基于三阶段优化的光伏电站并网系统容量规划框架

《IEEE Journal of Photovoltaics》：Three-Stage Optimization-Based Framework for Grid-Connected Sizing of a PV Power Plant System

本文针对光伏电站并网系统设计中设备选型与布局的复杂优化问题，提出了一种新颖的三阶段优化框架。研究人员通过结合k-means聚类算法与混合整数线性规划(MILP)方法，系统解决了逆变器选址定容、直流(DC)和交流(AC)线路规划等关键问题。在巴西1.2 MW实际电站的验证表明，该方法在保证系统效率与可靠性的同时显著降低了总投资成本，为大型光伏电站的优化设计提供了可靠工具。

　　

随着全球能源转型加速推进，光伏电站作为大型可再生能源发电站，近年来呈现出指数级增长态势。截至2023年，全球光伏累计装机容量已达1.6太瓦，其经济潜力日益凸显，光伏发电成本已可与传统能源竞争。然而，光伏电站的并网系统设计面临严峻挑战——需要同时确定光伏板数量、逆变器额定功率和位置、以及直流和交流线路设计，这一过程本质上是一个复杂的组合非凸非线性优化问题。

目前光伏电站设计存在明显不足：现有研究方法往往只关注系统的某个局部方面。有些研究侧重于直流线路选择但忽略光伏板聚类和组串；有些专注于逆变器效率对平准化度电成本的影响却未考虑直流/交流导体类型选择和组串分组；而针对住宅光伏系统的优化方法又难以直接应用于大型电站。更关键的是，现有研究很少同时考虑直流和交流线路的详细设计，包括电缆布线、串组和逆变器分组，以及特定线型的选择，这导致系统设计不够全面和精确。

针对上述问题，Juan Carlos Cortez等研究人员在《IEEE Journal of Photovoltaics》上发表了一项创新性研究，提出了一种三阶段优化框架，全面解决光伏电站并网系统设计的各个环节。该框架采用模块化方法，将复杂设计问题分解为三个逻辑连贯的阶段，确保每个环节都得到精确优化。

研究团队采用了多种技术方法的组合策略：基于k-means聚类算法的两阶段光伏板分组技术确定逆变器和组串布局；混合整数线性规划(MILP)模型优化直流和交流线路设计；结合地理信息系统(QGIS)的空间面板排列；使用Python库(scikit-learn)实现聚类分析，Pyomo建模工具与Gurobi求解器解决优化问题。案例研究基于巴西实际光伏电站数据，面积13000平方米，额定功率1.2兆瓦。

阶段1：组串和逆变器的分配与容量规划

第一阶段通过k-means聚类算法确定逆变器的位置和容量，以及组串数量和光伏模块的排列方式。研究人员首先使用QGIS软件和Regular Points算法确定光伏板在电站区域内的物理位置，然后应用k-means算法对整个光伏板集合进行聚类分析。聚类数量k对应逆变器数量，每个聚类的质心定义逆变器的物理位置。

在数学优化模型中，研究人员以最小化逆变器安装成本为目标函数，建立了逆变器类型选择的约束条件，包括逆变器额定功率、最大电压和电流限制以及组串数量支持能力。随后进行第二次k-means聚类，为每个逆变器簇定义组串，明确哪些光伏板构成每个组串。

阶段2：直流线路设计

第二阶段将直流线路设计问题建模为混合整数线性规划问题，目标是最小化总投资成本。模型考虑了直流导体的安装成本和沟槽建设成本，确保持续运行状态下的电流平衡。研究人员建立了电流流计算、电压幅度限制、径向操作条件等约束，保证设计的可行性。

案例研究显示，k=10的配置下，光伏板被划分为10个集群，每个集群分配给特定逆变器。逆变器选址优化后，10个逆变器中7个为100KTL3-X LV型号，3个为125KTL3-X LV型号，每个逆变器的组串数确定为8或9个。直流拓扑结构显示，仅选择了两种线型(1型和2型)，这是优化过程中成本效益最高的选择。

阶段3：交流线路设计

第三阶段同样采用混合整数线性规划模型，定义交流线路拓扑结构。目标函数最小化总投资成本，包括交流导体的安装成本、沟槽建设成本以及考虑当前利率和运营期的能量损耗成本。模型包含了电流平衡、沟槽水平连接、电流流限制、电压降约束等关键条件。

研究发现，10个逆变器的配置实现了最低的总投资成本167，301美元，而14个逆变器的配置虽然损耗成本最低，但总投资成本较高。交流线路拓扑分为六个沟槽，使用四种不同类型的电线，最大电压降为4.43伏(1.17%)，低于典型的3%阈值。

案例比较与系统韧性分析

研究人员对比了不同逆变器数量配置的经济性和性能。案例1(最小总成本)表明10个逆变器的配置最为经济，而案例2(最小损耗成本)显示14个逆变器的配置能降低功率损耗。N-1应急分析表明，增加逆变器数量可以提高系统可靠性：10个逆变器系统中，单个逆变器故障会导致8.8%-11%的供电损失；而14个逆变器系统中，损失降至6.5%-7.5%，体现了成本与可靠性之间的平衡。

该研究提出的三阶段优化框架成功解决了光伏电站并网系统设计的核心挑战，创新性地将k-means聚类与混合整数线性规划相结合，实现了从组件布局到线路设计的全流程优化。实际案例验证表明，该方法能够在保证系统性能的同时显著降低成本，为光伏电站的精细化设计提供了可靠方法。框架的开源实现确保了其在不同系统设置下的适应性，未来研究可结合多目标财务分析，进一步探索配置比较中的成本、投资回收期和经济权衡。