分布式光伏是能源互联网的重要组成元素，本文将从推动分布式光伏发展、促进能源互联网建设的角度，在分布式光伏发电智能化、分布式光伏能源网络、分布式光伏电能利用模式、分布式光伏通信网络和新型业务四个领域，探讨分布式光伏如何与能源互联网结合，列举分布式光伏可能的应用形式和需要结合的相关技术。
一、概念
（1）能源互联网的概念
根据清华大学能源互联网创新研究院定义，能源互联网分为三个层次：首先，是物理基础层面，能源互联网是以电力为主，气、热、水等多种能源互补融合的网络，涵盖能源生产、存储、能源传输、能源转换和能源消费多个环节，实现能源利用的最优化和绿色能源利用的最大化。
其次，是物理和信息融合层面，能源互联网是信息、物理融合的网络，为实现能源信息共享、各种能源协同优化，信息网络是物理网络的大脑，让物理网络更有智慧。最后，是价值挖掘层面，通过创新的商业模式、互联网的思维来改变整个能源产业链。
（2）能源互联网的内涵
根据国务院[2015]40号文《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》，能源互联网内涵广泛，主要涉及：
a）推进能源生产智能化。包括能源生产的运行监测、故障诊断、负荷预测、信息共享、协同运行、精准调度、智能管理、安全高效等。
b）建设分布式能源网络。包括光伏和风力发电站建设，储能、微网、主动配电网技术研究，实现能源和信息的双向流动等。
c）探索能源消费新模式。包括电力市场交易，电动汽车、港口岸电等电能替代技术应用，电力需求侧管理，用户端智能化用能，能源共享经济等。
d）发展基于电网的通信设施和新型业务。包括能源互联网信息通信系统、家庭能效管理等。
二、分布式光伏与能源互联网的结合
分布式光伏是能源互联网的重要组成元素。本文将从推动分布式光伏发展、促进能源互联网建设的角度，探讨分布式光伏如何与能源互联网结合，主要包括分布式光伏发电智能化、分布式光伏能源网络、分布式光伏电能利用模式、分布式光伏通信网络和新型业务。
（1）分布式光伏发电智能化
a）分布式光伏智能生产运营
分布式光伏智能生产运营内容：提升光伏发电生产信息化建设水平，实现光伏发电生产管理精细化、分析智能化、决策科学化、信息数字化、运行自动化和作业标准化。
管理精细化，主要是指对设备的全寿命周期管理，对人员行为的全方位管理，对财务费用的实时计算。分析智能化，主要是指对光伏发电设备性能和故障、太阳能资源、光伏电站运行等数据的综合分析。
决策科学化，主要是指对电站选址、发电设备采购、发电备件管理、发电维护模式的科学决策。信息数字化，主要是指生产监控、管理及分析的资料和过程全面数字化。运行自动化，主要是指设备点检自动化，光伏电站功率准确预报。作业标准化，主要是指光伏发电运行、维护和检修知识的积累、经验的沉淀和行为的规范。
b）分布式光伏与虚拟电厂
虚拟发电厂是将一定区域内的传统发电厂、分布式电源、可控负荷和储能系统有机结合，通过一个控制中心的管理，合并为一个整体参与电网运行和电力市场。
分布式光伏通常安装在工厂屋顶或商业地产屋顶，在工厂内通常可能具备了冷藏仓库、空调系统、热泵等可调负荷，通过虚拟电厂控制中心，可以优化虚拟电厂范围内各组成对象的能源供应（即分布式光伏的发电计划和可调负荷的供电计划），并预测发电和用电负荷信息，提供发电和用电负荷的费用信息。
虚拟电厂控制软件功能包括：发电单元监视和优化调度、新能源发电功率预测、用电负荷预测和管理、数据分析、费用成本计算等。
c）分布式光伏与功率预测
通过对光伏电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报模型，对光伏电站所在区域未来1-3天的气象要素进行预测，同时结合光伏电站历史运行数据的功率预测模型，将数值气象数值模式的预测结果转换成光伏电站的功率输出。
其中数值天气预报采用WRF数值气象模式，利用高分辨率的地形、地貌、水陆分布等数据，结合观测资料进行数据同化，建立光伏电站局地气象预报模型；功率预测模型主要是通过建立单台逆变器历史数据的统计方法，消除地形和位置所带来的微环境影响，结合设备状态及运行工况，给出光伏电站未来有功功率的时间序列。
（2）分布式光伏能源网络
a）分布式光伏与储能
储能技术是解决分布式光伏功率输出不稳定、电能质量不符合电网要求的重要手段。
光伏电站储能方式较为成熟的主要是化学储能，化学储能主要有钠硫电池储能、液流电池储能、磷酸铁锂电池储能、铅酸电池储能及超级电容器等多种形式。
钠硫电池具有能量密度大、充电效率高的优点，但是由于需要在高温下工作，具有一定的安全隐患，而且生产工艺复杂，目前专利权主要掌握在日本公司手中，成本相对较高。
液流矾电池具有能量密度较高，放电深度可达100%的优点，但是由于正负极电解液容易交叉污染，对环境影响较大，目前还需解决一些问题后方可大规模推广。
超级电容器储能一般作为快速响应的储能系统，由于能量密度低及单位成本高，不适合整体作为大型储能系统配置，可作为大型储能系统的补充。
铅酸蓄电池是目前最为成熟的储能系统方案，具有技术成熟、成本低廉、可构建大规模储能系统的优点。
但是其对运行温度要求较高，且储能密度低，放电深度低（常规放电深度应不超过30%，特殊运用也不应超过50%），充放电次数有限的缺点，制约了在大型储能系统，特别是气候恶劣、交通不便的西部微网系统中的应用。铅酸蓄电池在制作过程中产生的酸雾也对环境造成污染，不利于环保方面的要求。
磷酸铁锂电池是近几年发展较为迅速的一类电池，由于其具有能量密度较高、循环寿命较长、放电深度较大、放电电流大的特点，被大家所看好。
磷酸铁锂电池正常运行时放电深度可达80%以上，其成组后的充放电次数也能达到1500次以上，非常适合作为需要频繁充放电的系统。但是磷酸铁锂电池对充放电系统控制的要求较高，这也在一定程度上制约了其发展。
b）分布式光伏与微网
微网是能源互联网的重要组成部分，能促进分布式能源的大规模接入，实现内部电源和负荷的一体化运行，并通过和主电网的协调控制，可平滑接入主网或独立自治运行，充分满足用户对电能质量、供电可靠性和安全性的要求。
根据美国电气可靠性技术解决方案联合会（CERTS）给出的定义，微网是一种由负荷和分布式电源共同组成的系统，它可同时提供电能和热能；微网内部的电源主要由电力电子器件负责能量的转换，并提供必需的控制。微网相对于外部电网表现为单一的受控单元，可同时满足用户对电能质量和供电安全等的要求。
微网包括发电、传输、存储、分配和用电全过程，具有内部分布式电源种类和并网形式多样等特点，存在独立运行和联网运行两种模式。
微网相关技术体系主要涉及：微网计算与仿真、微网可靠性分析、微网设计与规划、微网储能、微网保护及接地、微网通信、微网运行与控制、微网能量管理、微网电能质量。
c）分布式光伏与主动配电网
主动配电网是可以综合控制分布式能源（分布式发电、柔性负载和储能）的配电网，可以使用灵活的网络构架实现潮流的有效管理，分布式能源在其合理的监管环境和接入准则基础上承担对系统一定的支撑作用。
分布式光伏通过自动有功无功调节技术的应用和配套储能装置，减少功率波动，并提供一定的无功支撑能力。
分布式光伏应满足GB/T19964-2012光伏电站接入电力系统技术规定的要求，具备有功功率连续平滑调节的能力，应能够接收并自动执行电网调度机构下达的有功功率及有功功率变化的控制指令，同时，分布式光伏并网逆变器应满足额定有功出力下功率因素在超前0.95-滞后0.95的范围内动态可调。
分布式光伏通过配备的小型储能装置，可以对其输出功率进行平滑，可以减少对电网的冲击。
（3）分布式光伏电能利用模式
a）分布式光伏与电动汽车
相对传统基于电网的电动汽车充电方式来说，太阳能充电成本目前依然相对较高。但对于建设了分布式电站的屋顶来说，如果就地消纳比例不高，增加电动汽车充电桩，是有效消纳光伏电站所发电量的途径。
b）分布式光伏与电力需求侧管理
电力需求侧管理是指通过采取有效的激励措施，引导电力用户改变用电方式，提高终端用电效率，优化资源配置，改善和保护环境，实现最小成本电力服务所进行的用电管理活动，是促进电力工业与国民经济、社会协调发展的一项系统工程。
对于余量上网的居民用户分布式光伏发电站，如果存在可调负荷，可通过积极参与需求侧响应，增加相应时段的上网电量，获取相应的激励费用，提高项目的经济性。
c）分布式光伏与用户端智能化用能
智能用电是将供电端到客户端的重要设备，通过灵活的电力网络、高效设备和信息网络相连，形成高效完整的用电和信息服务体系，并对其中信息加以整合分析，指导用户或直接进行用电方式优化，提高供电质量，优化资源。
能源互联网通过在分布式发电设备、储能设备、用电设备等环节部署各类传感器和数据采集控制单元，实现发电、用电、环境及安全数据的实时采集，实现用电智能化，提升能源效率，保障能源安全。
示例：Ayla
Ayla是一个成立于2010年的物联网云平台服务提供商，它与芯片制造商合作，面向家电制造商提供物联网服务，使其生产的家电具有智能控制的功能。一方面绑定芯片制造商，一方面直接面向家电制造商。
睡觉前打开手机应用，于是灯自动关闭，空调定时运转，音乐的音量渐渐降低伴你入眠……这是对智能家居最基本的想象。Ayla想要“简单地连接一切”。家电到了消费者手里，下载应用或登入网站，即可按照说明书激活自己的Ayla账户，接入Ayla云平台。各个终端的Ayla系统一旦被激活，Ayla的云平台就开始收集来自终端的数据，处理之后再迅速传递给家电使用者，用户通过应用客户端或网页界面发出指令，就可以简便地远程监测或管理自己的家电了。
Ayla最大的优势在于它提供的是一个云平台，十几个人的团队依然可以处理庞大的数据，无需实验室或生产线上大量的科研人员和制造人员。Ayla引以为傲的就是云平台的灵活性，可以支持多种操作系统和传输标准如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、Linux、Android以及iOS。
同时，它可以依据不同厂商的要求，设置卖给对方的Ayla系统，以决定从家电中收集什么数据、给用户终端发送什么数据。比如，一个宠物碗生产商所需要信息就是碗里的水或食物是否空了，如果收到的信息是“空了”，用户在App端就可以通过动动手指来给宠物加水或食物；而恒温器制造商，需要的就是温度数据。
示例：Auto Grid
AutoGrid的核心为其能源数据云平台--Energy Data Platform（EDP），它收集并处理其客户接入智能电网的智能仪表等设备的数据，面向其客户或合作者提供DROMS--需求响应优化及管理系统（Demand Response Optimization and Management System）。
DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控（SCADA）系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。
d）分布式光伏与能源共享经济
光伏产业的发展离不开上下游产业链的合作，通过光伏运维平台积累的数据、知识和信息，依托信息共享、备件共享和人员共享，提升平台的使用价值，服务于大型和小型光伏运营商、第三方运维服务商、设备制造商、EPC厂商、安装光伏系统的家庭等，有助于形成共享共赢的光伏生态体系。
通过光伏运营数据的共享，可以对各运营商的资源、设备、人员管理、电网接入水平进行数据对比，找到自身的短板，提升运营管理水平。
通过各运营商之间备件共享系统的打造，通过分享储备、备件调拨、财务结算等模块，能够降低备件储备成本，互通有无，提高备件更换响应速度。
通过各类具备资质的社会运维人员资源的整合，结合运维任务远程推送、运维过程标准化等功能，能够降低运营商运维人员成本，避免小电站人员过剩、大电站人员不足、任务集中时人员不够、任务较少时人员过剩等问题，提高光伏运维水平。
（4）分布式光伏通信网络和新型业务
（a）分布式光伏通信网络
分布式光伏通信网络设备应具备以下特点：在严苛环境下长时间稳定运；现场无需配置，即插即用；采用先进网络通讯技术，能支持十万以上设备同时在线；电站与户用系统应采取不同方案。
光伏电站采集系统
户用光伏采集系统
（b）分布式光伏与能源大数据分析
分布式光伏的能源大数据分析涉及光伏资源评估、设备性能比较、生产运营保障、并网性能分析、电力市场竞价、电力辅助服务、用户用能数据分析等。
太阳能资源分析：建立太阳能资源特征变化评估体系，利用辐照强度、太阳能频率分布等特征指标综合评价光伏电站一段时间的资源变化特征。
设备性能分析：建立设备性能评价指标体系，利用可利用率、发电效率等指标和曲线综合评价电池板、汇流箱和逆变器性能。
电量数据分析：应发电量、预测发电电量、场用电量、限电量、受累损失电量、计划停机损失电量、非计划停机损失电量等指标的分析。
示例：Solar GIS
Solar GIS的本质是由一系列太阳辐射、光伏数据、气象和地理要素构成的数据库，以此数据库为基础，经科学算法计算之后，提供太阳能资源评估和光伏模拟数据服务，以有交互特点的iMaps、clim Data、pv Planner、pv Shot四种应用为主要软件工具。
它可以提供最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，环境参数的分辨率可以达到250米。而这些数据是综合天气预报数据、卫星遥感数据及地面观测信息分析得来。
设备故障数据分析：对设备性能缺陷及故障进行分析和预警，统计光伏电站各设备以及各主要部件的故障率、故障时间、故障平均间隔时间（MTBF），平均修复时间（MTTR）等。
运营效益分析：统计各区域、各电站的利润率、度电成本等运营效益指标。
投资决策分析：根据资源数据、并网条件、设备性能、银行贷款等，综合决定是否投资光伏电站。
示例：Geostellar
Geostellar是一个太阳能设备的线上B2C平台，介于供应商和终端家庭用户之间，为用户简化太阳能电池阵列的采购、融资、安装和维护等整个过程。
Geostellar具备强大的线上数据分析及搜索系统，它从第三方获取数据，整合后可根据用户需求评估美国境内不同地点的太阳能发电潜力，结合当地政府的补贴政策及银行提供的付款方案，分析可产生的能源效益，给使用者提供特定屋顶太阳能面板成本估计、负荷曲线、设备配置、安装和许可要求等参考。
电力市场交易分析：作为光伏电站，参与电力市场交易，前提是对自身发电的成本和未来发电功率预测做出准确的判断，在此基础上针对各个电力市场交易的规则，建立相应的交易模型。
示例：Powershop
Powershop从电力批发市场买电，支付电网输电费、缆线使用费等费用后，卖给终端消费者。定期从用户的量表读数，收取费用，进而赚取差价。
在Powershop的网站，输入自己的地点、现在使用的供电商、每月电费等信息，网站会自动计算出更便宜的方案给用户，用户选定满意的方案后，直接在线签订供电合约。
剩下的诸如如何买到最便宜的电、如何才能付最少的钱，Powershop会全权处理。可以登录到Powershop的平台用户端，除了掌握自己的用电情况，还可以发现一些随时更新的更省钱的供电方案。
用户用能数据分析：基于大数据平台，针对海量用户用能数据，能够掌握用户用电量、用电时段以及比较类似用户用能多少。
示例：Opower
Opower从所服务的公用事业公司取得大量的家庭能耗数据，整合行为科学理论、房龄信息、周边天气等，运用自己的软件系统进行用能分析，建立家庭耗能档案，并通过综合分析提出节能建议。
Opower以公用事业公司的名义，发出更贴心的账单。Opower所提供的账单亮点在于“邻里耗能比较”，经过Opower“加工”过的账单上，除了分析本户用电数据，还有相近区域内最节能的那20%的用户耗能数据--即所谓的邻里用电比较，紧接着它会据此提供建设性的节能方案。
（c）分布式光伏与互联网金融
光伏电站项目投建后可以通过售电和租赁实现稳定的现金流。从行业发展阶段来看，分布式光伏项目处于启动初期，2020年左右有望实现平价上网（摆脱补贴的限制），电站行业处于高速成长阶段。
各种融资模式创新将给这个高增长行业带来源源不断的资本支持，各种类型的公司都可以找到合适的融资渠道。
股权融资模式包括：定增和可换股债券、众筹模式、互联网金融产品等。债权融资模式包括：银行贷款、ABS债券等。其它融资模式包括：融资租赁、信托渠道、理财产品、与基金合资等。
三、展望
大力发展分布式光伏，促进能源互联网的发展，前景广阔，各界人士积极投身，勇于探索，必将促进能源革命早日成功。
（1）加强标准化工作，在数据定义、设备编码、通讯协议、软件体系方面，提高系统标准化工作水平，夯实互联互通基础。
（2）加强新型能源生产和消费模式探索，结合物联网、大数据、云平台、互联网技术，不断实践，必将产生效率更高、质量更优、更安全可靠的能源业务形态。
（3）打造能源互联网生态链，加强各环节产业合作，实现信息、物资和人员共享，建立共享共赢的能源互联网生态体系。
一、概念
（1）能源互联网的概念
根据清华大学能源互联网创新研究院定义，能源互联网分为三个层次：首先，是物理基础层面，能源互联网是以电力为主，气、热、水等多种能源互补融合的网络，涵盖能源生产、存储、能源传输、能源转换和能源消费多个环节，实现能源利用的最优化和绿色能源利用的最大化。
其次，是物理和信息融合层面，能源互联网是信息、物理融合的网络，为实现能源信息共享、各种能源协同优化，信息网络是物理网络的大脑，让物理网络更有智慧。最后，是价值挖掘层面，通过创新的商业模式、互联网的思维来改变整个能源产业链。
（2）能源互联网的内涵
根据国务院[2015]40号文《关于积极推进“互联网＋”行动的指导意见》，能源互联网内涵广泛，主要涉及：
a）推进能源生产智能化。包括能源生产的运行监测、故障诊断、负荷预测、信息共享、协同运行、精准调度、智能管理、安全高效等。
b）建设分布式能源网络。包括光伏和风力发电站建设，储能、微网、主动配电网技术研究，实现能源和信息的双向流动等。
c）探索能源消费新模式。包括电力市场交易，电动汽车、港口岸电等电能替代技术应用，电力需求侧管理，用户端智能化用能，能源共享经济等。
d）发展基于电网的通信设施和新型业务。包括能源互联网信息通信系统、家庭能效管理等。
二、分布式光伏与能源互联网的结合
分布式光伏是能源互联网的重要组成元素。本文将从推动分布式光伏发展、促进能源互联网建设的角度，探讨分布式光伏如何与能源互联网结合，主要包括分布式光伏发电智能化、分布式光伏能源网络、分布式光伏电能利用模式、分布式光伏通信网络和新型业务。
（1）分布式光伏发电智能化
a）分布式光伏智能生产运营
分布式光伏智能生产运营内容：提升光伏发电生产信息化建设水平，实现光伏发电生产管理精细化、分析智能化、决策科学化、信息数字化、运行自动化和作业标准化。
管理精细化，主要是指对设备的全寿命周期管理，对人员行为的全方位管理，对财务费用的实时计算。分析智能化，主要是指对光伏发电设备性能和故障、太阳能资源、光伏电站运行等数据的综合分析。
决策科学化，主要是指对电站选址、发电设备采购、发电备件管理、发电维护模式的科学决策。信息数字化，主要是指生产监控、管理及分析的资料和过程全面数字化。运行自动化，主要是指设备点检自动化，光伏电站功率准确预报。作业标准化，主要是指光伏发电运行、维护和检修知识的积累、经验的沉淀和行为的规范。
b）分布式光伏与虚拟电厂
虚拟发电厂是将一定区域内的传统发电厂、分布式电源、可控负荷和储能系统有机结合，通过一个控制中心的管理，合并为一个整体参与电网运行和电力市场。
分布式光伏通常安装在工厂屋顶或商业地产屋顶，在工厂内通常可能具备了冷藏仓库、空调系统、热泵等可调负荷，通过虚拟电厂控制中心，可以优化虚拟电厂范围内各组成对象的能源供应（即分布式光伏的发电计划和可调负荷的供电计划），并预测发电和用电负荷信息，提供发电和用电负荷的费用信息。
虚拟电厂控制软件功能包括：发电单元监视和优化调度、新能源发电功率预测、用电负荷预测和管理、数据分析、费用成本计算等。
c）分布式光伏与功率预测
通过对光伏电站运行数据、辐照信息和中长期气象数据的分析、对比及数据挖掘，采用光伏电站局地高分辨率数值天气预报模型，对光伏电站所在区域未来1-3天的气象要素进行预测，同时结合光伏电站历史运行数据的功率预测模型，将数值气象数值模式的预测结果转换成光伏电站的功率输出。
其中数值天气预报采用WRF数值气象模式，利用高分辨率的地形、地貌、水陆分布等数据，结合观测资料进行数据同化，建立光伏电站局地气象预报模型；功率预测模型主要是通过建立单台逆变器历史数据的统计方法，消除地形和位置所带来的微环境影响，结合设备状态及运行工况，给出光伏电站未来有功功率的时间序列。
（2）分布式光伏能源网络
a）分布式光伏与储能
储能技术是解决分布式光伏功率输出不稳定、电能质量不符合电网要求的重要手段。
光伏电站储能方式较为成熟的主要是化学储能，化学储能主要有钠硫电池储能、液流电池储能、磷酸铁锂电池储能、铅酸电池储能及超级电容器等多种形式。
钠硫电池具有能量密度大、充电效率高的优点，但是由于需要在高温下工作，具有一定的安全隐患，而且生产工艺复杂，目前专利权主要掌握在日本公司手中，成本相对较高。
液流矾电池具有能量密度较高，放电深度可达100%的优点，但是由于正负极电解液容易交叉污染，对环境影响较大，目前还需解决一些问题后方可大规模推广。
超级电容器储能一般作为快速响应的储能系统，由于能量密度低及单位成本高，不适合整体作为大型储能系统配置，可作为大型储能系统的补充。
铅酸蓄电池是目前最为成熟的储能系统方案，具有技术成熟、成本低廉、可构建大规模储能系统的优点。
但是其对运行温度要求较高，且储能密度低，放电深度低（常规放电深度应不超过30%，特殊运用也不应超过50%），充放电次数有限的缺点，制约了在大型储能系统，特别是气候恶劣、交通不便的西部微网系统中的应用。铅酸蓄电池在制作过程中产生的酸雾也对环境造成污染，不利于环保方面的要求。
磷酸铁锂电池是近几年发展较为迅速的一类电池，由于其具有能量密度较高、循环寿命较长、放电深度较大、放电电流大的特点，被大家所看好。
磷酸铁锂电池正常运行时放电深度可达80%以上，其成组后的充放电次数也能达到1500次以上，非常适合作为需要频繁充放电的系统。但是磷酸铁锂电池对充放电系统控制的要求较高，这也在一定程度上制约了其发展。
b）分布式光伏与微网
微网是能源互联网的重要组成部分，能促进分布式能源的大规模接入，实现内部电源和负荷的一体化运行，并通过和主电网的协调控制，可平滑接入主网或独立自治运行，充分满足用户对电能质量、供电可靠性和安全性的要求。
根据美国电气可靠性技术解决方案联合会（CERTS）给出的定义，微网是一种由负荷和分布式电源共同组成的系统，它可同时提供电能和热能；微网内部的电源主要由电力电子器件负责能量的转换，并提供必需的控制。微网相对于外部电网表现为单一的受控单元，可同时满足用户对电能质量和供电安全等的要求。
微网包括发电、传输、存储、分配和用电全过程，具有内部分布式电源种类和并网形式多样等特点，存在独立运行和联网运行两种模式。
微网相关技术体系主要涉及：微网计算与仿真、微网可靠性分析、微网设计与规划、微网储能、微网保护及接地、微网通信、微网运行与控制、微网能量管理、微网电能质量。
c）分布式光伏与主动配电网
主动配电网是可以综合控制分布式能源（分布式发电、柔性负载和储能）的配电网，可以使用灵活的网络构架实现潮流的有效管理，分布式能源在其合理的监管环境和接入准则基础上承担对系统一定的支撑作用。
分布式光伏通过自动有功无功调节技术的应用和配套储能装置，减少功率波动，并提供一定的无功支撑能力。
分布式光伏应满足GB/T19964-2012光伏电站接入电力系统技术规定的要求，具备有功功率连续平滑调节的能力，应能够接收并自动执行电网调度机构下达的有功功率及有功功率变化的控制指令，同时，分布式光伏并网逆变器应满足额定有功出力下功率因素在超前0.95-滞后0.95的范围内动态可调。
分布式光伏通过配备的小型储能装置，可以对其输出功率进行平滑，可以减少对电网的冲击。
（3）分布式光伏电能利用模式
a）分布式光伏与电动汽车
相对传统基于电网的电动汽车充电方式来说，太阳能充电成本目前依然相对较高。但对于建设了分布式电站的屋顶来说，如果就地消纳比例不高，增加电动汽车充电桩，是有效消纳光伏电站所发电量的途径。
b）分布式光伏与电力需求侧管理
电力需求侧管理是指通过采取有效的激励措施，引导电力用户改变用电方式，提高终端用电效率，优化资源配置，改善和保护环境，实现最小成本电力服务所进行的用电管理活动，是促进电力工业与国民经济、社会协调发展的一项系统工程。
对于余量上网的居民用户分布式光伏发电站，如果存在可调负荷，可通过积极参与需求侧响应，增加相应时段的上网电量，获取相应的激励费用，提高项目的经济性。
c）分布式光伏与用户端智能化用能
智能用电是将供电端到客户端的重要设备，通过灵活的电力网络、高效设备和信息网络相连，形成高效完整的用电和信息服务体系，并对其中信息加以整合分析，指导用户或直接进行用电方式优化，提高供电质量，优化资源。
能源互联网通过在分布式发电设备、储能设备、用电设备等环节部署各类传感器和数据采集控制单元，实现发电、用电、环境及安全数据的实时采集，实现用电智能化，提升能源效率，保障能源安全。
示例：Ayla
Ayla是一个成立于2010年的物联网云平台服务提供商，它与芯片制造商合作，面向家电制造商提供物联网服务，使其生产的家电具有智能控制的功能。一方面绑定芯片制造商，一方面直接面向家电制造商。
睡觉前打开手机应用，于是灯自动关闭，空调定时运转，音乐的音量渐渐降低伴你入眠……这是对智能家居最基本的想象。Ayla想要“简单地连接一切”。家电到了消费者手里，下载应用或登入网站，即可按照说明书激活自己的Ayla账户，接入Ayla云平台。各个终端的Ayla系统一旦被激活，Ayla的云平台就开始收集来自终端的数据，处理之后再迅速传递给家电使用者，用户通过应用客户端或网页界面发出指令，就可以简便地远程监测或管理自己的家电了。
Ayla最大的优势在于它提供的是一个云平台，十几个人的团队依然可以处理庞大的数据，无需实验室或生产线上大量的科研人员和制造人员。Ayla引以为傲的就是云平台的灵活性，可以支持多种操作系统和传输标准如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、Linux、Android以及iOS。
同时，它可以依据不同厂商的要求，设置卖给对方的Ayla系统，以决定从家电中收集什么数据、给用户终端发送什么数据。比如，一个宠物碗生产商所需要信息就是碗里的水或食物是否空了，如果收到的信息是“空了”，用户在App端就可以通过动动手指来给宠物加水或食物；而恒温器制造商，需要的就是温度数据。
示例：Auto Grid
AutoGrid的核心为其能源数据云平台--Energy Data Platform（EDP），它收集并处理其客户接入智能电网的智能仪表等设备的数据，面向其客户或合作者提供DROMS--需求响应优化及管理系统（Demand Response Optimization and Management System）。
DROMS从已存在的AMI系统、有线网关、建筑管理系统以及数据采集与监控（SCADA）系统获得实时数据，结合配电系统的物理特性，基于机器智能，分析产生对单一负载的精确预测，在需求响应要求产生之前介入，迅速生成针对某一需求响应的应对策略。除此之外，对甩负荷要求及价格信号亦能有及时准确的反应。
d）分布式光伏与能源共享经济
光伏产业的发展离不开上下游产业链的合作，通过光伏运维平台积累的数据、知识和信息，依托信息共享、备件共享和人员共享，提升平台的使用价值，服务于大型和小型光伏运营商、第三方运维服务商、设备制造商、EPC厂商、安装光伏系统的家庭等，有助于形成共享共赢的光伏生态体系。
通过光伏运营数据的共享，可以对各运营商的资源、设备、人员管理、电网接入水平进行数据对比，找到自身的短板，提升运营管理水平。
通过各运营商之间备件共享系统的打造，通过分享储备、备件调拨、财务结算等模块，能够降低备件储备成本，互通有无，提高备件更换响应速度。
通过各类具备资质的社会运维人员资源的整合，结合运维任务远程推送、运维过程标准化等功能，能够降低运营商运维人员成本，避免小电站人员过剩、大电站人员不足、任务集中时人员不够、任务较少时人员过剩等问题，提高光伏运维水平。
（4）分布式光伏通信网络和新型业务
（a）分布式光伏通信网络
分布式光伏通信网络设备应具备以下特点：在严苛环境下长时间稳定运；现场无需配置，即插即用；采用先进网络通讯技术，能支持十万以上设备同时在线；电站与户用系统应采取不同方案。
光伏电站采集系统
户用光伏采集系统
（b）分布式光伏与能源大数据分析
分布式光伏的能源大数据分析涉及光伏资源评估、设备性能比较、生产运营保障、并网性能分析、电力市场竞价、电力辅助服务、用户用能数据分析等。
太阳能资源分析：建立太阳能资源特征变化评估体系，利用辐照强度、太阳能频率分布等特征指标综合评价光伏电站一段时间的资源变化特征。
设备性能分析：建立设备性能评价指标体系，利用可利用率、发电效率等指标和曲线综合评价电池板、汇流箱和逆变器性能。
电量数据分析：应发电量、预测发电电量、场用电量、限电量、受累损失电量、计划停机损失电量、非计划停机损失电量等指标的分析。
示例：Solar GIS
Solar GIS的本质是由一系列太阳辐射、光伏数据、气象和地理要素构成的数据库，以此数据库为基础，经科学算法计算之后，提供太阳能资源评估和光伏模拟数据服务，以有交互特点的iMaps、clim Data、pv Planner、pv Shot四种应用为主要软件工具。
它可以提供最长14年、时间分辨率为30分钟的GHI、DNI、DIFF和温度的时间序列，环境参数的分辨率可以达到250米。而这些数据是综合天气预报数据、卫星遥感数据及地面观测信息分析得来。
设备故障数据分析：对设备性能缺陷及故障进行分析和预警，统计光伏电站各设备以及各主要部件的故障率、故障时间、故障平均间隔时间（MTBF），平均修复时间（MTTR）等。
运营效益分析：统计各区域、各电站的利润率、度电成本等运营效益指标。
投资决策分析：根据资源数据、并网条件、设备性能、银行贷款等，综合决定是否投资光伏电站。
示例：Geostellar
Geostellar是一个太阳能设备的线上B2C平台，介于供应商和终端家庭用户之间，为用户简化太阳能电池阵列的采购、融资、安装和维护等整个过程。
Geostellar具备强大的线上数据分析及搜索系统，它从第三方获取数据，整合后可根据用户需求评估美国境内不同地点的太阳能发电潜力，结合当地政府的补贴政策及银行提供的付款方案，分析可产生的能源效益，给使用者提供特定屋顶太阳能面板成本估计、负荷曲线、设备配置、安装和许可要求等参考。
电力市场交易分析：作为光伏电站，参与电力市场交易，前提是对自身发电的成本和未来发电功率预测做出准确的判断，在此基础上针对各个电力市场交易的规则，建立相应的交易模型。
示例：Powershop
Powershop从电力批发市场买电，支付电网输电费、缆线使用费等费用后，卖给终端消费者。定期从用户的量表读数，收取费用，进而赚取差价。
在Powershop的网站，输入自己的地点、现在使用的供电商、每月电费等信息，网站会自动计算出更便宜的方案给用户，用户选定满意的方案后，直接在线签订供电合约。
剩下的诸如如何买到最便宜的电、如何才能付最少的钱，Powershop会全权处理。可以登录到Powershop的平台用户端，除了掌握自己的用电情况，还可以发现一些随时更新的更省钱的供电方案。
用户用能数据分析：基于大数据平台，针对海量用户用能数据，能够掌握用户用电量、用电时段以及比较类似用户用能多少。
示例：Opower
Opower从所服务的公用事业公司取得大量的家庭能耗数据，整合行为科学理论、房龄信息、周边天气等，运用自己的软件系统进行用能分析，建立家庭耗能档案，并通过综合分析提出节能建议。
Opower以公用事业公司的名义，发出更贴心的账单。Opower所提供的账单亮点在于“邻里耗能比较”，经过Opower“加工”过的账单上，除了分析本户用电数据，还有相近区域内最节能的那20%的用户耗能数据--即所谓的邻里用电比较，紧接着它会据此提供建设性的节能方案。
（c）分布式光伏与互联网金融
光伏电站项目投建后可以通过售电和租赁实现稳定的现金流。从行业发展阶段来看，分布式光伏项目处于启动初期，2020年左右有望实现平价上网（摆脱补贴的限制），电站行业处于高速成长阶段。
各种融资模式创新将给这个高增长行业带来源源不断的资本支持，各种类型的公司都可以找到合适的融资渠道。
股权融资模式包括：定增和可换股债券、众筹模式、互联网金融产品等。债权融资模式包括：银行贷款、ABS债券等。其它融资模式包括：融资租赁、信托渠道、理财产品、与基金合资等。
三、展望
大力发展分布式光伏，促进能源互联网的发展，前景广阔，各界人士积极投身，勇于探索，必将促进能源革命早日成功。
（1）加强标准化工作，在数据定义、设备编码、通讯协议、软件体系方面，提高系统标准化工作水平，夯实互联互通基础。
（2）加强新型能源生产和消费模式探索，结合物联网、大数据、云平台、互联网技术，不断实践，必将产生效率更高、质量更优、更安全可靠的能源业务形态。
（3）打造能源互联网生态链，加强各环节产业合作，实现信息、物资和人员共享，建立共享共赢的能源互联网生态体系。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/201601/26/175198.html
