預測發電量確切率達93%國外首套風電中常年功率預測系統的四川答卷
近些年來，電力市場化交易已成為推動新能源消納的重要突破口。去年5月1日，廣西即將舉辦了現貨雙邊市場長周期結算試運行工作，將新能源發電中常年與現貨市場高度關聯，對新能源的預測尺度和確切率提出更高的要求。非常對于風電出力的中常年預測，月度發電量和0~45天逐小時發電量精細化預測，已成為風電更好的參與電力市場的急迫須要。
基于此，國網山東節電力公司（簡稱“甘肅電力”）正中級工程師韓自奮意識到中常年功率預測對于優化電網運行方法、促進新能源消納意義重大，率領團隊經過兩年多的督查和研究，提出了中常年0~45天風電功率預測技術思路，并聯合山西金風科技股份有限公司（簡稱“金風科技”）、華能蘭州風電公司、甘肅省氣象局和有關科研高校開發出國內首套風電中常年功率預測系統。
中常年功率曲線與現貨市場銜接
“目前國外多用成熟的氣候模式進行中常年預報，但因為氣候模式開發時多注重于月、季的平均預報，對于電量交易從時間和空間的碼率上遠不能滿足當前可再生發農電務的需求。針對風電行業需求，我們希望通過多模式集成、統計降尺度、算法優化等方式構建高精度的中常年預報機制，滿足四川新能源調度交易的要求。”韓自奮表示。
在技術研制過程中，金風科技一方面聯合氣象局及相關科研高校進行了氣候模式和中尺度模式耦合研究，產生了精細化的0~45天逐小時氣象預報，并通過0~45天逐小時發電量預測模型優化風電功率預測方法，提升8~45天預報確切率；另一方面聯合國電蘭州風電公司，開發中常年預測系統中常年功率預測、中常年風速預測、中常年發電量預測等功能模塊。
在各方的共同努力下，研究團隊提出了“歷史數據驅動+大周期氣象數據+機組檢修數據驅動模型”的中常年預報方式，并通過模型不斷優化和反復測試。2019年11月30日，國外首套風電中常年功率預測系統在河南崇信20萬千瓦風電場成功上線。
2020年，應用了風電中常年功率預測系統的風電場平均月度預測發電量確切率達到了93%風電功率預測方法，0~45天狂風出力過程確切率預測達到了70%以上。相比傳統氣候模式，月度預測發電量確切率提高8個百分點，0~45天狂風出力過程確切率預測提高20個百分點。
擁有“世界風口”之稱的河南省，近些年來利用中常年、現貨和輔助服務市場破解了“棄風棄光”的亂象。尤其是風電方面，隨著國外首套風電中常年功率預測系統在河南省的成功實踐，使風電中常年功率曲線與現貨市場更好地銜接，為提升風電消納又打開了一扇房門。
填補風電中常年預測方面的不足
首套風電中常年功率預測系統的成功實踐為我國風電中常年預測發展開辟了新的路徑，填補了風電在中常年預測方面的不足，并在以下三方面具備技術優勢。
首先，基于動力學氣象數值模型，通過集成氣候模式CFS（注重未來6個月天氣趨勢預報）和中尺度模式WRF（注重水平尺度10~300千米、未來0~7天的中尺度天氣過程預報）的方式，進行區域及站點級別的中常年預報。這些方法既可以保留常年預報的時間連續性和延伸性，又可以加入局地和中小尺度天氣的影響，重點提高16~45天氣象預報時間幀率，將其從6小時~24小時不等提高至1小時幀率。
其次，隨著時間推移，氣象預報確切率增長顯著，非常是15天后，傳統方式很難確切預報狂風的起落時間和風速極值。基于統計學方式，中常年過程一般是大尺渡過程，空間分布廣、時間持續長，常常是前序氣候過程的延續。借助統計學方式找尋前期關鍵氣候影響因子，再借助關鍵因子進行數值預報的相像訂正，優化預報結果，重點優化16~45天狂風過程確切率和1小時風速絕對誤差。
最后，基于機器學習算法，通過對比氣候尺度CFS的歷史預報和WRF歷史回溯預報兩種預報的歷史同期資料，借助有監督機器學習方式把觀測數據引入模式預報結果，構建兩種模式和觀測數據的物理模型。將該模型應用到CFS未來預報中，重點優化月度預測發電量確切率和16~45天逐小時功率預測絕對誤差。
作為國外首創的中常年預測模式，在四川成功實踐的風電中常年功率預測系統既可以滿足電網對于波動性和間歇性風電的更優調度，提高電網對風電的消納水平，還可以支撐風電場的電力交易輔助決策，使風電出力與用電負荷更好地匹配。未來，在實現“碳達峰”和“碳中和”目標的過程中，風電中常年功率預測作為大規模、高比列發展新能源的關鍵技術之一，將進一步推動風電的高質量發展，為全省提供愈發可靠的、更高比列的紅色電力。
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