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智算新能源 逐“綠”追“風” ——AI大模型技術實現(xiàn)新能源氣象功率精準預測

2024-10-08 來源:中國華電 瀏覽數(shù):644

與此同時,它還能幫助發(fā)電企業(yè)算好經濟賬。根據(jù)試點驗證數(shù)據(jù)測算,通過對新能源功率預測實現(xiàn)“智算”,可將華電江蘇試點場站2024年上半年考核費用分別減少27%和15%左右,降低電站運營成本。這是氣象大模型技術與中國華電業(yè)務應用場景的深度結合,也將是氣象大模型在新能源功率預測領域規(guī)模化應用的開端。

截至2024年6月底,我國新能源發(fā)電裝機規(guī)模首次超過煤電,標志著我國在新能源發(fā)電領域取得了歷史性突破。然而新能源發(fā)電存在隨機性、波動性和間歇性特點,給電網安全穩(wěn)定運行帶來新的挑戰(zhàn)。

對此,能源監(jiān)管單位對新能源電站功率預測的考核從無到有,日趨嚴格。面對行業(yè)對快速高精度預測需求的普遍呼吁,中國華電黨組立足實際,提出加強人工智能創(chuàng)新聯(lián)合體建設,研發(fā)具有華電特色的電力領域場景模型,落地推廣典型智能應用,打造華電特色“人工智能+”應用創(chuàng)新體系的部署要求。

在“華為全聯(lián)接大會2024”期間,中國華電、玖天氣象、華為等企業(yè)共同發(fā)布“基于AI大模型技術新能源氣象功率預測解決方案”。

▲中國華電聯(lián)合華為、玖天氣象發(fā)布

“基于AI大模型技術新能源氣象功率預測解決方案”

大會上中國華電數(shù)字化中心負責同志作主題演講,表示中國華電積極響應落實國務院國資委“AI賦能 產業(yè)煥新”專題會議精神,將打造具有華電特色的“1+6+7+9+N”的“人工智能+”創(chuàng)新應用體系,全面覆蓋沙戈荒大基地、水風光一體化等特色場景以及新能源、水電、火電、煤炭等重點領域,推進產業(yè)鏈上下游聯(lián)動,實現(xiàn)資源共享、跨界融合和聯(lián)合創(chuàng)新。

▲中國華電數(shù)字化中心負責人發(fā)表主題演講

綠電有羈絆

智算方案呼之欲出

當前新能源進入快速發(fā)展階段。然而新能源發(fā)電“晚峰無光”、“極寒無光”、“高溫無風”影響著發(fā)電質量,給電網調度帶來挑戰(zhàn)。

面對這種情況,電網側首先出招,逐年提高新能源并網的考核標準。以江蘇省為例,2022年地方能源監(jiān)管單位發(fā)布的《華東區(qū)域電力輔助服務管理實施細則(模擬運行稿)》和《華東區(qū)域電力并網運行管理實施細則(模擬運行稿)》對新能源功率預測有了更高的要求,對超短期、中短期預測進行考核,要求電站定期上報發(fā)電功率預測數(shù)據(jù),預測不準的電站將被考核。

預測更準,綠電更“穩(wěn)”,一套高精度氣象功率預測的“智算”方案千呼萬喚始出來。在中國華電統(tǒng)籌下,華為聯(lián)合玖天氣象共同推出基于AI大模型技術的新能源氣象功率預測解決方案,并在華電江蘇公司風光試點場站落地驗證。

AI強出擊

挖掘過去預測未來

江蘇是東部沿海新能源大省,隨著近年來風電和光伏裝機的快速增長,如何提升氣象功率預測準確性,減少江蘇省兩個細則的考核,是擺在華電江蘇公司在內的每一個新能源企業(yè)面前需要破解的難題。

傳統(tǒng)的數(shù)值天氣預報對風速和輻照度變化進行預測,這種基于大氣流動力學的模型復雜,近十幾年沒有新突破,完成一次預測需6小時至10小時,用時長且時效性較差。

中國華電與華為合作,依照新能源發(fā)電企業(yè)業(yè)務層級特點,啟動開展了“集團氣象大模型—區(qū)域微觀氣象引擎—場站邊緣功率預測業(yè)務系統(tǒng)”云邊協(xié)同三層架構新能源氣象功率預測解決方案的試點驗證。

強大的解決方案離不開高質量數(shù)據(jù)源和強大算力的支撐。玖天氣象作為能源電力領域專業(yè)氣象服務商,可提供中國區(qū)域高精度、細顆粒度氣象數(shù)據(jù)集,支撐大模型通過海量數(shù)據(jù)挖掘潛在氣象變化規(guī)律。

智算“雙效益”

AI實踐一路生花

中國華電積極引入AI大模型技術,在華電江蘇新能源試點場站,超短期15分鐘預測準確度97.24%,4小時預測91.72%,中短期24小時內預測整體達到90%以上,預測效率大幅提升。

與此同時,它還能幫助發(fā)電企業(yè)算好經濟賬。根據(jù)試點驗證數(shù)據(jù)測算,通過對新能源功率預測實現(xiàn)“智算”,可將華電江蘇試點場站2024年上半年考核費用分別減少27%和15%左右,降低電站運營成本。這是氣象大模型技術與中國華電業(yè)務應用場景的深度結合,也將是氣象大模型在新能源功率預測領域規(guī)模化應用的開端。

當然,方案的其它業(yè)務價值也不容小覷:一是設備維護和檢修更合理,選擇無風和低光照時間段對設備進行維修,從而減少發(fā)電量損失;二是支撐電力交易報價更精準,通過精準功率預測了解市場內發(fā)電能力的變化,優(yōu)化交易策略,實現(xiàn)收益最大化;三是支撐電網調控更精準,減少儲備電源,方案配合電網的調度系統(tǒng)應用,提高電網消納風電和光伏電力的能力。

實現(xiàn)“雙碳”,能源數(shù)智化轉型是關鍵。AI大模型技術深度融入功率預測場景,將進一步激發(fā)電力行業(yè)創(chuàng)新活力,深度賦能發(fā)展,加速形成新質生產力,引領新能源行業(yè)向更高效、更安全、更可持續(xù)的方向發(fā)展,更好保障我國能源安全、提升能效,實現(xiàn)高質量發(fā)展。


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