小區光儲充系統規模與配置優化研究

方亮 匡薇 劉育恒

湖州電力設計院有限公司 浙江 湖州 313000

隨著能源危機日益嚴峻和環境問題的凸顯，光伏發電和儲能技術作為可再生能源的代表，受到越來越廣泛的關注。小區光儲充系統作為一種集光伏發電和儲能為一體的能源供給方案，具有減輕電網負荷、提高能源利用率和改善能源供應可靠性的潛力。但是，要實現小區光儲充系統的高效供能和經濟可行性，需要深入研究系統規模與配置的優化問題。本文旨在探討小區光儲充系統規模與配置優化的關鍵問題。

1 系統組成與模型建立

1.1 光伏發電子系統特性及模型

光伏發電系統特性方面，光伏電池作為轉換太陽輻射能為電能的關鍵元件，其特性直接影響系統的發電性能。不同類型的光伏電池（如多晶硅、單晶硅和薄膜等）具有不同的光電轉換效率和溫度特性。多晶硅光伏電池具有較高的成本效益和穩定性，而單晶硅光伏電池則在高溫環境下具有更好的性能。薄膜光伏電池在柔性和低光條件下表現出色。深入了解各類型光伏電池的特性有助于合理選擇光伏電池組件，以最大程度地提高系統的發電效率[1]。

在光伏發電系統的數學模型方面，一般采用等效電路模型進行建模，該模型基于光伏電池的I-V曲線和P-V曲線。此外，還可以采用更復雜的光伏模型，如雙二次型模型和雙指數模型，來更準確地描述光伏電池的非線性特性。光伏發電系統的數學模型還需要考慮溫度和輻照度等環境因素對發電效率的影響。模型建立過程中，可以借助實驗數據和仿真軟件進行驗證和優化，確保模型的準確性和可靠性。

1.2 儲能技術與儲能系統特性

儲能技術在小區光儲充系統中發揮著至關重要的作用，它能夠解決光伏發電系統的間歇性和波動性，提高系統的供能可靠性和經濟性。常見的儲能技術包括鋰離子電池儲能系統、流電池儲能系統和液流電池儲能系統。鋰離子電池因其高能量密度、較長壽命和較低自放電率成為小區光儲充系統中最常用的儲能技術之一。流電池包括鈉硫電池、鋅流電池等，其特點為高功率密度和可擴展性。液流電池通過儲存電解液來存儲能量，具有高效能量轉換和較長的壽命。

儲能系統的特性，包括儲能容量、放電功率、充放電效率、循環壽命等。儲能容量是儲能系統能夠存儲的最大電能量，儲能容量的大小直接關系到系統的持續供電時長和穩定性。放電功率是指儲能系統從儲能狀態向外部釋放電能的速率，放電功率的大小決定了系統在高負荷時段的供電能力[2]。充放電效率是衡量儲能系統能量損失的重要指標，高充放電效率可以降低系統運行成本和提高能量利用率。循環壽命是指儲能系統在特定條件下能夠完成充放電循環的次數，隨著循環次數的增加，儲能系統的性能逐漸衰減。

1.3 光儲充系統整體模型建立

光儲充系統是一種復雜的能源系統，涵蓋光伏發電子系統、儲能技術和用戶用電負荷等多個組成部分。

1.3.1 光伏發電子系統模型

在整體模型中，光伏發電子系統的建模是關鍵的一步。我們可以采用基于等效電路模型的方法來描述光伏電池的特性，并結合光伏發電的物理過程，如光照強度、溫度等因素，建立動態功率輸出模型。

設光伏電池的光照強度為G，溫度為T，光伏發電功率為Ppv，可以使用如下的等效電路模型：

其中，I為光伏電池的輸出電流，Iph為光生電流，I0為反向飽和電流，q為元電荷，V為光伏電池的電壓，Rs為串聯電阻，Rp為并聯電阻，k為玻爾茲曼常數，T為光伏電池的溫度。結合天氣預報數據或實時監測數據，我們可以根據環境因素來確定光照強度G和溫度T，并利用以上模型得到系統的實際發電功率Ppv。

1.3.2 儲能系統模型

儲能系統在光儲充系統中承擔著儲存和釋放能量的重要職責。在整體模型中，我們需要建立儲能系統的數學模型，描述其充電和放電的過程，以及儲能容量、放電功率和充放電效率等特性。

設儲能系統的電量為E，充電功率為Pc，放電功率為Pd，充電效率為ηc，放電效率為ηd，儲能容量為Eb，可以使用如下的動態模型：

在優化配置中，我們可以根據系統的實際用電負荷需求來確定儲能系統的充電和放電功率，進而優化系統的供能策略，以滿足用戶用電需求并最大程度地降低系統的運行成本。

1.3.3 用戶用電負荷模型

用戶用電負荷是光儲充系統供能的重要參考。我們需要建立用戶用電負荷的模型，分析用電負荷的季節性變化、日變化和負荷波動性，以確定系統的供能需求。

設用戶用電負荷為Pload，我們可以根據歷史用電數據或用電負荷曲線，建立用電負荷的概率模型，包括負荷的概率分布和負荷預測模型。通過對用戶用電負荷的預測，可以進一步優化系統的供能策略，以滿足用戶需求并提高系統的供能可靠性。

1.3.4 光儲充系統整體模型

在建立光儲充系統的整體模型時，我們將光伏發電子系統模型、儲能系統模型和用戶用電負荷模型進行耦合，形成系統的動態模擬。可以使用如下的系統模型來描述光儲充系統的整體運行：

其中，Ppv為光伏發電功率，Pd為儲能系統的放電功率，Pload為用戶用電負荷，Pc為儲能系統的充電功率。在不同時間尺度上（如分鐘級、小時級和日級），對系統的發電、儲能和供電進行動態模擬，以實現系統運行的全面評估。

2 規模優化研究

2.1 影響光儲充系統規模的因素分析

在開始規模優化研究之前，我們需要全面了解影響光儲充系統規模的因素。這些因素包括但不限于：

（1）小區的能源需求：小區的用電負荷情況直接關系到系統的供能能力，因此需要詳細分析小區的用電負荷曲線、用電負荷峰谷差異等特性。

（2）光伏發電系統的性能：光伏發電系統的容量和發電效率會影響系統的發電能力，因此需要分析光伏電池組件的性能和布局。

（3）儲能系統的特性：儲能系統的容量和放電功率直接決定系統的供電能力，因此需要評估不同儲能技術的特性和配置方案。

（4）外部環境因素：外部環境因素如天氣變化、季節變化等也會影響光儲充系統的規模，因此需要考慮這些因素對系統運行的影響。

2.2 基于能源需求的光儲充系統規模優化方法

基于能源需求的規模優化方法是根據小區的用電負荷需求，合理確定光儲充系統的規模，以滿足小區的供電需求。需要對小區的用電負荷需求進行充分了解和分析。通過歷史用電數據和用電負荷曲線，可以得到不同時間段內的用電負荷變化情況，包括峰谷負荷差、負荷波動等。在此基礎上，可以確定小區的負荷需求模式，為光儲充系統的規模配置提供參考依據。針對小區的用電負荷需求模式，建立光伏發電和儲能系統的動態模型。考慮光伏發電的不確定性，如天氣條件的變化，通過概率模型預測光伏發電的功率輸出。同時，建立儲能系統的充放電模型，考慮儲能設備的充放電效率和容量等特性。通過與用電負荷需求模式相匹配，確定合適的光伏發電和儲能系統的規模配置，以滿足小區的用電負荷需求。

在規模優化過程中，需要考慮不同規模配置下的系統性能指標，如供電可靠性和經濟性。通過建立多目標優化模型，將供電可靠性和經濟性作為目標函數，采用合適的優化算法，如遺傳算法、粒子群優化算法等，找到最優的系統規模配置方案。在優化過程中，還可以設置約束條件，如設備容量上下限、投資成本限制等，以保證實際應用的可行性。

2.3 基于經濟性的光儲充系統規模優化方法

基于經濟性的規模優化方法是考慮光儲充系統的經濟可行性，以最大程度地降低系統投資和運行成本。需要對光伏發電系統和儲能系統的成本進行詳細分析，包括設備成本、安裝成本、運維成本等。同時，還需考慮不同儲能技術的充放電效率、循環壽命等特性，從而綜合評估儲能系統的經濟性。在得到光儲充系統的成本和性能數據后，可以建立經濟優化模型，通過最優化算法（如線性規劃、整數規劃等）尋找最佳的系統規模配置方案。該方案可以實現系統的最優經濟效益，即在滿足用電負荷需求的前提下，最大程度地降低系統投資和運行成本。

3 配置優化研究

3.1 不同光儲充系統配置方案比較

在光儲充系統中，不同的配置方案包括不同類型的光伏發電系統、儲能技術和系統規模等。對不同配置方案進行比較，可以考慮以下幾方面：

對不同類型的光伏發電系統進行比較。多晶硅、單晶硅和薄膜光伏電池是目前常見的光伏發電技術。多晶硅光伏電池因其生產成本較低，性能穩定性較好，廣泛應用于大規模光伏電站。單晶硅光伏電池具有較高的光電轉換效率，適用于空間受限的場所。薄膜光伏電池則具有較低的制造成本和較好的高溫性能，適合一些特殊應用場景。通過比較這些不同類型的光伏發電系統特性，可以選擇最適合小區光儲充系統的光伏電池類型。

儲能技術的選擇也對光儲充系統的性能產生重要影響。鋰離子電池、流電池和液流電池是常用的儲能技術。鋰離子電池具有高能量密度和較長循環壽命，是目前最常見的儲能技術之一。流電池由于其高功率密度和可擴展性，適用于瞬時負荷需求較大的場景。液流電池通過儲存電解液來存儲能量，具有高效能量轉換和較長的壽命。在比較不同儲能技術的特性后，可以根據小區的用電負荷需求和經濟性選擇最合適的儲能技術配置方案。

需要對不同系統規模進行比較。系統規模直接影響著光儲充系統的供能能力和經濟性。較小規模的系統可能無法滿足小區的用電負荷需求，而過大規模的系統可能導致資源浪費和經濟成本增加。因此，通過對不同規模系統的運行性能和經濟性進行對比，可以找到最優的系統規模配置方案。

表1 不同光伏發電系統類型的特性比較

表2 不同儲能技術的特性比較

3.2 考慮供能可靠性的光儲充系統配置優化

供能可靠性是光儲充系統配置中一個至關重要的指標。為了考慮供能可靠性，需要對光伏發電系統的不確定性進行建模。光伏發電受天氣條件影響，如云量、日照時數等變化會導致發電功率波動。可以采用概率模型來描述光伏發電的不確定性，并結合歷史氣象數據或天氣預報數據，進行發電功率的概率分布預測。這樣，就能對不同天氣條件下的光伏發電能力有一個更準確的估計。

供能可靠性還與儲能系統的供能能力緊密相關。儲能系統的充放電效率、容量和放電功率等特性影響著其在供電時的穩定性。在配置優化中，可以通過建立儲能系統的動態模型，考慮其充放電過程以及與光伏發電系統的協調，來評估儲能系統在不同負荷需求下的供能可靠性[3]。

接下來，還需要考慮用戶用電負荷的需求可靠性。用戶用電負荷可能會存在不確定性和波動性，因此我們可以通過分析歷史用電數據，建立用電負荷的概率模型，并結合未來用電負荷的預測，來評估用戶用電負荷的可靠性。

綜合考慮光伏發電系統、儲能系統和用戶用電負荷的供能可靠性，我們可以建立多目標優化模型，以最大化系統的供能可靠性為目標。通過最優化算法，如遺傳算法、蟻群算法等，找到最佳的系統配置方案，以實現系統在不同天氣條件和負荷波動下的高供能可靠性。

3.3 考慮經濟性的光儲充系統配置優化

在光儲充系統配置優化中，經濟性是一個重要的考慮因素。需要對光伏發電系統和儲能系統的成本進行詳細分析。光伏發電系統的成本主要包括光伏電池組件的采購成本、安裝成本和運維成本等。而儲能系統的成本包括儲能設備的購置成本、安裝成本和維護成本等。在對成本進行全面分析的基礎上，可以建立光儲充系統的經濟模型，考慮不同配置方案的總體投資成本。經濟性還與光儲充系統的性能和效益緊密相關。需要評估不同配置方案下系統的發電效率、儲能效率和供電成本等指標。通過綜合考慮這些因素，可以得到各個配置方案的經濟性評估結果。

在配置優化中，可以建立多目標優化模型，以最小化系統的總體投資和運行成本為目標。通過最優化算法，如線性規劃、整數規劃等，找到最佳的系統配置方案，以實現系統的高經濟性。還可以考慮不同投資回收期內的經濟性評估。在光儲充系統的設計和規劃中，我們可以對不同投資回收期進行經濟性分析，比較不同方案在不同時間尺度內的經濟效益，以找到最優的配置方案。

4 結語

本論文通過對小區光儲充系統規模與配置優化的研究，深入探討了光伏發電子系統特性和儲能技術特性對系統性能的影響。通過規模優化和配置優化的方法，實現了系統的高效供能和經濟可行性。本文的研究成果將為小區光儲充系統的推廣和應用提供有力的理論支持和指導。