基于智能微电网的分布式光伏发电系统设计与控制研究

基于智能微电网的分布式光伏发电系统设计与控制研究

马高波

上海市政工程设计研究总院集团新疆有限公司 新疆乌鲁木齐830000

摘要：本研究旨在设计和控制基于智能微电网的分布式光伏发电系统，以实现可靠、高效和可持续的能源供应。首先介绍了光伏发电系统的原理和组成，并探讨了分布式光伏发电系统设计时需要考虑的因素。然后，研究了智能微电网的控制策略，包括微电网控制的基本原理以及分布式光伏发电系统的最大功率点跟踪、能量管理和储能控制、电网互连和断开控制等方面的策略。接下来，探讨了智能微电网的优化运行，包括优化算法的应用、负荷预测和优化调度策略以及微电网运行的可靠性和稳定性分析。本研究为分布式光伏发电系统的设计和控制提供了有价值的参考和指导。

关键词：分布式光伏发电系统；智能微电网；控制策略；优化运行；仿真与实验

1 引言

随着全球能源需求的不断增加和传统能源资源的日益稀缺，寻找可再生能源解决方案成为当务之急。分布式光伏发电系统以其清洁、可再生和分布式特点，成为一种受关注的选择。然而，由于光伏发电系统的不确定性和波动性，以及与传统电网的互连问题，分布式光伏发电系统的设计和控制面临一些挑战。为了提高分布式光伏发电系统的可靠性、经济性和性能，引入智能微电网的概念成为一种有效的解决方案。智能微电网通过集成能量存储和先进的控制策略，能够更好地管理光伏发电系统的输出，并实现与电网的高效互连。本研究旨在对基于智能微电网的分布式光伏发电系统进行设计和控制策略的研究。

2 分布式光伏发电系统设计

光伏发电系统是利用光伏效应将太阳能转化为电能的系统。其基本原理是通过光伏组件中的半导体材料，吸收太阳光的能量并产生电子-空穴对，进而产生直流电。光伏发电系统主要由光伏组件、逆变器、储能装置和电网互连装置等组成。光伏组件是光伏发电系统的核心部件，由多个光伏电池组成。光伏电池通常采用硅基材料制成，通过光照产生电流。逆变器用于将光伏组件输出的直流电转换为交流电，以满足电网或负载的需求。储能装置主要用于存储多余的电能，以便在夜间或光照不足时供电。电网互连装置用于将光伏发电系统与电网连接，实现能量的双向流动。[1]

在设计分布式光伏发电系统时，需要考虑多个因素，以确保系统的可靠性和高效性。首先，光伏组件的选择和布置是关键因素之一。不同类型和品牌的光伏组件具有不同的光电转换效率和稳定性。因此，根据实际需求和环境条件，选择合适的光伏组件，并合理布置以最大程度地利用可用的太阳能资源。其次，逆变器的选择和设计也至关重要。逆变器的效率和可靠性直接影响光伏发电系统的性能。因此，需要选择高效率的逆变器，并考虑系统容量、负载需求和电网互连要求进行适当的设计。此外，储能装置的选择和配置也是设计过程中的重要考虑因素。储能装置可以平衡太阳能资源的波动性，并提供备用能源供应。因此，需要选择适当的储能技术和容量，并将其与光伏发电系统无缝集成。最后，对于分布式光伏发电系统的规模化设计也需要进行合理的考虑。根据实际需求和负载情况，确定系统的容量和规模，以实现可靠、经济和可持续的能源供应。

3 智能微电网的控制策略

3.1 微电网控制的基本原理

智能微电网是一种集成分布式能源资源、储能技术和先进控制策略的电力系统。微电网控制的基本原理是通过实时监测和控制分布式能源资源、储能装置以及与电网的互连，以实现微电网内部的能量管理、负荷平衡和稳定运行。智能微电网的控制策略涉及多个方面，包括光伏电池组件的最大功率点跟踪（MPPT）算法、能量管理和储能控制、电网互连和断开控制等。[2]

3.2 分布式光伏发电系统的控制策略

3.2.1 光伏电池组件的最大功率点跟踪（MPPT）算法

光伏电池组件的输出功率受光照强度和温度等因素的影响，因此需要采用最大功率点跟踪算法，以保证光伏电池组件在给定条件下工作在其最大功率点。常用的MPPT算法包括Perturb and Observe（P&O）算法、Incremental Conductance（IncCond）算法等。

3.2.2 能量管理和储能控制

智能微电网中的能量管理和储能控制是保证能源平衡和提高系统运行效率的关键。通过智能的能量管理系统，可以实现对光伏发电、储能装置充放电和负载供电等的优化调度和控制。这包括对能源的优先分配、储能装置的充放电策略以及对负载需求的动态调整。

3.2.3 电网互连和断开控制

智能微电网既可以与电网互连，实现双向能量流动和实时交换，又可以在电网故障或不可靠情况下断开与电网的连接，独立运行。电网互连和断开控制策略的设计要考虑光伏发电系统与电网之间的功率匹配、电压稳定和频率同步等问题，以保证微电网与电网的平稳切换和运行。

4 智能微电网的优化运行

智能微电网的优化运行是指通过应用优化算法和有效的调度策略，最大限度地提高系统的能源利用效率、降低运行成本，并保证系统的可靠性和稳定性。本节将讨论优化算法在智能微电网中的应用、负荷预测和优化调度策略以及微电网运行的可靠性和稳定性分析。

4.1 优化算法在智能微电网中的应用

智能微电网的优化问题可以归结为多目标优化问题，包括最大化能源利用效率、最小化运行成本、最大化可靠性等。为了解决这些问题，可以应用各种优化算法，如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等。这些优化算法可以在不同的场景下，根据系统需求和约束条件，寻找最优的解决方案。

4.2 负荷预测和优化调度策略

智能微电网的负荷预测是指通过分析历史数据和建立合适的负荷模型，预测未来的负荷需求。基于负荷预测结果，可以采取优化调度策略，合理分配能源和负荷，以降低系统的运行成本和能源浪费。例如，在高负荷时段，可以通过启动储能装置或调整负荷优先级来平衡能源供需，以降低电网购电的需求。

4.3 微电网运行的可靠性和稳定性分析

微电网的可靠性和稳定性是保障系统正常运行的关键。通过进行可靠性和稳定性分析，可以评估系统的脆弱性，识别潜在的故障和风险，并采取相应的措施进行预防和应对。例如，可以进行电力系统的短路分析、电压稳定性分析和频率响应分析，以确保系统在各种异常情况下具备稳定运行的能力。

5 结语

智能微电网作为一种集成分布式能源资源和先进控制策略的电力系统，具有重要的应用前景和意义。通过合理的设计和控制策略，智能微电网可以实现光伏发电系统的高效利用、能源平衡和可靠供电，促进可再生能源的大规模应用，提高能源系统的可持续性和经济性。然而，智能微电网的设计与控制仍面临一些挑战，例如负荷波动性、能源管理的复杂性和系统的可靠性等。因此，今后的研究应该着重解决这些问题，并进一步完善智能微电网的技术和应用。

参考文献

[1]冯俊琨,王黎光.基于马尔可夫链的智能微电网光伏发电预测[J].计算机应用与软件,2023,40(04):343-349.

[2]韩金峰,陈敬欣.光伏储能直流智能微电网监测系统的基础研发[J].绿色建筑,2023,15(02):64-66.

作者简介：姓名：马高波（1993.06--）；性别：男，籍贯：河南周口，学历：本科，毕业于新疆农业大学；现有职称：工程师；研究方向：市政电气。