摘要：研究了分布式光伏電站的能源管理與優化調度，構建了能源管理模型，設計了基于遺傳算法的優化調度算法，并提出了故障診斷、智能監控等運維優化策略。研究結論能應對發電功率和負荷波動挑戰，提高電站運行效率和經濟性。

關鍵詞：分布式光伏電站；能源管理；優化調度

1、引言

隨著經濟社會的快速發展和能源消費的不斷增加，化石能源日益枯竭、環境污染日趨嚴峻，可再生能源發電技術的應用越來越受到重視。其中，光伏發電作為一種清潔、環保的可再生能源發電方式，近年來得到了快速發展。與集中式大型光伏電站相比，分布式光伏電站具有就近消納、減少輸配電損耗等優勢，在電力系統中扮演著日益重要的角色。然而，分布式光伏電站由于受氣候條件、用戶負荷等因素的影響，其發電功率具有間歇性和不確定性，給電網運行帶來了新的挑戰。如何實現分布式光伏電站的能源利用和優化調度，成為當前亟待解決的關鍵問題。

2、       技術背景

2.1分布式光伏電站能源管理需求分析

（1）發電功率預測

分布式光伏電站發電功率受光照強度、溫度、云量等氣象因素動態影響，波動顯著。準確預測發電功率對能源管理和優化調度具有決定性意義。

時間序列分析法依據歷史數據推測未來趨勢，但受氣象變化不確定性限制。機器學習法通過訓練大量數據，識別復雜模式，預測精度較高，然其效果高度依賴于數據質量。物理模型法結合光伏組件特性和氣象物理原理，能更準確地反映氣象因素與發電功率的關系，但模型構建復雜，計算量大。選擇預測方法需綜合考慮精度、計算效率和數據可用性。

（2）負荷預測

分布式光伏電站負荷受用戶行為、氣候條件等多重因素交織影響，預測難度大。時間序列分析法能有效挖掘歷史負荷數據中的周期性規律，但對異常值較為敏感，需結合數據清洗技術提高預測穩定性。機器學習法能捕捉負荷變化的復雜特征，適用于負荷模式多變場景，但需充足訓練數據支持。專家知識法依據專家經驗進行預測，適用于歷史數據匱乏情況，但主觀性較強。負荷預測方法的選擇應結合實際需求和數據條件。

（3）儲能管理

分布式光伏電站因發電功率和負荷波動大，需儲能系統實現功率平滑和負荷調峰［3］。儲能管理策略關乎電站經濟性和電網運行質量。確定儲能容量需綜合考慮發電功率波動、負荷需求及儲能技術特性。優化充放電策略需平衡儲能系統經濟效益與電網穩定性，考慮電價波動、碳排放成本等多重因素。協調發電和負荷需實時調整儲能系統運行狀態，利用可再生能源，提高能源利用效率。儲能管理需綜合考慮技術、經濟和環境等多方面因素。

3、       技術方案

3.1分布式光伏電站能源管理模型構建

為了滿足分布式光伏電站的能源管理需求，構建了一個包括電力供給、電力需求和儲能系統三個核心模塊的能源管理模型。

（1）電力供給模塊

電力供給模塊是可再生能源系統的重要組成部分，主要由光伏發電系統和儲能系統構成。光伏發電系統的輸出功率PPV受多種氣象因素影響，其表達式為：

（1）式中，f為光伏陣列的功率輸出模型，該模型可通過物理模型或經驗模型進行描述；光照強度I和溫度T是影響光伏發電效率的關鍵因素。

在儲能系統方面，其充放電功率PES的動態變化受儲能容量、充放電效率及SOC等因素的共同作用。儲能系統的狀態方程如下：

當PESt?≥0時（充電過程），有：

在此，ηc和ηd分別為充電和放電效率；EES為儲能系統的總容量；Δt為時間步長。通過這兩個方程，可以清晰地描述儲能系統在充放電過程中的SOC變化，為電力供給模塊的穩定運行提供理論依據。結合光伏發電系統和儲能系統的特性，電力供給模塊的設計與優化顯得尤為重要。在實際應用中，需充分考慮氣象因素對光伏發電系統的影響，以及儲能系統的充放電策略，以提高整體系統的運行效率和可靠性。

（2）電力需求模塊

電力需求模塊聚焦于用電負荷PL與電價兩大核心要素。用電負荷PL的波動受用戶行為、氣候條件等多重因素交織影響，其預測可通過時間序列分析法捕捉歷史規律，或借助機器學習法挖掘數據深層特征。電價作為另一關鍵變量，其建模需緊密貼合當地電網政策，反映市場動態與成本結構。負荷與電價間的互動關系如表1所示。從表1可見，用電負荷與電價呈現同步增長趨勢，但增長幅度各異。這表明電價調整對電力需求勢，但增長幅度各異。這表明電價調整對電力需求具有顯著影響，但需考慮季節性因素與用戶響應差異。通過深入分析此類數據，可進一步優化電力需求預測模型，為電力系統規劃與運行提供更為準的決策支持。

表1某地區季度用電負荷與電價關系分析

3.2能源管理優化模型

基于電力供需、儲能系統及環境影響因素，構建分布式光伏電站能源管理優化模型。目標函數定義為：minF=w1Ccost+w2Cenv（4）約束條件包括：

（5）       式中，Ccost和Cenv分別為經濟成本和環境代價；w1和w2為權重系數。通過優化求解，模型能夠指導電站環保運行，為分布式光伏電站的能源管理提供堅實理論支撐和決策依據。該模型深入融合了經濟學和環境科學原理，具有顯著的學術價值和實踐意義。

3.3分布式光伏電站優化調度算法設計

（1）算法框架

遺傳算法作為求解復雜優化問題的有效工具，其基本流程涵蓋種群初始化、適應度評估、選擇、交叉、變異等核心步驟。針對分布式光伏電站的能源管理優化問題，構建了如圖1所示的算法框架。

圖1分布式光伏電站優化調度遺傳算法框架

在算法開始時，根據決策變量（如發電功率、儲能功率等）的取值范圍，隨機生成具有多樣性的初始種群。隨后，計算每個個體在多目標函數下的適應度值，以評估其優劣。通過選擇、交叉、變異等遺傳操作，不斷生成新的種群，逐步逼近優解。此過程重復進行，直至滿足預設的終止條件，如達到迭代次數或目標函數收斂。算法輸出Pare?to優解集，為分布式光伏電站的優化調度提供科學依據和決策支持。

（2）算法設計

在分布式光伏電站能源管理優化的算法設計里，編碼與解碼策略是基石。合理的編碼方式能加快算法收斂，助力探索解空間。以格雷編碼為例，其獨特的編碼規則可降低漢明懸崖效應，提高算法搜索效率。

適應度評估環節中，準確的適應度函數是算法收斂的關鍵。針對分布式光伏電站發電成本與供電穩定性的綜合考量，可構建如下的適應度函數：（6）式中，Cost為發電成本；UnstableRate為供電不穩定率；w1與w2均為權重系數，且w1+w2=1，通過調節權重，能靈活權衡成本與穩定性。

選擇算子通過輪盤賭、錦標賽等選擇方式，讓優良個體得以在種群中存續，為算法進化輸送優質基因。交叉算子以單點交叉、多點交叉等手段對基因進行重組，拓展解空間，強化全局搜索。變異算子則以低概率隨機改變基因，為算法注入新信息，防止陷入局部優。各模塊緊密配合，促使遺傳算法有效求解分布式光伏電站能源管理優化模型，實現電站的優化調度，提升整體運行效益。

3.4分布式光伏電站運維優化策略

（1）故障診斷

分布式光伏電站作為集成了多個子系統的復雜能源轉換設施，其故障診斷是運維管理中的核心環節。數據驅動方法在此領域展現了巨大潛力。基于機器學習的故障模式識別技術，通過對歷史故障數據的深度挖掘，能夠自動提取故障特征，實現故障類型的快速準確分類。深度學習算法則進一步提升了故障預警的精度，通過對設備運行數據的實時分析，能夠提前捕捉到故障發生的微弱信號。物聯網技術的融入，使得設備狀態的實時監測成為可能，故障信息能夠即時上傳至中央控制系統，顯著提高了故障診斷的時效性。

（2）智能監控技術應用

分布式光伏電站地理位置分散，傳統監控方式難以滿足運維的需求。智能監控技術的引入，為電站的遠程監測和控制提供了解決方案。基于物聯網和云計算的智能監控系統，能夠實時采集電站各子系統的運行數據，進行實時監測和分析。系統通過內置的算法模型，能夠自動識別異常數據，發出故障預警，為運維人員提供及時處理故障的依據。同時，系統還能夠根據實時數據優化電站的調度策略，提高能源利用效率。大數據分析技術的應用，進一步挖掘了監測數據中的潛在規律，為電站的運行策略優化提供了數據支持。

（3）運維信息管理體系構建

完善的運維信息管理體系是提高分布式光伏電站運維效率的關鍵。建立統一的信息管理平臺，實現各類運維數據的集中管理和共享，是提高運維效率的基礎。平臺通過數據挖掘技術，對海量運維數據進行深度分析，提取有價值的信息，為決策支持提供數據依據。知識管理技術的應用，則使得運維經驗得以積累和傳承，提高了運維人員的專業水平。同時，加強運維人員的專業培訓，提高其故障診斷和維護能力，也是提高電站可靠性的重要手段。通過系統的培訓和實踐鍛煉，運維人員能夠更好地掌握新技術、新方法，為電站的穩定運行提供有力保障。

4.系統功能

4.1.實時監測

系統人機界面友好，能夠顯示儲能柜的運行狀態，實時監測PCS、BMS以及環境參數信息，如電參量、溫度、濕度等。實時顯示有關故障、告警、收益等信息。

4.2.設備監控

系統能夠實時監測PCS、BMS、電表、空調、消防、除濕機等設備的運行狀態及運行模式。

PCS監控：滿足儲能變流器的參數與限值設置；運行模式設置；實現儲能變流器交直流側電壓、電流、功率及充放電量參數的采集與展示；實現PCS通訊狀態、啟停狀態、開關狀態、異常告警等狀態監測。

BMS監控：滿足電池管理系統的參數與限值設置；實現儲能電池的電芯、電池簇的溫度、電壓、電流的監測；實現電池充放電狀態、電壓、電流及溫度異常狀態的告警。

空調監控：滿足環境溫度的監測，可根據設置的閾值進行空調溫度的聯動調節，并實時監測空調的運行狀態及溫濕度數據，以曲線形式進行展示。

UPS監控：滿足UPS的運行狀態及相關電參量監測。

4.3.曲線報表

系統能夠對PCS充放電功率曲線、SOC變換曲線、及電壓、電流、溫度等歷史曲線的查詢與展示。

4.4.策略配置

滿足儲能系統設備參數的配置、電價參數與時段的設置、控制策略的選擇。目前支持的控制策略包含計劃曲線、削峰填谷、需量控制等。

4.5.實時報警

儲能能量管理系統具有實時告警功能，系統能夠對儲能充放電越限、溫度越限、設備故障或通信故障等事件發出告警。

4.6.事件查詢統計

儲能能量管理系統能夠對遙信變位，溫濕度、電壓越限等事件記錄進行存儲和管理，方便用戶對系統事件和報警進行歷史追溯，查詢統計、事故分析。

4.7.遙控操作

可以通過每個設備下面的紅色按鈕對PCS、風機、除濕機、空調控制器、照明等設備進行相應的控制，但是當設備未通信上時，控制按鈕會顯示無效狀態。

4.8.用戶權限管理

儲能能量管理系統為保障系統安全穩定運行，設置了用戶權限管理功能。通過用戶權限管理能夠防止未經授權的操作（如遙控的操作，數據庫修改等）。可以定義不同級別用戶的登錄名、密碼及操作權限，為系統運行、維護、管理提供可靠的安全保障。

4.9儲能電表產品選型

5.結語

分布式光伏電站的能源管理與優化調度是提高其運行效率和經濟性的關鍵。通過構建能源管理模型、設計優化調度算法，并實施故障診斷、預防性維護、智能監控等運維優化策略，可以有效應對發電功率和負荷波動帶來的挑戰。未來，隨著技術的不斷進步和數據的日益豐富，分布式光伏電站的能源管理將更加智能化、精細化，為可再生能源的廣泛應用提供有力支撐。