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大規(guī)模風電群功率集中預測在江蘇實現(xiàn)
日期:2023-07-03   [復制鏈接]
責任編輯:sy_wangyue 打印收藏評論(0)[訂閱到郵箱]
“預計2小時后將有6—7級東南風影響南通海域,角度約為121度,部分機組需調整風機偏航角度,確保屆時最大功率輸出。”6月29日,根據(jù)江蘇海上風電全域功率預測數(shù)據(jù)和上游風電場發(fā)來的信息,華能江蘇清潔能源分公司南通運維站站長彭泳江下達指令。遠在60公里之外的海上,10余臺風機緩緩轉向調整偏航角度,蓄力迎風待發(fā)。這標志著江蘇海上風電全域功率預測驗證工作順利完成,通過創(chuàng)新多元信息融合智能動態(tài)預測技術,在世界上首次實現(xiàn)千萬千瓦級大規(guī)模風電群功率集中預測,為電網(wǎng)更可靠、更高效消納清潔能源提供保障。

隨著碳達峰碳中和目標的提出,我國新能源得到快速發(fā)展。以江蘇為例,目前風電、光伏等新能源裝機容量已經(jīng)超過5000萬千瓦,其中海上風電裝機容量已超過美、德等國,接近排名第二的英國。但由于新能源與生俱來的隨機性、間歇性、波動性等特點,大規(guī)模并網(wǎng)后遇天氣變化功率陡升陡降時,需要火電等電源進行快速調節(jié)。比如當發(fā)生風力轉小出力突降情況,火電需要開機、升速、加壓等一系列動作,但現(xiàn)實中很難“接力”頂上缺口,從而影響供用電平衡,甚至危及電網(wǎng)安全。

“開展功率預測,進而準確預判新能源未來形勢,是從源頭提高電網(wǎng)安全消納新能源能力的主要方式。”西安交通大學電氣工程學院博士生導師、教授丁濤介紹,當前國內外新能源功率預測主要依賴衛(wèi)星云圖和氣象預報,結合全球地理或海域模型進行推演計算,最終統(tǒng)一向各預測點發(fā)布信息,采用的是“B2C”預測模式。“受氣象信息來源各異、極端氣候突發(fā)性強、地理及海域動態(tài)變化等因素制約,目前‘B2C’模式預測精度瓶頸為95%。”丁濤說。

江蘇是國內新能源“大戶”,新能源裝機占比超過32%,單位面積裝機容量排名全國第一。作為國內最大海上風電群的消納主體,國網(wǎng)江蘇電力在建立全省新能源發(fā)電數(shù)據(jù)中心的基礎上,把海上風電功率預測作為試點,將該省40個海上風電場、2783臺風機、1182萬千瓦裝機容量連點成網(wǎng),通過部署在電力專網(wǎng)上的各場站在線監(jiān)測終端,實時感知風向、風速、浪高等氣象水文信息,對上下游風電場外部環(huán)境進行綜合研判,為運行方式調整決策提供快速、準確的依據(jù)。

“我們激活了數(shù)據(jù)信息互通互動能力,將預測對象從‘站’轉為‘風’,減少了地理偏差等影響,形成了云部署全域交互、場站端全域共享的功率預測‘C2C’新模式,能準確捕捉不斷變化的臺風路徑,實現(xiàn)‘精確到風’的在線聯(lián)動預測。”技術開發(fā)單位、江蘇方天電力技術有限公司副總經(jīng)理姜海波介紹。他說,在“C2C”模式中還首次融合了波浪、潮位等海況信息,豐富了分析預測數(shù)據(jù)源,并引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡算法,具備關聯(lián)信息自動獲取、多元數(shù)據(jù)智能篩選、人工智能自主學習等功能,進一步提升預測精度和預測能力。

華能江蘇清潔能源分公司南通運維站率先應用該技術后,平均功率預測精度提高1.3%,出力峰值預測精度為97%,達到世界領先水平。“有利于我們更精準地掌握最優(yōu)發(fā)電時機,并據(jù)此提前調整風機迎風角度、開停機等運行方式。”彭泳江介紹,新技術幫助該站每年多發(fā)600萬度電,減少碳排放5000噸。

“我們根據(jù)功率集中預測的信息,可以更加合理地安排火電機組運行方式,有利于多種電能生產(chǎn)方式協(xié)同調度、靈活適配,促進新能源產(chǎn)得高、接得穩(wěn)、送得出、用得上,支撐新型電力系統(tǒng)全面消納新能源能力的進一步提升。”國網(wǎng)江蘇電力調度控制中心水電及新能源處處長霍雪松介紹,隨著新能源功率預測技術的創(chuàng)新,全省海上風電可利用風資源發(fā)電能力提高3%。

“這種‘以空間換時間’的新技術路線和模型算法,同樣適用于其他形式的新能源,可以孵化出覆蓋全維度、全品類的新能源功率預測體系,為我國新能源發(fā)展保駕護航。”丁濤說。 

原標題:大規(guī)模風電群功率集中預測在江蘇實現(xiàn)
 
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來源:科技日報
 
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