光伏并网发电问题研究

葛延峰，高立群，梁 鹏，翟军昌

（1.辽宁省电力有限公司 辽宁 沈阳 110006；2.东北大学信息科学与工程学院 辽宁 沈阳 110004；3.国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 辽宁 锦州 121000）

光伏并网发电问题研究

葛延峰1，2，高立群2，梁 鹏3，翟军昌2

（1.辽宁省电力有限公司 辽宁 沈阳 110006；2.东北大学信息科学与工程学院 辽宁 沈阳 110004；3.国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 辽宁 锦州 121000）

介绍了光伏并网发电的类型，分析了光伏并网发电对电网的影响，针对光伏并网发电的收益问题，提出了电网负荷预测模型。根据所提出的预测模型可以对光伏并网发电出力提供指导，以提高电网发电的效益。最后，以辽宁地区数据为例，绘制出了电网负荷与温度之间变化关系的拟合曲线。

光伏；电网负荷；温度；孤岛效应

光伏发电是基于半导体的光生伏打效应原理，将太阳辐射直接转化为电能的一种发电方式。光伏发电系统主要由太阳电池板（组件）、控制器、蓄电池和逆变器组成[1]，光伏发电系统发出的直流电经过逆变器转化为符合要求的交流电后，可以直接或通过变压器接入电网，从而作为公共电网的一种补充备用[2]。光伏并网发电后可以对电网调峰，提高电网末端的电压稳定性，改善电网的功率因数回馈电网，不需单独配置蓄电池使发电成本降低。而且光伏发电出入电网灵活，既有利于改善电力系统的负荷平衡，又可以降低线路损耗。在国内外都出台了大量扶持政策促进光伏产业的发展，并且国内外有很多学者都在从事光伏并网发电方面的研究。

目前，光伏电站存在单个规模小、数量多的问题，而且又受到多种因素影响，所以光伏并网发电后对电网的出力大小具有不确定性。而电网本身运行的负荷是不断变化的，如果能根据电网的负荷大小，合理规划光伏电站的分布，为光伏并网后的出力大小提供参考，这将直接影响电网发电的收益。因此对电网负荷精确的预测可以提高电网发电的效益。

本文首先介绍了光伏并网发电的类型，其次分析了光伏并网发电对电网的影响，最后针对光伏并网发电后电网的效益问题，提出了电网负荷预测模型，通过该模型可以预测出

电网负荷与气象因素之间的关系，为光伏并网发电规划和光伏并网发电出力提供参考，从而达到提高电网收益的目的。最后根据本文提出的方法，以辽宁地区气象和电网负荷数据为例，绘制出了电网最高负荷、最低负荷、平均负荷与最高温度和最低温度之间变化关系的曲线拟合图，为同类地区光伏电网规划和光伏电网出力提供了参考依据。

1 光伏并网发电类型

光伏并网发电是将光伏电池阵列发出的直流电，经过逆变器转化为正弦电流并入电网中，光伏并网发电的类型可以按照运行方式和系统功能两种方式进行划分。

按照光伏发电运行方式可以分为两种形式，即集中式光伏并网发电系统和分布式光伏并网发电系统。集中式光伏并网发电系统是一种光伏并网电站形式的发电系统，这种方式所发电能可以直接进入电网，但是这种运行方式不能完全发挥太阳能分布广泛、地域广阔等特点[1]。分布式光伏并网发电系统可以同建筑物结合形成屋顶光伏系统，在分布式光伏并网发电系统中，所发电能直接分配给用户，白天多余不用的电量可以通过逆变器出售给当地公用电网，夜晚需要用电时，再从电力网中购回[1]。

按照光伏并网发电系统功能又可以分为两种形式，即不含蓄电池组的光伏并网发电系统和包含蓄电池组作为储能环节的光伏并网发电系统[2]。这两种形式主要区别在于是否包含蓄电池组，当光伏并网发电系统包含有蓄电池组时，如果外部环境变化或外部电网出现故障时，蓄电池组能释放或吸收一定的能量和功率，对负荷持续稳定的供电起到一定的支撑作用，而且可以为重要交流负载不间断供电，保证其用电的可靠性。此外当光伏并网发电系统包含蓄电池组时还可以使发电单元具有更好的调度性能。但光伏并网发电系统包含蓄电池组的最大缺点是导致发电系统成本的增加。

2 光伏并网发电对电网的影响

由于光伏发电的方式与传统的发电方式不同，所以在光伏并网发电后会对电网产生一些影响，下面主要就光伏并网后，对电压问题、谐波问题、孤岛效应问题和电网效应问题做简单介绍。

1）对电压的影响

对于传统的配电网来说，有功和无功负荷随时间变化会引起电压波动，越靠近网络的末端，电压的波动越大[2]。而光伏电源是一个非线性的直流电源，光伏发电受天气和温度因素影响较大，尤其是光照强度的变化会引起光伏电源输出功率的变化，因此光伏电站的输出功率随机性很强，运行控制困难，尤其当光伏电源的容量与本地负载容量不匹配时，如果光伏电源输出功率随着环境条件变化较大，则接入点的电网电压波动更大。此外当光伏并网后还可能引起系统潮流大小、方向和电压分布的变化。

2）谐波问题

光伏发电系统中的逆变器采用高频开关电子器件，当光伏发电产生的直流电变成交流电时易产生谐波。大量谐波的产生会对电网会造成谐波污染，而且在并网逆变器输出轻载时谐波明显变大，例如，光伏在额定出力的20％以下时，电流谐波总畸变率（THD）会超过5％[1]。如果电网中含有多个谐波源，还有可能会产生高次谐波的功率谐振。

3）孤岛效应问题

孤岛效应[3-5]是指当电力公司的供电因故障或停电维修而中断时，各个光伏发电系统未能及时检测出停电状态而脱网，从而形成由光伏并网发电系统和周围的负载构成一个电力公司无法掌握的自给供电孤岛。孤岛效应产生时，一方面用户或线路维修人员可能意识不到自给供电系统的存在，从而造成安全事故。另一方面可能由于供电电压和频率不稳定，孤岛系统中的电压和频率将发生较大的波动，从而对供电设备造成损坏。

4）电网效益问题

光伏并网发电系统自身不具备调峰和调频能力，容易对电网的早高峰负荷造成很大的冲击，因此电网必须为光伏发电系统准备相应的旋转备用机组，从而解决早高峰和晚高峰的调峰问题[1]。随着电网负荷的不断增加，良好的电网规划和良好的电网负荷预测，对于光伏发电这种新能源的引入，可以提升电网的发电效益。

3 电网负荷预测模型

在对电网负荷进行预测时，首先要考虑电网负荷历史数据的准确性，其次要考虑影响电网负荷相关因素，所以本文提出的电网负荷预测模型主要由原始数据处理、相关程度定量化计算和回归预测三个部分组成，最后通过MATLAB工具箱，选择curve fitting进行曲线拟合分析。

3.1 原始数据处理模型

在采集电网负荷原始数据时，可能由历史上的突发事件或某些特殊原因对统计数据带来重大的影响，导致部分历史负荷数据丢失或者畸变，产生异常数据或伪数据。因此必须对异常历史数据或者残缺历史数据运用适当的算法处理，查漏补缺、去伪存真。

由于在一段时间内日负荷曲线具有相对近似的特征，我们可以利用这个特性来求得负荷的样本日曲线及相应各点的方差，并且利用实际负荷和样本负荷的差值来判断该点负荷是否为坏数据。以前后两个时刻的负荷数据作为基准，设定数据的最大变化范围。如果负荷值与前后两个时刻的负荷数据之差的绝对值都超过阀值的话，就认为该负荷值是坏数据，该方法称为利用负荷的横向相似性判断负荷坏数据。

假设y（i，t）表示第i日t时刻的数据，如果y（i，t）满足

3.2 相关性分析

在考虑电网负荷时，电网负荷受多种因素影响，尤其是受气象因素影响较大，因此本文主要考虑气象因素与电网负荷之间的相关程度，为进一步明确电网负荷与气象之间的密切程度，选择相关系数指标定量化计算两变量间的相关程度。

相关系数是描述两变量x与y之间线性相关程度的定量指标，相关系数rxy无量纲，其值在[-1，1] 范围内。当rxy=0，x与y 不存在线性关系，称x与y 不相关；当rxy＞0，y随x增加而增加，称x与y 正相关；当rxy＜0，y随x增加而减小，称 x与y负相关；当|rxy|=1，y可以确切地用变量x的线性函数来表示。最常用的相关系数是皮尔逊（Pearson）相关系数，其计算公式为：

在分析电网负荷与气象信息相关性过程中，当rxy接近于0时，两个相关量（比如，温度和负荷）之间不相关，温度变化不会影响负荷变化；rxy的绝对值越接近1，表示两个相关量的相关关系越显著。当rxy接近于+1时，表示两者正线性相关，温度的变化对负荷产生同向的影响；当rxy接近于-1时，说明温度变化和负荷之间呈现显著的负相关关系。

3.3 电网负荷预测模型

回归预测是合理统计分析电力负荷样本观测到的数据，从而确定模型变量之间的数学关系，最后实现电力负荷预测。

回归的思想主要基于大量的观测数据，通过分析它们之间所存在的统计规律，来建立它们变量之间的相关关系模型[6]。在进行回归模型预测时，主要考虑以下因素：

1）首先认为各个气象因素独立作用于电力负荷，分析其影响，包括两类单因素分析（即单个气象因素与单个电力指标的关系分析）和多因素分析（即多个气象因素与单个电力指标的关系分析，但是各个气象因素之间不产生耦合结果）。

2）考虑气象因素对负荷影响的多日积累效应。例如，对某日的负荷而言，连续几天高温与当日突然高温这样的两种情况下，当口负荷会有明显差别。同时，以自动辨识的方法识别主要的若干影响因素，称为特征选择。

3）在分析气象因素独立作用于电网负荷的基础上，进一步认为多个气象因素产生某种耦合效果后，才会作用于电网负荷，分析其影响，这种耦合效果可称为综合气象指数。

4）在分析当日综合气象指数对电力负荷影响的基础上，进一步考虑综合气象指数的多日积累效应。

采用回归理论拟合气象因素与电网负荷关系模型的具体步骤如下：

1）根据公式（1）方法对原始数据进行处理，修正不合理的数据并减少受到节假日影响的数据。

2）根据公式（2）计算电网负荷与气象信息相关性系数。

3）处理后的数据装载到MATLAB中.mat文件。打开MATLAB工具箱，选择curve fitting进行拟合。

4）在拟合中选用多项式拟合方式，拟合得到多项式系数和拟合曲线，建立气象因素与电网负荷关系模型。

3.4 辽宁电网负荷预测

下面根据4.3节中提出的电网负荷预测方法，以辽宁地区2011年11月1日到2012年11月1日的温度信息与电网负荷数据，绘制出最高温度与日最大负荷、最高温度与日最小负荷、最高温度与日平均负荷和最低温度与日平均负荷的拟合曲线图，从直观上对温度与负荷之间的关系进行初步判断。限于篇幅本文只给出了日最高负荷和日最低负荷与最高温度关系的拟合曲线，如图1、图2、图3、图4、图5和图6所示：

由图1、图2和图3可知，电网日最大负荷在1.8万MW到2.2万MW之间，电网日最小负荷在1.3万MW到1.8万MW，电网日平均负荷在1.6万MW到1.95万MW，日最高温度在20～30度时，最大负荷、最小负荷和平均负荷分布比较密集。从整体上来看，所拟合出来的曲线能够较清楚地指导日最高温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷关系的总趋势。

由图4、图5和图6可知，日最低温度与电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷的拟合曲线很好的体现出日最低温度对电网日最大负荷、日最小负荷和日平均负荷率影响的趋势。

图1 日最训负荷与日最高温度的关系拟合曲线Fig.1 Daily maximum load and maximum temperature curvefitting

图2 日最低荷与日最高温度的关系拟合曲线Fig.1 Daily minimum load and maximum temperature curve fitting

图3 日平均负荷与最高温度的关系拟合曲线Fig.3 Daily average load and maximum temperature curve fitting

图4 日最高负荷与日最低温度的关系拟合曲线Fig.4 Daily maximum load and minmum temperature curve fitting

通过上面的电网负荷预测拟合曲线图，可以对光伏并网发电点规划和出力提供参考，从而提高电网发电的效益。

图5 日最低负荷与日最低温度的关系拟合曲线Fig.5 Daily minmum load and minmum temperature curve fitting

图6 日平均负荷与最低温度的关系拟合曲线Fig.6 Daily average load and minmum temperature curve fitting

4 结束语

文中针对光伏并网发电中电网的效益问题，提出了电网负荷预测模型，为光伏并网发电规划和光伏并网发电出力提供参考，为提高电网的收益提供了依据。最后合了辽宁地区气象和电网负荷数据信息，绘制出了辽宁地区电网负荷与温度关系的拟合曲线图。文中下一步工作是，在本文提出的电网负荷预测模型的基础上，研究光伏并网发电出力预测模型。

[1] 陈炜，艾欣，吴涛，等.光伏并网发电系统对电网的影响研究综述[J].电力自动化设备，2013，33（2）：26-32.

CHEN Wei，AI Xin，WU Tao，etl.Influence of grid-connected photovoltaic system on power network[J].Electric Power Automation Equipment，2013，33（2）：26-32.

[2] 赵杰.光伏发电并网系统的相关技术研究[D].天津：天津大学，2012.

[3] 陈赟.风力发电和光伏发电并网问题研究[D].上海：上海交通大学，2009.

[4] 余涛.光伏发电并网关键技术及其对电网的影响研究[D].上海：上海交通大学，2012.

[5] 艾欣，韩晓男，孙英云.光伏发电并网及其相关技术发展现状与展望[J].现代电力，2013，30（1）：1-7.

AI Xin，HAN Xiao-nan，SUN Ying-yun.The Development Status and Prospect of Grid-connected Photovolatic Generation and Its Related Technologies[J].Modern Electric Power，2013，30（1）：1-7.

[6] 葛延峰，孔祥勇，高凯，等.辽宁电网负荷与气象信息相关性研究[J].东北电力技术，2013（6）：6-9.

GE Yan-feng，KONG Xiang-yong，GAO Kai，et al.Research on the Correlation between Weather and Load in Liaoning Grid[J].Northeast Electric Power Technology，2013（6）：6-9.

Study on the grid connected for photovoltaic power

GE Yan-feng1，2，GAO Li-qun2，LIANG Peng3，ZHAI Jun-chang2
（1.Liaoning Electric Power Company Limited，Shenyang，110006，China；2.College of Information Science and Engineering，Northeastern University，Shenyang，110004，China；3.Jinzhou Power Supply Company，Liaoning Power Grid Co.SGCC，Jinzhou 121000，China）

This paper introduces the photovoltaic grid power and analyzes the influencing on grid from photovoltaic grid power.Puting forward a new model which can forecast the grid load ，and through the model can providing guidance for photovoltaic grid power output，improving the ruturns from the electricity grid.Taking Liaoning province as an example and drawing out the changes curve between the temperature and grid load.

photovoltaic；grid load；temperature；islanding effect

TN712+.5

A

1674-6236（2014）11-0092-04

2013-09-17 稿件编号：201309126

葛延峰（1975—），男，辽宁沈阳人，博士，高级工程师。研究方向：智能优化、电网的调度与管理。