分布式光伏系统接入城市配电网的规划研究

罗彦峰 李旭

[摘 要]针对光伏发电系统的随机波动性，采取集中式光伏电站出力区间预测和分布式光伏发电并网区间优化相结合，实现分布式光伏接入的配电系统运行优化，建立光伏发电系统输出功率的区间预测模型与光伏发电系统并网的区间优化模型。论文主要研究光伏发电系统并网中的两个主要问题：光伏发电功率的短期区间预测：基于统计学理论实现光伏发电的随机波动特性分析，将线性回归分析和加权马尔可夫链相结合，完成光伏发电功率的区间预测，实现光伏发电的区间可调节性并网。光伏发电系统并网的确定性优化和区间优化：基于配电网降损效果理想的“2/3原则”实现分布式光伏接入配电系统的确定性优化，提出有功功率匹配调节的并网理论，基于有功功率并网约束调节，实現光代方申.

[关键词]分布式光伏；配电系统；运行优化；研究

中图分类号：TM615 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）31-0281-01

引言

光伏发电以其清洁、便利、持久性等优点在可再生能源中异军突起，光伏发电与环境的交互性良好，不污染空气，是真正意义上的绿色环保能源；光伏发电可以就地就近取材，不必运距离输送，避免输电线路的电能损失和节省架空线路的经济费用；光伏发电的资源分布广泛，不受地域条件的限制，取之不尽、用之不竭；光伏发电模块以其自身组件的体积小，重量轻等优点，使光伏发电建筑一体化的发电技术日益完善。目前，光伏发电技术更推陈出新，建设水上光伏电站，有效利用水资源的冷却作用，降低光伏发电的损失，其有效的推动了水上资源的开发利用，为光伏发电开辟了新的发展道路。如今光伏发电由最初的遥不可及，变得越来越触手可及，越来越接近生活，真正意义的去解决生活问题，利用大自然源源不断的光照资源去实现我们更美好的生活。

1 国内外研究的现状

大规模的光伏发电作为重要的清洁能源参与电力系统的运行是必然的发展趋势，为实现光伏发电系统并网的可靠性运行，本文侧重光伏发电输出功率的区间预测和光伏发电系统并网优化两个方面进行研究，光伏发电输出功率的区间预测将光伏发电的随机波动特性与统计学分析方法相结合，实现其输出功率的短期区间预测；光伏发电并网优化以非线性规划算法为依托，优化求解并网系统的最优解。信息高速发展的今天，大数据时代，同样冲击和影响着电力系统的快速发展，提出了电力系统大数据包与电力系统仿真计算的结合，电力系统运行的历史数据是存在无限潜力的大数据，用电与我们息息相关，每时每刻都存着关联。

2 光伏电站出力的随机波动特性分析

2.1 描述性统计分析

描述性统计分析作为统计学的分支主要进行数据集的整理、‘概括以及描述分析。基本统计分析理论中，本文侧重于描述性统计分析的数值分析，图表分析和非参数检验。描述性统计分析中的数值分析可以根据均值和标准差描述数据的分布情况，均值和方差在数理统计中也称为数学期望和二阶中心矩，均值是总体数据的集中趋势的指标参数，即通过大量实验数据实现总体平均值的过程，但是当统计分析的总体数量过多时，一般作抽样分析，通过小样本的数学期望预测总体分布，即数学期望是均值随样本数无穷大的极限接近值。方差以数学期望作为衡量标准描述数据分布的分散程度，标准差和方差的值越大，说明数据分布的离散程度越大，否则，反之。在统计分析中，多用标准差（也称为均方差）描述统计数据的差异程度。

2.2 单因素方差分析

单因素方差分析的目的就是通过数据样本的分析在诸多因素中找出对因变量有显著影响的因素。如果数据分析的样本数为n，实验数组为r，计算组间方差时约束条件是总体均值，则组间自由度为r-1；计算组内方差时约束条件是各组内均值，则组内自由度为n-r。计算数据样本的总偏差平方和包括组间平方和和组内平方和，组内误差即随机误差，指该因素在同一总体下，各样本的不同观察值之间的差异，它反映了数据样本自身的差异程度。而组间误差是随机误差和系统误差的和，其中系统误差指该因素在不同总体下，各样本的不同观察值之间的差异，它反映了不同样本之间数据的差异程度。如果系统误差为零，说明该因素的不同取值对数据变量无影响，那么组间方差（同一总体由随机误差产生不同观测值的组内变量的差异程度）和组内方差（不同总体由总体不同产生不同观测值的组间的差异程度）两者的比值作为检验统计量F，其中组间方差反映了组间平均误差的大小；组内方差反映了组内平均误差的大小，如果F值近似接近说明该因素的不同取值对数据影响不大；如果该因素的不同取值对数据有影响时，两者的比值就会大于1，当大到某种程度的时候，就说明该因素的不同取值之间存在着显著性的差异，也就是该因素对因变量有显著的影响。

3 基于有功功率调节并网的确定性优化

3.1 光伏发电系统并网

光伏发电系统并网的数学建模是其并网控制技术研究的关键，国内外文献资料提出的光伏发电系统并网建模方法以独立元器件建模和整体系统建模为主要方向。光伏发电并网的电路结构中，独立的光伏发电阵列和逆变器并网为主要的建模目标。光伏发电阵列的建模研究主要基于光伏发电阵列的物理特性（张忠政等，2015和外部输出特性的研究为基础（李善寿等，2015；吕辉等，2015；潘学萍等，2015），其中数学建模分析的方向：基于大量数据拟合的多项式模型（大量实测数据的准备工作繁琐）（江小涛等，2005），基于指数函数和运动学理论的数学建模（傅望等，2011），文中基于光伏阵列的外部输出特性建立其通用模型。

3.2 光伏发电系统并网的过电压问题

目前，电力系统中将光伏发电系统看作是配电网的一个负载，和其他普通负载一起称作广义负荷，对电网而言，广义负荷功率为光伏发电系统功率与负荷功率之和，当光伏发电系统作为特殊的“负载”时，如果光伏发电系统的输出功率和负荷消耗的功率相匹配，应该是最理想的工作状态，然而光伏发电系统的输出功率具有间歇性和随机波动特性，负荷曲线也呈现动态波动特性，两者的共性作用容易造成广义负荷的功率波动，形成并网节点电压的不稳定，造成对主电网的冲击。而未来的光伏发电系统将由“被动”转换为“主动”并网，特殊的“负载”会转变为常规电源，如何克服光伏发电输出功率的间歇性和随机波动特性，减小并网公共端的广义负荷功率波动，从而研究并网节点端电压的稳定性自然成为热点问题。

3.3 光伏发电系统在传统配电网中实现有功功率注入容量调节

在未来的居民住宅并网应用中，峰值负荷和峰值功率输出的比值不是恒定不变的值，有功功率的注入容量也不会是统一的标准，在传统配电系统中，根据一定合理配比实现光伏发电系统的有功功率注入调节，实现新能源在电力系统的“节能减排”新模式运行，电力系统网络损耗的多少与负荷分布、网络的拓扑结构及光伏并网位置和容量都密切相关，因此改变新能源并网的随机性，提供合理规划方案，为未来实现光伏发电系统并网的稳定运行奠定基础。

4 结语

本文光伏出力的功率区间预测，基于影响光伏出力的气象因素，实现光伏出力的合理状态分类，尽管己解决线性相关变量伺的数据拟合，但结合光伏出力的随机波动特性效果还不够理想。未来研究的方向可以采用贝叶斯估计获取后验概率分布，实现光伏出力随机波动特性的建模。考虑影响光伏出力的气象因素和其自身的随机波动特性相结合，实现光伏出力的随机波动建模，可以为配电系统提供更精准的光伏出力预测，具备随机波动特性的功率预测，可以为电力系统的功率分配提供具备实时性的功率信息，发展光伏并网更灵活便利的新模式。

参考文献

[1] 白建华，辛颂旭，刘俊，等。2015.中国实现高比例可再生能源发展路径研究L月.中国电机工程学报，35（14）：3699-3705.

[2] 鲍海波，韦化，郭晓漩.201S。考虑新能源的交直流系统区间最优潮流[[J].中国电机工程学报，35（16）：4006-4014.