利用光伏电站备用容量平滑系统功率波动的研究

李志栋，马金鹏，薛 涛，任效效

(1.隆基绿能科技股份有限公司，西安 710000；2.西安交通大学，西安 710000；3.西安隆基清洁能源有限公司，西安 710000)

0 引言

随着“双碳”目标的提出，电力系统中光伏发电的比重将快速提升。但是光伏发电会受光照、温度等环境因素影响而产生功率波动，对电力系统的可靠、稳定运行造成一定的影响[1]。

在提高电网中新能源的渗透率、降低光伏发电输出功率波动性方面，国内外研究已取得一定成果。现有研究主要分为2个途径：1)采用智能算法，联合优化电力系统中发电机组的出力计划和旋转备用容量，从而可以在电力系统安全、经济运行的条件下提高新能源渗透率[2]。该方法可提高系统旋转备用容量的利用率，几乎不增加投资成本，但并不能实际降低新能源电力波动性，在以新能源电力为主体的新型电力系统中，可作为灵活性调度资源，提高运行安全性。2)通过多能互补方式，平抑新能源发电输出功率波动。利用储能系统灵活的充放电特性平滑输出是行业的主要研究热点[3-7]，但由于储能系统的度电成本较高，且频繁切换充放电模式会缩短储能电池寿命，因此实际应用效果还需深入研究。利用微型燃气轮机与光伏阵列组合[8]或光伏-抽水蓄能互补[9]等方式，也可以抑制光伏发电输出功率波动，但由于燃气轮机的碳排放和抽水蓄能资源的稀缺性，目前此类方式尚不能大规模推广应用。

本文通过分析光伏电站输出功率波动特性，提出利用光伏电站备用容量，结合自动发电控制策略，在输出功率波动超过电网要求值时，可快速响应提高输出功率低值，从而平滑系统功率波动的方法，并通过实际算例对该方法的效果进行了验证。

1 光伏电站输出功率波动特性分析

光伏电站的输出功率是由太阳能资源特性及发电设备特性决定的，而其波动性、间歇性和随机性主要受太阳能资源的不确定性影响[10-11]。

光伏电站输出功率波动与太阳能资源波动呈强相关性，比如某光伏电站实测输出功率与太阳辐照度变化的情况如图1所示。

光伏发电输出功率波动主要集中在5 min的时间尺度上[12]。本研究通过实测5 min时间尺度太阳辐照度及光伏电站输出功率的方式，获得了4种典型的光伏电站输出功率波动变化曲线，如图2所示。

图1 光伏电站输出功率与太阳辐照度的关系Fig. 1 Relationship between output power of PV power station and total solar irradiance

图2 4种典型的光伏电站输出功率波动变化曲线Fig. 2 Four typical fluctuation curves of output power of PV power station

4种典型的光伏电站输出功率波动变化曲线可以概括为：

1)连续上升型：如图2a所示，点(n+1)处的输出功率大于点(n)处的输出功率，即Pn+1＞Pn，主要发生在当地真太阳时12:00前太阳辐照度上升阶段(见图1中位置1处)或太阳辐照度产生较大波动至低点后的连续上升阶段(见图1中位置3处)。

2)连续下降型：如图2b所示，点(n+1)处的输出功率小于点(n)处的输出功率，即Pn+1＜Pn，主要发生在当地真太阳时12:00后太阳辐照度下降阶段(见图1中位置8处)或太阳辐照度产生较大波动从高点至低点的变化阶段(见图1中位置5处)。

3)波动上升型：如图2c所示，点A4处的输出功率大于点A1处的输出功率，且中间输出功率值呈上下波动的特性，主要发生在当地真太阳时12:00前太阳辐照度产生波动阶段(见图1中位置2处)或太阳辐照度产生较大波动至低点后的上升阶段(见图1中位置4处)。

4)波动下降型：如图2d所示，点A4处的输出功率小于点A1处的输出功率，且中间输出功率值呈上下波动的特性，主要发生在当地真太阳时12:00后太阳辐照度产生波动阶段(见图1中位置7处)或太阳辐照度产生较大波动从高点至低点的变化阶段(见图1中位置6处)。

2 光伏电站备用容量平滑系统功率波动策略

光伏电站备用容量是指超过备案容量的交流容量，其严格按照自动发电控制(AGC)控制不单独上网，仅可用于平滑系统功率波动和补充由于光伏组件衰减效应造成的实际功率降低，剩余能量用于储能或光伏制氢。

光伏电站备用容量Csc可表示为：

式中：Ct为光伏电站总装机容量；Cfc为光伏电站备案容量，即核准上网的容量。

光伏电站备用容量用于平滑功率波动的目标函数为：

式中：Pout为通过AGC控制后的实际输出功率；Pfc为备案容量的实际输出功率；α为备用容量调节系数，与电网调度及实际输出功率有关，且0≤α≤1；Psc为备用容量理论输出功率；ΔPn为输出功率波动值；δ为输出功率波动要求值，一般要求的波动值为每分钟小于10%装机容量[13]。

输出功率波动值可表示为：

式中：Pn为n时刻的光伏电站输出功率实际值；Pn+1为(n+1)时刻光伏电站输出功率预测值。

本文中的研究方法可以将平滑系统功率波动的时间控制在200 ms以内，虽然响应速度很快，但若(n+1)时刻的光伏电站输出功率预测通过现场实测后再进行调节，会造成在时间上的滞后，因此(n+1)时刻的光伏电站输出功率预测值优选通过电网调度及光功率预测系统联合得出。

目前，光功率预测控制的常用算法有神经网络算法、时间序列法、卡尔曼滤波法、遗传算法等[14]。其中，神经网络算法的应用范围较广，在复杂非线性预测方面有着良好表现，适用于光伏发电功率预测这样的场合。将天气、季节等影响因素作为输入，用历史数据对算法进行训练，最终可实现光伏发电功率的预测。

结合光伏电站输出功率波动特性分析结果，利用光伏电站备用容量平滑系统功率波动的策略原理图如图3所示。通过电网调度功率值和光伏电站输出功率理论值，采用神经网络算法得到光伏电站输出功率预测值Pn+1，与上一时刻输出功率实际值Pn比较；若波动曲线为非连续上升型，则计算输出功率波动值ΔP，并判断其是否超过输出功率波动要求值δ。若ΔP＞δ，则启动光伏电站备用容量进行调节，调节值小于备用容量实际输出值，剩余能量用于储能或光伏制氢；若ΔP≤δ，则备用容量的全部输出用于储能或光伏制氢。

图3 光伏电站备用容量平滑系统功率波动策略原理图Fig. 3 Schematic diagram of smooth system power fluctuation strategy of spare capacity of PV power station

3 算例分析

以西北某装机容量为20 MW的光伏电站为例进行分析，验证本文提出的平滑系统功率波动策略的有效性。选取实际输出功率波动较大的多云天进行仿真，数据为该光伏电站7月某日的实际输出功率值和电网调度功率值，如图4所示，输出功率波动要求值为每分钟小于10%装机容量。光伏电站实际输出功率值与电网调度功率偏差及输出功率波动值在不同区间的统计分布情况如图5所示。

图4 光伏电站实际输出功率与电网调度功率曲线Fig. 4 Curves of actual output power of PV power station and grid dispatching power

从图4、图5可以看出：当日该光伏电站上网时间为06:30，下网时间为21:30，总发电时长为15 h，由于天空云量变化造成光伏电站实际输出功率波动较大。由于06:30～07:50和19:20～21:30时段光伏电站实际输出功率小于其装机容量的10%，且实际输出功率变化的最大值为0.79 MW，但输出功率波动值大于40%的占比达到62.5%，这会增加正常发电阶段统计值误差，因此在统计中去除以上2个时段的分析值。

图5 光伏电站实际输出功率与电网调度功率偏差及输出功率波动统计分布图Fig. 5 Statistical distribution of deviation between actual output power of PV power station and grid dispatching power and output power fluctuation

数据分析结果表明：电网调度下发指令时，已考虑天气变化情况。为平滑系统功率波动，模拟光伏电站备用容量分别为5%、10%、15%、20%这4种情况下的实际输出功率波动分布情况(调节后实际输出功率不超过电网调度功率值)，仿真结果统计如表1所示。

表1 考虑光伏电站备用容量后实际输出功率波动分布统计Table 1 Statistics on the distribution of actual power fluctuations after considering the reserve capacity of PV power station（单位：%）

表1的仿真结果表明：

1)光伏电站备用容量通过提升实际输出功率低值实现平滑系统功率波动的功能，增加光伏电站备用容量后，实际输出功率波动得到明显改善，平滑系统功率波动效果显著。

2)随着光伏电站备用容量的增加，符合输出功率波动值要求的输出功率占比大幅提升，输出功率波动平均值明显降低。

3)随着光伏电站备用容量的增加，平滑系统功率波动的效果逐渐减弱。

4 光伏电站备用容量的经济性分析

以西北某100 MWp光伏电站为例进行经济性分析。该电站在升压站35 kV母线侧配置10MW/20MWh磷酸铁锂储能系统，等效利用小时数为1600 h，光伏电站备用容量配置为10 MWp，经济性测算结果如表2所示。

表2 西北某光伏电站备用容量的经济性测算Table 2 Economic calculation of spare capacity of a PV power station in Northwest China

根据表2的分析结果，增加光伏电站备用容量后，光伏电站的初始投资成本提高，度电成本略有上升。但光伏电站备用容量可显著降低输出功率的波动性，从而减少“两个细则”考核，并充分发挥出光伏电站的储能作用，使其输出功率具有一定的调节能力，降低了以新能源电力为主体的新型电力系统的边际成本。

5 总结

本文提出一种利用光伏电站备用容量平滑系统功率波动的方法，并通过理论和算例分析验证了该方法平滑系统功率波动的显著效果。虽然增加备用容量后，光伏电站度电成本略有上升，但使光伏电站具有了一定的功率调节能力，可降低以新能源电力为主体的新型电力系统的边际成本。