一、引言
自“双碳”目标的提出，装机容量呈现出持续攀升态势，能源结构之中的占比亦处于不断提高的进程，此情形对于能源结构的优化、能源安全保障以及节能减排事业而言，具备着重大意义。分布式光伏接入规模的扩大现象，给配电网带来了极为严峻的挑战。不稳定的发电特性容易对配电网的电压稳定性、潮流分布等方面产生影响，且存在多种接入模式，这使得对配电网运行与控制方面有着较高要求。在配电网领域，如何以有效方式管理接入模式、发挥其优势并降低负面影响，成为亟待解决的难题。对分布式光伏接入后的运行特性展开深入研究，制定科学合理的调控策略，对于提升配电网接纳能力以及构建新型电力系统而言，意义重大且形势紧迫。
二、分布式光伏系统的运行特性分析
2.1出力特性
分布式光伏系统的出力特性与光照强度、温度等环境因素存在直接关联。光照强度方面，昼夜与季节变化规律显著。白天光照充沛，光伏系统出力可观；夜晚光照缺失，出力即为零。夏季，光照时长且强度高，光伏系统发电量相对较多；冬季情况则相反，光照时短且强度低，发电量大幅降低。温度对光伏电池性能的显著影响亦不容忽视，温度上升，光伏电池开路电压降低，短路电流稍有增加，然而总体功率输出下降。天气状况，诸如多云、阴天、雨天等，会致使光照强度剧烈波动，使得光伏系统出力不稳，呈现明显的间歇性与波动性特征。此出力的不确定性，给配电网的功率平衡及调度带来极大挑战。
2.2接入模式对配电网的影响
2.2.1并网型
并网分布式光伏接入配电网对电网电压、潮流以及短路电流所产生的影响不容小觑。光伏出力超出本地负荷需求时，多余电能向电网倒送，或引发并网点电压升高，甚而致使电压越限。潮流方向发生改变，按单方向潮流设计的配电网，或出现潮流分布不合理状况，进而导致网损增加。光伏接入点短路电流水平增大，对原有保护装置正确动作的影响不容忽视，或引发保护误动、拒动。而故障发生时若未能及时与电网解列，孤岛效应的形成亦可能对电网设备及人员安全构成威胁。
2.2.2离网型
在用户自发自用、余电上网方面，离网型分布式光伏系统是常见形式。为保障光伏出力不足时供电持续，自备储能或备用电源对这类系统是必需的。但配置储能设备成本高昂，充放电效率、寿命等问题并存，系统建设与运维成本因此增加。离网型系统运行相对独立，与配电网互动较少，系统可靠性在一定程度上仰仗自身设备稳定性，其程度相对较低。
2.2.3混合型
混合型分布式光伏系统，其具备并网型与离网型二者之特征。此系统运行状况复杂程度颇高，而这取决于并网、离网部分的占比，以及二者之间的互动模式。在系统运行进程当中，不同部分的出力特性、负荷需求，以及与配电网的交互关系，均需予以综合考量，并对其实施协调管理。这无疑对系统的控制策略，以及运行管理方面，提出更为严苛之要求，需要实现多目标的优化处理，以此确保系统能够实现高效且稳定的运行状态。
三、分布式光伏接入配电网引发的问题
3.1电压越限问题
在分布式光伏接入配电网这一情形下，电压越限这一问题呈现出较为显著的状态。大量电能于光伏出力处于较大数值且本地负荷呈现较小数值时注入电网，如此会致使并网点以及邻近节点的电压出现升高状况。长时间维持过高的电压可能引发光伏逆变器产生跳闸现象，对光伏系统的正常运行造成影响，并且还存在损坏用户用电设备的可能性。而在另外一些特定情形当中，例如光伏出力突然降低然而负荷却保持不变之时，电压降低的情形或许会出现，进而导致用户用电设备难以实现正常启动。电压越限不但对电能质量形成影响，同时也对配电网的安全稳定运行构成威胁。
3.2网损增加
配电网初始潮流分布因分布式光伏接入产生改变。光伏出力不确定性，或致使潮流于特定线路出现不合理流动现象，进而提升线路电阻损耗。光伏系统向电网倒送功率时，部分变压器负载率或发生变动，这使得变压器损耗进一步攀升。网损增加，能源利用效率降低，电网运行成本亦随之上升。
3.3功率因数超标
用户功率因数或因分布式光伏的接入而超标。光伏逆变器运行期间，无功功率或会产生，若控制未达合理程度，系统功率因数便受影响。而光伏出力与负荷出现不匹配状况时，功率因数亦可能下降。功率因数一旦超标，电网需额外供应无功功率，致使电网负担加重，与此同时，用户或面临功率因数调节费（力调电费）方面的损失。
3.4对保护装置的影响
配电网短路电流分布因分布式光伏接入而历经改变。光伏系统于故障情形之下，会为故障点供应短路电流，致使短路电流的大小与方向出现变动。此情形有可能致使原有保护装置的动作特性产生变化，进而出现保护误动或者拒动状况。就像过流保护的动作电流或许需重新予以整定，目的是规避因光伏接入所引发的误动作。分布式光伏接入亦可能对距离保护、零序保护等的准确性造成影响，针对配电网的保护配置与整定带来全新挑战。
四、分布式光伏调控策略
4.1基于逆变器的控制策略
4.1.1最大功率点跟踪（MPPT）技术优化
于传统意义下，MPPT技术可令光伏系统于多数情形下趋近最大功率点运作。不过，光照强度与温度的急剧变动时，其跟踪速度以及精度存在提升空间。改进的MPPT算法，像变步长电导增量法、模糊逻辑控制的MPPT算法等应用，能提升MPPT的响应速度与跟踪精度。变步长电导增量法依据光伏阵列输出功率的变动状况对步长实施动态调适，光照强度缓变时，选取较大步长以加快跟踪速度；临近最大功率点时，采用较小步长来提升跟踪精度。模糊逻辑控制的MPPT算法凭借模糊规则对光伏阵列工作状态予以判断与调整，在应对复杂环境变化方面表现更佳，可减少功率振荡，提升光伏系统发电效率。
4.1.2无功功率调节控制
逆变器对无功功率具备特定调节能力。借助逆变器无功输出的合理把控，配电网电压质量可获有效改善。并网点电压攀升时，逆变器能够释放感性无功功率，汲取部分过剩有功功率，以此促使电压降低；而在电压下降时，逆变器会发出容性无功功率，对系统无功缺额予以补足，实现电压提升之目的。无功功率调节策略可选取以电压偏差为依据者，依照并网点电压同额定电压间偏差的大小与方向，对逆变器无功输出量实时加以调整，让电压始终处于合理区间。与其他无功补偿设备（诸如电容器、电抗器）开展协同作业亦值得斟酌，其有助于进一步优化无功功率分布状况，增进电压调节成效。
4.2储能系统协同调控策略
4.2.1储能系统配置优化
针对分布式光伏系统所展现的出力特性以及负荷需求状况，对储能系统容量与功率开展合理配置。以最小化系统成本、提升供电可靠性为导向，综合权衡储能设备投资成本、运行维护成本、充放电效率以及寿命等诸多要素，运用诸如粒子群优化算法、遗传算法等优化算法，进而确定最为适宜的储能容量与功率配置方案。在光伏出力呈现较大波动、负荷需求处于不稳定状态的区域，为更有效地平抑功率波动、保障供电稳定性，对储能容量予以适当增添。至于储能系统的充放电策略方面，实施分时充放电控制方式，当光伏出力过剩且电价处于较低水平时执行充电操作，而在光伏出力不足或负荷处于高峰时段且电价较高时进行放电操作，以此提高储能系统的经济效益。
4.2.2光储协调控制策略
构建光储协同管控模型，针对光伏系统输出功率、储能系统状态以及负荷变动情形予以实时监测。基于预设定的管控策略，对储能系统的充放电实施动态调节。当光伏输出功率超出负荷需求，优先将过剩电能存储至储能系统；若光伏输出功率低于负荷需求，储能系统放电以补足功率缺额。凭借此类协同管控，可有效抑制分布式光伏的功率波动，降低对配电网的冲击影响，提升分布式光伏的可控程度与稳定性能。以采用基于模型预估管控的光储协同管控策略为例，借助历史数据以及实时信息，对未来某时段内的光伏输出功率与负荷需求加以预估，预先制定储能系统的充放电规划，从而优化系统运行状况。
4.3电压与功率因数调节策略
4.3.1电压调节策略
除借助逆变器实施无功功率调控之外，尚有其他电压调节途径可予采用。针对电压升高情形，能够经由对有载调压变压器分接头的调节，促使变压器变比降低，籍此实现输出电压的降低。于配电网中装设静止无功补偿器（SVC）、静止同步补偿器（STATCOM）等无功补偿装置，依据电压变动状况对无功补偿量予以动态调整，以实现电压的稳定。面对电压降低问题，可通过增添无功补偿设备以供给容性无功功率，或对光伏系统的出力加以调整（在许可范围内适度提高出力）提升电压。采用分布式电源的集群控制策略，对多个分布式光伏系统展开统一协调控制，依据配电网的电压分布态势，合理调节各光伏系统的出力与无功输出，实现全网电压的优化控制。
4.3.2功率因数调节策略
面对分布式光伏接入致使功率因数超出标准的现象，可借助特定的功率因数调节装置或对逆变器的控制策略予以优化。以安装功率因数校正器为例，对光伏系统所产生的无功功率施行补偿，从而提升功率因数。于逆变器控制层面，运用基于功率因数反馈的控制策略，对用户侧的功率因数展开实时监测，依据功率因数的变动对逆变器的无功输出加以调整，确保功率因数维持在规定范畴内。与此同时，针对光伏系统的运行状态实施实时监测与分析，对光伏系统的运行参数进行优化，降低无功功率的生成，进而进一步提升功率因数。
4.4智能电网技术应用策略
4.4.1实时监测与数据分析
凭借智能电表、传感器等设备，分布式光伏系统运行状态以及配电网电气参数（诸如电压、电流、功率等）得以实时监测，采集大量运行数据。数据处理与分析平台的搭建，使大数据分析技术、数据挖掘技术等被运用于对所采集数据的深度剖析，数据背后规律及潜在信息被挖掘。光伏系统出力特性与天气、时间等因素关系的剖析，助力准确光伏出力预测模型的构建，为调控策略制定供给依据。配电网电气参数实时分析的开展，能够及时发现潜在运行问题，像电压越限、功率因数超标等，且提前施行相应调控举措。
4.4.2分布式能源管理系统（DEMS）
对分布式光伏系统连同别的分布式能源诸如分布式风电、储能系统等予以统一管理及协调控制之实现，需构建分布式能源管理系统。依配电网运行状态、负荷需求与能源市场价格等信息，DEMS能够制定最优能源调度计划，合理分配分布式能源出力，实现能源优化配置与高效利用。于负荷高峰时段，优先调度分布式光伏及储能系统电能，降低对主网依赖。在负荷低谷时段，视情形适度调整分布式能源出力，防止电能浪费。DEMS还可与配电网调度系统通信交互，实现分布式能源与配电网协同运行，提升电力系统整体运行效率与稳定性。
4.4.5数字孪生技术应用
凭借数字孪生技术手段，构建分布式光伏系统连同配电网的虚拟映射模型。此模型，向调控策略的制定、验证以及优化工作，供应具备可视化、可仿真特性的平台。分布式光伏电站与配电网设备的物理参数，如设备型号、运行状态和地理位置，环境数据诸如光照、温度、风速，还有运行数据例如电压、电流、功率、电量，这些皆通过实时采集方式获取。基于此，实际系统的运行状态在虚拟空间内得以精准复现。借助该数字孪生模型，针对不同调控策略能够开展仿真模拟。以逆变器无功调节、储能充放电、需求响应等措施为例，模拟它们于不同场景，比如极端天气、负荷突变、设备故障等状况下的实施成效，对系统或许出现的运行问题加以预测，预先优化调控参数。例如，当预测到未来某个时段会因强降雨致使光伏出力急剧下降时，可运用数字孪生模型，模拟储能系统放电、需求响应调整等组合调控策略所产生的效果，明确最优调控方案并提前布局，从而防止在实际运行过程中出现电压大幅波动或者供电不足的情形。针对分布式光伏系统以及配电网设备，利用数字孪生模型还能够实施虚拟运维。借助对设备运行数据变化趋势展开分析，预测设备潜藏故障，提前拟定维护计划，降低设备停机时长，确保系统长久稳定运行。
结论
能源领域因分布式光伏大规模接入，迎来新机遇同时，配电网运行面临大量挑战。深入剖析分布式光伏运行特性，确定其接入配电网后，导致电压越限、网损增加、功率因数超标以及对保护装置产生影响等状况。关于这些状况，对逆变器控制为基础、储能系统协同配合、电压与功率因数调节以及智能电网技术运用等多种调控策略展开探讨。这些调控策略可有效增强分布式光伏可控性与稳定性，削减其对配电网负面效应，确保配电网安全且高效运行。
参考文献
[1]程好,张真卿,徐帆,等. 高比例分布式光伏有源配电网电压协同控制策略 [J/OL]. 自动化技术与应用, 1-8[2025-09-17]. https://link.cnki.net/urlid/23.1474.TP.20250828.1024.020.
[2]王薇. 分布式光伏接入供电电压合格率调控技术分析 [J]. 中国高新科技, 2025, (14): 51-53. DOI:10.13535/j.cnki.10-1507/n.2025.14.14.
[3]韩周,单永梅,程鑫. 低压台区侧分布式光伏监测调控系统设计 [J]. 电力电子技术, 2025, 59 (03): 78-82. DOI:10.20222/j.cnki.cn61-1124/tm.2025.03.017.
[4]李国武,尹赛宁,易姝娴,等. 低压分布式光伏调控策略研究及验证 [J]. 船电技术, 2025, 45 (02): 19-25. DOI:10.13632/j.meee.2025.02.006.
[5]朱进,李光熹,孙子雯,等. 分布式光伏参与的有源配电网无功调控策略 [J]. 电气技术与经济, 2024, (06): 91-94.
