技术领域
[0001] 本发明涉及发电站布局手段，属于光伏技术领域，尤其涉及一种分布式光伏发电站的网络布局方法及系统。
相关背景技术
[0002] 可再生能源包括水能、生物质能、风能、太阳能等，具有资源潜力大、环境污染低、可永续利用等优点；随着环境保护意识的增强与可再生能源的重要性日益凸显，光伏发电作为一种清洁、可持续的能源形式，已经得到了广泛的应用，为了更好地利用和管理光伏发电资源，光伏发电网络的规划设计成为了当务之急的工作重心。
[0003] 光伏发电资源调研是光伏发电网络规划的第一步，其目的是确定适合建设光伏电站的地理位置，目前，光伏发电设备的网络布局工作通常都需要工作人员在前期进行大量的资源调研工作，然后针对每一个备选选址，评估其光照资源、地形地貌等，这就导致在分布式发电站的网络布局时，需要大量反复的进行调研评估，布局方式的效率较低，且高度依赖工作人员的经验，具有一定的局限性。因此，亟需一种高效且全面的手段，解决现有技术中存在的上述缺陷。
具体实施方式
[0073] 以下结合附图说明和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
[0074] 实施例1：
[0075] 参见图1，一种分布式光伏发电站的网络布局方法，包括：
[0076] S1、获取目标区域的日照数据，选择年平均太阳能辐射量高且日照时间长的地区，作为光伏发电站的备选选址地；所述日照数据包括日照时长与太阳能辐射量；
[0077] 进一步的，所述步骤S1，具体包括：
[0078] S11、收集目标区域日照时长的最大值、最小值与平均值，获得日照时间数据与峰值日照时间数据；
[0079] S12、收集目标区域太阳能辐射的年平均值、月平均值与日平均值，获得太阳能辐射数据；
[0080] S13、基于目标区域的日照时间数据、峰值日照时间数据与太阳辐射数据，选择年平均太阳能辐射量高且年日照时间长的一个或多个地区作为光伏组件安装的备选选址地。
[0081] 在本实施例中，日照时长可以通过收集目标区域的日照时间记录进行统计分析获得；太阳能辐射可以使用以下公式计算年平均值：
[0082]
[0083] 其中：Ravg为太阳能辐射的年平均值，Ri为每天的太阳能辐射量(kWh/m2)，n为一年的天数；
[0084] S2、获取备选选址地的气候条件，并根据光伏发电站的性能参数，以气候条件对光伏发电站性能影响最小为限制条件，从备选选址地中筛选出满足气候适宜性指标的地区；
[0085] 进一步的，所述步骤S2，具体包括：
[0086] S21、根据光伏组件的性能参数，确定光伏组件的工作范围限制；所述工作范围限制包括正常工作温度范围限制、降水量范围限制、风速范围限制；
[0087] 所述光伏组件性能参数包括：峰值功率、开路电压、短路电流、工作温度范围，耐候性(如耐风压、耐雪压等)等。
[0088] S22、获取备选选址地的气候条件，将气候条件与光伏组件的工作范围限制进行匹配，筛选出满足气候适宜性指标的地区；所述气候条件包括气温、风速与降水；
[0089] 所述满足气候适宜性指标的地区是指：年平均气温、日最高气温和日最低气温均在光伏组件正常工作温度范围限制内的地区；年平均风速或最大风速在光伏组件风速范围限制内的地区(主要考虑光伏组件的承受能力)；年平均降水量在降水量范围限制内的地区(既不过多导致组件长期湿润，也不过少影响组件清洁)。
[0090] 本实施例中，气候条件可以通过气象站、气候数据库或遥感数据进行收集获取，其中包括温度(平均气温、日最高气温、日最低气温)、风速(平均风速、最大风速)、降水(日降水量、累计降水量)，在收集到气候条件的数据后，对数据进行统计分析，计算平均值、标准差、极值等。
[0091] 所述平均值表示某一气候条件在一段时间内的平均水平，对于给定的某一气候条件的气候数据集x1，x2，...，xn，其平均值的计算公式如下：
[0092]
[0093] 其中：为气候条件的平均值，n为气候条件数据点的数量， 为气候条件数据点的和，xi为单个数据点的值；
[0094] 假设某地区一周内每天最高气温的数据集为：
[0095] x1＝25,x2＝27,x3＝24,x4＝26,x5＝28,x6＝29,x7＝27；
[0096] 则平均值如下：
[0097] A＝1/7*(25+27+24+26+28+29+27)＝26.57℃；
[0098] 所述标准差是衡量数据分散程度的统计量，某一气候条件的数据标准差的表达式如下：
[0099]
[0100] 其中：σ为气候条件的样本标准差，n为样本中数据点的数量，xi为单个数据点的值，为样本的平均值；
[0101] 在本实施例中，也可以将性能参数作为间接评估参数，通过间接评估参数参与步骤S22中的筛选；例如：温度会影响光伏组件的效率，则光伏组件的效率与温度之间的关系如下：
[0102] PT＝PSTC·[1+α(T‑TSTC)]；
[0103] 其中：PT为温度为T时的功率，PSTC为标准测试条件下的功率(STC，通常温度为252
℃，光照强度为1000W/m)，α为温度系数(通常为负值，表示温度上升时效率下降)，T为实际温度，TSTC为标准测试条件下的温度(通常为25℃)。
[0104] S3、获取满足气候适宜性指标地区的土地利用现状图，然后从中筛选出可用于光伏发电站建设的土地并评估适宜程度，获得各光伏发电站布局区域；
[0105] 进一步的，所述步骤S3，具体包括：
[0106] S31、通过地理信息系统或遥感技术获取满足气候适宜性指标地区的土地利用现状图；
[0107] S32、从土地利用现状图中筛选出可用于光伏发电建设的土地；所述可用于光伏发电建设的土地包括未利用土地、工业用地；
[0108] S33、对可用于光伏发电建设的土地中影响光伏发电站建设的因素进行赋分与赋权，获得综合评分；所述影响光伏组件安装的因素包括：土地类型、面积、坡度、坡向、阴影遮挡；
[0109] 所述综合评分的表达式如下：
[0110] K＝K1*M1+K2*M2+,...,+Kn,*Mn；
[0111] 其中：K为综合评分，Kn为影响光伏组件安装因素中的第n个元素，Mn为第n个元素的权重；
[0112] 在应用中，所述面积计算如下：假设在GIS中识别出一个可用于光伏发电的矩形地块，其长为1000米，宽为800米，则该地块的面积为：1000×800＝800,000平方米＝0.8平方公里。
[0113] 所述坡度计算如下：在DEM数据中，选取两个点A和B，A点高程为100米，B点高程为150米，两点之间的水平距离为200米，则坡度＝arctan((150‑100)/200)。
[0114] 所述阴影遮挡的评估通常依赖于GIS软件中的阴影分析工具，结合太阳辐射数据和地形数据进行分析，这通常是一个定性的过程，通过模拟太阳在不同时间点的位置和阴影范围来评估。
[0115] S34、以综合评分的分值序列作为适宜程度的选择对象，获得各光伏发电布局区域。
[0116] 本实施例中，假设考虑坡度、坡向和土地类型三个因素来评估光伏电站的适宜程度，每个因素的权重分别为0.3、0.3和0.4，对某个地块的评分如下：
[0117] 坡度得分为8(满分10，坡度较缓)；坡向得分为9(满分10，接近最佳安装方向)；土地类型得分为10(满分10，为未利用地，非常适合光伏发电)。
[0118] 则综合评分如下：
[0119] K＝8×0.3+9×0.3+10×0.4＝9.1；
[0120] 该评分较高，接近满分10分，如没有高于此分值的地块，则该地块为适宜程度最佳的对象，可作为发电站建设的优选区域。
[0121] 本实施例中，如已有现成的土地利用现状图，可直接使用；否则需利用遥感影像进行土地利用分类；例如：对获取的遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正等预处理步骤，以提高影像的解译精度，然后采用监督分类、非监督分类或面向对象分类等方法，对遥感影像进行土地利用分类，生成土地利用现状图，最后根据光伏发电设备的建设需求，识别出可用于光伏发电的土地类型，如未利用地、工业用地等。
[0122] 在GIS软件中，可以通过设定特定的属性条件(如土地类型代码)来提取这些土地类型；并利用GIS软件的空间分析功能，计算并统计各类可用于光伏发电的土地面积；综合考虑坡度、坡向、阴影遮挡、地质条件、电网接入等因素，对识别出的土地进行光伏发电的适宜程度评估，这可以通过GIS中的多因素叠加分析、模糊综合评价等方法实现。
[0123] 土地利用分类方法可以采用常用的遥感影像分类方法，包括监督分类、非监督分类和面向对象分类。监督分类需要预先设定训练样本，非监督分类则根据影像的自身特征进行分类。面向对象分类则是以对象为单元进行分类，可以更好地保持地物的完整性。另外，在GIS软件中，可以通过设定属性条件来提取特定的土地类型，并利用空间分析功能计算其面积，例如，设定土地类型代码为“未利用地”或“工业用地”，即可提取出这些土地类型并进行面积计算。
[0124] 在应用中，优选采用面向对象分类方法，对遥感影像进行土地利用分类，生成土地利用现状图，其步骤如下：
[0125] A1、根据遥感影像的特性和分析需求，选择合适的分割方法，并设置分割参数；所述分割方法包括棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割；所述分割参数包括尺度、紧致度、平滑度；
[0126] A2、根据分割后的对象，计算其影像特征，生成影像特征向量；所述影像特征包括光谱特征、形状特征、纹理特征、上下文特征等；
[0127] 所述光谱特征是对象在不同波段上的反射或发射强度的度量。对于多光谱遥感影像，每个波段都代表了一个特定的光谱范围；计算光谱特征包括：提取每个对象在所有可用波段上的平均反射率或DN值(波段平均反射率或数字数值)。对于一些处理过的影像(如大气校正后的影像)，可以直接使用反射率值；对于原始影像，通常使用DN值。
[0128] 所述光谱特征的计算式如下：
[0129]
[0130] 其中： 为第i波段的平均反射率或DN值，N为在该波段上考虑的像素总数，PixelValueij为第i波段上第j个像素的数值。
[0131] 所述纹理特征描述了对象内部像素灰度级的空间变化模式。可以使用灰度共生矩阵(GLCM)、局部二值模式(LBP)、灰度差分矩阵(GLDM)等方法提取纹理特征。假设通过GLCM计算得到某对象的对比度为5，同质性为0.8，熵为2.5，则这些值可以作为该对象的纹理特征的一部分。
[0132] 所述上下文特征描述了对象与其周围环境之间的关系。通过考虑对象周围的邻近对象，计算它们的属性(如光谱、形状等)与当前对象的差异或相似性。可以使用空间权重(如距离倒数权重)来加权邻近对象的贡献，来得到上下文特征。
[0133] A3、在影像特征向量中，选择对土地分类结果有显著贡献的影像特征；
[0134] A4、根据分割后的对象属性，选择合适的分类方法；所述分类方法包括监督分类、基于规则的分类、模糊分类；
[0135] A5、根据对土地分类结果有显著贡献的影像特征，应用分类方法对分割后的对象进行分类，获得分类结果；
[0136] A6、对分类结果进行后处理，提高分类结果的精度，并通过高精度数据或实体调查对分类结果进行验证与修正；所述后处理包括去除小面积图斑、平滑边界等。
[0137] A7、基于修正后的分类结果进行图形编制，获得土地利用现状图。所述图像编制包括设置比例尺、添加图例、标注经纬度等。
[0138] S4、分析各光伏发电站布局区域的地形地貌特征，确定光伏发电站设备的安装方式；
[0139] 进一步的，所述步骤S4，具体包括：
[0140] S41、根据光伏发电站的光伏组件安装所需的坡度条件，选择对应的安装方式；所述安装方式包括：地面安装、屋顶安装、斜面式安装、浮动式安装、定制化安装；
[0141] 本实施例中，光伏组件的安装需要与坡度进行匹配适应，可以将坡度分为多个等级，如0‑10度、10‑30度、30‑60度等，然后再根据目标区域的坡度值情况，确定目标区域的整体坡度等级，并匹配相应的安装方式。
[0142] 例如：
[0143] 地面安装：适用于坡度较小(如0‑10度)且地形平坦的区域。
[0144] 屋顶安装：适用于建筑物密集且屋顶结构适合安装光伏组件的区域，不受地面坡度限制。
[0145] 斜面式安装：适用于10‑30度坡度的山地或丘陵地区，利用地形坡度减少支架成本。
[0146] 浮动式安装：适用于水域或湿地等特殊地形，利用浮体支撑光伏组件。
[0147] 定制化支架系统：针对复杂地形(如坡度大于30度或地质条件不稳定)设计的特殊支架系统。
[0148] S42、获取各光伏发电站布局区域的地形地貌特征，分析其地形、地貌、坡度、坡向、阴影遮挡情况；
[0149] 本实施例中，地形地貌特征可以通过高分辨率卫星图像与数字高程模型(DEM)数据获得；在进行地形地貌分析时，可以使用GIS软件对DEM数据进行处理，计算坡度、坡向等地形参数；通过卫星图像和DEM数据结合，分析地形地貌特征，如山谷、山脊、平原等；在阴影遮挡分析时，可以利用GIS软件中的阴影分析工具，结合太阳辐射数据和地形数据，分析光伏组件可能受到的阴影遮挡情况。
[0150] 其中，坡度是地表单元陡缓的程度，通常把坡面的垂直高度H和水平距离L的比叫做坡度或坡比，用字母i表示，即坡角的正切值(i＝tan坡角)；坡向是坡度所面对的方向，通常通过GIS软件中的坡向分析工具自动计算得出，不需要手动计算；阴影遮挡分析通常使用GIS软件中的阴影分析工具进行。
[0151] S43、以各光伏发电站布局区域的安装方式最佳或安装成本最低为条件，确定光伏组件的安装方式；
[0152] 本实施例中，虽然光伏组件的安装方式理想状态下是以最大化发电量为最佳方式，但是对于某些地形条件，要达到最佳的安装方式，需要付出较高的成本。例如需要评估土壤的稳定性，确定是否需要加固地基或采用特殊基础结构；考虑风载、雪载等极端气候条件对光伏组件及其支撑结构的影响；在风力较大的地区，需采取防风措施，如加固支架、加装风挡等。因此，在安装时可以提供不同的安装方式给目标用户选择，当用户选择后，确定目标区域光伏组件适合的安装方式，或者计算各种安装方式的成本，选择发电量与经济性较为平衡的方式进行安装。
[0153] S44、基于各光伏发电站布局区域的年太阳辐射数据，并根据当地纬度与辐射角度季节性变化，确定光伏组件的安装角度；所述安装角度的表达式如下：
[0154] angleins＝lat+seasonangle；
[0155] 其中：angleins为安装角度，lat为当地纬度，seasonangle为季节调整角；例如在北半球，冬季为了增加光照时间，可适当增加安装角度，而夏季则可适当减小安装角度。
[0156] S45、根据安装角度，确定光伏组件的安装间距；所述安装间距的表达式如下：
[0157] spa＝(L×angleins)/tan(angleins)；
[0158] 其中：spa为安装间距，L为光伏组件中光伏板的长度。
[0159] S5、基于光伏发电站的总装机需求与各光伏发电站布局区域的电力需求，根据各光伏发电站布局区域的土地条件，确认装机容量、土地面积与电网接入容量；
[0160] 进一步的，所述步骤S5，具体包括：
[0161] S51、根据光伏发电站的总装机容量需求，确认各光伏发电布局区域应分配的装机容量；所述应分配的装机容量的表达式如下：
[0162]
[0163] 其中：Si为应分配的装机容量；Di为区域i的电力需求；T为总装机容量需求；n为区域总数；Dj为区域j的电力需求，j＝1，2，...，n；
[0164] S52、基于应分配的装机容量，确认该区域所需的占用土地面积与电网接入容量；
[0165] 所述所需的占用土地面积的表达式如下：
[0166] Li＝Si×A；
[0167] 其中：Li为区域i的所需占用土地面积，A为每千瓦光伏发电站的所需占用土地面积；
[0168] 所述电网接入容量的表达式如下：
[0169] Ei＝Si×η；
[0170] 其中：Ei为电网接入容量，η为并网效率。
[0171] 本实施例中，假设一个地区总装机容量需求为10MW，划分为A、B、C三个供电区域，电力需求分别为3MW、4MW、3MW，每千瓦光伏电站需要占用10平方米土地，并网效率为0.9。
[0172] 则装机容量分配如下：
[0173] A区域：3MW/(3MW+4MW+3MW)×10MW＝3MW；
[0174] B区域：4MW/(3MW+4MW+3MW)×10MW＝4MW；
[0175] C区域：3MW/(3MW+4MW+3MW)×10MW＝3MW；
[0176] 则所需的占用土地面积如下：
[0177] A区域：3MW×10平方米/kW＝30,000平方米；
[0178] B区域：4MW×10平方米/kW＝40,000平方米；
[0179] C区域：3MW×10平方米/kW＝30,000平方米；
[0180] 则电网接入容量如下：
[0181] A区域：3MW×0.9＝2.7MW；
[0182] B区域：4MW×0.9＝3.6MW；
[0183] C区域：3MW×0.9＝2.7MW；
[0184] 通过以上步骤和公式，可以根据光伏电站的装机容量和供电范围，有效地布置多个分布式光伏电站，形成具有较大容量的光伏发电网络。
[0185] S6、基于各光伏发电站布局区域的装机容量，评估各光伏发电站布局区域的接纳能力并调整装机容量，然后确认各光伏发电站布局区域的最终接入点；
[0186] 进一步的，所述步骤S6，具体包括：
[0187] S61、基于各光伏发电布局区域应分配的装机容量，分析其当前与未来的可接纳能力，以容量匹配度＜1为条件，调整装机容量；所述容量匹配度的表达式如下：
[0188]
[0189] 其中：C为容量匹配度，Si为装机容量，G为电网可接纳容量；
[0190] S62、以满足电压等级且距离最近为接入点选择条件，选择若干备选接入点，并分析若干备选接入点的可靠性，以可靠性最佳为接入点确认条件，确认最终接入点。
[0191] 本实施例中，根据分布式光伏电站的电网结构和容量，选择最佳的接入点，确保电力传输的可靠性和效率。例如：根据分布式光伏电站的电站规模和电网条件并网方式，选择低压接入或中压接入方式，并对分布式光伏电站的遮挡物进行评估，确定阴影遮挡管理方式；如评估电站周围潜在的遮挡物，如树木、建筑物等，并利用遮挡物对光伏电站发电量影响评估方法，降低阴影遮挡的影响。
[0192] 假设光伏发电项目的总装机容量为10MW，需要分布在A、B、C三个地区。其中A地区地形平坦、光照充足，但周围有少量树木可能产生阴影；B地区坡度稍大，但光照条件也很好；C地区地形复杂，有较多遮挡物。
[0193] 而阴影遮挡管理方式有三种：遮挡移除、合理光伏阵列布局、综合措施。对不同的地区采取不同的遮挡移除管理：对A地区的树木进行修剪或移除，以减少阴影遮挡并合理光伏阵列布局：在B地区合理布置光伏阵列，避免地形起伏造成的阴影：C地区由于遮挡物较多，可能需要采用更复杂的阴影遮挡综合管理措施。
[0194] 本实施例中，根据分布式光伏电站的电网结构和容量，选择最佳的接入点可以包括：
[0195] 首先根据电网的容量和负载情况，评估电网当前及未来的可接纳能力，预测电网的负荷增长趋势，确保电站接入后电网仍能保持稳定运行；然后明确分布式光伏电站的总装机容量，使用公式：容量匹配度＝电站装机容量/电网可接纳容量，确保容量匹配度小于1，以保证电站发电量在电网可接纳范围内；接着根据电网结构和电站容量，初步筛选出满足条件的接入点(考虑接入点的电压等级、容量裕度、短路电流水平等因素)。
[0196] 优先选择高电压等级接入，以减少电流损耗和传输损耗；优先选择距离电站较近、接入设备先进的接入点，以提高传输效率；对于不同容量的电站，可以根据经验或标准选择适当的电压等级接入。例如，300kW～6MW的电站推荐采用10kV接入；300kW以下推荐采用380V接入。
[0197] 最后分析初步满足条件的接入点故障率、停电时间等可靠性指标，使用故障树分析(FTA)或可靠性块图(RBD)等方法进行定量分析，选择最佳的接入点。并且在选择接入点时，预留一定的容量裕度，以应对未来电站扩容或电网负荷增长的需求，在选择接入点后，还可以进一步进行接入点效率优化，选择低损耗的传输路径和接入设备；例如使用高效变压器、低阻电缆等，优化电站与电网的协调运行，调整电站的发电曲线以匹配电网的负荷曲线。
[0198] 在应用中，假设分布式光伏电站的总装机容量为5MW，位于一个拥有110kV变电站和多个10kV配电室的地区。
[0199] 首先分析电网结构和容量：通过收集数据和评估电网的可接纳能力，发现该地区的10kV电网具有较高的可接纳能力；
[0200] 然后评估电站容量：电站装机容量为5MW，小于10kV电网的可接纳容量；
[0201] 接着选择接入点：根据初步筛选和优先性原则，选择距离电站较近、设备先进的10kV配电室作为接入点。
[0202] 再评估可靠性：评估该配电室的可靠性指标，发现其具有较高的可靠性。
[0203] 最后优化效率：选择低损耗的电缆和设备进行传输，优化电站的发电曲线以匹配电网的负荷曲线，进一步提高电力传输的可靠性和效率。
[0204] S7、将地理位置相近、装机容量和发电特性相似的光伏发电站布局区域划分为光伏集群，以实现协调控制；
[0205] 进一步的，具体是指：通过分析各光伏发电站布局区域的地理位置、装机容量与发电特性，将地理位置相近、装机容量和发电特性相似的光伏发电站划分为光伏集群，并建立集群运行管理系统，以实现各光伏发电站布局区域的协调控制。
[0206] 本实施例中，通过分析各分布式光伏电站的地理位置、容量、发电特性等因素，评估它们之间的互联性，然后考虑电网结构、电压等级、传输容量等条件，确定互联的可行性和经济性；接着根据电站的互联性分析结果，将地理位置相近、容量和发电特性相似的电站划分为一个光伏集群，规划集群内的电网结构和传输路径，确保电能的高效传输和分配。
[0207] 其中，需要根据实际情况确定集群的规模，避免过大导致管理困难或过小无法体现集群效应，并设计合理的集群结构，如采用分层管理、分布式控制等方式，提高集群的运行效率和稳定性；同时对集群的资源进行优化配置，如将发电量较大的电站与负载较重的地区相连，提高电能的消纳能力，并充分利用集群内的储能设备、调峰设备等资源，提高集群的调节能力和稳定性。还可以建立集群运行管理系统，实现对集群内各电站的远程监控、数据采集和协调控制；通过数据分析，优化集群的发电曲线和电网负荷曲线，提高电能利用效率。
[0208] S8、以传输线路最短、障碍物最少、线路损耗最小、满足最大功率输出为输电线路的连接条件，确认各光伏发电站布局区域的输电线路连接方式，完成分布式光伏发电站的网络布局。
[0209] 进一步的，具体是指：以传输线路最短、障碍物最少为条件，确定各光伏发电站布局区域的输电线路连接方式，并以线路损耗最小为条件，确定输电线路的电压等级，同时以满足光伏电站的最大功率输出为条件，确定输电线路的传输容量。
[0210] 本实施例中，在线路规划时，可以充分利用地理条件，选择平坦、无障碍的线路走廊，减少线路建设成本；例如在规划过程中，避开山脉、河流等障碍物，同时考虑环境保护和土地利用等因素，在山区建设光伏电站时，选择沿山谷或山脚布置输电线路，以减少施工难度和成本。可以先选择规划更多的若干条最短总传输线路，然后在若干条最短总传输线路中，排除存在山脉、河流等障碍物，未考量沿山谷或山脚布置输电线路的传输线路，确定最终的多个最短传输线路。
[0211] 本实施例中，可以根据光伏电站的容量和输电距离，选择合适的电压等级。一般来说，容量大、距离远的电站选择高电压等级；可以预先配置容量、输电距离和电压的匹配对照表，根据匹配对照表来选择分布式光伏电站的输电线路的输送电压；例如对于容量为5MW、输电距离为50km的光伏电站，可以选择110kV或更高的电压等级进行输电，选择较高的电压等级可以减少电流，从而降低线路损耗。
[0212] 本实施例中，根据光伏电站的容量和电网的负荷情况，计算所需的传输容量，并留出一定的裕量，传输容量 其中：U为电压有效值，I为电流有效值；通过选择合适的电压有效值与电流有效，确保传输容量可以满足需求。
[0213] 假设在某地区有A、B、C三个个分布式光伏电站，容量分别为2MW、3MW和1.5MW，需要规划输电线路将它们接入电网；该地区的地形以平原为主，但有少量河流和湖泊。首先将电站A、B、C分别接入附近的变电站，以减少输电距离；同时，考虑地形和河流的影响，选择平坦、无障碍的线路走廊；然后根据电站容量和输电距离，选择10kV或35kV的电压等级进行输电；考虑到B电站容量较大且距离较远，可以选择35kV进行输电；A和C电站则选择10kV；根据电站容量和电压等级，计算所需的传输容量；B电站的传输容量 其中I_B为B电站的电流有效值；通过选择合适的I_B，可以确保S_B满足需求；在规划过程中，尽量缩短线路长度，减少弯曲和起伏。
[0214] 本实施例中，在光伏发电设备的网络布局时，还可以利用物联网和工业智能网关技术，实现光伏设备的远程监控和数据采集，提高系统的可扩展性，以便在需求增加时进行组网扩展。
[0215] 例如：采用无线通信技术(如4G/5G)实现光伏设备的联网，避免有线传输的复杂性和高成本；利用传感器和仪器实时采集光伏电站的温度、光照强度、电压、电流等参数，并将数据传输到工业智能网关；工业智能网关将采集的数据进行初步处理，并通过MQTT等协议将数据发送到云平台或远程监控中心。还可以通过构建云平台或远程监控中心，使用户可以随时查看光伏电站的运行状态、发电量等关键数据；借助云平台，用户可以远程控制光伏电站的开关、调档等设备，实现电站的自动化管理；并且通过对采集的数据进行实时分析，评估光伏电站的性能和运行状态；通过设置异常数据区间和报警规则，及时发现并处理潜在问题，避免故障扩大化；利用数据分析技术，预测光伏电站的未来运行情况，为扩展和升级提供决策支持。
[0216] 实施例2：
[0217] 参见图2，一种分布式光伏发电站的网络布局系统，该系统应用于实施例1所述的方法，所述系统包括：
[0218] 备选地确认单元1，用于获取目标区域的日照数据，选择年平均太阳能辐射量高且日照时间长的地区，作为光伏发电站的备选选址地；所述日照数据包括日照时长与太阳能辐射量；
[0219] 进一步的，所述备选地确认单元1根据以下步骤确认备选选址地：
[0220] S11、收集目标区域日照时长的最大值、最小值与平均值，获得日照时间数据与峰值日照时间数据；
[0221] S12、收集目标区域太阳能辐射的年平均值、月平均值与日平均值，获得太阳能辐射数据；
[0222] S13、基于目标区域的日照时间数据、峰值日照时间数据与太阳辐射数据，选择年平均太阳能辐射量高且年日照时间长的一个或多个地区作为光伏组件安装的备选选址地。
[0223] 气候适宜地确认单元2，用于获取备选选址地的气候条件，并根据光伏发电站的性能参数，以气候条件对光伏发电站性能影响最小为限制条件，从备选选址地中筛选出满足气候适宜性指标的地区；
[0224] 进一步的，所述气候适宜地确认单元2根据以下步骤筛选满足气候适宜性指标的地区：
[0225] S21、根据光伏组件的性能参数，确定光伏组件的工作范围限制；所述工作范围限制包括正常工作温度范围限制、降水量范围限制、风速范围限制；
[0226] S22、获取备选选址地的气候条件，将气候条件与光伏组件的工作范围限制进行匹配，筛选出满足气候适宜性指标的地区；所述气候条件包括气温、风速与降水；
[0227] 所述满足气候适宜性指标的地区是指：年平均气温、日最高气温和日最低气温均在光伏组件正常工作温度范围限制内的地区；年平均风速或最大风速在光伏组件风速范围限制内的地区；年平均降水量在降水量范围限制内的地区。
[0228] 发电站布局区域确认单元3，用于获取满足气候适宜性指标地区的土地利用现状图，然后从中筛选出可用于光伏发电站建设的土地并评估适宜程度，获得各光伏发电站布局区域；
[0229] 进一步的，所述发电站布局区域确认单元3根据以下步骤确认发电站布局区域：
[0230] S31、通过地理信息系统或遥感技术获取满足气候适宜性指标地区的土地利用现状图；
[0231] S32、从土地利用现状图中筛选出可用于光伏发电建设的土地；所述可用于光伏发电建设的土地包括未利用土地、工业用地；
[0232] S33、对可用于光伏发电建设的土地中影响光伏发电站建设的因素进行赋分与赋权，获得综合评分；所述影响光伏组件安装的因素包括：土地类型、面积、坡度、坡向、阴影遮挡；
[0233] 所述综合评分的表达式如下：
[0234] K＝K1*M1+K2*M2+，...，+Kn*Mn；
[0235] 其中：K为综合评分，Kn为影响光伏组件安装因素中的第n个元素，Mn为第n个元素的权重；
[0236] S34、以综合评分的分值序列作为适宜程度的选择对象，获得各光伏发电布局区域。
[0237] 安装方式确认单元4，用于分析各光伏发电站布局区域的地形地貌特征，确定光伏发电站设备的安装方式；
[0238] 进一步的，所述安装方式确认单元4根据以下步骤确认安装方式：
[0239] S41、根据光伏发电站的光伏组件安装所需的坡度条件，选择对应的安装方式；所述安装方式包括：地面安装、屋顶安装、斜面式安装、浮动式安装、定制化安装；
[0240] S42、获取各光伏发电站布局区域的地形地貌特征，分析其地形、地貌、坡度、坡向、阴影遮挡情况；
[0241] S43、以各光伏发电站布局区域的安装方式最佳或安装成本最低为条件，确定光伏组件的安装方式；
[0242] S44、基于各光伏发电站布局区域的年太阳辐射数据，并根据当地纬度与辐射角度季节性变化，确定光伏组件的安装角度；所述安装角度的表达式如下：
[0243] angleins＝lat+seasoangle；
[0244] 其中：angleins为安装角度，lat为当地纬度，seasonangle为季节调整角；
[0245] S45、根据安装角度，确定光伏组件的安装间距；所述安装间距的表达式如下：
[0246] spa＝(L×angleins)/tan(angleins)；
[0247] 其中：spa为安装间距，L为光伏组件中光伏板的长度。
[0248] 装机需求确认单元5，用于基于光伏发电站的总装机需求与各光伏发电站布局区域的电力需求，根据各光伏发电站布局区域的土地条件，确认装机容量、土地面积与电网接入容量；
[0249] 进一步的，所述装机需求确认单元5根据以下步骤确认装机需求：
[0250] S51、根据光伏发电站的总装机容量需求，确认各光伏发电布局区域应分配的装机容量；所述应分配的装机容量的表达式如下：
[0251]
[0252] 其中：Si为应分配的装机容量；Di为区域i的电力需求；T为总装机容量需求；n为区域总数；Dj为区域j的电力需求，j＝1，2，...，n；
[0253] S52、基于应分配的装机容量，确认该区域所需的占用土地面积与电网接入容量；所述所需的占用土地面积的表达式如下：
[0254] Li＝Si×A；
[0255] 其中：Li为区域i的所需占用土地面积，A为每千瓦光伏发电站的所需占用土地面积；
[0256] 所述电网接入容量的表达式如下：
[0257] Ei＝Si×η；
[0258] 其中：Ei为电网接入容量，η为并网效率。
[0259] 接入点确认单元6，用于基于各光伏发电站布局区域的装机容量，评估各光伏发电站布局区域的接纳能力并调整装机容量，然后确认各光伏发电站布局区域的最终接入点；
[0260] 进一步的，所述接入点确认单元6根据以下步骤调整装机容量并确认接入点：
[0261] S61、基于各光伏发电布局区域应分配的装机容量，分析其当前与未来的可接纳能力，以容量匹配度＜1为条件，调整装机容量；所述容量匹配度的表达式如下：
[0262]
[0263] 其中：C为容量匹配度，Si为装机容量，G为电网可接纳容量；
[0264] S62、以满足电压等级且距离最近为接入点选择条件，选择若干备选接入点，并分析若干备选接入点的可靠性，以可靠性最佳为接入点确认条件，确认最终接入点。
[0265] 光伏集群构建单元7，用于将地理位置相近、装机容量和发电特性相似的光伏发电站布局区域划分为光伏集群，以实现协调控制；
[0266] 进一步的，所述光伏集群构建单元7根据以下方式构建光伏集群：
[0267] 通过分析各光伏发电站布局区域的地理位置、装机容量与发电特性，将地理位置相近、装机容量和发电特性相似的光伏发电站划分为光伏集群，并建立集群运行管理系统，以实现各光伏发电站布局区域的协调控制。
[0268] 线路连接确认单元8，用于以传输线路最短、障碍物最少、线路损耗最小、满足最大功率输出为输电线路的连接条件，确认各光伏发电站布局区域的输电线路连接方式，完成分布式光伏发电站的网络布局。
[0269] 进一步的，所述线路连接确认单元8根据以下方式确认线路连接方式：
[0270] 以传输线路最短、障碍物最少为条件，确定各光伏发电站布局区域的输电线路连接方式，并以线路损耗最小为条件，确定输电线路的电压等级，同时以满足光伏电站的最大功率输出为条件，确定输电线路的传输容量。
[0271] 实施例3：
[0272] 参见图3，本实施例中，还包括一种分布式光伏发电站的网络布局设备，所述设备包括处理器9以及存储器10；
[0273] 所述存储器10用于存储计算机程序代码101，并将所述计算机程序代码101传输给所述处理器9；
[0274] 所述处理器9用于根据所述计算机程序代码101中的指令执行实施例1所述的分布式光伏发电站的网络布局方法。
[0275] 本实施例中，还包括一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令在计算机上执行时，实现实施例1所述的分布式光伏发电站的网络布局方法。
[0276] 一般来说，用以实现本发明方法的计算机指令的可以采用一个或多个计算机可读的存储介质的任意组合来承载。非临时性计算机可读存储介质可以包括任何计算机可读介质，除了临时性地传播中的信号本身。
[0277] 计算机可读存储介质例如可以是，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EKROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
[0278] 可以以一个或多个程序设计语言或其组合来编写用以执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、SMalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言，特别是可以使用适于神经网络计算的Python语言和基于TensorFlow、PyTorch等平台框架。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意个类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
[0279] 上述设备和非临时性计算机可读存储介质，可以参见对一种分布式光伏发电站的网络布局方法及有益效果的具体描述，在此不再赘述。
[0280] 尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，应当理解的是，上述实施例是示例性的，不能解释为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
