1. 概述

上海寶鋼阿賽洛激光拼焊有限公司屋頂光伏發電項目（二期）（以下簡稱“本項目"）是響應國家“優化能源結構，提供更加清潔、可靠的能源"的號召，投資建設的分布式光伏發電應用示范項目。

本項目位于上海寶鋼阿賽洛激光拼焊有限公司廠區內，利用現有廠房屋頂建設分布式光伏發電項目，總建設規模約為712.8kWp。本項目投資方為上海寶鋼節能環保技術有限公司，光伏發電組件位于上海市嘉定區安亭鎮百安公路1369號，通過用戶配電站接入公共電網，屬于上海市電力公司嘉定供電公司管理范圍。

本文介紹光伏電站接入系統方案的論證，系統繼電保護及安全自動裝置、系統通信、系統調度自動化方案研究等。

圖 項目現場驗收圖

2. 現有電網情況

現有用戶配電站為10kV用戶變，站內3臺10kV變壓器，變壓器容量為1250+1250+1600kVA。用戶變壓器通過10kV“31本4阿賽洛"線接入10kV本特開關站二段母線，再接入110kV百安10kV四段母線。現已投運光伏1200kWp。

現有供電示意圖如下：

圖 用戶配電站現供電示意圖

3.新增分布式光伏設計

本項目光伏組件、支架及相關設備等安裝在一二期屋面的低跨區域，鄰接已安裝一期光伏設備的高跨屋面。一二期產線屋面（低跨）為彩鋼瓦結構，屋面板為角馳Ⅲ型結構。整個屋面跨度為55米，長189米，總面積約10000平方米。除去采光帶及排氣通風等設施，屋面可利用率約75%，而光伏設備的占用面積約5000平方米。

寶鋼阿賽洛一二期廠房屋面原設計恒荷載標準值為0.3kN/m2，在本光伏項目中，安裝光伏組件和光伏支架增加恒荷載0.13 kN/m2，經計算，屋面檁條及剛架梁柱的部分區域不滿足強度及穩定性要求，需要對屋面檁條以及剛架梁柱的局部區域進行加固處理。對于屋面檁條，可通過在下方增加隅撐的方式進行加固；對于梁和柱，在不滿足的區域進行兩側貼鋼板加固。

圖 光伏組件示意圖

在廠房東側鄰接的電氣室的外側綠化帶內，將安裝本項目的升壓變壓器及并網設備，采用箱式變電站的形式。箱式變電站占用面積約40平方米。逆變器輸出的交流電升壓至10kV后接入高壓開關柜，再通過1回出線接入位于1期電氣室的廠區進線10KV母排，在母排處拼裝高壓并網進線柜，實現并網。設備位置見以下示意圖，最終布置以詳細設計完成后出具的施工圖紙為準。

另外在此區域內已安裝有一期光伏電站的組件沖洗水箱，因此將共用沖洗水站，二期將在屋面上擴展安裝沖洗管網。

圖 平面關系示意圖

4.技術方案

本項目規模約為712.8kWp，利用廠房屋頂建設光伏發電系統，關鍵設備光伏組件、逆變器、變壓器等采用國內知*產品。分布式光伏系統所發電量采用就地消納，自發自用，余電上網。本項目光伏發電系統所輸出的直流電經組串式逆變器轉換成交流電后，就地升壓至10KV，經開關柜通過1回出線接入至廠區10KV進線母線的用戶側，實現并網，供廠區負荷使用。結合用戶的總廠用變壓器容量（4100KVA）及一期已經并網運行的光伏系統總量（1200kW）分析，光伏并網容量不超過廠變容量的80%，再根據屋面的勘查情況考慮，確定本光伏項目的建造容量為712.8kWp為宜。

4.1. 升壓變壓器及高低壓配電設備

本項目配備1臺三相交流800KVA的干式變壓器。額定電壓10.5±2×2.5%/0.38kV，接線組別為 Dy11。交流頻率為50Hz,可以戶外使用，能效等級滿足國家規范要求。

變壓器一次側接入自交流匯流柜或低壓接入柜輸出的線路，交流匯流柜負荷開關兼具通斷保護功能，變壓器二次側輸出接至10KV進回線，配備開關柜、PT柜及計量柜，采用預制艙設計安裝。開關柜輸出后經1回10KV高壓交流電纜直接接至光伏并網進線柜，進線柜與廠區10KV進線母線拼接，利用母排連接，具體接入方式以實際設計為準。

4.2. 繼電保護及安全自動裝置

本光伏電站內主要電氣設備采用微機保護，以滿足信息上送。元件保護按照《繼電保護和安全自動裝置技術規程》（GB14285－2006）配置。

1）并網線路繼電保護及安全自動裝置

分布式光伏項目線路發生短路故障時，線路保護應快速動作，瞬時跳開相應并網點斷路器，滿足全線故障快速可靠切除故障的要求。安裝光伏發電項目的用戶變電站10kV母線應配置故障解列裝置，實現頻率電壓異常緊急控制功能，跳開相應斷路器（專用開關）。

2）防孤島檢測

分布式光伏項目逆變器必須具備快速檢測孤島且監測到孤島后立即斷開與電網連接的能力，其防孤島方案應與繼電保護配置、安全自動裝置和低電壓檢測裝置等相配合，時間上相匹配。該逆變器防孤島檢測策略應符合國家電網的相應規定

逆變器具備極性反接保護、短路保護、低電壓穿越、孤島效應保護、過熱保護、過載保護、接地保護等。高壓開關柜上裝設測控保護裝置，設置過電流保護、零序過電流保護。測控保護裝置以通訊方式將所有信息上傳至光伏本地監控系統。

本項目光伏電站在故障或異常運行狀態時能夠迅速斷開與系統的并網連接,停止向電網送電，不會對現有系統的正常運行產生影響。

圖 新建光伏一次圖

5.系統結構

本項目光伏電站配置一套綜合自動化系統，采用安科瑞電氣股份有限公司所提供的Acrel-Cloud1200分布式光伏電力監控系統具有保護、控制、通信、測量等功能，可實現光伏發電系統、開關站的全功能綜合自動化管理。本項目逆變器、高低壓設備等狀態信號都要接入本監控系統。

本項目光伏電站監控系統包括兩部分：站控層和就地層，網絡結構為開放式分層、分布式結構。

監控系統通過以太網與就地層相連,就地層按照不同的功能、系統劃分，以相對獨立的方式分散在逆變器區域或箱變中，在站控層及網絡失效的情況下，就地層仍能獨立完成就地各電氣設備的監測。計算機監控系統通過遠動工作站GPRS公網與上海市電力公司實現數據通訊。

站控層由計算機網絡連接的服務器、操作員站、遠動站等組成，提供站內運行的人機界面，實現管理控制就地層設備等功能，形成全站監控、管理中心，并具備與遠方控制中心通信的接口。

就地層設備由智能測控單元、網絡系統通訊單元、逆變器數據采集單元、多功能電能表等構成，主要電氣設備包括微機保護、防孤島保護、電能質量在線監測裝置、故障解列裝置、多功能儀表、逆變器、箱變測控等設備。它直接采集處理現場的原始數據，通過網絡傳送給站控層監控主站，同時接收站控層發來的控制操作命令，經過有效性判斷、閉鎖檢測、同步檢測等，最后對設備進行操作控制。

每個光伏發電單元配帶無線發射功能的數據采集裝置，采集每組光伏組件數據，逆變器參數，測控裝置、智能計量表計的數據，打包后通過無線網絡傳輸給監控系統實現監視。

圖 監控系統網絡結構圖

項目配置設備清單如下表所示：

表 方案設備列表

6.系統功能

6.1.   光伏發電效率監測

通過現場測控單元、數據采集器采集有關信息，進行包括對數據合理性校驗在內的各種預處理，實時更新數據庫，其范圍包括模擬量，數字量和脈沖量等。

（1）模擬量

模擬量包括電流、電壓、有功、無功、頻率、功率因數等電量數據和日照強度、風速、風向、溫度、濕度、氣壓等非電量數據。

（2）數字量

數字量采集含逆變器運行狀態、故障信號，開關、隔離開關以及接地刀閘的位置信號，保護動作信號、運行監視信號等。

圖9 實時監測主界面圖

6.2.分布式光伏電站運維管理

Acrel-Cloud1200分布式光伏電力監控系統報警處理分事故報警和預告報警。前者包括非操作引起的斷路器跳閘和保護裝置動作信號，后者包括一般設備變位、狀態異常信息、模擬量越限/復限、計算機站控系統的各個部件、就地單元的狀態異常等等。

（1）事故報警

事故報警發生時，公用事故報警器將立即發出音響報警，監控畫面上用顏色改變和閃爍表示該設備變位，同時顯示紅色報警條文，打印機打印報警條文，數據轉發裝置向遠方控制中心發送報警信息。事故報警通過手動或自動方式確認。

（2）預告報警

預告報警發生時，其處理方式除與事故報警處理相同外，音響和提供信息顏色可區別于事故報警。能有選擇地向遠方發送信息。

圖 報警界面圖

6.3.   人機界面

能通過顯示器對主要電氣設備運行參數和設備狀態進行監視，畫面支持雙屏顯示，畫面操作支持無級縮放，可以平滑漫游，具有導游圖功能。具有網絡拓撲分析功能，能對設備進行動態著色，確定帶電設備的顏色。主要顯示畫面包括：

（1）運行監視圖，包括顯示設備運行狀態、各主要電氣量(電流、電壓、頻率、有功、無功)、環境數據(氣溫、濕度、氣壓、風速、風向、日照強度等)等的實時值；

（2）網絡監視圖，用圖形方式及顏色變化顯示出計算機監控系統的設備配置、連接狀態；

（3）發電量實時監視圖，通過柱狀圖及數據表直觀的查看和對比每臺逆變器實時發電量信息，同時可以通過鏈接查看和對比發電量曲線；

（4）發電單元監控圖，顯示每個發電單元詳細信息，允許手動控制、和調節每個發電單元運行工況；

（5）各種保護信息及報表

（6）二次保護配置圖，反映各套保護投切情況、整定值等

（7）控制操作過程記錄及報表

（8）事故追憶記錄報告或曲線、事故順序記錄報表

（9）趨勢曲線圖、棒狀圖

（10）各種統計及功能報表等。

圖 人機界面一次圖

7.結語

分布式光伏發電系統依靠清潔、可再生的特點廣泛應用，但發電量呈顯著的非穩定特性，這對電力系統的穩定運行和經濟效益構成了調成，因此分布式光伏項目并網時需要接受調度主站系統的調控，助力用戶、電網分布式光伏高比例有序并網，強化分布式光伏的統一管控，推動分布式光伏和大電網的協調運行，搭建數據透明、調控便捷、能源互動的新型分布式新能源調度管理體系。

參考文獻

[1] 史鉞平.分布式光伏對區域配電網的影響研究[D].上海應用技術大學,2022.

[2] 楊麗娜.分布式光伏發電并網對配電網的影響[J].科技資訊,2024,22(11)

[3] 丁堅.基于深度學習的分布式光伏發電系統的優化與性能分析[J].電氣技術與經濟,2024,(07):308-310.