考虑输变电工程造价的短期光伏发电控制

  关键词：输变电电网；工程造价；短期光伏功率；电力系统调度
 

  经实际运行可知，光伏发电存在波动与间歇等特性，一般大规模的光伏电站并网在正常运行过程中会对电力系统的供需均衡性、安全稳定经济性和电能质量等方面产生不容忽略的影响。高效协调控制光伏功率有利于电力系统的调度部门进行统筹安排，实现常规电源与光伏发电站之间的相互配合，及时对调度计划进行相应调整，科学配置电网运行模式，不仅能够高效减少光伏接入对电力系统产生的不良影响，提升电网运行安全与可靠性，还可有效降低电网的旋转备用容量以及整体运行成本，充分使用太阳能资源，以此减少输变电工程造价，并实现综合效益最大化。当前光伏系统功率协调控制精确性还无法高效满足电网调度需求，已经成为了光伏发展过程中一个瓶颈。由此，改进和优化光伏功率协调控制模型，以更好地适应电网调度是当前亟待解决的问题，值得深人研究。杨锡运等Ｍ考虑到电网运行的安全性，针对园区典型日负荷提出了一种储能系统，用以改变功率参数，进行负荷状态控制，依据输入向量实现光伏功率协调控制。耿嘉胜等针对实际工况中刮板输送机电机功率不平衡的问题，介绍并提出了包括硬件结构与软件设计两个方面的功率协调控制系统，在一定程度上为刮板输送机驱动电机功率控制研究提供新思路。刘涛等将电导増量法引入协调控制中，并将电导增量法和模型的算法相互结合，实现各种环境下光伏发电系统有效跟踪，利用性能指标函数对控制变量动作进行评价和估算，以此实现Ｐ－Ｕ曲线协调控制。上述光伏功率协调控制相关研究成果中，仅考虑到简单的天气影响，对于分量之间的影响考虑的比较少，没有考虑非平稳行为在协调控制中的影响，对于协调控制结果的输出会产生不利影响。为此，提出基于ＥＬＭ＿ｋ（ＥＬＭ－ＫＮＮ，极限学习机特征映射的Ｋ最近邻算法）的短期光伏功率协调控制算法。本文算法的创新之处在于将气象变量与工程造价通过协调控制模型直接联系起来，可减少中间环节的冗余数据量，在最大程度上实现考虑输变电ｉ程造价的短期光伏功率协调控制。

  在电力系统运行过程中，少不了规划评审辅助决策系统，该系统能够将原本分散和孤立的信息数据整理归纳存储，并进行统一管控，以此得到数据资源的融合结果。在该系统中，输变电工程造价是需要考虑的一个重要因素，其关系着电力系统运行成本，对于整体电网运行中规划评审辅助决策而言极为重要ａ光伏发电系统功率输出随机性强，波动性大，负载突加或突减的时候会影响输出电压的稳定性，因此光伏功率协调控制可以达到调节电压的目的，确保了整体输变电工程的稳定性即为输变电工程造价评估提供更适宜的环境。相对应的，电网调度是输变电工程造价比较重要的影响因素之一，而经上述内容可知光伏功率协调控制对于电网调度而言非常重要。由此说明，输变电工程造价也限制光伏功率协调控制的成本投人水平，光伏发电系统功率输出受到限制，输变电工程造价和光伏功率协调控制具有很强的关联性。综上，强化电网规划，构建协同一体化的运行机制均离不开光伏功率协调控制。考虑到输变电工程造价，对短期光伏功率进行协调控制的详细过程如下所示。

  1．1光伏功率协调控制影响因素

  1．1．1太阳辐照情况

  经长期测试研究可知，光伏功率变化主要影响因素为气象条件，例如太阳辐照情况、温度等均会对光伏输出功率产生影响。其中，太阳辐照情况和输出功率之间存在的关联性最高。光伏电池中光电流和太阳辐照存在线性关系，太阳辐照度在１００至１０００Ｗ／ｍ２并为恒温时，太阳的辐照度越大则光电流就会越强，此时光伏电池开路电压基本恒定，因此输出功率和太阳辐照度存在正比关系。综上，将和输出功率相应时刻的太阳辐照度当作主要协调控制指标，图１为太阳辐照度变化与光伏输出功率之间的影响情况。温度和光伏电池运行温度对输出功率产生的影响较为显著，电池组的光电转换效率会在温度升高的情况下逐渐降低。部分气象参数会对太阳辐照度产生直接影响，和辐照度之间有非常大的关联性，能够在一定程度上将辐照度整体变化情况反映出来。例如相对湿度的不断増加，会致使太阳辐射逐渐减弱，会间接地影响输出功率。

  １．１．２辐照度

  因辐照度在天气种类识别中可以起到决定性的作用，因此应该综合考量日实时辐照度和辐照度均值之差对时间的三阶导数，三阶导数主要用于纯理论分析，可以更逼近需要的辐照度值。

  １．１．３其他局部因素

  除了上述影响因素，云量和云状以及风速等均和辐照度存在相关性。温湿度、风速和能见度等是区分晴雨天种类的特征因子，其中能见度、辐照度能够当作区分阴天和小大雨天气种类的特征因子。温湿度、能见度以及辐照度都能够提取出最大值当作特征因子。因风速有波动性，能够通过其导

数当作描述局部变化特征的一个指标。

  １．２基于经验模态分解的光伏功率序列分析

  在信号处理方面，经验模态分解法依据信号原来的局部特征时间尺度，针对相对复杂的信号函数实行分解操作，获取有限本征模态函数ＩＭＦ，通过分解操作使得瞬时频率具备了物理意义。利用对各ＩＭＦ实行Ｈｉｌｂｅｒｔ变换（Ｈｉｌｂｅｒｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，希尔伯特变换）操作，能够得到各ＩＭＦ在时间不断变化下产生的瞬时频率与瞬时幅值，以此能够获取较为完整的非平稳信号时频情况。综上，ＩＭＦ分量之间互为影响被隔离，尽量地降低非平稳行为对短期光伏功率协调控制产生的影响。ＩＭＦ可以更为显著地突出原始数据存在的局部特征，利于历史数据变化规律挖掘Ｐ＿ＷＩ。上述利用对历史功率序列实行ＥＭＤ操作，分解获取一组ＩＭＦ分量，更为清晰地得到了历史功率细节和趋势项，为短期光伏功率协调控制奠定了可靠的基础。

  １．３基于ＥＬＭ＿ｋ的短期光伏功率协调控制

  根据上述影响因素和功率序列预处理，引入ＥＬＭ＿ｋ实现短期光伏功率协调控制在线协调控制模型通过队列的方式对在线历史样本的总集合进行更新。该模型可以直接协调控制某时刻光伏功率，如果要同时对下一时刻光伏功率进行协调控制，可依据当前时刻协调控制值更新运算得到。

  为了验证基于ＥＬＭ＿ｋ的短期光伏功率协调控制算法可行性，进行相关性测试。实验将某光伏系统当作目标对象，针对某年的９月２２日系统功率进行协调控制。基于９月２２日最新的天气预报数据，利用对光伏电站和气象环境每天监测数据的整体变化情况分析，选择７５个采样点采集实验所需数据，每间隔ｌＯｉｎｉｎ是一个采样点。采样点辐照度情况、温度及相应输出功率信息数据情况，采样时间为６点开始，１８点结束。将本文算法与文献和方法进行对比，其中成本造价最高的为文献方法，仅在起始点和结尾点产生较小成本，而最低的为本文算法，在整个验证过程中其曲线波动情况保持稳定，说明本文算法运行精度高，具有可实践性。这是因为该算法为了提高协调控制精度，将气象因素与影响成本运行的各项指标直接联系起来，首先对影响光伏功率输出的各项因素指标进行了分析，并对其中较为关键的因素——气象因素进行了分类，为后续协调控制提供了支撑；然后基于ＥＭＤ对光伏功率序列进行预处理分析，实现了分量之间互为隔离，尽量防止相互影响的情况，降低了非平稳行为对短期光伏功率协调控制产生的影响，为短期光伏功率协调控制奠定了可靠的基础；最后在功率协调控制过程中优化参数，进一步提高了光伏功率协调控制的精确性，降低了工程造价。

  ３结论

参考文献：