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%潮新闻 记者 胡静漪 通讯员 江航(jiāngháng) 黄琳
6月18日,记者从国网浙江电科院了解到,“深光智测(shēnguāngzhìcè)”光伏(guāngfú)预测算法在杭州和湖州两地应用,已覆盖超过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(diànlì)市场收益。
根据相关规定,今年6月起(qǐ),增量新能源项目将全面参与电力现货市场(shìchǎng)交易,从原先的(de)行政定价、全额上网,变为售价和售电量由市场供需决定。新能源企业的收益与市场报价策略息息相关,而在做出市场决策(juécè)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(yāoqiú)。
国网浙江电科院技术人员正在进行"深光智测"光伏预测算法应用测试(cèshì)。通讯员 刘广扩(liúguǎngkuò) 摄
今年1-5月,全省约10%的(de)新能源电量(diànliàng)参与(yǔ)现货市场交易。在现货市场中,根据(gēnjù)供需情况每15分钟形成一个价格(jiàgé),市场主体可以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,将直接影响电站的运行收益。”国网浙江电科院电力预测(yùcè)专业负责人彭琰指出,在新能源全量入市的新政下,收益或损失都将放大。预测精度每(měi)提升1%,电站月度(yuèdù)收益平均可提升约2%。
为此,国网浙江电科院自主(zìzhǔ)研发“深光智测”光伏(guāngfú)预测(yùcè)算法。“浙江地形复杂,又(yòu)因沿海常受台风侵扰,光伏预测受到地形和(hé)极端天气的影响较大。”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(tāntú)型、屋顶型等4类场景,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(qǐ),研发团队在湖州中节光伏电站开展试点应用。该站位于浙东沿海(yánhǎi)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(qìxiàng)、预测气象及出力样本数据,该站实现(shíxiàn)未来24小时的光伏预测功能,精度(jīngdù)达93%以上,同比提升2个百分点以上。当前新能源全面(quánmiàn)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(zài)杭州、湖州两地应用于853余座光伏电站(diànzhàn),地区总容量达1050万千瓦,占全省光伏装机(zhuāngjī)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,有效提升新能源参与(cānyù)市场的能力,助力新能源产业可持续发展。
潮新闻 记者 胡静漪 通讯员 江航(jiāngháng) 黄琳
6月18日,记者从国网浙江电科院了解到,“深光智测(shēnguāngzhìcè)”光伏(guāngfú)预测算法在杭州和湖州两地应用,已覆盖超过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(diànlì)市场收益。
根据相关规定,今年6月起(qǐ),增量新能源项目将全面参与电力现货市场(shìchǎng)交易,从原先的(de)行政定价、全额上网,变为售价和售电量由市场供需决定。新能源企业的收益与市场报价策略息息相关,而在做出市场决策(juécè)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(yāoqiú)。
国网浙江电科院技术人员正在进行"深光智测"光伏预测算法应用测试(cèshì)。通讯员 刘广扩(liúguǎngkuò) 摄
今年1-5月,全省约10%的(de)新能源电量(diànliàng)参与(yǔ)现货市场交易。在现货市场中,根据(gēnjù)供需情况每15分钟形成一个价格(jiàgé),市场主体可以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,将直接影响电站的运行收益。”国网浙江电科院电力预测(yùcè)专业负责人彭琰指出,在新能源全量入市的新政下,收益或损失都将放大。预测精度每(měi)提升1%,电站月度(yuèdù)收益平均可提升约2%。
为此,国网浙江电科院自主(zìzhǔ)研发“深光智测”光伏(guāngfú)预测(yùcè)算法。“浙江地形复杂,又(yòu)因沿海常受台风侵扰,光伏预测受到地形和(hé)极端天气的影响较大。”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(tāntú)型、屋顶型等4类场景,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(qǐ),研发团队在湖州中节光伏电站开展试点应用。该站位于浙东沿海(yánhǎi)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(qìxiàng)、预测气象及出力样本数据,该站实现(shíxiàn)未来24小时的光伏预测功能,精度(jīngdù)达93%以上,同比提升2个百分点以上。当前新能源全面(quánmiàn)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(zài)杭州、湖州两地应用于853余座光伏电站(diànzhàn),地区总容量达1050万千瓦,占全省光伏装机(zhuāngjī)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,有效提升新能源参与(cānyù)市场的能力,助力新能源产业可持续发展。


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