电力政策解读：山东电网新型储能集中调用的能源管理系统实现点

山东电网开展新型储能集中调用最大放电功率超八百万千瓦，助力应对用电高峰。作为能源系统软件研发人员，给我们又会有哪些启示呢？

下面是国家电网报的新闻内容：

下面是山东卫视报道的新闻截图，侵删。

政策解读：山东电网新型储能集中调用的能源管理系统实现点

从这篇报道中，我们可以提炼出以下能源管理系统（EMS）可实现的7个关键点，结合技术需求和政策方向：

一、核心实现点

集中式储能调度平台
- 功能：统一接入和管理分布式储能资源（电化学、压缩空气等）
- 技术实现 ：
  - 建立标准通信接口（IEC 61850/104协议）
  - 实时监控SOC（电池状态）、充放电功率
  - 支持一键启动全量储能放电（如山东144座电站联动）
源荷预测与优化调度
- 功能：精准预测新能源出力与负荷需求
- 技术实现 ：
  - 光伏预测：集成气象卫星+地面观测数据
  - 负荷预测：LSTM神经网络模型
  - 优化算法：混合整数规划（MILP）计算最佳充放电策略
波动平抑控制
- 功能：解决新能源间歇性问题（如光伏晚高峰归零）
- 技术实现 ：
  - 自动响应电网频率波动
  - 毫秒级调节储能出力（参考特斯拉Powerpack响应速度）
  - 建立"充放电-新能源"联动模型

二、关键技术模块

效果评估控制执行优化引擎预测系统数据采集消纳量统计 CO2减排计算 AGC指令下发电站集群控制充放电策略优化经济性计算光伏出力预测负荷需求预测气象站储能SCADA 电网EMS 数据采集预测系统优化引擎控制执行效果评估

三、具体功能实现方案

1. 储能电站接入层

java 复制代码

// 储能电站实体类
@Entity
@Table(name = "energy_storage")
public class EnergyStorage {
    @Id
    private String stationId; // 电站ID
    
    @Enumerated(STRING)
    private StorageType type; // 电化学/压缩空气等
    
    private double maxChargePower; // 最大充电功率
    private double maxDischargePower; // 最大放电功率
    private double currentSOC; // 当前电量百分比
    
    // 对接实时数据
    @Transient
    public RealtimeData fetchRealtimeData() {
        // 通过OPC UA协议获取实时数据
        return opcClient.readData(stationId);
    }
}

2. 优化调度引擎

java 复制代码

@Service
public class StorageScheduler {
    // 基于预测的优化调度
    public SchedulePlan generateSchedule(LocalDate date) {
        // 1. 获取预测数据
        ForecastResult forecast = forecastService.getDayAheadForecast(date);
        
        // 2. 构建优化模型（简化示例）
        GRBModel model = new GRBModel(env);
        GRBVar[] chargeVars = createChargeVariables(model, forecast);
        addGridConstraints(model, forecast);
        
        // 3. 目标函数：最大化削峰效果
        model.setObjective(createPeakShavingObjective(chargeVars, forecast), GRB.MAXIMIZE);
        model.optimize();
        
        return extractSchedule(model);
    }
    
    // 紧急调用接口（如山东803.59万千瓦放电）
    @Async
    public void emergencyDispatch(double requiredPower) {
        List<EnergyStorage> availableStations = storageRepo.findByStatus(READY);
        distributePower(availableStations, requiredPower); // 功率分配算法
    }
}

3. 波动平抑控制器

java 复制代码

// 基于频率波动的实时调节
@EnableScheduling
public class FrequencyStabilizer {
    private final double FREQ_THRESHOLD = 49.8; // 频率阈值(Hz)
    
    @Scheduled(fixedRate = 1000) // 每秒检测
    public void monitorFrequency() {
        double currentFreq = gridService.getSystemFrequency();
        
        if (currentFreq < FREQ_THRESHOLD) {
            double powerDeficit = calculateDeficit(currentFreq);
            storageService.activateReserve(powerDeficit);
        }
    }
    
    private double calculateDeficit(double freq) {
        // 频率-功率转换模型（根据电网惯量计算）
        return (50.0 - freq) * SYSTEM_INERTIA_CONSTANT;
    }
}

四、数据架构设计

复制代码

时序数据库
  ├── 气象数据：辐照度/温度/云量
  ├── 电网数据：频率/电压/负荷
  ├── 储能数据：SOC/功率/温度
  └── 新能源数据：光伏/风电出力

分析层
  ├── 预测引擎：Prophet+LightGBM
  ├── 优化计算：Gurobi+JuMP
  └── 实时处理：Flink流计算

应用层
  ├── 调度控制台
  ├── 移动监控APP
  └── 第三方系统接口

五、政策价值实现

保供能力可视化

java 复制代码

// 等效燃煤机组计算
public double calculateEquivalentCoalPlants(double dischargePower) {
    // 山东典型煤电机组容量 660MW
    return dischargePower / 660_000; // 返回等效机组数
}

界面显示："803.59万千瓦 ≈ 12台煤电机组"

新能源消纳统计

sql 复制代码

/* 每日消纳报表 */
SELECT 
  DATE_FORMAT(time, '%Y-%m-%d') AS day,
  SUM(pv_curtailment) AS pv_saved, 
  SUM(wind_curtailment) AS wind_saved
FROM storage_benefits
GROUP BY day;

储能效能评估
- 关键指标：
  - 充放电效率（>85%）
  - 响应延迟（<500ms）
  - 峰谷套利收益

六、实施路线建议

第一阶段（1-3月）：搭建基础监控平台，接入≥50%储能电站
第二阶段（4-6月）：部署预测优化模块，实现日前计划自动生成
第三阶段（7-12月）：完成毫秒级实时控制，平抑新能源波动

政策支撑点 ：

该方案直接响应国家能源局《关于加快推动新型储能发展的指导意见》中

"2025年实现新型储能规模化应用"的目标，同时解决山东"午间光伏过剩、晚高峰短缺"的典型问题。

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