2023年中国光伏技术进展综述

2023年中国光伏技术发展迅速,从晶体硅、硅片、晶体硅太阳电池及其光伏组件、薄膜太阳电池及其光伏组件、新型太阳电池、光伏发电系统集成与应用、光伏功率变换器及平衡部件、光伏电站全生命周期数智化技术、光伏发电标准及实证测试、太阳电池光电转换效率等方面对2023年中国光伏技术发展情况进行了系统总结,客观描绘了中国光伏技术创新地图全貌。得到以下结论:1)三氯氢硅法(改良西门子法)和硅烷法技术的能耗指标达到国际先进水平,多次装料拉晶(RCz)技术仍是主要的硅棒生产方式,结合颗粒硅料的连续直拉单晶(CCz)技术持续取得进展。2)n型太阳电池的市场份额快速增加,TOPCon太阳电池大规模量产,HJT太阳电池产能持续增加,BC太阳电池实现批量生产。晶体硅太阳电池、钙钛矿太阳电池、钙钛矿/硅叠层太阳电池、CZTSSe薄膜太阳电池、有机太阳电池等太阳电池的光电转换效率屡创世界纪录。3)多层次立体化光伏发电应用体系不断丰富,大型地面光伏电站、分布式光伏电站、海上漂浮式光伏电站、天基/空间光伏发电系统、山地光伏电站等多元化应用模式蓬勃发展。

面向多场景辅助服务的大规模电动汽车聚合可调度容量建模

大规模电动汽车聚合可调度容量是含电动汽车的虚拟电厂参与多层级多场景电力平衡辅助服务的重要技术指标之一。然而,现有电动汽车聚合可调度容量模型难以适应大规模电动汽车与省级电力调度中心互动场景。为此,文中从面向电力系统调峰、调频和调压多级多场景调控新视角,提出了数据驱动和机器学习相结合的双层聚类电动汽车聚合可调度容量建模方法。该方法通过构建电动汽车-充电桩广义储能单元的个体可调度容量模型,结合基于密度空间的聚类算法和改进的自组织映射深度聚类算法,有效地融合了电动汽车电量的时间分布和充电桩的空间分布特性,构建了面向调峰、调频和调压多场景调控的聚合可调度容量模型。采用了某省实际充电记录数据对提出的方法进行了验证,获得了“早间型”“中午型”“晚间型”等多种充电画像类型,实现了时空分布各异的电动汽车广义储能系统的自主聚合和省市级规模电动汽车参与电网不同辅助服务潜能的评估,并为聚合可调度容量的预测奠定了数据基础。

含主动限流控制的MMC-HVDC电网直流短路故障电流解析计算

传统的MMC-HVDC电网直流短路故障电流计算一般采用等效RLC电路方法。但是该方法没有考虑主动限流控制(ACLC)对等效电路RLC参数的影响,因此无法直接用于含ACLC的MMC-HVDC电网的直流短路故障电流的解析计算问题。该文通过将ACLC的控制效果等效为虚拟阻抗产生的压降,建立了体现ACLC的控制影响的等效RLC电路,以包含电流变化率限流环节的典型ACLC算法为例,推导了直流双极短路故障条件下ACLC的控制参数与虚拟阻抗的映射关系以及相应的直流故障电流解析表达式。最后,以基于含ACLC的半桥型四端MMC-HVDC电网为例,建立PSCAD/EMTDC仿真模型,对采用ACLC的直流双极短路故障电流解析计算结果进行了验证。结果表明:故障后10ms内直流短路故障电流的PSCAD仿真结果与所提出的含ACLC的等效RLC电路解析计算结果的平均误差在8.29%以内,最大误差在10.99%。因此,使用所提出的方法具有工程实用性。

基于EEMD-SVM方法的光伏电站短期出力预测

针对光伏电站日前小时短期出力预测问题,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和支持向量机(support vector machines,SVM)的EEMD-SVM组合模型预测方法。该方法将天气类型分为突变天气和非突变天气。首先采用EEMD分解法将历史光伏电站小时出力数据分解为一系列相对平稳的分量序列,对不同的天气类型考虑不同的气象因素,然后采用SVM法对所分解的各分量序列分别建立预测模型,选用不同的核函数和参数以取得单个分量序列的最佳预测精度。算例结果表明,分类建模思想和EEMD-SVM组合预测法能够使突变天气预测结果的平均绝对百分比误差减少5%,非突变天气的减少3%。

多能源发电微网实验平台及其能量管理信息集成

典型的多能源发电微网(MGMEG)由风能、太阳能、生物质能等可再生能源发电系统,燃料电池、微型燃气轮机等清洁能源发电系统,储能装置以及各类负载组成。MGMEG的集成、运行控制及能量管理等方面面临诸多新的挑战,而作为一种有效的研究手段,MGMEG实验平台(TB-MGMEG)一直是许多国家研究和开发的重点之一。文中在研究MGMEG控制模型的基础上,提出一种TB-MGMEG集成方案,包括硬件及软件集成关键技术。该TB-MGMEG的特点是单、三相混合的多交流母线系统及其能量管理系统。采用面向对象技术,吸纳IEC 61970标准在常规电力系统中的成功应用经验,实现了MGMEG系统能量管理软件构架及信息集成。

带有MPPT功能的光伏阵列Matlab通用仿真模型

基于光伏模块直流物理模型,在matlab仿真环境下,开发了光伏阵列通用仿真模型。利用该模型,可以模拟任意太阳辐射强度、环境温度、光伏模块参数、光伏阵列串并联方式组合下的光伏阵列I-V特性。此外,该模型还融合了光伏阵列的最大功率跟踪(MPPT)功能,可以用于光伏发电系统和风光复合发电系统的动态仿真。

基于多因子和合同网协调机制的微网多Agent混和能量管理方法

能量管理系统对微网的控制管理和优化运行具有十分重要的作用。通过合同网方法,对微网能量不同层次的协调控制机制进行研究,建立一种新型的基于多代理系统(multi-agent system,MAS)的集中与分布混合式微网能量管理系统;同时提出MAS下微网内Agent协作的多因子评价决策机制,从而构建了基于微网本地层发电单元自主控制与中央层多单元间主动能量协调控制相结合的微网系统能量协调控制框架。实验结果表明,利用所提控制系统,若干Agent参与的合同网方法和整个微网Agent参与的市场竞标方法可以实现微网能量不同层次的协调控制目标。

工业用光伏微网运行策略优化与经济性分析

针对工业用户,以工业用光伏微网系统为研究对象提出了运行策略优化和经济性分析方法。所考虑的经济性指标包括单位电能成本、污染物减排收益和投资回收期;运行策略的优化考虑了不同的并网策略、是否配置储能单元、当地太阳辐射强度等环境因素和系统建设、运行中的各种具体成本,以进一步提高系统的经济性及其带来的污染物减排收益。算例以安装在广东的一个500kW工业用光伏微网系统连续3个月的运行数据为基础进行仿真分析,结果表明经过优化的储能系统的加入有效地提高了系统的经济性和环境效益,同时系统参与大电网削峰填谷的能力也得到了增强。此外,本文也研究了不同参数的敏感性分析和不同安装地点对系统经济性的影响。研究结果对于设计类似的工业用光伏微网系统提供了一定的借鉴并为光伏微网系统的决策者提供决策基础。

微网——未来能源互联网系统中的“有机细胞”

从微网与能源互联网系统在内涵上互相渗透、联系的视角,梳理了二者发展现状和典型特征。进一步从位置本地性、源荷多元性、结构多样性、运行灵活性、整体可控性、电网交互性等六方面分析了微网在未来能源互联网系统中的"有机细胞"作用,包括改善电能质量,提高电网可靠性与弹性,增加不同区域之间能量的协调调度,增加负荷的主动调控能力,承载信息双向流动,提高能源总体利用效率等;总结了微网互联构成能源互联网系统可能的几种典型形式。最后对未来支撑能源互联网系统发展的微网关键技术与设备进行了评述和展望。

基于脊波神经网络的短期风电功率预测

对风电功率进行较为准确的预测是提高电力系统运行安全性与经济性的有效手段。在分析脊波神经网络原理的基础上,将其应用于风速、风向及风电功率预测。首先建立预测模型分别预测风速及风向,再采用非线性神经网络实现对实际功率曲线的逼近,最后根据风速预测值和实际功率拟合曲线计算功率预测值。仿真结果表明,采用脊波神经网络预测方法相对于小波神经网络、反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络方法,其风电功率预测结果准确性能得到提高。

包含电动汽车的风/光/储微电网经济性分析

电动汽车在接入微电网时具有双重角色:充电时可看做负载;同时在电动汽车电池有足够电量的情况下,可以对微电网负载进行供电。文中针对电动汽车能量的双向流动性,提出了包含风、光、储、电动汽车等的微电网经济调度策略和模型,分析了电动汽车的加入对微电网经济性的影响。仿真结果表明:电动汽车的加入不仅可以节约微电网中静态储能设备的投资,减小微电网的运行费用,而且还可以节省电动汽车车主的费用。

基于风光联合概率分布的微电网概率潮流预测

风力发电和光伏发电是微电网的重要发电单元。考虑到风速和光照对微电网潮流的影响具有一定的相关性,对微电网潮流的联合概率分布进行预测,可以减轻风速和光照的随机性对微电网运行的不利影响,为微电网的能量管理奠定基础。在风力发电和光伏发电功率预测的基础上,先对微电网潮流进行确定性预测,再将马尔科夫链和拉丁超立方抽样相结合,分别对微电网潮流的条件联合概率分布和非条件联合概率分布进行预测。仿真结果表明,条件联合概率分布计算方法得到的置信区间更具有参考价值。所得结论为进一步分析和优化系统运行提供了理论依据。

风/光复合发电系统变结构仿真建模研究

提出了风/光复合发电系统(WSHPS)变结构仿真的一般数学模型,包括系统结构定义、系统各部件数学模型。在此基础上,在C++ Builder 环境下开发了相应的仿真软件。运用该软件,对一实例进行了计算。结果表明:利用该文提出的变结构仿真数学模型及相应仿真软件,用户可以重构多种结构的风/光复合发电系统并进行计算机仿真计算,从而能够预测系统的性能,如,太阳电池阵列功率、风力发电机功率、与负载功率之间的匹配性,控制策略的合理性,以及系统运行的效率等等。

含高渗透率可再生能源的配电网广义储能优化配置

广义储能系统包括固定储能系统和具有存储热能、势能和电能等的可控负载。针对含有高渗透率可再生能源的配电网的广义储能优化配置问题,提出了广义储能配置的二层优化模型。根据所提方法,外层采用遗传算法搜索广义储能配置方案,内层根据动态规划算法得到广义储能的最优运行策略,通过内外层交替优化对含有不同渗透率可再生能源以及可控负荷的配电网进行广义储能容量优化配置,并在IEEE 33节点配电网中对提出的方法进行验证。仿真计算结果表明,在高渗透率可再生能源条件下,所提方法能通过可控负载有效增加配电网系统的调控资源,显著减小固定储能配置容量,降低系统的运行成本。

开关磁阻发电机用于直接驱动、变速运行风力发电系统的评估

介绍了开关磁阻发电机(SRG)基本工作原理、控制规律以及逆变电路拓扑结构,并根据公开文献所提供的样机从力矩密度,效率曲线等性能指标,对开关磁组发电机用于直接驱动、变速运行的风力发电系统进行了评估。结果表明:SRG发电原理新颖、控制灵活、效率高(且高效区宽)、力矩密度高,因而在直接驱动、变速运行的风力电系统中,很有应用前景,值得对其进行进一步的探讨。

大型光伏并网系统的建模与仿真

该文提出了大规模光伏并网系统数字仿真模型,基于这一模型,在C++Builder开发环境下,开发出了相应的软件,并给出了仿真实列;计算结果表明:利用该软件和安装地点的气象数据以及光伏阵列的配置,可以计算光伏电站系统各部件的功率及分布,从而预测光伏并网系统的长期运行性能,如光伏阵列、逆变器和电网之间的匹配程度,系统的运行效率和成本等等。

削峰填谷策略下微电网多时间尺度能量优化

在并网模式下,微电网通过控制联络线潮流的大小及方向,可以为大电网提供削峰填谷的辅助功能。但是,由于微电网系统中的可再生能源和负荷同时呈现随机波动的特性,使得微电网与主网相连的联络线上功率波动较大,并影响到配网的安全运行。为此,本文针对削峰填谷策略,提出一种微电网多时间尺度的能量优化管理方法。首先,通过模糊模型得到峰谷时段微电网与大电网联络线上的预设交换功率曲线;其次,提出了基于时计划、调整计划和实时计划三种不同时间尺度下的多能源协调优化方法,以实现削峰填谷策略下微电网的能量控制目标;最后,针对一个包含风/光/储微源的典型微网,对所述多时间尺度优化方法进行了仿真实验与分析,证明了该方法对于控制联络线功率波动的有效性。

基于Q学习的微网二次频率在线自适应控制

由于包含微源的多样性及运行模式的多样性,微网的二次频率控制面临着系统参数不确定性的挑战。文中提出了在多代理(Agent)分层混合控制模型中嵌入一种基于Q学习的智能算法。首先,动态预测出微网系统实时二次调频功率缺额值。其次,同时考虑微网运行经济性和环境效益,并采用模糊化方法和粒子群优化算法实现二次调度功率的分配。最后,在C++Builder环境下搭建了包括不同微源的本地层Agent和具有不同控制功能的中央层Agent的微网混合能量管理仿真平台,结果证明了所提出的基于Q学习的微网二次频率自适应控制器可以自适应微网系统结构及其参数的动态变化,实现微网二次调频的智能控制。

基于IEC 61850的微网能量管理系统数据通信模型及其验证

将IEC 61850系列标准应用于微网能量管理系统,可以规范、统一微网能量管理系统中的通信标准,解决不同厂商制造的设备间的互操作问题。文中将微网通信体系分为三层,详细设计了各层的体系结构及对应的IEC 61850服务器和IEC 61850客户端。根据IEC 61850标准建模规范和实时数据在能量管理系统中的应用特点,提出了面向分布式电源整体系统或负荷单元系统来建立微网底层设备的信息模型,并以风力发电单元为例介绍了建模过程。针对所建立的数据模型设计了4个实验,从不同的角度对微网各层通信体系结构下的信息交互进行了实际测试。测试结果验证了所建立信息体系和微网IEC 61850模型的有效性,同时为数据交换模式的优化提供了基础,为微网的设备集成、运行分析及智能控制提供了有效的技术手段。

风-光-柴-蓄复合发电及智能控制系统实验装置

该文课题组研制了“风 光 柴 蓄复合发电及智能控制系统”的实验模拟装置 ,用来模拟实际运行系统 ,以考验系统结构及控制策略的合理性、系统运行可靠性等等。该文介绍了本实验系统的软、硬件构成和所具有的实验模拟功能。多次模拟运行结果表明 ,该系统可以实验模拟太阳能和风能波动时系统实际运行状况 ,从而能够对系统整体运行可靠性和各部件运行性能进行反复考验和测试。但系统结构也存在不足 。