解读上海大学 王梦圆：复杂环境下光伏发电在线感知与拓扑重构

分布式光伏渗透加速，三大难题浮出水面

汇报开篇给出了一组关键数据：我国光伏装机容量达到12亿千瓦，同比增长35%，分布式光伏装机规模接近一半，在配电网中加速渗透。从2018年到2025年，分布式光伏装机容量占比从29.0%升至44.2%，累计装机容量从174.6GW增长到885.7GW，增长5.9倍。

装机快速增长的背面是运行难题。分布式光伏发电面临功率难预测、状态难辨识、出力难调控等问题，已成为影响配电网安全稳定运行的关键因素。材料用三组现象说明问题严重性：多云天气下功率估计偏差可达144%，小样本下辨识准确率降低可达25%，一天中出力变化率可多次超过90%。

把环境因素写进模型：功率在线估计

针对环境条件变化导致功率估计失准的问题，汇报提出广义环境条件下光伏阵列等效建模方法，将环境因素显式纳入模型方程，使模型从标准测试工况适用拓展为广义环境通用；同时提出模型参数在线辨识方法，把待估计参数从与环境因素相关转变为与环境无关，并转化为最小二乘问题，用自适应LMI算法提升收敛速度。

。从晴天、阴雨天分场景看，多参数模型在阴雨天的估计精度达到96.6%—97.3%，明显高于五参数模型出厂参数下的87.9%—90.6%。

摆脱数据量质依赖：故障诊断与模型自学习

实际环境下的量测数据受环境干扰大，直接用于诊断容易失真。汇报提出低数据量质需求的光伏阵列故障诊断方法：先将实际环境条件下的量测数据归算至统一工况，避免环境干扰；再构建对标签错误、小样本鲁棒的诊断模型，将其构建为不依赖数据分布一致性假设的分布鲁棒优化问题。

针对新云影模式，方法通过自学习利用在线无标签数据，设计Y模型伪标签生成策略，最小化最劣概率分布下的损失函数期望，实现模型更新。实测表明，所提方法能从不同环境条件下的量测数据中提取到一致的故障特征；在标签错误、小样本等情况下，诊断准确率较常规鲁棒方法提升可达8.9%；有效适应新云影模式，诊断准确率较模型更新前提升可达34%。

动态云影下的拓扑重构：从原理到策略

动态云影下，被遮蔽的光伏组件会通过"短板效应"限制其他未遮蔽组件的输出。汇报揭示了光伏阵列输出功率与辐照分布、拓扑结构之间的关系，建立显式表征模型，并提出峰值功率直接估计方法：阴影情况下P-V曲线共有s个局部功率峰值，局部峰值点个数由各行总辐照度之和按降序排列确定，进而近似给出各峰值点的电压、电流。

在策略层面，构建计及功率、电压等网侧约束的多时段拓扑重构策略生成模型，目标函数兼顾售电收益、联络线波动惩罚、电压波动惩罚与开关动作次数惩罚。基于Lyapunov优化算法，将该问题转化为单时段确定性优化问题，形成无需云影趋势推演、具有前瞻性的实时重构策略：每个时段依次完成量测数据采集、重构策略集构建、模型求解、下发执行。

重构效果：增发电量同时平滑波动

测试结果给出了三方面收益：日发电量提升可达10.0%；联络线功率波动率均值较不重构下降14.7%—29.3%；节点电压偏差均值较不重构下降16.0%—42.3%。从功率波动率对比看，所提方法均值为2.9%、标准差为2.5%，不重构均值为3.4%、标准差为3.0%，最大化功率重构均值为4.1%、标准差为2.2%，说明所提方法在提升出力的同时兼顾了电网友好性。

这一方法的价值在于，它把阵列拓扑作为一种可调控资源来挖掘，在动态云影这类强不确定性场景下不依赖对未来云影趋势的精确推演，而是按时间尺度滚动生成策略，兼顾了发电量与并网质量。

工程落地：从数据系统到学科竞赛

汇报给出两项应用实践。其一，研发发电量评估算法并在正泰集团数据决策系统部署，2022年全国666个光伏电站平均月度发电量估计精度为96.8%，其中151个电站的估计精度达99%以上；相关成果支撑团队《分布式源荷资源规模化感知与网省地协同调控关键技术及应用》新能源功率预测部分，获中国电工技术学会科技进步一等奖，并在长三角区域电网示范应用。

其二，作品《分布式光伏发电状态在线监测系统》获第三届高校电气电子工程创新大赛全国赛特等奖，带队参加2024年度晶科能源全球商业与技术挑战赛获大赛最高奖。该系统输入为分钟级稳态电信号时间序列，输出为光伏系统状态监测结果，涵盖状态监测、统计分析、拓扑对比等功能模块。

总结展望：测得准、辨得清、调得稳

汇报以三个"得"收束全部研究：测得准——提出广义环境下光伏阵列等效建模与参数在线辨识方法，突破环境条件限制，实现复杂环境下光伏发电功率在线准确估计；辨得清——提出低数据量质需求的光伏阵列故障诊断方法，摆脱对数据量质的依赖，实现开放环境下光伏阵列故障可靠诊断；调得稳——提出动态云影下的光伏阵列拓扑重构方法，挖掘阵列拓扑调节潜力，实现动态云影下光伏出力增发与联络线功率平滑。

三条主线的共同指向是：通过光伏发电精准感知与灵活调控，实现光伏发电效率提升和友好并网。对配电网侧从业者而言，这套方法组合覆盖了从数据采集、状态评估到实时调控的完整链条，具备在分布式光伏高渗透场景下推广的技术基础。

这组数据描绘了分布式光伏快速渗透的基本面：装机容量12亿千瓦、同比增长35%，累计装机从2018年的174.6GW增长到2025年的885.7GW，增长5.9倍；分布式占比从29.0%升至44.2%。 装机规模与占比同步上升，意味着配电网面对的光伏不确定性来源更多、分布更散。汇报正是在这一背景下提出功率估计、故障诊断与拓扑重构三项研究。

这组数据汇总了三项研究的量化成效：功率估计平均精度97.8%，RMSE较出厂参数模型降低68.9%、较参数优化模型降低23.5%；故障诊断在标签错误、小样本下准确率提升可达8.9%，新云影模式下提升可达34%；拓扑重构使日发电量提升可达10.0%，联络线波动率均值下降14.7%—29.3%，节点电压偏差均值下降16.0%—42.3%。 从数据分布看，功率估计环节的精度提升最为直接，而拓扑重构在增发与并网质量两个目标上同时给出改善区间。这些指标均来自材料给出的实测或算例结果。

应用实践部分给出两组落地验证：发电量评估算法在正泰集团数据决策系统部署，2022年覆盖全国666个光伏电站，平均月度发电量估计精度为96.8%，其中151个电站的估计精度达99%以上；相关成果支撑团队项目获中国电工技术学会科技进步一等奖。 第二组是教学与竞赛成果：《分布式光伏发电状态在线监测系统》获第三届高校电气电子工程创新大赛全国赛特等奖，2024年度晶科能源全球商业与技术挑战赛获最高奖。前者体现了算法在真实数据系统中的可用性，后者体现了状态监测方案在产业场景中的认可度。