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短期风功率预报通常是指对未来24小时乃至未来一至三天的风电场输出功率做出预测。
准确的短期风功率预报可以供电力部门制定调整发电计划时参考,降低了风电输出功率大幅波动给输电网带来的风险。风电事业发达的欧洲各国普遍推行了电力市场化交易机制,而短期风功率预报产品为风电场参与到交易中提供了强有力的支持。
近地表风机轮毂高度的风的强度及风向受天气过程、低空急流、局地地形强迫、晴空湍流等不同时间空间尺度的物理过程共同作用,变化复杂且缺乏显著的周期性特征。当风速及功率预报时长超过数小时之后,再优秀的纯粹统计算法也束手无策。这便是数值天气预报发挥威力的时候了。据小编的调研,市场上主流的短期风功率预报产品都是依赖于数值天气预报结果开发的——先是获得风电场所在数值天气预报模式格点处的风速风向及其他要素的预报结果,传入到后续运算模块中,最终输出功率预报。
数值天气预报这个名词大家一定都听说过。相信大家吐槽气象局预报不准的次数一定远高于吐槽短期风功率预报的不准。但估计了解数值天气预报原理的人就少之又少了。在此小编将在进一步剖析风功率预报产品之前,先对数值天气预报做个简要但全面的介绍,希望能够增进大家对数值天气预报及其结果的理解。一、数值天气预报的前世今生
古人对天气预报的认识仅仅停留在看云识天气以及出海前去龙王庙里拜一拜的层次。十九世纪二十世纪之交,Abbe和Bjerknes提出可以基于大气运动物理定律预报天气,将天气预报过程抽象为求解一组偏微分方程,而气象要素观测值可以作为偏微分方程的初值。二十年代,英国科学家Ridson尝试预报未来6小时欧洲地区地面气压场的变化。这是有记载的人类第一次发布数值天气预报。然而这一次的预报结果与真实数据偏差严重。此后关于数值天气预报的研究一度陷于沉寂。
电子计算机在第二次世界大战中诞生,强大的计算能力使得偏微分方程的求解拥有了时效性。气象观测网的逐步建立、特别是高空探测的发展,为数值天气预报提供了越来越丰富的初值信息。与此同时,科学家对于数值天气预报的理论研究也在不断深入。他们认识到Ridson之所以失败,是因为他所求解的方程组中包括了极易发散的高频物理信息。1950年,Charney等一批美国气象学家使用计算机求解做了滤波近似后的方程组,首次成功发布了北美地区500Pa高度场的数值天气预报结果。
过去40年,伴随着气象学界及科技界的飞速发展,数值天气预报能力取得了长足的进步。高性能超级计算机的运算速度以指数级增长,为不断提高数值模式的时空分辨率提供了可能。观测技术的发展,特别是气象卫星的发射,保证采集数据时不遗漏全球任何一个角落。气象模型,以及针对模式无法直接求解的物理过程的参数化不断优化,提高了模式描述真实物理世界的能力。下图展示了数值天气预报在南北半球预报能力的进步(以500hPa位势高度为比较基准)。如今对五天后气压场的预报精度可达到20年前对三天后气压场的预报。差不多每个十年预报能力提升了一天。这是缓慢的进步,这也是巨大的进步。这是场无声的革命!
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2月10日,江西省发改委发布《关于逾期在建新能源项目申请参与市场化交易的公示》,拟同意渝水区珠珊风电场项目等13个项目继续建设并参与市场化交易,项目容量总计709MW。其中,风电项目11个,项目容量总计559MW;光伏项目2个,项目容量总计150MW。根据申报单位,企业涉及三峡、大唐、华润、中国电建、
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摘要:由于风力发电的随机性和间歇性,风功率预测不仅需要准确的点预测,而且需要可靠的区间预测和概率预测来量化风功率的不确定性。提出了一种基于变分模态分解(variationalmodedecomposition,VMD)和分位数卷积-循环神经网络的风功率概率预测模型。首先,使用VMD技术将原始风功率数据序列分解为一
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3月11日,阿里达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的AI算法,该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速,并预测该区域内风电场的发电量,为电网调度提供数据支撑,提升风电消纳率。在复杂的山地风电场中,使用达摩院AI预报的准确率可提升20%。目前该算法已服务国内多个风电场。风电是发
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华能湖北应城分散式风电项目风功率预测系统采购招标公告
2020年10月14日,北京瑞科同创能源科技有限公司袁宗涛在2020北京国际风能大会暨展览会(CWP2020)上作了题为《精细化风资源测量与评估在风功率预测中的应用》的演讲。以下为发言实录:袁宗涛:下面由我来给大家分享一下精细化风资源测量与评估在风功率预测中的应用。内容大概分四部分,第一个先简单介
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