吉祥雨 李 曄 劉國桐 吳宗臻 王小鎖

(1.鐵科院(北京)工程咨詢有限公司, 100081, 北京; 2.城軌創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)中心有限公司, 100071, 北京∥第一作者, 助理研究員)

隨著光伏建筑一體化系統(tǒng)的發(fā)展,越來越多的軌道交通車站開始大規(guī)模鋪設(shè)光伏發(fā)電設(shè)施[1],但仍較少應(yīng)用于軌道交通沿線地區(qū),這是由于光伏電站選址不僅需考慮電力傳輸與光照強度的平衡問題,還需考慮安全性和維護問題:安全性問題即光伏發(fā)電系統(tǒng)穩(wěn)定性導(dǎo)致的軌道交通電網(wǎng)用電安全,以及沿線部署光伏發(fā)電系統(tǒng)對線路限界可能造成影響所導(dǎo)致的安全隱患;維護問題即光伏發(fā)電系統(tǒng)部署時會依照當(dāng)?shù)毓庹諚l件調(diào)整傾斜角度和光伏陣列位置[2],使用過程中積沙、積塵等會引發(fā)泥帶問題,嚴(yán)重時大幅影響光伏轉(zhuǎn)化能效。以上問題導(dǎo)致軌道交通沿線土地光伏發(fā)電系統(tǒng)應(yīng)用的實質(zhì)性推進較為艱難。

裝機容量為216 kW的軌道交通沿線分布式光伏示范電站(以下簡稱“光伏示范電站”)位于國家鐵道試驗中心,是我國首個應(yīng)用于軌道交通沿線地區(qū)并網(wǎng)發(fā)電的分布式光伏項目,旨在探索推動我國軌道交通沿線大規(guī)模建設(shè)光伏電站的有效路徑[3]。本文介紹了該示范電站的設(shè)計方案,并對該電站的實際運行數(shù)據(jù)及規(guī)律進行了分析。

1 光伏示范電站總體設(shè)計方案

結(jié)合場址具體情況,光伏示范電站項目針對線路間夾心地和沿線邊坡兩類典型軌道交通沿線光伏發(fā)電系統(tǒng)的鋪設(shè)場地,劃分為柔性支架光伏區(qū)域(以下簡稱“柔性支架區(qū)”)和鋼結(jié)構(gòu)支架光伏區(qū)域(以下簡稱“鋼結(jié)構(gòu)支架區(qū)”),共布置峰值功率為540 W的單晶光伏組件401塊,裝機容量共計216.54 kW。其中:柔性支架區(qū)位于線路間夾心地,裝機容量為43.74 kW,布置1臺輸出額定功率為40 kW的組串式光伏逆變器;根據(jù)線路走勢和光伏組件朝向不同,將位于沿線邊坡的鋼結(jié)構(gòu)支架區(qū)劃分為鋼結(jié)構(gòu)西南支架區(qū)、鋼結(jié)構(gòu)正南支架區(qū)。鋼結(jié)構(gòu)西南支架區(qū)裝機容量為43.2 kW,布置1臺輸出額定功率為40 kW組串式光伏逆變器;鋼結(jié)構(gòu)正南支架區(qū)裝機容量為129.6 kW,布置1臺輸出額定功率為110 kW組串式光伏逆變器。所有光伏發(fā)電系統(tǒng)均經(jīng)光伏逆變器匯入400 V配電箱內(nèi),另設(shè)1套100 kW/204.3 kWh磷酸鐵鋰儲能系統(tǒng)并入場區(qū)低壓網(wǎng)。

結(jié)合光伏組件與儲能模塊的選定和安裝需求,按照上述設(shè)計方案進行施工建設(shè)。光伏示范電站項目平面布置如圖1所示。

圖1 光伏示范電站項目平面布置

2 光伏示范電站能源管理系統(tǒng)設(shè)計

2.1 光伏示范電站能源管理系統(tǒng)需求分析

軌道交通沿線可鋪設(shè)光伏的地塊通常較為狹長,光伏組件敷設(shè)較為零散,且距有人值守車站存在一定距離,難以實現(xiàn)經(jīng)濟可行的數(shù)據(jù)有線傳輸與監(jiān)測。因此,軌道交通沿線光伏示范電站能源管理系統(tǒng)的總體設(shè)計思想是利用物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)手段[4],破解傳統(tǒng)光伏電站運營模式存在的數(shù)據(jù)孤島、響應(yīng)低效等弊端。軌道交通沿線光伏示范電站能源管理系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求和功能需求如下。

2.1.1 業(yè)務(wù)需求

光伏電站能源管理系統(tǒng)應(yīng)將采集后的數(shù)據(jù)面向運維、管理等業(yè)務(wù)需求進行數(shù)據(jù)匯總和維度擴展。該系統(tǒng)包括基礎(chǔ)需求和定制化需求兩類。基礎(chǔ)需求包括用戶管理、設(shè)備管理、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與臺賬生成、可視化設(shè)計等[5]。定制化需求包括:

1) 用能分析,如光伏示范電站消納水平分析、設(shè)備用能優(yōu)化控制策略生成與輔助決策等;

2) 系統(tǒng)預(yù)測,如光伏示范電站發(fā)電趨勢分析與設(shè)備用能趨勢分析,電站用能調(diào)度策略生成等;

3) 運維管理,如設(shè)備健康管理、運維工單自動派發(fā)、碳資產(chǎn)管理與雙碳服務(wù)等。

2.1.2 功能需求

光伏示范電站所需采集和監(jiān)測的數(shù)據(jù)可分為電氣側(cè)、氣象側(cè)和維保側(cè)三方面。其中:電氣側(cè)需獲取光伏示范電站實時運行情況,包括光伏發(fā)電系統(tǒng)的電壓、電流、功率、轉(zhuǎn)換效率及總電能,儲能系統(tǒng)的PCS(儲能變流器)運行數(shù)據(jù)、SOC(荷電狀態(tài)),以及并網(wǎng)點處測得的電壓、電流及電量數(shù)據(jù)等;氣象側(cè)通常需同步監(jiān)測光伏組件周邊的溫濕度、輻照強度及風(fēng)速、風(fēng)向等?？紤]到軌道交通邊坡距離遠(yuǎn)、維護難,且處于線路安全保護區(qū)范圍內(nèi),因此,邊坡光伏示范電站維保側(cè)還應(yīng)考慮對光伏組件積灰損耗水平、路肩/軌旁形變水平、車致振動水平、氣動荷載等進行采集監(jiān)測,以提升維保效率,確保行車安全。

2.2 光伏示范電站能源管理系統(tǒng)設(shè)計

光伏示范電站能源管理系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。通過工業(yè)控制模塊和數(shù)字儀表等設(shè)備,就近分散采集光伏示范電站的現(xiàn)場數(shù)據(jù),使用云計算技術(shù)將該電站的并網(wǎng)逆變器、電能表、環(huán)境檢測儀等設(shè)備數(shù)據(jù)通過以太網(wǎng)上傳至云端服務(wù)器,用戶可以通過監(jiān)控計算機及移動設(shè)備對數(shù)據(jù)進行集中管理和記錄[6]。光伏示范電站能源管理系統(tǒng)不僅能夠監(jiān)測光伏組件的電壓、電流數(shù)據(jù),而且可以監(jiān)測光伏組件附近的環(huán)境參數(shù),以及整個光伏示范電站的發(fā)電情況,為今后該系統(tǒng)的科研分析提供數(shù)據(jù)支撐。

圖2 光伏示范電站能源管理系統(tǒng)架構(gòu)

考慮到運維管理人員工作和項目展示需求[7],本項目配套開發(fā)軌道交通沿線分布式光伏及能源管控電子看板,對光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電側(cè)、并網(wǎng)消納側(cè)等的關(guān)鍵運行參數(shù)進行展示。光伏示范電站能源管理系統(tǒng)界面見圖3。

圖3 光伏示范電站能源管理系統(tǒng)界面截圖

3 光伏示范電站運行數(shù)據(jù)分析

3.1 示范電站運行數(shù)據(jù)分析

圖4展示了2022年11月5日,3類地塊光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電量與瞬時功率隨時間變化曲線[8]。從圖4可以看出:光伏發(fā)電系統(tǒng)每日出力最多的時段通常集中于11:00—16:00,該時段約占全日總發(fā)電量的40%～50%。

a) 鋼結(jié)構(gòu)西南支架區(qū)

光照強度是影響光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量的最直接因素。圖5統(tǒng)計了光伏示范電站鋼結(jié)構(gòu)西南支架區(qū)日發(fā)電量和光照強度。由于天氣原因,可見圖5中11月11日、11月15日、11月24日光照強度大幅下降,其日發(fā)電量與相鄰日期相比亦顯著降低。

圖5 光伏電站11月每日發(fā)電量及光照強度

3.2 出力相關(guān)性分析

為了分析軌道交通沿線光伏示范電站的發(fā)電量影響因素,本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型對關(guān)鍵影響因素與發(fā)電量進行擬合。光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型架構(gòu)如圖6所示。

圖6 光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型架構(gòu)圖

在光伏示范電站2022年6月至2023年5月的監(jiān)測數(shù)據(jù)中,隨機選取70%的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集,15%的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)測試集,剩余數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)驗證集。將影響光伏發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵影響因素(光照強度、溫度及濕度)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型的輸入變量,將光伏發(fā)電系統(tǒng)的瞬時功率作為輸出。光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型的參數(shù)設(shè)置見表1。

表1 光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型參數(shù)表

采用Levenberg-Marquardt算法進行模型訓(xùn)練。光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型均方誤差-迭代次數(shù)關(guān)系曲線如圖7所示。由圖7可以看出:在訓(xùn)練62個回合后,該模型均方誤差-迭代次數(shù)關(guān)系曲線趨于穩(wěn)定;在訓(xùn)練88次后,模型誤差曲線趨于穩(wěn)定。

圖7 光伏發(fā)電系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型均方誤差-迭代次數(shù)關(guān)系曲線

采用回歸值R描述預(yù)測值與目標(biāo)值間的相關(guān)性:R值越接近1,代表預(yù)測值與目標(biāo)值間的關(guān)系越密切;R值越接近0,代表預(yù)測值與目標(biāo)值間的關(guān)系隨機性很大。圖8為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型預(yù)測值與目標(biāo)值間的相關(guān)性。由圖8可見:訓(xùn)練集的R值為0.846 64,測試集的R值為0.845 22,驗證集的R值為0.849 98,全集的R值為0.845 78,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型精度滿足要求。

圖8 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型預(yù)測值與目標(biāo)值間的相關(guān)性

設(shè)置3種常見的光伏電站環(huán)境:①光照強度為50 lx,濕度為40%,溫度為10～40 ℃;②光照強度為50 lx,溫度為8 ℃,濕度為15%～95%;③濕度為40 %,溫度為8 ℃,光照強度為1～350 lx。利用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型,預(yù)測溫度、濕度和光照強度對光伏發(fā)電系統(tǒng)瞬時功率的影響,結(jié)果如圖9所示。

注:光照強度為50 lx,濕度為40%。a) 瞬時功率-溫度相關(guān)性曲線

由圖9可知,在光照強度為50 lx、濕度為40%的條件下,光伏發(fā)電系統(tǒng)的瞬時功率隨溫度的上升而波動上升,且在15 ℃時達(dá)到峰值,而后波動下降。在光照強度為50 lx、溫度為8 ℃的條件下,濕度小于60%時,濕度對光伏發(fā)電系統(tǒng)的瞬時功率基本無影響;濕度大于60%時,發(fā)電瞬時功率隨著濕度的增加而快速減小。在濕度為40%、溫度為8 ℃的條件下,光伏發(fā)電系統(tǒng)的瞬時功率隨著光照強度的增加而不斷增大,且在50～200 lx、250～300 lx區(qū)間內(nèi)趨于穩(wěn)定,而在其余區(qū)間近似線性增加。

4 結(jié)語

本文介紹了軌道交通沿線光伏示范電站及智能監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)計方案,并對位于國家鐵道試驗中心的裝機容量為216 kW光伏示范電站的實際運行數(shù)據(jù)及其規(guī)律進行了分析。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合模型對關(guān)鍵影響因素和發(fā)電量間的關(guān)系進行擬合,預(yù)測周邊溫度、濕度、光照強度對光伏發(fā)電系統(tǒng)瞬時功率的影響。通過數(shù)據(jù)分析可知:冬季時段,該光伏示范電站的發(fā)電瞬時功率隨著溫度的上升而波動上升,且在15 ℃時達(dá)到峰值,而后波動下降。當(dāng)濕度小于60%時,其對發(fā)電瞬時功率基本無影響;而當(dāng)濕度大于60%時,發(fā)電瞬時功率隨濕度的增加而快速減小。光照強度與光伏發(fā)電系統(tǒng)的瞬時功率呈正相關(guān),且光照強度在50～200 lx與250～300 lx范圍內(nèi)趨于穩(wěn)定,而在其他范圍內(nèi)近似線性增加。因此,光伏示范電站的選址應(yīng)首要考慮光照強度,并盡量避免在高濕度及氣候變化劇烈的地區(qū)建設(shè)。本文成果有助于研究光伏電站的選址方案,后續(xù)將利用該電站的相關(guān)運行數(shù)據(jù),進一步開展軌道交通沿線光伏發(fā)電系統(tǒng)功率預(yù)測研究,有效提升光伏消納率。