技术领域
[0001] 本
发明涉及新
能源技术领域中的光伏系统相关技术，尤其涉及一种基于能耗数据采集的能够更细致的对分布式光伏系统发电情况进行预评估的方法，能解决如何合理配置贴合实际用能情况的分布式光伏系统的问题。
背景技术
[0002] 近年来，由于光伏相关设备的研发和生产技术日趋成熟，生产成本的下降及转换效率的提升使得光伏
电池的发电成本也逐年降低。在国家政策的有
力扶持下分布式光伏产业也逐渐回暖，无论是
光伏发电技术还是其相关评估技术都将成为建设低
碳社会主流技术，在未来均有广阔的发展前景。
[0003] 当前分布式光伏项目在装机容量的配置、设计方案上采用的通常方法大致上有两种：
[0004] 一种是计算最大可用面积、综合考虑接入点上级
变压器的容量限制，制定一个可安装的最大配置容量，即最大配置方法。另一种是根据接入点上级变压器额定容量的25％至40％范围作为推荐配置容量，该类方法实际上是通过经验配置，旨在尽量降低分布式光伏系统对
电能质量方面的影响并尽可能的减少发电上网的电量，即经验配置方法。
[0005] 以上两种方法在实际应用中都存有一定的
缺陷：
[0006] 第一种的最大配置方法，虽然计算简单，但是由于不考虑用户的实际用电负荷情况，易造成浪费，在不允许送电上网的情况下往往造成分布式光伏系统“弃光弃电”的窘境。
[0007] 而第二种经验配置的方法，其出发点是为了最大程度的减少系统对
电网电能质量的影响，配置的容量额度相对较小，对于发电上网能产生收益的分布式光伏系统指导作用有限。
发明内容
[0008] 为了解决常规方法的不足，本发明提供了一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，该方法利用分析项目的用电负荷变化、归纳其典型的用电负荷特征，对光伏发、用电的情况进行综合考量，总结更合理的装机容量配置方法，利用该方法计算的装机容量比起传统的容量配置方案更符合分布式光伏项目的实际情况。
[0009] 本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其具体如下所述：
[0010] 一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，具体如下：
[0011] 1)首先进行分布式光伏系统输出功率特性分析，该分布式光伏系统输出功率特性分析收集了需要部署分布式光伏系统的所在地的地理
位置、
辐射、气象等情况，分析在当地安装的分布式光伏系统输出功率变化特性，包括：
[0012] 1a)先进行发电量估算，分别如下：
[0013] 1a1)年总辐射量＝平均每日辐射量x当年天数，其中，平均每日辐射量可通过气象
数据库查询得到，也可通过在当地
采样计算；
[0014] 1a2)根据安装倾
角调整变化的年总辐射量＝步骤1a1)中的年总辐射量x(1-倾角损失系数)，其中，倾角损失系数以所在地的地理位置决定，该值可通过倾角模拟分析
软件计算或当地实地采样计算，以上海地区为例，倾角损失系数在最佳角度安装时为10％；
[0015] 1a3)计算年标准日照峰值小时数＝步骤1a2)中的根据安装倾角调整变化的年总辐射量/标准辐照强度，其中，标准辐照强度为1kW/m2；
[0016] 1a4)计算系统效率综合系数C＝C1xC2xC3xC4，其中：
[0017] C1-光伏电池运行性能修正系数；
[0018] C2-光伏电池透明度性能修正系数；
[0019] C3-线路损耗修正系数；
[0020] C4-逆变器转换效率；
[0021] 上述的C1、C2、C3、C4均为经验系数，可通过测量已有分布式光伏系统运行情况得到近似值，如系统效率综合系数不可知时，取推荐值C＝0.8；
[0022] 1a5)计算年发电利用小时数＝年标准日照峰值小时数x系统效率综合系数；
[0023] 1a6)计算日发电利用小时数Hd＝年标准日照峰值小时数x系统效率综合系数/当年天数
[0024] 1a7)计算第一年发电量＝年发电利用小时数x系统装机容量，该系统装机容量＝光伏电池面积x光伏电池数量x年辐射量x光电转换效率，其中，光伏电池面积、光电转换效率均为设备参数，可以通过设备参数表或实际测量得到，应注意，光伏电池面积指实际参与光伏效应工作部分的面积而非光伏组件的尺寸；
[0025] 1a8)计算第N年发电量＝第一年发电量x(1-光伏组件年衰减率)，其中，光伏组件年衰减率为设备参数，可以通过设备参数表得到，也可用市面上同类光伏电池的平均衰减率替代；
[0026] 1a9)计算第一年日均发电量Ed＝PxHd；
[0027] P-分布式光伏系统装机容量，单位：kWp；
[0028] Hd-日发电利用小时数，单位：h；
[0029] 1b)步骤1a)完毕后进行输出功率特性分析，如下：
[0030] 1b1)日辐照强度变化特性，通过两种方法可以得到一年中每日辐照强度变化特性曲线，一种方法是查气象数据库，另一种方法是通过辐射表在实地采样得到；
[0031] 1b2)日输出功率特性，根据光伏电池的伏安特性，对每日辐照强度变化特性曲线的各个数据点进行计算，将其转换为日输出功率特性曲线，其中，某一时间点光伏组件的实际输出功率可以由该种类光伏组件的额定输出功率、伏安特性，辐照强度和环境
温度计算得到，公式如下：
[0032]
[0033] 其中：
[0034] Ppv-实际输出功率，单位：kW；
[0035] Ypv-额定输出功率，单位：kW；
[0036] fpv-降额因子
[0037] IT-辐照强度，单位：kW/m2；
[0038] IS-标准辐照强度，取1kW/m2；
[0039] αp-温度修正系数
[0040] Tc-光伏组件温度，单位：℃；
[0041] Tc，STC-标准测试条件温度，取25℃；
[0042] 2)步骤1)完毕后进行单位用能情况分析，分别如下：
[0043] 2a)能耗数据采集：
[0044] 可以通过单位现有的电能计量系统或安装简易的简易的能耗数据采集系统对需进行用能情况分析的单位进行能耗数据的直接采集，采样的内容主要包括单位用电量、单位各支路功率、
电压、
电流、功率因数等，该能耗数据采集系统主要由电
能量采集器、数据集中器和管理终端机构成，由电能量采集器采集各线路电力数据，再由数据集中器对一个区域内各个电能量采集器采集的数据进行汇总上报，最后由管理终端机进行数据的预处理、
基础的汇总和统计分析；
[0045] 2b)进行用电负荷曲线特征分析：
[0046] 分析管理终端机统计的将一年中所有天数的用电负荷情况进行分类，运用逐日负荷曲线
叠加的方式找出较典型的单位用能模式、各类用能模式所占的比重、各类用能模式在何时何种情况下会出现。通过归纳分类的方法，绘制出该单位一年的典型用能负荷曲线，如下；
[0047] 2b1)统计一年中日负荷变化曲线叠加；
[0048] 2b2)统计一年中用电量变化；
[0049] 2b3)通过步骤2b1)和步骤2b2)的日负荷变化曲线和用电量变化，利用统计归纳的分析方法得出接入单位较典型的用能负荷特征，并进行曲线拟合；
[0050] 2b4)计算各用能特征出现的天数占比和各电特征的权重，如下：
[0051]
[0052]
[0053] 3)最后进行用电综合匹配，具体为，根据步骤1)和步骤2)得到的分布式光伏系统输出功率特性分析和单位用能情况分析，通过综合考虑经济性和安全性等多方面因素，匹配合适容量的分布式光伏系统。
[0054] 根据本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其特征在于，步骤1b2)中，在没有条件的情况下，光伏组件实际输出功率特性曲线也可以利用同一地区其他同类系统实际采集的数据替代。
[0055] 根据本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其特征在于，步骤2a)中所述的电能量采集器安装在单位用电线路的二次回路上，
输出电压、电流、功率、电量的数字
信号。
[0056] 根据本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其特征在于，步骤2a)中所述的数据集中器通过无线传输方式，接收多个电能量采集器的采集数据，并向上通过MODBUS规约传送到后台管理终端机。
[0057] 根据本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其特征在于，所述的后台管理终端机将单位各个区域内的多个数据集中器上报的数据进行预处理，剔除错误的数值并进行数据汇总和统计。
[0058] 根据本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，其特征在于，步骤2b)中的单位典型用能曲线在有条件的情况下，优选通过实际采集的数据，采集周期为一整年。
[0059] 使用本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法获得了如下有益效果：
[0060] 1、本发明能更细致的对分布式光伏系统的实际发电量情况进行预评估，根据当地每年采样的数据不同能够对未来几年的辐照情况预期进行调整。比起传统方式只对发电量进行预估，本方法对每日输出功率变化也能提供评估结果。
[0061] 2、本发明和传统考虑负荷侧变压器容量进行经验折算不同，本发明直接考虑实际用电负荷变化情况，做出的评估结论更贴合接入单位实际情况。
[0062] 3、本发明根据分析的接入单位用能情况，一定程度上能够对该单位用能策略进行调整或给出调整建议，再在此基础上配置分布式光伏系统能起到一定的节能和“
削峰填谷”效益。
[0063] 4、本发明视接入单位的发、用电综合匹配情况的不同，对于是否有必要另外配置储能相关设备能给出明确的结论和建议。
[0064] 5、本发明配合电价情况、补贴等相关数据，能对分布式光伏系统的未来收益情况和投资回报周期给出明确的结论和建议。
附图说明
[0065] 图1为光伏电池伏安特性与温度和辐照强度之间的关系图；
[0066] 图2为1kWp光伏电池的输出功率变化特性曲线图；
[0067] 图3为能耗数据采集系统基本架构图；
[0068] 图4为日负荷变化曲线叠加图；
[0069] 图5为统计一年中用电量变化图；
[0070] 图6为用能负荷特征归类图；
[0071] 图7为典型的用能负荷特征曲线。
具体实施方式
[0072] 下面结合附图和
实施例对本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法做进一步的描述。
[0073] 实施例
[0074] 一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法，具体如下：
[0075] 1)首先进行分布式光伏系统输出功率特性分析，该分布式光伏系统输出功率特性分析收集了需要部署分布式光伏系统的所在地的地理位置、辐射、气象等情况，分析在当地安装的分布式光伏系统输出功率变化特性，包括：
[0076] 1a)先进行发电量估算，分别如下：
[0077] 1a1)年总辐射量＝平均每日辐射量x当年天数，其中，平均每日辐射量可通过气象数据库查询得到，也可通过在当地采样计算；
[0078] 1a2)根据安装倾角调整变化的年总辐射量＝步骤1a1)中的年总辐射量x(1-倾角损失系数)，其中，倾角损失系数以所在地的地理位置决定，该值可通过倾角模拟分析软件计算或当地实地采样计算，以上海地区为例，倾角损失系数在最佳角度安装时为10％；
[0079] 1a3)计算年标准日照峰值小时数＝步骤1a2)中的根据安装倾角调整变化的年总辐射量/标准辐照强度，其中，标准辐照强度为1kW/m2；
[0080] 1a4)计算系统效率综合系数C＝C1xC2xC3xC4，其中：
[0081] C1-光伏电池运行性能修正系数；
[0082] C2-光伏电池透明度性能修正系数；
[0083] C3-线路损耗修正系数；
[0084] C4-逆变器转换效率；
[0085] 上述的C1、C2、C3、C4均为经验系数，可通过测量已有分布式光伏系统运行情况得到近似值，如系统效率综合系数不可知时，取推荐值C＝0.8；
[0086] 1a5)计算年发电利用小时数＝年标准日照峰值小时数x系统效率综合系数；
[0087] 1a6)计算日发电利用小时数Hd＝年标准日照峰值小时数x系统效率综合系数/当年天数
[0088] 1a7)计算第一年发电量＝年发电利用小时数x系统装机容量，该系统装机容量＝光伏电池面积x光伏电池数量x年辐射量x光电转换效率，其中，光伏电池面积、光电转换效率均为设备参数，可以通过设备参数表或实际测量得到，应注意，光伏电池面积指实际参与光伏效应工作部分的面积而非光伏组件的尺寸；
[0089] 1a8)计算第N年发电量＝第一年发电量x(1-光伏组件年衰减率)，其中，光伏组件年衰减率为设备参数，可以通过设备参数表得到，也可用市面上同类光伏电池的平均衰减率替代；
[0090] 1a9)计算第一年日均发电量Ed＝PxHd；
[0091] P-分布式光伏系统装机容量，单位：kWp；
[0092] Hd-日发电利用小时数，单位：h；
[0093] 1b)步骤1a)完毕后进行输出功率特性分析，如下：
[0094] 1b1)日辐照强度变化特性，通过两种方法可以得到一年中每日辐照强度变化特性曲线，一种方法是查气象数据库，另一种方法是通过辐射表在实地采样得到；
[0095] 1b2)日输出功率特性，根据光伏电池的伏安特性(如图1所示)，对每日辐照强度变化特性曲线的各个数据点进行计算，将其转换为日输出功率特性曲线，其中，某一时间点光伏组件的实际输出功率可以由该种类光伏组件的额定输出功率、伏安特性，辐照强度和环境
温度计算得到，公式如下：
[0096]
[0097] 其中：
[0098] Ppv-实际输出功率，单位：kW；
[0099] Ypv-额定输出功率，单位：kW；
[0100] fpv-降额因子
[0101] IT-辐照强度，单位：kW/m2；
[0102] IS-标准辐照强度，取1kW/m2；
[0103] αp-温度修正系数
[0104] Tc-光伏组件温度，单位：℃；
[0105] Tc，STC-标准测试条件温度，取25℃；
[0106] 如图2所示，根据计算的某地某日光伏电池的额定输出功率特性变化曲线，横轴为时间轴T，纵轴为1kWp容量的光伏电池实际输出功率。
[0107] 2)步骤1)完毕后进行单位用能情况分析，分别如下：
[0108] 2a)能耗数据采集：
[0109] 可以通过单位现有的电能计量系统或安装简易的简易的能耗数据采集系统对需进行用能情况分析的单位进行能耗数据的直接采集，采样的内容主要包括单位用电量、单位各支路功率、电压、电流、功率因数等，该能耗数据采集系统主要由电能量采集器、数据集中器和管理终端机构成，系统基本架构如图3所示，由电能量采集器采集各线路电力数据，再由数据集中器对一个区域内各个电能量采集器采集的数据进行汇总上报，最后由管理终端机进行数据的预处理、基础的汇总和统计分析；
[0110] 2b)进行用电负荷曲线特征分析：
[0111] 分析管理终端机统计的将一年中所有天数的用电负荷情况进行分类，运用逐日负荷曲线叠加的方式找出较典型的单位用能模式、各类用能模式所占的比重、各类用能模式在何时何种情况下会出现。通过归纳分类的方法，绘制出该单位一年的典型用能负荷曲线，如下；
[0112] 2b1)统计一年中日负荷变化曲线叠加，如图4所示；
[0113] 2b2)统计一年中用电量变化，如图5所示；
[0114] 2b3)通过步骤2b1)和步骤2b2)的日负荷变化曲线和用电量变化，利用统计归纳的分析方法得出接入单位较典型的用能负荷特征，并进行曲线拟合，如图6和图7所示；
[0115] 2b4)计算各用能特征出现的天数占比和各电特征的权重，如下：
[0116]
[0117]
[0118] 3)最后进行用电综合匹配，具体为，根据步骤1)和步骤2)得到的分布式光伏系统输出功率特性分析和单位用能情况分析，通过综合考虑经济性和安全性等多方面因素，匹配合适容量的分布式光伏系统。
[0119] 步骤1b2)中，在没有条件的情况下，光伏组件实际输出功率特性曲线也可以利用同一地区其他同类系统实际采集的数据替代。
[0120] 步骤2a)中所述的电能量采集器安装在单位用电线路的二次回路上，输出电压、电流、功率、电量的
数字信号。
[0121] 步骤2a)中所述的数据集中器通过无线传输方式，接收多个电能量采集器的采集数据，并向上通过MODBUS规约传送到后台管理终端机。
[0122] 该后台管理终端机将单位各个区域内的多个数据集中器上报的数据进行预处理，剔除错误的数值并进行数据汇总和统计。
[0123] 步骤2b)中的单位典型用能曲线在有条件的情况下，优选通过实际采集的数据，采集周期为一整年。
[0124] 本发明的一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法能更细致的对分布式光伏系统的实际发电量情况进行预评估，根据当地每年采样的数据不同能够对未来几年的辐照情况预期进行调整。比起传统方式只对发电量进行预估，本方法对每日输出功率变化也能提供评估结果；且本发明和传统考虑负荷侧变压器容量进行经验折算不同，本发明直接考虑实际用电负荷变化情况，做出的评估结论更贴合接入单位实际情况；本发明根据分析的接入单位用能情况，一定程度上能够对该单位用能策略进行调整或给出调整建议，再在此基础上配置分布式光伏系统能起到一定的节能和“削峰填谷”效益；本发明视接入单位的发、用电综合匹配情况的不同，对于是否有必要另外配置储能相关设备能给出明确的结论和建议，另外，本发明配合电价情况、补贴等相关数据，能对分布式光伏系统的未来收益情况和投资回报周期给出明确的结论和建议。
