1. 引言
随着全球能源需求的持续增长与环境保护意识的日益增强，可再生能源的开发与利用已成为当今世界能源领域的重要研究方向。在各类可再生能源中，太阳能因其清洁、无污染且储量丰富的特点，受到了广泛关注。光伏系统作为太阳能利用的主要形式之一，在能源结构中的重要性不断提升[4]。然而，光伏发电具有间歇性和随机性的特点，其出力波动对电网的稳定运行带来了挑战。为解决这一问题，储能系统的引入显得尤为重要。储能系统能够平滑光伏出力的波动，提高电力系统的稳定性和可靠性。因此，研究光伏-储能联合系统的出力预测与容量优化配置，对于提升能源利用效率、保障电力系统稳定运行具有重要意义[1]。
2. 光伏 - 储能联合系统出力预测理论与方法综述
现有的光伏出力预测技术主要包括基于物理模型的方法、统计学方法以及机器学习算法。基于物理模型的方法通过考虑太阳辐射、温度等气象因素对光伏组件性能的影响进行预测，但其依赖于精确的气象数据和光伏系统参数，实施难度较大[7]。统计学方法如时间序列分析，利用历史数据中的模式进行预测，计算相对简单，但对非线性关系的捕捉能力有限。近年来，机器学习算法如人工神经网络和支持向量机被广泛应用于光伏出力预测，这些方法能够处理复杂的非线性关系，但在训练过程中可能面临过拟合或计算成本高的问题[10]。此外，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络和注意力机制的预测模型展现出更高的预测精度和效率，为光伏-储能联合系统的出力预测提供了新的思路。然而，这些方法在实际应用中仍需解决数据冗余和特征选择等关键问题，以进一步提升预测性能。
3. 出力预测模型
3.1 数据收集与处理
在光伏-储能联合系统的出力预测中，数据的质量直接影响预测模型的性能。因此，数据的收集与处理是首要环节。本研究的数据来源主要包括气象部门提供的广域气象资源数据以及光伏电站的历史出力数据。气象数据涵盖温度、湿度、光照强度等关键要素，这些数据通过IDW插值运算被处理为光伏电站所需的高精度气象要素。此外，历史出力数据经过清洗和归一化处理，以消除异常值和量纲差异对模型训练的影响，从而确保数据的一致性和可靠性。这一过程不仅提高了数据的质量，还为后续模型构建奠定了坚实的基础[5]。
3.2 模型构建
本研究提出了一种基于相似日匹配及TCN-Attention的组合预测模型，用于提升光伏出力的预测精度。该模型首先采用时间序列形态聚类算法和最大信息系数对光伏出力的相似性进行刻画，避免了将所有历史数据作为输入所带来的数据冗余问题。随后，利用可并行计算的时序卷积网络（TCN）学习光伏出力的特征，并通过引入Attention机制突出关键气象特征的影响。这种结构不仅能够有效提取复杂的时间序列信息，还能快速适应不同的气象条件变化。具体而言，TCN通过多层卷积操作捕捉短期内的出力模式，而Attention机制则进一步增强了模型对长期依赖关系的建模能力。最终，模型输出光伏电站的短期出力预测值，为储能系统的优化调度提供了重要依据[7]。
3.3 模型验证
为了验证所提模型的准确性和可靠性，本研究基于实际光伏电站数据开展了多项实验。实验结果表明，相较于传统方法（如线性回归算法），基于相似日匹配及TCN-Attention的组合预测模型在预测精度上有了显著提升。特别是在天气条件复杂多变的情况下，该模型能够更好地捕捉光伏出力的波动性和间歇性特征。此外，与仅使用单一算法的模型相比，组合模型在训练速度和预测稳定性方面也表现出明显优势。例如，在安徽某地100 MW光伏并网电站的案例中，该模型的均方根误差（RMSE）降低了约15%，平均绝对误差（MAE）降低了约12%。这些结果充分证明了所提模型在实际应用中的优越性和可行性[1][2]。
4. 容量优化配置影响因素分析
在光伏-储能联合系统中，容量优化配置受到多种因素的综合影响。首先，负荷需求是决定储能系统容量配置的关键因素之一。负荷需求的波动性和峰值特性直接影响储能系统需要提供的功率支持，进而影响其容量配置[4]。其次，光伏出力特性也对容量配置具有重要影响。由于太阳能资源的随机性和间歇性，光伏出力表现出较强的波动性，这种波动性要求储能系统能够在一定时间内平抑功率波动，确保系统的稳定运行[3]。此外，储能成本是制约容量优化配置的另一重要因素。储能系统的成本包括初始投资成本、运行维护成本以及全生命周期成本等，这些成本因素直接决定了储能系统容量配置的经济性和可行性[4]。因此，在容量优化配置过程中，需要综合考虑负荷需求、光伏出力特性以及储能成本等因素，以实现系统的经济性和稳定性目标。
5. 容量优化配置模型
5.1 目标函数
在光伏-储能联合系统的容量优化配置中，目标函数的设定需综合考虑经济性与稳定性。经济性目标通常以系统全生命周期内的年均收益最大化为核心，这包括光伏电站的发电收益、储能系统的成本回收以及因偏离计划出力而导致的惩罚成本[1]。此外，稳定性目标则聚焦于跟踪光伏电站的计划出力，确保电力系统运行的可靠性。研究表明，通过粒子群算法和时序模拟计算法，可以有效搜索最优的储能配置方案，从而实现上述目标函数的优化[3]。同时，多种光伏组件组合的运行方式进一步提高了系统的出力稳定性，为目标函数的实现提供了技术支持。
5.2 约束条件
容量优化配置模型的约束条件主要涉及系统运行和设备特性两个方面。在系统运行层面，新能源与储能设备的最大可建容量约束是关键因素之一。例如，风电和光伏装机容量上限需满足一定的比例关系，以确保储能规划装机容量的合理性。此外，电池储能设备的运行约束也不容忽视，包括充放电功率限制、储能状态约束以及充放电状态的互斥性要求。这些约束条件共同作用，保证了电源规划的最优配置结果。面对不同的约束条件，同一系统可能具有不同的最优规划结果，因此在实际应用中需根据具体情况进行调整[12]。
6. 求解算法
在求解光伏-储能联合系统容量优化配置模型时，多种智能算法被广泛应用。粒子群算法（PSO）是一种基于群体智能的优化方法，通过模拟鸟群觅食行为，在多维空间中搜索最优解。该算法具有收敛速度快、参数设置简单的优点，但在处理复杂多峰问题时易陷入局部最优。遗传算法（GA）则通过模拟自然选择和遗传机制，采用交叉、变异等操作生成新解，具有较强的全局搜索能力，但计算时间较长且对参数设置敏感。此外，模拟退火算法（SA）以概率方式接受劣解，能够有效避免局部最优陷阱，但其收敛速度较慢。综合来看，不同算法在求解容量优化配置模型时各有优劣，需根据具体问题的特点选择合适的算法或结合多种算法以提高求解效率与精度[1][3]。
7. 案例分析
7.1 案例介绍
本节以安徽某地额定容量为100 MW的光伏并网电站为例，验证所提出的出力预测与容量优化配置方法的实际应用效果。该光伏电站位于亚热带季风气候区，具有明显的季节性变化特征，夏季光照充足而冬季相对较弱。案例中使用的历史数据包括连续两年的光伏出力记录、气象数据以及电网调度计划，数据时间分辨率为15分钟。此外，储能系统的技术经济参数也根据实际设备规格进行了设定，包括单位功率成本、单位能量成本以及全寿命周期内的运行维护费用等[1]。这些数据为后续建模和优化提供了坚实的基础。
7.2 容量优化配置方案
基于所提出的方法，首先利用k均值聚类和Copula理论建立不同天气类型下光伏出力的条件预测误差分布模型，并对储能运行时序模拟算法中的光伏出力预测值进行修正。在此基础上，采用粒子群算法结合时序模拟计算法搜索最优的储能配置方案。优化目标设定为光伏电站寿命周期内年均收益最大化，同时综合考虑储能全寿命周期成本、偏离计划出力的惩罚成本和光伏电站收益。最终得到的优化配置方案显示，储能系统的总功率为20 MW，总容量为40 MWh，能够有效平抑光伏出力波动并跟踪电网调度计划[1][3]。这一配置方案不仅提升了系统的稳定性，还显著降低了经济成本。
7.3 方案对比
为了进一步验证所提方案的优势，将其与常规配置方案进行了对比分析。常规配置方案通常采用固定比例法或经验公式确定储能容量，未充分考虑光伏出力预测误差及经济运行特性。实验结果表明，与常规方案相比，所提方案在经济效益和系统性能方面均有显著提升。具体而言，考虑预测误差修正后，光伏电站的年均收益提高了约15%，所需储能的功率和容量分别减少了12%和18%[2]。此外，在电力市场环境下，所提方案还能有效降低功率偏差惩罚成本，进一步增强了系统的经济可行性[13]。这充分证明了所提方法在实际应用中的优越性和推广价值。
8. 系统运行挑战与应对策略
光伏-储能联合系统的实际运行面临诸多挑战，其中极端天气条件和储能系统寿命问题尤为突出。极端天气如暴雨、暴雪或长期阴天会显著影响光伏组件的出力性能，导致发电量大幅下降，进而影响系统的稳定运行。此外，储能系统的寿命受充放电次数、环境温度等因素影响，频繁的充放电操作可能加速其老化，从而增加运维成本。为应对这些挑战，可采取以下策略：在极端天气条件下，结合气象预报数据调整储能系统的充放电策略，确保系统在低光照条件下的能量供应；同时，优化储能系统的控制方案，通过平抑波动和分时电价相结合的方式，合理分配储能装置的容量和功率，延长其使用寿命并提高利用率[8][15]。
9. 结论与展望
本研究围绕光伏-储能联合系统的出力预测与容量优化配置展开，通过梳理现有出力预测技术及其优缺点，构建了改进的预测模型，并在数据收集与处理、模型验证等方面进行了深入探讨。同时，分析了影响容量优化配置的关键因素，提出了以经济性和稳定性为目标的优化模型及相应求解算法。案例分析表明，所提方法在经济效益和系统性能方面具有显著优势[4]。然而，系统运行中仍面临极端天气、储能寿命等挑战，需进一步研究应对策略。
展望未来，光伏-储能联合系统的发展方向包括与人工智能、大数据等新兴技术的深度融合，以提升出力预测精度和容量优化配置效率。此外，随着储能成本的逐步降低和技术的不断成熟，其在能源结构中的作用将更加突出。未来研究可聚焦于多能源协同调度、分布式能源系统集成等领域，以推动可再生能源的大规模应用和能源转型目标的实现[4]。
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作者简介：黄贤东（1974—），男，汉族，山东菏泽人，本科，研究方向为电力工程。
