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#能见技术沙龙# 如何利用功率预测技术来满足电力交易需求?

领能知道
2016-12-01
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新能源大规模发展对电网的冲击愈发明显,尤其是近期下发的《电力发展十三五规划》中,风电在2020年将达到2.1亿千瓦以上,光伏将达到1.1亿千瓦以上,急需更加智能更高精度的新能源功率预测系统来满足上网调度的实际需求。同时在电力改革和分布式光伏发展的当下,现在的功率预测技术难以满足电网和发电集团在电力交易、中长期预测等方面的未来需求。

由此,能见在《新能源功率预测技术沙龙——走进预测厂家》之后与“新能源门”再次联力一起举办《新能源功率预测技术沙龙》­的系列活动之“走进高校”,将学界研究成果和产业实践进行深入探讨,产学研结合为新能源的发展共同寻找技术创新的钥匙。

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到场分享嘉宾不仅有来自多年致力于电力市场研究和配电网运营与规划研究、需求侧管理等方面的研究工作的华北电力大学副教授曹昉,还有中国科学院微电子研究所副研究员,移动互联网与大数据安全课题组长鲁辉,以及高级气象工程师王彦文和高级算法工程师刘震。

会议中,曹昉表示,中国可再生能源面临的挑战主要包括三点,可控性较弱、需要大量辅助服务支撑、财政补贴难以为继。清洁能源发展需要可持续的市场机制,让市场的归于市场,政府重在引导。通过总量预测来保证长期合同总量,短期预测来计算现货交易偏差,并通过能量转换、储能等技术配以灵活的能源交换,最后再通过跨区网、省网、配电网、微网等不同规模市场相互配合来促进清洁能源发展。

曹昉强调,价格是市场机制的核心。制定容量电价,能够解决固定投资问题。而发电权交易,能够规避自然条件的风险,此外,碳交易或碳税,也能够帮助外部成本内部化 。而这些都与系统规划、市场模式、市场成熟度紧密相关。

华北电力大学副教授曹昉

能源基础设施网络安全越来越受到世界各国的重视。随着电网电压等级逐步升高,清洁能源的比例大幅提升,全球能源互联网得到广泛共识,但由此带来的大电网安全稳定运行与清洁能源消纳问题亟待技术攻关。

传统的火电、水电、核电、油气发电,具有良好的可调度性能。发电装机容量可满足用户最大负荷,整个电力系统是可调可控的。但风电、太阳能发电不可储存,受季节、气侯和时空等的影响,具有很强的随机波动性和间歇性。当发电侧的可调度容量难以达到负荷侧需求,影响电网安全稳定时,电力调度中心将采取切除用户负荷等措施,保证电网安全稳定运行。

在讨论此问题时,鲁辉认为,利用大数据分析以及天气建模可以提前较准确预估天气情况与新能源发电功率的关系,有效降低新能源发电的随机波动性。

中国科学院微电子研究所副研究员鲁辉

对于光伏功率预测,目前影响精度的因素有数据质量、算法模型、气象预报、运维服务。王彦文在会议中介绍了GRA-改进BP神经网络算法。此算法基于筛选出的相似日样本,选取输出功率序列以及相关的气象信息作为改进BP神经网络算法的输入与输出,进行发电功率预测。相比基于传统BP神经网络的预测模型来看,其所提出的预测模型在预测精度上有很大程度的提高,且算法的稳定性较高。

东润环能高级气象工程师王彦文

在我国,多数风功率预测技术研究尚在进行中。此外,我国地形复杂,一些国外较成熟的预报系统可能无法直接在我国应用。因此研究适用于我国风电场特点的风电功率预测技术对我国风电产业发展具有重要意义。

风功率超短期预测即实时预报是指自上报时刻开始未来4小时内的预测预报, 时间分辨率为15分钟,且每15分钟滚动预报。其有助于优化调频及旋转备用容量, 以及在线优化机组组合与经济负荷调度。

刘震表示,目前超短期预测有借助未来4小时气象预报数据以及纯粹基于数据统计两种方式,借助气象的方式对未来预报精度较高。而在实际情况中,针对不同需求,可以选择不同的方式,也可以结合两种方式。

东润环能高级算法工程师刘震

在技术讨论环节,各位专家分别谈到了大数据技术如何提高能源安全,提高预测精度等问题,比如利用算法对于一些看似没有关联的数据做深度的分析连接。这些问题直接涉及到预测技术在未来能源互联网及电力交易市场环境下的深度应用,来到现场的高校学生、各厂家专家纷纷提出自己的建议和想法。通过本次技术沙龙形成了极大的思想火花和碰撞,并且为后续的技术交流和分享打下基础!

转载须知:本文为能见Eknower原创,转载请标明来源和作者。

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本文作者:张CC

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