵活性的内涵针对电力系统灵活性，工业界、学术界对其定义繁多，而且随着电力系统的发展不断变化（图表1和图表2）。电力系统灵活性虽然没有一个国际公认的定义，但根据各家研究机构和组织的定义，仍然能够归纳出灵活性聚焦变化、需求多源、供给包容和时空敏感的四点内涵。图表1 各组织对电力系统灵活性的定义i组织年份定义原文EPRI（美国电力研究院，Electric Power Re-search Institute）2016电力系统灵活性是指适应动态变化条件的能力，例如按小时或分钟的平衡供需，或在几年内部署新的发电和输电资源。Power system flexibility is the ability to adapt to dynamic and changing conditions,for example,balancing supply and demand by the hour or minute,or deploying new generation and transmission resources over a period of years1.IEA（国际能源署，Interna-tional Energy Agency）2018从确保电力系统的瞬时稳定性到支持长期供电安全，电力系统在所有相关时间尺度内可靠且经济高效地管理供需波动性与不确定性的能力。Power system flexbility is the ability of a power system to reliably and cost-effectively manage the variability and uncertainty of supply and demand across all relevant timescales2.IRENA（国际可再生能源署，International Renew-able Energy Agency）2017在正常运行情况下，电力系统中的非波动可再生能源部分调整出力来满足剩余负荷的能力称之为灵活性。The ability of the non-VRE portion of the power system to adjust its generation to meet residual load under normal operating conditions is referred to here as“flexibility”3.NERC（北美电力可靠性公司，North American Electric Reliability Cor-poration）2010系统灵活性是供需两侧资源应对系统变化和不确定性的能力。灵活性还包括储能和有效计划和调度系统的能力。System flexibility is defined as the ability of supply-side and demand-side resources to respond to system changes and uncertainties.Flexibil-ity also includes the ability to store energy for delivery in the future and the operational flexibility to schedule/dispatch resources in the most efficient manner4.NREL（美国国家可再生能源实验室，National Renewable Energy Lab-oratory）2014无论是元件还是组件，电力系统资源在不同运行时间尺度上响应电力系统状态已知和未知变化的能力。The ability of a resource,whether any component or collection of compo-nents of the power system,to respond to the known and unknown changes of power system conditions at various operational timescales5.来源：EPRI，IEA，IRENA，NERC，NREL，落基山研究所和清华大学整理i截至2024年1月，中国国内尚无权威组织对灵活性进行定义。userid:444287,docid:163912,date:2024-06-04,rmi.org/11高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表2 部分国际知名学者对灵活性的定义学者年份定义原文Lannoye等2012系统部署其资源以响应净负荷变化的能力。The ability of a system to deploy its resources to respond to changes in net load6.Dvorkin等2014灵活性表示电力系统通过在不同的调节时段内调整发电机组的出力或可调负载的输入来适应净负载变化的能力。.The power system s ability to accommodate these net load changes by adjusting the output of generating units or the input of adjustable loads over the various regulation intervals7.Dragoon和 Papaefthymiou2015电力系统设计和运行是为了确保发电和需求的实时平衡。电力系统灵活性是指即使在需求或供给快速或大幅变化时也能保持此平衡的能力。Power systems are designed and operated to ensure that generation and demand are closely matched at all times.Power system flexibility refers to the ability to maintain that balance even during times when demand or supply change rapidly or widely8.袁家海等2022电力系统的各类资源快速改变自身发用电特性以维持系统有功功率平衡的能力9。鲁宗相等2022在所关注时间尺度的有功平衡中，电力系统通过优化调配各类可用资源，以一定的成本适应发电、电网及负荷随机变化的能力10。来源：落基山研究所和清华大学整理聚焦变化：当前电力系统灵活性的相关研究和讨论聚焦于应对系统层面供需的变化，各家仅在时间尺度的覆盖范围有所区别。IEA提出的系统灵活性覆盖了从超短期（例如维持系统暂态稳定性）到中长期（例如应对可再生能源季节性波动）的所有时间尺度，而EPRI和NREL从明晰研究边界的角度出发，将关注重点聚焦在短中期，主要是指调频和爬坡灵活性。除了时间尺度，各家定义在是否包含小概率事件方面也有区别。但无论是何种定义，应对系统层面的电力供需变化始终是灵活性讨论的核心，即系统灵活性始终围绕着对系统条件变化的应对而展开，而变化则包括但不限于负荷的不确定性以及风电光伏发电的波动间歇性。需求多源：传统电力系统对灵活性的需求主要由负荷侧引起，随着新型电力系统的逐渐演化，灵活性需求开始由源荷双方共同引起。电力系统的灵活性不是新事物：早期世界各地建设抽水蓄能电站的目的就是为了更好的配合燃煤机组及核电机组响应负荷变化进而提升系统灵活性。只不过近年来以风电、光伏为代表的输出不可控新能源在全世界范围内的大量并网，间接或直接地创造了增量的灵活性需求。一方面，风电光伏并网直接造成净负荷ii表现出爬坡增加、尖峰平移、最低值降低以及不确定性上升等一系列新趋势；另一方面，风电光伏并网挤压了传统能源的市场空间，降低了传统系统灵活性供给，变相增加了灵活性需求。此外，交通、供暖供热的能耗面临新一轮电气化，造成电力负荷成分日趋复杂、对温度敏感性日渐上升、时空不确定加剧，这些都进一步增加了电力系统对灵活性的需求。供给多样：源网荷储各要素都可以向系统提供灵活性这一点基本已经形成共识。在源侧，除了传统电源快速启动、提升爬坡速率、增大调节空间外，新能源的构网型技术如虚拟惯量、新能源频率响应等灵活性提升技术也渐受瞩目。在网侧，灵活（柔性）输电、动态增容、拓扑重构等新型技术可增强灵活性的交付能力，促进异地共享ii 净负荷：某一时刻系统负荷减去这一时刻不可控新能源出力的剩余量。净负荷爬坡：两个时间点间，净负荷的变化量。rmi.org/12高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源灵活性资源，进而间接提升整体灵活性。在荷测，需求侧响应/管理、虚拟电厂、微电网、车网互动等新技术可以实现从“源随荷动”向“源荷互动”的转变，进而增强系统灵活性。最后在储能侧，抽水蓄能将继续发挥重要的调节功能，而新型储能将帮助解决抽水蓄能开发周期长、成本随资源枯竭逐渐上升的困境。当然，除了具体依托于实体的技术之外，增强输电线路规划与阻塞管理、缩短实时市场间隔、增加日前调度颗粒度、强化可再生能源和负荷预测、设计新型辅助服务等其他手段也可以提高系统灵活性供给。时空敏感：电力系统灵活性的供需具有很强的时空变化性，例子不一而足。灵活性需求方面，例如在不同季节、不同地理位置，同一类控温设备引发的灵活性需求就明显不同。灵活性供给方面，例如同一电力系统在采暖季时，由于部分发电机组同时负责供热而调节能力下降，灵活性的供给相较于非采暖季就有明显下降；再例如，因受制于阻塞断面，同一类设备，接入电网不同节点时能够提供的灵活性提升并不相同。1.3 电力系统灵活性的供需平衡电力系统灵活性一般从不同时间尺度来刻画，而时间尺度覆盖超短时（时间尺度1分钟）、短时（1分钟时间尺度1天）、中时（1天时间尺度1月）和长时（时间尺度1月）四种级别（图表3）。本节将针对不同时间尺度的灵活性供需情况进行阐述。图表3 不同时间尺度的电力系统灵活性供需情况级别超短时灵活性短时灵活性中时灵活性长时灵活性时段1分钟1分钟（不包括）-1天1天（不包括）-1月1月灵活性需求频率和电压稳定功率平衡应对特定事件和极端天气季节性需求灵活性供给举例同步发电机或虚拟惯量技术、具有调频能力的电源或需求侧响应或储能系统可调机组、电力传输、需求侧响应、储能火电机组和可多日调节的水电机组、系统间互济可长时调节的水电和长时储能来源：清华大学，落基山研究所（1）超短时灵活性（时间尺度1分钟）在此时间尺度下，灵活性需求主要指系统维持稳定性的需求，例如维持频率和电压稳定的需求。例如，频率稳定问题在可再生能源通过电力电子设备大量并入支撑能力弱的电网时表现地尤为突出，具体表现在当前技术条件下，鲜有风电光伏可以提供调频能力和惯量支撑能力，并且此类资源对传统同步发电机有挤出作用，造成系统在面临故障或突发事件时出现频率变化过快、频率谷点过低、备用不足等问题。关于其他系统稳定性的分类和相关解释，读者可参考谢小荣等人的文章11。在此时间尺度下，电力系统需要提高惯量水平以及预留更多的调频空间，在限制频率变化速率和频率谷点的同时，保证频率能够通过自动发电控制（AGC）或其他技术恢复到正常运行状态。提供超短期灵活性的资源包括提供惯量的同步机或虚拟惯量技术、具有调频能力的传统和新能源、需求侧响应和具有快速响应能力的储能系统。除此之外，调度部门已经开始通过提高可再生能源预测精度并利用可再生能源发电概率分布来动态调整调频需求，准确刻画系统的灵活性需求。rmi.org/13高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源（2）短时灵活性（1分钟时间尺度1天）在此时间尺度下，灵活性需求主要指维持功率平衡的需求，即系统需要应对净负荷在日内的周期性与非周期性变化。最为典型的例子就是鸭子曲线（图表4）。在美国加州，随着可再生能源，尤其是光伏发电项目的不断并网，电力系统净负荷在午间时段不断下降，进而导致在日落和日出时分可调机组需要承担的上下爬坡逐渐攀升。此外，午间净负荷的不断下降导致可调机组要在午间维持低出力水平，以便晚上及时爬升，从而从最低出力方面对灵活性提出了额外需求。最后，在此时间尺度内，可再生能源的出力受到天气等不确定因素的剧烈影响，同一天气事件可以在短时间内影响大范围的可再生能源机组，对系统及时反应不确定的剧烈变化的能力提出了更高要求。图表4 美国加州春季（3月-5月，2015-2023年）最低净负荷日的净负荷小时曲线来源：U.S.EIA(美国能源信息署,U.S.Energy Information Administration)，清华大学，落基山研究所在此时间尺度下，灵活性的供给主要来自于火电、带有库容的水电、光热发电等可调机组，系统内部电力传输和系统间互济，需求侧响应，抽水蓄能以及以电化学储能、压缩空气储能为代表的的新型储能。除此之外，调度部门可根据可再生能源的概率分布来动态调整灵活爬坡需求，通过减少爬坡服务的过量购买来降低成本，或者在通过关键时刻增加爬坡辅助服务购买来降低切负荷风险。此时间尺度是目前电力现货市场普遍的运行时间尺度，此时可以通过缩短市场运行间隔，增加调度前探时间，提高调度精度进而提升系统灵活性。（3）中时灵活性（1天时间尺度1月）在此时间尺度下，灵活性需求主要指由系统应对特定事件或天气引发的、长达数日至数周的负荷和资源出力的变化的能力，包含可预见的和不可预见的灵活性需求。可预见的灵活性需求例如我国的春运等节假日引发的电力负荷大范围的转移和结构波动，以及由“极热无风”等现象为代表的可再生能源的持续出力低迷。不可预见的灵活性需求例如美国2021年得克萨斯州发生的突发极端低温引发的用电负荷短期内急速攀升（图表5）。极端低温使得得克萨斯州用电负荷不断攀升，并且自2021年2月9日至13日，每天ERCOT（美国得州电力可靠性委员会，Electric Reliability Council of Texas）的负荷预测均小于负荷真实值，这显示出电网对于供暖的电气化率和极端寒冷天气造成的影响估计不足。051015202512 AM2 AM4 AM6 AM8 AM10 AM12 PM2 PM4 PM6 PM8 PM10 PM201520162019201720212022202320202018 gigawattsGWrmi.org/14高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表5 美国得克萨斯州2021年2月极端低温下用电负荷（2月7日至2月13日）来源：U.S.EIA，清华大学，落基山研究所在此时间尺度下，灵活性的供给主要来自于火电机组、有多日及以上调节水库的水电机组，系统内部电力传输和系统间互济，以及具有日以上调节能力的抽水蓄能。此时，由于火电机组的启停时间普遍小于此时间尺度，系统灵活性供给相对充裕，灵活性供需平衡更受负荷预测、计划调度的影响。在每日的电力现货市场调度过程中，有时会配备一个超长时间跨度（一周）的机组组合调度，用于计划超长启停时间机组的开关机，保证系统在此时间尺度下调节能力的充裕性。（4）长时灵活性（时间尺度1月）在此时间尺度范围内，系统灵活性需求主要指的是用电负荷和风、光、水出力的季节性变化引发的季度灵活性需求。同时，经济发展导致的负荷电能量增长、气候条件波动引发的可再生能源年均出力波动（图表6），以及一次能源价格波动导致的传统能源发电能力波动等多重因素均可引发此时间尺度下的灵活性需求。在此时间尺度范围内，部分资源已经可以完成规划或部署，因而此时系统灵活性概念与资源充裕度的考虑范围有重叠。目前，具有长时调节能力的资源稀少，包括少数具有季、年、多年调节水库的水电以及未来可能出现的、以氢储能为代表的长时储能。然而正如前述，此时间尺度已经长于部分资源的规划部署时间，因此为应对此时间尺度下的波动性和不确定性，电力系统也可以通过在基础设施规划、建设和改造过程中考虑多种中长期不确定性来对冲风险，间接供给灵活性。这方面的实例包括我国针对抽水蓄能的资源普查和纳规工作，以及德国政府对于煤电机组的机组封存和重启操作。2/7/2021807060504030201002/8/20212/9/2021实际负荷ERCOT预测负荷2/10/20212/11/20212/12/20212/13/2021GWrmi.org/15高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表6 中国风电、光伏、水电利用小时数年度变化来源：中国电力企业联合会，清华大学，落基山研究所1.4 电力系统灵活性充裕度评估指标体系1.4.1 灵活性指标综述伴随不断升高的可再生能源渗透率以及即将到来的新一轮电气化，维持或者提高系统灵活性已经成为规划过程中不可忽视的一个环节。一方面，电力系统规划及运行工作者需要准确了解当前系统的灵活性是否充裕，以及在未来一定时间内是否应当部署灵活性资源，以及应当部署何种灵活性资源；另一方面，政策制定者需要准确了解各项技术在提升系统灵活性时的潜力，并进行相关的政策或机制设计。定量、直观的刻画系统灵活性变得迫在眉睫，因此本节将分别阐述目前国际上的灵活性指标（图表7），以供政策制定者以及电力系统规划与运行工作者参考。图表7 灵活性指标类型总结指标类型特点灵活性需求指标灵活性供给指标灵活性充裕度指标简单指标直观但指导意义不明确各类输出不可控新能源占比各类调节能源占比切负荷量（或供电可靠性）/弃风弃光弃水量（可再生能源利用率）复杂指标（给定时间尺度）确定型指导意义更明确，但有一定的数据和计算要求净负荷上下爬坡期望上下调节能力期望灵活性缺额时间（或预期爬坡不足）概率型考虑随机性，但对数据和计算要求高净负荷上下爬坡概率分布上下调节能力概率分布爬坡资源不足期望4,0003,5003,0002,5002,0001,5000201820192020202120222023风电小时光伏水电rmi.org/16高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源（1）灵活性需求指标简单指标：首先，系统灵活性的需求可以简单地通过风电、光伏发电等不可控新能源的装机来近似描述当一个系统中输出不可控新能源的占比越高，系统就必须变得更加灵活。例如，Flexibility Chart 2.012中将欧洲、北美、日本等地区的风电、光伏发电除以该地区的尖峰负荷来标识各系统对灵活性的需求（图表8）。这一方法的好处是可以直观对比各个系统之间、或单个系统在不同情境下的灵活性需求状态，并且迅速了解系统灵活性需求的来源，但短板在于指导意义不明确，很难得出一个明确的灵活性需求高低的指导性意见。图表8 Flexibility Chart示意图iii 来源：Yoh Yasuda确定型指标：除了直接只用新能源装机来指示灵活性需求外，爬坡指标也被广泛运用。任意时刻的爬坡是指在一定时间尺度内的净负荷的变化，分为向上爬坡和向下爬坡。爬坡本身可以结合许多成熟的指标体系衍生出相关的灵活性需求刻画方式。例如衍生自负荷持续时间曲线（Load Duration Curve，LDC）的爬坡持续时间曲线和最大爬坡。例如，模拟数据显示，2019年山东省单小时最大向上爬坡为10GW，最大向下爬坡将近7GW，但上下爬坡的均值相似，都为980MW左右（图表9）。iii 红圈和蓝圈分别表示光伏和风电装机容量对挪威2020年尖峰负荷的比值。rmi.org/17高质量建成新型电力系统，加速发展低零碳灵活性资源图表9 山东省2019年单小时净负荷爬坡持续时间曲线（模拟数值）来源：清华大学，落基山研究所概率型指标：概率型指标是确定型指标的概率延伸。负荷和可再生能源可用量实际上符合一定的概率分布，是两组随机数，因此净负荷作为两者之间的差也是随机数。更进一步，当前时刻h与下一个时刻（h+）的净负荷差（即爬坡）也是随机数。因此，要更加准确描述爬坡需求的随机性，还应当基于负荷和可再生能源的概率分布及其相关性构建净负荷爬坡的概率分布，即概率型灵活性需求。在已经实装爬坡辅助服务的美国CAISO（加州独立电力系统运营商，California Independent System Operator）和MISO（中部独立电力系统运营商，Midcontinent Independent System Operator），这一概率分布特性已经被纳入了爬坡辅助服务设计。（2）灵活性供给指标简单指标：与灵活性需求相类似，系统灵活性供给的刻画可以通过简单列举系统中各可调机组容量来实现。例如，Flexibility Chart 2.0中将火电、带水库水电、抽蓄机组以及系统与外界的可传输容量作为灵活性供给进行展示。与风电、光伏容量作为灵活性需求指标时的优势相同，这种方法较为直观，并且很容易区分出各地区之间的优劣，但短板同样在与指导意义不明确，很难得出一个是否应当提高系统调节能力的结论。确定型指标：除了直接列举各类可调节机组装机来指示灵活性供给外，被最广泛运用的灵活性供给刻画方式就是调节能力。由于系统中的调节能力为各类可调机组的调节能力的代数和，那么计算系统调节能力的问题便可转化为计算各类机组的调节能力。概率型指标：类似于灵活性需求，机组的调节能力不仅受限于确定的物理条件，同时也受限于不确定性，例如非计划停机等。因此，系统调节能力作为各个机组调节能力的代数和，自然也是一个随机数。在实际运行中，已经出现过非计划停运导致的系统容量和调节能力的不足。例如，在2022年初的得克萨斯州冰灾中，轮番停电的主要原因之一就是天然气管道冻结导致的燃气机组大面积停运。虽然目前爬坡辅助服务市场设计过程中鲜有考虑可调机组的非计划停运，但“可靠机组不可靠“的情况可能随着极端气候频率的上升出现的愈发频繁，重要性将提高。12,00010,0008,0006,0004,0002,0000(2,000)(4,000)(6,000)(8,000)01,0003,0005,0002,0004,000爬坡幅度（MW）小时下爬坡上爬坡rmi.org/18高质量建成