0引言

在全球能源需求增長與環境問題日益嚴峻的背景下，光伏儲能系統可緩解光伏發電的間歇性問題。然而，單一的光伏發電系統難以滿足復雜多變的需求，研究多能互補下的光伏儲能系統設計具有重要意義。本文旨在探討如何利用多能互補技術，設計一個穩定和智能的光伏儲能系統，以實現可再生能源的利用和能源結構的優化。

1多能互補下的光伏儲能系統工作原理

多能互補下的光伏儲能系統整合光伏發電、風能發電、電池儲能等能源形式，實現能源的優化配置和利用。光伏發電負責捕獲太陽能并將其轉化為電能；風能發電作為輔助，提高系統的整體能源輸入；而電池存儲單元則用于儲存多余的電能，以備光伏發電不足時使用。智能管理系統根據能源需求和供給情況，自動調節各種能源的使用，確保電力供應的穩定性和可靠性（圖1）。

圖1多能互補下的光伏儲能系統工作原理圖

2多能互補下的光伏儲能系統設計

2.1需求分析

在功能需求方面，系統需實現大功率點跟蹤、功率補償、動態負載平衡、自動調節充放電、智能充電時間控制、設備運行參數監測和能源存儲狀態監控等功能，以提高系統的能量轉換效率和穩定性。在性能需求方面，系統需滿足高能量轉換效率、低總諧波失真效果、快速動態響應和低數據傳輸延遲等性能指標，以保證系統在各種工況下都能穩定運行。

2.2功能設計

2.2.1能量轉換功能

能量轉換功能基于擾動觀察法，每0.5s進行一次迭代，以確保光伏陣列始終運行在其大功率點附近。使用了基于STM32微控制器的硬件平臺來實現MPPT算法，該控制器能夠根據光伏陣列的實時電壓和電流數據調整脈沖寬度調制信號的占空比，從而改變光伏陣列的工作點。直流—交流轉換器是基于TMS320F28379D微控制器進行設計的，采用了一種改進的空間矢量脈沖寬度調制算法，以提高逆變器的效率和輸出波形質量。

2.2.2穩定功率輸出功能

（1）功率補償功能。功率補償功能基于預測算法，能夠提前預測未來一段時間內的光伏出力和負荷需求。預測算法結合了歷史氣象數據和負荷曲線，采用時間序列分析技術，如差分自回歸移動平均模型，來預測未來的光伏出力和電網負荷。當預測到光伏出力不足時，系統將自動啟動儲能系統放電，以補償功率缺口；反之，當預測到光伏出力過剩時，儲能系統會將多余的電能儲存起來。

（2）動態負載平衡。動態負載平衡算法根據光伏出力、儲能狀態和電網需求的實時數據動態調整系統的充放電策略。具體來說，當光伏出力過剩時，系統會優先考慮將多余的能量儲存到儲能系統中；當光伏出力不足時，儲能系統會釋放能量以彌補功率缺口。

2.2.3智能充放電管理功能

（1）自動調節充放電電流。自動調節充放電電流功能基于電池的狀態和系統需求，通過算法實現自動調整，以確保電池的健康狀態并能延長其使用壽命。采用基于電池剩余電量（stateofcharge，SOC）和溫度的控制策略，系統可以監測電池的SOC和溫度，動態調整充放電電流。當SOC低于預定閾值（如30%）時，系統會自動增加充電電流，以快速恢復電池電量；反之，系統會減少充電電流。

（2）智能充電時間控制。智能充電時間控制策略能夠根據天氣預報和負荷預測未來一段時間內的光伏出力和電網需求。系統通過分析預測數據，自動規劃較佳的充電時間，以充分利用光伏出力高峰期間的電能。當預測到明天是晴朗天氣時，系統會在夜間預先充電，使儲能系統具有充足的能量儲備，以備明天使用；相反，如果預測到陰雨天氣，系統則會在前一天白天光伏出力較高時充電，以減少對電網的依賴。

2.2.4實時狀態監測功能

（1）設備運行參數監測。為了實現設備運行參數的實時監測，本文設計了一個綜合監測系統。該系統能夠監測光伏儲能系統中各組件的關鍵運行參數，包括但不限于光伏陣列的輸出電壓和電流、儲能系統的充放電電流、電池溫度等。使用高性能的傳感器和數據采集模塊來獲取數據，無線通信技術將數據實時傳輸到中央監控系統。此外，系統還采用了卡爾曼濾波器等數據處理算法，用于過濾噪聲并提高數據的準確性。

（2）能源存儲狀態監控。為了實現能源存儲狀態的實時監控，本文設計了一個專門的監控模塊。該模塊能夠持續監測儲能系統的狀態，包括SOC、電池溫度、充放電次數等關鍵指標。使用高精度的傳感器來監測這些參數，并通過智能算法進行數據處理。系統還具備電池健康評估功能，能夠根據電池的使用情況和老化程度預測電池的剩余使用壽命。

2.3硬件設計

2.3.1光伏陣列模塊

在光伏陣列模塊設計中，采用型號為JKM310M-60的多晶硅光伏電池組件，每塊組件的峰值功率為310W，大功率點電壓（Ump）為35.7V、電流（Imp）為8.7A。光伏陣列將多個組件以并聯和串聯的形式組合起來，形成矩陣布局。串聯連接通過將組件的正*與下一個組件的負*相連，以增加整個陣列的電壓；而并聯連接則是將組件的正*與正*、負*與負*相連，以增加陣列的電流。根據光照強度和負載需求動態調整光伏陣列，確保了大功率點跟蹤的運行。

2.3.2儲能電池系統

儲能電池系統選用型號為LF100L的磷酸鐵鋰（LiFePO4，LFP）電池，其單體容量為100A·h，電壓為3.2V，這些參數設置確保了電池的高能量密度與長循環壽命。系統設計中，采用電池管理系統進行電池狀態監測與管理，包括電壓、電流、溫度的實時監控與均衡充電的管理，有效保障了電池安全運行。

2.3.3智能電網并網逆變器

智能電網并網逆變器采用型號為SUN2000-50KTL-C2的光伏逆變器，大輸出功率為50kW，支持三相并網，具有的能量轉換能力，轉換效率達98.6%。逆變器具有先進的電能質量管理功能，能夠實時監測電網狀態，調整輸出，以滿足并網標準。其內置的通信模塊支持多種協議，確保了與智能電網的無縫對接和數據交互。

2.3.4能量管理控制單元

能量管理控制單元選用具備高速數據處理與實時控制能力的高性能微處理器STM32F407VGT6。EMCU集成了光伏陣列、儲能系統與逆變器的數據采集與控制功能，利用算法實現能量的優化調度。系統支持Wi-Fi與5G通信，確保遠程監控與故障診斷的實時性。

3系統測試

3.1搭建測試環境

測試環境包括一套完整的基于物聯網的光伏儲能系統，涵蓋了光伏陣列模塊、儲能電池系統、智能電網并網逆變器以及能量管理控制單元等關鍵組件。測試環境包括用于模擬真實世界條件的氣候控制室，以確保測試結果的準確性和可靠性。

3.2系統功能測試

由表1測試結果可知，系統在大功率點跟蹤方面的能量轉換效率達到了95.3%，功率補償功能的精度達到了3.8W，動態負載平衡功能的負載匹配誤差僅為8.7%，確保了系統的穩定運行。智能充電時間控制功能的預測準確率達到86.2%，設備運行參數監測功能的監測精度為0.7%，確保了數據的準確性。能源存儲狀態監控功能的SOC預估偏差為2.5%，有效預防了潛在的故障。

3.3系統功能測試

表2測試結果顯示，在DC-AC轉換效率方面，系統的大輸出功率達到了4.9kW，轉換效率達到了97.8%，超過了97.5%的目標。在THD效果方面，輸出電流的THD僅為4.2%，低于5.0%的閾值。動態響應時間僅為1.8s，確保了系統能夠快速響應功率變化。數據傳輸延遲為487ms，保證了數據的實時性。

4安科瑞Acrel-2000ES儲能能量管理系統介紹

4.1平臺簡介

安科瑞Acrel-2000ES儲能能量管理系統具有完善的儲能監控與管理功能,涵蓋了儲能系統設備(PCS、BMS、電表、消防、空調等)的詳細信息,實現了數據采集、數據處理、數據存儲、數據查詢與分析、可視化監控、報警管理、統計報表等功能。在應用上支持能量調度,具備計劃曲線、削峰填谷、需量控制、備用電源等控制功能。既可以用于儲能一體柜,也可以用于儲能集裝箱,是專門用于設備管理的一套軟件系統平臺。

4.2產品規格

4.3系統功能

4.4應用范圍

4.5配套產品

5結論

本文提出了一種基于多能互補的光伏儲能系統設計方案，集成能量轉換、穩定功率輸出、智能充放電管理和實時狀態監測等功能，有效提升了系統的整體性能。未來，將進一步優化系統結構，探索更多應用場景，以滿足日益增長的能源需求，并促進能源系統的可持續發展。

參考文獻

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