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这个图主要是想展示一下这是在之前作为估算时候的一个产能,每一年我看我的变化。以及实际上用这个方法实际发生的情况的拟合情况是怎么样的。当然这里可以做得最好的,可以完全做一个拟合了。
那么这里也是想举一个例子,是说比如说再一个项目上第三方的一个评估,对这个每一年的发电量做一个评估。真正的头一年也有一个最后运营的时间,根据这些方法,当然我们还会得出一个我们随之而言的长期的运行的发电场的评估。这样的话就可以能够知道真实的这个一些第三方评估以后的误差是多少。他的原因又是什么?在这样的方法之后就可以得到了。
整个的过程是要复杂一些,时间有限就不再介绍了。总之,通过这样的一个方法可以降低不确定的因素。我们可以看到它实际上提升了像P95,P75这个数值,这是起到这么一个作用。因此的话降低了一个成本的因素。这是我今天分享给大家的,谢谢。
提问:你好,很精彩的报告,我想请教一下你们做这个常年的数据拟合的时候,用的是什么方法?因为据我所知一般的来讲的话,不管是委托哪一个单位做评估的话,都会把历史上的数据搜集来做一些拟合以后出来一个评估结果。那么你刚才说是您可以来用你们这个方法评估的结果可以去验证第三方的评估结果。那么我在想如果这个方法也是通过一种离合的方法出来的结果的话,用哪些,通过哪个标准来去评估第三方的一个结果呢?或者是说这个方法比别人优势在什么地方。
张大为:除了我们现在用的,我们公司用的这种气候科学的方法,还有什么其他的方法?第一个是线性的方法,还有一个是像流体力学的方法,CFD这些的方法。那么像这样的方法,实际上和我们的方法,本身这些方法是不一样的。
常蕊:所以我想具体请教一下您现在用什么方法。
张大为:像线性的方法,同差来说都是给你一个软件,你需要往里面去输入你所知道的这些值。是吧?那么,包括CF也需要去输入这些值,然后你才能得出一个东西。你输入的东西的本身也是说体有没有,以及质量如何也是变得很重要的。不一样的是我们的方法是说我已经有了一个比如说作为风板,我已经有了一个很大的数据库。这个数据库已经有了四十年,五十年的一个关于气象的数据了。包括风速和风向。这个数据实际上是覆盖了整个的,不光是一个时间上40年,50年,实际上在空间上也是覆盖了整个的一个地球的。所以说你可能没有给我数据,这个时候我已经有很多很多的数据了。你明白吧。但是我的数据说跟你现在项目地的情况怎么样可以放在一起这是我讲的拟合,我们会把项目地里测风的信息,这些信息放在里边降低了我的大模型的一个公差,这样的话它就带来了很高的一个分辨率。但是传统的方法,你的问题是什么,传统的方法是说你所测的时间,观测的时间,通常来说的话是有限的,一年,两年,但是你拿它推演一个长期的二十年一个发电量来说,肯定有很多,很模糊的地方,你用了我们的方法,可以有很多可以去很确定的趋势。
常蕊:就是说您拿到了气象局所有的数据,是吧?
张大为:不是气象局,是国际组织的。
常蕊:是欧洲一些的。
张大为:对。
常蕊:好,谢谢。
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