鄭飛

摘要：為了進(jìn)一步提升光伏電站可靠性分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，筆者在分析中引入了晴空指數(shù)與波動特性，建立起了多狀態(tài)模型，同時，在本文中提出了相對應(yīng)的分析方法。經(jīng)過仿真試驗(yàn)，證實(shí)了該模型的合理性，實(shí)現(xiàn)了可靠性分析質(zhì)量的提升。

關(guān)鍵詞：晴空指數(shù);波動特性;光伏電站;可靠性分析

引言：

當(dāng)前，新能源的開發(fā)與使用受到了人們的重點(diǎn)關(guān)注，且有著較好的發(fā)展前景。但是，在新能源開發(fā)中，光伏發(fā)電存在波動性與不確定性，對電力系統(tǒng)產(chǎn)生了一定的負(fù)面影響。所以，必須要進(jìn)行光伏電站的可靠性評價，并建立起科學(xué)可靠性的光伏電站模型。為了確保光伏電站建模以及可靠性研究的科學(xué)性、準(zhǔn)確性，必須要引入晴空指數(shù)以及波動特性，實(shí)現(xiàn)太陽輻照度模擬模型的建立，以此為基礎(chǔ)完成后續(xù)的可靠性研究。

1.模型的構(gòu)建

1.1太陽輻射模型的構(gòu)建

1.1.1晴空指數(shù)與波動特性

晴空指數(shù)表示了設(shè)定時間內(nèi)的天氣情況，如，每天的平均晴空指數(shù)代表了這一天中整體的天氣情況，表示了這一天中地表接受到的太陽輻射量總和與天文輻射量總和的比值。利用算式的形式能夠表示為：k_DC1=，其中，H_T代表了一天中地表接受到的太陽輻射量總和;H_C代表了天文輻射量總和。

波動特性主要表示了設(shè)定時間能為太陽輻射強(qiáng)度的情況。利用算式的形式能夠表示為：k_V1=，I_S=I_Ck_DCI。其中，I_T，K代表了設(shè)定時間段中第k段時間內(nèi)地表的平均太陽輻射強(qiáng)度;I_S，K代表了設(shè)定時間段中一天內(nèi)地表的太陽獨(dú)照均值曲線上，第k個時間點(diǎn)的輻照強(qiáng)度;Δt代表了研究輻照度的時間間隔;I_C代表了天文輻照強(qiáng)度;I_S代表了地表的太陽輻照均值;nd代表了研究時間的間隔數(shù)。

1.1.2輻照度模擬模型

在某一時刻（t）時，地表上的太陽輻射強(qiáng)度可以用公式完成計算。其中，I_B（t）代表了某一時刻（t）地表上太陽輻射強(qiáng)度的基準(zhǔn)值;ΔI（t）代表了某一時刻（t）地表上太陽輻射強(qiáng)度的波動分量。在本此可靠性分析中，認(rèn)定I_B（t）與I_S（t）相同。當(dāng)將晴空曲線設(shè)定為基準(zhǔn)值時，能夠保證基準(zhǔn)曲線始終處于太陽輻射曲線的中間處，此時擬合的效果更顯著，能夠結(jié)合相關(guān)數(shù)據(jù)建立起設(shè)定時間內(nèi)地表上的太陽輻射強(qiáng)度曲線。

1.2光伏電站模型的構(gòu)建

1.2.1基于多狀態(tài)的光伏電站模型

在本次研究中，主要對由于太陽輻射而導(dǎo)致的光伏電站運(yùn)行狀態(tài)的改變進(jìn)行分析。對于地表的太陽輻照度來說，其與晴空指數(shù)和波動特性有著十分緊密的關(guān)系。所以，能夠通過每日平均晴空指數(shù)與波動特性的數(shù)值完成光伏電站運(yùn)行狀態(tài)的劃分（N份和M份），并建立起光伏電站的狀態(tài)模型。為了減少分析中的步驟，在后續(xù)的計算中可以設(shè)定N=M^[1]。

當(dāng)光伏電站此時的運(yùn)行狀態(tài)為i^th時，若是其運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生改變，則狀態(tài)數(shù)達(dá)到M²是可能的。由此能夠得出，光伏電站狀態(tài)為j^th時的概率為P=，。其中，λ_ij代表了光伏電站由i狀態(tài)轉(zhuǎn)移到j(luò)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移率;n_ij代表了光伏電站由i狀態(tài)轉(zhuǎn)移到j(luò)狀態(tài)的轉(zhuǎn)移次數(shù);T_i代表了光伏電站處于狀態(tài)i的總時長，可以得出：。

1.2.2光伏電站出力模型

一般來說，光伏電站僅向電網(wǎng)提供有功功率。在光伏電站中，建有無功補(bǔ)償裝置，包括靜止無功補(bǔ)償裝置等等。所以，光伏電站的無功能夠?qū)崟r的被平衡，在分析中可以忽略。

結(jié)合NASA網(wǎng)站中包含的多年月平均溫度數(shù)據(jù)，結(jié)合RETScreen軟件，能夠估算出由于環(huán)境溫度而引起的發(fā)電量損失數(shù)據(jù)，估算結(jié)果為4%。由于風(fēng)速對于光伏發(fā)電量的影響有著較高的復(fù)雜性，所以在實(shí)際的分析中可以不予考量。

在不考慮環(huán)境溫度、風(fēng)速的條件下，光伏發(fā)電站輸出功率的表達(dá)式如下：

其中，P_V（t）代表了光伏發(fā)電站在t時刻輸出的功率;P_sn代表了光伏電站的額定輸出功率;I_std代表了在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的單位光強(qiáng);R_c代表了設(shè)定值;η_c代表了在標(biāo)準(zhǔn)測試條件下光伏陣列的能量轉(zhuǎn)化效率。

2.可靠性分析

2.1可靠性指標(biāo)

在光伏電站的可靠性分析中，使用的可靠性指標(biāo)有兩種，即概率性指標(biāo)與確定性指標(biāo)。其中，常用的概率性指標(biāo)主要有缺電頻率、失負(fù)荷概率、缺電時間望等等?？梢允褂眯蜇灻商乜迥M，完成對光伏發(fā)電站可靠性的評估，此時，使用的時序可靠性指標(biāo)為LOLF（缺電頻率）指標(biāo)。對于缺電頻率指標(biāo)來說，其主要表示了設(shè)定時間內(nèi)發(fā)電系統(tǒng)無法滿足符合需求發(fā)生的次數(shù)，表達(dá)式為：。其中，F(xiàn)代表了光伏發(fā)電站處于i狀態(tài)時的頻率;λ_k代表了狀態(tài)的轉(zhuǎn)移率;P_i代表了光伏發(fā)電站的故障概率;A為光伏發(fā)電站故障的集合;B為光伏發(fā)電站正常運(yùn)行的集合。

2.2可靠性分析

在使用序貫蒙特卡洛模擬進(jìn)行可靠性分析時，主要使用了抽樣元件狀態(tài)持續(xù)時間的概率分布。首先，需要要對按時間順序的元件狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程進(jìn)行模擬;其次，要展開合并，形成基于時間順序的光伏發(fā)電站狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程。

對于光伏發(fā)電站來說，其具有間歇性以及模塊化的特點(diǎn)，能夠在自然停機(jī)的時間內(nèi)展開維修以及檢測，所以，在實(shí)際的可靠性分析中，可以不考量光伏發(fā)電站故障的發(fā)生，僅考量在太陽輻照度變化的情況下光伏發(fā)電站的有功輸出^[2]?；谶@樣的情況，光伏發(fā)電站可靠性分析的具體過程如下：第一，結(jié)合雙狀態(tài)停運(yùn)模型對傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組在每個小時中的停運(yùn)狀態(tài)進(jìn)行確定，由此能夠得出在模擬周期內(nèi)，傳統(tǒng)發(fā)電機(jī)組的可用放電容量序列;第二，結(jié)合公式P=，完成光伏發(fā)電站運(yùn)行狀態(tài)的判斷，并制作出光伏發(fā)電站多狀態(tài)運(yùn)行序列表;第三，結(jié)合實(shí)際測出的擬合某一時刻（t）地表上太陽輻射強(qiáng)度的波動分量的正態(tài)分布參數(shù)，計算出相對應(yīng)的太陽輻射照度;第四，結(jié)合光伏發(fā)電站輸出功率表達(dá)式，計算出光伏發(fā)電站在模擬周期中的出力序列;第五，判斷發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，并計算出光伏發(fā)電系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)（缺電頻率）。

為了確保上述方式的科學(xué)性，筆者利用RBTS進(jìn)行了仿真模擬測試，結(jié)果顯示，該方式得出的數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)溫和，證實(shí)了多狀態(tài)模型的合理性。筆者在依照上述過程對光伏發(fā)電站的可靠性進(jìn)行分析時，進(jìn)一步分析了光伏發(fā)電站多狀態(tài)模型對該評估的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)光伏發(fā)電站的容量增加時，可靠性指標(biāo)（缺電頻率）的數(shù)值呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。由于在多狀態(tài)模型中，考量了天氣類型、波動特性等，所以得出的可靠性分析結(jié)果說服力較高。

總結(jié)：

綜上所述，在分析光伏發(fā)電站的可靠性過程中，引入晴空指數(shù)以及波動特性，并建立起多狀態(tài)模型，提升了可靠性分析結(jié)果的說服力。為了確保獲得的太陽輻射與實(shí)際規(guī)律相符合，只能使用的劃分方式，完成光伏發(fā)電站模型的構(gòu)建。

參考文獻(xiàn)

[1]宗炫君，袁越，蔣科等.基于晴空指數(shù)與波動特性的光伏電站可靠性分析[J].電力工程技術(shù)，2019，38（01）：36-41.

[2]楊蘇，黃俊輝，關(guān)志堅等.含光伏電站發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估方法研究[J].電力需求側(cè)管理，2017，19（04）：23-28.