《Appl. Sci.》2024年发表的综述论文《A Review of Distribution Grid Consumption Strategies Containing Distributed Photovoltaics》由内蒙古农业大学的Zhou Shouhang、Ge Lijuan等学者合作完成。该研究系统梳理了含分布式光伏（Distributed Photovoltaics, DPV）的配电网消纳策略，旨在应对全球能源转型背景下大规模DPV接入带来的技术挑战。

研究背景与目标

随着”双碳”目标推进，分布式光伏作为清洁能源得到快速发展。然而，DPV的高渗透率接入导致配电网面临电压波动、频率偏差、保护协调等问题。本文从技术和经济两个层面，综合分析了DPV消纳策略的研究现状，提出包含选址定容优化、储能技术整合、先进控制策略的综合性解决方案。

核心内容分析

1. 分布式光伏选址定容策略

研究指出，DPV的选址（siting）和容量配置（capacity determination）是消纳的基础。通过建立多目标优化模型，以节点电压偏差、功率损耗最小化为目标函数，结合电流约束（公式4-5）、节点电压约束（公式6）等条件，采用智能算法进行求解。其中： - 算法创新：重点比较了改进遗传模拟退火算法（GA-SA）、非支配排序遗传算法（NSGA-II）和粒子群算法（PSO）的优劣。PSO因其参数少、收敛快的特点成为主流选择，文献[16-22]通过引入德尔菲法、模糊δ函数等方法提升权重合理性。 - 国际实践：德国研究表明，分布式布局相比集中式可减少电力系统灵活性需求[35]；西班牙学者采用改进Jaya算法确定最优PV容量[41]，而波兰通过调整光伏板朝向使年发电量提升20-45%[45]。

2. 储能技术优化配置

储能系统是解决DPV间歇性的关键手段。论文对比了六种储能技术的特性： - 锂离子电池：高能量密度（>200 Wh/kg）但高温性能受限[54] - 压缩空气储能：响应速度快（<15分钟）但效率仅70%[55] - 液流电池：循环寿命超万次但系统复杂[57] - 氢储能：清洁高效但能量转换效率低[58]

研究提出双层优化模型（图9），上层通过遗传算法优化储能投资成本，下层采用PSO算法制定运行策略。印度学者验证了光伏-飞轮储能系统的可行性[75]，而巴西团队开发基于PV逆变器的辅助侧储能系统[81]，可减少16%的电池需求。

3. 电压控制策略

针对DPV引发的电压越限问题，研究总结了三类控制方法： - 逆变器控制：通过PV逆变器参与无功电压调节（图10），结合最大功率点跟踪（MPPT）技术提升效率。文献[93]提出基于多元宇宙优化的MPPT算法，仿真精度达95%以上。 - 分区协调控制：采用Shapley值法划分责任区域（图12），文献[106]将33节点配网分为5个集群，实现过电压责任分摊。 - 混合控制策略：法国学者开发的同步控制非隔离Buck/Boost变换器[119]，在独立PV系统中实现成本降低30%。

研究价值与创新点

1. 系统性框架：首次整合了从规划（选址定容）、设备（储能配置）到运行（电压控制）的全链条消纳策略。
2. 算法创新：提出基于曼塔射线觅食优化（Manta Ray Foraging Optimization, MRFO）等新型智能算法的解决方案[34]。
3. 国际经验整合：涵盖中、德、美等12个国家典型案例，揭示技术路径的区域适应性差异。

实践意义

该研究为高比例DPV接入提供三大实施路径： 1. 通过优化选址减少配网改造投资（中国案例显示网损降低率可达23%[13]） 2. 采用”光伏+储能”混合系统提升消纳能力（泰国研究表明能源利用率提升40%[78]） 3. 发展基于深度学习的自适应电压控制（如专家示范深度强化学习控制[94]）

未来展望

作者指出五个发展方向： 1. 固态电池等新型储能技术应用 2. 数字孪生技术在配网仿真中的深化 3. 光储充一体化模式推广 4. 分布式能源市场的机制设计 5. 全球统一的光伏容量因子评估体系建立

该综述通过278篇文献的荟萃分析，为应对全球能源转型中的配电网技术挑战提供了重要参考，特别对发展中国家制定分布式能源政策具有指导价值。文中提出的分层优化框架和智能算法比较，已成为该领域后续研究的方法学基准。