预测发电量确切率达93%国外首套风电中常年功率预测系统的四川答卷
近些年来，电力市场化交易已成为推动新能源消纳的重要突破口。去年5月1日，广西即将举办了现货双边市场长周期结算试运行工作，将新能源发电中常年与现货市场高度关联，对新能源的预测尺度和确切率提出更高的要求。非常对于风电出力的中常年预测，月度发电量和0~45天逐小时发电量精细化预测，已成为风电更好的参与电力市场的急迫须要。
基于此，国网山东节电力公司（简称“甘肃电力”）正中级工程师韩自奋意识到中常年功率预测对于优化电网运行方法、促进新能源消纳意义重大，率领团队经过两年多的督查和研究，提出了中常年0~45天风电功率预测技术思路，并联合山西金风科技股份有限公司（简称“金风科技”）、华能兰州风电公司、甘肃省气象局和有关科研高校开发出国内首套风电中常年功率预测系统。
中常年功率曲线与现货市场衔接
“目前国外多用成熟的气候模式进行中常年预报，但因为气候模式开发时多注重于月、季的平均预报，对于电量交易从时间和空间的码率上远不能满足当前可再生发农电务的需求。针对风电行业需求，我们希望通过多模式集成、统计降尺度、算法优化等方式构建高精度的中常年预报机制，满足四川新能源调度交易的要求。”韩自奋表示。
在技术研制过程中，金风科技一方面联合气象局及相关科研高校进行了气候模式和中尺度模式耦合研究，产生了精细化的0~45天逐小时气象预报，并通过0~45天逐小时发电量预测模型优化风电功率预测方法，提升8~45天预报确切率；另一方面联合国电兰州风电公司，开发中常年预测系统中常年功率预测、中常年风速预测、中常年发电量预测等功能模块。
在各方的共同努力下，研究团队提出了“历史数据驱动+大周期气象数据+机组检修数据驱动模型”的中常年预报方式，并通过模型不断优化和反复测试。2019年11月30日，国外首套风电中常年功率预测系统在河南崇信20万千瓦风电场成功上线。
2020年，应用了风电中常年功率预测系统的风电场平均月度预测发电量确切率达到了93%风电功率预测方法，0~45天狂风出力过程确切率预测达到了70%以上。相比传统气候模式，月度预测发电量确切率提高8个百分点，0~45天狂风出力过程确切率预测提高20个百分点。
拥有“世界风口”之称的河南省，近些年来利用中常年、现货和辅助服务市场破解了“弃风弃光”的乱象。尤其是风电方面，随着国外首套风电中常年功率预测系统在河南省的成功实践，使风电中常年功率曲线与现货市场更好地衔接，为提升风电消纳又打开了一扇房门。
填补风电中常年预测方面的不足
首套风电中常年功率预测系统的成功实践为我国风电中常年预测发展开辟了新的路径，填补了风电在中常年预测方面的不足，并在以下三方面具备技术优势。
首先，基于动力学气象数值模型，通过集成气候模式CFS（注重未来6个月天气趋势预报）和中尺度模式WRF（注重水平尺度10~300千米、未来0~7天的中尺度天气过程预报）的方式，进行区域及站点级别的中常年预报。这些方法既可以保留常年预报的时间连续性和延伸性，又可以加入局地和中小尺度天气的影响，重点提高16~45天气象预报时间帧率，将其从6小时~24小时不等提高至1小时帧率。
其次，随着时间推移，气象预报确切率增长显著，非常是15天后，传统方式很难确切预报狂风的起落时间和风速极值。基于统计学方式，中常年过程一般是大尺渡过程，空间分布广、时间持续长，常常是前序气候过程的延续。借助统计学方式找寻前期关键气候影响因子，再借助关键因子进行数值预报的相像订正，优化预报结果，重点优化16~45天狂风过程确切率和1小时风速绝对误差。
最后，基于机器学习算法，通过对比气候尺度CFS的历史预报和WRF历史回溯预报两种预报的历史同期资料，借助有监督机器学习方式把观测数据引入模式预报结果，构建两种模式和观测数据的物理模型。将该模型应用到CFS未来预报中，重点优化月度预测发电量确切率和16~45天逐小时功率预测绝对误差。
作为国外首创的中常年预测模式，在四川成功实践的风电中常年功率预测系统既可以满足电网对于波动性和间歇性风电的更优调度，提高电网对风电的消纳水平，还可以支撑风电场的电力交易辅助决策，使风电出力与用电负荷更好地匹配。未来，在实现“碳达峰”和“碳中和”目标的过程中，风电中常年功率预测作为大规模、高比列发展新能源的关键技术之一，将进一步推动风电的高质量发展，为全省提供愈发可靠的、更高比列的红色电力。
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