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峰谷套利:利用電價差(如工商業峰谷電價差 0.5 元 /kWh),光伏出力低谷時(如夜間)通過電網充電,高峰時(如 10:00-15:00)優先釋放儲能電力,每度電可增收 0.3-0.5 元;
需量管理:針對工商業用戶的 “需量電費”,通過儲能放電降低電網瞬時功率(如將 1000kW 需量降至 800kW),年節省電費可達數萬元。
離網運行:電網停電時,協同控制光伏與儲能組成微電網,為重要負荷(如通信基站、應急照明)持續供電(續航時間≥4 小時);
備電支撐:光伏并網柜檢測到電網故障時,0.5 秒內切換至 “孤島模式”,儲能系統維持電壓頻率穩定,避免負荷斷電。
控制算法:
當 Ppv>目標功率:儲能充電(Pbat=Ppv - 目標功率);
當 Ppv<目標功率:儲能放電(Pbat = 目標功率 - Ppv)。
光伏并網柜的角色:
案例效果:
日前優化:
光伏大發時段(如 12:00-14:00):優先自用,余電充電(避免上網電價低于儲能放電成本);
電價高峰時段(如 8:00-10:00):儲能滿功率放電,減少電網購電;
電價低谷時段(如 0:00-6:00):若儲能 SOC(荷電狀態)<20%,通過電網補電至 50%。
實時修正:
光伏并網柜的協同動作:
電網故障響應:
儲能 SOC 管理:
協同保護機制:
通信協議:
光伏并網柜→儲能 PCS:Modbus-RTU(傳輸光伏功率、并網點電壓)或 MQTT(適用于云端控制);
儲能 PCS→光伏并網柜:反饋 SOC、充放電功率、故障狀態(如 “過溫報警”)。
數據采集點:
電氣參數:光伏總電流 / 電壓、并網點有功 / 無功功率、電網頻率;
狀態參數:并網開關位置、保護動作信號(如過流跳閘);
儲能參數:SOC、PCS 運行模式(并網 / 離網)、充放電功率限值。
核心算法:
模型預測控制(MPC):基于未來 15 分鐘的光伏出力預測和負荷需求,滾動優化儲能充放電計劃,比傳統 PID 控制提升 10%-15% 的收益;
模糊控制:針對光照突變等不確定因素,通過模糊規則(如 “功率下降快→放電功率增加”)實現自適應調節,魯棒性更強。
決策邏輯優先級:
電網安全(如頻率偏差>0.5Hz 時,優先穩定電網);
設備保護(如儲能過溫時,立即停止充放電);
經濟收益(無安全風險時,按優收益調度)。
防逆流保護:
過載協同保護:
光伏側:通過組串級優化器降低出力(如切斷部分組串);
儲能側:立即停止充電或降低放電功率,總降額速度≥20%/ 秒。
電池安全防護:
控制策略:峰谷套利 + 需量管理
高峰時段(8:00-22:00,電價 1.2 元 /kWh):儲能放電,光伏余電上網;
低谷時段(22:00-8:00,電價 0.6 元 /kWh):光伏無出力時,電網充電至 SOC 80%;
需量控制:監測 15 分鐘需量,接近閾值時儲能放電,將需量從 1200kVA 降至 1000kVA。
效益:
控制策略:恒定電壓頻率控制
光伏出力>負荷時:多余功率充電(SOC≤90%);
光伏出力<負荷時:儲能放電補充,維持電壓 380V±5%,頻率 50Hz±0.2Hz。
效益:
預測精度不足:光伏出力預測誤差(尤其多云天氣)導致充放電計劃不合理,收益損失 5%-10%;
電池壽命影響:頻繁充放電(如每天 2 次循環)會縮短電池壽命(從 10 年降至 8 年),增加更換成本;
通信可靠性:工業環境的電磁干擾可能導致指令傳輸中斷,引發控制失效。
提升預測精度:融合衛星云圖、歷史數據訓練 AI 預測模型(如 LSTM),將短期預測誤差降至 10% 以內;
優化充放電策略:采用 “淺充淺放”(SOC 維持 30%-80%),可延長電池壽命 30% 以上;
冗余通信設計:關鍵指令采用 “無線 + 有線” 雙鏈路傳輸,通信中斷時執行預設安全策略(如暫停充放電)。