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一年多赚1000万 气象数据如何帮助新能源发电企业赚钱?

风电光伏发电零排放,但不稳定,出力随天气波动,难以预测。对发电供给侧和负荷需求侧进行双向预测和判断非常关键。气象数据能够指导新能源的报量报价预测,给企业带来可观的收益。 2018 年,国家启动了电力现货市场试点试运行工作。山西、甘肃、山东、蒙西是我国首批试点省份/区域中,全量新能源进现货市场的当先者。 无论…

风电光伏发电零排放,但不稳定,出力随天气波动,难以预测。对发电供给侧和负荷需求侧进行双向预测和判断非常关键。气象数据能够指导新能源的报量报价预测,给企业带来可观的收益。

2018 年,国家启动了电力现货市场试点试运行工作。山西、甘肃、山东、蒙西是我国首批试点省份/区域中,全量新能源进现货市场的当先者。

无论是风光等可再生能源的发电企业,还是煤电等传统发电企业,都站在同一个舞台竞争。随着现货市场改革的深入,各发电主体的平等竞争将越来越激烈,市场化程度也将越来越高,市场的价格发现能力和套利潜力也会越来越大。

但无论是风电和光伏等新能源,还是传统煤电,都各有优势和短板,煤电比较稳定,可预测性强,但是碳排放比较高;而风电光伏发电零排放,但不稳定,出力随天气波动,比较难预测,调度难度大,影响电力系统稳定和安全。

那么,在补贴退坡之后,如何让风电光伏等清洁能源的机组在市场中占据竞争优势呢?

此时,解决可再生能源发电与用电需求的不匹配,将成为电力市场和新型电网发展的重要关注点,也是新能源能否实现优胜劣汰的关键。

借助于气象卫星遥感、人工智能和物联网等技术,再结合海量的历史交易数据,对发电供给侧和负荷需求侧进行双向预测和判断就非常关键。这既有利于新能源发电企业在电力市场扩大销售,也有利于消费端以更合理价格买到电力。

01 靠预测,一年多赚了1000多万

从交易规则来说,新能源发电企业在现货市场中通过预先报量报价竞标,以市场供需平衡点的价格作为出清价格,比出清价格低的标的即可中标(不考虑限电)。

由于新能源利用的是风、光等免费自然资源进行发电,所以在报价的时候优势巨大,有风就有发电量,不需要额外的成本(即边际成本为0),因此,理论上新能源在现货市场可以最低价参与竞价,申报合适的电量以保证中标。

但如果中标后遇到无风天气,没办法提供中标的电量,就需要被迫从现货市场中买入可能很高价格的电量来履约,这会给企业造成不必要的损失。

如果中标后,风力情况与预测吻合,发的电足以提供预先申报的电量,那风场就能够抓住机遇获得可观收益。

有一家国有企业,因使用了远景智能开发的算法测算辅助交易系统,合理申报场站全电量电价,场站收益明显提升,一年多赚了1138万元!

02 1000多万的利润本质是准确的气象预测算法

就市场整体而言,新能源发电领域的无规则风速和辐照变化是影响发电出力、进而影响现货价格的最大因素。就个体风场而言,如果通过精准的发电预测和控制管理,在未来准确报价,就能够帮助新能源发电企业规避风险,增加盈利。

除了更有底气的报量报价,风电场预测次日发电功率,与实际功率的误差不能过大,不然也会面临考核罚款。

极端天气,如雾霾,沙尘,雨雪等对新能源场站的影响十分严重,对系统运行与发电量均有较大损害。通过准确的气象数据和预测,可以提前对电站所在地的极端天气情况进行预测与播报,实现极端天气下运维的提前准备,发电量影响提前预知。

既然新能源发电是靠天吃饭,那就需要做到预测准确。

实现高效新能源功率预测的关键在于,一方面,要将预测算法与气象遥感数据相结合,以降低预测时间颗粒度,确保1小时甚至15分钟级别数据与发电出力预测需求的一致性。另一方面,采用多模型组合方案,替代单一模型,进一步提升系统的整体预测准确率。

业内专家告诉《环球零碳》,AI驱动下的电力交易策略制定一般包括气象数据分析处理、实际风光出力预测、电价预测三大部分,需要从海量数据中提取数学模型并进行数据预测。

通常情况下,数值天气预报的模拟区域会覆盖几万或者几十万平方公里,但是风电场、光伏电站空间范围通常在几平方公里。“降尺度的计算是关键。”业内专家表示,购买的气象数据是颗粒度较粗数据,还需要通过计算模型,测算等降低数据颗粒度。

对于依赖太阳辐射资源的光伏行业而言,由于日升日落的时间相对固定,存在较为明显的发电曲线特点,预测难度相对较小。但是“风力”的影响因素过于庞杂,受到地面地形、地貌以及所处环境特征等因素影响,需要丰富的观测数据才能得出较为准确的预判,也需要采用针对性的方法降低预报误差。

基于中欧美等全球7大领先机构提供的气象数据,远景智能开发了“孔明”风光功率预测软件。以国家超算中心的算力为支撑,结合EnOS上超过10万台风机与光伏组件实时观测数据和全球卫星观测数据作为算法反馈,“孔明”每6小时为每一个风场和光伏场站定制输出1x1km分辨率,未来0-72小时,15分钟颗粒度的短期风光气象预测,以及一个月到一年的短期气候预测,精准度远超国际权威机构。

精准的天气预报能够做到“风还没吹来,风机所能发的电量已经显示出来了”。孔明风光功率预测准确度比行业水平高出7%以上,成为多个省份市场覆盖率最高的功率预报产品。

03 气象数据应用场景广泛

风电光伏急盼专业的“天气预报”。

“在新能源生产的许多场景下,参照的仍是公益性的面向大众生活的气象数据,缺乏有针对性的精准能源气象服务。” 中国气象科学研究院研究员表示。

以海上风机安装为例,有些安装商在施工时就是简单在手机上随便下载一个天气预报的APP,看到现场风云突变才赶紧通知工人停工。事实上,常规的天气预报提供的风速都是来自高度10米左右的风力观测和预测,而风机的安装则至少要提升到100米的高度。

气象数据除了指导新能源的报量报价预测,也能够助力农业的发展。以农业气象指标、作物生长模拟、卫星遥感、大数据等技术为核心的业务平台,正逐步成为气象服务农业高质量发展的重要力量,在农业防灾减灾、保障国家粮食安全、农业应对气候变化等方面提供强有力的科技支撑。

准确的天气预报数据也能够提供包括资源预测、新能源场站精细选址、建造等在内的一整套生命周期服务。在未来风、光资源良好,发电量高的地方投资新能源场站能够确保较高的投资回报,对于企业盈利预测有着重要指导作用。

气象数据能够渗透多领域、多学科。“各方都参与的预测和预警才是最有针对性的。尤其是建立极端天气的联合应对机制,非常有必要。”宋丽莉介绍,“在新能源发展的过程中,需要能源、应急、气象、水利、地质等更多部门参与进来,联合会商,共同提供专业性更强的服务。”

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作者: 碳达峰

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