光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估研究進(jìn)展

應(yīng)飛祥，何 民，姜燕波，田 華，汪宇航，賈 鑒，楊 捷，徐天奇

(1.云南民族大 學(xué)電氣信息工程學(xué)院，云南 昆明 650500； 2.國網(wǎng)浙江建德市供電有限公司，浙江 杭州 311600；3.中國能源建設(shè)集團(tuán) 云南省電力設(shè)計(jì)院有限公司，云南 昆明 650051； 4.昆明電器科學(xué)研究所，云南 昆明 650221)

近年來，隨著能源需求的快速增長、化石能源的日益枯竭及核能的限制性發(fā)展，清潔能源因其自身的優(yōu)勢而被大規(guī)模應(yīng)用于電力系統(tǒng)中.其中光伏發(fā)電受輻照度、環(huán)境溫度等因素的影響較大，具有隨機(jī)性、間歇性等特點(diǎn)，接入電力系統(tǒng)后會對系統(tǒng)的可靠性運(yùn)行產(chǎn)生一定的影響.因此，對光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性進(jìn)行研究具有一定的意義.

目前，國內(nèi)外學(xué)者對光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性研究主要有：光伏出力模型的構(gòu)建、可靠性評估方法的改進(jìn)、不同光伏滲透率對系統(tǒng)可靠性的影響、儲能系統(tǒng)對含光伏電場的電力系統(tǒng)可靠性影響、光伏發(fā)電對含風(fēng)力發(fā)電或風(fēng)儲系統(tǒng)的電力系統(tǒng)可靠性的影響等.本文從影響光伏出力的因素入手，對光伏發(fā)電可靠性模型的建立進(jìn)行綜述；對現(xiàn)有光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估方法及指標(biāo)、對配電網(wǎng)的影響、對發(fā)電系統(tǒng)的影響進(jìn)行了總結(jié)與回顧；對提高光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性的方法進(jìn)行論述分析；最后對未來光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估研究趨勢做出展望.

1 光伏發(fā)電可靠性模型

光伏發(fā)電可靠性模型的建立是評估光伏發(fā)電接入電力系統(tǒng)后對系統(tǒng)可靠性影響的基礎(chǔ)，在評估過程中輻照度、環(huán)境溫度、光伏元件停運(yùn)概率等因素及光伏出力模型自身的建立方法都會對光伏出力數(shù)值造成一定的影響，而光伏出力數(shù)值的準(zhǔn)確性會直接影響系統(tǒng)可靠性評估結(jié)果，這是由于在可靠性評估過程中界定系統(tǒng)是否可靠基本與負(fù)荷及光伏出力相關(guān).因此，建立較為精確的光伏發(fā)電可靠性模型對于光伏發(fā)電接入后的電力系統(tǒng)可靠性研究至關(guān)重要.

1.1 輻照度模型

輻照度預(yù)測模型主要可分為物理模型、衛(wèi)星圖像模型、統(tǒng)計(jì)模型3大類[1]，模型的大致細(xì)分及優(yōu)缺點(diǎn)對比如表1所示.

為了提高預(yù)測精度，國內(nèi)外學(xué)者在輻照度預(yù)測過程中常將單一的預(yù)測模型進(jìn)行組合使用.在運(yùn)用組合模型對輻照度進(jìn)行預(yù)測方面：王曉蘭等[11]基于遞推最小二乘法-小波變換的逐日輻照度模型，預(yù)測不同日類型的輻照強(qiáng)度，通過實(shí)際算例證明采用該組合模型能較好的預(yù)測復(fù)雜、多變氣候條件下的輻照度.賀文等[12]采用蟻群BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法預(yù)測輻照強(qiáng)度，并將其與通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的預(yù)測值進(jìn)行對比，證明采用蟻群BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的精確度.Benmouiza K等[13]分別基于自回歸滑動(dòng)平均(autoregressive-moving-average，ARMA)模型、非線性自回歸(nonlinear autoregressive，NAR)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARMA與NAR組合模型對輻照度進(jìn)行預(yù)測，通過實(shí)際數(shù)據(jù)證明采用混合模型的預(yù)測結(jié)果誤差最小.

表1 輻照度預(yù)測模型細(xì)分及優(yōu)缺點(diǎn)對比

國內(nèi)在對光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估中預(yù)測輻照度的方法大多采用貝塔(Beta)分布概率密度法、晴空指數(shù)法、HDKR模型等.程思萌等[14]基于Beta分布概率密度法模擬輻照度概率密度分布，并指出Beta分布參數(shù)的不同對系統(tǒng)可靠性具有一定的影響.汪海瑛等[15]采用晴空指數(shù)法模擬傾斜光伏面板上的輻照強(qiáng)度.王敏等[16]指出影響輻照度強(qiáng)弱的因素主要來源于兩個(gè)方面，一是由到達(dá)大氣層外水平面的晴空輻照，二是大氣塵埃及云層對太陽輻射的吸收，因此，在晴空指數(shù)法的基礎(chǔ)上將晴空輻照度與云層引起的波動(dòng)值進(jìn)行疊加得到綜合輻照度模型.王凱等[17]則采用能夠體現(xiàn)太陽輻射的HDKR模型對不同傾斜角度的光伏電池板每小時(shí)太陽輻射量進(jìn)行建模研究.

1.2 環(huán)境溫度建模

光伏電站所處周圍環(huán)境溫度會對光伏出力造成一定的影響.汪海瑛等[18]采用ARMA模型對逐日氣溫序列進(jìn)行模擬，在得到每日的最高氣溫與最低氣溫后采用正弦分段法模擬每日逐時(shí)氣溫.逐時(shí)氣溫求解公式如下：

(1)

式中Tmax、Tmin分別為某相鄰時(shí)段內(nèi)曲線兩端處氣溫最大值與最小值,wt為t時(shí)刻的太陽時(shí)角.

1.3 光伏元件停運(yùn)概率模型

光伏發(fā)電系統(tǒng)主要由光伏陣列、逆變器、變壓器、輸電線路等元件構(gòu)成，其中任何一個(gè)元件發(fā)生故障都會對光伏功率輸出產(chǎn)生一定的影響[19].王秀麗等[20]指出發(fā)電單元發(fā)生故障通常情況下只有內(nèi)部少數(shù)電池板故障，這對由大量電池板組成的光伏發(fā)電系統(tǒng)而言，產(chǎn)生的影響可以忽略不計(jì).因此，在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，光伏元件停運(yùn)概率大多采用雙狀態(tài)模型[17-21]，其工作狀態(tài)與修復(fù)狀態(tài)下的持續(xù)時(shí)間如下：

(2)

(3)

式中t1、t2分別為工作時(shí)間和修復(fù)時(shí)間,γ為[0,1]內(nèi)的均勻分布隨機(jī)數(shù)，λ、μ分別為失效率和修復(fù)率，雙狀態(tài)模型狀態(tài)空間圖如圖1所示.

1.4 光伏功率輸出模型

目前，對于建立光伏功率輸出模型的方法主要有統(tǒng)計(jì)建模法與物理建模法[22].統(tǒng)計(jì)建模法是對光伏電站歷史光伏出力數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，基于歷史數(shù)據(jù)與條件,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[23-25]、時(shí)間序列模型[26-27]、混合算法預(yù)測模型[28-30]等直接預(yù)測光伏出力.物理建模法則是根據(jù)輻照度、周圍環(huán)境溫度等條件最終得到光伏功率輸出量.

在統(tǒng)計(jì)建模法中，王守相等[31]采用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型對短期的光伏出力進(jìn)行預(yù)測，并對灰色預(yù)測模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型這3類方法預(yù)測的光伏短期出力結(jié)果進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)組合模型的預(yù)測精度最高，能較好的預(yù)測短期光伏出力.劉博洋等[32]則通過粒子群算法對灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型進(jìn)行優(yōu)化，利用優(yōu)化后的模型對光伏出力進(jìn)行預(yù)測，通過與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比證明該方法具有更高的精確度.王新普等[33]基于改進(jìn)灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行光伏出力預(yù)測，并通過實(shí)例進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的可行性與精確性.丁明等[34]采用馬爾可夫鏈法基于歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)直接預(yù)測光伏電站的輸出功率.蘭華等[27]提出了ARMA模型法預(yù)測光伏電站輸出功率，預(yù)測結(jié)果較馬爾可夫鏈預(yù)測法而言具有更高的精度.楊錫運(yùn)等[21]則在ARMA模型的基礎(chǔ)上采用模糊C均值聚類法對光伏電站歷史輸出功率按天氣類型進(jìn)行聚類分析，選取符合當(dāng)前光伏電站運(yùn)行條件的ARMA模型預(yù)測光伏輸出功率.樊安潔等[35]則考慮光伏電站間的相關(guān)性，采用多鏈的馬爾科夫鏈蒙特卡洛法預(yù)測不同相關(guān)度條件下光伏出力，通過算例證明在考慮相關(guān)性的前提下能較為準(zhǔn)確的預(yù)測光伏出力.

在物理建模法中，通常情況下常規(guī)光伏陣列都配有最大功率跟蹤器，因此，Jeongje Park[36]在不考慮溫度對光伏出力影響的情況下，提出了只受光照強(qiáng)度作用下的光伏出力模型.其光伏出力特性曲線如圖2所示.

圖中Gstd、Rc、ps分別表示額定光強(qiáng)(kW/m2)、在光伏出力從非線性到線性轉(zhuǎn)變過程中的某一特定光強(qiáng)(kW/m2)以及光伏出力(kW)，光伏輸出功率模型曲線采用下列函數(shù)表示：

(4)

式中psn為光伏額定功率(kW)；Gbt為實(shí)時(shí)光強(qiáng)序列(kW/m2)，該序列可以由Homer軟件或者HDKR模型[37]生成.

也有文獻(xiàn)[38]考慮了輻照度及溫度的影響,建立的光伏出力模型為：

(5)

式中PPV與YPV分別為光伏組件實(shí)際輸出功率和基于標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下的額定功率；RT為實(shí)際光輻照度；RSTC為標(biāo)準(zhǔn)測試環(huán)境下的光輻照度,取1kW/m2；αP為太陽電池板功率溫度系數(shù)；TC為電池實(shí)際溫度；TSTC為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的電池溫度；fPV為損耗系數(shù).

此外也有文獻(xiàn)考慮了能量轉(zhuǎn)換效率、輻照度、周圍環(huán)境溫度對光伏出力的影響[18]，重新定義了式(5)，其光伏出力模型表達(dá)式為：

PPV=Pmt[1+αP(Tct-Tstc)]，

(6)

式中PPV為光伏組件實(shí)際輸出功率；αP為太陽電池板功率溫度系數(shù)；Tct為t時(shí)刻電池實(shí)際溫度；Tstc為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下的電池溫度，一般為25 ℃；Pmt為t時(shí)刻電池系統(tǒng)最大輸出功率.Tct與Pmt的計(jì)算公式[39]分別如下式所示：

(7)

Pmt=μctSsIβt，

(8)

式中Twt為光伏電站所處的周圍環(huán)境溫度；TE為電池額定運(yùn)行溫度；Ss為電池的面積；Iβt為入射太陽輻照度；μct受Iβt的影響而在不斷變化，其計(jì)算公式如下所示：

(9)

式中Ik為某一入射輻照度值，在大于該值后，電池能量轉(zhuǎn)換效率基本不變，一般將其取為0.15 kW/m2；μc為標(biāo)準(zhǔn)測試條件下電池能量轉(zhuǎn)換效率.

1.5 光伏出力與負(fù)荷相關(guān)性

隨著晝夜交替與季節(jié)性的改變，太陽輻照度及負(fù)荷也會隨之發(fā)生一定的變化，因此，光伏出力與負(fù)荷之間具有一定的相關(guān)性.王敏等[40]基于非參數(shù)估計(jì)法分別得到負(fù)荷與光伏出力的概率分布，并采用Copula函數(shù)生成兩者的聯(lián)合概率分布，通過實(shí)際算例發(fā)現(xiàn)在考慮相關(guān)性的情況下更貼合實(shí)際.高英等[41]則基于離散聯(lián)合概率分布建立了光伏出力與電網(wǎng)負(fù)荷相關(guān)性兩者間的多態(tài)模型，通過算例表明不計(jì)相關(guān)性的可靠性指標(biāo)比計(jì)及相關(guān)性的指標(biāo)差.因此，兩者間的相關(guān)性對系統(tǒng)可靠性具有一定的正面影響.

2 光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估

2.1 可靠性評估方法

目前，可靠性評估方法主要有狀態(tài)空間法[42-43]、網(wǎng)絡(luò)法[44-45]、狀態(tài)枚舉法[46-47]、蒙特卡洛模擬法[48-49]等，幾種常見可靠性評估方法的比較如表2所示.網(wǎng)絡(luò)法是通過對串聯(lián)、并聯(lián)元件進(jìn)行組合得到的等值元件簡化網(wǎng)絡(luò)圖來進(jìn)行可靠性分析；狀態(tài)空間法是采用馬爾可夫鏈求得狀態(tài)概率與轉(zhuǎn)移概率，然后計(jì)算系統(tǒng)在某狀態(tài)下的持續(xù)時(shí)間，從而求得可靠性參數(shù)；狀態(tài)枚舉法是通過失效判據(jù)將系統(tǒng)狀態(tài)劃分為工作與失效兩個(gè)子集，對失效子集中的狀態(tài)后果進(jìn)行評估，以此來計(jì)算可靠性指標(biāo)；蒙特卡洛法則是通過統(tǒng)計(jì)由元件隨機(jī)抽樣生成的系統(tǒng)狀態(tài)來求得可靠性指標(biāo).

表2 幾種常見可靠性評估方法的比較

在光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估中，由于光伏發(fā)電受周圍環(huán)境因素影響較大，可靠性評估過程較傳統(tǒng)電力系統(tǒng)而言具有計(jì)算量大、影響因素多的特點(diǎn)，因此一般采用傳統(tǒng)評估方法中的蒙特卡洛模擬法.常用的蒙特卡洛模擬法可分為非序貫蒙特卡洛法、序貫蒙特卡洛法，前者與后者的區(qū)別在于進(jìn)行模擬的同時(shí)是否考慮系統(tǒng)的時(shí)序性.除此之外，還有準(zhǔn)序貫蒙特卡洛法[50]、馬爾可夫鏈蒙特卡洛法[51]、分散抽樣蒙特卡洛法[52]、對偶抽樣蒙特卡洛法[53]等混合類的蒙特卡洛算法，通過采用混合類的蒙特卡洛算法不僅能提高可靠性評估結(jié)果的精確度，還能使評估過程的收斂速度加快，但上述混合類算法在光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估中還較少涉及.

2.2 可靠性指標(biāo)

在光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估中，常用的可靠性評估指標(biāo)[54]有：電力不足概率LOLP(loss of load probability)、電力不足期望值LOLE(loss of load expectation)、 電量不足期望EENS(Expected energy not serviced)等.其中，電力不足概率指的是發(fā)電功率(包含常規(guī)機(jī)組發(fā)電量及光伏機(jī)組發(fā)電量)小于系統(tǒng)負(fù)荷(一天中最大負(fù)荷)的概率；電力不足期望值指的是在研究時(shí)限范圍內(nèi)因供電不足而產(chǎn)生負(fù)荷停電時(shí)間的平均值；電量不足期望則指的是研究時(shí)限范圍內(nèi)負(fù)荷電能需求和發(fā)電量差值的平均值；以上3種可靠性指標(biāo)的數(shù)值越小則代表系統(tǒng)越可靠.

2.3 考慮光伏發(fā)電接入配電網(wǎng)的可靠性研究

在考慮光伏發(fā)電接入配電網(wǎng)的可靠性研究中：劉鵬[55]考慮了饋線、配電變的故障率，結(jié)合負(fù)荷概率模型，采用序貫蒙特卡洛法對光伏發(fā)電系統(tǒng)接入配電網(wǎng)的可靠性進(jìn)行了評估，表明光伏發(fā)電系統(tǒng)接入配網(wǎng)后減小了負(fù)荷點(diǎn)故障率，提高了系統(tǒng)整體的可靠性.李縉等[56]采用蒙特卡洛法對系統(tǒng)故障狀態(tài)進(jìn)行抽樣，并根據(jù)負(fù)荷劃分準(zhǔn)則將受元件故障影響的負(fù)荷劃分為5類后進(jìn)一步對動(dòng)態(tài)孤島進(jìn)行劃分，最后采用實(shí)際算例得出可靠性指標(biāo)，表明光伏發(fā)電系統(tǒng)接入配電網(wǎng)能較好的改善配網(wǎng)可靠性并且在光伏系統(tǒng)故障后其可靠性依舊優(yōu)于傳統(tǒng)的配網(wǎng)可靠性.

針對配網(wǎng)而言，光伏電場接入后在一定條件下有助于提高系統(tǒng)的可靠性，改善孤島效應(yīng).

2.4 含光伏電場的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估研究

在含光伏電場的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估分析中，王敏等[16]采用序貫蒙特卡洛法評估含光伏電站的發(fā)電系統(tǒng)可靠性，通過算例分析發(fā)現(xiàn)當(dāng)光伏容量增大時(shí)，LOLE的值逐漸減小，系統(tǒng)的可靠性提高，但當(dāng)光伏電站容量增加到某一值時(shí)，繼續(xù)增加容量對提升系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)不大.楊蘇等[22]在使用更為細(xì)化的光伏出力模型前提下研究了含光伏電站的發(fā)電系統(tǒng)可靠性，并指出伴隨光伏容量的增大，其對系統(tǒng)可靠性的貢獻(xiàn)會逐漸減小.王凱等[17]基于蒙特卡洛法評價(jià)了風(fēng)光柴儲孤立發(fā)電系統(tǒng)的可靠性，并通過仿真模型研究了光伏發(fā)電系統(tǒng)的電池板傾角、發(fā)電容量、光伏組件的強(qiáng)迫停運(yùn)概率等對整個(gè)系統(tǒng)可靠性的影響，發(fā)現(xiàn)傾角對系統(tǒng)可靠性影響程度不大，加大發(fā)電峰值功率對系統(tǒng)的可靠性有一定的提升作用，而強(qiáng)迫停運(yùn)概率對系統(tǒng)可靠性的影響則呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)性.

在含光伏電場的發(fā)電系統(tǒng)可靠性評估中，光伏電場對系統(tǒng)可靠性的影響主要有：

1) 隨著光伏容量的增加，系統(tǒng)可靠性逐漸提升，并且提升速率在一定程度后達(dá)到飽和.

2) 光伏電板的傾角對系統(tǒng)可靠性影響較小，但是光伏電場周圍環(huán)境溫度、光伏發(fā)電元件停運(yùn)概率等因素則會給系統(tǒng)可靠性帶來一定的影響.

3 提高光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性方法

由于光伏發(fā)電具有隨機(jī)性、間歇性及波動(dòng)性的特點(diǎn)，大規(guī)模的光伏發(fā)電會對電力系統(tǒng)造成有功功率失衡、電能質(zhì)量下降、小擾動(dòng)穩(wěn)定性下降等影響.經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，通過配置儲能裝置或一定滲透率的風(fēng)電可以平緩光伏系統(tǒng)單獨(dú)發(fā)電產(chǎn)生的波動(dòng)性.

在儲能裝置提高可靠性方面：王龍等[57]評估在光伏出力、儲能容量不同情況下，光蓄互補(bǔ)系統(tǒng)對配網(wǎng)可靠性及負(fù)荷曲線的影響，通過算例分析發(fā)現(xiàn)配置光儲系統(tǒng)時(shí)，隨著光儲容量的增大，EENS的數(shù)值逐漸減小，并且光儲互補(bǔ)系統(tǒng)的接入對于提升配電網(wǎng)供電可靠性而言要明顯優(yōu)于純光伏系統(tǒng).

在風(fēng)光互補(bǔ)提高可靠性方面：王凱等[58]基于Well-being模型采用蒙特卡洛模擬法對風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)的可靠性進(jìn)行研究，通過算例表明在風(fēng)光發(fā)電裝機(jī)容量相同的條件下，風(fēng)光互補(bǔ)可靠性指標(biāo)LOLP的數(shù)值小于純光伏或純風(fēng)能系統(tǒng)，因此風(fēng)光互補(bǔ)在一定的程度上可以減小光伏或風(fēng)能系統(tǒng)單獨(dú)發(fā)電產(chǎn)生的波動(dòng)性，提高系統(tǒng)可靠性.張世翔等[59]基于RTS標(biāo)準(zhǔn)測試系統(tǒng)進(jìn)行算例分析，也指出風(fēng)光互補(bǔ)發(fā)電系統(tǒng)LOLP及EENS的數(shù)值小于單純的光伏發(fā)電和風(fēng)力發(fā)電，風(fēng)光互補(bǔ)確實(shí)對系統(tǒng)的可靠性有所提升.

在風(fēng)光儲協(xié)同運(yùn)行提高可靠性方面：吳紅斌等[60]同樣基于RTS測試系統(tǒng)采用序貫蒙特卡洛法對風(fēng)光儲發(fā)電系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評估，發(fā)現(xiàn)風(fēng)光組合發(fā)電其可靠性指標(biāo)LOLE的值總小于單一光伏發(fā)電及風(fēng)力發(fā)電，儲能容量在一定范圍內(nèi)的增加也可使可靠性指標(biāo)LOLE的值減小，因此風(fēng)光儲協(xié)同運(yùn)行能有效提升發(fā)電系統(tǒng)的可靠性.

4 結(jié)語

隨著光伏發(fā)電技術(shù)的不斷發(fā)展，其在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用勢必更加廣泛，針對現(xiàn)有對光伏發(fā)電及其所處電力系統(tǒng)可靠性評估的研究報(bào)道，在今后的研究過程中做以下幾點(diǎn)展望：

1) 在現(xiàn)有評估中對于影響光伏出力因素考慮的還不夠全面，大多數(shù)文獻(xiàn)只考慮了少量因素對光伏出力的影響.在今后的研究中可以將輻照度、周圍環(huán)境溫度、光伏出力與負(fù)荷的相關(guān)度等因素進(jìn)行綜合考慮，建立更加完善的光伏發(fā)電可靠性模型，提高可靠性評估精度.

2) 目前，在評估方法上多采用蒙特卡洛模擬法，但在其他領(lǐng)域的研究中發(fā)現(xiàn)采用混合算法進(jìn)行可靠性評估可行性更佳.因此，在后續(xù)研究中可以采用混合算法進(jìn)行評估，譬如采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛算法、解析法與蒙特卡洛混合法等方法，以此來提高可靠性評估的精度與收斂速度.

3) 在可靠性評估中多數(shù)研究基本都以考慮儲能容量、儲能系統(tǒng)接入點(diǎn)對電力系統(tǒng)可靠性的影響為主，較少涉及儲能元件自身故障對光儲可靠性的影響.因此，在后續(xù)的研究中可以將儲能元件自身故障納入評估范圍.

4) 隨著電動(dòng)汽車技術(shù)的快速發(fā)展，電動(dòng)汽車儲能作為一種較特殊的分布式儲能接入系統(tǒng).現(xiàn)有文獻(xiàn)基本都只考慮了傳統(tǒng)儲能方式對光伏電場并網(wǎng)可靠性所造成的影響，較少涉及電動(dòng)汽車儲能這種特殊形式對光伏電場接入系統(tǒng)的可靠性所產(chǎn)生的影響，在后期的可靠性評估過程中可以考慮該類影響，提高評估準(zhǔn)確性.

5) 在現(xiàn)有可靠性評估中較少涉及經(jīng)濟(jì)性與可靠性相結(jié)合的綜合評估.因此，在后續(xù)的研究中可以將不同滲透率條件下的可靠性進(jìn)行量化，結(jié)合經(jīng)濟(jì)性因素進(jìn)行綜合評估或者在保證系統(tǒng)可靠性的前提下以提高經(jīng)濟(jì)性為目標(biāo)求解最優(yōu)光伏滲透率.