一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法及系统

本发明涉及光伏阵列参数设计领域，具体涉及一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法及系统。

背景技术：

1、分布式光伏发电系统是一种利用光伏组件将太阳能直接转换为电能的发电设施，集中应用在配电网接入场景、建筑一体化发电及荒漠电站等领域；光伏阵列的布局设计直接决定发电效率与抗环境扰动能力，其中光伏组件的横向水平间距、纵向间距及倾角等几何参数需根据太阳高度角、方位角及当地气候条件精确设定，以平衡阴影遮挡损失、沙尘沉积磨损与土地利用效率。

2、光伏阵列在运行时，太阳辐射以特定角度入射至光伏组件表面，将光能转化为直流电能。然而，实际运行中存在两类主要问题：

3、（1）电气失配问题：由于云层移动导致的光照瞬态变化、周边建筑物及植被生长造成的静态阴影等因素，光伏阵列表面常出现局部辐照度不均，阴影遮挡区域组件输出电流显著降低，与正常组件形成电流失配，导致旁路二极管频繁导通并产生热斑效应，发电效率大幅下降。

4、（2）沙尘沉积与磨损问题：在沙戈荒地区，风沙流中的沙尘颗粒撞击并沉积在光伏组件表面，造成透光率下降、热斑效应加剧，同时长期冲刷导致组件表面磨损，进一步降低发电效率并增加运维成本。

技术实现思路

1、针对现有技术中提到的问题，本发明提出一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法及系统，通过气固两相流模型和电气物理模型的协同仿真和沉积量最小化和总发电效率最大化的双优化目标，实现最优光伏阵列布局参数的快速设计；根据最优光伏阵列布局参数构建光伏阵列，并实时调整光伏阵列内光伏组件的电气拓扑方式，以解决背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明提出一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法，包括以下步骤：

4、s1、获取光伏阵列的多维特征参数，其中光伏阵列由多个光伏组件排列组成；对多维特征参数进行拟合阵列排布，得到参数驱动关系，根据参数驱动关系构建光伏阵列模型；

5、s2、根据所述光伏阵列模型生成多组对应不同参数驱动关系的光伏阵列样本，对所述光伏阵列样本进行流体动力学仿真，得到各个光伏组件表面积沙的沉积量；根据沉积量计算得到各个光伏组件表面的透光率损失，根据透光率损失对所述光伏阵列样本进行电气仿真，得到不同工况下的总发电效率；

6、s3、以沉积量最小化和总发电效率最大化为优化目标，基于优化目标利用海洋捕食者算法对所述多维特征参数进行全局寻优，迭代收敛后得到最优光伏阵列布局参数；

7、s4、根据最优光伏阵列布局参数构建光伏阵列；实时监测光伏阵列的运行参数，当运行参数超过预设阈值时，触发动态电气重构；所述动态电气重构包括通过变更光伏阵列内部光伏组件之间的电气拓扑连接方式，将受阴影或积沙影响的光伏组件从串联支路中旁路隔离，和/或将具有相近低电流输出特征的多个受阴影或积沙影响的光伏组件并联重组。

8、作为本发明进一步改进，所述s1中获取光伏阵列的多维特征参数，对多维特征参数进行拟合阵列排布，得到参数驱动关系，包括：

9、所述多维特征参数包括光伏组件的长度、宽度、厚度、横向水平间距、纵向间距、来流角度及倾角；

10、利用四阶bézier曲线拟合光伏阵列的排布曲线，以所述多维特征参数作为控制变量，建立多维特征参数间的逻辑约束，形成参数驱动关系；所述参数驱动关系用于使光伏阵列的几何形态随多维特征参数的调整实时更新。

11、作为本发明进一步改进，所述s2中对所述光伏阵列样本进行流体动力学仿真，得到各个光伏组件表面积沙的沉积量，包括：

12、所述流体动力学仿真采用气固两相流模型；

13、将所述气固两相流模型的计算域划分为来流入口区、核心阵列区和尾流区；

14、对所述来流入口区、核心阵列区与尾流区进行空间剖切并定义边界条件，在不同含沙量、流速、来流方向角的多工况下进行非定常数值模拟，提取各个光伏组件表面积沙的沉积量。

15、作为本发明进一步改进，所述s2中根据沉积量计算得到各个光伏组件表面的透光率损失，根据透光率损失对所述光伏阵列样本进行电气仿真，得到不同工况下的总发电效率，包括：

16、所述透光率损失的计算式如下：

17、

18、式中：为透光率损失；为光伏组件表面积沙的沉积量；为自然对数的底数；

19、所述电气仿真基于电气物理模型实现，以透光率损失、辐射度和温度作为电气物理模型的输入，计算得到基础发电效率，其计算式如下：

20、式中：为基础发电效率；为光伏阵列的实际输出功率；为额定功率；为光伏组件的辐射度；为标准测试条件下的辐照度，取值为1000w/m2；为光伏组件的功率温度系数，取值为-0.40%/℃；为光伏组件的温度；为标准测试条件下的温度，取值为25℃；

21、根据基础发电效率，并引入失配损失率，计算得到不同工况下的总发电效率，其计算式如下：

22、

23、式中：为不同工况下的总发电效率；为失配损失率；

24、所述失配损失率计算式如下：

25、

26、式中：为全部光伏组件独立工作时的最大输出功率之和；

n为光伏组件的个数；为第

i个光伏组件独立工作时的最大功率；为光伏组件按串并联连接后，光伏阵列受最低电流组件限制时输出的最大总功率。

27、作为本发明进一步改进，所述s3中以沉积量最小化和总发电效率最大化为优化目标的表达式如下：

28、

29、式中：为沉积量最小化；为总发电效率最大化；为第个光伏组件表面积沙的沉积量；为第个光伏组件的效率损失；为额定功率。

30、作为本发明进一步改进，所述s3中基于优化目标利用海洋捕食者算法对所述多维特征参数进行全局寻优，迭代收敛后得到最优光伏阵列布局参数，包括：

31、步骤一、创建规模为n的初始种群x，所述初始种群中种群个体的初始位置向量，如下式所示：

32、

33、式中：表示初始种群中的种群个体位置向量；表示搜索空间的上限；表示搜索空间的下限；；

34、每个种群个体对应一组光伏阵列布局参数；

35、步骤二、按迭代过程分阶段对当前种群内的种群个体进行更新：

36、第一阶段采用莱维飞行策略对当前种群内的种群个体进行全局搜索，位置更新公式如下：

37、

38、式中：为第t+1迭代时种群个体

i的位置向量；为第t次迭代时种群个体

i的位置向量；为常数，取0.5；为莱维飞行的随机向量；为当前最优解；

39、第二阶段混合采用莱维飞行策略与布朗运动策略，将当前种群分为两部分，一部分种群个体执行莱维飞行策略，另一部分种群个体采用布朗运动策略，位置更新公式如下：

40、

41、式中为当前种群中的精英解；为布朗运动的随机向量；为否则；if表示条件判断；

42、第三阶段采用布朗运动策略对当前种群内种群个体进行局部精细搜索，计算式如下：

43、

44、式中：为自适应收敛因子；

45、步骤三、在迭代过程中引入fads效应以模拟环境变化，对种群个体进行随机重置，计算式如下：

46、

47、式中：为二进制向量，每个元素取0或1；

48、步骤四、重复执行步骤二至步骤三，直至达到迭代次数或满足收敛条件，输出最优光伏阵列布局参数。

49、作为本发明进一步改进，在进行s4之后，还包括验证步骤，所述验证步骤包括：

50、构建动态评估指标体系，所述动态评估指标体系包括电压偏差率、光伏出力变化率和积沙覆盖率；所述动态评估指标体系用于评价所述动态电气重构后的光伏阵列的性能效果。

51、本发明提出一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构系统，包括：

52、获取模块，用于获取光伏阵列的多维特征参数，其中光伏阵列由多个光伏组件排列组成；对多维特征参数进行拟合阵列排布，得到参数驱动关系，根据参数驱动关系构建光伏阵列模型；

53、仿真模块，用于根据所述光伏阵列模型生成多组对应不同参数驱动关系的光伏阵列样本，对所述光伏阵列样本进行流体动力学仿真，得到各个光伏组件表面积沙的沉积量；根据沉积量计算得到各个光伏组件表面的透光率损失，根据透光率损失对所述光伏阵列样本进行电气仿真，得到不同工况下的总发电效率；

54、迭代优化模块，用于以沉积量最小化和总发电效率最大化为优化目标，基于优化目标利用海洋捕食者算法对所述多维特征参数进行全局寻优，迭代收敛后得到最优光伏阵列布局参数；

55、动态电气重构模块，用于根据最优光伏阵列布局参数构建光伏阵列；实时监测光伏阵列的运行参数，当运行参数超过预设阈值时，触发动态电气重构；所述动态电气重构包括通过变更光伏阵列内部光伏组件之间的电气拓扑连接方式，将受阴影或积沙影响的光伏组件从串联支路中旁路隔离，和/或将具有相近低电流输出特征的多个受阴影或积沙影响的光伏组件并联重组。

56、本发明提出一种光伏阵列参数化设计与动态电气重构设备，其特征在于，包括处理器和存储器，其中，所述处理器执行所述存储器中保存的计算机程序时实现如上述的光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法。

57、本发明提出一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于存储计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的光伏阵列参数化设计与动态电气重构方法。

58、本发明相对于现有技术，取得了以下的技术效果：

59、本发明通过将流体动力学仿真与电气仿真耦合，根据气固两相流模型获取光伏组件表面积沙的沉积量，并根据沉积量计算透光率损失后代入电气物理模型中仿真，使光伏阵列的布局优化从传统的经验式设计转变为数据驱动的决策；另外，本发明通过以沉积量最小化和总发电效率最大化为优化目标，并采用海洋捕食者算法进行全局寻优，能够在抗积沙性与高发电效率之间实现最优权衡，避免了传统单目标优化的问题。

60、本发明在获得最优光伏阵列布局参数的基础上，通过旁路隔离和/或并联重组方式动态变更电气拓扑连接方式，使光伏阵列具备对云层移动、沙尘暴等瞬时环境变化的主动适应能力，填补了静态布局设计与实时运行控制之间的技术空白；最后，本发明通过最优光伏阵列布局参数设计与动态电气重构的协同配合，实现了光伏阵列形态与电气连接的双重优化，能够显著降低沙戈荒恶劣环境下光伏阵列的积沙损失和电气失配损失，有效提升全生命周期的发电效率与运行稳定性，降低电站运维成本。