世界发展银行-Using-Forecasting-Systems-to-Reduce-Cost-and-Improve-Dispatch-of-Variable-Renewable-Energy_38页_1mb

报告摘要

使用预测系统降低可变可再生能源成本并提高调度效率

核心内容

本技术指南探讨了如何通过使用预测系统来降低可变可再生能源（VRE）的集成成本并提高其调度效率。随着风能和太阳能发电技术成本的下降，这些可再生能源在发展中国家和中等收入国家的电力系统中占比迅速增加。然而，VRE的间歇性和不确定性对电网运行提出了挑战，因此需要更先进的预测方法以优化电网管理。

主要观点

VRE的快速增长
- 全球范围内，太阳能和风能的新增装机容量预计在未来五年内至少翻倍。
- 在许多国家，VRE的渗透率从5-10%向10-20%转变，推动了电力系统向“VRE友好型”电网转型。
预测系统的作用与益处
- 预测系统能够提供风能和太阳能发电的提前预报，帮助系统运营商平衡供需，减少平衡成本和VRE的弃风弃光现象。
- 预测有助于提高系统可靠性，优化调度策略，使电力系统更接近完全按经济顺序调度（merit-order dispatch）模式。
- 对于发电厂运营商，准确的预测可以减少合同供应与实际发电之间的差距，从而降低不平衡成本。
预测方法分类
- 物理方法：基于数值天气预测（NWP）模型和遥感技术，通过气象数据计算发电量。
- 统计方法：利用历史数据和时间序列分析，识别发电模式并进行预测。
- 混合方法：结合物理和统计模型，提高预测的准确性和可靠性。
预测系统的部署与设计
- 预测系统可以集中部署（由系统运营商）、分散部署（由VRE发电厂）或两者结合。
- 有效的预测系统需要整合气象数据、历史发电数据、实时数据和先进的分析技术。
- 预测系统的数据需求包括气象数据、历史发电数据、电网运行数据等。
预测精度与影响因素
- 预测精度对电力系统的运行至关重要，影响因素包括发电厂选址、预测时间范围、当地天气状况、地理范围、数据可用性和质量。
- 区域风能预测的平均绝对误差可达日预测的6-8%和小时预测的3-6%。

关键信息

预测模型类型：
- 数值天气预测模型（NWP）：基于大气模型，提供长期和短期的气象数据。
- 遥感模型：利用卫星和传感器数据进行气象监测。
- 局部感知模型：结合现场测量数据和历史数据。
- 统计模型：包括时间序列模型、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
- 人工智能方法：如机器学习和深度学习，用于处理复杂的非线性关系。
预测的应用场景：
- 短期预测（分钟至小时）：用于快速响应调度和频率调节。
- 中期预测（小时至天）：用于发电计划和市场竞价。
- 长期预测（天至周）：用于系统规划和投资决策。
预测系统的部署方式：
- 集中式：由系统运营商统一管理。
- 分布式：由发电厂独立完成。
- 混合式：结合集中和分布式预测，以提高信息互补性。
预测系统的成本效益：
- 预测系统可以显著降低系统成本，尤其是在提高调度效率和减少辅助服务需求方面。
- 在美国的案例中，预测系统可节省高达1.6亿美元的系统成本（12.5 GW风电装机容量）。
技术挑战与解决方案：
- 云层覆盖是太阳能预测的主要挑战，而地形复杂性是风能预测的关键因素。
- 新兴技术如动态储能、超导材料在故障电流限制设备中的应用、风场合成惯性与调节响应等，正在逐步影响电力系统的运行方式。
- 预测系统的标准化和结构化研究过程对于确保符合电网代码要求至关重要。

结论

本技术指南强调了预测系统在VRE电网集成中的关键作用，并提供了多种预测方法和技术的分析。它为世界银行及其客户国家提供了关于如何有效部署和使用预测系统的指导，以支持可变可再生能源的可持续发展和电网的高效运行。预测系统的应用不仅提高了电力系统的可靠性，也降低了整体运营成本，是实现清洁、可靠和经济电力供应的重要工具。

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