光伏发电与储能系统协同优化配置及运行策略研究

引言：近年来，随着全球能源短缺和环境污染问题日益突出，大力发展可再生能源已成为世界各国的共识。作为可再生能源的重要组成部分，光伏发电因其清洁、安全、便利等优点，受到广泛关注。但是，光伏发电也存在间歇性、随机性和波动性等问题，直接并网会对电网的安全稳定运行产生不利影响。引入储能系统与光伏发电协同优化，通过储能系统的调节作用平抑光伏出力波动，可有效解决上述问题。本文将围绕光伏发电与储能系统协同优化配置及运行策略展开研究。

1 光伏发电与储能系统协同优化配置的价值

1.1 提高能源利用效率

光伏发电作为清洁可再生能源，在减少化石能源消耗、缓解能源紧缺方面具有重要作用。但是，光伏发电容量受到日照强度、昼夜更替、天气变化等自然条件的影响，出力呈现间歇性、波动性特点。在阳光充足的时段，光伏电站会迅速达到峰值发电量，可能远远超过电网负荷需求，如果无法及时消纳，就会造成大量清洁电能的浪费。储能系统如蓄电池、飞轮等可以在发电量充裕时充电，在发电量不足时放电，平滑光伏发电的波动，匹配电力供需，提高光伏电站的综合利用效率，最大限度减少弃光限电，将更多的可再生能源电力送至用户，是实现光伏发电高效利用不可或缺的技术手段。

1.2 增强电网稳定性与可靠性

大规模光伏电站并网会对电网的安全稳定运行带来诸多挑战，光伏发电具有不可控、难预测等特性，其随机性、波动性会引起电网电压、频率的大幅波动，降低电能质量，影响用户设备的正常运行。当光伏出力骤降或远低于预测时，也会造成电网备用容量不足、有功功率平衡被打破，引发电网失稳甚至崩溃。储能系统可充当电网运行的“稳压器”和“调节器”，快速响应电网电压、频率波动，提供毫秒级的调频、调压服务，平抑光伏发电引起的功率震荡，维护电网稳态和动态指标，提高并网点的电压合格率，降低弃光限电风险。配置合理容量的储能，可显著提升光伏发电并网规模，减少电网侧配套设施投资，在保障电网安全运行的同时，实现更大比例可再生能源的消纳。

1.3 降低能源成本

光伏发电已具备了一定的经济性，度电成本不断下降，但受限于先天的间歇性与不稳定性，难以完全替代传统电源。为提高光伏发电的并网比例，电网需要配置大量的传输、调峰设施，以及旋转备用容量，导致初始投资和运行成本居高不下。引入储能系统与光伏发电协同优化运行，可显著降低电网配套设施的建设规模和投资强度。储能系统可在电价低谷时段充电，在用电高峰或电价昂贵时段放电，平移峰谷负荷，削减尖峰用电，参与电力市场峰谷电价套利，获得可观的经济效益。此外，分布式光伏配置就地储能，可就近满足用户侧用电需求，实现“自发自用、余电上网”，减少电力在电网长距离输配过程中的损耗，节约输配电网投资。对于工商业用户，分布式“光伏 + 储能”系统可显著降低企业用电成本，提高供电可靠性，减少因停电造成的经济损失。

2 光伏发电与储能系统协同运行策略

2.1 基于实时数据的运行策略

光伏发电与储能系统的协同运行需建立在充足的实时数据基础之上。利用物联网、传感器等技术对光伏电站进行全方位监测，采集电池板温度、辐照度、风速等环境参数，逆变器输出电压、电流、功率等性能参数，形成秒级、分钟级的光伏功率数据[1]。对储能系统的关键参数如电池荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)、充放电功率、能量转换效率等实现实时采集和分析。

利用边缘计算或云计算平台对海量异构数据进行清洗、存储和挖掘分析，借助机器学习算法对光伏发电进行超短期、短期功率预测，结合储能调度运行策略，形成分钟、小时、天尺度的协同运行计划[2]。在实际运行过程中，能量管理系统(EMS)根据光伏、储能、负荷和电网的实时状态，动态优化充放电策略和功率调度方案。比如在光伏出力过剩时，EMS 及时将功率输送至储能系统充电；在用电高峰时段，当光伏出力不足时，EMS 控制储能释放电量以满足负荷需求。

2.2 多目标协同运行策略

光伏发电与储能系统的协同运行面临“新能源消纳”、“经济性运行”、“电网支撑”等多个技术经济目标，不同目标之间可能存在一定的矛盾。从提高光伏利用率的角度，储能宜“充多放少”，但频繁浅充浅放会加速储能系统的损耗，影响使用寿命，若储能长时间保持高荷电状态以备电网调用，又会错过根据电价差获利的时机[3]。因此，需要建立多目标协调框架，在系统全生命周期内权衡各类效益和成本，寻求满意解。一种思路是构建多时间尺度、源-网-荷-储协同优化模型，目标函数涵盖新能源利用率、运行成本、电网惩罚/奖励等项，约束条件包括潮流平衡、设备容量和运行参数限制等，求解日前、日内各时段的最优运行策略。

2.3 运行策略的仿真与验证

光伏发电与储能系统的协同运行策略涉及众多不确定性因素，为确保各类策略达到预期效果，有必要在项目投资决策和工程实施前开展严谨的仿真论证工作。通过对光储系统的装机容量、拓扑结构、控制模式等关键参数进行全面考量，研究人员可在 MATLAB/Simulink、PSCAD 等主流软件平台上构建高精度仿真模型。项目所在地的典型气象年数据(TMY)、负荷用电曲线等外部条件是开展仿真研究不可或缺的输入依据，工程师据此设计如正常天气、极端天气、用电高峰、电网故障等多种运行工况，以全面评估策略在复杂环境下的适应性[4]。仿真测试的核心在于对比分析不同运行策略(如基于规则、基于优化、基于人工智能等)的综合表现，量化考察光伏利用率、日充放电次数、电池寿命、供电可靠率、弃光限电率、运行成本等关键性能指标。

结束语

光伏发电与储能技术的深度融合，是推动能源电力系统低碳化、智能化转型的重要途径。科学合理地配置光伏与储能容量，制定多场景、多目标的协同运行策略，对提高可再生能源利用效率、保障电网安全稳定运行具有重要价值。未来，随着光伏、储能技术的进步和成本下降，二者将进一步耦合为一体化智慧能源系统，为构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系提供有力支撑。

参考文献

[1]汪宇文,王金玉.虚拟储能系统与分布式光伏储能协同优化探究[J].中国新技术新产品,2025,(09):125-127.

[2]唐铭泽.智能电网分布式能源协同优化控制方法研究[D].华北电力大学(北京),2024.

[3]朱小林,刘昌,满奕,等.考虑碳交易和储能系统的风光火协同优化运行[J].华北电力大学学报(自然科学版), ,2025,52(01);66-73+94

[4]张雨曼,刘学智,兰琛.基于分解协调方法的光储系统配置——运行协同优化[J].电力需求侧管理,2021,23(02):2 )-36+62 .