来源 :国能日新2023-11-21
“双碳”目标下，新能源将大规模并网，极端天气的发生对新能源出力和电网整体安全稳定运行产生影响，亟需高度重视，着重应对。目前，寒流来袭，全国多地进入寒冬冰雪季。国能日新异常气象预警技术负责人指出，应对极寒天气，要提前预防。对于我国西北、华北地区来说，入冬后容易出现大风、低温等气象，对风电产生影响；降雪、沙尘等气象则会影响光伏发电；南方和西南地区如四川、湖南、贵州、云南等地易出现覆冰的情况，在湖北、广西、广东等地还曾发生因冰冻导致测风塔倒塌的事件，影响新能源出力。对此，国能日新21日组织线上直播微讲堂，详细讲解极端天气对新能源造成的影响以及应对不同极端天气的解决方案。
国能日新自主研发的极端天气预警技术，可预测异常气象的发生情况，并做出功率预测调整优化，进而提升功率预测准确率，帮助新能源场站应对极端天气，避免损失。目前，国能日新极端天气预测预警平台已在四川、甘肃、陕西、青海、湖南等省份的新能源场站应用。随着可再生能源在电网中的比例不断提高，极端天气将会被更广泛地应用，明年，内蒙、冀北、云南、贵州等区域也将陆续增加极端天气改造要求，保障新能源稳定性出力。
术业有专攻
无惧多种典型异常天气
1
覆冰
风机叶片覆冰是由于空气中的过冷微液滴被机组表面捕获后，在其表面发生冻结的物理现象。覆冰的厚度和形状取决于空气中的含水量、水滴体积直径、环境温度、风速、持续时间、叶片弦长和表面吸附力等。针对覆冰的预测，预测模型以采集的现场气象参数为基础，结合现场实际的历史覆冰数据，通过机器学习算法，分别建立单机、整场覆冰模型，输出单风机及整场覆冰预测结果。
2
降雪
针对降雪的预测，以源数值天气模式、雪水当量、积雪深度等数据为基础，模拟降雪、积雪、融雪过程，建立融雪、积雪物理模型，对降水形态、降雪量进行精准预测，利用场站历史覆雪电量损失数据，及PINNs机器学习预测未来时段覆雪及融雪过程的出力损失，优化功率预测结果，提升预测准确率。
覆雪模型示例
3
沙尘
沙尘对于辐照度的影响可以分为两类：I类是悬浮于空中，减弱辐射，对光伏发电出力的损失能达到80%以上；II类为沙尘沉降后覆盖光伏板，遮蔽辐射，对光伏出力损失影响约4%。对于沙尘的预测，预测模型以沙尘数据集、污染物排放源等观测数据为基础，模拟起沙、输送、沉降的过程，完成对沙尘的预警预报。同时，在功率预测中，通过深度学习PINNs模型模拟辐照度的减损，来完成对于光伏发电功率损失的预测。
4
能见度
光伏板吸收波段为300nm到1200nm，对该波段辐射产生影响的物质均会降低“能见度”，影响光伏出力。这些物质包括水汽相关的大雾、雨雪以及大气中颗粒类物质。因此，雾霾天以及污染严重地区的辐照度都会受到不同程度的影响。对于能见度的预测，主要以气象、卫星数据等为基础，获取影响能见度的气象条件，包括凝结核、水汽条件等，通过多重算法模型，建立适用于场站的能见度预测模型，预测未来时段的场站的能见度。
多年深耕
为新能源安全稳定并网保驾护航
气象是新能源电力的根本，气象资源是新能源电力的“燃料”。精准的网格化、数值化气象预报预测是新能源电力功率预测和负荷预测的根基，新能源电力运营调度的基础。
对新能源电站而言，有效提升异常灾害天气下的发电出力预测精度，提前计划，可为电站减少考核，保障稳定出力；对电网而言，可维护电网稳定和提高韧性，降低电网调度运行安全风险，提升对新能源消纳能力。国能日新结合国内外异常气象预警现状和已运行场站的实际应用经验，让异常气象预警技术得以应用，攻克了发电出力精准预测的一道道难关。为实现“双碳”目标，绿色能源科技的力量不可或缺，国能日新将始终坚持创新技术，持续为可再生能源发展提供杠杆支点。
国能日新科技股份有限公司（股票代码：301162）成立于2008年，专注于智慧电站、智慧电网、智慧储能、综合能源服务等领域的产品设计、软件开发、数据服务及整体解决方案。其中，功率预测类产品稳居行业翘楚。国能日新创新推动能源技术革命，实现能源产业数字化、智能化升级，助力我国能源“双碳”战略目标实现，为全球能源的零碳化应用与发展赋能。