大型并网光伏电站运行分析系统的设计

李爱国 郭军军

（1.陕西工业职业技术学院，咸阳 712000；2.陕西邮电职业技术学院计算机系，咸阳 712000）

0 引言

随着人们对能源需求的日益增长，对环境问题的日益重视，寻找可大规模使用的可再生能源成为各国着重考虑的问题，太阳能作为一种取之不尽、用之不竭、清洁无污染的绿色能源成为关注的焦点。与传统火力发电相比，太阳能光伏电站运行过程中，无污染、无原材料消耗，运行成本极低[1]。因此，大型并网光伏电站在国内已经开始建设，但是还处于起步阶段。我国已建设了甘肃敦煌、昆明石林、青海柴达木等MW级并网光伏电站[2]。

已运行的光伏电站迫切需要尽快掌握电站的性能，合理制定生产计划。针对光伏电站运行数据分析的需要，设计并实现了大型并网光伏电站运行分析系统。主要用于运行数据对比显示和性能计算分析。

1 系统结构

系统配置有两台服务器，一台作为数据存储服务器，另一台作为Web服务器。分析的数据来自现场监控设备。比如，逆变器数据来自PLC，各方阵的电流信号等数据来自监控系统厂家的OPC服务器，环境系统数据来自独立的智能设备。硬件结构如图1：

图1 系统硬件结构Fig 1. Hardware structure

系统以Oracle数据库为核心，系统软件结构如图2所示：

图2 系统软件件结构Fig 2. Software structure

软件结构主要由以下几部分组成。

数据采集程序：通过Modbus、Sixnet等协议从光伏电站的监控网络的现场设备取得数据[3]。由于方阵设备型号的差异，从设备采集到的部分数据方阵之前不一致或缺失，为了便于分析，数据采集程序还负责这些缺失数据的计算和补充。

Oracle数据库：设计有测点信息表，方阵数据表等各种表格，完成历史数据和实时分析计算结果的存储。

数据分析程序：依据不同算法，对采集到的数据进行分析计算。

Web发布服务器：从数据库读取数据，发布计算结果到网络，供电站操作人员使用。程序使用Java编写，在Tomcat平台发布。

IE浏览器：作为系统数据发布的客户端。只要能连网的电脑均可以访问分析结果。

2 功能设计

并网光伏电站主要由光伏组件阵列、具有最大功率跟踪功能的逆变器及滤波电容器、滤波电感器、变压器和控制系统等组成。系统主要分析了太阳能组件、跟踪系统和对光伏电站整体性能进行了整体分析。

2.1 太阳能组件模块

太阳能组件将太阳能转化为电能,是太阳能发电系统中的核心部分，也是太阳能发电系统中成本最高的部分。太阳能电池板的质量将直接决定整个系统的质量。因此对太阳能组件进行分析十分重要。太阳能组件模块主要包含以下几个模块。

(1)温度趋势分析

环境温度对太阳能组件的效率有十分显著的影响。此部分反映了电站平均环境温度与电站平均组件温度的变化。图3显示了某一天早晨到晚上的模块温度变化。

图3 温度曲线Fig 3. Temperature curve

由于太阳能电池组件工作时的发热，组件模块温度会比环境温度高，并且会随着负荷波动。

(2)IV、PV曲线拟合；

为了验证太阳能电池组件的实际运行效果，需要对IV、PV曲线进行测试。测试的步骤是：从监控系统中提取太阳能光伏阵列的I、V的实时数据;

将实时数据I、V转换为标准条件下的I、V值;

太阳能电池组件采用单指数模型;

经分析，选择3次样条函数插值法进行曲线拟合，3次样条函数插值是利用3次样条函数的原理在样本间进行插值，其插值函数可以表达为：yi=interp1(x,y,spline)。通过插值可以得到太阳能光伏阵列的IV曲线; IV曲线如图4所示。

PV曲线由IV曲线可以求得。PV曲线如图5所示。

图4 IV曲线Fig 4. IV Curve

图5 PV曲线Fig 5. PV Curve

(3)太阳能电池组件的温度补偿系数

太阳能电池的开路电压随温度的升高而降低，太阳能电池短路电流随温度的升高而升高，太阳能电池的峰值功率随温度的升高而降低。例如：工作在20℃的硅太阳能电池,其输出功率要比工作在70℃的高20 %。光伏组件的温度补偿系数需要采用实验的手段，并与监控系统采集的数据相结合。

在得到相关数据后，温度补偿系数可采用以下公式解析电压修正系数α和电流修正系数β。

式中：Vnew、Inew修正后的电压电流；V、I修正前的电压电流；T：当前测试条件下的温度；Tstd：标准条件下的模块温度；S：当前测试条件下的辐照强度；Sstd：标准条件下的辐照强度。

随机选取方阵中某个太阳能组件进行测试。测试过程使用太阳模拟器，并用标准电池校准辐照度。温度传感器附着在太阳电池上，尽量靠近PN结。每升高温度10℃，测量开路电压和短路电压。当温度低于环境温度，为防止水珠凝结，可用干燥的氮气保护[4]。

测试结果如下：

表1 组件温度系数

2.2 跟踪系统分析模块

出于研究的需要，试验的光伏电站的某个方阵采用了4种跟踪方式。分别是固定支架式，平单轴跟踪式，斜单轴跟踪式，双轴跟踪式。此方阵共有5个单元，前2个是固定支架式，3为平单轴跟踪式,4为斜单轴跟踪式,5为双轴跟踪式。这里主要比较2，3，4，5单元的功耗和发电量。

(1)各类跟踪系统发电量分析。各跟踪方阵设计功率相同，布置在同一个区域内，距离不远，受到的辐照强度相差不大。比较了各方阵的发电量。双轴跟踪效果明显，发电量最多。

(2)各类跟踪系统的功耗对比、分析。

表2 跟踪系统功耗

综合考虑发电量、成本、维护、功耗等因素，认为平单轴较为合适。

2.3 光伏电站分析对比

这个模块对光伏电站整体性能进行了分析。由于大型光伏电站在国内刚开始建设，运行经验相对缺乏。光伏电站的电源结构不同于一般的火电厂，核电厂和水电站，更接近风电厂，是由多个电源点经过并联串联组成。这样的结构使得局部故障不影响整个电站的稳定运行，但是太阳辐照和环境温度会对电站运行产生一定程度的影响[5]。

(1)光伏电站出力与太阳辐照度的关系曲线

图6显示了某一天早到晚辐照强度与电站功率的变化趋势。

图6 辐照强度与功率曲线Fig 6. Illumination intensity and power curve

(2)实时辐照随时间的变化曲线和实时功率随时间的变化曲线

电池板温度在25度左右范围内时，光伏电站出力和辐照强度的关系曲线。考虑了电池的正常工作温度，20度-30度之间。这样才去掉了电池温度的影响。

（3)光伏电站发电量预测

光伏电站的发电量预测较为困难，主要与天气，云量有极大的关系。系统使用神经网络模型来预测发电量，取得了一定的效果[6]。输入数据为日照幅度和环境温度，输出数据为光伏电站出力。神经网络初次使用需要用户进行神经网络训练。训练好之后，可以直接用以前的训练结果进行预测。

（4）功率和光照的分布区间统计

用于记录一年中功率和光照的分布区间，用以指导光伏发电的运行，合理安排检修计划。程序实现时主要记录日峰值功率点，找一天中最大的功率值和辐照值，每天记录一次，每天22点存储，0点清零。

（5）日出日落时间计算

提供当地的日出日落时间查询功能。有助于安排电站运行人员的工作计划。

图7 日出日落时间Fig 7. Sunset and sunrise time display

此外，还进行了光伏电站逐日、逐月、逐年发电量分析和各方阵CO2减排量对比。

3 发布图形界面的设计

为了提供便于分析的界面，使用了线形，柱状，饼图等显示方式，供用户选择。这部分采用jasperreport编程实现。数据同时采用了多种动态显示方式。显示历史数据时，时间长度和起止时间可调。实现时每个图的默认值不一样，根据实现的功能不同而有差异。若当天数据不完整，只画截止到刷新时刻采集到的数据。

4 结语

从长远看，太阳能光伏发电在不远的将来会占据世界能源消费的重要地位。本文利用多种计算机技术实现的光伏电站运行分析系统是研究大型太阳能电站运行状态的有效数据分析平台[7]。

［1］ 张国荣, 张铁良, 丁明等. 光伏并网发电与有源电力滤波器的统一控制[J]. 电力系统自动化, 2007, (8) : 61-66.

［2］ 陈卫民, 陈国呈, 崔开涌等. 分布式并网发电系统在孤岛时的运行控制[J]. 电力系统自动化, 2008, (9) : 89-91.

［3］ 张筱文; 郑建勇. 光伏电站监控系统的设计[J]. 电工电气,2010,(9):12-20.

［4］ 李晶, 许洪华, 赵海翔等. 并网光伏电站动态建模及仿真分析[J].电力系统自动化, 2008, (24) : 83-87.

［5］ 杨德州,王利平,张军,吴兴全. 大型分布式电源模型化研究及其并网特性分析[J]. 电力系统保护与控制,2010,(18):104-110.

［6］ 李军,许继生,王生渊,景满德等. 一种并网型光伏电站光功率及发电量预测的方法[J].青海电力,2010,(2):18-20.

［7］ 张轶, 鲁国起, 张焰等. 光伏电站并网对电网可靠性的影响[J]. 华东电力,2010,(5):700-706.