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风电、光电入网之困

导读: 在我国,各地区对新能源功率预测的精度要求不一,但趋势是越来越严。我国普遍要求,风电场预测次日发电功率,与实际功率的误差应小于20%。但要彻底解决新能源的消纳问题,仅靠新能源功率预测技术也不行,技术与市场双重手段才能彻底解决弃风弃光。

  头一天,在风还没来时,就能确定风机第二天的发电量。通过收集气象等关键数据及一套复杂算法,新能源功率预测已经可以实现更高的预测精度。

  2015年12月23日,浙商证券电力设备与新能源行业首席分析师郑丹丹告诉记者,风电、光伏具有间歇性、随时性,新能源功率预测,可以带来更大的调度空间,也有利电网安全。

  在我国,各地区对新能源功率预测的精度要求不一,但趋势是越来越严。我国普遍要求,风电场预测次日发电功率,与实际功率的误差应小于20%。但要彻底解决新能源的消纳问题,仅靠新能源功率预测技术也不行,技术与市场双重手段才能彻底解决弃风弃光。

风电、光电入网之困

  精度仍待提高

  新能源功率预测并不稀奇。早在1997年,丹麦国家电网就开始了风电功率实时预测。在我国,随着2012年《风电场接入电力系统技术规定》、《光伏发电站接入电力系统技术规定》相继实施,功率预测系统也成为风电场、光伏电站的并网前提。

  东润环能研发总监娄勇刚说,风电场功率预测系统首先要根据风电场的历史功率、历史风速、地形地貌、数值天气预报、风电机组运行状态等数据建立风电场输出功率的预测模型,以风速、功率和数值天气预报数据输入,结合风电场的运行状况,得到风电场未来的输出功率。

  所以,新能源功率预测精度主要由气象数据的准确性、预测系统计算方法和电厂运行数据等因素决定。

  气象预报决定新能源功率预测的精度不难理解。计算方法也是关键因素。比如,IBM采用了独家的“认知计算”分析方式,提高了新能源功率预测的精度,应用在张北地区风场。

  但在现实中,风电场、光伏电站的运行数据,常常成为制约新能源功率预测的关键原因。娄勇刚说,我国风电从业人员普遍年轻,管理比较粗糙,风电场经常出故障,运行数据又不能实时共享,自然降低了功率预测的精度。

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