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新版“两个细则”背后 如何让可再生能源功率预测更精确?

北极星风力发电网  来源:北极星风力发电网  作者:冉小冉  2019/6/13 9:04:03  我要投稿  

北极星风力发电网讯:近日,国家能源局西北能源监管局以及新疆监管办公室、甘肃能源监管办陆续公布了2019年1季度部分月份的“两个细则”考核补偿情况。以1月-2月份数据为例,统计风功率预测考核结果显示,西北地区风电场月度平均考核分为200分(打3折后结果),同比2018年1月-2月份的97分,落实到新能源发电企业的考核金额将增长一倍。

2018年12月,西北能监局颁布《西北区域发电厂并网运行管理实施细则》 和《西北区域并网发电厂辅助服务管理实施细则》(以下简称新细则)。新细则大幅增加了对风功率预测考核的占比和标准,完善了对短期预测的考核方法,增加了对超短期预测及可用功率的考核内容。风功率预测性能不达标电场,月度单位容量考核扣分折算费用上限增加到了8万元/MW。

面对如此严峻的考核压力,多数发电企业意识到,进一步提升风电场站的功率预测精度及管理水平,降低考核分数,已经是当前风电精益化管理的首要任务。

新能源功率预测技术亟待加强

截至2018年底,西北区域新能源装机占比西北全网35.47%,超过区域电源容量的三分之一。新能源的快速发展,对并网风电场稳定运行提出了更高的要求。然而在如何提升风电场功率预测精准度上,还存在科学局限及技术难点。

一方面,风电机组的出力首先主要受到风速变化的影响,准确预测风速变化成为精准功率预测的前提。

“需要注意的是,风机出力并不会随着风速线性增大而增加,恰恰是在起风到风机满发这个阶段的风速变化,而风速变化对风机出力影响最大。”金风科技气象及功率预测产品总监马辉说,“也就是说,如何准确预测风速起停变化及风速爬坡下降特性是一个很大的技术难题”

另一个难点,则是通过气象要素转换为功率的模型调优。风电场风机出力受多种因素影响,其中有自然因素,也有人为因素,不同风电场及不同机组,由于所处地理位置、气候特点、不同管理水平等共同作用下,使其不可能存在完全一样的功率曲线。为每个机组、每个电场建立专有预测模型并持续不断优化,是提高功率预测精度的重要及有效手段,也是目前存在的重要技术难点之一。

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2018年7月,金风了解到西北某业主苦于2个并网电场的月度考核持续处在考核倒数序列的情况。在严峻的考核形势和业主的质疑下,金风功率预测团队迎难而上,率先在该业主考核最严重的这两个场站部署了金风功率预测系统,应用了先进的集合气象预报MENS技术以及定制化的功率预测模型。

在系统运行期间,现场出现问题时,技术支持人员都会在一天内赶到解决问题,保证日上报率达到100%。同时,建立了客户沟通微信群,随时响应和解决电场值班人员的问题。正是这种顶住压力、专注务实的精神换来了殷实的硕果——2019年1季度,在近百个场站的考核中,这两个场站月度排名稳定在前10和前30名,从倒数提升至中上水平。这个来之不易的结果给了业主一个满意的答复。

为每提升1%的预测精准度持续努力

有数据显示,欧洲的风功率预测准确率整体可达到90%以上,而中国部分地区的预测准确率还未到80%。那么,对于功率预测技术正处于提升和突破阶段的国内风电行业来说,提升准确度的关键在哪里?

马辉指出,精准的风电功率预测取决于三个关键技术的突破:气象预报技术的提升、功率预测模型算法以及优秀的系统管理维护。

在气象预报技术提升方面,金风从微尺度模拟、集合预报MENS以及混合气象订正WCP三个方面进行,并基于该技术支撑,自主研发构建了“金风新能源气象预报平台”,集数据积累和迭代优化功能于一身,使得金风气象预测技术得到了实质化的提升。

(1)气象微尺度技术

复杂山地和丘陵地形风电场的功率预测,一直是新能源预测行业的重点研究难题。如何消除微观小气候对风功率预测的影响,提高短期气象和功率预测的准确性,已成为亟需解决的问题。金风通过集中改善及优化多尺度混合模式(包括WRF及CALMET模式)的设置及地形动力学参数化模块,并结合测风塔和风机观测资料进行对比检验,综合评估,持续改进,可实现提升复杂地形地区的风场模拟精度至100m*100m,助力功率预测准确率的进一步提升。

(2)先进的集合预报技术MENS

金风基于美国全球预报产品GFS、欧洲中心全球模型预报产品ECMRF、欧洲中心集合预报产品ECENS、和本地业务运行的风电确定性中尺度数值预报产品,根据各预报产品的空间分辨率和特征,综合考虑本地业务模式运行环境和资源条件,进行本地化区域模式参数方案的优化设置,同时,利用反距离加权、克里金插值等统计学插值方法,生产针对风电场级的多气象源集合预报。

(3)混合气象订正技术WCP

基于电场级的多源气象源预报资料,利用弹性网络、K临近点、支持向量机、线性回归等多种机器学习算法,建立多种混合订正模型,通过模型选择和均方根误差评价等方法选择最优模型。通过对多气象源集合预报进行混合订正,为每个电场输出至少2种订正数据源。在实际应用中,以指标最优统计采纳率,金风订正数据源采纳率超过70%,订正效果明显。

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在功率预测模型算法方面,金风从数据特征挖掘、差异化建模方案和多算法、增量式模型及参数自动优化三方面进行,自主研发打造了“金风自动模型训练和预测平台(ATP)”,将人工经验和机器学习算法有机结合,有效提升建模效率和预测精度。

(1)基于海量数据聚类分析的功率预测建模技术

以新能源场站数据为基础,利用发电功率的日相似性对原始样本数据进行预处理,结合关联规则分析、聚类分析等数据挖掘技术,提取不同维度下的发电规律及特征不断矫正和优化预测结果。

(2)单电场分区域、分模块和多参量输入的建模预报

针对风场覆盖范围广、地形复杂、风机类型多样化的情况,通过单一寻求数值天气预报NWP与整场实际功率之间的映射关系已经无法满足基本的精度要求。金风根据地形与风机分布的特点将预报范围划分为不同的子区域,通过多参量数据(风速、风向、空气密度、温度、湿度、气压等)分析,采用分区域或分模块的建模方式进行,实现多参量组合输入预测模型,形成不同的预测方案。

(3)多算法、增量式模型和参数自动优化

单一预测算法、离线定期更新预测模型的方式无法满足大量新能源场站同时预测的需求。金风打造的自动模型训练和预测平台ATP,为每个电场配置有效预测算法超过10种,并具备在线模型优化的能力,有助于各电场获得更为精确的功率预测模型。

在系统管理维护方面,金风按照所服务项目的分布,建立片区服务团队,以项目经理制提供属地化的系统运维服务。系统维护团队提供1天到场服务支持、专业技术团队提供7*24小时的远程技术支持。

在全面提升技术先进性后,金风功率预测产品结果更为精准。据2019年第一季度统计数据显示,应用金风功率预测解决方案的宁夏、甘肃、新疆风电场,单位容量考核分数(分/MW)分别低于全省平均的13.3%、14%、13.2%。

新能源场站经济效益提升新途径

可以说,提升新能源场站的功率预测准确度不但提升电网友好水平,另一方面对于场站本身来说有莫大的裨益。

功率预测准确率高,考核分数就会比较低,风电场管理的精益化程度就会随之提高;另一方面,未来电力市场化交易将进一步放开,电价的定制依赖于准确的产量预测,精准化的功率预测将成为重要的谈判筹码。

当前,金风科技已服务国内外800+新能源电场,包括风电场、光伏电场、分散式等,累计服务容量达60GW。同时为30多家发电企业提供区域或集团级的集中功率预测服务。另外,与省、地市级电网公司合作,提供电网主站综合功率预测服务。金风科技功率预测解决方案的成效及专业的服务体验,受到了市场客户的认可,市场占有率排名也进入行业前列。

风电长跑路,金风科技功率预测的研发团队们始终不忘初心,砥砺奋进,为每提升1%的预测精准度而持续努力。


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