间歇性光伏电源高渗透率接入情况下,迫切需要精细评价和准确预估发电功率在不同时间尺度下的波动特性,以便能采取相应的技术措施平抑或补偿波动功率,为此,本项目将摒弃以往单时间尺度分析方法,在统一的多时间尺度理论框架下对光伏发电功率的波动特征进行研究。在提出适合描述光伏功率波动特性的评价指标基础上,通过对光伏发电系统的数值仿真以及对光伏阵列阴影效应的物理试验,分析各时间尺度上光伏功率波动和外界因子扰动的自相关性和互相关性,以及二者之间跨时间尺度相关性,从而揭示宏观时间尺度外界扰动与细观时间尺度功率波动之间的耦合及传递规律,并最终给出能定量描述二者相关性的数学模型。若本研究获得重大进展,可通过对宏观时间尺度的外界扰动及系统状态进行观测或预报,实现向下推绎或预估细观时间尺度的光伏功率波动特性,为电力系统平抑光伏发电功率波动提供指导性的依据。
Grid Tied PV System;Power Fluctuation;Multi-TimeScale Coupling;Cloud Shading;Power Forecasting
大规模并网光伏发电系统逐渐投入电网运行。虽然光伏发电输出功率宏观上呈现规律性和周期性,而在细观时间尺度上具有极大的间歇性及随机性,当现有电网大规模接入这些可调控性差的电源时,将会给电网安全稳定带来隐患。因此,建立光伏发电系统输出功率的波动特性模型,提前规划并采取合适的技术措施平抑或补偿光伏功率波动进而改善其电能质量,是现阶段提高电网对光伏接纳能力最为迫切的研究工作。据此,本项目开展了如下研究(1). 建立了完整的并网光伏电站发电过程计算和仿真模型,编制了Matlab算法软件库,算法模型涵盖了晴天地面斜面总辐射计算、光伏组件工作温度估计、任意工作条件下光伏组件(阵列)I-V特性及最大功率计算、光伏逆变器静态效率拟合及MPPT动态效率分析等。(2). 利用常规光伏电站长期运行观测历史数据,对小时、日及季节尺度下的功率波动及变化趋势进行了分析,得出了各时间尺度下影响光伏发电功率的气象因子及其显著程度。建立了高时间分辨率的光伏发电及气象要素观测试验平台,分析了小时以下时间尺度的光伏发电功率波动特性。(3). 建立了光伏电站全天空成像观测平台,提出了天空云层识别及区域分割方法,在此基础上发现了云量数据时间序列与光伏发电功率波动之间的强相关性,继而建立起短时间尺度下光伏功率波动与长时间尺度气象要素变化之间的关系。通过本项目的研究,揭示了气象因子和环境要素与光伏发电功率之间的多时间尺度相关性,从而使从粗时间尺度观测数据推绎细时间尺度的光伏功率波动特性成为可能。