规模化光伏电站

规模化光伏电站（精选八篇）

规模化光伏电站篇1

根据2016年计划安排草案的内容, 2016年, 青海将大力推进供给侧改革, 全面激活发展动能。围绕全省投资需求研究实施“投资品供给提升工程”, 以装备制造、建材、钢铁、光伏、新能源为重点, 扩大省内企业在我省重大项目、政府采购、企业配套中的比重。在新能源制造业方面, 青海省围绕打造全国有影响力的锂电产业基地和重要的光伏光热制造基地提出实施方案, 抓紧完成上游企业整合, 集中开展技术攻关, 破解技术瓶颈, 扩大现有碳酸锂、磷酸铁锂、锂电池企业产能, 深入推进与比亚迪等企业的战略合作, 形成新的增长点。

光伏电站新冒险篇2

光伏电站迎来了一波井喷。

10月16日，河北省张家口市张北县与恒大集团签署协议，共同开发建设光伏发电项目，总投资额达70亿元。当月初，张家口市也与恒大集团签订协议，3年内建成投资900亿元的全国最大光伏发电项目。

这并非孤例。在1000公里外的宁夏，成立不到一年的中国民生投资股份有限公司（下称中民投）在此投资300?500亿元建设光伏电站。与此同时，大量光伏制造企业也走上了电站开发的道路。英利集团总裁助理梁田对《财经国家周刊》记者说，今年英利在国内储备了超过1.4吉瓦的电站项目。

资本追逐光伏电站项目的背后，是全国光伏电站装机量的快速增长带来的良好盈利预期。今年上半年新增光伏发电并网容量332万千瓦，此前国家能源局已将全年光伏装机量调高至14吉瓦。

“光伏电站的内部收益率能达到10%左右，而且国家提供稳定的财政补贴。对投资者来说，可预期的收益和国家能源战略的要求是目前很多企业看上光伏电站的缘由。”中国可再生能源学会副理事长孟宪淦对《财经国家周刊》记者说。

逐利

光伏电站建设可谓一波三折。

2012年前，中国光伏制造业由于价格下滑，外部“双反”等原因陷入困境。在自救的解困路上，大量中上游制造商把眼光投向下游光伏电站领域，寄希望通过光伏电站消化日趋严重的库存，从供应商变成开发商，以谋求新生。这一轮自救让国内大量光伏上游企业选择了光伏电站。

彼时，对于挣扎于生死边缘的光伏企业，选择进入电站只是无奈之举，他们共同目标是建成电站然后整体销售。当然，国家执行每千瓦时1元的较高上网电价，吸引了众多外部投资者。

“一座理论运营25年的光伏电站，8年可以收回成本，保证10%以上的内部收益率。电站一旦建成，就能够获得稳定收益。”正信光伏总裁助理李倩对《财经国家周刊》记者说。

2013年，国家发改委出台政策，根据各地太阳能资源条件和建设成本，将全国分为三类资源区，下调了上网电价。但是持续25年的稳定收益，依然是一块具有吸引力的大蛋糕。更重要的是，获得这块蛋糕似乎不难。

“未来20年，最有前景的替代能源就是太阳能。”中民投董事长董文标说。8月28日，作为挂牌之后的首个项目，中民投将触角伸向素有光伏产业聚宝盆之称的宁夏。投资300?500亿元，建设3?5吉瓦光伏电站，这一大手笔投资，令一些投资圈人士大呼“看不懂”。

但是光伏行业人士认为，按照目前宁夏光伏电站0.9元/千瓦时的并网价格，3?5吉瓦光伏发电项目，每年将给中民投带来60?105亿元的现金流，在6?8年内回收成本。按20年的发电寿命保守计算，发电收益达到1200?2100亿元，即使减去建设成本和运营成本，项目利润也在千亿元左右。

在巨大的利益面前，曾经一度将电站建成转手即卖的光伏制造企业也开始保留优质电站自用。

“光伏发电的技术相对成熟，拥有可预测的能源产出和稳定现金流，被国内一些发电集团称为晒着太阳的现金奶牛。未来，光伏电站建成之后，将成为成熟的融资工具。”李倩说。

风险

显然，在利益的驱使下，新一轮光伏投资潮即将来临。但这并不意味着开发光伏电站是包赚不赔的生意。

“外部资本的大量进入有利于推动中国光伏产业的发展，但是大干快上容易忽视工程质量，一些光伏电站为了谋取更高利润而节省投资，采用质量不佳的光伏组件和支架来应付了事会带来不可预知的风险。”梁田说。

这并非杞人忧天。西部地区光伏电站已经出现了组件高衰减率等质量问题。北京鉴衡认证中心对国内容量3.3吉瓦的425个大型地面光伏电站和分布式光伏电站所用设备检测发现，光伏组件存在热斑、隐裂、功率衰减等问题。

10月29日，国家质检总局公布的2014年第3季度太阳能光伏组件用减反射膜玻璃产品质量抽查结果显示，抽查企业合格率和产品合格率仅为76.7%。

“电站开发表面上看很简单，但要做好高质量电站，需要专业技术支撑。特别需要重视发电质量。”协鑫新能源系统有限公司市场开发副总裁杨隽说。

对于生命周期达到25年的光伏电站而言，采用低品质组件能够减少每瓦的装机成本。但是却大幅度减少了电站的使用年限，导致电站未达到使用寿命就发生衰减影响光电转化率，甚至电站提前报废，盈利也就成为一句空话。

除发电系统质量风险外，并网问题一直是限制光伏发电的桎梏。由于光伏电站与电网建设周期不同步，地方电网的消纳能力有限导致的光伏“弃光”的现象已开始显现。

国家能源局7月18日发布的一份监管报告显示，甘肃一些地区由于配套电网没有与风、光伏发电项目同步规划建设和改造，送出能力不匹配，受限比例最高可达78%。严重的消纳危机使国家能源局10月专门发文加强光伏电站建设与运行管理工作，并对弃光限电较严重的地区警告，暂停下达新增建设指标。

规模化光伏电站篇3

随着全球能源消耗的不断增长,世界范围内化石燃料等不可再生能源正在日益枯竭。近几年来全球光伏发电容量出现了爆炸性增长。在2010年欧盟新增发电装机容量中,光伏发电首次超过风电,成为欧盟新增发电装机容量最多的可再生能源。中国光能资源丰富,资源优势得天独厚,根据国家能源局发布的《太阳能发电发展“十二五”规划》,到2015年底中国的光伏装机容量将达到20GW以上[1],并计划于昆明石林、甘肃敦煌及青海柴达木盆地等地建设兆瓦级大型光伏电站。因此,光伏发电装机容量将在未来几年内持续增长,大型化和并网化将成为光伏电站今后发展的主要方向[2]。

与常规的火力发电相比,光伏发电不消耗化石燃料,是环境友好的清洁能源。然而受天气等因素的影响,光伏发电系统出力具有随机性与间歇性,大型光伏电站接入将给电力系统的安全可靠运行带来一定负面影响,因此系统必须预留一定的旋转备用容量以应对光伏发电系统出力的不确定性。

传统电力系统旋转备用需求评估通常采用系统负荷的固定百分比或者单机最大容量,这些方法简单易行,能够保证系统达到一定的可靠性水平,但是没有综合考虑系统运行的经济性和各类发电机组可靠性参数差异的影响[3]。而对于新能源接入后的旋转备用优化问题,目前在风电方面的研究较多[4,5,6,7,8,9,10,11], 但在光伏发电方面则比较欠缺。

本文在研究光伏发电系统出力特性的基础上, 提出了考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估模型,力求通过对旋转备用需求的合理评估,提高系统运行的安全性和经济性。

1光伏发电系统出力建模

1.1太阳辐照度概率分布模型

研究表明在一定的时段内,太阳辐照度近似为Beta分布[12]:

式中:r和rmax分别为太阳实际辐照度和最大辐照度;Γ(·)为Gamma函数;α 和β为Beta分布形状参数;μ和σ 分别为太阳辐照度的均值和标准差。

式(1)—式(3)表征的是单时段的太阳辐照度概率分布特性。若要获得日辐照度曲线,则需要对研究周期内每个时段的概率分布分别进行抽样。

1.2光伏发电系统出力概率分布模型

在太阳辐照度概率模型的基础上,光伏发电系统出力PPV可以表示为:

式中:S为光伏阵列有效面积;η为光电转换效率。

通过式(1)和式(4)可以看出,光伏发电系统的出力也呈Beta分布,其概率密度函数为:

式中:PPVmax为光伏发电系统的最大出力。

基于式(5),可以得到光伏发电系统出力的期望值E(PPV)和方差D(PPV)分别为[13]:

1.3基于Huffman树的改进K-means聚类算法

受计算复杂性的限制,在实际工作中不可能对每个光伏发电系统的出力场景都进行详细的分析和评估,而聚类分析是解决这一问题行之有效的工具。其中,最常用的是K-means聚类算法。该算法首先随机选取若干个点作为初始聚类中心,计算各对象到各聚类中心的相似度,把对象归到离它最相似的聚类中心所属的类;然后再对所形成的新类重新计算聚类中心,若聚类中心不再发生变化,则对象划分完毕,否则继续计算直至所有聚类中心均不再发生变化为止。

可以看出,传统的K-means聚类算法存在一个明显的缺陷,那就是严重依赖初始聚类中心的选取[14,15],若初始聚类中心选择不当,可能无法得到有效的聚类结果。Huffman树又称最优二叉树,是一类带权路径长度之和最小的二叉树。为了解决传统K-means聚类算法的缺陷,本文引入Huffman树的构造思想选取初始聚类中心[16],避免由于初始聚类中心选取不当带来的负面影响,步骤如下所示。

步骤1:设原始光伏发电系统的出力场景集合为S,包含n个场景,场景i与场景j之间的相异度为dij,将其存放于相异度矩阵D中。

步骤2:将S中的n个场景视为n棵树,构成森林H={H1,H2,…,Hn},每棵树只有根节点Oroot,i, 其权值为Wroot,i。在相异度矩阵D中搜索arg min D(Hi,Hj),并将Hi和Hj作为左右子树构造一棵新树Hl,其根节点的权值Wroot,l= (Wroot,i+ Wroot,j)/2。

步骤3:在森林H中删去Hi和Hj,并加入新树Hl。

步骤4:重复步骤2和步骤3,直至森林H中只剩下一棵树为止,该树即为Huffman树。

步骤5:按照逆序找出树生长过程中形成的k1个节点,去掉这k-1个节点后可将该树分为k个子树,其根节点的集合即为初始聚类中心。

步骤6:分别计算各对象与各聚类中心的相似度,并将各对象归为与其相似度最大的聚类中心。

步骤7:按照K-means方法重新计算聚类后各类的聚类中心。若所有聚类中心均不再发生变化, 则聚类完成;若有聚类中心发生变化,则返回步骤6重新计算。

2旋转备用需求评估模型的建立与求解

2.1目标函数

结合上文的研究和分析,考虑大规模光伏电站接入的电力系统旋转备用需求评估以系统综合运行费用F最小为目标,如下所示。

式中:FR和FLOSS分别为发电能耗成本和系统停电期望成本;ps为场景s发生的概率;FR,t,s和FLOSS,t,s分别为场景s下时段t的系统发电能耗成本和系统停电期望成本;Ns为场景总数;T为总时段数;NG为火电机组总数;ui,t为时段t火电机组i的运行状态,取1为开机,取0为停机;ai,bi,ci均为火电机组i的成本系数;PGi,t,s为场景s下时段t火电机组i的有功出力;λVOLL为单位失负荷惩罚费用 (VOLL); PEENS,t,s为场景s下时段t的期望缺供电量[17],这里只考虑发电系统的可靠性,而未计及输电网络的影响。

2.2约束条件

1)系统功率平衡约束

式中:PPV,t,s为场景s下时段t的光伏发电系统出力;PL,t,s为场景s下时段t的负荷有功功率。

2)火电机组容量约束

式中:PGimin和PGimax分别为火电机组i的最小、最大技术出力。

3)火电爬坡约束

式中:γDi和γUi分别为火电机组i的下爬坡率和上爬坡率;ΔT为调度时段间隔。

4)旋转备用约束

式中:Ri,t,s为时段t火电机组i提供的旋转备用; Rimax为火电机组i可提供的最大旋转备用。

2.3求解流程

基于上述评估模型,含光伏电站的电力系统旋转备用需求优化的求解步骤如下所示。

步骤1:输入机组、负荷、光伏发电系统等相关数据。

步骤2:利用拉丁超立方采样生成原始光伏发电系统出力场景。

步骤3:利用基于Huffman树的改进K-means聚类算法进行场景聚类,获得Ns个目标场景。

步骤4:确定系统旋转备用需求的上边界UB, 步长 ΔRS。令迭代次数k=0,初始旋转备用需求RSk=0。

步骤5:根据式(9),调用CPLEX求解旋转备用需求为RSk时的系统综合运行费用F。

步骤6:若迭代结束,转步骤7;否则,k=k+1,返回步骤5。

步骤7:取系统综合运行费用F为最小值时的旋转备用需求为优化结果。

3算例分析

本文基于IEEE-RTS 96系统[18]进行算例分析,该算例包含26台火电机组,火电机组参数见文献[18];在该系统中接入规模为110 MW的光伏电站,相关参数采用西部某光伏电站的特性参数;以1日24个时段为调度周期,负荷数据参见文献[18];VOLL取1 000美元/(MW·h)[19]。

3.1光伏发电系统出力场景聚类结果

对于聚类结果的评价,希望簇内对象间的差异尽可能小,而簇间差异尽可能大。因此,分别利用簇内差异准则函数g和簇间差异准则函数G来评价聚类质量:

式中:Ci为聚类结果中第i个簇;x为Ci中的对象;mi和mj分别为Ci和Cj的聚类中心;K为聚类数目。

对每小时的光伏发电系统出力都进行拉丁超立方采样,采样规模设置为1 000次,并采用基于Huffman树的改进K-means聚类算法进行场景聚类,聚类数设置为10个,所得结果如图1所示。可见,削减后的场景走势并没有发生大的变化,但是场景数量大幅减少。由此可见,本文所采用的场景聚类方法对于随机性的光伏发电系统是有效的。

表1为传统K-means算法与改进K-means算法的聚类结果比较。可以看出,改进K-means聚类算法的簇内差异更小,即簇内紧凑性更好;而簇间差异更大,即簇间分离性更大。因此,基于Huffman树的改进聚类算法能够有效地提高聚类质量,聚类效果更佳。

3.2光伏电站接入后对系统旋转备用需求的影响

图2反映了光伏电站接入后对系统旋转备用需求的影响。可以看出,在夜间无光照的时段内,由于系统的不确定因素主要来自负荷预测误差以及常规发电机组的强迫停运,因此两类曲线的变化趋势相同;而在白天有光照的时段内,由于光伏电站出力的不确定性增加了系统的安全运行风险,因此在光伏电站接入后系统预留的旋转备用容量要比光伏电站接入前大,以应对由于光伏电站出力的随机性变化对系统安全经济运行的影响。

3.3光伏发电容量对系统旋转备用需求的影响

图3反映了不同光伏发电容量对系统旋转备用需求的影响。而在有光照的时段内,随着光伏发电容量的增加,系统预留的旋转备用容量也相应地有所提高,这是由于随着光伏渗透率的不断增加,光伏电站出力的不确定性对系统造成的负面效应亦相应地增加,需要预留充足的旋转备用以保证系统的安全稳定运行,应对由于光伏电站出力随机波动可能产生的影响。

3.4VOLL对系统旋转备用需求的影响

图4反映了不同VOLL对系统旋转备用需求的影响。可以看出,随着VOLL的增加,系统的旋转备用需求也随之增加,这是由于模型中系统停电期望成本的比重随着VOLL的增大而增大,因此增加旋转备用需求在提高系统可靠性上带来的收益大于由此造成的系统运行成本的增加。

4结语

光伏发电系统出力的随机性,使得电力系统的运行风险在大规模光伏电站并网后迅速增加,如何合理评估含大规模光伏电站的旋转备用需求,对提高系统运行的经济性与可靠性具有重要意义。

家庭光伏电站很值得推广篇4

笔者发现, 人们在家庭光伏电站建造、使用上会算一笔经济账, 很多人会认为不值。认为不值者, 打的是经济小算盘, 拿建一座装机容量3 kW的家庭光伏电站来说, 在苏北地区, 一年可发电3 600 kWh, 上网电价0.43元/kWh, 政府补贴0.42元/kWh, 一年可营业电费3 060多元, 2万多元建造投资本息合计需要7年多时间方能回笼, 何况7年后设备老化需要维护, 老化的光伏板发电能力又如何?让很多人犹豫、观望。

这种现象很现实。笔者认为, 这算的是眼前的经济小账, 如果站在能源开发运用的高度上看, 家庭光伏电站很值得推广, 是件利国利民、环保节能、造福子孙后代的大好事。虽说我国地大物博, 资源丰富, 但也有穷尽之时, 决非取之不尽, 用之不竭。而阳光是永恒的, 是自然界赋予地球上人类的富有资源, 无需花钱购买, 无需运输费、人工费等。开发利用光能是多少代人的不懈探求, 应该鼓励用光伏发电替代煤炭发电, 为人类节约煤炭资源, 将仅存的煤炭留给后人, 用到国家发展更需要的地方。

在我国农村有建造家庭光伏电站的广阔空间, 农村人居住房屋面积大, 房顶建造光伏电站是对空间的合理运用, 且农村居民手上也不差几万元钱的建造费用, 关键是对建造光伏电站认识不到位。我国对于建造家庭光伏电站给予了很多的政策支持, 按照发改委【2013】1381号《分布式发电暂行管理办法》文件规定:6 000 kW以下的分布式电源免费接入电网, 免收系统备用增容费, 免发电许可证, 所发上网电能量由电网全额收购。在江苏省, 收购价0.43元/kWh, 按发电能量还给予0.42元/kWh补贴, 补贴期20年。

谈光伏电站监理控制要点篇5

关键词：光伏电站,监理,检查,规范

1 光伏发电原理

太阳能电池是一个半导体p-n结二极管, 在太阳光照射时产生光电压, 称之为光生伏打效应。光伏发电是利用太阳能电池的光伏效应把太阳辐射能直接转变为电能的发电方式 (如图1~图3所示) 。

2 本工程概况

本光伏发电项目位于山西省盂县牛村镇曲曲城村露天煤矿回填区, 位于东经113°31'11″~113°32'40″之间, 北纬38°04'51″~38°05'55″之间。场地原始地貌属低山黄土丘陵地貌, 地形起伏不大, 总体地势为北高南低。受开挖及排土影响原始地形地貌已发生重大变化, 现为露天矿坑回填区。该地区春季干旱多风, 夏季高温炎热, 秋季凉爽多雨, 冬季寒冷少雪, 四季分明, 年平均气温为8.7℃, 全年太阳能总辐射量为1 484 k Wh/ (m2·年) 左右, 光能丰富, 日照时间比较长, 云量少、空气透明度高, 直接辐射强。主要包括升压站和光伏区两个施工区。

本项目终期规划装机容量100 MWp, 本期新建装机容量50 MWp。光伏场区内使用300 Wp多晶硅组件, 光伏组件采用固定倾角朝南安装, 倾角依照项目建设地最佳倾角设计33°。

本期电站规划使用50个子单元, 每个子光伏发电单元装机容量为1 000 k W左右。子阵列竖向方式排列, 每个子单元系统含1 MW箱式逆变器室和35 k V美式箱变各一台。每台箱式逆变器室包含两台500 k W逆变器。美式箱变含油浸式双分裂式绕组变压器一台, 35 k V高压侧配套负荷开关和熔断器组进行保护。。

光伏场区50个光伏子单元系统根据线路就近原则组成3条集电线路。通过3条35 k V高压集电线路送往本期新建110 k V升压站35 k V母线侧。经110 k V升压站50 MWA主变压器将电站电压升至110 k V电压等级, 最后通过站外专用线路接入温池变电站110 k V母线侧。本工程升压站监控与光伏场区监控合一, 设置一套计算机监控系统, 采集站内及光伏场区设备的信息, 上传至电网调度, 并接收调度端指令, 实现对整个光伏电站的控制和调节。整个光伏电站内设一个主控制室, 布置于升压站区域。在主控室内的运行人员以操作员站为主要监控手段, 完成整个光伏电站的运行监控。

3 本工程特点

本工程主要位于回填区, 地质情况比较复杂。原地下矿石开挖, 部分采空区。光伏区主要位于高填方区域内, 地质极不稳定。该项目从工程批复到计划并网发电, 工期较短只有3个月时间。尤其是进入冬季施工, 给部分土建工程带来比较大的干扰。从土建基础、升压站各构筑物、外送线路、组件箱变逆变安装调试、升压站电气设备安装等等在短时间内调试测试完成, 工程量相当大, 需要各参建单位密切配合, 相互协作才能完成。

4 本工程检查验收规范标准要求

光伏电站规范较多, 有最近几年刚颁布的。摘选主要标准、规范如下:《建设工程质量管理条例》 (国务院令第279号) 、《建设工程安全生产管理条例》 (国务院令第393号) 、《生产安全事故报告和调查处理条例》 (国务院令第493号) 、《特种设备安全监察条例》 (国务院令第373号) 、GB 50170—2006电气装置安装工程接地装置施工及验收规范、《关于开展电力工程建设标准强制性条文实施情况检查的通知》 (国家电监会办公厅、建设部办公厅电输 (2006) 8号) 、《输变电工程建设标准强制性条文实施管理规程》国家电网科[2009]642号、《电力工程达标投产管理办法》 (中国电力建设企业协会, 2006年版) 、GB 50300—2013建筑工程施工质量统一标准、JGJ 46—2005施工现场临时用电安全技术规范、JGJ80—91建筑施工高处作业安全技术规范、《建筑给排水及采暖工程施工及验收规范》《机械设备安装工程施工及验收通用规范》《建筑电气工程施工及验收规范》《太阳光伏电源系统安装工程施工及验收技术规范》等。

5 验收情况

1) 施工前, 做好划分项目表, 明确工程资料格式要求, 以便工程验收同步进行。验收过程严格按照规范要求, 电力质监大纲规定, 做好相应验收资料准备工作。例如地基基础承载力报告、验槽记录签字确认, 强制性条文执行检查记录, 接地测试报告, 电缆、电气设备的耐压、绝缘测试报告。2) 把好工程开工关, 人员资质、企业资质审核。目前有些企业施工力量不足, 劳务分包较多, 施工项目管理也就成为大事。往往有资质的人员到不了现场, 现场没有资质的人员在组织施工, 造成很大隐患。从源头上抓好质量体系, 保证管理人员到位。3) 把好施工方案审核关。施工方案反映的是工程组织施工有力保障, 施工方案是否合理充分, 也是为工程进展提供有力支持。施工方案的执行情况, 作为监理日常工作中重点管控工作, 合理组织劳力, 合理调配机械设备, 才能在有限的工期时间内, 保质保量完成进度计划。4) 把好工程进场材料设备关, 开箱验收关。不合格的及时填写不合格缺陷单, 退场更换。确保现场设备满足设计规范要求。光伏电站施工材料品种较多, 组件十几万块, 支架、电缆、大型变压器、逆变器以及升压站配电柜等电气设备型号很多, 厂家也较多。要求做好设备厂家供货目录, 方便及时联系厂家解决设备材料问题, 才能保证安装、调试、试运行正常进行。5) 做好消缺工作, 保证试运行、带电考核、竣工验收顺利进行。试运行后, 往往存在一些未完或质量缺陷, 虽然不影响带电, 但作为施工项目还是未完成, 这就要求相关单位及时组织施工力量进行消缺工作, 列出清单逐项进行消缺验收, 全面达到竣工验收要求。

6 经验教训

由于时间紧, 工程量大, 工期压缩成为工程进度首选, 必然造成赶工期。冬季施工措施要求加大, 混凝土养护, 电气测试, 组件汇流箱接线顺序, 包括后台通讯检测, 组件之间高差必须控制在规范要求之内, 否则造成相互遮挡, 影响发电效率。

1) 光伏电站前期手续批复等工作往往要求提前进入, 征地拆迁、规划许可、施工许可、环评、安评等手续影响工程开工条件。有的项目路条刚批复, 后续的手续不一定能及时办理, 造成施工被动。2) 光伏电站选址大多在荒地、滩地、水塘等不适合耕地、林地, 地基处理对于工程的质量、进度造成很大制约。本项目位于采空区, 地基处理尤为重要, 升压站采取换填灰土, 设计构筑物高度控制在一层以下, 光伏区为了消除不均匀沉降, 基础设计为平整碾压后, C30条形钢筋混凝土基础。3) 严格控制标高, 光伏区场地平整很重要。每一组相互高差不要超过15 cm, 否则会影响采光, 影响发电效果。列阵区高差应按要求控制, 否则也会造成遮挡。同时场地选择规划, 提前考虑高边坡治理, 水土保持, 地质灾害治理。4) 光伏区组件安装, 线路规整、编号, 汇流箱编号接线, 必须统一规范。如果接线不规范, 造成发电线路检查混乱, 每一线路发电量数据大小不一, 后台信号显示无法判断事故现场确切位置。5) 工程资料往往存在后补现象。由于工程进度原因, 工程报验资料有时拖后, 一些试验检测报告不能按时上报, 工程检验批、分项、分部、单位工程验收资料不齐全, 影响工程竣工验收。工程资料往往还存在未能按照项目划分表格统一规范, 单位、分部、分项、检验批编号混乱, 自相矛盾, 不能真实反映资料实际情况。

7 结语

微网系统光伏电站设计篇6

关键词：太阳能电池板,并网逆变器,离网逆变器,蓄电池,微网系统

一般来说, 偏远地区离公共电网较远, 交通不便, 架设输电线路比较困难且成本较高, 但多数边远山区太阳能资源比较丰富, 比如, 新疆、西藏等边远小山村, 人员分布由几十户到数百户人家。国家近年来多次为无电乡村援助了户用离网逆变控制一体机, 这个发电小系统一般功率在600瓦以下, 确实解决了无电用户的一些实际困难, 村民不同程度上使用了家用电器, 如, 照明灯具, 电视机, 音响设备, 洗衣机, 豆浆机等。但是, 这些小系统功率小, 仅能供有限的用电设备使用, 主要是照明和电视。还由于分户使用, 使用维护不当, 使得这个小系统使用一年以后, 故障率较高, 由于商家售后服务困难较大, 费用很高, 很难做到位, 因此, 两三年后, 大部分由于故障没有修复变成废物, 造成较大的浪费。为了克服户用离网逆变控制一体机的缺点, 引入微网系统光伏电站。

1 方案设计

本文所称的微网系统光伏电站由五部分组成:电池板阵列, 并网逆变器组, 充放电控制器, 蓄电池组, 汇流箱、配电柜、连接电缆及监控系统。如图1所示。

微网系统工作原理:

初始状态:当太阳光照射到电池板上, 电池板将太阳光能转换成电能, 即直流电。数块或十几块电池板串联起来称为一串, 这样的数串或数十串构成阵列。使用汇流箱将电池板阵列的直流电汇集起来, 通过电缆输送到并网逆变器和充放电控制器。监控系统按照“充电优先”原则, 控制充放电控制器对蓄电池组进行首次充电, 暂时关闭并网逆变器, 关闭放电通路, 充放电控制器应具有电池管理功能。蓄电池组充电完成后, 关闭充电通路, 启动并网逆变器, 输出交流电到交流配电柜。通过交流配电柜的控制, 使用电线电缆将交流电输送到用户家中。

运行状态:当电池板阵列所发出的电能, 能够满足用户使用时, 监控系统关闭放电通路, 电池板阵列产生的电能, 经汇流箱、并网逆变器、交流配电柜直接输送到用户。并网逆变器必须去掉防孤岛运行功能, 增加控制输出功率功能。输出功率控制的原则是:当输出电压小于230V (交流有效值) 时, 按最大功率设置, 当输出电压大于230V时, 每上升1V输出功率下降10%, 当输出电压达到240V时, 输出功率下降到0, 但并网逆变器不脱网。

当电池板阵列所发出的电能, 不能满足用户使用时, 监控系统开启放电通路, 蓄电池组通过充放电控制器放电, 输送到并网逆变器。放电源则是:当输出电压小于210V时, 监控系统控制充放电控制器开始放电, 每下降1V放电电流提高10%, 直到输出电压降到200V时, 放电电流达到最大值, 充放电控制器具有放电电流大小控制功能。

在夜间或阴雨天, 电池板阵列不产生电或产生电能很少, 将主要由蓄电池组放电提供电能, 为了保证蓄电池组的安全和正常使用, 必须遵守蓄电池的保护原则。监控系统必须按照蓄电池的充放电特性, 通过充放电控制器完成安全充放电过程。当蓄电池组放电到规定值时, 监控系统将关闭放电回路, 交流输出将关闭。下次工作将从初始状态开始。

2 主要设备的选用

电池板的选用。电池板是光伏电站发电的源头, 电池板的质量非常重要, 电池板的光衰、隐裂、光电装换效率、开路电压、短路电流等参数, 应达到国家标准要求;性能指标的一致性对于构成电池板阵列也非常重要, 也符合木桶原理, 在一个阵列中, 由于个别电池板的质量低劣会影响整个阵列的发电效率。

并网逆变器的选用。并网逆变器是微网系统的关键设备, 要求质量稳定、可靠。适宜于高海拔地区, 爬电距离、电气间隙以及散热均须达到规定要求。从软件上考虑, 去掉防孤岛功能。增加可根据输出电压限定输出功率功能。具有485通讯接口。

充放电控制器的选用。充放电保护功能必须可靠、精准, 具有温度补偿特性。更重要的是, 对蓄电池组进行充电, 具有蓄电池组管理功能, 能够实时监测到每块蓄电池的充放电情况, 有异常情况, 发出报警信号, 由人工进行处理。

蓄电池的选用。蓄电池的品质也非常重要, 质量稳定可靠, 具有高海拔地区使用性能, 最好自带电池管理系统。

3 软件设计

对并网逆变器软件要求, (1) 去掉防孤岛运行功能; (2) 检测输出端电压, 依据输出端电压变化情况控制输出功率; (3) 内设交流输出频率信号, 频率设为50Hz。当并网逆变器数量大于一台时, 仅在一台并网逆变器中设置50Hz内部频率信号, 由此确定并网逆变器组的频率统一。

对监控软件设计的要求, 首先要确定几项原则:

(1) 充电优先原则。在微网系统运行过程中, 始终保持蓄电池处于正常工作状态, 当蓄电池发生亏电时, 优先给蓄电池充电, 以保障蓄电池的安全使用和寿命。这时并网逆变器处于关闭状态, 此时不向用户供电。

(2) 充电和放电不兼容原则。即充电和放电不可同时进行。当蓄电池正在充电时, 不允许放电发生, 当蓄电池充电完成后, 即可开始放电。当蓄电池正在放电时, 不接受充电指令, 当放电结束后, 才可进行充电。

(3) 充电和供电可兼容原则。当电池板阵列所产生的电能不但能够满足充电要求而且有富余电能时, 或者蓄电池充电进入浮充阶段时, 可开启并网逆变器, 有功率限制地向用户供电。

(4) 电池板和蓄电池可同时供电原则。向用户供电首先由电池板阵列供电, 当电池板功率不足时, 输出电压下降到210V以下时, 蓄电池开始放电, 同时向用户供电。

其次, 要明确几种状态:初始化, 充电+不供电, 充电+供电, 不充电+不放电+供电, 不充电+不放电+不供电, 放电+供电, 故障状态 (可自动恢复+不可自动恢复) 。根据上述对监控软件的设计要求可画出状态转换流程图, 即图2所示。

4 系统关键点模拟测试

在微网系统中关键部分是:并网逆变器、充放电控制器和监控系统, 如图1所示。并网逆变器正常工作需要网侧交流电压信号, 如果在并网逆变器软件中不便于内设交流电压信号, 则可外设一个电压信号源, 在并网逆变器和电压信号源之间设置隔离电阻, 目的在于既保证了电压信号源向并网逆变器提供网测交流电压信号, 又保护了电压信号源不被并网逆变器输出电压烧坏, 电压信号源的负载能力很小。按照图3进行模拟测试, 并网逆变器能够正常启动工作。

充放电控制器不仅需要具备充电和放电功率控制功能外, 而且需要具有蓄电池组管理功能, 对每个蓄电池工作状态进行监测。国内有部分蓄电池生产厂家具有与电池组配套使用的电池管理系统, 可直接购置使用。监控软件必须自行设计, 可根据微网电站的资源情况, 按照监控系统状态转换流程图进行设计。根据多年工作经验, 微网系统其余部分相对较为简单, 比较容易实施。

5 小结

本文是基于实地考察和相关应用基础上提出的, 并对关键点的工作情况进行了模拟测试, 具有一定的实用价值。本文所述微网系统光伏电站是一种开放式系统, 允许多个类似系统并网连接, 实现资源共享。

参考文献

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[3]杨金焕.太阳能光伏发电应用技术[M].北京:电子工业出版社, 2007.

光伏电站监控系统的设计篇7

随着温室效应导致地球气候越来越恶劣,特别是今年入夏以来我国大部持续的高温以及南方的洪涝灾害,能源问题作为人类环境问题的一个重要组成部分越来越受关注,太阳能发电作为一种清洁能源越来越被人们看好。光伏并网发电系统一般由太阳能光伏电池板、逆变器以及交流控制器组成。为保证每部分器件能正常运行需要对不少参数进行测量,保存,分析和控制。众所周知,电站的日常运行数据对于电站系统的管理,设备的维护,以及今后的科研分析具有重要的参考价值。但是太阳能电站存在占地面积较大的特点,数据采集显示过于零散,没有一个集中的平台集中观测、存储数据,导致分析和控制上的不便和困难。因此,本文采用一种工业领域已成熟的组态软件技术,通过ModbusRTU以及Modbus-TCP/IP协议进行通信,进行各电流和电压等信号的采集显示,将多个光伏并网发电系统的各电流和电压信号在一个现场控制中心显示屏内集中显示,并且能显示实时波形,读取历史数据波形,远程控制中心也能够读取现场的实时数据便于各部门的信息共享。

1 光伏电站监控系统建模

电站由n个三相光伏并网逆变器组成,监控系统的模型服务包括:

(1)数据显示功能:根据需要实时显示参数的类型将监控系统的模型属性分成电站公共参数和单台逆变器的运行参数两大类。而需要显示的参数又可以分为采集类数据(需要数据采集电路采集才能得到的数据)和显示类数据(通过对已采集到的数据处理加工即得到的数据)。具体属性如表1所示。

(2)对下位机逆变器控制系统的配置。由于每台三相光伏并网装置的结构主要包括光伏电池阵列、逆变主功率电路、滤波电感排、DSP控制板、数据采样电路等。数据采集板将表1中需要采集的数据送给DSP控制板,由DSP控制板完成最大功率跟踪(MPPT)和计算出合适的PWM脉冲,控制主功率电路的工作,通过滤波电抗器并入电网。本监控系统可设置要用到的三相电压、三相电流、阵列电压、阵列电流各采集点数的配置,对显示的电压电流有效值计算点数的配置。

(3)监控系统所有逆变器的运行状态,当设备出现故障时立即报警提示,并存储故障信息,包括故障的时间(年月日格式)和故障原因供分析人员查看。

故障类型包括:电网电压过高;电网电压过低;电网频率过高;电网频率过低;直流电压过高;逆变器过载;逆变器短路;逆变器温度过高;DSP故障;MSP430故障;逆变器孤岛运行;通信失败。同时在必要时采取措施,如将故障逆变器撤离电网,呼叫修理人员修理设备、恢复通信等。

2 总体方案设计

光伏电站主要由前端采集模块、下位机、上位机、网络远程监控以及下位机与上位机之间的通信介质等部分组成。如图1所示,具体功能如下:

(1)前端采集模块,主要由传感器和A/D组成,传感器根据不同原理选择,A/D也根据需要采集的参数个数进行数量选择。

(2)下位机主要负责控制A/D采样并以从机的角色与上位机以Modbus协议进行通信,同时能够接收上位机手动修改后下发的配置信息对其中的参数进行灵活配置。

(3)上位机由PC和组态软件MCGS组成,以主机角色与下位机通信,主要负责定时读取下位机的数据并处理、显示,能够给用户界面配置下位机参数,同时作为从机在网络远程监控发出“需要发送”指令时,向其以Modbus-TCP/IP转发协议发送数据。

(4)网络远程监控也以PC和组态软件MCGS组成,运行MCGS工程的计算机称为MCGS服务器,主要完成接收上位机中的各项数据,其他PC通过以太网与MCGS连接,通过标准IE浏览器就能查看数据,实现光伏电站无人值守或生产部门、维修部门、领导部门等在异地查看数据的要求,上位机向其发送数据后实现各部分共享,实现远端控制中心的实时监控。

(5)下位机与上位机之间的通信介质主要为光纤,旁边加以电光转换和光电转换模块,由于太阳能电池板分布较广,电站控制中心与逆变器所处位置可能距离较远,又由于现场电磁环境较为恶劣,所以采用光纤作为传输介质较为保险。传输协议采用Modbus-RTU协议,传输波特率为256 000。上位机与网络监视机之间通过以太网线连接,以Modbus-TCP/IP协议通信。

3 硬件设计

3.1 传感器的选择

由第一节监控系统建模可知,本系统需要测量的参数种类繁多,所以需要选择不同的传感器,经过调理电路送到A/D输入端口,传感器的精度、响应速度等都对电站控制系统影响较大,需要根据要求选取传感器。

电流传感器采用南京中旭电子科技有限公司的HNC-025SY霍尔电流传感器。其中025表示可以测量的额定电流为25 A。电压传感器采用南京中旭电子科技有限公司的HNV025 A霍尔电压传感器。该传感器适用于测量电压10~500 V,副边额定输出电流为25mA。实际应用时,通过测量该传感器电阻Rmx上的电压,并乘以转换系数,便可以计算得到原边上电压的数值。霍尔电流、电压传感器模块具有的优越电性能使它同时具备了传统的互感器和分流器检测的所有优点,同时又克服了互感器和分流器各自的不足(互感器只适用于50 Hz工频量的测量,分流器无法进行隔离测量)。利用同一只霍尔电流、电压传感器模块检测元件既可以检测交流也可以检测直流,甚至可以检测瞬态峰值,因而是互感器和分流器的最佳替代品[1,2]。

频率测量通过同步锁相电路输入DSP的CAP采集端口捕获经过计算便可得到,使用小CT检测出电压信号,通过过零比较芯片以及DSP内部定时器共同实现。

风速传感器选用LVFSC-12型光电式传感器,它采用抗紫外线的塑质材料制作的风杯,具有重量轻,起动扭矩小,惯性低,能真实反应风速信息。采用高密度截光盘,可提高脉冲输出的频率值,更适于高精度的测量。

温度传感器选用铠装温度传感器热电阻WZP-Pt100,可与温度变送器配套输出4~20mA或1~5VDC。其具有以下优点:(1)体积小,内部无空气隙,热惯性小,测量滞后小;(2)机械性能好、耐振,抗冲击;(3)能弯曲,便于安装;(4)使用寿命长。

光照强度传感器选用LL-SE光照度变送器,适合室内外安装,其测量范围有多个分段,包括10~2 000/4 000/10 000 Lux,现场可通过开关选择,输出电压为0~10VDC(三线)。

3.2 控制采集电路

DSP的控制采样电路如图2所示。

DSP选择TI公司的TMS320F2812,它具有如下特点:(1)高达150 MHz的工作主频;(2)1.8V和3.3V供电,具有很低的功耗;(3)128 KB内部FLASH,18 KB内部SARAM,可外扩1M存储器。存储器采用统一编址,寻址空间可达4 MB;(4)中断资源丰富,可支持45个外设级中断和3个外部中断。提取中断向量和保存现场只需9个时钟周期,响应迅速;(5)拥有双事件管理器EVA和EVB,控制更加灵活。这些特点使得TMS320F2812芯片能够快速地实现数据处理,特别适合功率器件的控制[3]。

AD7656是AD公司的一款模数转换芯片,该芯片特点如下:它是高集成度、6通道、16 bit逐次逼近(SAR)型ADC,具有最大4 LSBS INL和每通道达250千次/s的采样率,片内包含一个2.5 V内部基准电压源和基准缓冲器,电压输入范围为-5~+5V,该器件仅有典型值160 m W的功耗,比最接近的同类双极性输入ADC的功耗降低了60%,它还具有高速并行和串行接口,可以与微控制器(MCU)或数字信号处理器(DSP)连接。单片AD7656最多包含6路模拟量输入转换,所以本设计采用两片AD7656。

MSP430单片机选用型号为F135,它是TI公司生产的一款超低功耗的单片机,它处理速度较快,当采用8 MHz晶振时,指令周期为125 ns,它包含8路内部A/D,精度为12位。MSP430的控制采样电路如图3所示。

3.3 电光和光电转换模块

电光转换和光电转换模块如图4所示,前者由电容电阻和HFBR-1414组成,图中的电阻取到100Ω时便能达到传输500 m的距离,后者由HFBR-2412和电容电阻组成,电光转换和光电转换模块之间以光纤线连接。DSP、MSP430与电站现场监控之间通过这两个模块和光纤将各自的异步串行通信口通过总线方式相连。这样的电路抗干扰能力强,可实现信号的远距离传输。

4 软件设计

4.1 MCGS介绍

MCGS是一款比较强大实用的工控组态软件,通过对现场数据的采集处理,以动画显示、报警处理、流程控制和报表输出等多种方式向用户提供解决实际工程问题的方案,它有简单灵活的可视化操作界面,实时性强,有良好的并行处理性能,在自动化领域有着广泛的应用。MCGS根据所用场合不同,可分为嵌入版、通用版和网络版。嵌入版主要以触摸屏为载体,一般分散在现场使用,虽然也集成了人机交互界面,但它是专门针对实时控制而设计的,应用于实时性要求高的控制系统中,不是针对集中的数据监测。而通用版组态软件主要应用于实时性要求不高的监测系统中,它的主要作用是用来做监测和数据后台处理,比如动画显示、报表等。与通用版相比,网络版则更侧重于数据的共享,用户可以通过标准的IE浏览器浏览安装了MCGS网络版的服务器,使信息收集更集中,更多部门分享。

4.2 通信协议设计

本设计中现场控制与远程网络控制之间采用Modbus-TCP/IP转发协议打包发送数据包,设备单一,协议较简单,而现场控制中心对多个逆变器和公共数据进行监控,较为复杂,本文重点介绍。

本设计中让DSP和MSP430模拟ModBus-RTU设备,采用工业领域内广泛使用的ModBus通信规约,将装有MCGS的电站现场监控PC作为主机,而n个DSP板与MSP430采集板作为从机,其通信规约信息帧由地址码(8位)、功能码(8位)、数据区(N×8位)和错误校验码(16位)组成。

其中,信息帧中的各字节数据定义如下:

地址码:通信传送的第一个字节,这个字节表明由用户设定地址码的从机将接收由主机发送来的信息。并且每个从机都具有唯一的地址码,响应回送均以各自的地址码开始,主机发送的地址码表明将发送到的从机地址,而从机发送的地址码表明回送的从机地址。本设计以电站现场监控为主机可以接多个DSP从机和一个MSP430从机,分别分配01~n的地址码,就是说可以在一条总线上与多个并网发电系统通信。

功能码:通信传送的第二个字节,ModBus通信规约定义功能号为1~127,本设计主要用到读和写指令,选用功能码03和04。作为从机响应,从机发送的功能码与主机发送来的功能码一样,并表明从机已响应主机进行操作。

数据区:数据区是根据不同的功能码而不同。数据区可以是实际数值、设置点、主机发送给从机或从机发送给主机的地址。

循环冗余码CRC码:2字节的错误检测码,CRC码由发送设备计算,放置于发送信息的尾部,接收信息的设备再重新计算接收到信息的CRC码,比较得到的CRC码是否与接收到的相符,如两者不相符,则表明出错。本设计采用CRC-16校验方法。

采用Modbus-RTU通信规约,利用通信命令,可以进行读取点(“保持寄存器”)或返回值(“输入寄存器”)的操作。保持和输入寄存器都是16位(2字节)值,并且高位在前。这样用于仪表的读取点和返回值都是2字节。一次最多可读取寄存器数是60。从机响应的命令格式是从机地址、功能码、数据区及CRC码,数据区中的寄存器数据都是每两个字节高字节在前。

本设计在软件上对于地址码、命令的校验以及CRC校验,加上串口每8位数据的偶校验,多重保险足以保证采集的数据的准确性,MODBUS这个协议在干扰比较大的现场使用还是比较合适的。

4.3 软件流程

DSP与MSP430都作为从机,软件流程区别只是DSP控制AD7656采集信息,而MSP430只是控制内部A/D完成信息采样,其它部分一样,所以可以对其统一设计。其串口任务流程图如图5所示。

首先,对其串口进行初始化并开中断,当串口接收缓冲区有数据到来的时候,它首先判断数据是不是其地址码,如果不是,则继续等待中断的到来,如果是,则进而读取后面的命令是否符合要求,不符合要求则继续等待中断的到来,如果符合要求,则对收到的数据帧进行CRC校验,校验不正确,继续等待中断的到来,校验正确,则对命令进行解析,是读数据还是写配置信息,根据命令操作,写配置信息后改变执行的参数,如采样点数等,读数据后启动数据缓冲区的刷新,等待主芯片将新的数据经过采样计算后写入缓冲区,等待下一次主机的读取,之后对于主机作出回应,通过串口,将MCGS所需的数据发送到主机,实现数据的传送以及传送配置成功的信息。回应完后,继续等待中断的到来。

5 监控界面

本设计中的一些变量参数通过两个界面来实现,图6和图7作为输入和输出界面,包括电站公共参数显示,下位机信息配置以及各逆变器运行参数显示,完全体现了本监控系统的各个参数的监控,而且作为现场监控和远程监控都共用这些界面,只是现场监控中心和远程监控中PC中的MCGS的版本不同,前者是通用版,后者是网络版。

6 结语

对光伏电站监控系统进行建模,选用测量模型属性中各参量所要求的各种传感器,通过DSP控制AD7656以及MSP430控制内部A/D采样,并与装载有MCGS组态软件的PC通过RS485串口经光纤相连,通过Modbus协议通信,MCGS间接控制A/D采样,并且收到采集的数据,并将采集到的数据显示在液晶屏上,同时将数据打包通过以太网发到远端控制中心,经实验可知,采样工作顺利进行,并且数据显示正常,历史曲线也能从屏中读出,这说明本设计方便可行。奇偶校验、CRC校验及光纤传输等多重保险保证显示数据的准确性。

参考文献

[1]蒋立.基于Z源的单相光伏并网系统的研究[D].南京:东南大学,2009.

[2]赵争鸣,刘建政,孙晓瑛,袁立强.太阳能光伏发电及其应用[M].北京:科学出版社,2006.

宁夏地区光伏电站出力特性分析篇8

关键词：光伏电站,出力,波动性,天气类型,变化率

0 引言

太阳能开发利用作为国家能源可持续发展战略的重要组成部分,近年来在我国得到了迅猛发展[1]。并网光伏发电技术是开发利用太阳能资源的主要形式之一。近年来,宁夏地区并网光伏电站数量及装机规模得到了快速的增长,截至2014 年底,宁夏电网已投运并网光伏电站为67 个,总装机容量达到1 730 MW,主要以110 k V及以下电压等级并网。光伏电站出力具有一定的波动性和间歇性,对电力系统的经济、安全和可靠运行产生的负面影响日渐突出,也给电网的调度运行带来了巨大的困难和挑战[2]。“十三五”期间,宁夏回族自治区鼓励企业以“大规模光伏园区集中并网方式”开发太阳能资源,这也使得对光伏出力波动性的研究变得尤为重要。在远期大规模开发、集中接入电网时,对缓解系统调峰压力、提高电网渗透率具有重要的意义。

目前国内对于风电出力特性已有部分研究,但对光伏电站出力特性分析的研究还相对较少: 文献[3]从不同的天气类型下分析了光伏电站出力的波动特性及对电网的安全稳定运行带来的影响。文献[4]根据内蒙古电网风电的实时数据,运用概率统计分析和时间序列分析的方法,对全网风电出力的波动特性进行了分析。文献[5]分析了甘肃酒泉风电基地的出力特性,比较了在不同时间和空间尺度下风电基地出力特性的特点。

光伏电站出力主要受太阳辐射量、云层、温度等因素影响,目前部分研究光伏电站出力特性或者输出功率预测时,以划分日类型来作为研究基础的文献较多[6,7,8]。本文在此基础上,从天气系统分类的角度出发,选取了宁夏不同地区的三个光伏电站实测出力数据,分析了不同地域、相同天气类型下光伏电站出力特性。

1 宁夏太阳能资源及光伏电站概况

1. 1 宁夏太阳能资源概况

宁夏是我国太阳能资源最丰富的地区之一,也是我国太阳辐射的高能区之一,年均太阳辐射量在4 950 MJ/m2~ 6 100 MJ / m2之间,年均日照小时数在2 250 h ~ 3 100 h之间,日照百分率在50% ~ 69% 之间,在开发利用太阳能方面有着得天独厚的优越条件—地势海拔高、阴雨天气少、日照时间长、辐射强度高、直接辐射多、大气透明度好,全年平均总云量低于5 成。这表明宁夏太阳能资源丰富,有着得天独厚的优越条件,太阳能开发利用潜力巨大[9]。宁夏太阳能资源分布图如图1 所示。

宁夏太阳辐射年际变化较稳定,因地域不同具有一定的差异,资源具有北多南少的地理特点,年平均太阳辐射量南北相差约1 000 MJ/m2,灵武、同心最大,达6 100 MJ/m2以上,全区平均达5 781 MJ/m2以上[10]。以引黄灌区和中部干旱带的盐池、同心地区太阳辐射较高且分布均匀,年平均太阳辐射量稳定在5 860 MJ/m2~ 6 100MJ / m2之间。南部的固原地区年辐射量相对较少,年平均太阳辐射量在4 950 MJ/m2~ 5 640MJ / m2之间。宁夏太阳辐射量还具有明显季节变化差异,夏季最多为1 930 MJ/m2,春秋两季次之,平均为1 456 MJ/m2,冬季最少,平均为945 MJ/m2。

1. 2 光伏电站概况

本次选取的三个光伏电站分别位于银川地区(A)、吴忠地区(B)和中卫地区(C),装机容量均为30 MW,投运时间相差较短,在此忽略光伏组件衰减效率对发电量的影响。三个光伏电站均以35 k V接入电网,采用目前主流的“分块逆变、集中并网”方式,每个1 MW光伏电池板为一个发电单元,太阳能电池阵列输入光伏方阵初级防雷汇流箱、直流配电柜后,接入集中式光并网伏逆变器,输出为0.27 k V低压交流电,然后接入35 k V升压变压器就地升压至35 k V,高压线缆经直埋方式汇集到场内35 k V开关站,最后通过单回架空线路接入电网。1MW光伏阵列电气接线示意图如图2所示。

2 光伏电站出力特性分析

2. 1 出力变化率定义

出力变化率的定义如下:

式中r为出力变化率,P为当日或者当前时刻的出力,Pi + 1为下一日或下一时刻的出力数据,SN为光伏电站装机容量。

本次选取了光伏电站出力较大的6 月每天平均出力数据进行分析,从图3 可以看出,A、B、C三个光伏电站出力有较好的趋势一致性,小部分有一定的波动性,这主要由于宁夏地域面积较小,三个光伏电站所在地域相对距离较近,天气无明显的剧烈变化。

图4 为6 月每日出力变化率图,A光伏电站平均出力变化率为6. 6% ,B光伏电站平均出力变化率为6. 3% ,C光伏电站平均出力变化率为6. 9% ,三个光电站平均变化率均相对较小。A光伏电站最大出力变化率为21. 0% ,B光伏电站最大出力变化率为17. 8% ,C光伏电站最大出力变化率为19. 2% ,A光伏电站最大日出力变化率比B、C两站稍大。

2. 2 不同日类型出力特性分析

2. 2. 1 晴天出力特性分析

本次在基于日类型研究光伏电站出力特性时,出力数据每15 min采样一次。从图5 可以看出,三个光伏电站在晴天时出力有很强的趋势一致性。A光伏电站平均出力为13. 1 MWp,B光伏电站平均出力为12. 5 MWp,C光伏电站平均出力为12. 0MWp; A光伏电站最大出力为23. 7MWp,B光伏电站最大出力为22. 7 MWp,C光伏电站平均出力为21. 8 MWp,最大出力出现时间基本在12∶ 30 ~ 13∶ 30 之间,三个光电站平均出力及最大出力相差均较小,均较好的反映了晴天时光伏电站出力特性。

图6为晴天时出力变化率图,A光伏电站平均出力变化率为2.8%,B光伏电站平均出力变化率为2.7%,C光伏电站平均出力变化率为2.6%,三个光电站平均变化率均很小且相差较小。A、B、C三个光伏电站最大出力变化率均比较稳定,绝大部分出力变化率小于10%。

2. 2. 2 多云天出力特性分析

图7 为多云天时三个光伏电站出力曲线图,从图7 可以看出,光伏电站在多云天时出力有很强的波动性。A光伏电站平均出力为10. 5 MWp,B光伏电站平均出力为10. 6 MWp,C光伏电站平均出力为8. 7 MWp; A光伏电站最大出力为28. 0 MWp,B光伏电站最出力为24. 1 MWp,C光伏电站平均出力为25. 3 MWp,A、B光电站平均出力相差不大,C光伏电站平均出力相对较小; A光伏电站最大出力相对较大。

图8 为多云天时光伏电站出力变化率图,A光伏电站平均出力变化率为10. 5% ,B光伏电站平均出力变化率为8. 3% ,C光伏电站平均出力变化率为6. 7% ,三个光电站平均变化率依次减小。但最大日出力变化率相差较大。A光伏电站最大出力变化率为58. 1% ,B光伏电站最大出力变化率为35. 8% ,C光伏电站最大出力变化率为34. 9% ,A光伏电站最大日出力变化率相对最大。图7 和图8 也说明但从处理数据来看,多云天气光伏电站出力波动性较强且没有较好的规律性可循。

2. 2. 3 雨天出力特性分析

图9为雨天时光伏电站出力变化率图,从图9可以看出,光伏电站在雨天时出力具有小出力和一定波动特性。A光伏电站平均出力仅为2. 4 MWp,B光伏电站平均出力为2. 9 MWp,C光伏电站平均出力为2. 5 MWp; A光伏电站最大出力为6. 3 MWp,B光伏电站最出力为7. 2 MWp,C光伏电站平均出力为7. 0MWp,三个光电站最大出力均较小且最大出力的时间也没有明显的规律可循。

图10 为雨天时出力变化率图,A光伏电站平均出力变化率为2. 6% ,B光伏电站平均出力变化率为2. 0% ,C光伏电站平均出力变化率为3. 2% ,三个光电站平均变化率相差较小。A、B、C三个光伏电站最大出力变化率均相对较小,出力变化率小于14% 。

3 结束语

本文基于宁夏不同地域的三个相同装机规模光伏电站历史出力数据,从日平均出力和不同天气类型下分析光伏出力波动特性,定量地分析了光伏出力的波动水平和变化率并得出以下结论。

( 1) 本次选取了三个光伏电站6 月份各天平均出力数据有较好的趋势一致性,小部分出力有一定的波动性,这主要由于宁夏区域相对较小,三个光伏电站所在地域相对距离较短。

( 2) 三个光伏电站在晴天时出力有很强的趋势一致性,平均出力及最大出力相差均较小,最大出力出现时间基本在中午12: 30 ~ 13: 30 之间。最大出力变化率均相对较小,绝大部分出力变化率小于10% 。

( 3) 三个光伏电站在多云天时出力有很强波动性。三个光电站平均变化率依次减小,但最大日出力变化率相差较大。

( 4) 三个光伏电站在雨天时出力具有一定的波动和小出力特性,平均出力及最大出力均较小且最大出力的时间也没有明显的规律性可循。平均变化率相差较小,最大出力变化率均相对较小,出力变化率小于14% 。

参考文献

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