在双碳目标的推动下，构建以可再生能源为主体的新型电力系统已成为我国的重要能源战略之一。然而，高比例可再生能源的间歇性和强不确定性将给电力系统的安全稳定运行带来严峻挑战。在此背景下，以储能为代表的灵活性资源的作用将日益凸显，储能也被认为是未来新型电力系统中的关键组成部分。近日，国家发改委、能源局印发《“十四五”新型储能发展实施方案》，文件提出：“创新新型储能商业模式，探索共享储能、云储能、储能聚合等商业模式应用。”以云储能为代表的新型储能商业模式将逐渐由概念走向实际。
清华大学能源互联网创新研究院能源战略与运筹研究中心于2014年首次提出了云储能的概念，并在提出之际详细介绍了云储能的定义、基本商业模式、经济效益来源等内容。2014年至2018年，中心针对云储能方向相继发表研究型论文，进一步对云储能的研究框架、基本模型、实现方式等内容进行了详细阐述, 并基于400户爱尔兰地区的用户数据对云储能模式的经济可行性进行了分析与验证。2021年，中心应邀在《IEEE Power & Energy Magazine》发表论文，详细介绍了基于分布式储能的云储能实现形式及其在我国的实际应用现状，并对影响我国云储能未来发展的关键因素进行了探讨。
一、云储能的定义：
云储能是一种基于已建成的现有电网的共享式储能技术，使用户可以随时、随地、按需使用由集中式或分布式的储能设施构成的共享储能资源，并按照使用需求而支付服务费。
二、云储能的实现形式与利润来源：
云储能模式的实现途径主要包括两种：1) 对分布式储能的“聚合”复用；2) 对集中式储能的“分散”复用。这两种实现途径分别面向不同的应用场景与用户需求，但其核心思路都是储能共享。
对分布式储能的“聚合”复用主要指：将电力用户自建的储能装置进行聚合调控，在保证用户使用的前提下，使其为电网提供调频、紧急功率支撑等服务，并获取电网支付的储能服务使用费。该路径的效益来源主要在于：其盘活了系统中的闲散储能资源，提升储能资源利用率，降低了储能使用成本。
对集中式储能的“分散”复用主要是指：对大容量集中式储能进行优化调控，使得该集中式储能电站可同时为多个用户提供储能服务，多个用户需要向储能运营商支付储能服务的使用费。该路径的效益来源主要在于：其提升了大规模储能利用率，充分利用了规模效应，降低了储能使用成本。
三、云储能的基本商业模式：
图1：云储能系统基本商业模式示意图
云储能是基于共享经济的一种新型的储能商业模式,其内涵包括：
1）价值主张：云储能以“共享”为主要价值取向，通过用户共享储能资源而提高资源利用效率，进而实现综合成本的降低，并在此基础上可以进一步满足更多用户的储能使用需求。
2）储能服务对象：云储能用户可以服务于源侧、网侧和荷侧的各类型储能用户。
3）价值来源：云储能提供商成功的关键是要聚拢大量的具有互补性的用户并实现规模效益。因此，它需要有数据分析、优化、通讯、预测等多种技术作为支撑。
4）储能来源：可以是集中式电池储能、压缩空气储能等集中式储能资源，可以是用户侧的分布式储能资源，也可以是电动汽车、基站备用电池储能、热力系统等广义储能资源。
5） 实现方法：云储能提供商根据其所掌握的技术经济信息为用户设定云储能服务价格。用户根据云储能服务的价格和自己的用电情况决定购买多少云端电池容量。云储能提供商根据用户购买云端储能容量的情况和所模拟出的用户充放电需求投资建设集中式的储能设施和租赁分布式的储能资源。用户向云储能提供商购买储能容量使用权之后，在运行中根据自身储能使用需求向其所购买的云端储能发出充电和放电指令。云储能提供商通过合理地选择储能设施的充放电时机以及充放电功率，以期达到尽可能小的自身成本。
6）结算方法：用户使用云储能服务需要向云储能提供商支付服务费从而获得云端储能容量的使用权。
四、云储能研究框架
对于云储能的研究可以分为三条主线，分别是运营主线、对象主线和市场主线。运营主线主要包括投资规划、运行优化和技术经济分析三个元素；对象主线的元素包括用户、云储能提供商、零售商和电网；市场主线包括市场模式、服务套餐和价格机制。不同主线的研究并不是独立的，而是相互关联和耦合的，构成了云储能领域未来潜在的研究内容。
图2：云储能研究框架
论文信息引言：
康重庆，刘静琨，张宁. 未来电力系统储能的新形态：云储能[J]. 电力系统自动化，2017,41(10): 2-8.
KANG Chongqing, LIU Jingkun, ZHANG Ning. A New Form of Energy Storage in Future Power System: Cloud Energy Storage[J]. Automation of Electric Power Systems, 2017,41(10): 2-8 (in Chinese).
刘静琨, 张宁, 康重庆. 电力系统云储能研究框架与基础模型[J]. 中国电机工程学报, 2017, 37 (12) :3361-3371.
LIU Jingkun, ZHANG Ning, KANG Chongqing. Research Framework and Basic Models for Cloud Energy Storage in Power System[J]. Proceedings of the CSEE, 2017, 37 (12) :3361-3371 (in Chinese)．
Liu Jingkun, Zhang Ning, Kang Chongqing, Kirschen Daniel, Xia Qing. Cloud energy storage for residential and small commercial consumers: A business case study[J]. Applied Energy, 2017, 188: 226-236.
Liu Jingkun, Zhang Ning, Kang Chongqing, Kirschen Daniel, Xia Qing. Decision-Making Models for the Participants in Cloud Energy Storage[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, 9(6): 5512-5521.
Zhang Ning, Jiang Haiyang, Li Yaowang, Yong Pei, Li Mingxuan, Zhu Huang, Ci Song, Kang Chongqing. Aggregating Distributed Energy Storage: Cloud-Based Flexibility Services From China[J]. IEEE Power and Energy Magazine, 2021, 19(4), 63-73.