一种用于优化半干旱地区光伏分布式发电的综合性方法框架：以阿尔及利亚瓦格拉市为例

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：An integrated methodology framework for optimizing photovoltaic distributed generation in semi-arid zones: case study of Ouargla, Algeria

光伏分布式发电在电网受限地区的优化部署研究，提出GIS-MCDM-PSO框架，融合损失灵敏度因子和电压稳定性指数，结合地理空间分析与多准则决策，通过最佳最差法确定高适合性用地，并利用粒子群优化算法进行容量规划。研究显示2050年可满足71.52%需求，LCOE为$0.103/kWh，减排超109000吨CO2。

　　在当前全球能源转型的大背景下，可再生能源的集成成为提升电力系统可持续性和应对气候变化的重要手段。特别是在电网受限的地区，如何高效地实现分布式光伏（PV-DG）的部署，同时兼顾技术、经济与环境因素，成为亟需解决的关键问题。本文提出了一种结构化且可扩展的框架，用于在中压电网中实现光伏分布式发电的最优集成，特别关注电网受限区域的适用性。通过结合技术指标与地理空间分析，该方法旨在提供一种稳健的决策支持工具，以确保在满足技术稳定性和空间可行性的同时，实现经济上的合理性。

随着城市化进程加快、工业发展和人口增长，全球电力需求迅速上升。这种需求的增长促使各国加速向可再生能源转型，以确保能源安全、提升生态责任并推动经济发展。阿尔及利亚作为这一趋势的典型代表，正积极将太阳能、风能和水电纳入其电力系统。该国拥有巨大的太阳能资源，已设定到2030年实现40%电力来自可再生能源的目标。这一转变不仅有助于满足能源需求，还为经济多样化、能源独立和社区生活质量提升提供了新的可能性。

在这一过程中，降低能源部门的碳足迹成为核心议题之一。化石燃料仍是全球温室气体排放的主要来源，占超过60%。因此，开发可持续的能源替代方案至关重要。太阳能因其可扩展性、低成本运营和低环境影响而成为重要的选择。特别是在阳光充足的地区，如北非，大规模太阳能项目为应对不断增长的能源需求提供了长期解决方案，同时有助于缓解气候变化。

除了环境优势，将可再生能源整合到配电系统中还能提高电网稳定性并减少传输损耗。分布式发电（DG）通过在电力使用地点附近生产电力，降低了对长距离输电线路的依赖，从而减少了能量损耗并改善了电压稳定性。这种去中心化的模式不仅增强了电力系统的韧性，还确保了更高效和稳定的能源供应。

然而，实现可再生能源的有效集成，关键在于优化DG单元的位置和规模。恰当的选址和定容对于提升配电网络效率、降低电力损耗和维持电压稳定性至关重要。反之，不当的选址或定容可能导致反向电力流动、电压不稳定以及系统损耗增加等问题。因此，采用先进的优化方法对于确保DG单元在电力系统中的成功集成显得尤为重要。

在DG选址与定容研究中，粒子群优化（PSO）及其变种被广泛应用于多种网络结构，包括辐射状和网状系统。PSO算法在IEEE 38和30节点网络中成功地降低了电力损耗并改善了电压曲线。其他如多目标人工蜂群（MOABC）算法也被用于最小化生命周期成本、减少损耗并增强电压稳定性。这些方法表明，尽管优化技术各具特色，但它们在处理技术、经济和环境目标时展现出一定的通用性。

值得注意的是，虽然这些优化方法在技术性能方面表现优异，但它们往往忽略了地理空间因素，如土地可用性、环境政策和地形特征。相比之下，基于地理信息系统（GIS）的多准则决策（MCDM）框架在评估空间、经济和生态标准方面表现出色，但通常不考虑关键的电气稳定性指标，如损失敏感因子（LSF）和电压稳定性指数（VSI）。这种分离导致了一个根本性的问题：现有的方法要么专注于电网性能优化，而忽视空间可行性，要么侧重于选址的合适性，而忽略电网的韧性。因此，本文提出了一种新的框架，将LSF和VSI作为技术决策标准整合到GIS-MCDM体系中，以实现更全面的光伏分布式发电选址优化。

该框架的实施分为多个阶段，首先通过后向-前向扫描算法识别出技术上合适的母线节点，并结合LSF和VSI等关键指标进行评估。尽管这些节点在电气性能上表现出色，但随后的地理空间分析揭示了土地使用方面的重大限制，使得这些节点无法实际部署。为了解决这一问题，研究团队采用了一种基于GIS的多准则决策框架，结合最佳-最差方法（BWM）来综合考虑LSF和VSI，以及经济、环境和地形等其他因素。通过评估三种情景——基于LSF、基于VSI和混合加权情景，研究发现仅有0.07–1.64%的土地被判定为高度适宜。这一结果突显了在技术性能和地理可行性之间进行平衡的重要性。

为了进一步优化DG单元的容量，研究团队采用粒子群优化算法，使光伏分布式发电的渗透率预测更加动态和精确。根据模型预测，到2050年，光伏分布式发电在理想部署条件下，有可能满足高达71.52%的预计电力需求。这表明，通过合理的选址和定容，光伏技术在满足电力需求的同时，也具备显著的环境效益。技术经济评估显示，其平准化发电成本（LCOE）仅为每千瓦时0.103美元，而预计的碳排放减少量超过了109,000吨二氧化碳。这些数据表明，光伏分布式发电不仅在技术上可行，而且在经济和环境方面也具有显著优势。

此外，该框架在阿尔及利亚的电网环境中得到了验证，展现出良好的适应性和实用性。通过将LSF和VSI作为核心技术指标，结合GIS和MCDM方法，该研究提供了一种全面的决策支持工具，能够有效应对电网受限区域的挑战。这种方法不仅有助于降低电力损耗和提高电压稳定性，还确保了选址的地理可行性，为大规模可再生能源的集成提供了坚实的基础。

在当前全球能源转型的背景下，本文提出的框架具有重要的现实意义。它不仅能够帮助电网运营商和政策制定者做出更加科学和合理的决策，还能为其他面临类似挑战的国家和地区提供可借鉴的经验。通过结合技术指标与地理空间分析，该方法在确保电网稳定性和经济可行性的同时，兼顾了土地使用限制，从而实现了可再生能源的高效集成。

该研究的创新点在于，它首次将LSF和VSI作为技术决策标准整合到GIS-MCDM框架中，从而填补了现有方法在技术稳定性和地理可行性之间的空白。这一综合方法能够更全面地评估光伏分布式发电的潜力，确保其在实际部署中的可行性和效益。通过这种方式，研究团队不仅提高了选址的科学性，还为未来的可再生能源部署提供了新的思路和工具。

在实际应用中，该框架可以为电网运营商提供详细的分析报告，帮助他们在复杂的地理和环境条件下做出最优决策。同时，它还能为政策制定者提供数据支持，以制定更加科学和合理的可再生能源发展政策。通过将技术、经济和环境因素纳入统一的评估体系，该方法能够有效应对当前可再生能源集成面临的多维度挑战。

此外，该研究还强调了多准则决策方法在可再生能源选址中的重要性。通过引入BWM，研究团队能够更有效地权衡不同因素，如经济成本、环境影响和地理条件，从而找到最优的部署方案。这种方法不仅提高了决策的科学性，还增强了结果的可解释性，使不同利益相关者能够更好地理解和接受最终的选址方案。

在能源转型的进程中，可再生能源的集成不仅仅是技术问题，更是一个涉及经济、社会和环境的系统工程。因此，需要一种能够综合考虑各种因素的决策支持工具。本文提出的GIS-MCDM框架正好满足了这一需求，它通过整合技术指标与地理空间分析，为可再生能源的部署提供了全面的解决方案。

综上所述，本文提出的框架在技术、经济和环境层面都表现出色，能够有效应对电网受限区域的挑战。通过将LSF和VSI作为核心指标，结合GIS和MCDM方法，该研究为光伏分布式发电的选址和定容提供了一种创新且实用的方法。这种方法不仅有助于提高可再生能源的利用效率，还能为未来的能源转型提供有力支持。