智能电网环境下光伏发电系统的优化运行策略

引言

近年来，全球能源格局正经历深刻变革，在可持续发展理念的驱动下，太阳能作为清洁能源的重要组成部分，其开发利用逐渐成为能源领域关注的焦点。光伏发电技术通过光电转换机制，为能源转型与生态保护提供了可行路径。而智能电网凭借先进的信息通信技术与自动化控制手段，构建起高效协同的电力运行体系。在智能电网的发展进程中，光伏发电系统的接入既为电力系统注入新动能，也对系统运行管理提出新要求。探索适用于智能电网场景的光伏发电系统优化策略，提升其运行效能与电网适配性，已成为电力行业亟待解决的关键问题。这一研究方向对于推进可再生能源规模化发展、完善能源结构布局、强化电力系统韧性具有重要参考价值。

1 智能电网与光伏发电系统融合的意义

1.1 促进清洁能源消纳

随着智能电网时代的到来，电力系统运行的复杂性显著提升。在这一背景下，光伏发电作为未来可持续能源发展的重要组成部分，其优化运行尤为关键。智能电网依托先进的信息处理与资源调配技术，可实现对光伏发电系统运行状态及电网负荷的动态监测与分析。通过科学的调控策略，有助于优化光伏电能的输送过程，在一定程度上缓解弃光问题，提升太阳能资源的利用效能。这一过程对推动清洁能源的规模化应用、促进能源结构低碳化转型，具有积极的促进作用。

1.2 提高电力系统稳定性

光伏发电输出功率受光照强度、气象条件等因素制约，存在一定程度的间歇性与波动性特征。在智能电网架构下，借助前沿监测技术及调控手段，可实现对光伏发电系统运行工况的动态感知。基于功率波动情况，电网运行模式与负荷调配方案能够得到相应优化。此外，通过与传统火电、水电及储能装置等多元电源协同运行，可有效缓解光伏发电的不稳定性，进而提升电力系统运行的稳定性与可靠性，为持续稳定供电提供有力保障。

1.3 推动电力系统智能化发展

光伏发电系统并入智能电网，为其发展带来了新的技术诉求与潜在契机。若期望实现光伏发电系统与智能电网的深度融合，可在电网建设及运行管理环节，适度引入物联网、大数据、云计算等前沿信息技术、通信技术及自动化技术。通过这些技术的合理运用，有望推动电力系统逐步向智能化转型，在提升运行效率与管理效能的同时，助力电力资源的优化配置与高效利用。

2 智能电网环境下光伏发电系统的优化运行策略

2.1 高精度功率预测

2.1.1 基于多源数据的预测模型

气象数据（如光照强度、温度、湿度、风速等）、历史发电数据及地理信息数据等多源信息，为构建光伏发电功率预测模型提供了丰富素材。通过机器学习、深度学习领域的神经网络、支持向量机等算法，对海量数据进行挖掘分析，探索数据间的潜在关联，或可提升预测模型的精准度与可信度。以某地实践为例，整合多年气象数据与光伏发电系统运行数据后，构建基于深度学习的短期功率预测模型，有望实现未来数小时至数天发电功率的有效预估。

2.1.2 实时滚动预测与修正

鉴于光伏发电功率易受天气变化等因素干扰，单次预测结果可能存在一定偏差。为此，实时滚动预测方法具备一定应用价值，通过持续更新输入数据，对预测结果进行动态优化。可考虑以 15 分钟或 30 分钟为周期，结合最新气象条件与系统运行状态，重新测算预测结果，使预测值尽可能贴近实际发电功率变化趋势，为电网调度运行提供参考依据。

2.2 储能系统优化配置与应用

2.2.1 储能容量与类型选择

在智能电网环境下，可依据光伏发电系统的规模、发电特性以及电网实际需求，探讨储能系统容量与类型的适配方案。对于小规模分布式光伏发电系统，锂电池、铅酸电池等储能设备或许能满足其在短期功率调节和备用电源方面的需求；而大规模集中式光伏发电系统，液流电池、压缩空气储能等大容量储能技术，或可为光伏发电功率的平滑调节与长时间能量存储提供有效支持。在确定储能容量时，需综合考量光伏发电的波动范围、电网调峰需求、储能设备充放电效率等要素，以寻求经济效益与技术效果之间较为理想的平衡点。

2.2.2 储能系统控制策略

构建合理的储能系统控制策略，有助于推动储能系统与光伏发电系统的协同运行。当光伏发电功率超出负荷需求时，可尝试控制储能系统进行充电操作，将多余电能进行储存；在光伏发电功率不足或电网处于负荷高峰阶段时，则可考虑控制储能系统放电，以此补充电力供应。通过对储能系统充放电控制策略的优化，在一定程度上能够使光伏发电输出功率趋于平稳，减轻对电网的冲击，同时还有望提升储能系统的利用效率，延长其使用周期。例如，基于模型预测控制的储能系统控制策略，可根据光伏发电功率预测值与电网负荷预测值，对储能系统的充放电计划进行提前规划，从而探索实现储能系统优化运行的有效途径。

2.3 电网协调控制与互动

2.3.1 电压与频率调节

在智能电网架构下，可借助无功补偿装置及自动发电控制（AGC）系统，对光伏发电系统接入后电网的电压与频率进行适度调控。当光伏出力波动引发电压变化时，无功补偿设备可尝试调整无功功率输出，以促进电网电压趋于平稳；若出现频率偏移，AGC 系统能够基于频率偏差，探索性地协调光伏及其他电源的出力，力求将电网频率维持在合理区间。

2.3.2 分布式电源协同运行

智能电网环境下，多种分布式电源如风电、生物质发电等与光伏发电并存。若能实现这些电源间的协同运行，或可充分挖掘各电源潜力，提升能源利用效率与电网稳定性。通过构建分布式电源协调控制模型，综合考量发电特性、运行成本、环境影响等要素，尝试优化发电任务分配与电源组合。

结束语

在智能电网环境下，光伏发电系统的优化运行对可再生能源发展与电力供应安全具有重要意义。高精度功率预测、储能系统优化配置、电网协调控制互动及系统优化调度管理等策略，为解决光伏发电间歇性、波动性及并网稳定性问题提供了思路，有助于提升发电系统效率、稳定性与可靠性。从部分实际应用情况来看，这些策略展现出一定的可行性与成效。未来，伴随智能电网和光伏发电技术的持续演进，仍有必要围绕优化运行策略开展更深入的研究与探索，这或能推动光伏发电系统在智能电网中更广泛的应用与更长远的发展，助力能源结构绿色转型与全球能源可持续发展目标的实现。

参考文献

[1] 张小刚. 新能源光伏发电系统技术探析［J］. 水利电力技术与应用，2024，6（4）：58-60.

[2] 梅生伟，朱建全. 智能电网中的若干数学与控制科学问题及其展望［J］. 自动化学报，2013，39（2）：119-131.

[3] 肖先勇，郑子萱“. 双碳”目标下新能源为主体的新型电力系统：贡献、关键技术与挑战［J］. 工程科学与技术，2022，54（1）：47-59.