張文波 閆曉敏 王亞同 邸燕君 王琦

（甘肅省氣象服務(wù)中心，蘭州 730020）

0 引言

風(fēng)能太陽能作為重要的清潔能源擁有巨大的發(fā)展前景[1-4]。甘肅是我國(guó)風(fēng)能太陽能資源最為豐富的省份之一，為首批建成的千萬千瓦級(jí)新能源基地。由于風(fēng)能和太陽能隨機(jī)性和波動(dòng)性的特點(diǎn)，風(fēng)光電大規(guī)模接入將對(duì)電力系統(tǒng)產(chǎn)生巨大影響，再加上清潔能源裝機(jī)增長(zhǎng)與用電能力增長(zhǎng)反差不斷加大，自身消納市場(chǎng)培育不足等因素，甘肅成為全國(guó)棄風(fēng)棄光最為嚴(yán)重的地區(qū)之一。開展風(fēng)、光發(fā)電功率預(yù)測(cè)，不僅可為發(fā)電企業(yè)提供檢修和電量交易的依據(jù)，也可以減輕風(fēng)光電對(duì)電網(wǎng)的不利影響，進(jìn)一步提高風(fēng)能太陽能的利用效率。

由于風(fēng)能、太陽能發(fā)電及相關(guān)設(shè)備數(shù)量龐大、分布廣泛，開展風(fēng)、光發(fā)電功率預(yù)測(cè)，需要對(duì)風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站日常工作過程中大量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲(chǔ)和分析，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理和監(jiān)控。甘肅省氣象服務(wù)中心在新能源服務(wù)過程中，氣象服務(wù)信息缺乏統(tǒng)一存儲(chǔ)和管理，業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化、集約化水平較低，制約了新能源氣象服務(wù)業(yè)務(wù)的發(fā)展。2017年，甘肅省氣象局通過“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶西北五省區(qū)公路交通和風(fēng)能太陽能氣象保障服務(wù)工程”項(xiàng)目，著手研發(fā)風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)，并于2018年10月，初步完成平臺(tái)的研發(fā)工作。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

歐美風(fēng)電大國(guó)在風(fēng)電場(chǎng)端和電網(wǎng)調(diào)度端都建立了風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并制定了相應(yīng)的管理制度。西班牙、愛爾蘭等國(guó)家（地區(qū)）電網(wǎng)公司以及美國(guó)新墨西哥電力公司（PNM）和美國(guó)德克薩斯州電力可靠度委員會(huì)（ERCOT）對(duì)風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)提出強(qiáng)制性要求。同時(shí)，國(guó)外一些學(xué)者已經(jīng)就如何提高風(fēng)電功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方面做了大量研究工作[5-7]。美國(guó)國(guó)家大氣研究中心（NCAR）的風(fēng)能太陽能臨近和短期預(yù)報(bào)系統(tǒng)和可視化平臺(tái)，綜合了四維實(shí)時(shí)資料同化、集合數(shù)值預(yù)報(bào)、變分多普勒雷達(dá)風(fēng)矢量反演以及云飄移的衛(wèi)星探測(cè)等現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)技術(shù)，可以提供時(shí)間尺度15 min～5 d的發(fā)電功率預(yù)報(bào)以及結(jié)冰和電力負(fù)荷預(yù)測(cè)預(yù)警等；法國(guó)電力集團(tuán)基于歐洲中期預(yù)報(bào)中心（ECMWF）氣候系統(tǒng)模式回算和美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）數(shù)值天氣預(yù)報(bào)再分析資料，開展了月尺度和季節(jié)尺度水電預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)試驗(yàn)。

國(guó)內(nèi)氣象部門為電力部門主要提供專業(yè)氣象服務(wù)，并為電力公司或電力企業(yè)研發(fā)了服務(wù)系統(tǒng)[8-10]，如青海省氣象局2015年建立了青海省光伏電站氣象信息服務(wù)集成系統(tǒng)，服務(wù)產(chǎn)品包括24 h逐時(shí)輻射量預(yù)報(bào)、候輻射量預(yù)報(bào)、周輻射量預(yù)報(bào)、旬輻射量預(yù)報(bào)、月輻射量預(yù)報(bào)、季輻射量預(yù)報(bào)和年太陽輻射量預(yù)報(bào)。同時(shí)也有高校、氣象部門或公司為電力部門提供更加精細(xì)化的新能源氣象服務(wù)，研發(fā)的服務(wù)系統(tǒng)有電網(wǎng)端和電場(chǎng)端的風(fēng)、光發(fā)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)等，為電力調(diào)度部門和風(fēng)光電場(chǎng)提供未來72 h的短期功率預(yù)測(cè)和未來4 h的超短期功率預(yù)測(cè)[11-15]。

2011年，國(guó)家能源局下發(fā)的國(guó)能新能[2011]177號(hào)文件（《風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)報(bào)預(yù)測(cè)管理暫行辦法的通知》）要求，2012年1月1日前所有風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)營(yíng)企業(yè)須按照文件要求提供風(fēng)電功率日預(yù)報(bào)和實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)。為了拓展專業(yè)氣象服務(wù)領(lǐng)域，甘肅省氣象服務(wù)中心引進(jìn)中國(guó)氣象局公共氣象服務(wù)中心風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，并在華電甘肅分公司5家風(fēng)電場(chǎng)投入業(yè)務(wù)運(yùn)行；2013年，甘肅省氣象服務(wù)中心引進(jìn)湖北省氣象服務(wù)中心光伏、風(fēng)電功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)，先后在甘肅省20余家風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站投入業(yè)務(wù)應(yīng)用。系統(tǒng)的引進(jìn)和應(yīng)用為甘肅省氣象服務(wù)中心拓展專業(yè)氣象服務(wù)領(lǐng)域、新能源氣象服務(wù)技術(shù)研發(fā)提供了支持和幫助。2016—2018年，因市場(chǎng)需求和業(yè)務(wù)需要，甘肅省氣象服務(wù)中心在之前開展新能源氣象服務(wù)業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)上，依托項(xiàng)目完成了光功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)、風(fēng)功率預(yù)測(cè)系統(tǒng)、風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)的研發(fā)。

2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

2.1 總體設(shè)計(jì)

風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)主要業(yè)務(wù)模塊為風(fēng)能太陽能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)、風(fēng)能太陽能氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、風(fēng)能太陽能數(shù)據(jù)分析、風(fēng)能太陽能區(qū)域功率預(yù)測(cè)、風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)管理顯示五大模塊（圖1）。

圖1 風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Design structure of wind energy solar weather service business platform

2.2 主要功能

1）風(fēng)能太陽能基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)：實(shí)現(xiàn)風(fēng)光電場(chǎng)風(fēng)機(jī)位置等基礎(chǔ)地理信息的存儲(chǔ)和讀?。粚?shí)現(xiàn)風(fēng)光電場(chǎng)裝機(jī)總量、風(fēng)機(jī)型號(hào)、逆變器型號(hào)、風(fēng)機(jī)參數(shù)、逆變器參數(shù)等業(yè)務(wù)基本信息的存儲(chǔ)和讀取；實(shí)現(xiàn)風(fēng)光電場(chǎng)歷史數(shù)值預(yù)報(bào)、實(shí)況監(jiān)測(cè)等功率預(yù)測(cè)相關(guān)信息的存儲(chǔ)和讀取。

2）風(fēng)能太陽能氣象數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)：實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)全部測(cè)風(fēng)塔、太陽輻射實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)顯示。

3）風(fēng)能太陽能數(shù)據(jù)分析：實(shí)現(xiàn)風(fēng)光觀測(cè)信息、實(shí)時(shí)發(fā)電功率、預(yù)測(cè)發(fā)電功率等數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，實(shí)現(xiàn)有效風(fēng)速、數(shù)值預(yù)報(bào)風(fēng)速分布、數(shù)值預(yù)報(bào)平均風(fēng)速、機(jī)頭風(fēng)速、有效輻射等數(shù)據(jù)的計(jì)算分析。

4）風(fēng)能太陽能發(fā)電功率預(yù)測(cè)：針對(duì)區(qū)域內(nèi)風(fēng)能資源、光能資源進(jìn)行短期預(yù)報(bào)，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)區(qū)域內(nèi)發(fā)電功率預(yù)測(cè)。

5）風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)管理顯示：實(shí)現(xiàn)風(fēng)、光電場(chǎng)的設(shè)置，風(fēng)機(jī)型號(hào)設(shè)置，風(fēng)機(jī)信息設(shè)置，測(cè)風(fēng)塔信息設(shè)置，逆變器信息設(shè)置，輻射觀測(cè)站信息設(shè)置，用戶管理等功能；實(shí)現(xiàn)西北五省區(qū)單個(gè)、區(qū)域風(fēng)光電場(chǎng)展示功能；實(shí)現(xiàn)各類風(fēng)能太陽能數(shù)據(jù)顯示功能。

2.3 關(guān)鍵技術(shù)

2.3.1 功率預(yù)測(cè)

1）單場(chǎng)功率預(yù)測(cè)

單場(chǎng)功率預(yù)測(cè)是以風(fēng)光電場(chǎng)的歷史氣象要素、歷史功率、地形地貌、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)建立風(fēng)光電場(chǎng)輸出功率的預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)風(fēng)光電場(chǎng)的未來72 h逐15 min的短期功率和未來4 h逐15 min的超短期功率。風(fēng)功率預(yù)測(cè)主要方法有原理法、統(tǒng)計(jì)法、自適應(yīng)偏最小二乘回歸方法等，光功率預(yù)測(cè)的主要方法有原理法、統(tǒng)計(jì)法、誤差訂正法等（圖2—圖5）。

圖2 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速功率對(duì)比案例Fig. 2 Comparison of wind and speed power at wind farm

圖3 風(fēng)電場(chǎng)月準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)Fig. 3 Wind farm monthly accuracy rate statistics

圖4 光伏電站輻射功率對(duì)比Fig. 4 Comparison of radiation power at the photovoltaic power station

圖5 光伏電站月準(zhǔn)確率統(tǒng)計(jì)Fig. 5 Monthly accuracy statistics at the photovoltaic power station

2）區(qū)域功率預(yù)測(cè)

圖6 區(qū)域功率預(yù)測(cè)思路Fig. 6 Regional power prediction

考慮到同一區(qū)域內(nèi)電場(chǎng)規(guī)模、地理位置、風(fēng)光狀素預(yù)報(bào)，同時(shí)結(jié)合區(qū)域內(nèi)風(fēng)、光電裝機(jī)總量、機(jī)組參數(shù)等信息，實(shí)現(xiàn)各省（區(qū)、市）區(qū)域風(fēng)、光未來7天總功率預(yù)測(cè)，也可任意選擇某段電網(wǎng)線路區(qū)域，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)未來7天的功率預(yù)測(cè)。

單場(chǎng)功率預(yù)測(cè)采用風(fēng)電場(chǎng)或光伏電站的歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及機(jī)組運(yùn)行工況對(duì)風(fēng)光電場(chǎng)的功率進(jìn)況等的差異，以及各個(gè)電場(chǎng)預(yù)測(cè)誤差的不同，采用區(qū)域功率預(yù)測(cè)能夠平滑各個(gè)電場(chǎng)的預(yù)測(cè)誤差，使整個(gè)區(qū)域內(nèi)的預(yù)測(cè)精度更為準(zhǔn)確，更有利于調(diào)度安排運(yùn)行方式和備用（圖6、圖7）。平臺(tái)主要采用時(shí)空分布特性的區(qū)域功率預(yù)測(cè)方法[16]，根據(jù)風(fēng)速、輻射2種氣象要行預(yù)測(cè)，主要應(yīng)用于發(fā)電企業(yè)下屬的風(fēng)電場(chǎng)、光伏電站。而區(qū)域功率預(yù)測(cè)需要結(jié)合預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)風(fēng)光電場(chǎng)的裝機(jī)、機(jī)組參數(shù)等信息對(duì)該區(qū)域的功率進(jìn)行預(yù)測(cè)，主要服務(wù)于當(dāng)?shù)仉娋W(wǎng)公司的調(diào)度部門。

圖7 區(qū)域功率預(yù)測(cè)案例Fig. 7 A case of regional power prediction

2.3.2 資源評(píng)估

風(fēng)光資源評(píng)估主要根據(jù)自建自動(dòng)站、區(qū)域站、測(cè)風(fēng)塔、測(cè)光站數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)各省（區(qū)、市）風(fēng)光能資源逐年、逐月、逐季的評(píng)估，評(píng)估要素有平均風(fēng)速、平均溫度、最大風(fēng)速、總輻射、直接輻射、平均風(fēng)功率密度、平均有效利用小時(shí)數(shù)（圖8）。

圖8 資源評(píng)估圖案例Fig. 8 An example of resource evaluation pattern

2.3.3 模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練主要采用遞歸的方法對(duì)風(fēng)光電預(yù)測(cè)模型中可調(diào)的參數(shù)進(jìn)行多次訓(xùn)練，得出最優(yōu)值（圖9）。通過對(duì)風(fēng)電功率預(yù)測(cè)模型（原理法、統(tǒng)計(jì)法等）和光電功率預(yù)測(cè)模型（原理法、誤差訂正法等）的訓(xùn)練，獲得最優(yōu)的模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練改進(jìn)。同時(shí)可對(duì)各類風(fēng)光電數(shù)值預(yù)報(bào)源進(jìn)行檢驗(yàn)，主要通過預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率、均方根誤差、平均絕對(duì)誤差及相關(guān)性系數(shù)4項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行分析，最終獲得適宜電場(chǎng)的數(shù)值預(yù)報(bào)源。

圖9 模遞歸調(diào)用流程圖Fig. 9 Flow chart of modular recursive call

2.3.4 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析

風(fēng)能太陽能數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析主要實(shí)現(xiàn)歷史功率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，包括數(shù)據(jù)完整性、分布特性、變化率統(tǒng)計(jì)分析等。實(shí)現(xiàn)歷史測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)、測(cè)光數(shù)據(jù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，包括完整性、風(fēng)速分布、風(fēng)向分布、輻照度頻率分布、日照時(shí)數(shù)統(tǒng)計(jì)分析等。實(shí)現(xiàn)歷史數(shù)值天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，包括暢通率統(tǒng)計(jì)、誤差頻率分布統(tǒng)計(jì)等。

2.3.5 數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)

數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)主要包括數(shù)據(jù)的管理存儲(chǔ)及接入。數(shù)據(jù)的管理存儲(chǔ)主要采用分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，具有較高的可擴(kuò)展性（可擴(kuò)展新增業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的采集、監(jiān)控、顯示等功能）和可移植性。數(shù)據(jù)的接入主要采用人工錄入（基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）、實(shí)時(shí)采集入庫(kù)（數(shù)值預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)）、批量備份、增量式備份導(dǎo)入數(shù)據(jù)文件（電場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)）的方式接入數(shù)據(jù)。

3 系統(tǒng)應(yīng)用與效果檢驗(yàn)

3.1 系統(tǒng)應(yīng)用

風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)平臺(tái)已在甘肅省氣象服務(wù)中心完成本地化部署，并投入業(yè)務(wù)使用。應(yīng)用結(jié)果表明，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定、功能齊全、信息豐富，很大程度地提高了氣象部門新能源氣象服務(wù)的效率和電力部門的經(jīng)濟(jì)效益。同時(shí)該系統(tǒng)即將在陜西、寧夏、青海、新疆四?。▍^(qū)）進(jìn)行安裝試運(yùn)行。系統(tǒng)的應(yīng)用界面如圖10。

圖10 系統(tǒng)的應(yīng)用界面Fig. 10 System application interface

3.2 效果檢驗(yàn)

自風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)投入業(yè)務(wù)運(yùn)行以來，甘肅省氣象服務(wù)中心加強(qiáng)了對(duì)數(shù)值預(yù)報(bào)的傳輸監(jiān)控和校驗(yàn)訂正，數(shù)值預(yù)報(bào)月傳輸率為100%。同時(shí)定期采用風(fēng)電場(chǎng)的歷史資料對(duì)風(fēng)光電轉(zhuǎn)換模型進(jìn)行訓(xùn)練，及時(shí)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。2018年9—11月，9家風(fēng)電場(chǎng)短期功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較之前平均提升4個(gè)百分點(diǎn)左右，超短期功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較之前平均提升3個(gè)百分點(diǎn)左右，其中大部分風(fēng)電場(chǎng)短期和超短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率滿足電力調(diào)度部門的要求；18家光電短期和超短期功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較之前平均各提升2個(gè)百分點(diǎn)左右，所有光伏電站短期和超短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率均能滿足電力調(diào)度部門的要求（表1）。

表1 平臺(tái)應(yīng)用前后風(fēng)電場(chǎng)月平均短期準(zhǔn)確率對(duì)比Table 1 Comparison of monthly average short-term accuracy of wind farms before and after the platform application

4 結(jié)論與討論

風(fēng)能太陽能氣象服務(wù)業(yè)務(wù)平臺(tái)自項(xiàng)目開發(fā)、部署工作完成后，通過業(yè)務(wù)檢驗(yàn)，平臺(tái)運(yùn)行穩(wěn)定，可操作性強(qiáng)，反映了相關(guān)技術(shù)的相對(duì)成熟。平臺(tái)具有以下特點(diǎn)：

1）實(shí)現(xiàn)了風(fēng)光電場(chǎng)數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)和GIS地圖（地理信息）的有效疊加顯示；

2）系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息傳輸穩(wěn)定準(zhǔn)確，專業(yè)性強(qiáng)；

3）數(shù)據(jù)訪問接口耦合性低、移植性高，便于推廣應(yīng)用。

將該系統(tǒng)應(yīng)用于新能源氣象服務(wù)業(yè)務(wù)中，能夠幫助業(yè)務(wù)人員快速、精確地掌握天氣條件，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)光電數(shù)值預(yù)報(bào)的訂正、風(fēng)光電轉(zhuǎn)換模型的優(yōu)化，有效提升了風(fēng)光電場(chǎng)短期功率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，提高了風(fēng)光電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益。因此，該系統(tǒng)具有良好的應(yīng)用推廣價(jià)值。