新能源风光发电预测技术的发展

卢晗

摘要：为推进新时期我国经济社会的可持续发展，强调构建资源节约型和环境友好型社会，越来越重视新能源的开发和利用。新能源风光发电是一项先进的技术，但其存在很大的随机性、波动性和不确定性，对其实施科学的预测，在很大程度上能够降低这些不稳定性因素造成的影响，进而维护和保障电网安全运行。本文主要对新能源风光发电预测技术进行简要阐述和分析，希望对推进新能源风光发电预测技术的科学应用以及研究发展等有所启示。

关键词：新能源;风光发电;预测技术

在不断发展中我国的用电需求和用电规模在扩大，强调持续加强电网建设，并维护和保障供电输电的安全稳定性。而且，在推进我国各行业和领域发展过程中也强调资源的节约和环境的保护，重视一系列新能源的开发和利用，实现节能减排和节能降耗的目标。在这一过程中新能源风力发电、光伏发电在快速发展，大规模的风光发电并网运行，但新能源风光发电也具有随机性、波动性和不确定性的特点，也就是说影响新能源风光发电的不稳定性因素比较多，需要采取科学有效的技术以及管理方法维护和保障电网的安全运行，通过实施更加精细化的管理以及更加准确的预测，尽可能降低一系列不确定性因素的影响。

1新能源风光发电预测技术的发展现状

新能源风光发电预测技术在我国的研究和应用相对比较晚，随着我国新能源战略的推进和实施，国家持续加大了这方面的研究和投入，提出了新的理论、方法以及技术。

1）风光发电的原理和影响因素。风力发电主要是利用风能推动风机叶片转动，风机叶片带动传动链转动，进而有效地推动发电机进行发电，这一过程是风能转化为机械能、然后再转化为电能的过程;光伏发电主要是利用太阳能光伏组件等设备，有效将太阳能转化为电能。影响风光发电的因素比较多，如太阳辐射、日照时数、温度、云、风力和风速等，这些因素的存在都会不同程度的对新能源发电的稳定性和效益产生影响。新能源风光发电预测强调构建一个科学合理的预测模型，实现对上述有关影响因素的科学预测和分析，全面收集与风光发电有关的数据信息，在此基础上实现对风光发电效益和效率等的科学预测[1]。

2）风光发电预测方法分类。影响新能源风光发电的因素多种多样，实现对这些因素的预测是一个相对比较复杂的过程，尤其是很多因素都具有突发性和偶然性，使得准确预测的难度更大，强调采用合理的预测方法以保证结果的真实有效性和准确性。常见的主要有以下几种方法：一是，预测时间尺度分类。一般将其分为超短期（强调预测并获取未来5分钟到5小时之内的各项数据信息，并将获取到的数据用于机组AGC控制、经济调度等工作的开展和实施，为其提供依据和服务）、短期（强调预测并获取未来一到几天的相关数据信息，并将获取到的数据信息用以支撑日前发电计划的制定和发用电平衡等工作，为其提供依据和参考，进而优化发电计划的制定，有效提升发电效率）、中期（强调预测并获取未来一月到几月的相关数据信息，并将获取到的数据信息用以安排月度检修计划、运行方式调整等工作，为其提供依据和参考，進而保证各项计划的经济可行性和安全性）、长期预测（强调预测并获取年度或多年的数据信息，并为电网规划工作的开展以及年度检修计划、运行方式的制定和调整提供依据和参考）。二是，预测对象分类。一般主要可以分为直接预测和间接预测两类，直接预测强调基于相关预测模型、风光发电情况、历史数据以及天气预报数据等信息数据直接对发电系统的输出功率进行科学的预测和分析，间接预测则是基于风电相关情况、风力功率转换、光电功率转换等，在对其进行科学分析和计算的基础上，得出风光发电系统的输出功率。三是，按照预测原理可以将其分为统计方法、物理方法和组合预测法三类。四是，按照预测空间尺度可以将其分为单机预测、单站预测、区域风光发电预测三类[2]。

2新能源风光发电预测技术的发展

为更好地满足新能源风光发电产业的现实需要，需要推进新能源风光发电预测技术的不断创新和持续完善，结合实际工作的需要选择适合的预测方法和技术。例如，一是，基于数值天气预报NWP的预测法是一项比较成熟的技术，可以实现相关数据信息的实时化综合分析，在一些新建的光伏电站和风电场可以选择该技术，能取得比较好的成果。二是，以人工神经网络为代表的现代统计预测法也经常被运用到预测风光功率方面，而且人工神经网的自学能力和自适应能力也更强，随着人工智能的不断发展，也需要对该技术进行持续改进和完善。三是，模糊概率预测方法的应用主要是因为在新能源风光发电中存在着很多不确定因素和随机性、波动性大的因素，此时就需要借助模糊概率预测的方法描述风光发电功率预测误差概率分布，在此基础上进行较为准确的预测和分析。四是，组合预测法是一种能够有效提高新能源风光预测准确度的技术和手段，强调结合实际情况将两种或两种以上的单一预测方法有效的结合起来，构建一个更加完善的新能源风力发电预测模型，对各项影响因素实施综合化的考虑和分析，保证预测的准确性，但采用该方法需要处理的信息和数据量比较大，且计算的成本相对比较高[3]。

3结束语

新能源风光发电满足了新时期我国的用电和供电需求，新能源风光发电预测技术的科学应用，在很大程度上有助于保证新能源风光发电的稳定性，减少风光发电的运营成本，通过将新能源风光发电预测与网络约束分析管控、日前调度计划、日内发电滚动计划等有效结合起来，既有助于保障电网安全控制水平，同时也有助于提高新能源消纳能力。而且，新能源风光发电企业在推进其自身发展的过程中通过科学合理的运用风光发电预测技术，实现发电情况的科学预测和系统化分析，进而为风光发电企业合理安排检修计划等提供依据和参考，在很大程度上降低了风光发电企业弃风、弃光的情况出现，有助于提高风光发电企业的经济效益水平。

参考文献：

[1]张怡.新能源风光发电预测技术的发展及应用[J].浙江水利水电学院学报.2018，30（01）：68-74.

[2]陈国平，李明节，许涛等.关于新能源发展的技术瓶颈研究[J].中国电机工程学报，2019，37（1）：20-26.

[3]郑婷婷，王海霞，李卫东.风电预测技术及其性能评价综述[J].南方电网技术，2018，7（2）：104-109.