Прогнозирование возобновляемой энергии: Энергия для устойчивого будущего

Глобальный энергетический ландшафт претерпевает глубокую трансформацию, обусловленную острой необходимостью решения проблемы изменения климата и обеспечения устойчивого энергетического будущего. Возобновляемые источники энергии, такие как ветровая, солнечная и гидроэнергия, играют все более важную роль в этом переходе. Однако присущая этим ресурсам изменчивость создает значительные проблемы для операторов сетей, энергетических рынков и инвесторов. Поэтому точное и надежное прогнозирование возобновляемой энергии имеет решающее значение для эффективной интеграции этих ресурсов и обеспечения стабильной, эффективной и экономически выгодной энергетической системы во всем мире.

Почему прогнозирование возобновляемой энергии так важно?

Прогнозирование возобновляемой энергии — это процесс предсказания количества электроэнергии, которое будет выработано возобновляемыми источниками за определенный период. Эта информация важна для множества заинтересованных сторон:

• Операторы сетей: Прогнозирование позволяет операторам сетей предвидеть колебания в поставках возобновляемой энергии и корректировать другие источники генерации (например, природный газ, гидроэнергетику) или системы накопления энергии для поддержания стабильности и надежности сети. Балансировка спроса и предложения в реальном времени критически важна для предотвращения отключений электроэнергии и обеспечения постоянного энергоснабжения потребителей.
• Энерготрейдеры и участники рынка: Точные прогнозы позволяют энерготрейдерам принимать обоснованные решения о покупке и продаже электроэнергии на оптовом рынке. Это помогает оптимизировать распределение ресурсов, снизить волатильность цен и максимизировать прибыль. На многих международных рынках существуют штрафы за отклонения между прогнозируемой и фактической выработкой возобновляемой энергии.
• Разработчики проектов и инвесторы в возобновляемую энергетику: Прогнозирование предоставляет критически важные данные для оценки финансовой жизнеспособности проектов в области возобновляемой энергетики. Оно помогает оценить потенциальные потоки доходов, оценить риски проекта и обеспечить финансирование. Это также может помочь в выборе оптимального размещения и размера систем накопления энергии, расположенных рядом с возобновляемыми генераторами.
• Политики и регуляторы: Данные прогнозирования необходимы для разработки эффективных энергетических политик и нормативных актов, способствующих интеграции возобновляемой энергии. Это включает в себя установление целевых показателей в области возобновляемой энергетики, разработку рыночных механизмов и стимулирование инвестиций в сетевую инфраструктуру.
• Потребители: В конечном счете, улучшенное прогнозирование способствует снижению затрат на энергию и более надежному электроснабжению для потребителей во всем мире.

Ключевые методологии прогнозирования возобновляемой энергии

Для прогнозирования возобновляемой энергии используются различные методологии, каждая из которых имеет свои сильные стороны и ограничения. Эти методы можно условно разделить на следующие категории:

1. Физические модели

Физические модели используют метеорологические данные (например, скорость ветра, солнечное излучение, температуру, влажность) и физические законы для моделирования поведения систем возобновляемой энергии. Эти модели обычно включают сложные математические уравнения и требуют значительных вычислительных ресурсов.

• Прогнозирование ветровой энергии: Физические модели для прогнозирования ветровой энергии часто опираются на модели численного прогнозирования погоды (NWP), которые моделируют атмосферные условия с использованием сложных алгоритмов. Эти модели могут предсказывать скорость и направление ветра на различных высотах и в разных местах. Примеры моделей NWP, используемых во всем мире, включают Глобальную систему прогнозирования (GFS) и модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Эти модели часто уточняются с использованием данных о местном рельефе и характеристиках ветровых турбин для повышения точности. Например, в регионах, таких как Патагония (Аргентина), характеризующихся сложным рельефом и сильными ветрами, для точного прогнозирования требуются специализированные модели.
• Прогнозирование солнечной энергии: Физические модели для прогнозирования солнечной энергии используют спутниковые снимки, наземные измерения солнечного излучения и данные об облачном покрове для оценки количества солнечного света, которое достигнет солнечных панелей. Эти модели также учитывают такие факторы, как атмосферные аэрозоли, уровень озона и угол падения солнечных лучей. В солнечных регионах, таких как пустыня Атакама (Чили), известная своим высоким уровнем солнечного излучения, точное прогнозирование имеет решающее значение для максимизации производства солнечной энергии.
• Прогнозирование гидроэнергии: Прогнозирование гидроэнергии опирается на модели, которые симулируют течение воды в реках и водохранилищах. Эти модели используют данные об осадках, таянии снега и характеристиках речных бассейнов для прогнозирования количества воды, доступной для выработки электроэнергии. В регионах, сильно зависящих от гидроэнергетики, таких как Норвегия или Бразилия, точное прогнозирование жизненно важно для управления водными ресурсами и обеспечения стабильного электроснабжения.

2. Статистические модели

Статистические модели используют исторические данные о выработке возобновляемой энергии и погодных условиях для выявления закономерностей и взаимосвязей. Эти модели, как правило, проще и быстрее в реализации, чем физические модели, но они могут быть не такими точными при быстро меняющихся погодных условиях.

• Анализ временных рядов: Методы анализа временных рядов, такие как ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) и экспоненциальное сглаживание, обычно используются для прогнозирования выработки возобновляемой энергии на основе прошлых показателей. Эти методы могут улавливать тенденции, сезонность и циклические закономерности в данных.
• Регрессионный анализ: Регрессионный анализ может использоваться для выявления статистической взаимосвязи между выработкой возобновляемой энергии и различными погодными переменными. Например, регрессионная модель может предсказывать выработку ветровой энергии на основе скорости ветра, температуры и влажности.
• Искусственные нейронные сети (ИНС): ИНС — это тип алгоритма машинного обучения, который может изучать сложные закономерности в данных. ИНС можно обучить на исторических данных для прогнозирования выработки возобновляемой энергии на основе различных входных переменных.

3. Гибридные модели

Гибридные модели сочетают в себе сильные стороны как физических, так и статистических моделей. Эти модели обычно используют физические модели для создания первоначальных прогнозов, которые затем уточняются с помощью статистических методов. Гибридные модели часто обеспечивают наиболее точные прогнозы, но они также могут быть наиболее сложными и требовательными к вычислительным ресурсам.

Например, гибридная модель может использовать модель NWP для прогнозирования скорости и направления ветра, а затем использовать статистическую модель для корректировки прогноза на основе исторических данных о выработке ветровой энергии на конкретной ветряной электростанции. Это может повысить точность прогноза за счет учета местных условий и специфической информации о турбинах, не улавливаемой только моделью NWP. Сложные гибридные модели могут также включать методы ансамблевого прогнозирования, которые усредняют результаты нескольких моделей для снижения неопределенности и повышения надежности. Такой подход может использовать сильные стороны различных моделей NWP и статистических методов для предоставления более надежного и точного общего прогноза.

4. Модели машинного обучения

Машинное обучение революционизирует прогнозирование возобновляемой энергии. Модели машинного обучения (МО) используют огромные объемы данных для изучения сложных взаимосвязей между погодными условиями, рабочими параметрами и выработкой энергии. Эти модели могут адаптироваться и повышать свою точность со временем по мере поступления новых данных.

• Метод опорных векторов (SVM): SVM — это мощные алгоритмы, эффективные как в задачах классификации, так и регрессии. Они могут обрабатывать нелинейные зависимости между входными признаками и выходными переменными, что делает их подходящими для улавливания сложных зависимостей в данных о возобновляемой энергии.
• Случайные леса: Случайные леса — это ансамблевые методы обучения, которые объединяют несколько деревьев решений для повышения точности и надежности прогнозов. Они менее склонны к переобучению и могут эффективно обрабатывать многомерные данные.
• Сети долгой краткосрочной памяти (LSTM): LSTM — это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), предназначенный для обработки последовательных данных. Они особенно хорошо подходят для прогнозирования временных рядов, так как могут улавливать долгосрочные зависимости в данных. LSTM все чаще используются для прогнозирования выработки ветровой и солнечной энергии, особенно в регионах со сложными погодными условиями.
• Генеративно-состязательные сети (GAN): GAN — это новый подход для создания реалистичных прогнозов, особенно в сценариях с ограниченным количеством данных. GAN включают две нейронные сети, генератор и дискриминатор, которые соревнуются друг с другом для улучшения качества генерируемых прогнозов.

Проблемы в прогнозировании возобновляемой энергии

Несмотря на достижения в методологиях прогнозирования, остается несколько проблем:

• Доступность и качество данных: Точное прогнозирование требует высококачественных, надежных данных о погодных условиях, выработке возобновляемой энергии и работе сетей. Однако доступность данных может быть ограничена, особенно в развивающихся странах или отдаленных районах. Кроме того, на качество данных могут влиять ошибки датчиков, сбои связи и проблемы с обработкой данных.
• Изменчивость погоды: Присущая погодным условиям изменчивость затрудняет точное прогнозирование выработки возобновляемой энергии. Внезапные изменения скорости ветра, солнечного излучения или осадков могут значительно повлиять на точность прогноза.
• Сложный рельеф: Сложный рельеф, такой как горы или береговые линии, может создавать местные погодные условия, которые трудно точно смоделировать. Это может привести к значительным ошибкам в прогнозах ветровой и солнечной энергии. Например, в прибрежных регионах часто наблюдаются морские бризы, которые могут влиять на ветровые режимы и солнечное излучение.
• Интеграция в сеть: Интеграция больших объемов возобновляемой энергии в сеть может создавать новые проблемы для прогнозирования. Например, изменчивость выработки возобновляемой энергии может увеличить потребность в балансирующих резервах, которые используются для компенсации непредвиденных колебаний спроса и предложения.
• Вычислительные ресурсы: Некоторые методологии прогнозирования, такие как физические модели и алгоритмы машинного обучения, требуют значительных вычислительных ресурсов. Это может стать препятствием для их внедрения, особенно для небольших организаций или в развивающихся странах.
• Геополитическая нестабильность: Глобальные события могут вызывать непредсказуемые колебания на энергетических рынках, которые могут влиять на модели прогнозирования и предсказания.

Международные примеры успешного прогнозирования возобновляемой энергии

Многие страны по всему миру успешно внедрили системы прогнозирования возобновляемой энергии для повышения стабильности сетей и снижения затрат:

• Дания: В Дании высокая доля ветровой энергии, и она разработала сложные системы прогнозирования для управления изменчивостью этого ресурса. Эти системы используют комбинацию физических и статистических моделей, а также данные в реальном времени от ветровых турбин и метеостанций. Дания также стала пионером в использовании трансграничной торговли электроэнергией для балансировки спроса и предложения между соседними странами.
• Германия: Германия является еще одним лидером в интеграции возобновляемой энергии и разработала передовые возможности прогнозирования как для ветровой, так и для солнечной энергии. Немецкий сетевой оператор TenneT использует комбинацию моделей NWP, статистических моделей и алгоритмов машинного обучения для прогнозирования выработки возобновляемой энергии. Германия также активно инвестирует в технологии накопления энергии для дальнейшего повышения стабильности сети.
• Испания: Испания обладает значительными мощностями солнечной энергетики и разработала специализированные системы прогнозирования для управления изменчивостью этого ресурса. Эти системы используют спутниковые снимки, наземные измерения солнечного излучения и данные об облачном покрове для прогнозирования выработки солнечной энергии. Испания также изучает использование интеллектуальных сетей и программ управления спросом для дальнейшей интеграции возобновляемой энергии.
• Австралия: Австралия переживает быстрый рост внедрения возобновляемых источников энергии, особенно солнечной. Австралийский оператор энергетического рынка (AEMO) разработал сложные системы прогнозирования для управления изменчивостью возобновляемой энергии и обеспечения стабильности сети. Австралия также инвестирует в проекты по накоплению энергии, такие как крупномасштабные батареи, для дальнейшего повышения надежности сети.
• США: В Соединенных Штатах разнообразный энергетический баланс, и они разработали различные системы прогнозирования для разных возобновляемых источников энергии. Национальная лаборатория возобновляемой энергии (NREL) является ведущим исследовательским учреждением в области прогнозирования возобновляемой энергии и разработала несколько инструментов прогнозирования с открытым исходным кодом. Различные независимые системные операторы (ISO) в США также применяют передовые методы прогнозирования, адаптированные к их конкретным региональным условиям.
• Индия: По мере того как Индия быстро наращивает свои мощности в области возобновляемой энергетики, точное прогнозирование становится критически важным. Индийское правительство и частные компании инвестируют в передовые системы прогнозирования для управления интеграцией ветровой и солнечной энергии в сеть. Эти системы используют комбинацию спутниковых данных, погодных моделей и алгоритмов машинного обучения.

Будущие тенденции в прогнозировании возобновляемой энергии

Сфера прогнозирования возобновляемой энергии постоянно развивается, что обусловлено технологическими достижениями и растущим проникновением возобновляемых источников энергии. Некоторые ключевые тенденции, за которыми стоит следить:

• Расширенное использование машинного обучения: Алгоритмы машинного обучения становятся все более мощными и используются для повышения точности прогнозов возобновляемой энергии. По мере поступления новых данных эти алгоритмы будут продолжать учиться и адаптироваться, что приведет к еще более точным прогнозам. Для прогнозирования возобновляемой энергии также исследуются передовые методы, такие как глубокое обучение и обучение с подкреплением.
• Интеграция систем накопления энергии: Системы накопления энергии, такие как батареи и гидроаккумулирующие электростанции, играют все более важную роль в интеграции сетей. Прогнозирование поведения этих систем становится необходимым для оптимизации их работы и максимизации их ценности.
• Развитие интеллектуальных сетей: Интеллектуальные сети обеспечивают более сложный мониторинг и контроль над электросетью. Это включает возможность сбора данных в реальном времени с датчиков и счетчиков, а также возможность управлять распределенной генерацией и ресурсами управления спросом. Это повышенная прозрачность и контроль улучшают точность прогнозов возобновляемой энергии и обеспечивают более эффективную работу сети.
• Улучшение прогнозирования погоды: Достижения в технологии прогнозирования погоды ведут к более точным предсказаниям скорости ветра, солнечного излучения и осадков. Это напрямую улучшает точность прогнозов возобновляемой энергии. В частности, достижения в ансамблевом прогнозировании, моделировании с высоким разрешением и методах сверхкраткосрочного прогнозирования (nowcasting) способствуют повышению точности.
• Расширение обмена данными и сотрудничества: Обмен данными и сотрудничество между различными заинтересованными сторонами, такими как операторы сетей, разработчики проектов возобновляемой энергии и исследователи, имеет решающее значение для повышения точности прогнозов возобновляемой энергии. Платформы с открытыми данными и совместные исследовательские инициативы способствуют этому обмену данными и сотрудничеству.
• Интеграция ИИ с энергетическими рынками: В будущем, вероятно, произойдет широкая интеграция ИИ на энергетических рынках. Платформы на базе ИИ могут использовать предиктивную аналитику для оптимизации торговли энергией, распределения ресурсов и управления сетями.

Заключение

Прогнозирование возобновляемой энергии необходимо для успешной интеграции возобновляемых источников энергии в глобальную энергетическую систему. Предоставляя точные и надежные предсказания выработки возобновляемой энергии, прогнозирование помогает обеспечить стабильность сети, оптимизировать энергетические рынки и привлекать инвестиции в проекты возобновляемой энергетики. По мере роста доли возобновляемой энергии важность прогнозирования будет только расти. Постоянные достижения в методологиях прогнозирования в сочетании с развитием интеллектуальных сетей и систем накопления энергии обеспечат более устойчивое и надежное энергетическое будущее для всех.

Правительствам всего мира необходимо сотрудничать и продвигать стандартизированные политики обмена данными для повышения надежности и точности прогнозирования возобновляемой энергии. Это включает инвестиции в инфраструктуру метеорологического мониторинга, исследования и разработку моделей прогнозирования, а также образование и подготовку специалистов в этой области. Принимая инновации и сотрудничество, мир может эффективно использовать мощь возобновляемой энергии и построить более чистое и устойчивое энергетическое будущее.