区域能源互联网技术下分布式光伏储能系统的优化配置

陈会周

（安徽送变电工程有限公司，安徽 合肥 230022）

0 引 言

随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，可再生能源逐渐成为解决能源供应和环境可持续性发展的重要选择。分布式光伏发电系统和储能系统作为重要的可再生能源技术，具有安装灵活、低碳排放和地方化供能等优势。然而，分布式光伏发电系统和储能系统存在规模分散、波动性强、与传统电网的互联互通不畅等问题，在实际应用中仍面临一些挑战。

目前，区域能源互联网技术的兴起为分布式光伏发电系统与储能系统的优化配置提供了新的机遇。区域能源互联网技术通过智能化的能源管理和调度，实现了分布式能源系统的协同运行和优化配置。通过有效整合分布式光伏发电系统和储能系统，可以提高能源利用效率、降低能源损耗，为电网运行的可靠性和稳定性提供支持。

1 分布式光伏储能系统相关技术

1.1 分布式光伏发电技术

分布式光伏发电技术是将光伏发电系统设立在用户侧或建筑物上，实现近距离供能和电力自给自足。该技术具有以下特点：第一，安装灵活。分布式光伏发电系统可以根据不同的用电需求和场所条件定制设计和安装方案。第二，低碳排放。光伏发电系统利用太阳能发电，无须燃烧化石燃料，从根本上减少了二氧化碳等温室气体的排放。第三，发电装置分布在多个地方，实现了分散化供能，减少了能源输送损耗和电网的负荷压力[1]。

1.2 储能技术

储能技术是将能量转化为其他形式进行储存，并在需要时释放的技术。储能技术在区域能源互联网中扮演着重要角色。常见的储能系统包括锂离子电池储能系统、超级电容器储能系统和储热系统。其中锂离子电池储能系统具有高能量密度、长寿命、快速响应等优点，是最常用的储能技术之一。除此之外，还有一些其他的储能技术，如压缩空气储能、重力储能、流电池储能等。不同储能技术的特点和适用范围也有所不同，储能技术的选择取决于具体的应用场景、能量需求和经济因素等。随着技术的不断进步和创新，储能技术在实现可持续能源和能源转型方面发挥的作用越来越重要。

2 分布式光伏储能系统的优化配置方法

2.1 系统优化目标与约束条件

2.1.1 优化目标

优化目标通常包括最大化能源利用效率、最小化成本、提高系统稳定性以及对环境友好。首先，最大化能源利用效率是通过合理配置光伏储能系统，尽可能多地利用太阳能发电，将太阳能转化为电能并存储起来，以最大限度地利用可再生能源[2]。其次，最小化分布式光伏储能系统的建设、运维、维护成本，通过优化配置策略降低总体成本。再次，提高系统稳定性是确保能源供应的稳定和可靠的关键，通过对系统的优化配置来平衡能源供需，减少系统波动性。最后，要对环境友好，在进行分布式光伏储能系统的优化配置时，最大限度地提高土地利用率、加大对景观的保护力度，减少对生态环境的影响。

2.1.2 约束条件

系统的优化配置会受到约束条件的限制。第一，可用资源限制。系统的优化配置可能会受到可用资源的限制。例如，在太阳能光伏储能系统中的太阳能资源利用率，系统需要根据太阳能的辐射情况来确定光伏电池板的布局和容量。第二，储能系统的容量限制。系统需要根据可用的储能技术和成本来确定合适的储能容量。第三，网络接入限制。即分布式光伏储能系统必须接入电网才能进行能量交互。第四，电网的限制。电网容量和技术要求会对系统的优化配置产生影响，因此系统的规模和技术要求必须符合电网的建设规模和建设要求，以确保系统能够顺利接入并与电网协调运行。第五，系统的安全限制。优化系统的配置必须确保系统的安全性和可靠性，即系统能够在各种操作条件下正常运行，避免潜在的安全风险和故障。例如，监测系统运行状态，预防潜在的故障情况，设立故障应对措施等。

2.2 分布式光伏系统优化配置策略

分布式光伏系统的优化配置策略包括安装位置与角度的优化、光伏容量的配置、储能系统的选择和容量确定。首先，安装位置与角度优化策略需要考虑太阳的高度角和方位角，用于确定光伏板的安装方向，避免光伏板受遮挡物的影响，调整光伏板倾角使太阳辐射接收效果最大化。其次，光伏容量配置策略需要综合考虑负荷需求和天气数据等信息，并考虑光照变化的因素，确定合理的光伏容量范围，以满足用户的用电需求。最后，储能系统选择与容量确定策略包括选择适合的储能技术和确定合适的储能容量，以平衡能源供需，满足系统需求。分布式光伏系统优化配置如表1所示。

表1 分布式光伏系统优化配置

2.3 储能系统优化配置策略

储能系统的优化配置策略包括选择合适的储能类型、确定合理的储能容量等。第一，选择储能类型，需要考虑不同技术的优势与限制，如锂离子电池、钠硫电池或流电池等。第二，确定储能容量，需考虑负荷需求和电网情况，以平衡和调节能源供需。第三，充放电策略方面，制定合理策略，如在太阳能过剩时充电，在负荷高峰时放电。第四，引入智能能量管理系统，优化充放电策略，提高能源利用效率和系统稳定性。这些优化策略支持分布式光伏系统和储能系统的协同运行，能够有效促进区域能源互联网的发展。

3 区域能源互联网技术在系统优化中的应用

3.1 能源互联网与系统集成

能源互联网是一种智能化能源系统，可以将分布式能源系统、传统能源系统与其他能源资源进行高效整合和协同运行。能源互联网技术在分布式光伏储能系统的优化配置中，发挥着重要作用。第一，能源流动管理。即通过能源互联网技术，实现光伏发电系统和储能系统之间的能量流动管理，根据实际需求和供给情况，实现能源的高效利用和调度，减少能源浪费。第二，系统集成与优化。能源互联网技术将光伏发电系统、储能系统、电网系统等进行集成，通过智能化的系统优化算法，对各个子系统进行协同控制和优化配置，以提高整体能源系统的工作效率和运行稳定性。第三，能源交易与共享。能源互联网技术提供了能源交易和共享的平台，允许分布式光伏发电系统与储能系统之间进行能源交易，实现了能源的灵活配置和共享，促进能源的可持续发展和碳减排[3]。

3.2 分布式能源预测与调度

分布式能源预测与调度是能源互联网系统优化的关键环节。第一，天气预测与光伏发电预测。通过分析天气、太阳辐射等数据，结合机器学习和统计模型，进行光伏发电的预测，准确估计光伏发电量和发电时间，为能源调度提供依据。第二，负荷预测与能源供需平衡。通过分析用户负荷数据、历史用电模式等信息进行负荷预测，并结合光伏发电预测结果，实现能源供需的平衡调度，以满足用户用电需求、提高能源利用效率。第三，能源调度策略。基于能源预测结果和系统优化目标，利用智能调度算法调整光伏发电系统和储能系统的运行状态，实现能源的平衡分配、平抑负荷高峰和低谷，确保系统的稳定运行。

3.3 智能能源管理系统的构建

智能能源管理系统是实现区域能源互联网技术下分布式光伏储能系统优化配置的关键。首先，数据采集与监测。通过传感器、智能电表等设备，采集光伏发电系统、储能系统、负荷需求等数据，并将测得的数据实时传输到能源管理系统中进行监测和分析。其次，数据分析与决策支持。利用大数据分析技术、人工智能等技术，对采集的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，为系统的优化决策提供支持。再次，运行控制与优化。基于数据分析和决策支持，智能能源管理系统能够实时监控与控制光伏发电系统、储能系统、负荷需求，并提出优化运行策略，以提高能源利用效率和系统稳定性。最后，用户参与与反馈。智能能源管理系统提供用户参与平台，使用户能实时了解能源使用情况、参与能源调度决策，并提供反馈意见，以提高用户的参与度，培养用户的节约意识。

4 实际案例分析与仿真

4.1 案例选择

为验证分布式光伏储能系统优化配置方案的有效性，选取了一个实际的区域能源互联网案例。选取的案例是一个位于某地区的分布式光伏储能系统，由多个光伏发电站和分布式储能设施组成，设备连接在一个虚拟能源互联网平台上，实现了光伏发电系统、储能系统与电网的协同运行与优化配置。

4.2 模型建立与数据获取

为了进行优化配置方案的仿真与分析，建立基于实际案例的仿真模型，并获取相关数据。建立的模型包括光伏发电模型、储能系统模型和负荷模型。其中，光伏发电模型的建立要考虑光伏电池特性、温度影响和光照强度等因素，以准确预测光伏发电量；储能系统模型要考虑储能效率、充放电速率等因素，以评估储能系统的性能；负荷模型则基于用户的实际用电负荷数据和用电模式，以预测负荷的变化规律和峰谷差异。

检测模型建成后，监测光伏发电站和储能设施的实际运行数据，包括光伏发电功率、储能系统的充放电状态和用户负荷数据等。除此之外，还获取了天气数据、电网电价等外部环境数据与系统调度策略和运行参数等内部数据。通过综合分析监测数据，能够模拟和分析光伏发电储能系统的实际情况，从而有效地进行优化、评估和改进配置方案。部分监测数据如表2所示。

表2 相关数据情况

表2中光伏发电功率、储能系统充电状态、用户负荷数据均包含3组数据，用来展示不同情景下的优化配置情况，方便进行比较分析。如光伏发电功率设置为0.25 MW、0.35 MW、0.42 MW，代表分布式光伏发电系统不同的额定功率。通过分析不同功率级别下系统的性能和效益，可以评估系统优化配置方案的合理性。

4.3 优化配置方案仿真与分析

基于模型和监测到的数据，进行优化配置方案的仿真与分析。首先，对获取的数据进行预处理。预处理包括数据清洗、异常值处理和数据对齐等，以确保数据的准确性和一致性。其次，根据系统实际运行情况和研究目标，设定目标函数和约束条件。目标函数包括最大化系统能源利用效率、最小化能源成本、最小化碳排放等，约束条件包括光伏发电容量、储能系统容量、充放电效率等。最后，基于设定的优化配置方案进行系统的仿真运行[4]。

5 分布式光伏储能系统应用建议

首先，政府和相关部门制定相关的政策和法规，以促进分布式光伏储能系统的部署和应用。其中包括优惠的购电价政策、配额制度、提供贷款和补贴等，以降低系统的投资成本和经营成本。其次，鼓励企业和机构在建筑物、工业园区、农村地区等合适的场所建设分布式光伏储能系统。通过与当地电网的互联互通，实现本地清洁能源的自给自足，提高区域能源的可靠性和可持续性。再次，加强技术培训和人才培养，提高分布式光伏储能系统的设计、安装、运维以及管理水平。通过建立专业的培训机构和认证体系，培养具备相关技能和知识的专业人才，以推动该系统的推广和应用[5]。最后，鼓励开展示范项目和实地案例。通过分享分布式光伏储能系统的应用效果和经验教训的方式，增加公众对该技术的认知和接受度，寻求更多的投资和合作机会，推动技术的进一步发展和应用。

6 结 论

文章深入研究了区域能源互联网技术下的分布式光伏储能系统的优化配置，并分析了分布式光伏储能系统作为可再生能源解决方案在能源领域的重要作用，特别是在可持续发展和应对能源挑战方面。区域能源互联网技术为实现智能能源的管理和资源协同利用提供了新途径。在优化配置中必须综合考虑能源供需匹配、经济性和环境效益等因素，促进系统的推广和应用。同时，进行技术培训和公众知识普及，促进系统的长期稳定运行和广泛应用，推动分布式光伏储能系统在能源领域的发展，实现能源的可持续利用和保护环境等目标。