Прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел: глобальний огляд

Глобальний перехід до відновлюваних джерел енергії, таких як сонячна та вітрова, стрімко прискорюється. Оскільки ці джерела все більше інтегруються в національні та міжнародні електромережі, точне та надійне прогнозування потужності стає першочерговим завданням. Цей вичерпний посібник розглядає ключову роль прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел, його різноманітні методології, виклики та майбутні тенденції у світовому контексті.

Чому прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел є важливим?

Притаманна мінливість відновлюваних джерел енергії створює значні виклики для операторів мереж та постачальників енергії. На відміну від традиційних електростанцій на викопному паливі, які можна вмикати за потребою, виробництво сонячної та вітрової енергії значною мірою залежить від погодних умов. Прогнозування потужності надає критично важливу інформацію для:

• Стабільність мережі: Балансування попиту та пропозиції в режимі реального часу є важливим для підтримки стабільності мережі та запобігання відключенням електроенергії. Точні прогнози дозволяють операторам мереж передбачати коливання у виробництві відновлюваної енергії та відповідно коригувати роботу інших джерел живлення.
• Економічна ефективність: Прогнозування потужності дозволяє ефективно розподіляти ресурси, зменшуючи залежність від дорожчих пікових електростанцій та оптимізуючи рішення щодо торгівлі енергією.
• Оптимізація зберігання енергії: З поширенням технологій зберігання енергії точні прогнози стають вирішальними для визначення часу заряджання та розряджання акумуляторів, максимізації їхньої цінності та мінімізації витрат.
• Інтеграція відновлюваних джерел: Надійне прогнозування потужності є ключовим фактором, що уможливлює інтеграцію більшої частки відновлюваної енергії в мережу, сприяючи переходу до чистішого енергетичного майбутнього.
• Участь у ринку: Багато енергетичних ринків вимагають від виробників відновлюваної енергії надавати прогнози своєї генерації. Точні прогнози дозволяють їм ефективно брати участь у цих ринках та уникати штрафів за відхилення.

Методології прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел

Методології прогнозування потужності можна умовно поділити на наступні категорії:

1. Статистичні методи

Статистичні методи покладаються на історичні дані та статистичні моделі для прогнозування майбутнього виробництва енергії. Ці методи відносно прості у впровадженні та можуть надавати досить точні прогнози на короткострокову перспективу.

• Метод персистентності: Припускає, що потужність залишиться на тому ж рівні, що й зараз. Це дуже простий метод, який є точним лише для дуже короткострокових прогнозів.
• Аналіз часових рядів: Використовує історичні дані для виявлення закономірностей і тенденцій, які потім використовуються для екстраполяції майбутніх значень. Поширені моделі часових рядів включають ARIMA (авторегресійне інтегроване ковзне середнє) та експоненційне згладжування.
• Регресійні моделі: Пов'язують вихідну потужність з різними погодними змінними, такими як сонячна радіація, швидкість вітру та температура. Множинна лінійна регресія є широко використовуваною технікою.

Приклад: Сонячна електростанція в Іспанії може використовувати регресійну модель на основі історичних даних для прогнозування вихідної потужності на основі прогнозованої сонячної радіації від місцевої метеостанції.

2. Фізичні методи

Фізичні методи використовують моделі числового прогнозування погоди (NWP) для симуляції атмосферних умов та прогнозування майбутніх погодних змінних. Ці змінні потім використовуються для оцінки вихідної потужності.

• Числове прогнозування погоди (NWP): Моделі NWP — це складні комп'ютерні програми, які симулюють атмосферу за допомогою фізичних законів та математичних рівнянь. Вони надають прогнози різних погодних змінних, таких як швидкість вітру, сонячна радіація, температура та опади.
• Моделі кривої потужності: Моделі кривої потужності пов'язують вихідну потужність зі швидкістю вітру або сонячною радіацією. Ці моделі використовуються для перетворення прогнозів NWP у прогнози потужності.

Приклад: Вітрова електростанція в Данії може використовувати дані NWP від Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) для прогнозування швидкості вітру в місцях розташування турбін. Потім ці прогнози швидкості вітру використовуються з кривими потужності турбін для оцінки вихідної потужності.

3. Методи машинного навчання

Методи машинного навчання використовують алгоритми для навчання на історичних даних та виявлення складних взаємозв'язків між погодними змінними та вихідною потужністю. Ці методи часто можуть перевершувати традиційні статистичні методи, особливо для довгострокових прогнозів.

• Штучні нейронні мережі (ШНМ): ШНМ — це тип моделі машинного навчання, який може вивчати складні нелінійні зв'язки. Вони широко використовуються для прогнозування потужності завдяки їхній здатності обробляти великі обсяги даних та вловлювати складні закономірності.
• Методи опорних векторів (SVM): SVM — це ще один тип моделі машинного навчання, який можна використовувати для прогнозування потужності. Вони особливо добре підходять для роботи з багатовимірними даними.
• Рекурентні нейронні мережі (RNN): RNN розроблені для роботи з послідовними даними, такими як часові ряди. Вони добре підходять для прогнозування потужності, оскільки можуть вловлювати часові залежності в погодних змінних та вихідній потужності. Мережі довгої короткочасної пам'яті (LSTM) є популярним типом RNN.
• Гібридні моделі: Поєднують різні методи прогнозування для підвищення точності. Наприклад, гібридна модель може поєднувати статистичні методи з методами машинного навчання або фізичними методами.

Приклад: Комунальна компанія в Каліфорнії може використовувати модель глибокого навчання, навчену на історичних даних про погоду та вихідну потужність, для прогнозування виробництва своїх сонячних електростанцій. Модель може враховувати такі фактори, як хмарність, температура та вологість.

4. Ансамблеві методи

Ансамблеві методи поєднують результати кількох моделей прогнозування для підвищення точності та зменшення невизначеності. Усереднюючи прогнози різних моделей, ансамблеві методи часто можуть перевершувати окремі моделі.

• Усереднення моделей: Усереднює прогнози різних моделей, зважуючи кожну модель на основі її історичної ефективності.
• Вибір моделі: Вибирає найкращу модель для певного горизонту прогнозування на основі її історичної ефективності.
• Бустинг: Поєднує кілька слабких моделей для створення однієї сильної.

Приклад: Оператор мережі в Німеччині може використовувати ансамбль різних моделей NWP та моделей машинного навчання для прогнозування виробництва вітрової енергії. Ансамбль буде зважувати кожну модель на основі її історичної точності та динамічно коригувати ваги в міру надходження нових даних.

Виклики у прогнозуванні виробництва електроенергії з відновлюваних джерел

Незважаючи на досягнення в методологіях прогнозування, залишається кілька викликів:

• Доступність та якість даних: Точні прогнози вимагають високоякісних історичних даних про погодні змінні та вихідну потужність. У деяких регіонах доступність даних може бути обмеженою або їхня якість може бути низькою.
• Горизонт прогнозування: Точність прогнозу зазвичай зменшується зі збільшенням горизонту прогнозування. Короткострокові прогнози (наприклад, 1-6 годин) зазвичай точніші, ніж середньострокові (наприклад, 1-7 днів) або довгострокові (наприклад, 1-12 місяців).
• Мінливість погоди: Виробництво відновлюваної енергії сильно залежить від погодних умов, які можуть бути непередбачуваними та значно змінюватися з часом та в залежності від місця розташування.
• Складність фізичних систем: Фізичні процеси, що визначають виробництво відновлюваної енергії, є складними, і їх важко точно змоделювати.
• Обчислювальні ресурси: Деякі методи прогнозування, такі як моделі NWP та моделі машинного навчання, вимагають значних обчислювальних ресурсів.
• Інтеграція розподіленої генерації: Зростаюче поширення розподіленої генерації відновлюваної енергії, такої як сонячні панелі на дахах, ускладнює прогнозування потужності.
• Зміна клімату: Зміна клімату змінює погодні умови та збільшує частоту екстремальних погодних явищ, що може впливати на точність прогнозів потужності.

Глобальні приклади застосування прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел

Прогнозування потужності впроваджується в усьому світі для підвищення стабільності мережі та сприяння інтеграції відновлюваних джерел енергії:

• Європа: Європейська мережа операторів систем передачі електроенергії (ENTSO-E) використовує прогнози потужності для координації роботи європейської електромережі та забезпечення безпеки системи. Декілька європейських країн, таких як Німеччина, Данія та Іспанія, впровадили передові системи прогнозування потужності для управління високою часткою вітрової та сонячної енергії.
• Північна Америка: Незалежний системний оператор Каліфорнії (CAISO) використовує прогнози потужності для управління інтеграцією великої кількості сонячної енергії в електромережу Каліфорнії. Інші північноамериканські оператори мереж, такі як PJM Interconnection та Рада з надійності електропостачання Техасу (ERCOT), також покладаються на прогнози потужності для забезпечення стабільності мережі.
• Азія: Китай активно інвестує у відновлювану енергетику та розробляє передові системи прогнозування потужності для управління зростаючими потужностями відновлюваної енергії. Індія також впроваджує системи прогнозування для покращення інтеграції відновлюваних джерел у свою електромережу.
• Австралія: Австралійський оператор енергетичного ринку (AEMO) використовує прогнози потужності для управління роботою австралійського ринку електроенергії та забезпечення безпеки системи.
• Південна Америка: Бразилія та Чилі впроваджують системи прогнозування потужності для управління зростаючими потужностями відновлюваної енергії та забезпечення стабільності мережі.

Майбутні тенденції у прогнозуванні виробництва електроенергії з відновлюваних джерел

Сфера прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел постійно розвивається, і кілька ключових тенденцій формують її майбутнє:

• Зростання використання машинного навчання: Методи машинного навчання стають все більш популярними для прогнозування потужності завдяки їхній здатності обробляти великі обсяги даних та вловлювати складні закономірності.
• Покращене прогнозування погоди: Досягнення в моделях NWP та зборі погодних даних призводять до більш точних прогнозів погоди, що, в свою чергу, покращує точність прогнозів потужності.
• Інтеграція зі сховищами енергії: Прогнозування потужності все більше інтегрується з управлінням сховищами енергії, що дозволяє ефективніше використовувати ресурси зберігання енергії.
• Розвиток прогнозування в реальному часі: Прогнозування в реальному часі стає все більш важливим для управління мінливістю відновлюваних джерел енергії та забезпечення стабільності мережі.
• Покращена візуалізація та комунікація: Удосконалені інструменти візуалізації та комунікації полегшують операторам мереж та постачальникам енергії розуміння та використання прогнозів потужності.
• Розвиток імовірнісного прогнозування: Імовірнісне прогнозування, яке надає діапазон можливих результатів, а не єдиний точковий прогноз, стає все більш важливим для управління невизначеністю, пов'язаною з виробництвом відновлюваної енергії.
• Застосування ШІ та великих даних: Штучний інтелект та аналітика великих даних застосовуються для підвищення точності та ефективності прогнозування потужності.
• Граничні обчислення (Edge Computing): Розгортання моделей прогнозування ближче до джерел відновлюваної енергії за допомогою граничних обчислень може зменшити затримку та підвищити точність прогнозування в реальному часі.

Практичні поради для зацікавлених сторін

Ось кілька практичних порад для різних зацікавлених сторін, що займаються прогнозуванням виробництва електроенергії з відновлюваних джерел:

• Виробники відновлюваної енергії: Інвестуйте в передові системи прогнозування та постійно покращуйте точність прогнозів для оптимізації участі в ринку та мінімізації штрафів.
• Оператори мереж: Впроваджуйте надійні системи прогнозування та інтегруйте їх з інструментами управління мережею для забезпечення її стабільності та надійності. Співпрацюйте з виробниками відновлюваної енергії для обміну даними та підвищення точності прогнозів.
• Постачальники енергії: Використовуйте прогнози потужності для оптимізації рішень щодо торгівлі енергією та управління ресурсами зберігання енергії.
• Дослідники: Зосередьтеся на розробці більш точних та ефективних методів прогнозування, особливо для довгострокових та імовірнісних прогнозів. Досліджуйте використання ШІ та аналітики великих даних для підвищення точності прогнозування.
• Політики: Підтримуйте розробку та впровадження передових технологій прогнозування через фінансування досліджень та регуляторні стимули. Сприяйте обміну даними та співпраці між зацікавленими сторонами.
• Інвестори: Враховуйте важливість точного прогнозування потужності при оцінці інвестицій у проекти відновлюваної енергетики.

Висновок

Прогнозування виробництва електроенергії з відновлюваних джерел є критично важливим фактором для глобального переходу до чистішого енергетичного майбутнього. Точні та надійні прогнози є необхідними для підтримки стабільності мережі, оптимізації енергетичних ресурсів та інтеграції більшої частки відновлюваної енергії в мережу. Оскільки методології прогнозування продовжують розвиватися та вдосконалюватися, виклики, пов'язані з мінливими відновлюваними джерелами енергії, будуть пом'якшені, що відкриє шлях до більш сталої та стійкої енергетичної системи. Завдяки впровадженню передових технологій, розвитку співпраці та вирішенню решти проблем, світ може розкрити повний потенціал відновлюваної енергетики та побудувати більш стале майбутнє для всіх.