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绿色是我国能源未来发展的底色。目前,我国电力行业已经加快向高比例新能源、低碳排放情景转变,以光伏、风电为主的新能源成为电力供应的重要力量。新能源发电与气象变化紧密相关,如何读懂气象密码,精准预知新能源出力对能源保供至关重要。中国电力科学研究院有限公司电力气象团队,十余年来持续“捕”风“捉”光,精准预测,研发了国内首套覆盖范围最广、预测容量最大的新能源功率预测系统,为我国新能源消纳提供基础支撑。
从无到有,“捕”风“捉”光更科学
随风而起,向阳而生,新能源发电具有“看天吃饭”的天然属性。如何从“看天吃饭”到“知天而为”?做好新能源功率预测是重要手段之一。
3月21日,受冷空气影响,我国北方地区出现大范围沙尘天气。沙尘在空中遮挡太阳,沉降之后还会附着在光伏板表面,直接影响发电效率。
中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心电力气象团队成员王铮上班的第一件事儿,就是查看最新的气象数据,再把最新数据输入新能源功率预测模型,计算得出最新的预测结果,然后发给各省电力调度控制中心,用于制定最新的发电计划。
“每当看到自己优化的预测结果与当天的新能源实际发电功率曲线完美吻合时,我都特别满足。”王铮说。
新能源功率预测和气象数据有着强关联性,风速、风向、辐照度、云量等气象要素是建立新能源功率预测模型的基础信息。作为国家电网有限公司科技创新的主力军,中国电力科学研究院有限公司提前布局,于2008年开始组建电力气象团队,探索开发我国首套新能源功率预测系统。
“不同于传统的气象技术,电力气象技术主要针对电力系统需求开展定制化的研发,突出‘定时、定点、定量’预报,而非公共气象服务针对大范围区域的定性预报。”中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心副主任冯双磊介绍,我国地大物博、地形多样,应用于电力行业的数值天气预报需要更加精细的时空分辨率以及更高精度的预报准确性,不同地区采用不同的气象参数化方案,可以对我国不同地区进行分区模拟预报。
电力气象团队刚成立时仅有3人,现任中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心电力气象团队负责人的王勃就是其中之一。2008年,王勃从北京航空航天大学硕士一毕业,就应聘进了电力气象团队,气象数据、新能源场站数据和功率预测模型自此成了他每天挂念的“老伙计”。
“刚起步时是两眼一抹黑,我们既没有气象数据,又缺乏技术条件。”王勃介绍,当时他的研究设备只有一台电脑,很多工作需要人工完成,最初的预测模型是团队成员一个一个代码手动敲出来的。由于当时国内研究是空白,他们只能与国外研究机构合作,借鉴国外已有的数学模型。但依靠国外的数据和技术不是长久之计,必须建立自己的电力气象预报中心。
2010年,电力气象团队建立了国内首个专业的面向电力气象服务的数值天气预报中心,可以收集到全国气象站观测和电力生产运行专业气象数据,定制发布电力生产需要的数值天气预报。
数值天气预报模式,就是使用大型计算集群求解离散化的大气运动原始方程组,为方程组输入基于观测的预报初始场和边界场,并添加各种微尺度物理过程参数化方案,再利用观测数据进行同化和订正,最终得到随时间演化的预报场数据。
从“跟随”到“领跑”,王勃和团队成员不断搜集海量历史数据、观测数据,尝试运用气象、物理、数学等多种方法,优化预测模型,自主攻克技术难关。
2013年,中国电科院“大型风电并网运行与试验检测关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖,风电功率预测是其中重要的一部分。
2016年,中国电科院“新能源发电调度运行关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖,风电、光伏发电功率预测是项目的核心创新点之一。
2020年,中国电科院主导发布国际标准《可再生能源发电功率预测》(IEC TR 63043)。这是国际电工委员会1906年成立至今第一个关于可再生能源发电功率预测的国际标准,引领了该领域技术发展方向,有力提升了我国在新能源发电并网领域的国际话语权。
如今,在数值天气预报中心,一排排黑色的高性能计算机集群在昼夜不停地分析数据。这里有刀片服务器600台、计算核16080颗,存储容量达2.65拍字节(PB),运算速度达到400万亿次/秒。
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7月26日22时15分,随着35千伏猛狮克拉玛依光伏一电站成功并网,新疆电网今年新增新能源发电装机规模达到1011.7万千瓦,突破1000万千瓦大关,并网规模位居西北地区第一。同时,国网新疆电力有限公司调度控制中心的新一代新能源功率预测系统开始接收电站的功率数据,能源大数据中心大屏上同步展示电站接
7月28日,中国电力科学研究院有限公司先进电力量测及溯源技术科技攻关团队改造升级交流量子电能标准装置。该装置升级后可提升交流电能量值计量准确度,实现交流电能量值的精准溯源。作为国家电网有限公司直属科研单位,中国电科院全力开展制约能源电力创新发展的关键核心技术攻关,创造更多技术创新成
SNE8500型新能源发电场站功率预测系统是尚特杰与东南大学共同研究开发。预测系统综合国内外五家主流天气预报数据,通过AI大数据和时空模式分析,经粒子群优化和光信号数值优化算法得到高精度数值天气预报。基于神经网络算法构建能够自主学习的预测模型,搭建完备的实时数据库、历史数据库系统,利用各
为提高新能源场站功率预测精度,加强新能源场站基础数据管理,近日,国家能源局山西监管办公室发布《山西电网新能源场站实时平衡数据报送管理办法(试行)》、《山西电网新能源场站功率预测系统接入和运行管理办法(试行)》。[$NewPage$][$NewPage$][$NewPage$][$NewPage$]
5月14日,中电投河南公司河南新能源风电场风功率预测系统与河南省电网公司主站系统联调成功,实现了方城风场相关数据在省网公司的顺利接收。随着风电建设的快速发展,风能并网发电量的增加,风电对电网的影响将日益突出。与常规电源相比,风电具有很大的随机性、间歇性和不可控性,风电功率的准确预报对风能的合理调配利用、电网稳定、商业运营、决策服务等方面起着非常重要的作用。作为河南省网第一家实现风功率预测系统成功联调的风场,不仅对今后风电场的稳定运行有着重要的意义,也为建设调度友好型风场奠定了坚实基础。目前,该公司陕县雁翎风电场风功率预测系统施工建设正在稳步进行,在以后
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