光伏發電預測及并網分析

張強，鄒晗，孫子元

（中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，浙江 杭州 311122）

隨著全球環境惡化，化石能源枯竭等現象的發生，國家根據新時代的發展戰略提出要對傳統的電力系統進行升級改造，盡可能多的引入新能源發電，逐步實現發電技術由傳統的化石能源向新能源轉變。太陽能發電作為新能源發電的一個重要方面，擁有得天獨厚的優勢，我國太陽能資源豐富，光伏發電技術也逐漸成熟，但是由于光伏發電的不穩定性，大規模的光伏并網會對電力系統的穩定運行造成一定的影響，因此如果對光伏發電的功率進行準確預測，以及如何在今后電力系統發展中盡可能多的利用光伏發電，提高光電的消納能力，是目前國家研究方向的重點。

1 光伏發電原理描述

1839 年，法國物理學家A.E 貝克勒爾研究發現，當兩個金屬片放入溶液中形成伏打電池，在光照的情況下回產生伏打電動勢，這就是光生伏打效應，太陽能發電就是利用該效應，通過陽光照射到硅材料上，在不均勻半導體的不同部位產生電位差，并生成電流。太陽能電池中的半導體材料由于P-N節的存在，當陽光照射到P-N 節上時，P-N 節上的電子與空穴對就會被激發，使得載流子被分離，在半導體內部形成電場。當電場的兩側接入負載時，會在負載上生成電流，光伏電池就是由該方式生成電流。典型的發電系統結構如圖1。

圖1 光伏發電系統模型圖

根據圖可以看出，典型的光伏發電系統主要由光伏陣列，DC/DC 變換器，DC/AC 變換器，并網控制器和蓄電池組成。光伏陣列產生的直流電會經過DC/DC 變換器，然后通過DC/AC 逆變器轉換成交流電并網，在發電過程中需要對并網逆變器進行最大功率點追蹤來保證光伏發電系統的輸出功率保持最大。蓄電池的配置情況可以根據電廠的實際情況進行選擇。

2 太陽能發電特點及并網分析

由于光伏發電能量的主要來源是太陽能，因此光照強度和溫度的不確定性會對光電機組的輸出功率產生很大的影響，確定光電機組的輸出功率是保證光伏發電規劃，電網調度以及不同機組負荷分配等工作正常進行的前提，在給定太陽輻射值的前提下，光伏電站的輸出功率如下式：

其中：λ表示光電的轉換效率，A 表示發電機組的發電板面積(m2)，G(t)表示光照幅度（W/m2）。

圖2 光伏電站輸出功率曲線

根據上式可以看出，當光照幅度越大時，光伏發電系統的輸出功率越高，典型光伏電站的輸出功率曲線如圖2 所示：

圖2 中描述了某光伏電站連續3 天的輸出功率曲線，根據圖中信息可以看出，光伏發電系統的輸出功率成典型的面包型曲線，即中午光照強度高的時候光伏輸出功率較大，光照強度低的時候輸出功率較小，在晚上時由于光照強度很小，光伏電站的輸出功率為0。根據輸出功率曲線可以看出，雖然連續三天的光伏發電的輸出功率在相同的時間點存在一定的變化，但是整體的趨勢具有周期性。由于光伏發電的隨機性和不確定性，大規模的光伏電站并網會對電力系統造成以下影響。

（1）電壓波動和閃變。在傳統電網中，有功功率、無功功率會根據時間的變化引起系統的電壓波動。而對于光伏發電而言，有功功率的變化是引起電壓波動和閃變的主要因素。光伏發電的核心是太陽能電池板，其最大輸出功率與光照幅度，天氣溫度以及季節有很大關系，這些自然因素的變化會造成光伏電閘輸出功率變化較大，進而會導致負載功率頻繁變化，從而引起并網用戶負載端的電壓波動和閃變。

（2）孤島效應。孤島效應使指由于人為因素或自然因造成的電網系統供電中斷，但是，此時各個并網的光伏發電系統沒能及時檢測出電網的運行狀態，從而導致光伏發電系統獨立于其負載而獨立運行。隨著光伏并網的范圍擴大，孤島效應產生的機率也會大幅增加，從而導致電網電壓和頻率波動性較大，降低了電能質量，嚴重的可能造成系統電氣設備損壞和重合閘故障等。同時在供電恢復過程中，可能會由于電壓相位之間的不同步而產生浪涌電流，導致電網波形瞬間下跌。

3 太陽能發電功率預測方法

由于太陽能發電的不穩定性，其大規模并網會對電力系統的安全穩定運行帶來隱患，所以為了減少這種情況的發生，我們需要對光伏發電的輸出功率進行預測。當我們對光伏發電功率進行準確后，就可以根據預測結果對電力系統的調度進行規劃，從而降低光伏并網的安全隱患，并盡可能多地消納光伏發電，減少化石能源的使用，降低環境污染。目前光伏電站輸出功率的預測方法有直接預測方法和間接預測方法兩種。

3.1 直接預測法

直接預測法是根據數學統計預測理論對光伏電站的輸出功率進行直接預測，通過對歷史數據的分析，找出光電輸出功率和氣象數據之間的關系，然后根據預測時段的天氣信息根據預測模型進行光伏發電功率預測，直接預測法的預測流程圖如圖3 所示。

圖3 直接功率預測流程

由于直接功率預測法避免了較為復雜的機理運算，簡化的建模的過程，在光伏發電短期功率預測中預測精度較高，但是由于光伏電站輸出功率影響因素眾多，在一些工況特殊或者長時間尺度的預測場景下預測誤差會比較大。目前，常用的直接功率預測方法有神經網絡法、支持向量機法和馬爾科夫鏈法等。

3.2 間接預測法

間接預測法是借助數值天氣預報、氣象衛星等信息對光照幅度進行預測，然后在基于光伏發電系統的模型建立方程進行求解。首先需要得到當前區域內水平面上的太陽輻射值，然后根據光伏接收面的角度信息，將水平面太陽輻射量的值轉換成斜面上太陽輻射量的值，最后根據發電系統的物理模型計算出光伏電站的輸出功率。

4 結語

隨著國家發展步伐的加快，環境污染以及化石能源的緊缺現象越來越嚴重，新能源在國家未來發展規劃中的重要性逐漸顯現。光伏發電技術的發展也越來越重要，因此，如何利用現有的技術和資源，更多地將光伏發電并網并消納，也是國家未來研究的一個重要方向，我們需要積極探討這個話題，爭取太陽能在未來的經濟發展中發揮更大的作用。