分布式光伏发电上网负荷自动监控与智能分析

针对分布式光伏发电上网负荷的特殊性及有效监控手段的缺乏,设计开发了分布式光伏发电上网负荷自动监控与智能分析系统。该系统采用采集终端设备对分布式光伏发电用户上网表计数据进行实时采集,每个采集终端设备都是一个监测点,所有采集数据传送至系统主站进行分析。系统主站应用服务通过逻辑判断及算法推演对采集的实时数据进行智能分析,发现异常用户自动触发声光电报警并对该异常用户进行地理位置定位。     

基于分布式光伏发电量预测分析的运行优化策略研究

针对目前分布式光伏发电系统发电量的影响因素较多,不易预测,与其他发电系统之间运行优化策略不完善等问题.文章参考国内外光伏行业大数据应用的典型经验,基于光伏发电数据和用户的负荷需求数据,提出了一种基于RBF神经网络的光伏发电量预测和负荷预测模型,通过对数据的归一化处理和对天气因素的量化和相似度处理,对未来一段时间内的光伏用电量和负荷进行预测;采用青岛市某光伏电站的实际数据进行学习和预测,取得较好效果,从而验证了模型的可行性.此外通过对负荷的预测和对发电量的预测数据,以经济性能最优为目标制定了运行优化策略,实现了光伏发电的有效利用,使发电侧和负荷侧功率平衡,大大降低了网损和线损,提升了分布式光伏用电可靠性和经济性.     

用电信息采集系统中分布式光伏发电量缺失值修复方法的研究

受采集设备故障、通信信道不稳定以及外界干扰等诸多因素的影响,用电信息采集系统在采集分布式光伏的发电量时会发生失败,造成用电信息采集系统中分布式光伏的发电量存在缺失值,进而影响基于分布式光伏发电量所开展的各类分析,如分布式光伏发电量预测、分布式光伏所在台区的线损分析等。为解决上述问题,本文提出了"同一地理区域内分布式光伏的发电量曲线具有很强的相关性"这一推论,并通过计算某地理区域的周发电量曲线相关系数矩阵验证了该推论的正确性。基于该推论,本文提出了周发电量趋势曲线的概念,以表征某一地理区域内分布式光伏发电量曲线的波动规律。基于周发电量趋势曲线提出了一种用电信息采集系统中分布式光伏发电量缺失值的修复方法,通过算例分析验证了该方法有效可行。     

大数据技术在分布式光伏用户管理中的应用

依托大数据技术利用科学统计方法进行分析可以对分布式光伏发电的趋势、异常情况进行甄别,对分布式光伏用户管理发挥巨大作用,介绍了箱线图法工作原理,利用该方法分析了某地区分布式光伏用户发电量异常情况,由此说明了大数据技术在分布式光伏用户管理应用中的重要性和可行性。     

计及光伏预测的直流微电网能量调度研究

针对孤岛微电网负荷用电与分布式能源发电的变化带来的网损增大,系统可靠性下降的问题,提出一种决策者的分布式控制方法,对微电网用电进行调度管理。根据相似日原理,采用退火算法优化BP神经网络,预测未来1天的光伏发电量,采用决策者的分布式控制调度微电网的能量,实现微电网昼夜运行切换时发电侧与用电侧的用电平衡。通过采集整理实验平台光伏数据进行光伏发电预测实验,建立系统模型进行能量管理实验,实验结果证明了能量管理方法的可行性和有效性。     

太阳能光伏发电在大庆油田的应用

正太阳能光伏并网电站结合数据监控系统,检测太阳能光伏并网运行情况,与Internet连接实现电站远程控制、数据共享。光伏并网系统分为集中式光伏发电和分布式光伏发电。集中式光伏发电所发电量直接送入公共电网,相当于一个独立的发电项目,后者指在用户附近建设光伏发电站,所发电量以用户自用为主。1大庆油田光伏发电资源条件实施光伏发电需要一定的资源条件:日照资源、安装场地和负荷消纳。大庆油田位于黑龙江西部和松嫩平原北部,总面积约     

光伏发电影响因素分析和短期光伏出力预测研究

近几年,在国家政策大力扶持下,光伏产业作为战略性新兴产业,得到了井喷式的发展。光伏发电现状和发电预测日益成为大家关注的焦点。根据浙江省绍兴地区 2017年以来光伏用户的发电量数据,从季节、天气、温度、光照等不同因素对光伏发电效率影响进行了分析,并提出了一种短期光伏发电出力和发电量测算的方法,从而为本地区分布式光伏发电量预测、光伏工程选址、光伏运维管理提供依据。     

基于平均影响值-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法

随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,以及国家补贴政策具有长期性,出现了很多不法用户以虚假记录发电量骗取国家补贴的行为.针对现有的分布式光伏防窃电技术,提出了一种基于平均影响值(MIV)-启发式前向搜索的异常光伏用户识别方法.通过获取同一地区的标杆光伏用户及其他光伏用户在同一时段的发电数据,利用原始数据训练BP神经网络,...     

分布式光伏发电并网计量点配置研究

合理选取与配置分布式光伏发电并网的计量点,对上下网电量、发电量的准确计算和计量装置的安全稳定运行有着非常重要的影响。介绍了分布式比伙发电系统的背景与原理,并分析了分布式光伏发电并网仔往的问题。结合分布式光伏发电特点与电能计量点的设置原则,详细研究了分布式光伏发电高／低压并网以及小同运营模式下的并网计量点与关口计量点的选取与设置问题。针对可能出现的光伏并网用户窃电的情况进行原理分析与实验验证,并提出了解决办法。     

电网公司投资分布式光伏发电系统的典型运营模式分析

针对电网公司投资运营分布式光伏发电的典型模式进行了分析。依据现行能源与电力政策,系统总结和分析了分布式光伏发电项目可行的商业运营模式及其收益来源,提出了"自发自用、余量上网"、"全额上网"、"市场化交易"等模式下预期成本和收益计算方法。以贵州省典型参数为例进行了量化分析,得到了分布式光伏发电在各种典型模式下的初始成本、年收益、静态投资回收期等,并对分布式光伏发电系统的单位典型造价、项目所在地的光伏发电年利用小时数、光伏发电补贴、用户电价等对项目经济性的影响进行了分析。     

基于分时长短期记忆神经网络的光伏发电超短期功率预测

准确预测光伏发电功率对电力系统运行调度至关重要。提出一种基于Spearman相关系数和分时长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法。首先利用Spearman相关系数分析每个时刻下影响光伏发电功率的因素,选取相关度高的影响因素作为长短期记忆网络模型的输入变量;然后,对每个时刻建立一个基于长短期记忆网络的预测模型,实现分时光伏发电功率的预测。最后,利用实际光伏发电站的历史发电功率和数值天气预报数据进行案例分析。结果表明,所提方法比单一长短期记忆网络预测模型具有更高的预测精度。     

基于相似日理论的光伏发电系统输出功率预测

光伏发电系统的输出功率受到太阳辐照强度、辐照时间、气温等多种气象因素的影响,具有一定的时变性和随机性。对各种气象影响因素进行合理的选取和处理,由于具有相似气象条件下的光伏阵列输出功率具有较大的关联性,基于差异性和相关性原理,提出了选择光伏阵列输出功率相似日的方法,设计了基于相似日选取和BP神经网络的光伏阵列输出功率预测模型,利用我国某地光伏发电系统的实测数据对模型进行了验证,结果表明模型有较好的预测精度,具有一定的实用性及可行性。     

配电网中分布式电源接入体系研究

分布式电源的产生,对配电网的安全、可靠、经济运行提供了巨大支撑,有效缓解了能源危机及环境问题。在分布式电源接入过程中,需要考虑不同的接入等级、接入容量及位置对配电网带来的影响。针对配电网中分布式电源的接入,分析了分布式电源接入对配电网的影响及分布式电源接入配电网应遵守的相关约束条件;综合考虑了不同因素,提出了配电网中分布式电源的接入体系,详细介绍了分布式电源接入准入容量和最优接入容量计算原则及方法;在所提分布电源接入体系基础上,实现了在典型光伏系统接入33节点配电网中,验证该体系有助于指导分布式电源的接入。     

混合储能提高光伏低电压穿越控制策略的研究

低电压穿越(Low-Voltage Ride Through,LVRT)是影响光伏并网发电系统稳定运行的重要因素。针对这一现状,文中提出了一种混合储能(Hybrid Energy Storage System,HESS)的控制策略来解决,HESS由蓄电池储能系统(Battery Energy Storage System,BESS)和超导磁储能系统(Superconducting Magnetic Energy Storage,SMES)构成。采用低通滤波的方法将不平衡功率分频,为HESS分配功率指令。当光伏并网发电系统正常运行时,HESS用于平抑功率波动。当出现短路故障时,采用无功电流注入的策略使光伏逆变器发出无功功率,此时不平衡功率仅由SMES吸收,BESS不参与运行。通过SMES与光伏逆变器的配合,顺利实现LVRT过程。所提方法能够提高光伏发电系统的低电压穿越能力,减小功率波动对电网的冲击,有一定的实际应用价值。     

基于空间相关性的分布式光伏实用化功率预测及误差分析

低压接入的分布式光伏容量激增,其出力随机性对调度部门的负荷预测以及电网安全运行带来严峻挑战。提出一种适用于低压接入的分布式光伏功率预测方法,首先基于空间相关性原理为分布式光伏匹配集中式光伏电站作为功率预测参照,通过日发电量数据建立二者的出力关系,推算分布式光伏在运容量;随后利用参照电站的功率预测值对分布式光伏的功率预测进行初步推算;定义分布式光伏容量折算系数,详细推导出该方法的3类误差来源,提出一种基于分时电量比的误差修正策略。以张家口地区分布式光伏为例,验证了修正后的功率预测方法具有较好的预测精度。     

Optimal Weekly Operation Scheduling of Pumped Storage Hydropower Plant Considering Optimal Hot Reserve Capacity in a Power System with a Large Penetration of Photovoltaic Generation

In recent years, a large amount of photovoltaic (PV) generation capacity has been installed in power systems. However, the power output from the PVs is random and intermittent in nature. Therefore, PV generation poses many challenges to power system operation. To estimate the impact of these issues on power system operation, we propose an optimal weekly demand and supply simulation method considering large penetration of PV generation. In this paper, an operation scheduling method considering optimal hot reserve capacity is studied. The effectiveness of the proposed method is shown by using Monte Carlo simulation.     

Data acquisition,power forecasting and coordinated dispatch of power systems with distributed PV power generation

The integration of photovoltaic (PV) power generation with highly random and intermittent characteristics has posed significant challenges to the safe and economic operations of power systems. This paper establishes an entire operation structure covering PV data acquisition, PV power forecasting, and coordinated dispatch of power systems with large-scale behind-the-meter distributed PV units. The PV data acquisition method provides training data for the power forecasting model, and then the forecasting results serve as the references for developing coordinated dispatch strategies. Real-world systems and numerical studies validate the effectiveness and superiority of the proposed operation structure.     

基于双层BP神经网络的光伏电站输出功率预测

光伏电站输出功率对电网调度有很大影响,但受到太阳辐射强度和气象因素的影响,光伏电站输出功率具有随机性和不可控性。为合理利用光伏发电系统,建立一种基于气象预测信息以及BP神经网络的光伏电站输出功率预测模型。通过相关性分析确定影响光伏出力的影响因子,结合历史数据和气象因素进行模型训练和功率预测。文中主要提出一种新的预测模型-双层BP神经网络模型,通过对某光伏电站预测结果与实测值对比,结果表明该方法能有效提高光伏电站输出功率预测精度,对发电计划的制定有较好的参考价值和实用价值。     

基于时变因素的光伏发电系统可靠性评估

随着光伏发电的大规模发展,光伏电站的可靠性水平愈加受到重视。提出一种基于时变因素的光伏发电可靠性评估方法,通过分析光伏发电系统运行机理、元件失效模式及其对输出功率的影响,建立系统输出功率的概率模型,形成光伏系统可靠性评价指标,并构造光伏发电系统六状态空间模型。基于序贯蒙特卡洛方法,综合考虑气候条件、元件老化和光照强度,对某50 MW光伏电站运行可靠性进行评估。仿真结果表明,该模型及指标可有效反映系统的实际运行情况、出力水平和故障情况,为光伏电站运维提供支撑。