葛延峰，高立群，梁 鵬，翟軍昌

（1.遼寧省電力有限公司 遼寧 沈陽 110006；2.東北大學信息科學與工程學院 遼寧 沈陽 110004；3.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司錦州供電公司 遼寧 錦州 121000）

光伏并網(wǎng)發(fā)電問題研究

葛延峰1，2，高立群2，梁 鵬3，翟軍昌2

（1.遼寧省電力有限公司 遼寧 沈陽 110006；2.東北大學信息科學與工程學院 遼寧 沈陽 110004；3.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司錦州供電公司 遼寧 錦州 121000）

介紹了光伏并網(wǎng)發(fā)電的類型，分析了光伏并網(wǎng)發(fā)電對電網(wǎng)的影響，針對光伏并網(wǎng)發(fā)電的收益問題，提出了電網(wǎng)負荷預測模型。根據(jù)所提出的預測模型可以對光伏并網(wǎng)發(fā)電出力提供指導，以提高電網(wǎng)發(fā)電的效益。最后，以遼寧地區(qū)數(shù)據(jù)為例，繪制出了電網(wǎng)負荷與溫度之間變化關系的擬合曲線。

光伏；電網(wǎng)負荷；溫度；孤島效應

光伏發(fā)電是基于半導體的光生伏打效應原理，將太陽輻射直接轉化為電能的一種發(fā)電方式。光伏發(fā)電系統(tǒng)主要由太陽電池板（組件）、控制器、蓄電池和逆變器組成[1]，光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)出的直流電經(jīng)過逆變器轉化為符合要求的交流電后，可以直接或通過變壓器接入電網(wǎng)，從而作為公共電網(wǎng)的一種補充備用[2]。光伏并網(wǎng)發(fā)電后可以對電網(wǎng)調峰，提高電網(wǎng)末端的電壓穩(wěn)定性，改善電網(wǎng)的功率因數(shù)回饋電網(wǎng)，不需單獨配置蓄電池使發(fā)電成本降低。而且光伏發(fā)電出入電網(wǎng)靈活，既有利于改善電力系統(tǒng)的負荷平衡，又可以降低線路損耗。在國內外都出臺了大量扶持政策促進光伏產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并且國內外有很多學者都在從事光伏并網(wǎng)發(fā)電方面的研究。

目前，光伏電站存在單個規(guī)模小、數(shù)量多的問題，而且又受到多種因素影響，所以光伏并網(wǎng)發(fā)電后對電網(wǎng)的出力大小具有不確定性。而電網(wǎng)本身運行的負荷是不斷變化的，如果能根據(jù)電網(wǎng)的負荷大小，合理規(guī)劃光伏電站的分布，為光伏并網(wǎng)后的出力大小提供參考，這將直接影響電網(wǎng)發(fā)電的收益。因此對電網(wǎng)負荷精確的預測可以提高電網(wǎng)發(fā)電的效益。

本文首先介紹了光伏并網(wǎng)發(fā)電的類型，其次分析了光伏并網(wǎng)發(fā)電對電網(wǎng)的影響，最后針對光伏并網(wǎng)發(fā)電后電網(wǎng)的效益問題，提出了電網(wǎng)負荷預測模型，通過該模型可以預測出

電網(wǎng)負荷與氣象因素之間的關系，為光伏并網(wǎng)發(fā)電規(guī)劃和光伏并網(wǎng)發(fā)電出力提供參考，從而達到提高電網(wǎng)收益的目的。最后根據(jù)本文提出的方法，以遼寧地區(qū)氣象和電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)為例，繪制出了電網(wǎng)最高負荷、最低負荷、平均負荷與最高溫度和最低溫度之間變化關系的曲線擬合圖，為同類地區(qū)光伏電網(wǎng)規(guī)劃和光伏電網(wǎng)出力提供了參考依據(jù)。

1 光伏并網(wǎng)發(fā)電類型

光伏并網(wǎng)發(fā)電是將光伏電池陣列發(fā)出的直流電，經(jīng)過逆變器轉化為正弦電流并入電網(wǎng)中，光伏并網(wǎng)發(fā)電的類型可以按照運行方式和系統(tǒng)功能兩種方式進行劃分。

按照光伏發(fā)電運行方式可以分為兩種形式，即集中式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)和分布式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)。集中式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)是一種光伏并網(wǎng)電站形式的發(fā)電系統(tǒng)，這種方式所發(fā)電能可以直接進入電網(wǎng)，但是這種運行方式不能完全發(fā)揮太陽能分布廣泛、地域廣闊等特點[1]。分布式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)可以同建筑物結合形成屋頂光伏系統(tǒng)，在分布式光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)中，所發(fā)電能直接分配給用戶，白天多余不用的電量可以通過逆變器出售給當?shù)毓秒娋W(wǎng)，夜晚需要用電時，再從電力網(wǎng)中購回[1]。

按照光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)功能又可以分為兩種形式，即不含蓄電池組的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)和包含蓄電池組作為儲能環(huán)節(jié)的光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)[2]。這兩種形式主要區(qū)別在于是否包含蓄電池組，當光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)包含有蓄電池組時，如果外部環(huán)境變化或外部電網(wǎng)出現(xiàn)故障時，蓄電池組能釋放或吸收一定的能量和功率，對負荷持續(xù)穩(wěn)定的供電起到一定的支撐作用，而且可以為重要交流負載不間斷供電，保證其用電的可靠性。此外當光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)包含蓄電池組時還可以使發(fā)電單元具有更好的調度性能。但光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)包含蓄電池組的最大缺點是導致發(fā)電系統(tǒng)成本的增加。

2 光伏并網(wǎng)發(fā)電對電網(wǎng)的影響

由于光伏發(fā)電的方式與傳統(tǒng)的發(fā)電方式不同，所以在光伏并網(wǎng)發(fā)電后會對電網(wǎng)產(chǎn)生一些影響，下面主要就光伏并網(wǎng)后，對電壓問題、諧波問題、孤島效應問題和電網(wǎng)效應問題做簡單介紹。

1）對電壓的影響

對于傳統(tǒng)的配電網(wǎng)來說，有功和無功負荷隨時間變化會引起電壓波動，越靠近網(wǎng)絡的末端，電壓的波動越大[2]。而光伏電源是一個非線性的直流電源，光伏發(fā)電受天氣和溫度因素影響較大，尤其是光照強度的變化會引起光伏電源輸出功率的變化，因此光伏電站的輸出功率隨機性很強，運行控制困難，尤其當光伏電源的容量與本地負載容量不匹配時，如果光伏電源輸出功率隨著環(huán)境條件變化較大，則接入點的電網(wǎng)電壓波動更大。此外當光伏并網(wǎng)后還可能引起系統(tǒng)潮流大小、方向和電壓分布的變化。

2）諧波問題

光伏發(fā)電系統(tǒng)中的逆變器采用高頻開關電子器件，當光伏發(fā)電產(chǎn)生的直流電變成交流電時易產(chǎn)生諧波。大量諧波的產(chǎn)生會對電網(wǎng)會造成諧波污染，而且在并網(wǎng)逆變器輸出輕載時諧波明顯變大，例如，光伏在額定出力的20％以下時，電流諧波總畸變率（THD）會超過5％[1]。如果電網(wǎng)中含有多個諧波源，還有可能會產(chǎn)生高次諧波的功率諧振。

3）孤島效應問題

孤島效應[3-5]是指當電力公司的供電因故障或停電維修而中斷時，各個光伏發(fā)電系統(tǒng)未能及時檢測出停電狀態(tài)而脫網(wǎng)，從而形成由光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)和周圍的負載構成一個電力公司無法掌握的自給供電孤島。孤島效應產(chǎn)生時，一方面用戶或線路維修人員可能意識不到自給供電系統(tǒng)的存在，從而造成安全事故。另一方面可能由于供電電壓和頻率不穩(wěn)定，孤島系統(tǒng)中的電壓和頻率將發(fā)生較大的波動，從而對供電設備造成損壞。

4）電網(wǎng)效益問題

光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)自身不具備調峰和調頻能力，容易對電網(wǎng)的早高峰負荷造成很大的沖擊，因此電網(wǎng)必須為光伏發(fā)電系統(tǒng)準備相應的旋轉備用機組，從而解決早高峰和晚高峰的調峰問題[1]。隨著電網(wǎng)負荷的不斷增加，良好的電網(wǎng)規(guī)劃和良好的電網(wǎng)負荷預測，對于光伏發(fā)電這種新能源的引入，可以提升電網(wǎng)的發(fā)電效益。

3 電網(wǎng)負荷預測模型

在對電網(wǎng)負荷進行預測時，首先要考慮電網(wǎng)負荷歷史數(shù)據(jù)的準確性，其次要考慮影響電網(wǎng)負荷相關因素，所以本文提出的電網(wǎng)負荷預測模型主要由原始數(shù)據(jù)處理、相關程度定量化計算和回歸預測三個部分組成，最后通過MATLAB工具箱，選擇curve fitting進行曲線擬合分析。

3.1 原始數(shù)據(jù)處理模型

在采集電網(wǎng)負荷原始數(shù)據(jù)時，可能由歷史上的突發(fā)事件或某些特殊原因對統(tǒng)計數(shù)據(jù)帶來重大的影響，導致部分歷史負荷數(shù)據(jù)丟失或者畸變，產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)或偽數(shù)據(jù)。因此必須對異常歷史數(shù)據(jù)或者殘缺歷史數(shù)據(jù)運用適當?shù)乃惴ㄌ幚恚槁┭a缺、去偽存真。

由于在一段時間內日負荷曲線具有相對近似的特征，我們可以利用這個特性來求得負荷的樣本日曲線及相應各點的方差，并且利用實際負荷和樣本負荷的差值來判斷該點負荷是否為壞數(shù)據(jù)。以前后兩個時刻的負荷數(shù)據(jù)作為基準，設定數(shù)據(jù)的最大變化范圍。如果負荷值與前后兩個時刻的負荷數(shù)據(jù)之差的絕對值都超過閥值的話，就認為該負荷值是壞數(shù)據(jù)，該方法稱為利用負荷的橫向相似性判斷負荷壞數(shù)據(jù)。

假設y（i，t）表示第i日t時刻的數(shù)據(jù)，如果y（i，t）滿足

3.2 相關性分析

在考慮電網(wǎng)負荷時，電網(wǎng)負荷受多種因素影響，尤其是受氣象因素影響較大，因此本文主要考慮氣象因素與電網(wǎng)負荷之間的相關程度，為進一步明確電網(wǎng)負荷與氣象之間的密切程度，選擇相關系數(shù)指標定量化計算兩變量間的相關程度。

相關系數(shù)是描述兩變量x與y之間線性相關程度的定量指標，相關系數(shù)rxy無量綱，其值在[-1，1] 范圍內。當rxy=0，x與y 不存在線性關系，稱x與y 不相關；當rxy＞0，y隨x增加而增加，稱x與y 正相關；當rxy＜0，y隨x增加而減小，稱 x與y負相關；當|rxy|=1，y可以確切地用變量x的線性函數(shù)來表示。最常用的相關系數(shù)是皮爾遜（Pearson）相關系數(shù)，其計算公式為：

在分析電網(wǎng)負荷與氣象信息相關性過程中，當rxy接近于0時，兩個相關量（比如，溫度和負荷）之間不相關，溫度變化不會影響負荷變化；rxy的絕對值越接近1，表示兩個相關量的相關關系越顯著。當rxy接近于+1時，表示兩者正線性相關，溫度的變化對負荷產(chǎn)生同向的影響；當rxy接近于-1時，說明溫度變化和負荷之間呈現(xiàn)顯著的負相關關系。

3.3 電網(wǎng)負荷預測模型

回歸預測是合理統(tǒng)計分析電力負荷樣本觀測到的數(shù)據(jù)，從而確定模型變量之間的數(shù)學關系，最后實現(xiàn)電力負荷預測。

回歸的思想主要基于大量的觀測數(shù)據(jù)，通過分析它們之間所存在的統(tǒng)計規(guī)律，來建立它們變量之間的相關關系模型[6]。在進行回歸模型預測時，主要考慮以下因素：

1）首先認為各個氣象因素獨立作用于電力負荷，分析其影響，包括兩類單因素分析（即單個氣象因素與單個電力指標的關系分析）和多因素分析（即多個氣象因素與單個電力指標的關系分析，但是各個氣象因素之間不產(chǎn)生耦合結果）。

2）考慮氣象因素對負荷影響的多日積累效應。例如，對某日的負荷而言，連續(xù)幾天高溫與當日突然高溫這樣的兩種情況下，當口負荷會有明顯差別。同時，以自動辨識的方法識別主要的若干影響因素，稱為特征選擇。

3）在分析氣象因素獨立作用于電網(wǎng)負荷的基礎上，進一步認為多個氣象因素產(chǎn)生某種耦合效果后，才會作用于電網(wǎng)負荷，分析其影響，這種耦合效果可稱為綜合氣象指數(shù)。

4）在分析當日綜合氣象指數(shù)對電力負荷影響的基礎上，進一步考慮綜合氣象指數(shù)的多日積累效應。

采用回歸理論擬合氣象因素與電網(wǎng)負荷關系模型的具體步驟如下：

1）根據(jù)公式（1）方法對原始數(shù)據(jù)進行處理，修正不合理的數(shù)據(jù)并減少受到節(jié)假日影響的數(shù)據(jù)。

2）根據(jù)公式（2）計算電網(wǎng)負荷與氣象信息相關性系數(shù)。

3）處理后的數(shù)據(jù)裝載到MATLAB中.mat文件。打開MATLAB工具箱，選擇curve fitting進行擬合。

4）在擬合中選用多項式擬合方式，擬合得到多項式系數(shù)和擬合曲線，建立氣象因素與電網(wǎng)負荷關系模型。

3.4 遼寧電網(wǎng)負荷預測

下面根據(jù)4.3節(jié)中提出的電網(wǎng)負荷預測方法，以遼寧地區(qū)2011年11月1日到2012年11月1日的溫度信息與電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)，繪制出最高溫度與日最大負荷、最高溫度與日最小負荷、最高溫度與日平均負荷和最低溫度與日平均負荷的擬合曲線圖，從直觀上對溫度與負荷之間的關系進行初步判斷。限于篇幅本文只給出了日最高負荷和日最低負荷與最高溫度關系的擬合曲線，如圖1、圖2、圖3、圖4、圖5和圖6所示：

由圖1、圖2和圖3可知，電網(wǎng)日最大負荷在1.8萬MW到2.2萬MW之間，電網(wǎng)日最小負荷在1.3萬MW到1.8萬MW，電網(wǎng)日平均負荷在1.6萬MW到1.95萬MW，日最高溫度在20～30度時，最大負荷、最小負荷和平均負荷分布比較密集。從整體上來看，所擬合出來的曲線能夠較清楚地指導日最高溫度與電網(wǎng)日最大負荷、日最小負荷和日平均負荷關系的總趨勢。

由圖4、圖5和圖6可知，日最低溫度與電網(wǎng)日最大負荷、日最小負荷和日平均負荷的擬合曲線很好的體現(xiàn)出日最低溫度對電網(wǎng)日最大負荷、日最小負荷和日平均負荷率影響的趨勢。

圖1 日最訓負荷與日最高溫度的關系擬合曲線Fig.1 Daily maximum load and maximum temperature curvefitting

圖2 日最低荷與日最高溫度的關系擬合曲線Fig.1 Daily minimum load and maximum temperature curve fitting

圖3 日平均負荷與最高溫度的關系擬合曲線Fig.3 Daily average load and maximum temperature curve fitting

圖4 日最高負荷與日最低溫度的關系擬合曲線Fig.4 Daily maximum load and minmum temperature curve fitting

通過上面的電網(wǎng)負荷預測擬合曲線圖，可以對光伏并網(wǎng)發(fā)電點規(guī)劃和出力提供參考，從而提高電網(wǎng)發(fā)電的效益。

圖5 日最低負荷與日最低溫度的關系擬合曲線Fig.5 Daily minmum load and minmum temperature curve fitting

圖6 日平均負荷與最低溫度的關系擬合曲線Fig.6 Daily average load and minmum temperature curve fitting

4 結束語

文中針對光伏并網(wǎng)發(fā)電中電網(wǎng)的效益問題，提出了電網(wǎng)負荷預測模型，為光伏并網(wǎng)發(fā)電規(guī)劃和光伏并網(wǎng)發(fā)電出力提供參考，為提高電網(wǎng)的收益提供了依據(jù)。最后合了遼寧地區(qū)氣象和電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)信息，繪制出了遼寧地區(qū)電網(wǎng)負荷與溫度關系的擬合曲線圖。文中下一步工作是，在本文提出的電網(wǎng)負荷預測模型的基礎上，研究光伏并網(wǎng)發(fā)電出力預測模型。

[1] 陳煒，艾欣，吳濤，等.光伏并網(wǎng)發(fā)電系統(tǒng)對電網(wǎng)的影響研究綜述[J].電力自動化設備，2013，33（2）：26-32.

CHEN Wei，AI Xin，WU Tao，etl.Influence of grid-connected photovoltaic system on power network[J].Electric Power Automation Equipment，2013，33（2）：26-32.

[2] 趙杰.光伏發(fā)電并網(wǎng)系統(tǒng)的相關技術研究[D].天津：天津大學，2012.

[3] 陳赟.風力發(fā)電和光伏發(fā)電并網(wǎng)問題研究[D].上海：上海交通大學，2009.

[4] 余濤.光伏發(fā)電并網(wǎng)關鍵技術及其對電網(wǎng)的影響研究[D].上海：上海交通大學，2012.

[5] 艾欣，韓曉男，孫英云.光伏發(fā)電并網(wǎng)及其相關技術發(fā)展現(xiàn)狀與展望[J].現(xiàn)代電力，2013，30（1）：1-7.

AI Xin，HAN Xiao-nan，SUN Ying-yun.The Development Status and Prospect of Grid-connected Photovolatic Generation and Its Related Technologies[J].Modern Electric Power，2013，30（1）：1-7.

[6] 葛延峰，孔祥勇，高凱，等.遼寧電網(wǎng)負荷與氣象信息相關性研究[J].東北電力技術，2013（6）：6-9.

GE Yan-feng，KONG Xiang-yong，GAO Kai，et al.Research on the Correlation between Weather and Load in Liaoning Grid[J].Northeast Electric Power Technology，2013（6）：6-9.

Study on the grid connected for photovoltaic power

GE Yan-feng1，2，GAO Li-qun2，LIANG Peng3，ZHAI Jun-chang2
（1.Liaoning Electric Power Company Limited，Shenyang，110006，China；2.College of Information Science and Engineering，Northeastern University，Shenyang，110004，China；3.Jinzhou Power Supply Company，Liaoning Power Grid Co.SGCC，Jinzhou 121000，China）

This paper introduces the photovoltaic grid power and analyzes the influencing on grid from photovoltaic grid power.Puting forward a new model which can forecast the grid load ，and through the model can providing guidance for photovoltaic grid power output，improving the ruturns from the electricity grid.Taking Liaoning province as an example and drawing out the changes curve between the temperature and grid load.

photovoltaic；grid load；temperature；islanding effect

TN712+.5

A

1674-6236（2014）11-0092-04

2013-09-17 稿件編號：201309126

葛延峰（1975—），男，遼寧沈陽人，博士，高級工程師。研究方向：智能優(yōu)化、電網(wǎng)的調度與管理。