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解密国家电网背后的这个组织……(2)

北极星智能电网在线  来源:科技日报    2018/11/22 9:48:37  我要投稿  

提升风光功率预测和调度水平助力可再生能源消纳

——促进可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用

随着《可再生能源法》的发布,我国风力和光伏发电取得长足发展。截至2017年底,风电和光伏装机分别达到1.64、1.30亿千瓦,均居世界第一位。风电、光伏已经成为我国主力电源,在总装机中占比达到17%,在20个省区已成为第二大电源。

电力系统是一个实时平衡系统,在不含大规模风电/光伏的电力系统,可利用常规电源的可控调节能力来适应负荷的动态变化。风/光等新能源出力波动大、与负荷需求时空不匹配,加重了系统调节负担。随着风/光装机容量的增加,其功率预测成为电网运行控制的关键环节。我国电源结构以煤电为主,调节速度慢、调节能力不足,对预测水平的要求更高;同时大规模集中开发的特点要求充分发挥大电网调节能力,促进可再生能源消纳。

功率预测和调度技术面临挑战

功率预测绝对偏差增大。我国风电/光伏装机容量大,集中度高,随着风/光出力占比的不断增加,同样预测精度带来的功率偏差总量大幅增加,给新能源调度计划的制定带来较大困难,亟须进一步提升预测精度。

预测预见期不足。目前行业标准规定功率预测的预见期为72小时,在以火电为主的电源结构下,无法适应机组组合的动态优化需求,也严重影响电力建设、设备检修、常规电源发电和市场交易的年月度计划安排,亟待在误差可控的情况下进一步延长功率预测长度。

预测应用水平需要提升。现有功率预测技术对预测偏差缺乏科学预估,只能凭借以往运行经验安排调度计划,既可能影响充分消纳,又存在供电不足风险,亟须研究刻画预测偏差范围的概率预测技术,同时提升多层级优化调度与风险防控技术。

技术突破助力新能源消纳

针对面临的挑战,项目从预测和调度两个技术维度,中长期、短期和超短期三个时间尺度开展技术攻关。预测技术方面,创新预报方法,深入挖掘气象—功率时空关联特性,运用深度学习技术,提升预测精度,延长预测长度,填补中长期电量预测、概率预测等技术空白。调度技术方面,研究考虑预测不确定性的调度决策、风险辨识、备用配置和紧急控制等关键技术,实现风险可控条件下风/光最大化消纳。

天气预报是风/光功率预测最主要的输入数据,天气预报误差也是功率预测最主要的误差源。受数值天气预报技术水平限制,数值天气预报对不同天气过程的预报能力不同,导致功率预测误差在不同的天气过程和天气过程的不同阶段呈现不同的形式。由于天气过程演化规律对新能源功率预测误差的影响机理不明,导致功率预测精度提升较为困难,揭示天气过程演化规律对风/光功率预测误差的影响机理是预测精度提升和实现对预测误差量化评估的关键。因此,必须突破天气过程演化规律对风/光功率预测误差的影响机理这一科学问题。

风/光资源具有较强的时空关联性。风/光功率预测精度的提升依赖于对可用气象信息的充分挖掘,依据单一时刻、单一地点数值天气预报数据的传统风/光功率预测技术,忽略了气象变化的时空关联特性,未能实现对可用气象信息的充分利用。对于不同时间、空间尺度上的风/光功率预测问题,需借助先进的智能化学习手段,充分利用与预测对象相关联的数值天气预报大数据,在时间与空间维度上扩展模型可用的气象数据,建立气象—功率的高维映射模型,提升风/光功率预测的精度。亟待开展基于数值天气预报大数据时空关联性的多尺度风/光功率预测的关键技术研究。

风/光预测的不确定性增加了电网运行的风险和风/光消纳的难度。如何在调度的不同层级、不同阶段考虑可再生能源出力的不确定性,并有效管控风险,以确保电力系统能够安全经济的消纳可再生能源,需要对各个调度环节进行调整,而足够精确的预测和对风险的可知可控方可保证调度机构敢用这个结果,目前亟待突破考虑预测不确定性的风/光发电跨区多级优化调度与风险防控技术,提高系统运行水平和抗风险能力,促进可再生能源消纳。基于预测结果及其概率分布特征,研究随机优化调度技术及运行风险量化评估方法,支撑多层级调度决策,实现风险防控,促进风/光消纳。亟待开展考虑风/光预测不确定性的多级优化调度与风险防控的关键技术研究。

项目围绕上述科学问题和关键技术,开展多时空尺度功率预测和调度技术研究,项目预期将突破风电/光伏中长期(年/月)电量预测、短期(0—6天)和超短期(0—4小时)功率预测技术,提出考虑预测不确定性的调度决策和风险防控方法;研发覆盖全国的中长/短/超短期一体化预测系统、风险调度与紧急控制决策系统,并在国网、南网、蒙西电网等9个调度机构建立示范工程。

项目从基础理论研究、核心系统研发到典型应用示范全方位布局,将产出一系列具有自主知识产权的国际先进水平的重大成果,探索出一条适合我国资源禀赋和电力系统特点的风电光伏预测以及调度技术,实现电力系统运行灵活性和可再生能源消纳能力的有效提升,推动智能电网技术创新,支撑能源结构清洁化转型和能源消费革命。项目具有广阔的市场前景和巨大的经济、社会、生态效益。项目成果将显著提升我国新能源功率预测精度及应用水平,提升我国大规模可再生能源并网消纳水平,促进我国新能源健康发展。

构建电网智能全景系统实现大电网安全运行的实时分析和精准控制

——互联大电网高性能分析和态势感知技术

我国已形成世界上规模最大的交直流互联电网,电力电子设备和新能源大量接入,导致电网动态特性复杂、安全稳定风险增加,客观上对在线安全稳定分析提出了更高要求,包括更加准确的状态感知、更加高效的仿真手段和更加智能的分析评估。

目前电网面临的三大挑战

目前基础模型数据匹配性不足、无法在线进行电力电子特性分析以及单纯仿真模式难以满足电网风险实时掌控的时效性要求。这给当前在线分析技术带来了新的三大挑战:

1.新能源波动和负荷特性变化使得电网运行状态和设备模型参数呈现明显时变特征,当前在线分析沿用传统状态估计方法和离线仿真模型,制约了分析的准确性。

2.现代中国电网已重构为交直流互联电网,电力电子化特征愈发凸显,电网稳定特性从机电暂态转变为机电暂态和电磁暂态混合过程,目前在线分析采用机电暂态仿真,无法进行大电网在线电磁仿真,难以满足现代电网动态特性分析需要。

3.当前电网运行状态和安全稳定性快速变化,目前在线分析采用周期扫描和事件触发的仿真计算模式,耗时5—15分钟,难以满足电网风险实时掌控的时效性要求,亟须研究信息驱动的大电网在线运行态势感知与趋势预测技术。综上,为保障当前交直流互联电网的安全经济运行,研究互联大电网高性能分析和态势感知技术,提升在线仿真分析能力,发展信息驱动的智能化分析模式,实现精准、实时的在线综合安全稳定分析,意义重大。

通过人工智能技术保障电网安全运行

国家电网调度控制中心副主任、国家重点研发计划项目“互联大电网高性能分析和态势感知技术”负责人张晓华介绍,本项目核心目标是研发在线综合动态安全稳定智能评估系统,拓展研究智能全景系统理论方法体系,构建电网智能全景系统,实现大电网安全运行的实时分析和精准控制提供关键技术支撑。支持运行状态一体化实时精准感知,在线潮流有功最大误差不大于2%;支持异构元件集测辨校正,实现与实测录波拟合度90%以上;实现在线超实时机电—电磁混合仿真,电网规模20000节点和16回直流,10秒物理过程8秒计算完成;支持基于远程终端单元RTU/同步相量量测装置PMU等海量数据的安全稳定评估及趋势预测,正常态更新周期小于30秒,故障态小于2秒。

本项目拟解决科学问题为“信息驱动的复杂大电网时空动力学行为智能认知理论”,用于解决基于信息进行复杂大电网动态特性分析和认知的问题,通过引入人工智能技术从海量信息中认知系统动态特性,实现认知模式从传统基于模型的因果分析转变为基于信息的关联分析。涉及的关键技术难题及解决方法:

关键技术1:“复杂电网基础信息的时空特性感知与融合校正技术”,用于解决在线基础数据和模型准确性不高的问题。在实时数据误差修正方面,通过汇集时间评估、统一时钟构建、时空关联分析和误差智能校正提升在线数据质量,实现多元基础信息的一体化实时感知;在关键参数在线校正方面,通过运行信息融合分析和关键环节辨识,校正影响仿真精度的关键参数,提升模型在线应用的有效性。

关键技术2:“面向电力电子化电网的高性能机电—电磁混合仿真技术”,解决当前在线计算无法支持电磁特性分析的问题。需要在当前离线技术基础上,解决仿真精度、仿真速度和仿真初始化3个关键问题。

关键技术3:“信息驱动的大电网安全稳定动态特征提取及态势评估技术”,实现秒级响应的在线分析,构建电网安全稳定态势评估模型,基于量测快速给出电网安全稳定态势分析结论,需要解决特征提取和稳定评估两个关键问题。

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