功率预测必备的三大关键技术和两项运维服务,定制化服务

“两个细则”考核从2014年的山西、河北开始试点,到2016年西北五省推广,再到如今全国范围内实行,使得新能源电站面临着越来越严格的考核压力,而预测精度的高低是直接影响电站考核费用和收益的关键。本文从影响功率预测精度的三大关键技术(数据质量、数值天气预报、模型算法)和两项运维服务(定制化服务、主动运维)来阐述应如何提升功率预测精度。

三大关键技术

通过对功率预测原理及历史预测数据的统计,我们认为,功率预测提升的关键技术为历史数据采集诊断治理技术,精准的数值天气预报技术,功率预测建模与优化技术,下面从这三个方面分别介绍。

一、历史数据收资及实时诊断治理技术

1、历史数据及时收资是模型建立优化的基础

新能源电站历史数据的采集与分析是模型建立与优化的基础,只有对每天的实发功率、预测功率、实测气象、预测气象数据以及限电、检修和故障信息、发生的时段和考核数据和反馈的问题进行快速分析才能建立精准的模型。通过快速响应服务模式分析这些数据的质量、精度和影响精度的因素,进一步形成精度分析报告,快速定位故障点,为现场/实施人员的数据分析提效。

为了及时获取电站的历史数据,国能日新功率预测系统具有自动收资功能,而大部分省份因安防要求不允许安装正向隔离且预测服务器无法插U盘,在这种情况下运维人员可一键扫码,快速回传历史数据。

2、实时数据诊断治理有效提高历史建模数据质量

历史建模数据质量直接影响预测模型建立与优化的好坏,进而影响预测精度和考核。为解决新能源电站运行过程中存在的数据传送不稳定、质量差等问题,预测系统需要对采集的数据进行诊断治理。所有数据存入数据库前必须进行完整性及合理性检验,并对缺测和异常数据进行修正且存储,主要解决历史数据缺数、死数、错数、零值和超限值等数据异常情况,使电站采集上报的实时数据满足调度的数据质量指标要求,避免因数据质量不过关产生调度通报和罚款。

通过高效的数据诊断治理,能够及时将质量差的数据剔除掉或对异常数据进行修正,始终保证数据的高稳定性和高质量,为建模提供有力支撑,是电站精度提升和减少考核的必要过程。国能日新功率预测系统拥有强大的数据治理能力,运维人员可通过统计数据和告警情况来详细检查每个参数的数据质量及优化效果,例如:查看风速等曲线是否长时间拉直线(死值),温度曲线是否有短时间剧烈波动(跳变),各项数据的最大值、最小值是否明显偏离正常的数据范围(越限)。

二、精准的数值天气预报技术

数值天气预报的精准度是影响功率预测精度的主要因素,大多数情况下,需要获取多个气象源的预报结果,国能日新数值天气预报采用多模式、初值扰动、多参数集合预报等技术,并结合卫星、雷达数据,用同一模式和不同的初始场产生预报结果,或用同一种初始场和不同的模式产生预报结果,或用同一模式不同的物理过程产生预报结果,再通过多种技术从不同的预报结果中获取最佳的结果,使不同方法之间的随机误差相互抵消,进而提高气象预测的准确率。

另外,数值天气预报的按时下载也是影响功率预测精度的主要原因,因此运维人员应在每天上报短期预测截止时间前(一般上午7点到8点)关注天气预报下载状态告警指示灯,如遇下载异常告警,应尽快联系预测厂家检查处理。

三、功率预测建模与优化技术

基于多源气象预测、现场实发和逆变器/风机状态等数据,功率预测系统建模一般采用动态模型优化技术和聚类关联识别技术,并结合自动化建模手段、精细化模型算法,共同提升功率预测精度,而且这种模型优化技术能够支持冰冻、阴晴天、降水等恶劣天气的模型切换功能,降低极端天气对功率预测精度的影响程度,大幅提高预测精度。

国能日新预测系统模型设置了实时优化功能,考虑到天气预报对极端天气预测偏差,或对电站局部短期气象的预测偏差等情况,因此,出现这种极端天气预测偏差情况时,电站运维人员应及时联系预测厂家,告知本站特殊天气情况,模型工程师会结合现场特殊天气情况,手动修改模型参数,并自动下发更新电站预测模型,从而保证现场模式及时调整。

两项运维服务

新能源电站的后期运维服务与技术优化一样,对于提升功率预测精度同样重要。而传统的新能源电站服务方式是问题式反馈,即出现精度或考核问题后再去处理,这样就会出现沟通不畅、处理不及时、数据缺乏等问题,从而导致短时间内精度提升难度较大。因此,对于电站的整体运维来讲,首先是保证主动运维,减少、消除人为因素产生的考核;其次是根据电站具体的环境、特点进行定制化运维,针对性分析,给予定制化解决方案,助于高精准的预测服务。

一、定制化服务

定制化服务主要是通过收集并分析现场设备情况、历史数据、电站分布等信息,结合回算数据和优化模型调整,综合评估影响预测精度的原因,提出合理的电站优化解决方案。同时,可对测风测光设备、现场改造设备、数值天气预报技术、预测模型优化等进行评估,根据评估结果确定现场实行改造升级的具体工作方案,并完成对现场设备及软件的升级改造。

这种定制化直接切入精准的电站运营环境与状态,提供特定技术、模型算法和运营管理等的升级优化服务,可快速减少电站考核,提高区域排名。

随着考核越来越严格,定制化的服务因能够快速减少电站考核以及优质的服务广受客户需求,特别是对于考核严重或预测精度长久处于不合格状态的电站来说,是快速减少电站的考核分数、提升区域内排名的最有效的方式。

国能日新的“凮鸟”解决方案即因此而研发,并取得了成功的项目验收,以其完备的一对一服务方案,专业的项目管理方式,为客户定制提升目标和方案,帮助客户解决预测的痛点、难点问题。

二、主动运维服务

主动服务简单来说就是在问题出现前主动发现并解决,通过主动运维,能够有效提高电站数据质量和运维效果,形成对电站的全闭环管理。采用主动运维服务的理念,对电站的高效运营提供保障,主要体现在以下几方面:

模型方面:定期跟踪现场的精度情况,督促运维人员导回数据,当精度下降明显、考核较多时,第一时间由数据模型负责人和气象负责人分析问题,通过优化模型和气象源提升精度。

系统方面:定期跟踪现场的数据上传情况,当出现考核情况后及时通知工程服务人员提供现场运行日志信息,运维管控人员组织运维小组开展问题分析和整改措施,出具整改方案并快速实施。

培训巡检:工程服务人员定时安排客户走访,加强与客户的沟通、交流,现场为客户解决系统问题,并进行技术培训和现场地理坐标、装机容量、是否扩容等信息核对。

综合来看,通过高效的数据治理、高精准的数值天气预报、优化的模型算法,再结合后期的定制化服务、主动运维等优质服务,能够有效地提升新能源电站预测精度,减少考核。而且,随着新能源并网规模的不断扩大,电网及用户对于功率预测的精度需要越来越高,可靠的预测技术和优质的服务是保障电站并网安全、减少考核的重要途径。

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