预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

由于功率预测不准确导致的“罚款高、损失大”正成为蚕食新能源电站利润的重要因素之一。相关统计显示,预测准确度不达标导致的全国范围内新能源电站每年的平均罚款接近20万元/场站。其中,东部地区罚款约为10万元/场站,中部地区约为20万元/场站,在西北地区更是高达200万元/场站。



是哪些原因造成了西北地区罚款如此之高?远景的“孔明”系统,又是否能有效解决这些问题?

文 | 常潆木

 中国能源报实习记者  

      



罚款高,损失大,原因几何?

我国新能源建设观念不断提升,风能和光能资源丰富、产业化基础好、经济优势明显,环境影响小,具有大规模开发的条件,所以其重要地位也在不断凸显。高速发展的同时,由于新能源发电的间歇性、随机性、波动性和低调度性,给电网的安全稳定运行带来了挑战。

国家能源局颁布了关于功率预测准确性的“两个细则”考核标准,对新能源电站功率预测系统的准确性提出了要求。相关统计显示,由于预测准确度不达标,新能源电站每年的平均罚款接近20万元/站场,在西北地区更是高达200万元/站场。

预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

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功率预测罚款地图

助力西北破解预测准确性难题



2009年以来,西北地区新能源装机年均增速达72%,其中风电年均增速60%,光伏年均增速213%。截至2017年底,新能源装机容量达7941万千瓦,接近全网最大用电负荷,占各类型电源总装机的33.2%,西北已经成为风电、光伏装机容量最大的地区。但功率预测不准确一直是西北地区新能源生产面临的一大难题,主要出于以下原因:

 

  • 西北区域气象观测站稀疏,单位平方公里气象观测站数量仅为东部区域1/5,气象观测数据的覆盖面积小,模型分析缺少有效输入。

  • 西北地区幅员辽阔,多种地形并存,且长期以来都不是气象研究的重点区域,因此气象特征的识别缺少技术积累。

  • 西北地区处于干旱半干旱地区,昼夜温差大,白天的热对流和夜间的辐射降温物理过程迥异,容易出现小尺度强阵风现象,难以被中尺度模式捕捉到,是模式预报的难点之一。

  •  季节转换期间,冷暖空气转换频繁,地面温度变化剧烈,普通模式难以准确反映地面和低层大气的质量、热量,导致模式预报误差偏大。

  • 西北地区风电基地投建时间早,风机数据质量普遍较差,数据跳变、越限、死值等问题都很常见,风电转换过程中的数据优化问题亟待解决。

  •  

    作为功率预测的后起之秀,远景针对西北地区的现状投入了大量的研发精力来提升预测精度。据悉,目前远景已为甘肃地区四个客户的数十个场站部署了“孔明”功率预测系统,系统部署至今,平均每月帮助客户减少罚款数十万元,极大地提升了运营收益。

    根据甘肃省统计结果来看,远景孔明新能源功率预测系统预测的场站平均短期预测准确率达到 86.06%,高于甘肃省平均水平 82.41%近 3.5 个百分点,其中三个场站预报准确度位居甘肃省前 10,且使用孔明系统上报的场站中有一半的场站未触及甘肃省考核上限,整体表现远远领先于甘肃业内平均水平。

    2011年投运的安马区域某风场,容量200MW, 在使用“孔明”系统之前,每月都承担巨额罚款;在更换“孔明”系统之后,当月罚款即降低10%,次月降低罚款40%。 

    另一地处半沙漠化戈壁中的风场,在2017年的平均排名为甘肃省的30名左右,在使用“孔明”系统之后,经过短短几个月的修正,2018年至今,准确率一直稳居甘肃省前10名。

    容量400MW的玉门区域某风场,在使用“孔明”系统之前,准确率位居甘肃省倒数20名;而使用“孔明”系统后,今年4月份准确率排名上升至甘肃省第12名。

    预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

     

     △ 西北地图典型风场地形图

    “孔明”系统有何高招

    由于新能源发电的间歇性、随机性和波动性,随着新能源装机容量的逐渐增大,对电网稳定性的冲击也愈发明显。高精度的新能源功率预测被认为是提高电网调峰能力、增强电网接纳新能源发电能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、经济的手段之一。不仅可以帮助电网调度部门做好各类电源的调度计划,而且可以有效提高电网运行的稳定性、减少系统的备用容量、降低电力系统运行成本。

    远景通过对全国数百个风场与光伏电站的调研分析,风、光功率预测误差的 60%

    来自于气象预报的误差,

    其他来源于风电、光电功率转换模型、系统管理维护。基于此,远景与国际权威的气象研发机构建立深度合作,借助无锡“太湖之光”超算中心实现自研区域化的“东风”气象预报模型业务化运行,用资料同化技术将大量公共气象观测数据与风场特定的气象数据融入到远景气象预报模型,并根据风场特性进行气象模型参数优化和定制化,再通过机器学习算法,针对每台风机和逆变器的气象特征和发电特性,提供更准确的发电功率预报。

    目前,孔明全国的风功率预报准确度超过88%, 光功率预报准确度超过90%,预报准确度高于业内平均水平5%。

     

    预测准确度不达标,新能源电站罚款200万,如何化解?

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     孔明功率预测精度地图

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    出品 | 中国能源报(ID:cnenergy)

    责编 | 卢奇秀

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