国内首套风电中长期功率预测系统的甘肃答卷

来源： 时间：2021-06-03 11:16

预测发电量准确率达93%

国内首套风电中长期功率预测系统的甘肃答卷

中国电力新闻网记者 于海江

　　近年来，电力市场化交易已成为促进新能源消纳的重要突破口。今年5月1日，甘肃正式开展了现货双边市场长周期结算试运行工作，将新能源发电中长期与现货市场高度关联，对新能源的预测尺度和准确率提出更高的要求。特别对于风电出力的中长期预测，月度发电量和0~45天逐小时发电量精细化预测，已成为风电更好地参与电力市场的迫切需要。

　　基于此，国网甘肃省电力公司（简称“甘肃电力”）正高级工程师韩自奋意识到中长期功率预测对于优化电网运行方式、促进新能源消纳意义重大，带领团队经过三年多的调研和研究，提出了中长期0~45天风电功率预测技术思路，并联合新疆金风科技股份有限公司（简称“金风科技”）、华能酒泉风电公司、甘肃省气象局和有关科研院校开发出国内首套风电中长期功率预测系统。

　　中长期功率曲线与现货市场衔接

　　“目前国内多用成熟的气候模式进行中长期预报，但由于气候模式开发时多侧重于月、季的平均预报，对于电量交易从时间和空间的分辨率上远不能满足当前可再生发电业务的需求。针对风电行业需求，我们希望通过多模式集成、统计降尺度、算法优化等方法建立高精度的中长期预报机制，满足甘肃新能源调度交易的要求。”韩自奋表示。

　　在技术研发过程中，金风科技一方面联合气象局及相关科研院校进行了气候模式和中尺度模式耦合研究，形成了精细化的0~45天逐小时气象预报，并通过0~45天逐小时发电量预测模型优化，提高8~45天预报准确率；另一方面联合华能酒泉风电公司，开发中长期预测系统中长期功率预测、中长期风速预测、中长期发电量预测等功能模块。

　　在各方的共同努力下，研究团队提出了“历史数据驱动+大周期气象数据+机组检修数据驱动模型”的中长期预报方法，并通过模型不断优化和反复测试。2019年11月30日，国内首套风电中长期功率预测系统在甘肃瓜州20万千瓦风电场成功上线。

　　2020年，应用了风电中长期功率预测系统的风电场平均月度预测发电量准确率达到了93%，0~45天大风出力过程准确率预测达到了70%以上。相比传统气候模式，月度预测发电量准确率提升8个百分点，0~45天大风出力过程准确率预测提升20个百分点。

　　拥有“世界风口”之称的甘肃省，近年来借助中长期、现货和辅助服务市场破解了“弃风弃光”的顽疾。尤其是风电方面，随着国内首套风电中长期功率预测系统在甘肃省的成功实践，使风电中长期功率曲线与现货市场更好地衔接，为提高风电消纳又打开了一扇大门。

　　弥补风电中长期预测方面的不足

　　首套风电中长期功率预测系统的成功实践为我国风电中长期预测发展开辟了新的路径，弥补了风电在中长期预测方面的不足，并在以下三方面具备技术优势。

　　首先，基于动力学气象数值模型，通过集成气候模式CFS（侧重未来6个月天气趋势预报）和中尺度模式WRF（侧重水平尺度10~300千米、未来0~7天的中尺度天气过程预报）的方法，进行区域及站点级别的中长期预报。这种方式既可以保留长期预报的时间连续性和延展性，又可以加入局地和中小尺度天气的影响，重点提升16~45天气象预报时间分辨率，将其从6小时~24小时不等提升至1小时分辨率。

　　其次，随着时间推移，气象预报准确率下降明显，特别是15天后，传统方法很难准确预报大风的起落时间和风速极值。基于统计学方法，中长期过程通常是大尺度过程，空间分布广、时间持续长，往往是前序气候过程的延续。利用统计学方法寻找前期关键气候影响因子，再利用关键因子进行数值预报的相似订正，优化预报结果，重点优化16~45天大风过程准确率和1小时风速绝对偏差。

　　最后，基于机器学习算法，通过对比气候尺度CFS的历史预报和WRF历史回溯预报两种预报的历史同期资料，利用有监督机器学习方法把观测数据引入模式预报结果，建立两种模式和观测数据的数学模型。将该模型应用到CFS未来预报中，重点优化月度预测发电量准确率和16~45天逐小时功率预测绝对偏差。

　　作为国内首创的中长期预测模式，在甘肃成功实践的风电中长期功率预测系统既可以满足电网对于波动性和间歇性风电的更优调度，提升电网对风电的消纳水平，还可以支撑风电场的电力交易辅助决策，使风电出力与用电负荷更好地匹配。未来，在实现“碳达峰”和“碳中和”目标的过程中，风电中长期功率预测作为大规模、高比例发展新能源的关键技术之一，将进一步助力风电的高质量发展，为全国提供更加可靠的、更高比例的绿色电力。

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