马明　汪宁渤　谭洪斌　吕清泉　战鹏

【摘 要】随着大量光伏电站的建成投产，光伏发电总量占总发电量的比例越来越大，由于无法准确预测光能出力给电网带来很大了的不确定性，文章通过在matlab和PSCAD中对气象环境和光伏电站建模，研究了光伏电站整体出力的特性及各种因素对光伏电站整体出力的影响;使用该模型对特定气象环境下光伏电站的出力进行了预估，结果表明，该模型能得到较好的预测效果。

【关键词】光伏发电;出力预测;PSCAD

【中图分类号】TM615 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2019）11-0120-03

近年来，为了应对化石能源减少的现状，各国纷纷发展光伏等新能源。但随着大量光伏电站的建成投产，光伏发电的容量占电网容量的比例越来越大，光伏并网给电网本身带来很大的影响。一方面，会影响电网电压质量;另一方面，光伏电站出力的随机性会给电网调度带来很大难度，甚至引起弃光现象，仅甘肃省2013年就因为光伏弃光造成的损失就达到1亿元。

通过在matlab中建立光伏电站的局部气象环境模型，同时在PSCAD中对光伏电站发电过程进行建模，对特定气象环境下的出力情况进行仿真分析，通过结合模型仿真和理论分析考虑影响光伏发电的主要因素。并且，对某一个典型环境下光伏电站的出力情况做出预测，并与实际进行了对比发现，模型可以得到很好的预测效果。

1 环境模型的建立

由于光伏发电就是将太阳能转化为光能，环境的差异甚至是局部环境的差异影响着发电的结果，所以为了更准确地研究光伏电站的出力，需要对光伏电站的整体环境进行建模。本文主要建立光伏电站环境中的光场和温度场，建立典型环境下的环境场模型（如图1所示），该模型可以计算得到每个电池板的环境数据，主要是光照强度和电池板温度，为更好地进行后续研究做好铺垫。

在得到环境节点的光强和温度数据后，主要通过二维的插值处理，从而得到环境场模型。这里我们采用二元函数的拉格朗日插值方法。该方法的插值基函数如下：

在实际的光伏电站中可以得到环境节点的光照强度和温度数据，利用这些数据和插值方法可以得到整个光伏电站中光伏电池板的光照强度场分布和温度数据分布。图2和图3是两种常见环境下的光场分布示意图。

2 光伏电站系统模型

2.1 光伏电池板的数学模型

光伏电池板的物理模型非常复杂，在实际建模时可采用一些经验公式代替，任意太阳辐射强度R（w/m2）和光伏组件的温度Ta（℃）的条件下，设在参考条件下，Isc为短路电流，Voc为开路电压，Im、Vm为最大功率点的电流和电压，则当光伏阵列的电压为V，其对应的电流I：

若考虑到辐射强度变化和温度的影响：

变化温度系数，R为光伏模块的串联电阻。

2.2 MPPT技术

光伏阵列的开路电压和短路电流在很大程度上受日照强度和温度的影响，系统工作点也会因此飘忽不定，这必然导致系统效率降低。为此，光伏阵列必须实现最大功率点跟踪控制。MPPT技术能够实时侦测太阳能板的发电电压，并追踪最高电压电流值（V、I），使系统以最大功率输出。本项目选择采用导纳增量法（如图4所示），该方法在光照强度发生变化时，光伏阵列输出电压能以平稳的方式跟踪其变化，而且在最大功率点的振荡幅度也比其他方法小，功率损失也相对较少。

2.3 电网及负载模型

随着光伏电站规模的不断扩大，光伏并网带来电压闪变对电网的影响越来越大，所以研究负载对闪变的影响是工程上需要的。此部分主要介绍电网的静态负载模型。负荷静态模型反映了负荷有功、无功功率随频率和电压缓慢变化而变化的规律，可用代数方程或曲线表示。其中，负荷随电压变化的特性称为负荷电压特性，而随频率变化的特性称为负荷频率特性。在一定的电压变化范围和频率变化范围下，负荷有功功率和无功功率随电压和频率变化的特性，可近似表示：

上式中，P0、Q0、U0、ω0分别为在基准点稳态运行时负荷有功功率、无功功率、负荷母线电压幅值和角频率;P、Q、U、ω为其实际值;Up和Uq为负荷有功和无功功率的电压特性指数;p和q为负荷有功和无功功率的频率特性指数。

3 影响光伏电站出力的因素分析

3.1 光照强度对光伏电站出力的影响

对于将太阳能转化为电能的光伏发电来说，影响发电量最主要的环境因素是光照的强度，在第一部分建立的模型基础上，我们主要看在带有MPPT的情况下，光照强度对功率的影响。随着光强的增加，输出的最大功率线性增加。

3.2 温度对光伏电站出力的影响

温度在一定的范围内，在额定的光照强度下，随着温度的增加，输出的最大功率线性减少。对于装备该种型号电池的光伏电站，温度从0 ℃增加到5 ℃时，电站的输出功率下降约7%。

4 算例分析及结论

在本模型中可以发现，在光照温度环境不变的情况下，稳态的功率输出即为电站的出力情况，因此可以研究任意光照温度环境下的电站出力情况。在此，我们采用本模型对一天中某光伏电站的实际温度和光照强度进行了检测，并对其进行了简单的插值运算，得到了如图5所示的曲线。同时，对电站的实际出力情况的检测结果也在图中虚线显示出来。从两条曲线的对比来看，我们对电站的出力仿真大体上是可行的，在早晚的预测偏差稍大。

经过比较，本论文给出的方法是一种有效预测光伏电站出力的方法，可以更准确地预测符合的增长情况，从而更好地给出系统的调度和机组出力的计划，有效减少光伏并网对电网带来的不利影响，可以尽可能地減少弃光现象的产生。

参 考 文 献

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