浅谈分布式光伏电站运维中的能源管理与优化

摘要：研究了分布式光伏电站的能源管理与优化调度，构建了能源管理模型，设计了基于遗传算法的优化调度算法，并提出了故障诊断、智能监控等运维优化策略。研究结论能应对发电功率和负荷波动挑战，提高电站运行效率和经济性。

关键词：分布式光伏电站；能源管理；优化调度

1、引言

随着经济社会的快速发展和能源消费的不断增加，化石能源日益枯竭、环境污染日趋严峻，可再生能源发电技术的应用越来越受到重视。其中，光伏发电作为一种清洁、环保的可再生能源发电方式，近年来得到了快速发展。与集中式大型光伏电站相比，分布式光伏电站具有就近消纳、减少输配电损耗等优势，在电力系统中扮演着日益重要的角色。然而，分布式光伏电站由于受气候条件、用户负荷等因素的影响，其发电功率具有间歇性和不确定性，给电网运行带来了新的挑战。如何实现分布式光伏电站的能源利用和优化调度，成为当前亟待解决的关键问题。

2、       技术背景

2.1分布式光伏电站能源管理需求分析

（1）发电功率预测

分布式光伏电站发电功率受光照强度、温度、云量等气象因素动态影响，波动显著。准确预测发电功率对能源管理和优化调度具有决定性意义。

时间序列分析法依据历史数据推测未来趋势，但受气象变化不确定性限制。机器学习法通过训练大量数据，识别复杂模式，预测精度较高，然其效果高度依赖于数据质量。物理模型法结合光伏组件特性和气象物理原理，能更准确地反映气象因素与发电功率的关系，但模型构建复杂，计算量大。选择预测方法需综合考虑精度、计算效率和数据可用性。

（2）负荷预测

分布式光伏电站负荷受用户行为、气候条件等多重因素交织影响，预测难度大。时间序列分析法能有效挖掘历史负荷数据中的周期性规律，但对异常值较为敏感，需结合数据清洗技术提高预测稳定性。机器学习法能捕捉负荷变化的复杂特征，适用于负荷模式多变场景，但需充足训练数据支持。专家知识法依据专家经验进行预测，适用于历史数据匮乏情况，但主观性较强。负荷预测方法的选择应结合实际需求和数据条件。

（3）储能管理

分布式光伏电站因发电功率和负荷波动大，需储能系统实现功率平滑和负荷调峰［3］。储能管理策略关乎电站经济性和电网运行质量。确定储能容量需综合考虑发电功率波动、负荷需求及储能技术特性。优化充放电策略需平衡储能系统经济效益与电网稳定性，考虑电价波动、碳排放成本等多重因素。协调发电和负荷需实时调整储能系统运行状态，利用可再生能源，提高能源利用效率。储能管理需综合考虑技术、经济和环境等多方面因素。

3、       技术方案

3.1分布式光伏电站能源管理模型构建

为了满足分布式光伏电站的能源管理需求，构建了一个包括电力供给、电力需求和储能系统三个核心模块的能源管理模型。

（1）电力供给模块

电力供给模块是可再生能源系统的重要组成部分，主要由光伏发电系统和储能系统构成。光伏发电系统的输出功率PPV受多种气象因素影响，其表达式为：

（1）式中，f为光伏阵列的功率输出模型，该模型可通过物理模型或经验模型进行描述；光照强度I和温度T是影响光伏发电效率的关键因素。

在储能系统方面，其充放电功率PES的动态变化受储能容量、充放电效率及SOC等因素的共同作用。储能系统的状态方程如下：

当PESt≥0时（充电过程），有：

在此，ηc和ηd分别为充电和放电效率；EES为储能系统的总容量；Δt为时间步长。通过这两个方程，可以清晰地描述储能系统在充放电过程中的SOC变化，为电力供给模块的稳定运行提供理论依据。结合光伏发电系统和储能系统的特性，电力供给模块的设计与优化显得尤为重要。在实际应用中，需充分考虑气象因素对光伏发电系统的影响，以及储能系统的充放电策略，以提高整体系统的运行效率和可靠性。

（2）电力需求模块

电力需求模块聚焦于用电负荷PL与电价两大核心要素。用电负荷PL的波动受用户行为、气候条件等多重因素交织影响，其预测可通过时间序列分析法捕捉历史规律，或借助机器学习法挖掘数据深层特征。电价作为另一关键变量，其建模需紧密贴合当地电网政策，反映市场动态与成本结构。负荷与电价间的互动关系如表1所示。从表1可见，用电负荷与电价呈现同步增长趋势，但增长幅度各异。这表明电价调整对电力需求势，但增长幅度各异。这表明电价调整对电力需求具有显著影响，但需考虑季节性因素与用户响应差异。通过深入分析此类数据，可进一步优化电力需求预测模型，为电力系统规划与运行提供更为准的决策支持。

表1某地区季度用电负荷与电价关系分析

3.2能源管理优化模型

基于电力供需、储能系统及环境影响因素，构建分布式光伏电站能源管理优化模型。目标函数定义为：minF=w1Ccost+w2Cenv（4）约束条件包括：

（5）       式中，Ccost和Cenv分别为经济成本和环境代价；w1和w2为权重系数。通过优化求解，模型能够指导电站环保运行，为分布式光伏电站的能源管理提供坚实理论支撑和决策依据。该模型深入融合了经济学和环境科学原理，具有显著的学术价值和实践意义。

3.3分布式光伏电站优化调度算法设计

（1）算法框架

遗传算法作为求解复杂优化问题的有效工具，其基本流程涵盖种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异等核心步骤。针对分布式光伏电站的能源管理优化问题，构建了如图1所示的算法框架。

图1分布式光伏电站优化调度遗传算法框架

在算法开始时，根据决策变量（如发电功率、储能功率等）的取值范围，随机生成具有多样性的初始种群。随后，计算每个个体在多目标函数下的适应度值，以评估其优劣。通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断生成新的种群，逐步逼近优解。此过程重复进行，直至满足预设的终止条件，如达到迭代次数或目标函数收敛。算法输出Pare⁃to优解集，为分布式光伏电站的优化调度提供科学依据和决策支持。

（2）算法设计

在分布式光伏电站能源管理优化的算法设计里，编码与解码策略是基石。合理的编码方式能加快算法收敛，助力探索解空间。以格雷编码为例，其独特的编码规则可降低汉明悬崖效应，提高算法搜索效率。

适应度评估环节中，准确的适应度函数是算法收敛的关键。针对分布式光伏电站发电成本与供电稳定性的综合考量，可构建如下的适应度函数：（6）式中，Cost为发电成本；UnstableRate为供电不稳定率；w1与w2均为权重系数，且w1+w2=1，通过调节权重，能灵活权衡成本与稳定性。

选择算子通过轮盘赌、锦标赛等选择方式，让优良个体得以在种群中存续，为算法进化输送优质基因。交叉算子以单点交叉、多点交叉等手段对基因进行重组，拓展解空间，强化全局搜索。变异算子则以低概率随机改变基因，为算法注入新信息，防止陷入局部优。各模块紧密配合，促使遗传算法有效求解分布式光伏电站能源管理优化模型，实现电站的优化调度，提升整体运行效益。

3.4分布式光伏电站运维优化策略

（1）故障诊断

分布式光伏电站作为集成了多个子系统的复杂能源转换设施，其故障诊断是运维管理中的核心环节。数据驱动方法在此领域展现了巨大潜力。基于机器学习的故障模式识别技术，通过对历史故障数据的深度挖掘，能够自动提取故障特征，实现故障类型的快速准确分类。深度学习算法则进一步提升了故障预警的精度，通过对设备运行数据的实时分析，能够提前捕捉到故障发生的微弱信号。物联网技术的融入，使得设备状态的实时监测成为可能，故障信息能够即时上传至中央控制系统，显著提高了故障诊断的时效性。

（2）智能监控技术应用

分布式光伏电站地理位置分散，传统监控方式难以满足运维的需求。智能监控技术的引入，为电站的远程监测和控制提供了解决方案。基于物联网和云计算的智能监控系统，能够实时采集电站各子系统的运行数据，进行实时监测和分析。系统通过内置的算法模型，能够自动识别异常数据，发出故障预警，为运维人员提供及时处理故障的依据。同时，系统还能够根据实时数据优化电站的调度策略，提高能源利用效率。大数据分析技术的应用，进一步挖掘了监测数据中的潜在规律，为电站的运行策略优化提供了数据支持。

（3）运维信息管理体系构建

完善的运维信息管理体系是提高分布式光伏电站运维效率的关键。建立统一的信息管理平台，实现各类运维数据的集中管理和共享，是提高运维效率的基础。平台通过数据挖掘技术，对海量运维数据进行深度分析，提取有价值的信息，为决策支持提供数据依据。知识管理技术的应用，则使得运维经验得以积累和传承，提高了运维人员的专业水平。同时，加强运维人员的专业培训，提高其故障诊断和维护能力，也是提高电站可靠性的重要手段。通过系统的培训和实践锻炼，运维人员能够更好地掌握新技术、新方法，为电站的稳定运行提供有力保障。

4.系统功能

4.1.实时监测

系统人机界面友好，能够显示储能柜的运行状态，实时监测PCS、BMS以及环境参数信息，如电参量、温度、湿度等。实时显示有关故障、告警、收益等信息。

4.2.设备监控

系统能够实时监测PCS、BMS、电表、空调、消防、除湿机等设备的运行状态及运行模式。

PCS监控：满足储能变流器的参数与限值设置；运行模式设置；实现储能变流器交直流侧电压、电流、功率及充放电量参数的采集与展示；实现PCS通讯状态、启停状态、开关状态、异常告警等状态监测。

BMS监控：满足电池管理系统的参数与限值设置；实现储能电池的电芯、电池簇的温度、电压、电流的监测；实现电池充放电状态、电压、电流及温度异常状态的告警。

空调监控：满足环境温度的监测，可根据设置的阈值进行空调温度的联动调节，并实时监测空调的运行状态及温湿度数据，以曲线形式进行展示。

UPS监控：满足UPS的运行状态及相关电参量监测。

4.3.曲线报表

系统能够对PCS充放电功率曲线、SOC变换曲线、及电压、电流、温度等历史曲线的查询与展示。

4.4.策略配置

满足储能系统设备参数的配置、电价参数与时段的设置、控制策略的选择。目前支持的控制策略包含计划曲线、削峰填谷、需量控制等。

4.5.实时报警

储能能量管理系统具有实时告警功能，系统能够对储能充放电越限、温度越限、设备故障或通信故障等事件发出告警。

4.6.事件查询统计

储能能量管理系统能够对遥信变位，温湿度、电压越限等事件记录进行存储和管理，方便用户对系统事件和报警进行历史追溯，查询统计、事故分析。

4.7.遥控操作

可以通过每个设备下面的红色按钮对PCS、风机、除湿机、空调控制器、照明等设备进行相应的控制，但是当设备未通信上时，控制按钮会显示无效状态。

4.8.用户权限管理

储能能量管理系统为保障系统安全稳定运行，设置了用户权限管理功能。通过用户权限管理能够防止未经授权的操作（如遥控的操作，数据库修改等）。可以定义不同级别用户的登录名、密码及操作权限，为系统运行、维护、管理提供可靠的安全保障。

4.9储能电表产品选型

5.结语

分布式光伏电站的能源管理与优化调度是提高其运行效率和经济性的关键。通过构建能源管理模型、设计优化调度算法，并实施故障诊断、预防性维护、智能监控等运维优化策略，可以有效应对发电功率和负荷波动带来的挑战。未来，随着技术的不断进步和数据的日益丰富，分布式光伏电站的能源管理将更加智能化、精细化，为可再生能源的广泛应用提供有力支撑。