基于家庭分布模式下的光伏并網系統

張 帆

（國網河南省電力公司羅山縣供電公司，河南 羅山 464200）

1 計及戶用分布式光伏發電系統的家庭能效管理系統

智能家居是在家庭網絡通信系統的基礎上對家用電器電源系統進行控制，從而實現對家用電器運行狀態的監測，從而更加便捷地控制電器。分布式光伏發電具有巨大的環保和經濟效益，現階段獲得了國家的大力推廣。隨著國家政策的改變，家庭光伏發電可以并入電網，光伏發電系統應用更趨于廣泛?；诖耍瑢⒎植际焦夥l電系統和智能家居管理有效結合，結合智能家居高效節能的方式，更好地管理光伏系統的發電和家用電器用電情況[1]。針對電網分時電價和光伏發電系統中蓄電池的充放電，設計更合理的家庭用電策略，使得運用光伏發電系統的家庭經濟效益趨于更佳。

計及戶用分布式光伏發電系統的智能家居系統，由分布式光伏發電系統、中央電池管理模塊、逆變器、電表、通信網絡以及家用電器等組成，如圖1所示。太陽能發電板通過MPPT模塊與具有電池充電管理模塊的蓄電池相連接。如果蓄電池電力不足且光伏發電板發出的電力充足時，它向蓄電池提供多余的電量；當光伏發電板發出的電力不足時，蓄電池向家用電器供電。

光伏發電板發出的直流電經過逆變器后產生220 V、50 Hz的電能，電能經過單向電表后計算出光伏電板的發電量，便于計算政府補助。電能經過單向電表后，電路分成兩路，其中一路和公共電網相連。當光伏電板發電量過多時，它向電網出售剩余電；當光伏電板產生的電量不足以向家庭電器供電時，則電網通過雙向電表向家用電器供電[2]。家庭網絡通信是智能家居和能效管理的基礎，無線通信網絡的代表技術主要有ZigBee、WiFi等。由于ZigBee具有便于安裝和維護的特點，所以近些年發展速度較快。

圖1 智能家居結構

2 基于ZigBee的家庭能效管理系統

本文是基于ZigBee技術設計的家庭能效管理系統，如圖2所示。該系統將家庭電器設備作為系統的一個節點，將每個電器節點進行遠程控制并采集用電和運行信息。協調點將收集到的信息傳輸到中央調制器，并分析電器節點用電信息，計算最優化的用電策略，進而控制器通過協調點向每一個電器節點發送運行控制指令，控制家用電器的運行，使得家庭電器設備用電達到最佳的經濟狀態。同時，通過AMI網絡收集統計小區內各個家庭的用電信息，并上傳到電力公司。

圖2 家庭能效管理系統

3 應用于家庭能效管理系統分布式的計算方法

基于家庭分布模式下的光伏并網系統實質是一個數學優化問題。此問題包括三要素，分別是決策變量、目標函數和約束條件，同時也決定著優化問題的類型。

該優化問題的決策變量是各用戶的光伏出力和各用戶的0-1參與變量。其中，光伏出力如果是確定值，那么優化問題就是確定性優化；如果光伏出力是不確定變量，那么優化問題就是不確定性優化。如果光伏出力是某個范圍內的連續量，則優化問題是混合整數優化；如果光伏出力是某個范圍內的離散值，則優化問題是離散優化。

當優化問題是標準形式時，可以按照現有的優化方法求解；當優化問題不是標準形式時，需要先對優化問題進行轉化，變為相應的優化問題標準型再進行求解。

標準形式優化問題可以利用成熟的軟件進行求解。CPLEX作為一款主流求解優化問題的商業軟件，被廣泛應用在優化問題的求解中。CPLEX可以求解較大規模的線性規劃、二次規劃和混合整數規劃等，利用的方法主要是單純形法、分支定界法和啟發式算法等。如果優化問題是確定性優化問題，可以利用CPLEX求解器求解[3]。

當優化問題不是標準形式時，需要首先利用最優化理論將優化問題轉化為已有的模型進行求解。轉化的過程主要是對目標函數和約束條件線性化，將相關約束條件松弛、將優化問題分解為子問題等，然后再對轉化后的模型進行求解。

在對模型進行求解時，除了使用傳統的數學優化求解方法，還可以選擇人工智能方法，如遺傳算法、粒子群算法等。雖然人工智能方法不具有數學規劃方法的快速收斂性和穩定性，但是通過對人工智能方法的改進和混合，可以得到處理較為復雜優化問題的求解方法。特別需要指出，對于不確定性規劃，除了極少數可以轉化為確定性優化，人工智能方法是其求解的主要算法。

上面針對的是集中式優化，也是目前較多提及的優化方式。但是，當用戶數量增多、特性變得更加復雜多變時，集中式優化調度中心和需求響應資源會交互大量信息，大大增加了通信成本和調控代價，進行優化決策時會出現“維數災”，甚至不能得到滿足要求的計算結果。因此，集中式優化在面對大規模用戶優化問題時具有一定的缺陷。

分布式優化是解決集中式優化計算的復雜方法。目前，文獻研究了一些分布式優化問題，其中一類分布式優化是分解協調算法，研究較多的是基于數學規劃理論的交替方向乘子法、拉格朗日松弛法、Dantzig-Wolfe分解和Benders分解等。這些分解協調算法根據電力網絡的特點或者模型中要素的特征分解為子問題，較多應用在電力系統經濟調度問題中。另一類分布式優化是全分布式算法，研究較多的是基于一致性算法的一階分布式算法，且較多應用在含有發電機和分布式電源的電力系統經濟調度中。面對特性多樣、大量的需求響應資源參與組合優化問題，上述分布式優化應用前景廣闊，值得進一步研究[4]。

4 工程應用實踐

家庭分布式光伏電站項目案例在國內外已經有一些應用實踐。南京市六合區馬鞍街道開展了家庭光伏電站項目，此光伏電站需要12塊太陽能電池板，采用某品牌的255 W多晶硅組件，裝機容量為3 060 W。逆變器采用經多個項目實踐運行穩定的國內十大品牌歐姆尼克3 kW光伏并網逆變器，最大直流輸入電壓為500 V，MPPT電壓范圍80～360 V。此系統分1路12串，采用1×4 mm2直流電纜到逆變器，之后經3×6 mm2交流電纜到光伏配電箱?？紤]到戶外太陽照射、雨雪天氣長久耐用，選用過欠壓脫扣器、漏電保護器、防雷浪涌等電器件。完善標準規范體系，指導和監督不同地域、不同建筑類型、新建、既有民用建筑屋頂安裝光伏發電系統，嚴格產品標準，強化運維服務。做好配網和并網接入服務，保障家庭屋頂光伏按期并網，落實光伏發電附加電價補貼。創新發展家庭屋頂光伏商業模式，抓好示范推廣，不斷完善金融服務。家庭分布式光伏項目的開展有利于促進居民用戶用電的多樣性，同時需要進一步完善相關技術，使得家庭光伏項目能夠繼續廣泛開展[5]。

5 結 論

綜上所述，首先介紹了計及戶用分布式光伏發電系統的家庭能效管理系統，闡述了各用戶單元的結構，研究了電力公司是如何控制這些用戶的。目前，該能效管理系統的光伏并網系統控制策略還需要進一步的研究。