【资料图】

“预计将有3到4级东南风2小时后影响南通海域，角度约为121度，部分机组需调整风机偏航角度，确保届时最大功率输出。”6月27日，根据江苏海上风电全域功率预测数据和上游风电场发来的信息，华能江苏清洁能源分公司南通运维站站长彭泳江在该站集控中心下达了调整风机运行方式的指令。远在60公里之外的海上，十余台风机缓缓转向调整偏航角度，蓄力迎风待发。

就在当月，江苏海上风电全域功率预测验证工作顺利完成，通过创新多元信息融合智能动态预测技术，国内首次实现千万千瓦级大规模风电群功率集中预测，为电网更可靠、更高效消纳清洁能源提供保障。

近年来，我国新能源得到快速发展，目前江苏风电、光伏等新能源装机已经超过5000万千瓦，其中海上风电装机占全国总量近四成。与此同时，由于新能源具有随机性、间歇性、波动性的特点，大规模并网遇天气变化陡升陡降时，需要火电等电源进行快速调节。当发生风力转小出力突降情况，火电需要开机、升速、加压等一系列动作，很难“接力”顶上缺口，进而影响供用电平衡，甚至危及电网安全。

“开展功率预测，进而准确预判新能源未来形势，是从源头提高电网安全消纳新能源能力的主要方式。”西安交通大学电气工程学院博士生导师、教授丁涛介绍，当前国内外新能源功率预测主要依赖卫星云图和气象预报，结合全球地理或海域模型进行推演计算，最终统一向各预测点发布信息，采用的是“B2C”预测模式。“受气象信息来源各异、极端气候突发性强、地理及海域动态变化等因素制约，目前‘B2C’模式预测精度瓶颈为95%。”丁涛说。

作为国内最大海上风电群的消纳主体，国网江苏电力在建立全省新能源发电数据中心的基础上，把海上风电功率预测作为试点，将省内40个海上风电场、2783台风机、1182万千瓦装机容量连点成网，通过部署在电力专网上的各场站在线监测终端，将上游风电场感知到的风向、风速、时间等气象信息，实时传递到下游风电场，为运行方式调整决策提供快速、准确的依据。

“我们激活了数据信息互通互动能力，将预测对象从‘站’转为‘风’，减少了地理偏差等影响，形成了云部署全域交互、场站端全域共享的功率预测‘C2C’新模式，能准确捕捉不断变化的台风路径，实现‘精确到风’的在线联动预测。”技术开发单位、江苏方天电力技术有限公司副总经理姜海波介绍，在“C2C”模式中还首次融合了波浪、潮位等海况信息，丰富了分析预测数据源，并引入深度神经网络算法，具备关联信息自动获取、多元数据智能筛选、人工智能自主学习等功能，进一步提升预测精度和预测能力。

率先应用该技术的华能江苏清洁能源分公司南通运维站平均功率预测精度已提高1.3个百分点，出力峰值预测精度为97%，已达到世界领先水平。“有利于我们更精准地掌握最优发电时机，并据此提前调整风机迎风角度、开停机等运行方式。”该站负责人彭泳江介绍，该站每年能利用海上风能多发600万度电，减少碳排放5000吨。

“我们根据功率集中预测的信息，可以更加合理地安排火电机组运行方式，有利于多种电能生产方式协同调度、灵活适配，促进新能源产得高、接得稳、送得出、用得上，支撑新型电力系统全面消纳新能源能力的进一步提升。” 国网江苏电力调度控制中心水电及新能源处处长霍雪松介绍，随着新能源功率预测技术的创新，全省海上风电可利用风资源发电能力提高3%。

“这种‘以空间换时间’的新技术路线和模型算法，同样适用于其他形式的新能源，可以孵化出覆盖全维度、全品类的新能源功率预测体系，为我国新能源发展保驾护航。”丁涛说。

(张晓闽 颜全椿)

关键词：