光伏并網發電問題研究

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.國網遼寧省電力有限公司錦州供電公司 遼寧 錦州 121000）

光伏并網發電問題研究

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）

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

光伏；電網負荷；溫度；孤島效應

光伏發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電方式。光伏發電系統主要由太陽電池板（組件）、控制器、蓄電池和逆變器組成[1]，光伏發電系統發出的直流電經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，從而作為公共電網的一種補充備用[2]。光伏并網發電后可以對電網調峰，提高電網末端的電壓穩定性，改善電網的功率因數回饋電網，不需單獨配置蓄電池使發電成本降低。而且光伏發電出入電網靈活，既有利于改善電力系統的負荷平衡，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業的發展，并且國內外有很多學者都在從事光伏并網發電方面的研究。

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

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

電網負荷與氣象因素之間的關系，為光伏并網發電規劃和光伏并網發電出力提供參考，從而達到提高電網收益的目的。最后根據本文提出的方法，以遼寧地區氣象和電網負荷數據為例，繪制出了電網最高負荷、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，為同類地區光伏電網規劃和光伏電網出力提供了參考依據。

1 光伏并網發電類型

光伏并網發電是將光伏電池陣列發出的直流電，經過逆變器轉化為正弦電流并入電網中，光伏并網發電的類型可以按照運行方式和系統功能兩種方式進行劃分。

按照光伏發電運行方式可以分為兩種形式，即集中式光伏并網發電系統和分布式光伏并網發電系統。集中式光伏并網發電系統是一種光伏并網電站形式的發電系統，這種方式所發電能可以直接進入電網，但是這種運行方式不能完全發揮太陽能分布廣泛、地域廣闊等特點[1]。分布式光伏并網發電系統可以同建筑物結合形成屋頂光伏系統，在分布式光伏并網發電系統中，所發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地公用電網，夜晚需要用電時，再從電力網中購回[1]。

按照光伏并網發電系統功能又可以分為兩種形式，即不含蓄電池組的光伏并網發電系統和包含蓄電池組作為儲能環節的光伏并網發電系統[2]。這兩種形式主要區別在于是否包含蓄電池組，當光伏并網發電系統包含有蓄電池組時，如果外部環境變化或外部電網出現故障時，蓄電池組能釋放或吸收一定的能量和功率，對負荷持續穩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。此外當光伏并網發電系統包含蓄電池組時還可以使發電單元具有更好的調度性能。但光伏并網發電系統包含蓄電池組的最大缺點是導致發電系統成本的增加。

2 光伏并網發電對電網的影響

由于光伏發電的方式與傳統的發電方式不同，所以在光伏并網發電后會對電網產生一些影響，下面主要就光伏并網后，對電壓問題、諧波問題、孤島效應問題和電網效應問題做簡單介紹。

1）對電壓的影響

對于傳統的配電網來說，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境條件變化較大，則接入點的電網電壓波動更大。此外當光伏并網后還可能引起系統潮流大小、方向和電壓分布的變化。

2）諧波問題

光伏發電系統中的逆變器采用高頻開關電子器件，當光伏發電產生的直流電變成交流電時易產生諧波。大量諧波的產生會對電網會造成諧波污染，而且在并網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]。如果電網中含有多個諧波源，還有可能會產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，各個光伏發電系統未能及時檢測出停電狀態而脫網，從而形成由光伏并網發電系統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定，孤島系統中的電壓和頻率將發生較大的波動，從而對供電設備造成損壞。

4）電網效益問題

光伏并網發電系統自身不具備調峰和調頻能力，容易對電網的早高峰負荷造成很大的沖擊，因此電網必須為光伏發電系統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]。隨著電網負荷的不斷增加，良好的電網規劃和良好的電網負荷預測，對于光伏發電這種新能源的引入，可以提升電網的發電效益。

3 電網負荷預測模型

在對電網負荷進行預測時，首先要考慮電網負荷歷史數據的準確性，其次要考慮影響電網負荷相關因素，所以本文提出的電網負荷預測模型主要由原始數據處理、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 原始數據處理模型

在采集電網負荷原始數據時，可能由歷史上的突發事件或某些特殊原因對統計數據帶來重大的影響，導致部分歷史負荷數據丟失或者畸變，產生異常數據或偽數據。因此必須對異常歷史數據或者殘缺歷史數據運用適當的算法處理，查漏補缺、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據。以前后兩個時刻的負荷數據作為基準，設定數據的最大變化范圍。如果負荷值與前后兩個時刻的負荷數據之差的絕對值都超過閥值的話，就認為該負荷值是壞數據，該方法稱為利用負荷的橫向相似性判斷負荷壞數據。

假設y（i，t）表示第i日t時刻的數據，如果y（i，t）滿足

3.2 相關性分析

在考慮電網負荷時，電網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負荷之間的相關程度，為進一步明確電網負荷與氣象之間的密切程度，選擇相關系數指標定量化計算兩變量間的相關程度。

相關系數是描述兩變量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的線性函數來表示。最常用的相關系數是皮爾遜（Pearson）相關系數，其計算公式為：

在分析電網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顯著的負相關關系。

3.3 電網負荷預測模型

回歸預測是合理統計分析電力負荷樣本觀測到的數據，從而確定模型變量之間的數學關系，最后實現電力負荷預測。

回歸的思想主要基于大量的觀測數據，通過分析它們之間所存在的統計規律，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負荷的基礎上，進一步認為多個氣象因素產生某種耦合效果后，才會作用于電網負荷，分析其影響，這種耦合效果可稱為綜合氣象指數。

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

采用回歸理論擬合氣象因素與電網負荷關系模型的具體步驟如下：

1）根據公式（1）方法對原始數據進行處理，修正不合理的數據并減少受到節假日影響的數據。

2）根據公式（2）計算電網負荷與氣象信息相關性系數。

3）處理后的數據裝載到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和擬合曲線，建立氣象因素與電網負荷關系模型。

3.4 遼寧電網負荷預測

下面根據4.3節中提出的電網負荷預測方法，以遼寧地區2011年11月1日到2012年11月1日的溫度信息與電網負荷數據，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，電網日最大負荷在1.8萬MW到2.2萬MW之間，電網日最小負荷在1.3萬MW到1.8萬MW，電網日平均負荷在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出日最低溫度對電網日最大負荷、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

通過上面的電網負荷預測擬合曲線圖，可以對光伏并網發電點規劃和出力提供參考，從而提高電網發電的效益。

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

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

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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：智能優化、電網的調度與管理。