基于遗传算法的光伏方阵容配比离散性对光伏电站发电量的影响分析

邹先进; 邹海青; 夏承志

doi:10.19911/j.1003-0417.tyn20250228.01

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基于遗传算法的光伏方阵容配比离散性对光伏电站发电量的影响分析

技术应用 | 更新时间：2025-10-15

- 基于遗传算法的光伏方阵容配比离散性对光伏电站发电量的影响分析
- 暂无标题
- 太阳能 2025年第9期页码：67-72
- 作者机构：
  
  长江勘测规划设计研究有限责任公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.19911/j.1003-0417.tyn20250228.01
  中图分类号： TP18;TM615
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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邹先进, 邹海青, 夏承志. 基于遗传算法的光伏方阵容配比离散性对光伏电站发电量的影响分析[J]. 太阳能, 2025,(9):67-72.
邹先进, 邹海青, 夏承志. 基于遗传算法的光伏方阵容配比离散性对光伏电站发电量的影响分析[J]. 太阳能, 2025,(9):67-72. DOI： 10.19911/j.1003-0417.tyn20250228.01.

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摘要

由于受地形、地块大小、各地块之间距离、施工条件等因素的影响，光伏电站中各光伏方阵的容配比通常与光伏电站的设计最优容配比存在一定的差异。从分析光伏电站中各光伏方阵容配比的角度出发，对光伏方阵容配比的离散性进行系统性分析。基于遗传算法，首先对光伏电站中各光伏方阵容配比的分布进行了优化，然后对光伏方阵容配比的离散性对光伏电站整体发电量的影响进行了研究，并给出了相关建议。研究结果表明：1)针对平地光伏电站，容配比离散性增大会导致光伏电站发电量下降，且发电量损失增大的速度逐步加快。若光伏场区的地块较为分散，可通过大、小装机容量光伏方阵搭配的方式来尽量降低容配比离散性带来的光伏电站发电量损失。2)针对复杂地形的山地光伏电站，对于朝向好、坡度优的地块，光伏方阵采用的实际容配比可等于或略低于设计最优容配比；而对于朝向差、坡度劣的地块，光伏方阵采用的实际容配比可高于设计最优容配比。一定离散性范围内的容配比分布能够更好地适应复杂地形，且能够增大光伏电站的经济效益。

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关键词

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赵振星,李琪,黄益旺.遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用[J].哈尔滨工程大学学报,2025(04).

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