Прогнозирование выработки электроэнергии из возобновляемых источников: глобальная перспектива

Глобальный переход к возобновляемым источникам энергии, таким как солнечная и ветровая энергия, стремительно ускоряется. Поскольку эти источники все больше интегрируются в национальные и международные сети, точное и надежное прогнозирование мощности становится первостепенным. Это всеобъемлющее руководство исследует критическую роль прогнозирования выработки электроэнергии из возобновляемых источников, его различные методологии, проблемы и будущие тенденции в глобальном контексте.

Почему важно прогнозировать выработку электроэнергии из возобновляемых источников?

Неотъемлемая изменчивость возобновляемых источников энергии создает значительные проблемы для операторов сетей и поставщиков энергии. В отличие от традиционных электростанций, работающих на ископаемом топливе, которые можно запускать по требованию, выработка солнечной и ветровой энергии в значительной степени зависит от погодных условий. Прогнозирование мощности предоставляет важную информацию для:

Стабильность сети: Балансировка спроса и предложения в режиме реального времени необходима для поддержания стабильности сети и предотвращения отключений. Точные прогнозы позволяют операторам сети предвидеть колебания в выработке возобновляемой энергии и соответствующим образом корректировать другие источники энергии.
Экономическая эффективность: Прогнозирование мощности обеспечивает эффективное распределение ресурсов, снижая зависимость от более дорогих пиковых электростанций и оптимизируя решения по торговле энергией.
Оптимизация хранения энергии: Поскольку технологии хранения энергии становятся все более распространенными, точные прогнозы имеют решающее значение для определения времени зарядки и разрядки аккумуляторов, максимизируя их ценность и минимизируя затраты.
Интеграция возобновляемых источников энергии: Надежное прогнозирование мощности является ключевым фактором для интеграции более высоких процентов возобновляемой энергии в сеть, что облегчает переход к более чистому энергетическому будущему.
Участие в рынке: Многие энергетические рынки требуют от генераторов возобновляемой энергии предоставлять прогнозы своей выработки. Точные прогнозы позволяют им эффективно участвовать в этих рынках и избегать штрафов за отклонения.

Методологии прогнозирования выработки электроэнергии из возобновляемых источников

Методологии прогнозирования мощности можно разделить на следующие категории:

1. Статистические методы

Статистические методы основаны на исторических данных и статистических моделях для прогнозирования будущей выходной мощности. Эти методы относительно просты в реализации и могут обеспечить достаточно точные прогнозы для краткосрочных горизонтов.

Метод постоянства: Предполагает, что выходная мощность останется на том же уровне, что и текущий уровень. Это очень простой метод, который точен только для очень краткосрочных прогнозов.
Анализ временных рядов: Использует исторические данные для выявления закономерностей и тенденций, которые затем используются для экстраполяции будущих значений. Общие модели временных рядов включают ARIMA (Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее) и экспоненциальное сглаживание.
Модели регрессии: Связывают выходную мощность с различными погодными переменными, такими как солнечная радиация, скорость ветра и температура. Множественная линейная регрессия является широко используемым методом.

Пример: Солнечная электростанция в Испании может использовать модель регрессии, основанную на исторических данных, для прогнозирования выходной мощности на основе прогнозируемой солнечной радиации от местной метеостанции.

2. Физические методы

Физические методы используют модели численного прогноза погоды (NWP) для моделирования атмосферных условий и прогнозирования будущих погодных переменных. Эти переменные затем используются для оценки выходной мощности.

Численный прогноз погоды (NWP): NWP-модели представляют собой сложные компьютерные программы, которые моделируют атмосферу с использованием физических законов и математических уравнений. Они предоставляют прогнозы различных погодных переменных, таких как скорость ветра, солнечная радиация, температура и осадки.
Модели кривой мощности: Модели кривой мощности связывают выходную мощность со скоростью ветра или солнечной радиацией. Эти модели используются для преобразования прогнозов NWP в прогнозы мощности.

Пример: Ветряная электростанция в Дании может использовать данные NWP из Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) для прогнозирования скорости ветра в местах расположения турбин. Эти прогнозы скорости ветра затем используются с кривыми мощности турбины для оценки выходной мощности.

3. Методы машинного обучения

Методы машинного обучения используют алгоритмы для обучения на исторических данных и выявления сложных взаимосвязей между погодными переменными и выходной мощностью. Эти методы часто могут превосходить традиционные статистические методы, особенно для более длительных горизонтов прогнозирования.

Искусственные нейронные сети (ANN): ANN - это тип модели машинного обучения, которая может изучать сложные нелинейные взаимосвязи. Они широко используются для прогнозирования мощности из-за их способности обрабатывать большие объемы данных и фиксировать сложные закономерности.
Машины опорных векторов (SVM): SVM - это еще один тип модели машинного обучения, который можно использовать для прогнозирования мощности. Они особенно хорошо подходят для обработки многомерных данных.
Рекуррентные нейронные сети (RNN): RNN предназначены для обработки последовательных данных, таких как временные ряды. Они хорошо подходят для прогнозирования мощности, поскольку могут фиксировать временные зависимости в погодных переменных и выходной мощности. Сети Long Short-Term Memory (LSTM) - это популярный тип RNN.
Гибридные модели: Объединяют различные методы прогнозирования для повышения точности. Например, гибридная модель может сочетать статистические методы с методами машинного обучения или физическими методами.

Пример: Энергетическая компания в Калифорнии может использовать модель глубокого обучения, обученную на исторических данных о погоде и данных о выходной мощности, для прогнозирования выходной мощности своих солнечных электростанций. Модель может учитывать такие факторы, как облачность, температура и влажность.

4. Ансамблевые методы

Ансамблевые методы объединяют выходные данные нескольких моделей прогнозирования для повышения точности и снижения неопределенности. Усредняя прогнозы различных моделей, ансамблевые методы часто могут превосходить отдельные модели.

Усреднение моделей: Усредняет прогнозы различных моделей, взвешивая каждую модель на основе ее исторических показателей.
Выбор модели: Выбирает лучшую модель для данного горизонта прогнозирования на основе ее исторических показателей.
Бустинг: Объединяет несколько слабых учеников для создания сильного ученика.

Пример: Оператор сети в Германии может использовать ансамбль различных моделей NWP и моделей машинного обучения для прогнозирования выработки ветровой энергии. Ансамбль будет взвешивать каждую модель на основе ее исторической точности и динамически корректировать веса по мере поступления новых данных.

Проблемы прогнозирования выработки электроэнергии из возобновляемых источников

Несмотря на достижения в методологиях прогнозирования, остается несколько проблем:

Доступность и качество данных: Для точных прогнозов требуются высококачественные исторические данные о погодных переменных и выходной мощности. В некоторых регионах доступность данных может быть ограничена или качество данных может быть низким.
Горизонт прогнозирования: Точность прогноза обычно снижается с увеличением горизонта прогнозирования. Краткосрочные прогнозы (например, 1-6 часов) обычно более точны, чем среднесрочные (например, 1-7 дней) или долгосрочные прогнозы (например, 1-12 месяцев).
Изменчивость погоды: Выработка возобновляемой энергии сильно зависит от погодных условий, которые могут быть непредсказуемыми и значительно меняться со временем и местоположением.
Сложность физических систем: Физические процессы, определяющие выработку возобновляемой энергии, сложны и их может быть трудно точно смоделировать.
Вычислительные ресурсы: Некоторые методы прогнозирования, такие как модели NWP и модели машинного обучения, требуют значительных вычислительных ресурсов.
Интеграция распределенной генерации: Увеличение проникновения распределенной генерации возобновляемой энергии, такой как солнечные панели на крышах, усложняет прогнозирование мощности.
Изменение климата: Изменение климата изменяет погодные условия и увеличивает частоту экстремальных погодных явлений, что может повлиять на точность прогнозов мощности.

Глобальные примеры применения прогнозирования выработки электроэнергии из возобновляемых источников

Прогнозирование мощности внедряется во всем мире для повышения стабильности сети и облегчения интеграции возобновляемых источников энергии:

Европа: Европейская сеть операторов системы передачи электроэнергии (ENTSO-E) использует прогнозы мощности для координации работы европейской электросети и обеспечения безопасности системы. Несколько европейских стран, таких как Германия, Дания и Испания, внедрили передовые системы прогнозирования мощности для управления своим высоким проникновением ветровой и солнечной энергии.
Северная Америка: Калифорнийский независимый системный оператор (CAISO) использует прогнозы мощности для управления интеграцией большого количества солнечной энергии в электросеть Калифорнии. Другие североамериканские операторы сети, такие как PJM Interconnection и Совет по электрической надежности Техаса (ERCOT), также полагаются на прогнозы мощности для обеспечения стабильности сети.
Азия: Китай активно инвестирует в возобновляемую энергию и разрабатывает передовые системы прогнозирования мощности для управления своими растущими мощностями возобновляемой энергии. Индия также внедряет системы прогнозирования мощности для улучшения интеграции возобновляемых источников энергии в свою электросеть.
Австралия: Австралийский оператор энергетического рынка (AEMO) использует прогнозы мощности для управления работой австралийского энергетического рынка и обеспечения безопасности системы.
Южная Америка: Бразилия и Чили внедряют системы прогнозирования мощности для управления своими растущими мощностями возобновляемой энергии и обеспечения стабильности сети.

Будущие тенденции в прогнозировании выработки электроэнергии из возобновляемых источников

Область прогнозирования выработки электроэнергии из возобновляемых источников постоянно развивается, и несколько ключевых тенденций формируют ее будущее:

Расширение использования машинного обучения: Методы машинного обучения становятся все более популярными для прогнозирования мощности из-за их способности обрабатывать большие объемы данных и фиксировать сложные закономерности.
Улучшенное прогнозирование погоды: Достижения в моделях NWP и сборе метеорологических данных приводят к более точным прогнозам погоды, что, в свою очередь, повышает точность прогнозов мощности.
Интеграция хранения энергии: Прогнозирование мощности все больше интегрируется с управлением хранением энергии, что позволяет более эффективно использовать ресурсы хранения энергии.
Разработка прогнозирования в реальном времени: Прогнозирование в реальном времени становится все более важным для управления изменчивостью возобновляемых источников энергии и обеспечения стабильности сети.
Улучшенная визуализация и коммуникация: Улучшенные инструменты визуализации и коммуникации облегчают операторам сети и поставщикам энергии понимание и использование прогнозов мощности.
Разработка вероятностного прогнозирования: Вероятностное прогнозирование, которое предоставляет диапазон возможных результатов, а не единичный точечный прогноз, становится все более важным для управления неопределенностью, связанной с выработкой возобновляемой энергии.
Применение ИИ и больших данных: Искусственный интеллект и аналитика больших данных применяются для повышения точности и эффективности прогнозирования мощности.
Периферийные вычисления: Развертывание моделей прогнозирования ближе к источникам возобновляемой энергии с использованием периферийных вычислений может снизить задержку и повысить точность прогнозирования в реальном времени.

Практические советы для заинтересованных сторон

Вот несколько практических советов для различных заинтересованных сторон, участвующих в прогнозировании выработки электроэнергии из возобновляемых источников:

Генераторы возобновляемой энергии: Инвестируйте в передовые системы прогнозирования и постоянно повышайте точность прогнозирования, чтобы оптимизировать участие в рынке и минимизировать штрафы.
Операторы сети: Внедрите надежные системы прогнозирования и интегрируйте их с инструментами управления сетью для обеспечения стабильности и надежности сети. Сотрудничайте с генераторами возобновляемой энергии для обмена данными и повышения точности прогнозирования.
Поставщики энергии: Используйте прогнозы мощности для оптимизации решений по торговле энергией и управления ресурсами хранения энергии.
Исследователи: Сосредоточьтесь на разработке более точных и эффективных методов прогнозирования, особенно для долгосрочных прогнозов и вероятностных прогнозов. Изучите использование ИИ и аналитики больших данных для повышения точности прогнозирования.
Разработчики политики: Поддержите разработку и внедрение передовых технологий прогнозирования посредством финансирования исследований и нормативных стимулов. Содействуйте обмену данными и сотрудничеству между заинтересованными сторонами.
Инвесторы: Учитывайте важность точного прогнозирования мощности при оценке инвестиций в проекты возобновляемой энергии.

Заключение

Прогнозирование выработки электроэнергии из возобновляемых источников является важнейшим фактором глобального перехода к более чистому энергетическому будущему. Точные и надежные прогнозы необходимы для поддержания стабильности сети, оптимизации энергетических ресурсов и интеграции более высоких процентов возобновляемой энергии в сеть. По мере того, как методологии прогнозирования продолжают развиваться и совершенствоваться, проблемы, связанные с переменными источниками возобновляемой энергии, будут смягчены, что откроет путь к более устойчивой и отказоустойчивой энергетической системе. Принимая передовые технологии, развивая сотрудничество и решая оставшиеся проблемы, мир может раскрыть весь потенциал возобновляемой энергии и построить более устойчивое будущее для всех.