功率预测发展趋势之概率预测

   日期:2020-07-14     浏览:81    评论:0    
核心提示:电力行业存在一种声音:认为新能源是“垃圾电”,并引起了广泛的讨论。之所以有这种说法,其中一个重要原因是受气象因素的影响,风电和光伏的出力具有间歇性和随机性,会对电网造成冲击,电力潮流时大时小,对于电网调控较为不利。说的直白一点,就是给电网添堵了,给调度添麻烦了。图1 知乎网友讨论但是风电和光伏不仅是清洁能源,有利于环保,也能够减少对国外能源的依赖,有利于国家的能源安全,不能因噎废食。为了解决新能源的并网问题,很重要的工作就是对新能源进行预测,才能提前进行合理的计划调度。这时又出现了一个新问题_功率预测 概

电力行业存在一种声音:认为新能源是“垃圾电”,并引起了广泛的讨论。之所以有这种说法,其中一个重要原因是受气象因素的影响,风电和光伏的出力具有间歇性和随机性,会对电网造成冲击,电力潮流时大时小,对于电网调控较为不利。说的直白一点,就是给电网添堵了,给调度添麻烦了。

图1 知乎网友讨论

但是风电和光伏不仅是清洁能源,有利于环保,也能够减少对国外能源的依赖,有利于国家的能源安全,不能因噎废食。为了解决新能源的并网问题,很重要的工作就是对新能源进行预测,才能提前进行合理的计划调度。

这时又出现了一个新问题,由于预测存在偏差,且这种偏差也存在很大的波动性和随机性。要知道每一份调峰容量背后都需要成本,少了不利于电网安全,多了就造成资源浪费。那如何更加合理地进行调配呢?这时就是概率预测发挥作用的时候了。

概率预测是什么?

概率预测包括两类:区间预测和密度预测。区间预测是指,未来某一时刻,在某一置信度下,提供新能源电站预测功率的置信区间。密度预测是指,未来某一时刻,给出风电功率的概率信息,如概率密度函数(PDF)。

相比于传统的点预测,概率预测还提供了不确定性,即对于风电功率的波动范围的精确估计。举例:

点预测:次日12时,风电出力为32.5MW;      

概率预测:次日12时,风电出力的第十百分位P10为20.4MW,第九十百分位P90为45.1MW。

图2 概率预测样例

以风电概率预测为例(图2),具备以下几个特征:

  1. 不确定性随着预报时间的推移变大;
  2. 天气形势多变的时间段,不确定性大,比如阵风天气;
  3. 风速越大,不确定越大。由于风电功率与风速基本呈立方关系,相对于小风期,大风期同样的风速不确定性将引起更大的功率不确定性。

概率预测怎么做?

风电概率预测有多种方法,主要分为两类,一类是通过多个数值天气预报的结果,分析这些结果的分布情况,得到最终的风电功率概率预测;另一类是通过对历史风电数据的分析,建模得到风电功率的概率预测。

象心力科技基于自身的气象优势,采用气象集合预报技术,通过高性能服务器并行计算,获得51个气象预报,并基于这些气象预报,建立模型得到51个功率预测,为客户提供概率预测。

图3 象心力-风电功率概率预测流程图

概率预测有什么用途?

正如开头提到的情况,在电力的日前调度计划中,可以基于风电概率的上下界进行调度,按照“最坏”的情况进行调度。在天气形势稳定时,置信区间较小,调峰容量就可以准备的少一些;天气形势不稳定时,置信区间较大,调峰容量就需要准备多一些。而不再是不论什么情况,都准备相同的调峰容量,造成调峰成本高企。此外,概率预测在电力交易中也有重要作用,不确定性信息可以优化报价策略,有利于收益最大化。

概率预测及其应用在欧洲已经较为成熟,准确、可靠的概率预测已经被证实能够提升电网的经济性和安全性。可惜的是,虽然国内功率预测专业人士对于概率预测都有所了解,但由于概率预测并无考核和评价机制,市面上大多数功率预测产品并没有提供概率预测,或者提供的是假的概率预测(比如随便乘个系数)。

不过,随着电力调度精细化、电力交易市场的完善,行业对概率预测的需求必然会不断增加。相信不久的将来,概率预测在中国一定会得到广泛应用。

 
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