【《基于多维度的可再生能源发电侧储能评价指标体系构建研究》9300字（论文）】

基于多维度的可再生能源发电侧储能评价指标体系构建研究摘要：可再生能源发电侧储能是推动能源转型发展的关键。目前亟须解决的问题是，如何结合可再生能源发电侧特点选择最适宜的储能技术，提供可再生能源发电侧的储能技术选择依据。根据可再生能源发电侧储能的要求，本文建立了包含技术、经济、社会及环境等方面的储能技术综合评价指标体系，使用均值聚类算法及粗糙集算法对指标体系进行了离散化处理和简化，并对种常用储能技术进行了评价。研究结果表明：抽水储能、压缩空气储能和锂离子电池储能是可再生能源发电侧储能的最佳选择。但是，抽水储能在环境和社会方面的评价结果差于其他物理储能；压缩空气储能的经济价值略低于参与评价的物理储能及电池储能；锂离子电池储能在环境和社会评价方面处于劣势；飞轮储能和超级电容储能虽然综合发展指数较低，但环境和社会效益较高。根据对可再生能源发电侧储能的经济、技术、环境和社会评价显示，电磁储能经济价值及技术性能总体较差；电池储能在环境及社会评价方面的表现总体较差。关键词：储能技术选择；综合评价指标体系；粗糙集算法；K均值聚类；可再生能源发电.引言近年来，电网利用可再生能源进行发电快速发展。然而伴随可再生能源的大规模利用，风电、光伏发电等的不稳定性给电力系统带来了安全隐患，阻碍可再生能源进一步并网ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>白建华</Author><Year>2015</Year><RecNum>2</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[1]</style></DisplayText><record><rec-number>2</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597397497">2</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>白建华</author><author>辛颂旭</author><author>刘俊</author><author>郑宽</author></authors></contributors><titles><title>中国实现高比例可再生能源发展路径研究</title><secondary-title>中国电机工程学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>中国电机工程学报</full-title></periodical><dates><year>2015</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[1]。为了进一步扩大可再生能源的发电规模，可再生能源发电与储能技术结合应用，可以保障发电功率平稳、灵活调控风电、光伏等的出力，提供将可再生能源并网所需的灵活性ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>刘畅</Author><Year>2020</Year><RecNum>3</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[2]</style></DisplayText><record><rec-number>3</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597401544">3</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>刘畅</author><author>卓建坤</author><author>赵东明</author><author>李水清</author><author>陈景硕</author><author>王金星</author><author>姚强</author></authors></contributors><titles><title>利用储能系统实现可再生能源微电网灵活安全运行的研究综述</title><secondary-title>中国电机工程学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>中国电机工程学报</full-title></periodical><dates><year>2020</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[2]。伴随着可再生能源并网，储能技术得到了广泛关注和研究，但多数储能技术尚未实现规模化应用。由于储能技术种类繁多，且现有指标体系不够全面，可再生能源发电侧适合发展什么样的储能技术，需要完整有效的指标体系及方法来进行综合评价。可再生能源发电侧储能面临着诸多选择，每一种储能技术都有其优点与局限，为了选择最适宜与可再生能源协同发展的储能技术，学者们分别从技术视角、经济视角及生态环境视角构建了多种储能技术选择的方法。基于技术角度，刘世念，李辰等学者重点关注目前常见的几种化学储能技术，对多种储能技术的安全性、转换效率、使用寿命等方面的优缺点进行了对比，对大规模电化学储能系统发展趋势进行了探讨和展望ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>刘世念</Author><Year>2013</Year><RecNum>4</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[3,4]</style></DisplayText><record><rec-number>4</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597405942">4</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>刘世念</author><author>苏伟</author><author>魏增福</author></authors></contributors><titles><title>化学储能技术在电力系统中的应用效果评价分析</title><secondary-title>可再生能源</secondary-title></titles><periodical><full-title>可再生能源</full-title></periodical><pages>105-108</pages><volume>31</volume><number>001</number><dates><year>2013</year></dates><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>李辰</Author><Year>2019</Year><RecNum>5</RecNum><record><rec-number>5</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597408742">5</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>李辰</author></authors></contributors><titles><title>电化学储能技术分析</title><secondary-title>电子元器件与信息技术</secondary-title></titles><periodical><full-title>电子元器件与信息技术</full-title></periodical><number>6</number><dates><year>2019</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[3,4]；、、金雪等学者对主要的物理储能技术在技术性能及对电力系统稳定性的贡献方面进行对比研究，对可再生能源发电侧发展大规模储能技术的可行性进行分析评估ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[5-7]。目前我国可再生能源发电侧储能产业的大规模发展依然面临成本偏高的问题，考虑储能系统的投资与运维成本等经济指标，对储能的经济性进行评估是很有必要的。孙波等分析了可再生能源发电系统中的储能技术选择问题,比较了在多种运营模式下，不同电池储能技术消纳可再生能源发电的经济性ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>孙波</Author><RecNum>10</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[8]</style></DisplayText><record><rec-number>10</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597410611">10</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>孙波,廖强强,刘宇,刘怡,周国定,葛红花</author></authors></contributors><titles><title>分布式光伏储能电池混合系统的经济性分析</title><secondary-title>电力建设</secondary-title></titles><periodical><full-title>电力建设</full-title></periodical><pages>102-107</pages><number>8期</number><dates></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[8]；和李涛基于全生命周期成本角度，对储能系统在可再生能源发电侧的建立进行仿真和优化配置ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[9,10]；、徐国栋等通过构建可再生能源发电侧储能系统经济性评估模型，评估了多种情形下，利用储能系统提高可再生能源接纳规模的可行性ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Chunping</Author><Year>2018</Year><RecNum>13</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[11,12]</style></DisplayText><record><rec-number>13</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597413683">13</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Chunping,Xie</author><author>Yan,Hong</author><author>Yulong,Ding</author><author>Yongliang,Li</author><author>Jonathan,Radcliffe</author></authors></contributors><titles><title>AneconomicfeasibilityassessmentofdecoupledenergystorageintheUK:Withliquidairenergystorageasacasestudy</title><secondary-title>AppliedEnergy</secondary-title></titles><periodical><full-title>AppliedEnergy</full-title></periodical><pages>244-257</pages><volume>225</volume><number>SEP.1</number><dates><year>2018</year></dates><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>徐国栋</Author><Year>2016</Year><RecNum>14</RecNum><record><rec-number>14</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597414119">14</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>徐国栋</author><author>程浩忠</author><author>方斯顿</author><author>马则良</author><author>张建平</author><author>朱忠烈</author></authors></contributors><titles><title>用于提高风电场运行效益的电池储能配置优化模型</title><secondary-title>电力系统自动化</secondary-title></titles><periodical><full-title>电力系统自动化</full-title></periodical><pages>62-70</pages><volume>v.40;No.579</volume><number>05</number><dates><year>2016</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[11,12]。随着储能技术的发展，一些储能系统对生态环境产生了不利的影响，并可能导致严重的健康问题。基于生态角度，等人从工程用料、污染物排放、电站选址对当地生态影响、储能材料来源等指标分析了不同类型储能的环境的影响ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Khawaja</Author><Year>2019</Year><RecNum>15</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[13]</style></DisplayText><record><rec-number>15</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597414258">15</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Khawaja,MohamadK</author><author>Alkhalidi,Ammar</author><author>Mansour,Sara</author></authors></contributors><titles><title>Environmentalimpactsofenergystoragewasteandregionallegislationtocurtailtheireffects-highlightingthestatusinJordan</title><secondary-title>JournalofEnergyStorage</secondary-title></titles><periodical><full-title>JournalofEnergyStorage</full-title></periodical><pages>100919</pages><volume>26</volume><dates><year>2019</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[13]。近年来，由于储能技术经济水平的提高、补贴政策的出台，储能由示范应用向商业化应用转变的趋势逐步明显，对储能的研究不再仅以技术或经济为指标，实现综合效益最大化的多目标储能指标体系受到关注，如等对常用的电池储能技术的技术经济特性进行分析，构建电池储能技术综合评价指标体系，对储能技术在不同场景中的应用进行综合评价后分别提出发展建议ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>Liu</Author><Year>2012</Year><RecNum>16</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[14]</style></DisplayText><record><rec-number>16</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597415128">16</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>Liu,J.</author><author>Cao,L.</author><author>Ma,J.</author><author>Zhang,J.</author></authors></contributors><titles><title>Economicanalysisofuser'sgrid-connectedpvsystembasedonenergystoragesystem</title><secondary-title>ActaEnergiaeSolarisSinica</secondary-title></titles><periodical><full-title>ActaEnergiaeSolarisSinica</full-title></periodical><pages>1887-1892</pages><volume>33</volume><number>11</number><dates><year>2012</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[14]；杨锡运、颜宁等学者通过建立基于能效、经济、环境等角度的多目标优化模型，对可再生能源发电侧储能技术进行评价及优化配置ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>杨锡运</Author><Year>2017</Year><RecNum>17</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[15,16]</style></DisplayText><record><rec-number>17</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597415439">17</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>杨锡运</author><author>张璜</author><author>修晓青</author><author>付果</author><author>李建林</author></authors></contributors><titles><title>基于商业园区源/储/荷协同运行的储能系统多目标优化配置</title><secondary-title>电网技术</secondary-title></titles><periodical><full-title>电网技术</full-title></periodical><pages>274-281</pages><number>12</number><dates><year>2017</year></dates><urls></urls></record></Cite><Cite><Author>颜宁</Author><Year>2017</Year><RecNum>18</RecNum><record><rec-number>18</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597415498">18</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>颜宁</author><author>厉伟</author><author>邢作霞</author><author>肖婉秋</author><author>张博</author></authors></contributors><titles><title>复合储能在主动配电网中的容量配置</title><secondary-title>电工技术学报</secondary-title></titles><periodical><full-title>电工技术学报</full-title></periodical><pages>180-186</pages><volume>32</volume><number>019</number><dates><year>2017</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[15,16]。关于储能技术选择及评价的研究大都从经济角度、技术角度、生态环境角度或者综合以上几方面进行研究。这些研究大多要依靠先验知识及主观认识，面对大量的信息以及各种不确定因素，难以作出科学合理的决策。粗糙集评价不仅可以处理大量定量指标，还可以对具有鲁棒性和存在主观判断的定性指标进行处理。基于此，李欣等运用粗糙集算法对多种储能进行了综合评价ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>李欣</Author><Year>2012</Year><RecNum>19</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[17]</style></DisplayText><record><rec-number>19</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597415622">19</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>李欣</author><author>黄鲁成</author><author>常金平</author></authors></contributors><titles><title>基于粗糙集的新能源产业中储能技术评价</title><secondary-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</secondary-title></titles><periodical><full-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</full-title></periodical><pages>211-214</pages><number>2</number><dates><year>2012</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[17]，本文在此基础上根据可再生能源发电特性及并网需求，建立了更为全面的技术、经济、环境和社会储能评价指标体系，在评价对象中加入了目前热门的锂离子电池和压缩空气储能技术，利用均值聚类算法对收集到的数据进行处理后，用粗糙集中的属性约简算法对指标体系进行简化，对简化后的信息系统使用粗糙集算法得到储能属性重要度与权重后，最终对抽水储能、压缩空气储能、超级电容储能、锂离子电池储能、钠硫电池储能、铅酸电池储能、飞轮储能、全钒液流电池储能、超导储能种储能技术进行单一角度评价及综合评价，得到分别在技术、经济、环境和社会方面发展潜力较大的储能技术，以及综合以上角度最适宜在可再生能源发电侧发展的储能技术。.可再生能源发电侧储能技术选择的指标体系构建2.1可再生能源发电侧储能技术评价指标选择依据具有间歇性和波动性的可再生能源大规模接入系统给电网电能质量、安全稳定等方面带来不利影响，储能技术为高渗透率可再生能源接入系统提供了解决方案。选择适宜在可再生能源发电侧发展的储能技术，需要理清发电侧储能技术与可再生能源电力匹配影响因素。为了能够科学合理地对可再生能源发电侧储能技术进行评价，采用以下几个原则确定评价指标：第一，全面性原则，建立的指标体系应该从整体出发，能全面客观的反映可再生能源发电侧储能的多方面特点。本文在选取指标时，根据对储能评价相关文献的梳理，考虑储能与可再生能源发电的各方面因素匹配，为评价体系选取技术、经济、环境和社会三个主指标。第二，系统性原则，所建立的储能指标体系要综合地反映影响储能发电的各要素之间的关联性，包括可再生能源发电侧储能实际应用中所涉及到的众多方面，使其成为一个系统，基于多因素进行综合评估。第三，可操作性原则，指标的设计要概念明确，对应的指标数据应当便于收集，确保客观真实，易于评价，方便操作。在参考相关研究的基础上，根据确定的主指标方向及数据可得性确定储能评价的子指标。2.2可再生能源发电侧储能技术评价指标体系结合指标体系建立的原则及国内外学者的研究成果，本部分对影响储能与可再生能源结合发电的因素进行归纳，将发电侧储能技术与可再生能源电力匹配影响因素作为可再生能源能源发电侧储能的评价指标，基于赵健、关于储能与可再生能源发电匹配性的技术层面的研究ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[5,13,18]，、关于两者发电匹配性经济层面的研究ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[19,20]，在已有研究成果加入环境因素及社会因素层面的考虑，从技术、经济、环境和社会三方面建立可再生能源发电侧储能技术的综合评价指标体系，各指标选取的主要具体情况如下。表1储能技术评价指标主指标序号子指标指标单位指标属性经济指标C1能量循环效率—正向C2单位功率成本元/kW逆向C3单位容量成本元/kW逆向C4投资成本元/kW逆向C5固定运维元/kW-年逆向C6变动运维元/MWh逆向C7系统成本元/kWh逆向技术指标C8典型额定功率MW正向C9放电时间min正向C10启动时间s逆向C11能量密度Wh/g正向C12循环次数次正向C13循环寿命年正向C14成熟度—正向环境和社会指标C15环境影响—逆向C16对地理位置要求—逆向C17安全性—正向C18所需空间—逆向3研究方法3.1研究方法选择依据粗糙集能有效地分析不精确、不一致和不完整的信息，对已有数据进行分析及推演，揭示内在规律。与基于模糊理论与证据理论的数据挖掘方法相比，粗糙集理论着重体现研究对象之间的不确定性，相比其它评价方法，无须了解所解决的问题数据集合以外的先验知识，是当前国内外研究热点之一。粗糙集应用于综合评价的优点：①使用粗糙集进行评价时，只需要确定所评价对象的指标及相关数据，即可得出评价结果。②粗糙集的属性约简算法可以从所搜集的大量指标中，根据属性重要度对核心指标进行提取，最终得出剔除冗余指标的约简指标体系。③粗糙集属性重要度计算的原理是通过去掉某一指标，分析去掉该指标后对评价结果的影响，依次计算各个指标对于完整指标体系的重要性，这样算出来的指标权重，相对需要依靠主观经验的赋权方法，去除了主观性，更为客观合理。根据粗糙集对输入数据的要求，需对搜集的指标数据进行离散化处理。常用的指标数据离散化方法有专家离散法、等宽度区间法、等频率区间法、Chimerge法、最小类熵法、K均值聚类法等。其中，K均值聚类由于收敛速度快且效果较好而被广泛使用，给定数据集合并指定聚类数目k，根据设定的距离函数反复把数据分入所设的k的聚类中，直至聚类中心不发生变化时，终止迭代。本文采用K均值聚类算法将储能属性数据转换为离散型数据。针对储能所选指标的不完整性及大量数据的冗余性，本文采用粗糙集算法对指标体系进行约简，并对可再生能源发电侧应用较为广泛的抽水储能、压缩空气储能、超级电容储能、锂离子电池储能、钠硫电池储能、铅酸电池储能、飞轮储能、全钒液流电池储能、超导储能种储能技术进行评价。3.2评价步骤使用粗糙集对可再生能源发电侧储能技术的应用评价流程如下:①建立储能信息系统：根据指标体系搜集数据，对数据进行离散，离散后建立可再生能源发电侧储能的评价信息系统。以目前应用广泛的抽水储能、压缩空气储能、超级电容储能、锂离子电池储能、钠硫电池储能、铅酸电池储能、飞轮储能、全钒液流电池储能、超导储能种储能技术为对象进行研究，设为要研究的信息系统，记研究对象储能技术为，为评价对象的论域，C为指标体系确定的储能技术、经济、环境和社会评价属性c的集合，，为储能属性c的值域；为的信息函数，研究对象的每个属性都对应一个值。根据整理的相关文献及储能行业报告ADDINEN.CITEADDINEN.CITE.DATA[4,21-24]，结合专家咨询得到关于以上种储能技术的属性数据。储能指标数据的离散化采用均值聚类算法ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>李远远</Author><Year>2009</Year><RecNum>29</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[25]</style></DisplayText><record><rec-number>29</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1598064409">29</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>李远远</author><author>云俊</author></authors></contributors><titles><title>基于粗糙集的综合评价方法研究</title><secondary-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</secondary-title></titles><periodical><full-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</full-title></periodical><pages>981-985</pages><number>6</number><dates><year>2009</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[25]，得到区间为的储能属性梯度打分，生成以下信息系统，如表2所示：表2可再生能源发电侧储能评价信息系统UC1C2C3C4C5C6C7C8C9C10C11C12C13C14C15C16C17C18X1335545554214552145X2553242211335335332X3551111411515411325X4452322311515315345X5244455522521151333X6534332433552243331X7134424422323121335X8224453525541241314X9115551545223443145②指标体系约简：对储能评价信息系统使用粗糙集的属性约简算法进行处理，缩减不同属性之间存在的相关性影响。属性约简可以去掉信息系统中对决策结果无效的子指标。若某子指标的去掉与否对论域的分类不造成影响，即指标对指标体系的决策不起作用，可以被约简掉，表示为。粗糙集的属性约简在处理主观性或者不确定性较强的定性指标时较为常用。经判断，本文建立的储能信息系统约简后无变化，证明信息系统中无多余无效的子指标。③计算属性权重：基于属性约简后的信息系统，使用粗糙集的属性重要度算法得到每个储能属性的权重，之后根据得到的权重来确定每个子指标的重要度。从信息系统中去掉一个指标，通过查看指标体系分类情况发生的变化来确定该指标的重要性。去掉某指标后原有分类变化的大小，可以说明所选指标在体系中重要性及权重高低。在信息系统中，的重要度定义为：（1）根据表2，利用式（1）计算得到储能各属性的重要度，如表3所示：表3各子指标重要度属性重要度属性重要度属性重要度C162C762C1362C260C848C1462C362C956C1562C460C1060C1628C564C1158C1754C662C1254C1852指标在中的重要性是由去掉后信息变化量的大小来量化的。在信息系统中，，指标的权重定义为：（2）

根据表3的重要度，利用式（2）计算得到储能各属性的权重，如表4所示：表4各子指标权重属性权重属性权重属性权重C10.0603C70.0603C130.0603C20.0584C80.0467C140.0603C30.0603C90.0545C150.0603C40.0584C100.0584C160.0272C50.0623C110.0564C170.0525C60.0603C120.0525C180.0506根据粗糙集的属性重要性及权重确定方法的原理，可知权重的确定是以指标数据为依据，对数据本身进行挖掘而寻找其潜在规律，相对专家赋权法等方法来说，消除了主观性，所得到的结果更为客观真实。④储能综合评价：根据离散化后的各储能属性指标值，运用线性加权法对各个指标权重进行加权计算，对种储能技术在可再生能源发电侧的技术、经济、环境与社会三方面表现进行单独评价，并得出各储能技术综合三方面的评价结果。对于信息系统,计算评价结果：，（3）本文根据获得的储能指标权重和指标值，采用线性加权法对得到的储能指标权重加权计算，得出各储能技术的分类评价结果以及综合评价结果。4、评价结果及分析4.1经济角度评价分析目前我国储能产业的大规模发展依然面临成本偏高等问题，考虑储能系统的投资与运维成本等经济指标，对储能的经济性进行评估是很有必要的。储根据离散化后得到的数据，对九种储能技术在经济子指标方面的表现作图1，结合表4得到的能各指标权重，采用线性加权法计算得到种储能技术的经济指标得分值，如图2所示：图1储能技术经济性指标分值图2储能技术经济评价结果根据储能技术各经济子指标的分值及经济评价结果显示，抽水储能是可再生能源发电侧经济性能最优的储能技术。在实际应用中，抽水储能技术单位千瓦造价低廉，循环效率较高且电站投资低，在可再生能源发电侧应用中，相比其余储能技术，具有卓越的经济性能；其次为铅酸电池储能、钠硫电池储能及锂电池储能，铅酸电池价格低廉，与锂电池相比成本较低，短期性价比优势明显；钠硫电池的电极材料储量丰富且成本低廉，在储能的经济性方面同样具有较强的竞争力，相对其他储能所需维护较少；锂离子电池储能则伴随着近年来逐步形成的规模效应，储能成本逐步降低，相较其他电池储能技术，全钒液流电池由于储能价格偏高限制了其规模化发展。排在最后的为超级电容储能及超导储能技术，与其他储能技术相比，电磁储能技术除关键材料价格昂贵外，系统运行还会产生高昂的维护费用。4.2技术角度评价分析储能结合可再生能源发电的装机规模及商业化都会受到储能技术特性的影响，储能技术在各技术指标的分值体现如图3，对储能技术进行技术角度的评价，结果如图4所示：图3储能技术技术性指标分值图4储能技术评价结果根据储能技术各技术子指标的分值及技术评价结果显示，抽水储能技术在可再生能源发电侧具有较好的技术性能。抽水储能电站具有储能容量大、额定功率大、自放电率低等技术特性，已经积累了几十年的运营经验，在所有储能方式中技术最为成熟；排在第二的为压缩空气储能，压缩空气储能具有稳定性高、寿命长及功率范围广的技术性能，可实现的大规模储能，在可再生能源发电侧适合用作中长期储能系统；其次为锂离子电池储能及钠硫电池储能，锂电池目前在可再生能源发电领域迅速发展，其中磷酸铁锂电池由于特有的微观结构，具有更好的稳定性及安全性，适用于可再生能源发电侧的大规模储能，且具有瞬时出力大的特性，在配合光伏发电等波动性大的应用中较为适用；钠硫电池储能在循环寿命、储能密度及放电功率方面具有突出表现，但在工作过程中需保持高温，在技术指标评价方面略逊于锂离子电池储能；铅酸电池储能与全钒液流电池储能排名靠后，全钒液流电池储能转换效率低且需要辅助液泵，技术性能较差；铅酸电池储能则被有限的循环次数限制了应用范围。电磁储能由于在国内技术尚不成熟，指标性能的表现落后于其它储能。4.3社会及环境角度评价分析储能技术是引领人们走向绿色清洁低碳新未来的关键一环，但是随着储能技术的发展，一些储能系统对环境产生了不利的影响，并可能导致严重的健康问题，所以从社会及环境指标的角度对储能系统展开研究是很有必要的。种储能技术的社会及环境各指标分值如图5所示，基于社会及环境角度的最终评价结果如图6所示：图5储能技术社会及环境性指标分值图6储能技术社会及环境评价结果根据储能技术各社会及环境子指标的分值及最终评价结果显示，根据社会及环境指标评价结果显示，超级电容、压缩空气储能及飞轮储能在可再生能源发电侧应用时，对环境的影响较小，且对储能电站的地理位置基本无要求，属于环境友好型储能。其中，超级电容器储能体积较小，安装简单且适宜在多种环境下安全稳定的工作；压缩空气储能在环境及社会指标方面排名靠前，具有电站选址灵活，运行安全等优点；飞轮储能则具有环境污染小、不受地理环境限制及安全性能好的优点。抽水储能由于受地理位置限制，站点资源较为偏僻，排名靠后；而大多电池储能则因为会对人体或者环境产生危害，关于环境角度的评价排名较为落后。4.4综合评价分析仅以技术或经济等单个主指标对储能进行评价，体现的是储能在某一方面的性能优劣，以实现综合效益最大化为目标，对可再生能源发电侧储能进行评价，可以整体评判储能技术在可再生能源发电侧的发展潜力。根据表2信息系统，各储能技术关于指标体系各子指标的离散化分值如图7所示，根据表4得到的储能各指标权重，采用线性加权法计算得到种储能技术的综合评价得分值如图8所示：图7储能技术各指标分值图8储能综合评价结果研究结果表明：综合经济、技术、环境及社会角度，抽水储能、压缩空气储能和锂离子电池储能是可再生能源发电侧储能的最佳选择，其中抽水储能技术在经济、技术方面评分较高，具有较强竞争力，但是由于受到地形、生态环境等限制，在社会及环境发展方面排名落后。在实际应用中，我国是世界上抽水储能装机规模最大的国家，目前抽水储能在我国储能项目中占据主导地位，在众多储能技术中应用最为广泛。压缩空气储能在技术和社会及环境方面排名具有优势，无论是存储时间、放电功率、还是运行寿命，都有优越的性能，适合作为中长期储能系统应用，但在经济性能方面总体落后；锂离子电池储能在经济、技术具有优越性能，技术成熟度较高且造价低，近年来发展迅速。其中，磷酸铁锂电池安全性及稳定性较好，适宜在可再生能源发电侧广泛应用，但在考虑社会及环境指标时发展实力落后于其他储能技术；除此之外，钠硫电池储能和铅酸电池储能在经济方面具有较好的性能，钠硫电池能量密度较高且响应速度快，所需电极材料钠和硫成本低廉且储量丰富，但对环境的要求十分苛刻，运维费用较高，且具有较为严重的安全隐患，在平滑负荷、削峰填谷中应用较多；铅酸电池价格较低，电能转换效率高且安全性有保障，是最早广泛使用的电池，但由于其循环寿命较短、能量密度低，且铅对环境影响恶劣，阻碍了铅酸电池的进一步发展；飞轮储能寿命长且运行安全，具有较好的社会及环境评价，但储能密度低、时间短，在经济及技术指标方面的评价靠后，目前初步实现产业化；超级电容储能在环境及社会评价设立的指标方面有较好的表现，但经济成本很高，截至年我国已具备成批生产超级电容器的能力。液流电池由于其技术性能优越、安全性能较好、循环寿命长，在短期内得到了快速发展，适合大规模储能应用，但由于电极板、电解液等关键材料及实际储能价格偏高的制约阻碍了其大规模生产。排在最后的为超导储能，超导储能具有响应速度快、转换效率高等优点，但其过高的成本及维护的困难性限制了其进一步发展。值得注意的是，本文的综合评价排名与李欣等学者得到的结果差异较大ADDINEN.CITE<EndNote><Cite><Author>李欣</Author><Year>2012</Year><RecNum>19</RecNum><DisplayText><styleface="superscript">[17]</style></DisplayText><record><rec-number>19</rec-number><foreign-keys><keyapp="EN"db-id="aafrrzw0o2wfr5ervf0xspdarxf2d5vvt5ev"timestamp="1597415622">19</key></foreign-keys><ref-typename="JournalArticle">17</ref-type><contributors><authors><author>李欣</author><author>黄鲁成</author><author>常金平</author></authors></contributors><titles><title>基于粗糙集的新能源产业中储能技术评价</title><secondary-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</secondary-title></titles><periodical><full-title>武汉理工大学学报(信息与管理工程版)</full-title></periodical><pages>211-214</pages><number>2</number><dates><year>2012</year></dates><urls></urls></record></Cite></EndNote>[17]，主要原因为，本研究子指标的选取与上述研究差异较大，基于可再生能源发电与储能的匹配关系，考虑了全面性与系统性原则，添加了更多可以反映储能结合可再生能源发电的特征指标，适当突出经济、技术的指标权重，且收集的数据较新，对可再生能源发电侧的储能的评价产生了较大影响。5、结语本文建立了基于经济、技术、社会及环境三个维度的可再生能源发电侧储能评价指标体系，使用均值聚类算法对原始数据进行处理后，利用粗糙集算法对冗余指标进行约简，并计算各子指标的属性重要度，最终通过线性加权法得到各储能技术关于三个主指标的各自评分以及综合评分。研究结果表明：抽水储能、压缩空气储能和锂离子电池储能在可再生能源发电侧的发展具有较好的前景，而电磁储能和全钒液流电池储能在经济和技术方面排名较后，不适宜在可再生能源发电侧大规模发展。其中，抽水储能在社会及环境评价方面处于落后地位，压缩空气储能经济性较差，锂离子电池储能则在社会与环境评价方面不具有竞争力。超级电容、压缩空气储能及飞轮储能在可再生能源发电侧应用时，虽然经济及技术性能并不突出，但着重于社会及环境接受度时，可优先考虑。通过对多种储能方式评分比较发现，每种储能技术都有其自身的特点及优势，物理储能中，得益于成熟的技术以及较低的成本，抽水储能发展最具优越性，在今后很长一段时间仍将作为储能领域的重要技术。由于物理储能应用受到地理限制较为明显，随着技术的不断进步及成本降低，电化学储能成为应用范围最广、发展潜力最大的储能技术，最有前景的为锂离子电池储能和钠硫电池储能。根据评分，电磁储能由于成本过高及技术缺陷，排名较后；相比物理储能与电化学储能，国内的电磁储能技术仍处于研发阶段，实际应用十分有限。储能技术种类繁多且优势各异，目前没有任何单一储能技术可以满足所有的应用需求，考虑资源、环境、技术、经济成本的约束，使各种储能技术优势互补，在单一储能技术及多组混合储能组合模式之间选取最优技术或技术组合是未来的发展趋势。ADDINEN.REFLIST1. 白建华,etal.,中国实现高比例可再生能源发展路径研究.中国电机工程学报,2015.2. 刘畅,etal.,利用储能系统实现可再生能源微电网灵活安全运行的研究综述.中国电机工程学报,2020.3. 刘世念,苏伟,and魏增福,化学储能技术在电力系统中的应用效果评价分析.可再生能源,2013.31(001):p.105-108.4. 李辰,电化学储能技术分析.电子元器件与信息技术,2019(6).5. Yang,W.andJ.Yang,Advantageofvariable-speedpumpedstorageplantsformitigatingwindpowervariations:Integ