在多变的环境条件下提升并网屋顶太阳能光伏系统的电能质量：利用机器学习和基于需求驱动的方法对影响参数进行战略优化

《Sustainable Energy Technologies and Assessments》：Enhancing the power quality of a grid-connected rooftop solar PV system under varying environmental conditions: Strategic optimization of influencing parameters using machine learning and desirability-driven approach

电能质量优化研究采用机器学习与响应面法框架，基于100kWp光伏系统数据构建预测模型，验证随机森林算法最佳性能（R2=0.894，RMSE=5.87），提出环境参数协同优化策略，确定37℃、948.79W/m2、36%RH最优工况，实现THDi≤7.9%、PF≥0.995的IEEE标准合规运行。

　　随着全球对可再生能源需求的不断增长，太阳能光伏（Solar PV）系统在工业和商业建筑中的应用日益广泛。然而，这些系统在运行过程中面临着诸多挑战，其中电网连接的太阳能光伏系统中的电能质量（Power Quality, PQ）问题尤为突出。电能质量不仅关系到电力系统的稳定运行，还直接影响到设备的性能和寿命。非线性逆变器的运行特性以及环境因素的变化，例如温度、太阳辐射和相对湿度，都会对电能质量产生深远的影响。这些问题的存在使得电能质量的监测和优化成为太阳能光伏系统研究的重要方向。

本研究旨在通过引入机器学习（Machine Learning, ML）与响应面方法（Response Surface Methodology, RSM）相结合的框架，对太阳能光伏系统的电能质量进行实时预测与优化。该研究聚焦于一个100 kWp的并网太阳能光伏系统，系统包含338块320 Wp的多晶硅太阳能板，安装位置位于印度北方邦加兹利巴德市，地理坐标为28.6833° N，77.4500° E。通过收集系统的实际运行数据，研究团队构建了多个监督学习回归模型，以评估环境变量对关键电能质量指标的影响。这些指标包括总谐波电流畸变（Total Harmonic Current Distortion, THDi）、功率因数（Power Factor, PF）和视在功率（Apparent Power, kVA）。研究结果表明，随机森林（Random Forest）模型在预测精度方面表现最佳，其决定系数（R2）达到0.894，均方根误差（RMSE）为5.87，显著优于传统的回归模型。这表明机器学习方法在处理复杂非线性关系方面具有明显优势。

在模型优化方面，研究团队采用响应面方法对系统运行条件进行了系统分析，发现当太阳辐射为948.79 W/m2、温度为37°C、相对湿度为36%时，系统的电能质量达到最佳状态。此时，THDi为7.9%，PF为0.995，视在功率为63.97 kVA，均符合IEEE 519-2014标准的要求。这一发现为太阳能光伏系统的实际运行提供了重要的参考依据，有助于在不同环境条件下实现更高效的电能质量管理。

在电力系统中，电能质量是一个关键指标，它决定了电力设备的正常运行以及整个系统的稳定性。电能质量的评估通常包括电压和电流的谐波含量、功率因数以及视在功率等参数。谐波的存在不仅会增加电力系统的损耗，还可能导致设备过热、绝缘老化甚至故障。功率因数则反映了电能的利用效率，而视在功率则是系统总功率的衡量标准。这些参数的变化往往受到多种因素的影响，包括非线性负载、电网阻抗以及环境条件的变化。因此，为了提高太阳能光伏系统的运行效率和稳定性，必须对这些因素进行深入分析，并找到有效的优化方法。

近年来，随着人工智能和数据科学的发展，越来越多的研究开始关注数据驱动的建模方法。传统的电能质量分析方法通常依赖于物理模型和经验公式，难以全面反映复杂环境条件对系统性能的影响。相比之下，监督学习方法能够基于大量实际运行数据进行训练，从而捕捉到数据中的非线性关系和潜在模式。在本研究中，团队对多种监督学习算法进行了比较，包括线性回归、支持向量机、决策树、随机森林、梯度提升树等。通过对这些模型的性能评估，研究团队发现随机森林在预测精度方面表现最佳，这与其在处理高维数据和非线性关系方面的优势密切相关。

响应面方法作为一种优化工具，能够通过构建数学模型来分析多个变量之间的相互作用，并找到最优的运行条件。在本研究中，响应面方法被用来优化太阳能光伏系统的运行参数，以实现最佳的电能质量表现。通过将机器学习模型与响应面方法相结合，研究团队不仅能够预测系统的电能质量参数，还能够找到在不同环境条件下提升电能质量的有效策略。这种结合方式为太阳能光伏系统的实时监控和控制提供了一种新的思路，有助于提高系统的运行效率和可靠性。

太阳能光伏系统的运行环境具有高度的不确定性，这使得传统的分析方法难以满足实际需求。太阳辐射、温度和相对湿度等环境变量的变化不仅会影响光伏板的输出功率，还可能对逆变器的性能和电网的稳定性产生重大影响。例如，高温会导致光伏板的温度上升，从而降低其转换效率；而湿度的增加可能会导致设备的绝缘性能下降，增加故障风险。此外，太阳辐射的变化也会直接影响系统的发电能力，特别是在阴天或夜间，太阳辐射的减少会导致发电量的下降。因此，为了确保太阳能光伏系统的稳定运行，必须对这些环境变量进行实时监测，并通过数据驱动的方法进行动态调整。

本研究的创新之处在于，它首次将机器学习与响应面方法相结合，用于太阳能光伏系统的电能质量预测与优化。这种方法不仅能够提高预测的准确性，还能够为系统运行提供更科学的优化建议。通过构建多个监督学习模型，研究团队对不同的环境条件进行了全面分析，并结合响应面方法找到了最优的运行参数。这种集成方法在实际应用中具有重要意义，因为它能够帮助系统运行人员更好地理解和管理太阳能光伏系统的电能质量，从而提高系统的整体性能和可靠性。

此外，本研究还对现有文献中的研究进行了系统回顾。许多研究虽然关注了太阳能光伏系统的电能质量问题，但往往只针对单一因素进行分析，忽略了环境变量之间的相互作用。例如，一些研究集中在温度对系统性能的影响，而另一些则关注太阳辐射或湿度的作用。然而，这些研究并未充分考虑三者之间的协同效应，以及它们如何共同影响系统的电能质量表现。本研究则突破了这一局限，通过综合考虑温度、太阳辐射和湿度等环境变量，构建了一个更为全面的预测和优化框架。这种综合分析方法能够更准确地反映实际运行条件对系统性能的影响，从而为系统的优化提供更可靠的依据。

在实际应用中，太阳能光伏系统的电能质量监测和优化对于提升系统的经济性和环保性至关重要。随着分布式能源系统的普及，太阳能光伏系统越来越多地接入电网，这对电网的稳定性和安全性提出了更高的要求。因此，如何在复杂多变的环境条件下维持良好的电能质量，成为当前研究的热点问题。本研究提出的机器学习与响应面方法相结合的框架，不仅能够有效预测电能质量参数，还能够通过优化策略提升系统的运行效率。这种方法为太阳能光伏系统的实时监控和控制提供了一种新的工具，有助于实现更智能、更高效的能源管理。

研究团队在实验过程中采用了多种数据采集和处理方法，以确保模型的准确性和可靠性。首先，通过在太阳能光伏系统中安装传感器，收集了包括温度、太阳辐射和相对湿度在内的环境数据，以及系统的电能质量参数。这些数据涵盖了多种运行条件，包括不同的天气状况、时间周期和负载变化。随后，研究团队对这些数据进行了预处理，包括缺失值处理、数据标准化和特征选择，以提高模型的训练效果。最后，利用这些预处理后的数据，对多个监督学习算法进行了训练和评估，以找到最适合当前研究任务的模型。

在模型训练过程中，研究团队发现，随机森林算法在所有测试模型中表现最佳。这可能与其在处理高维数据和非线性关系方面的优势有关。随机森林通过构建多个决策树并进行集成，能够有效降低模型的方差，提高预测的稳定性。此外，该算法对数据中的噪声和异常值具有较强的鲁棒性，这在实际数据采集过程中尤为重要。相比之下，其他模型如线性回归和多变量线性回归在处理非线性关系时表现出一定的局限性，而支持向量机和梯度提升树等模型虽然在某些情况下具有较高的预测精度，但在综合考虑多个变量时表现不如随机森林。

在优化方面，研究团队采用响应面方法对系统运行条件进行了系统分析。响应面方法是一种基于实验设计的优化技术，能够通过构建数学模型来分析多个变量之间的相互作用，并找到最优的运行参数。在本研究中，响应面方法被用来分析温度、太阳辐射和湿度对电能质量参数的影响，并确定在何种条件下系统能够达到最佳性能。通过这种方法，研究团队不仅能够预测系统的电能质量表现，还能够为系统运行提供具体的优化建议，从而提高系统的整体效率。

本研究的实验结果表明，当太阳辐射为948.79 W/m2、温度为37°C、相对湿度为36%时，系统的电能质量达到最佳状态。此时，THDi为7.9%，PF为0.995，视在功率为63.97 kVA，均符合IEEE 519-2014标准的要求。这一结果为太阳能光伏系统的实际运行提供了重要的参考依据，表明在特定的环境条件下，系统能够实现较高的电能质量表现。此外，研究团队还发现，不同环境条件对电能质量参数的影响存在显著差异，例如在高温条件下，THDi可能会增加，而在高湿度条件下，视在功率可能会降低。因此，为了维持良好的电能质量，必须根据不同的环境条件动态调整系统的运行参数。

总的来说，本研究通过引入机器学习与响应面方法相结合的框架，为太阳能光伏系统的电能质量预测与优化提供了一种新的解决方案。该框架不仅能够准确预测系统的电能质量参数，还能够通过优化策略提升系统的运行效率。在实际应用中，这种方法可以帮助系统运行人员更好地理解和管理太阳能光伏系统的电能质量，从而提高系统的整体性能和可靠性。此外，本研究的结果也为未来的相关研究提供了重要的理论基础和实践指导，有助于推动太阳能光伏技术在工业和商业领域的进一步发展。