摘要：研究了分布式光伏電站的能源管理與優(yōu)化調(diào)度，構(gòu)建了能源管理模型，設計了基于遺傳算法的優(yōu)化調(diào)度算法，并提出了故障診斷、智能監(jiān)控等運維優(yōu)化策略。研究結(jié)論能應對發(fā)電功率和負荷波動挑戰(zhàn)，提高電站運行效率和經(jīng)濟性。

關(guān)鍵詞：分布式光伏電站；能源管理；優(yōu)化調(diào)度

1、引言

隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展和能源消費的不斷增加，化石能源日益枯竭、環(huán)境污染日趨嚴峻，可再生能源發(fā)電技術(shù)的應用越來越受到重視。其中，光伏發(fā)電作為一種清潔、環(huán)保的可再生能源發(fā)電方式，近年來得到了快速發(fā)展。與集中式大型光伏電站相比，分布式光伏電站具有就近消納、減少輸配電損耗等優(yōu)勢，在電力系統(tǒng)中扮演著日益重要的角色。然而，分布式光伏電站由于受氣候條件、用戶負荷等因素的影響，其發(fā)電功率具有間歇性和不確定性，給電網(wǎng)運行帶來了新的挑戰(zhàn)。如何實現(xiàn)分布式光伏電站的能源利用和優(yōu)化調(diào)度，成為當前亟待解決的關(guān)鍵問題。

2、       技術(shù)背景

2.1分布式光伏電站能源管理需求分析

（1）發(fā)電功率預測

分布式光伏電站發(fā)電功率受光照強度、溫度、云量等氣象因素動態(tài)影響，波動顯著。準確預測發(fā)電功率對能源管理和優(yōu)化調(diào)度具有決定性意義。

時間序列分析法依據(jù)歷史數(shù)據(jù)推測未來趨勢，但受氣象變化不確定性限制。機器學習法通過訓練大量數(shù)據(jù)，識別復雜模式，預測精度較高，然其效果高度依賴于數(shù)據(jù)質(zhì)量。物理模型法結(jié)合光伏組件特性和氣象物理原理，能更準確地反映氣象因素與發(fā)電功率的關(guān)系，但模型構(gòu)建復雜，計算量大。選擇預測方法需綜合考慮精度、計算效率和數(shù)據(jù)可用性。

（2）負荷預測

分布式光伏電站負荷受用戶行為、氣候條件等多重因素交織影響，預測難度大。時間序列分析法能有效挖掘歷史負荷數(shù)據(jù)中的周期性規(guī)律，但對異常值較為敏感，需結(jié)合數(shù)據(jù)清洗技術(shù)提高預測穩(wěn)定性。機器學習法能捕捉負荷變化的復雜特征，適用于負荷模式多變場景，但需充足訓練數(shù)據(jù)支持。專家知識法依據(jù)專家經(jīng)驗進行預測，適用于歷史數(shù)據(jù)匱乏情況，但主觀性較強。負荷預測方法的選擇應結(jié)合實際需求和數(shù)據(jù)條件。

（3）儲能管理

分布式光伏電站因發(fā)電功率和負荷波動大，需儲能系統(tǒng)實現(xiàn)功率平滑和負荷調(diào)峰［3］。儲能管理策略關(guān)乎電站經(jīng)濟性和電網(wǎng)運行質(zhì)量。確定儲能容量需綜合考慮發(fā)電功率波動、負荷需求及儲能技術(shù)特性。優(yōu)化充放電策略需平衡儲能系統(tǒng)經(jīng)濟效益與電網(wǎng)穩(wěn)定性，考慮電價波動、碳排放成本等多重因素。協(xié)調(diào)發(fā)電和負荷需實時調(diào)整儲能系統(tǒng)運行狀態(tài)，利用可再生能源，提高能源利用效率。儲能管理需綜合考慮技術(shù)、經(jīng)濟和環(huán)境等多方面因素。

3、       技術(shù)方案

3.1分布式光伏電站能源管理模型構(gòu)建

為了滿足分布式光伏電站的能源管理需求，構(gòu)建了一個包括電力供給、電力需求和儲能系統(tǒng)三個核心模塊的能源管理模型。

（1）電力供給模塊

電力供給模塊是可再生能源系統(tǒng)的重要組成部分，主要由光伏發(fā)電系統(tǒng)和儲能系統(tǒng)構(gòu)成。光伏發(fā)電系統(tǒng)的輸出功率PPV受多種氣象因素影響，其表達式為：

（1）式中，f為光伏陣列的功率輸出模型，該模型可通過物理模型或經(jīng)驗模型進行描述；光照強度I和溫度T是影響光伏發(fā)電效率的關(guān)鍵因素。

在儲能系統(tǒng)方面，其充放電功率PES的動態(tài)變化受儲能容量、充放電效率及SOC等因素的共同作用。儲能系統(tǒng)的狀態(tài)方程如下：

當PESt?≥0時（充電過程），有：

在此，ηc和ηd分別為充電和放電效率；EES為儲能系統(tǒng)的總?cè)萘?/span>；Δt為時間步長。通過這兩個方程，可以清晰地描述儲能系統(tǒng)在充放電過程中的SOC變化，為電力供給模塊的穩(wěn)定運行提供理論依據(jù)。結(jié)合光伏發(fā)電系統(tǒng)和儲能系統(tǒng)的特性，電力供給模塊的設計與優(yōu)化顯得尤為重要。在實際應用中，需充分考慮氣象因素對光伏發(fā)電系統(tǒng)的影響，以及儲能系統(tǒng)的充放電策略，以提高整體系統(tǒng)的運行效率和可靠性。

（2）電力需求模塊

電力需求模塊聚焦于用電負荷PL與電價兩大核心要素。用電負荷PL的波動受用戶行為、氣候條件等多重因素交織影響，其預測可通過時間序列分析法捕捉歷史規(guī)律，或借助機器學習法挖掘數(shù)據(jù)深層特征。電價作為另一關(guān)鍵變量，其建模需緊密貼合當?shù)仉娋W(wǎng)政策，反映市場動態(tài)與成本結(jié)構(gòu)。負荷與電價間的互動關(guān)系如表1所示。從表1可見，用電負荷與電價呈現(xiàn)同步增長趨勢，但增長幅度各異。這表明電價調(diào)整對電力需求勢，但增長幅度各異。這表明電價調(diào)整對電力需求具有顯著影響，但需考慮季節(jié)性因素與用戶響應差異。通過深入分析此類數(shù)據(jù)，可進一步優(yōu)化電力需求預測模型，為電力系統(tǒng)規(guī)劃與運行提供更為準的決策支持。

表1某地區(qū)季度用電負荷與電價關(guān)系分析

3.2能源管理優(yōu)化模型

基于電力供需、儲能系統(tǒng)及環(huán)境影響因素，構(gòu)建分布式光伏電站能源管理優(yōu)化模型。目標函數(shù)定義為：minF=w1Ccost+w2Cenv（4）約束條件包括：

（5）       式中，Ccost和Cenv分別為經(jīng)濟成本和環(huán)境代價；w1和w2為權(quán)重系數(shù)。通過優(yōu)化求解，模型能夠指導電站環(huán)保運行，為分布式光伏電站的能源管理提供堅實理論支撐和決策依據(jù)。該模型深入融合了經(jīng)濟學和環(huán)境科學原理，具有顯著的學術(shù)價值和實踐意義。

3.3分布式光伏電站優(yōu)化調(diào)度算法設計

（1）算法框架

遺傳算法作為求解復雜優(yōu)化問題的有效工具，其基本流程涵蓋種群初始化、適應度評估、選擇、交叉、變異等核心步驟。針對分布式光伏電站的能源管理優(yōu)化問題，構(gòu)建了如圖1所示的算法框架。

圖1分布式光伏電站優(yōu)化調(diào)度遺傳算法框架

在算法開始時，根據(jù)決策變量（如發(fā)電功率、儲能功率等）的取值范圍，隨機生成具有多樣性的初始種群。隨后，計算每個個體在多目標函數(shù)下的適應度值，以評估其優(yōu)劣。通過選擇、交叉、變異等遺傳操作，不斷生成新的種群，逐步逼近優(yōu)解。此過程重復進行，直至滿足預設的終止條件，如達到迭代次數(shù)或目標函數(shù)收斂。算法輸出Pare?to優(yōu)解集，為分布式光伏電站的優(yōu)化調(diào)度提供科學依據(jù)和決策支持。

（2）算法設計

在分布式光伏電站能源管理優(yōu)化的算法設計里，編碼與解碼策略是基石。合理的編碼方式能加快算法收斂，助力探索解空間。以格雷編碼為例，其獨特的編碼規(guī)則可降低漢明懸崖效應，提高算法搜索效率。

適應度評估環(huán)節(jié)中，準確的適應度函數(shù)是算法收斂的關(guān)鍵。針對分布式光伏電站發(fā)電成本與供電穩(wěn)定性的綜合考量，可構(gòu)建如下的適應度函數(shù)：（6）式中，Cost為發(fā)電成本；UnstableRate為供電不穩(wěn)定率；w1與w2均為權(quán)重系數(shù)，且w1+w2=1，通過調(diào)節(jié)權(quán)重，能靈活權(quán)衡成本與穩(wěn)定性。

選擇算子通過輪盤賭、錦標賽等選擇方式，讓優(yōu)良個體得以在種群中存續(xù)，為算法進化輸送優(yōu)質(zhì)基因。交叉算子以單點交叉、多點交叉等手段對基因進行重組，拓展解空間，強化全局搜索。變異算子則以低概率隨機改變基因，為算法注入新信息，防止陷入局部優(yōu)。各模塊緊密配合，促使遺傳算法有效求解分布式光伏電站能源管理優(yōu)化模型，實現(xiàn)電站的優(yōu)化調(diào)度，提升整體運行效益。

3.4分布式光伏電站運維優(yōu)化策略

（1）故障診斷

分布式光伏電站作為集成了多個子系統(tǒng)的復雜能源轉(zhuǎn)換設施，其故障診斷是運維管理中的核心環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在此領域展現(xiàn)了巨大潛力?；跈C器學習的故障模式識別技術(shù)，通過對歷史故障數(shù)據(jù)的深度挖掘，能夠自動提取故障特征，實現(xiàn)故障類型的快速準確分類。深度學習算法則進一步提升了故障預警的精度，通過對設備運行數(shù)據(jù)的實時分析，能夠提前捕捉到故障發(fā)生的微弱信號。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的融入，使得設備狀態(tài)的實時監(jiān)測成為可能，故障信息能夠即時上傳至中央控制系統(tǒng)，顯著提高了故障診斷的時效性。

（2）智能監(jiān)控技術(shù)應用

分布式光伏電站地理位置分散，傳統(tǒng)監(jiān)控方式難以滿足運維的需求。智能監(jiān)控技術(shù)的引入，為電站的遠程監(jiān)測和控制提供了解決方案。基于物聯(lián)網(wǎng)和云計算的智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠?qū)崟r采集電站各子系統(tǒng)的運行數(shù)據(jù)，進行實時監(jiān)測和分析。系統(tǒng)通過內(nèi)置的算法模型，能夠自動識別異常數(shù)據(jù)，發(fā)出故障預警，為運維人員提供及時處理故障的依據(jù)。同時，系統(tǒng)還能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)優(yōu)化電站的調(diào)度策略，提高能源利用效率。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的應用，進一步挖掘了監(jiān)測數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律，為電站的運行策略優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)支持。

（3）運維信息管理體系構(gòu)建

完善的運維信息管理體系是提高分布式光伏電站運維效率的關(guān)鍵。建立統(tǒng)一的信息管理平臺，實現(xiàn)各類運維數(shù)據(jù)的集中管理和共享，是提高運維效率的基礎。平臺通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對海量運維數(shù)據(jù)進行深度分析，提取有價值的信息，為決策支持提供數(shù)據(jù)依據(jù)。知識管理技術(shù)的應用，則使得運維經(jīng)驗得以積累和傳承，提高了運維人員的專業(yè)水平。同時，加強運維人員的專業(yè)培訓，提高其故障診斷和維護能力，也是提高電站可靠性的重要手段。通過系統(tǒng)的培訓和實踐鍛煉，運維人員能夠更好地掌握新技術(shù)、新方法，為電站的穩(wěn)定運行提供有力保障。

4.系統(tǒng)功能

4.1.實時監(jiān)測

系統(tǒng)人機界面友好，能夠顯示儲能柜的運行狀態(tài)，實時監(jiān)測PCS、BMS以及環(huán)境參數(shù)信息，如電參量、溫度、濕度等。實時顯示有關(guān)故障、告警、收益等信息。

4.2.設備監(jiān)控

系統(tǒng)能夠?qū)崟r監(jiān)測PCS、BMS、電表、空調(diào)、消防、除濕機等設備的運行狀態(tài)及運行模式。

PCS監(jiān)控：滿足儲能變流器的參數(shù)與限值設置；運行模式設置；實現(xiàn)儲能變流器交直流側(cè)電壓、電流、功率及充放電量參數(shù)的采集與展示；實現(xiàn)PCS通訊狀態(tài)、啟停狀態(tài)、開關(guān)狀態(tài)、異常告警等狀態(tài)監(jiān)測。

BMS監(jiān)控：滿足電池管理系統(tǒng)的參數(shù)與限值設置；實現(xiàn)儲能電池的電芯、電池簇的溫度、電壓、電流的監(jiān)測；實現(xiàn)電池充放電狀態(tài)、電壓、電流及溫度異常狀態(tài)的告警。

空調(diào)監(jiān)控：滿足環(huán)境溫度的監(jiān)測，可根據(jù)設置的閾值進行空調(diào)溫度的聯(lián)動調(diào)節(jié)，并實時監(jiān)測空調(diào)的運行狀態(tài)及溫濕度數(shù)據(jù)，以曲線形式進行展示。

UPS監(jiān)控：滿足UPS的運行狀態(tài)及相關(guān)電參量監(jiān)測。

4.3.曲線報表

系統(tǒng)能夠對PCS充放電功率曲線、SOC變換曲線、及電壓、電流、溫度等歷史曲線的查詢與展示。

4.4.策略配置

滿足儲能系統(tǒng)設備參數(shù)的配置、電價參數(shù)與時段的設置、控制策略的選擇。目前支持的控制策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制等。

4.5.實時報警

儲能能量管理系統(tǒng)具有實時告警功能，系統(tǒng)能夠?qū)δ艹浞烹娫较?、溫度越限、設備故障或通信故障等事件發(fā)出告警。

4.6.事件查詢統(tǒng)計

儲能能量管理系統(tǒng)能夠?qū)b信變位，溫濕度、電壓越限等事件記錄進行存儲和管理，方便用戶對系統(tǒng)事件和報警進行歷史追溯，查詢統(tǒng)計、事故分析。

4.7.遙控操作

可以通過每個設備下面的紅色按鈕對PCS、風機、除濕機、空調(diào)控制器、照明等設備進行相應的控制，但是當設備未通信上時，控制按鈕會顯示無效狀態(tài)。

4.8.用戶權(quán)限管理

儲能能量管理系統(tǒng)為保障系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行，設置了用戶權(quán)限管理功能。通過用戶權(quán)限管理能夠防止未經(jīng)授權(quán)的操作（如遙控的操作，數(shù)據(jù)庫修改等）。可以定義不同級別用戶的登錄名、密碼及操作權(quán)限，為系統(tǒng)運行、維護、管理提供可靠的安全保障。

4.9儲能電表產(chǎn)品選型

5.結(jié)語

分布式光伏電站的能源管理與優(yōu)化調(diào)度是提高其運行效率和經(jīng)濟性的關(guān)鍵。通過構(gòu)建能源管理模型、設計優(yōu)化調(diào)度算法，并實施故障診斷、預防性維護、智能監(jiān)控等運維優(yōu)化策略，可以有效應對發(fā)電功率和負荷波動帶來的挑戰(zhàn)。未來，隨著技術(shù)的不斷進步和數(shù)據(jù)的日益豐富，分布式光伏電站的能源管理將更加智能化、精細化，為可再生能源的廣泛應用提供有力支撐。