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目前我国很多风电场都建在边远地区,地形差异较大,短时间会有风的快速变化,而“风电功率与风速的3次方相关联,在这种情况下,如果风速多预报了10%,风电功率的预报就会增加30%。”冯双磊说。另外,“个别风电场,由于小气候比较复杂,风电功率预测在某些时段的准确率要想达到80%以上还是比较困难的。”
除了数值天气预报,风电功率预测方法也可能会影响预测的准确率。目前国内主要采用的物理方法和统计方法,对数据都有很高要求。如果数据本身不是很完整,或者经过人为影响,或者得到的数据是错误的,都会影响到风电功率预测结果的准确度。
同时,数据源(气象源)也会对预测的准确率造成影响。“总体来说,欧洲和美国的风电功率预测准确率要比我国高一些。比如欧洲,有很多商业性的公司能够提供气象服务,气象方面的数据可以有偿或无偿共享,通过整合数据源能够提高预测的准确性。而在我国,社会上能够提供气象服务的机构除了气象部门之外基本上就没有了。而且在处理这些数据的技术上,我国较欧美也有差距。”吴金城说。
业界呼吁,要整合社会资源,充分发挥气象局、科研机构、高校、企业的力量,加强基础学科的建设,全面提升核心技术实力,提高国内预测预报的准确率。
除了风电功率预测准确率的问题,电网公司对于风电功率预测的考核体系也并不完善。首先,各地电网公司考核标准不统一,有些电网公司考核过严。
记者得到的一份各省电网公司考核办法显示,全国各地的电网公司对于风电场风电功率预测的考核方式不尽相同,例如,对于限电时段,河北省、江苏省电网公司不纳入考核,而甘肃省电网公司则不论是否限电,均按全天96个时间节点考核。
开发商建议,国家应成立公正的考核机构,出台合理的考核办法,建立公开的考核体系,增加考核的透明度,促进功率预测产品的持续完善,更好地为新能源服务。
其次,有些电网公司对风电功率预测的考核结果并没有一个较为公开透明的发布机制,要么没有考核发布系统,要么考核精度及相关数据发布不及时,导致风电场很难核对数据,知晓误差产生的具体原因,也就无从着手提高预测的准确率。“电力调度机构是否可以建设一个风电功率预测上报结果公布平台,按日公布预测准确率,给我们改进的空间呢?”孟凯锋建议道。
风电开发商透露,有些电网公司违反能源局的规定,以风电功率预测的准确率作为扣罚上网电量或者进行限电排序的标准。这种情况多发生在北方限电严重的地区,究其原因,主要是没有机构对电网公司进行监督。
此外,据记者了解,在南网调度范围内,有些省市由于电网装机负荷大,风电发电量比较小,消纳不存在问题,个别风电场和电网端没有建立风电功率预测系统,电网公司也没有对风电场进行考核。对此,多位专家表示,即使是风电并网暂时不存在问题的地区,也很难保证以后没有风电消纳问题。
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我国海洋线长,海上风能资源丰富,海上风电是近年来全球风电发展的重要方向之一,大力发展海上风电是深入贯彻落实习近平总书记“四个革命、一个合作”能源安全新战略的有力抓手,对推动我国能源结构调整,增加能源供应,保证能源安全,实现非化石能源消费占比目标等方面具有重要的意义。中国作为全球最大的可再生能源生产国和应用国,海上风电建设成效显著,已连续三年成为全球海上风电新增容量最大的市场。根据国家能源局发布的数据,截至2021年4月,我国海上风电累计并网容量达到1042万千瓦。
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新疆新能源发电从公司电力调度控制中心获悉,新疆应用人工智能(AI)等10余种算法进行新能源功率预测,相当于新能源发电有了“天气预报”,可以随时掌握未来一段时间新能源出力和电量情况,进一步促进新能源消纳。长期以来新能源发电功率不稳定、预测难度大,为构建以新能源为主体的新型电力系统带来挑
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风电功率预测(WindPowerForeing),顾名思义,是为风电场提供未来的出力预测。在国外,风电功率预测是一项纯粹的数据服务。第三方数据服务商的数值天气预报和人工智能技术水准,决定了服务的品质和报价。作为业主方,风电场可以自由选择为其服务的第三方数据服务商。加之国外成熟的电力交易体系,风电
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