试论新能源风光发电预测技术的发展及意义甘爱群

甘爱群易军

（国家电投集团湖南娄底新能源有限公司湖南长沙430100）

摘要：上世纪八十年代，风光等新型能源发电技术在西方国家电网中开始出现，西方先进国家致力于该领域的研究，在提升风光发电的预测技能方面做出了卓越的贡献，从总体上提升了风光发电的并网消纳能力【1】。相对于西方发达国家，我国在新能源风光发电预测的研究领域起步较晚，很多研究课题并没有形成系统而完整的理论体系和价值体系。新能源风光发电的特征众多，如不确定性、随机性、波动性等特征，风光发电预测技术对于精准地预测电网的安全运作状态具有很强的现实意义。本文针对新能源风光发电预测技术的发展及意义这一课题展开论述，为未来风光预测工作的研究提供一些理论依据。

关键词：新能源风光发电；预测技术的发展及意义；风光发电预测技术

引言

随着十二五规划（2011—2015年）新能源战略目标的实施，国内对风光发电预测技术的需求开始增加，有关这方面的研究理论和方法竞相出现【2】。与之同时，新能源风光发电产业也得到了飞速的发展，风光发电预测技术开始走向成熟，对于新能源风光发电预测技术的发展及现实意义这个课题的讨论，是促进现代风光发电预测技术发展的必要基础。

一、新能源风光发电预测技术的发展

国内外有关新能源风光发电预测技术的研究主要可以分为统计预测技术、组合预测技术、物理预测技术等多个研究内容。统计预测技术建立在数学以及统计工具的基础之上，经常用到智能学习方法、时间序列法、数据挖掘技术、模糊概率等预测技术。

组合预测技术是近些年研究的新动态，组合预测方法是通过各种算法的不同组合形式展开的一种研究方法，同几种不同的预测法在组合处理的过程中，借助于权重等自适应调控的模式实现取长补短的目标，对于预测的精确度有一定的效果。

物理预测技术是在风电、光伏电站实际物理环境下所进行的测验，建立在各种关联物理量的收集以及转换的视角所进行的预测。

由于篇幅有限，本文选自迄今为止新能源风光预测中应用较多的方法来展开论述。

（一）基于数值天气预报NWP的预测法

NWP的风光出力预测技术经历了长时间发展，在发展历程中酝酿、生发，至今在该研究领域的研究体系已经初具规模。该方法的输入数据包括风向、风速、气压、气温、太阳辐射、日照时数、晴空指数、云、灰尘等多方面的NWP气象数据。利用障碍物、粗糙度、高线等地理参数指标技术建造而成地形变化模型、粗糙度变换模型，在此基础上形成尾流模型，主要功用可以用来预测风速及功率。通过NWP，可以预测未来24~72h时间段的数值，通过整合实时数据动态可以从综合角度展开预测，不需要通过不间断的观测窗口期的历史数据就可以准确预测天气数据，这种技术已经成为了业内光伏站、风电场在预测工作中的主要预测模型。朱想等[3]学者在大数据下通过NWP数值来预测天气预报和地基云图，对于光伏超短期功率展开预测和探索，这种方法可以很好的预测云团遮挡导致光伏发电突然跌落等方面的问题，李洪涛等人[4]通过对河北省的某风电场的数值天气预报的风向和风速数据结果作为输入数据，并且综合利用神经网络的支持获得风电机组发电功率预测数据，在风电工程实践过程中达到了完美的状态。

（二）以时间序列法为代表的传统统计法

传统统计法以时间序列为轴心的方法，通过一组风光发电时间顺序为基础单元建立的数字序列，通过数学统计处理模式达到风光出力的预测效果。该方法的实现原理首先是根据事物发展延续性的特点，通过对历史数据的分析和预算来推测未来的发电发展形态；其次是根据事物发展的随机性特征，引入统计分析原理中的加权平均法抛弃偶然随机性制约要素，选用滤波器特点进行实践分析。经常用到的时间序列可以分为很多类型，时间序列原理在实施过程中简单可行，缺点是外延准确性很低，仅仅适合于短期负荷预测。丁明【5】通过马尔科夫链进行模拟风光发电的历程，通过波动蒙特卡罗法与持续法将风电功率时域特性渗入到序列建模的历程中，提高了预测的性能，因此被广泛实施。

（三）模糊概率预测

迄今为止的风光功率预测技术大部分体现为确定性预测，风、光出力的多种影响要素都具有不确定性，这种不确定性被称为概率范畴，这种概率源自于不充足条件下的各种可能性，有的隶属于模糊范畴，来自于外延不清的理论。由于风光预测具有很多波动性、随机性、模糊性的特征，符合模糊概率的内在精神理念，因此模糊理论、概率模型践行模糊概率预测方法的实施效果具有可行性。相关学者基于这种模糊概率预测设计出一种建立在核主成分分析（KPCA）与核最小最大概率回归机（KMPMR）相融合的预测方法，提高了预测的准确度，并且这种方法可以提供预测误差的分布情况。

（四）组合预测法

组合预测法指的是两种或者以上的预测方法所形成的组合性预测。通过大量的实验可以证明，多种预测方法的组合是提升风光预测精确度的主要途径。组合方法可以分为两个方面的内容：

第一种类型是建立在物理预测法和统计预测法基础之上的组合预测法，这种方法的实现途径首先要通过数值天气预报NWP得到准确的天气预报信息，再通过甄别选择之后把所得出来的数据融入到历史数据统计预测模型中最后达到风光出力预测结果。

第二种类型是基于多种统计预测法的组合预测，本质上就是对多种单一预测法所实施的组合加权。首先要基于误差分析机制选两种及以上单一预测模型，凭借着最优权值分配原理构建约束目标函数，接着通过该约束模式下的最优求解来获得各项预测模式的权重系数，最后通过叠加的模式创建组合预测模型。组合预测法可以通过各种预测模式的建立，充分调集一切基础信息使预测的精确度大幅度提升，这是这种方法的优势所在。其缺陷是需要的基础数据很大，提升了计算成本。

二、新能源风光发电预测技术的发展意义

随着《中华人民共和国可再生能源法》的颁布和实施，能源减排工作以轰轰烈烈之势头开展。2006年以来我国的新能源风光发电事业取得了辉煌成绩，风光发电并网技术的规模性使用，其自身的波动性、随机性和不确定性等特征制约了电网的稳定运行机制。电网安全运行与新能源耗损的关系不能在短期内平衡，针对这样的现状，要对光伏发电进行精细化管理，提高预测的精准性，把风光发电纳入电网调度计划和实时运行的程序中去，只有这样才可以有效解决现存的问题。电网在发电用电中为了平衡运行过程中特性要求，必须配置适宜的旋转备用容量以杜绝风光发电的不稳定性，备用容量的增加可以增加风光发电电网的整体运营成本这是毋庸置疑的。

采用适宜的措施对风光发电进行准确有效的预测技术可以从根本上降低电网旋转备用容量，只有这样才可以有效降低总体成本。通过风光发电预测标准，可以同网络约束分析管控、日前调度计划、日内发电滚动计划等内容深度融合，在不降低电网安全控制水平的同时提高新能源消纳能力。除此之外，对风光发电企业来说，提高发电预测的准确性可以使企业稳步运行，合理安排检修计划，减少弃风弃光现象的发生，从根本上提高企业可持续发展机制。

结语：

综上所述，新能源风光发电预测技术对于促进风光发电的稳定运行具有重要的现实意义，新能源风光发电预测技术在发展历程中涵盖多方面的内容。由于我国新能源风光发电预测技术尚处于起步阶段，没有形成完善的理论和实践体系，因此在实际的技术操作过程中，要引入先进的新能源预测技术手段，在实践历程中不断完善预测技术，只有这样才可以保证新能源风光发电预测技术在未来的深度发展，推动社会主义风光发电建设的顺利进程。

参考文献：

[1]LandbergL.Short-termpredictionoflocalwindconditions[D].Roskilde：Ris?NationalLaboratory，1994.

[2]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，2013，7（2）：104-109.

[3]朱想，居蓉蓉，程序.组合数值天气预报与地基云图的光伏超短期功率预测模型[J].电力系统自动化，2015，39（6）：4-10.

[4]李洪涛，马志勇，芮晓明.基于数值天气预报的风能预测系统[J].中国电力，2012，45（2）：64-68.

[5]丁明，鲍玉莹，毕锐.应用改进马尔科夫链的光伏出力时间序列模拟[J].电网技术，2016，40（2）：459-464.