光伏电站有了“预言家” 地区预测准确率超过96%
光伏电站有了“预言家” 地区预测准确率超过96%
光伏电站有了“预言家” 地区预测准确率超过96%潮(cháo)新闻 记者 胡静漪 通讯员 江航 黄琳
6月18日,记者从国网浙江电科院了解到(dào),“深光智测”光伏预测(yùcè)算法在杭州和湖州两地应用,已(yǐ)覆盖超过853座光伏电站,地区预测准确率超过96%,帮助新能源企业提升电力市场收益。
根据相关规定(guīdìng),今年6月起,增量新能源项目将全面参与电力现货市场交易,从原先(yuánxiān)的行政(xíngzhèng)定价、全额上网,变为售价和售电量由市场供需决定(juédìng)。新能源企业的收益与市场报价策略息息相关,而(ér)在做出市场决策前,必须掌握新能源发电信息,这对新能源短期精准预测提出更高要求。
国网浙江电科院(diànkēyuàn)技术人员正在进行"深光智测"光伏预测算法应用测试。通讯员 刘广扩(liúguǎngkuò) 摄
今年1-5月,全省约10%的新能源电量参与(cānyù)现货(xiànhuò)市场交易。在现货市场中,根据供需情况每15分钟形成一个价格,市场主体可以(yǐ)(kěyǐ)根据买卖需求在当天或前一天参与交易。以5月数据为例,部分电站的日前电价(diànjià)与日内电价相差超过30%,也就是前一天的预测情况与当天的实际情况偏差较大。
“偏差部分按照日内(rìnèi)电价结算,将直接影响电站(diànzhàn)的运行收益(shōuyì)。”国网浙江电科院电力预测专业负责人彭琰指出,在新能源全量入市的新政下,收益或损失都(dōu)将放大。预测精度每提升1%,电站月度收益平均可提升约2%。
为此,国网浙江电科院自主研发“深光智测”光伏预测算法。“浙江地形(dìxíng)复杂,又因沿海常受台风侵扰(qīnrǎo),光伏预测受到(shòudào)地形和极端天气的影响较(jiào)大。”彭琰说。通过建立“地形-云层-辐照度”三维映射,研发团队将全省划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶(wūdǐng)型等4类(lèi)场景,构建混合人工智能预测模型。台风过境时段预测准确率达90%以上,较传统方法提升5个百分点。
自2024年6起,研发团队在湖州中节光伏(guāngfú)电站开展(kāizhǎn)试点应用。该站(gāizhàn)位于浙东沿海台风走廊带,属于典型的山地光伏,具有一定代表性。通过收集近三年1000多条实测气象、预测(yùcè)气象及出力样本数据,该站实现未来24小时的光伏预测功能,精度达(dá)93%以上(yǐshàng),同比提升2个百分点以上。当前新能源全面入市,预计每月可提升电站收益9万元以上。
截至目前,算法在杭州、湖州两地(liǎngdì)应用于853余座光伏电站,地区总容量达1050万千瓦,占全省光伏装机17.7%。后续,还将在浙江4000余座山地、塘面及滩涂等光伏电站推广应用,覆盖装机容量超(chāo)5900万千瓦,有效提升新能源(xīnnéngyuán)参与市场的能力,助力(zhùlì)新能源产业可持续(chíxù)发展。
潮(cháo)新闻 记者 胡静漪 通讯员 江航 黄琳
6月18日,记者从国网浙江电科院了解到(dào),“深光智测”光伏预测(yùcè)算法在杭州和湖州两地应用,已(yǐ)覆盖超过853座光伏电站,地区预测准确率超过96%,帮助新能源企业提升电力市场收益。
根据相关规定(guīdìng),今年6月起,增量新能源项目将全面参与电力现货市场交易,从原先(yuánxiān)的行政(xíngzhèng)定价、全额上网,变为售价和售电量由市场供需决定(juédìng)。新能源企业的收益与市场报价策略息息相关,而(ér)在做出市场决策前,必须掌握新能源发电信息,这对新能源短期精准预测提出更高要求。
国网浙江电科院(diànkēyuàn)技术人员正在进行"深光智测"光伏预测算法应用测试。通讯员 刘广扩(liúguǎngkuò) 摄
今年1-5月,全省约10%的新能源电量参与(cānyù)现货(xiànhuò)市场交易。在现货市场中,根据供需情况每15分钟形成一个价格,市场主体可以(yǐ)(kěyǐ)根据买卖需求在当天或前一天参与交易。以5月数据为例,部分电站的日前电价(diànjià)与日内电价相差超过30%,也就是前一天的预测情况与当天的实际情况偏差较大。
“偏差部分按照日内(rìnèi)电价结算,将直接影响电站(diànzhàn)的运行收益(shōuyì)。”国网浙江电科院电力预测专业负责人彭琰指出,在新能源全量入市的新政下,收益或损失都(dōu)将放大。预测精度每提升1%,电站月度收益平均可提升约2%。
为此,国网浙江电科院自主研发“深光智测”光伏预测算法。“浙江地形(dìxíng)复杂,又因沿海常受台风侵扰(qīnrǎo),光伏预测受到(shòudào)地形和极端天气的影响较(jiào)大。”彭琰说。通过建立“地形-云层-辐照度”三维映射,研发团队将全省划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶(wūdǐng)型等4类(lèi)场景,构建混合人工智能预测模型。台风过境时段预测准确率达90%以上,较传统方法提升5个百分点。
自2024年6起,研发团队在湖州中节光伏(guāngfú)电站开展(kāizhǎn)试点应用。该站(gāizhàn)位于浙东沿海台风走廊带,属于典型的山地光伏,具有一定代表性。通过收集近三年1000多条实测气象、预测(yùcè)气象及出力样本数据,该站实现未来24小时的光伏预测功能,精度达(dá)93%以上(yǐshàng),同比提升2个百分点以上。当前新能源全面入市,预计每月可提升电站收益9万元以上。
截至目前,算法在杭州、湖州两地(liǎngdì)应用于853余座光伏电站,地区总容量达1050万千瓦,占全省光伏装机17.7%。后续,还将在浙江4000余座山地、塘面及滩涂等光伏电站推广应用,覆盖装机容量超(chāo)5900万千瓦,有效提升新能源(xīnnéngyuán)参与市场的能力,助力(zhùlì)新能源产业可持续(chíxù)发展。


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