高振宇，徐以理，许万选，周晋雅

（1.杭州市电力设计院有限公司，杭州 310004；2.国网浙江省电力公司杭州供电公司，杭州 310009）

分布式光伏电源（distributed PV）是指配电网中分布在用户附近的光伏发电设施，它的规模受地理条件的制约，一般在几千瓦至几千兆瓦。杭州地区由于地理条件、行业政策等多方面的影响，分布式光伏电源发展十分迅速，拟建的光伏发电项目有四十多个，已并网的光伏发电项目有十多个，约为13000 kW装机容量。

目前，针对分布式光伏电源的并网问题，国内外已开展了大量研究，文献[1-3]分别介绍了对潮流分布、电能质量、短路电流等方面的影响。但是随着分布式光伏电源的大量并网，采用传统的确定性系统的分析方法将出现较大误差。

1 对电力电量平衡和负荷预测的影响

分布式光伏电源大量并网后，如何考虑光伏出力与实际负荷的拟合问题，已成为配电网规划研究的焦点之一[4]。杭州电网的负荷特性具有负荷较重、峰荷持续时间长的特点，光伏电源并网可以缓解电网的供电压力；从负荷波动情况看，杭州电网负荷变化比较平缓，具备接入光伏电源的可能性，因此分布式光伏电源与杭州电网的负荷特性比较匹配。接入光伏电源后，系统的最大负荷水平和峰荷持续时间均有明显下降，削峰作用显著，且光伏电源的接入容量越大，削峰效果越好。但是，与常规电源相比，光伏电源的运行受光照、温度、风向等天气及环境因素的影响很大，其输出功率呈现出显著的随机性和群发性。分布式光伏电源对电力电量平衡以及最大负荷功率预测的准确性均有较大的影响，主要体现在削峰作用上。

2 分布式光伏电源的特点

对于给定容量的光伏电源，其削峰作用的大小与其平均出力水平相关，同时也与负荷曲线和光伏电源出力曲线的匹配程度相关。根据对杭州地区某光伏电站（安装容量60 kWp）发电量及功率输出的统计，分布式光伏电源出力特性如图1所示，可见光伏电源日最大输出功率的变化很大。进一步计算发现，3个月的平均日最大输出功率仅为33.3 kW（约占额定容量的55.5%）。可见，杭州地区上述时段的光照条件较差，限制了光伏电源的出力水平。分布式光伏电源日有效输出功率的概率密度及累积分布如图2及图3所示（以上数据中均剔除输出功率为零的样本）。可见，3个月内光伏电源的日有效输出功率集中在30～40 kW范围内，平均日有效输出功率为35.6 kW，约为额定容量的60%。

图1 光伏电源日最大输出功率

图2 光伏电源日有效输出功率的概率密度

图3 光伏电源日有效输出功率的累积概率

光伏电源运行时间内相邻两个时段（各为5 min）输出功率变化量的概率密度及累积分布如图4及图5所示（功率变化量以当月最大输出功率的百分数表示）。可见，分布式光伏电源输出功率的波动较小，大多数情况下，相邻时段输出功率的变化量小于当月最大出力的5%；少数情况下，相邻时段输出功率的变化量多集中于当月最大出力的10%以内。需要注意的是，在极少数情况下，输出功率的变化量达到当月最大出力70%。因此，光伏电源输出功率的变化可能会对电网调峰造成一定影响。

图4 相邻时段输出功率变化量的概率密度

图5 相邻时段输出功率变化量的累积概率

3 分布式光伏电源削峰容量的确定

光伏电源的等效削峰容量可由下式计算：

式中：Ng为预测时间内光伏电源的数量；ηi为第i个光伏电源最大发电效率；PgN，i为第i个光伏电源的额定容量；Pgmax为等效最大发电功率；为所有光伏电源的有效出力；k1为等效形状修正系数；k2为等效平均发电功率系数；为日高峰最大功率预测值；为晚高峰最大功率预测值；ΔPg为等效削峰容量；为早晚高峰的功率差值。

根据不同地区负荷特性及负荷曲线的不同，将会出现日高峰高于晚高峰或晚高峰高于日高峰两种情况。当晚高峰高于日高峰时，光伏电源对负荷预测的影响可忽略不计。

4 修正系数k1和k2的计算

分布式光伏电源有效出力的修正系数k1和k2的物理意义分别是：

k1表征某区域光伏发电系统出力曲线与电力需求的拟合程度，主要受区域光照、温度等自然条件的影响。

k2表征某区域不同光伏电源间的出力关系，主要受不同光伏系统工艺及局部光照差异的影响。

k1和k2的计算步骤如下：

（1）某地区运行的光伏电站应具有相同的出力特性，则可确定光伏电源的综合发电功率曲线。

（2）根据某地区实测负荷，拟合光伏电源的综合发电功率曲线，得到不含光伏发电功率的网供综合负荷曲线。

（3）光伏电源可能的最大削峰容量等于其等效最大发电功率。但由于光伏发电功率曲线与负荷曲线的形状不同，实际的削峰容量肯定小于后者。为了确定合适的削峰容量值，可根据运行光伏电源的等效最大发电功率与实际网供负荷功率的比例来选择最大负荷日。

（4）通过加权平均，确定地区光伏电源在最大负荷日白天峰荷时段的发电功率以及确定已并网的分布式光伏电源在最大负荷日白天峰荷时段的平均削峰量。

（5）应用式（5）、 式（6），计算 k1和k2。

光伏电源等效削峰容量修正系数的计算流程如图6所示。

图6 光伏电源等效削峰容量修正系数的计算流程

5 算例

假设配电网已接入光伏电源的总容量为900MWp，且计划新增100MWp光伏电源，即光伏电源的接入容量将增至1000MWp。采用传统负荷预测方法，可预测得到区域电网日间高峰负荷和晚间高峰负荷分别为7000MW和6500MW。

对该电网光伏-负荷综合功率最大值的预测过程如图7所示。为简化说明，用3天的历史数据进行光伏电源的电力电量预测。根据该地区已建光伏电源的相关统计数据，经计算，光伏电源在日间峰荷时段的平均发电功率为296.6MW，光伏电源白天峰荷时段的平均削峰容量为230MW。

图7 光伏-负荷综合最大功率的预测流程

若假设所有光伏电源的最大发电效率均为1，则可得1000MWp光伏电源的最大发电功率为：

由于传统负荷日间最大功率和晚间最大功率的预测值分别为7000MW和6500MW，则可得：

即1000MWp光伏电源的削峰容量为257.4MW，考虑光伏电源削峰作用后，光伏-负荷综合最大功率的预测值为6742.6MW。

6 结语

与常规电源相比，分布式光伏电源受光照、温度、风向等天气及环境因素的影响很大，其输出功率呈现出显著的随机性和群发性。本文对杭州电网的负荷特性以及某60 kWp分布式光伏电源接入后系统的等效负荷特性进行统计和分析，发现系统的最大负荷水平和峰荷持续时间均有明显下降，削峰作用显著，且光伏电源的接入容量越大，削峰效果越好。但是由于光伏电源本身的波动特性，光伏电源接入系统后，等效负荷的波动明显增加。这一特性给电力系统的规划设计带来更多新的不确定因素，增大了系统等效负荷预测的难度。

通过光伏电源接入后对负荷预测（最大负荷及负荷电量）的影响分析，说明了光伏电源等效削峰容量及等效发电量的计算方法，可供开展配电网规划设计时参考。

[1]FARID K.Intergration of Photovoltaic Power Systems in High-Penetration Clusters for Distribution Network and Mini-Grid[OL].jan.2009.http∶//canmetenergy.nrcan.gc.ca/eng/renewables.

[2]赵波.大量分布式光伏电源接入对配电网的影响研究[J].浙江电力，2010（6）∶5-8.

[3]桑妲.小型光伏发电系统并网对电网的影响[J].上海电力，2008（2）∶132-134.

[4]王敏，丁明.含分布式电源的配电系统规划.电力系统及其自动化学报[J].2004，16（6）∶5-8.