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各预测系统提供商的计算方法不一。比如,IBM采用了独家的“认知计算”分析方式,提高了新能源功率预测的精度,应用在张北地区风场。
但在现实中,风电场、光伏电站的运行数据,常常成为制约新能源功率预测的关键原因。娄勇刚说,国内风电从业人员普遍年轻,管理比较粗糙,风电场经常出故障,运行数据又不能实时共享,自然降低了功率预测的精度。
在东润环能给业主单位的培训讲义中有一条是“防止预测设备被偷”。讲义中案例显示,某风电场数十台风机长期故障,运行数据也未与功率预测系统同步,预测精度可想而知。
国内新能源功率预测经历了一个精度逐步提高的过程。2012年,国家能源局发布《风电功率预测预报考核办法(试行)》后,各地能监局陆续制定了风电功率预测考核管理的相关条款,通过经济手段考核预测不达标的风电场。
随考核要求提升,功率预测精度也在提高。周永说,在早期,国能日新还提供过预测精度仅为60%的产品。但现在普遍要求风电场预测次日功率与实际功率误差小于20%,各地具体考核方式不一,有的按月考核日均预测误差,有的按日考核。
但在国外,新能源功率预测的精度要远高于此,预测次日功率误差普遍小于10%,一些地区预测误差甚至在5%左右。多位业内人士认为,原因之一,在于国外风电场管理水平远高于国内,国外风机故障率也较低。
为解决这一短板,东润环能成立了专门的巡检小组,为新能源发电项目提供新能源功率预测的培训,并主动巡检,及时调整计算模型,提升精度。
国能日新也推出一款更高精度的预测功率产品,其做法类似东润环能,改原先定期巡检,变为专人维护,每天根据风场、光伏电站运行状况来调整模型。
中国气象局风能太阳能资源评估中心研究员朱蓉曾考察过西班牙、丹麦的风电功率预测的情况,这两个国家的特点是电网与发电企业都安装了新能源功率预测系统。
大唐新能源华东公司书记赵翔飞认为,电网公司建立新能源功率预测系统,可以更全面地收集区域内各风电场的数据,有利于进一步提高预测的精度。
近些年来,国家电网公司也在各省级以上电网安装新能源功率预测系统。《财经》记者了解到,由中国电科院开发的新能源智能监测与调度系统,就含有新能源功率预测功能,已经在22个省级及以上电网应用。
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