常州铨立检测技术服务有限公司 江苏省常州市 213000
摘要：本文根据实验室认可的要求和计量要求进行了并网光伏电站测试结果不确定度分析，通过测量重复性考核等实验，所得到的实验数据可以证明本文使用的并网光伏电站测试装置满足并网光伏测试的能力要求。
关键词：并网光伏；电站检测结果；不确定度
引言：主要双PWM逆变器控制策略的拓扑结构单位。依据控制两个叠加、模拟电网频率变化、电压变化和谐波电网运行的输出电压矢量条件。控制根据最终结果制定策略开发了原型系统并应用于光伏发电现场试验，通过实践验证了方案的可行性。
1. 并网光伏电站检测
在这项工作中，评估了光伏（PV）装置的性能。发电厂由一个并网集中系统组成，其中所提供的电力与特定的电力用户无关。这座位于葡萄牙北部的地面安装的光伏发电厂的运行数据可供3年使用。该发电厂配备有光伏组件（非晶硅电池），每个组件有60Wp，总发电量为124.2kWp。在这个装置中，使用24个逆变器。为了准确地预测效率和功率输出，在pvsys软件和TRNSYS软件中引入了所有设备部件的特性，以及气象数据：当地气象站收集的数据或Meteonorm提供的数据。仿真结果与实测输出功率值进行了比较。结果表明，pvsys和TRNSYS都是预测光伏发电厂年发电量的良好工具，两者的平均相对误差在2%左右。在模拟中，分析了光伏组件的朝向和倾角等参数，并提出了提高光伏发电系统产量的建议。结果表明，在年度电力生产中，面板倾角的影响比面板方位的影响更为显著。电流源转换器（CSC）是连接大型光伏（PV）系统与公用电网的一个可行的选择。然而，交流侧和直流侧都可能产生相互作用动力学，从而影响变换器的稳定性。
在交流侧，栅极阻抗与LC-ac侧滤波器的相互作用可能会导致不确定的谐振频率模式，应在不影响变换器效率的情况下对其进行阻尼。2）在直流侧，在光伏源阻抗的不确定特性下（例如，连接的光伏组件数量和/或源电路参数的不确定性），由于等效源/负载阻抗不匹配，可能会违反Nyquist稳定性准则。此外，CSC直流阻抗的实部可能为负，这将导致光伏系统的不稳定性。本文在CSC的控制结构中，采用改进的有源补偿器对交流侧LC滤波器的动态特性进行鲁棒阻尼。更重要的是，通过对CSC直流阻抗的主动整形技术，有效地稳定了直流侧的相互作用动力学，从而维持了Nyquist稳定性准则，并增加了正阻尼。在Matlab/Simulink环境下实现了时域模型，验证了分析结果。[1]
2. 并网光伏电站检测结果的不确定度
测量不确定度来源较多，一般包括：测量设备、测量环境、测量人员与测量方法。本文测量的不确定度来源包括：
（1）由并网光伏电站移动检测平台测量重复性引人的标准不确定度分量usv、UH2，采用A类方法评定。生命周期评估（LCA）是一种结构化的、综合性的方法，用于量化产品（即商品和服务）生命周期中的物质流和能量流及其相关影响。IEA PVPS任务12的主要目标之一是为确保LCA的一致性、平衡性、透明度和质量提供指导，以提高结果的可信度和可靠性。本报告介绍了作者、北美、欧洲和亚洲光伏生命周期评价专家的最新一致的生命周期评价结果。目前，人们的共识仅限于五种技术，这些技术有成熟且最新的LCI数据：单晶和多晶硅、CdTe CIG和使用III/V电池的高浓度PV（HCPV）。本文所示的生命周期评价指标包括能源回收期（EPBT）、温室气体排放量（GHG）、标准污染物排放量和重金属排放量。生命周期清单（LCI）是生命周期评价的必要条件，而这些数据的可用性往往是进行生命周期评价的最大障碍。任务12生命周期评价专家在收集和汇编本报告中的生命周期指数数据方面付出了巨大的努力。
（2）由被检测设备准确度等级引人的标准不确定分量upv2、up2，，采用B类方法评定。这些包括电池、晶片、模块和系统平衡（即结构和电气组件）制造期间的详细输入和输出，这些都是根据实际生产和运营设施估算的。除了支持本文所述LCA结果的LCI数据外，还提供了用于分析各种类型光伏设施的数据；这些数据包括屋顶和地面安装光伏系统的运行数据以及特定国家的光伏混合。[2]
3.扩展不确定度评定及最佳估计值
被检仪器（逆变器）电压最佳估计值通常取算术平均数，最佳估计值为：16421.44V，被检仪器频率最佳估计值为：48. 974Hz。[3]这项技术的核心是一种新型的混合储能化学，已经在实验室环境中得到验证。其目的是将这些突破性的结果从小批量、小电池测试环境转化为中试规模，以使大量的多安培小时电池能够制造并组装成测试电池。Aquion开发了一个概念验证演示单元，与现有技术相比，该单元具有相似的性能和显著的成本改进。将公用事业规模的太阳能发电机并入电网可能会对下一代智能电网的性能产生负面影响。这种快速变化的输出功率是不可预测的，因此一种解决方案是通过短期到中期的电存储系统（如电池）来减轻它。本文的主要目的是提出一个能抑制这些对主电源的不利影响的电源管理系统（PMS）。为此，人们提出了一种智能微电网（MG），包括柴油、蓄电池和太阳能发电厂。MG能够根据操作员的决策提供局部负荷，并减少太阳系和可变负荷引起的功率振荡。提出了一种指导性算法，有助于电池厂的精确设计。提出了一种新的时域信号处理方法在太阳能发电厂振荡输出功率滤波中的应用。在这种情况下，功率平滑指数（PSI）被制定出来，它同时考虑了负荷和发电量，并用于调度电池厂。在柴油发电厂与电网分担局部负荷的情况下，提出了一种降速参考估计器。同时还设计了一种电流控制算法，该算法可根据PSI进行调整，以确保电池电流大小是允许的。利用PSCAD软件对MG及其通信平台和PMS进行了仿真。使用实际负荷曲线和环境数据，在不同的场景下对PMS进行测试，以验证拟议MG的运行能力。结果表明，PMS能有效地控制MG，满足运营商和需求方的要求。
4.检定或校准结果的验证
两台检测仪器分别测量得到的结果分别为y和y2，扩展不确定度分别为U，和U2，则应满足分别用Fluke435与Fluke1760完成低电压穿越电压跌落实验，测得的数据进行比较：对光伏电站并网性能进行检测，在环境温度- 59C ~40C，相对湿度≤80%的条件下，低电压穿越电压从35kV跌落至80%、频率从50Hz扰动至49Hz的运行情况进行测试，同时监测电压波动情况。[4]
结束语：为了满足光伏发电系统测试不确定度的需要，本文提出了一种模拟电网故障、电压和频率波动等情况的策略，用以测试光伏系统并网适应性，同时具备低电压穿越能力。
参考文献：
[1]张海宁，李春来，杨波，等.高海拔并网光伏电站移动检测平台研究及应用技术报告[Z].国网青海省电力公司电力科学研究院，中国电力科学研究院.2016.
[2]宦兴胜.简析分布式光伏发电系统并网对电网运行的影响[J].大科技，2017，（2）：65.
[3]上海电力学院.一种基于因子分析的并网光伏电站日发电量预测方法：CN201410256545.9[P].2014-09-02.
[4]上海交通大学.一种基于在线辨识的大规模光伏并网的电磁暂态仿真系统：CN202010045691.2[P].2020-06-08.
[5]中国电力科学研究院，国家电网公司.一种光伏电站并网适应性测试系统及其测试方法：CN201310059349.8[P].2013-06-25.