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电力
分布式光伏发电出力预测解决方案
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一、项目背景
1、光伏出力预测是支撑电网安全稳定运行的重要保障:
光伏发电具有明显的间歇性、随机性和波动性,大规模光伏发电接入会给电网的安全稳定运行带来一定冲击。因此,光伏发电出力预测能够更好地服务电网调度运行。
2
、光伏出力预测是新能源企业参与市场的基础条件:
功率预测是新能源发电企业和新能源场站参与电力市场的基础条件,例如参与市场竞价、核定买卖电量、实时调度调整等。同时,新能源发电企业日常重要工作之一即是响应功率预测考核、上传率考核、可用功率考核等。
3
、光伏出力预测是新能源企业降本增效的有效手段:
随着平价上网的到来,“两个细则”考核趋严,新能源发电企业及光伏电站更需要进行精细化管理,如何借助大数据、
人工智能
等技术实现降本增效成为企业数字化转型的重要课题。
二、解决方案
美林数据分布式光伏发电出力预测解决方案是在综合考虑季节、日期、时间、天气类型、温度和相似日出力序列和光伏发电历史出力的基础上,通过天气类型分群实现了建模数据集的自动划分,继而通过算法提取光伏出力数据的高频特征和低频特征,再利用
人工智能算法
构建分布式光伏逐点出力预测模型,最终为新能源的光伏电站提供各个时间维度的精准功率预测服务,帮助场站减少考核电量,提高发电效率。
1
、实时数据接入与数据治理:
重点围绕光伏发电站实时运行数据和自动气象站监测数据,以及光伏发电站和气象监测站采集的历史数据、天气预报数据等开展数据集成与治理工作,实现数据的集中化、统一化、规范化。
2
、出力影响相关性综合分析:
首先以气象数据为对象,智能划分出雪天型、雾天型、雨天型、晴天型四种大类,几十种细分类型的天气类型分群,继而通过算法提取不同天气类型下的光伏出力数据特征,再利用影响因素量化分析评估辐照和组件温度对瞬时发电量的影响程度。
3
、光伏瞬时出力预测模型构建:
通过光伏发电量与温度、辐照强度等指标,结合分段预测调整,采用回归预测大数据分析方法,建立分布式光伏瞬时出力预测数据模型。
4
、模型验证与精准预测服务提供:
选取历史数据以及实际发电量结果对模型进行反复验证,并利用
深度学习
、人工智能算法不断修正优化。最终结合业务实际需求,提供不同时间颗粒度的精准预测值,帮助企业降本提效。
三、建设成果
►
电网企业:促进新能源消纳,
有效配合电网的调度系统应用,提高电网消纳光伏电力的能力。
►
新能源企业:提升电站发电效率和效益,
提供中长期、短期、超短期功率预测服务,有效帮助光伏电站制定生产计划,合理安排运行方式,增收提效。
►
新能源企业:助力电力市场化交易,
科学合理预测发电能力,避免新能源电站在日前和日内现货市场交易中由于预测偏差带来的经营风险和经济损失。
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