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■■◆“孔明”的优势恰恰在此。杨恢介绍,为了提高预测精度,远景汇聚了全球最顶级的气象团队。另外,做风机起家的远景能源更了解风机和风场,这一先天优势让“孔明■◆★◆◆■”的天气预测能力与风电行业精准结合■■■◆◆。
总之,★◆◆★■“孔明”正成长为远景能源的又一利器◆◆★◆,坚守着为行业提供最高精度的新能源功率预测◆■◆,并有望在远景的能源物联网生态系统中起到更重要作用★★■■■。
诸葛大名垂宇宙。昔日七星坛上,诸葛孔明巧借东风。今朝■★■■,远景能源借用诸葛亮的表字“孔明■■”给其新能源功率预测产品命名。
以这家运营商甘肃某风电场为例,在部署★■“孔明”产品之前■★★■◆★,风功率预测月平均准确率长期低于80%,全年罚款更是超过400万元,给企业带来巨大损失★★■。在部署远景能源◆◆★◆★“孔明”风功率预测产品后■■◆★◆◆,根据甘肃电网发布的考核文件,今年6月份的准确率达到85◆◆◆.9%,7月份的准确率达到86◆■.27%★★,全年可累计节省罚款超过200万元。
天有不测风云是常态。而远景能源偏向虎山行,偏要做汇聚气象数据的苦差事◆◆★★,要把短期和长期的天气预测都做到精准。功率预测系统高度依赖数值天气预报,而数值天气预报作为新能源技术的三大壁垒之一■◆,技术难度极高。
远景能源创始人张雷曾对媒体表示,当度电成本挑战解决后,能源世界面临着更大的挑战——系统协同成本。如何更准确地预测可再生能源的发电量■★◆◆■,则是降低系统协同成本的关键因素之一。
“远景格林威治牵手全球顶尖的太湖之光和天河二号国家超级计算中心,建立高精度风场数值模型,以此来支撑气象数据在风电资产管理的全方位价值挖掘,这是‘孔明\气象服务的计算资源与数据资源的有效支撑。◆◆”杨恢告诉记者■◆★■◆◆。
在2016年北京风能大会上,远景联合了华能、华电◆■★★★◆、国电龙源、中广核◆★、国家电投■★■◆、神华◆■★★、中核、中节能、河北建投、国电山东等十余家客户及无锡超算中心建立了孔明气象应用联盟,将致力于提供全方位的气象解决方案应用产品,帮助风电场实现更精准的新能源功率和发电量预测。
在杨恢看来,“孔明”不光懂风机★★◆◆★,还更懂风场,这才是孔明推出不到一年就服务于数百家风电场最接地气的原因。
产品研发针对行业痛点才有可能成为爆款。远景能源孔明产品负责人杨恢认为,风电场短期的痛点是满足电网的考核要求,预测并上报未来一周的发电量;长期来看,电网需要更加准确的发电和负荷预测能力◆★,增加不同能源间的协同和互补■◆■■,降低调峰和调频的成本。而未来电力市场的发展★◆★,将对新能源功率预测的精度提出更高地要求。
其实,以上风场的痛点已成为风电行业健康发展的牵制。为解决问题◆■■,国家能源局颁布了关于功率预测准确性的★★★■“两个细则■★◆★◆◆”考核标准,对新能源电站的功率预测系统准确性提出了要求■◆★★◆。目前,我国已有一半省份开始正式考核■★■◆,其余省份也将在今年陆续开始考核■◆★。由于预测准确度不达标,全国范围内新能源电站每年的平均罚款接近20万元/场站,其中东部地区罚款约为10万元/场站,中部地区20万元/场站,在西北地区更是高达200万元/场站。
远景在美国科罗拉多州成立空气动力与气象研发中心,目前团队包括超过40位全球顶级的气象与流体专家■◆◆★★,通过有效地整合来自欧洲中期天气预报中心◆★◆◆■、美国大气与海洋局及中国国家气象局等全球领先气象预报模式技术和气象预报数据成果,能够高效地实现全球范围的支持多维度◆■、复杂气象要素、以及极端气象事件的高精度、高分辨率的集合数值天气预报★★◆◆。
经过试点对标,◆■★■“孔明”基于深度学习理论的大数据技术■◆◆★■★,在权威气象数据源的基础上提供更精细的集合预报算法。帮助这家新能源运营商的数百个风电场实现精准的功率及气象预测,有效挖掘全球新能源资产投资价值◆◆■★,降低现场工作安全和设备运行风险,提升精益化管理水平和未来的电力交易决策能力■◆◆◆◆。
国内某大型新能源运营商,在超过二十个省份管理着超过1000万千瓦的风电资产■★■★★◆。因为预测准确性不高◆◆,导致每年千万人民币级别的罚款。为减少罚款、提升发电收益,该运营商急需寻找能够提供准确功率预测的合作伙伴。
从主动的角度来讲,意味着提升上网小时数,争取发电计划优先权★★■★◆■,尽量减少弃风弃光,合理安排场站设备的维护检修,最大限度地提高新能源电站的经济效益。
■★★◆◆◆“孔明”将遍布全球的每一个风机点位都打造成一个气象监测站,构建起了全球气象监测网络,巨大的新能源资产实时运行数据库★★■★◆◆,能够帮助孔明有效地将气象预报误差降低30%◆◆★■,持续提升预测精度。
不到一年时间■■,★◆■■“孔明”以高精度、高稳定性的优势◆◆★,迅速获得市场青睐◆◆,累积风场接入量超过30GW。
从被动角度来讲,不做到精准预测功率预测★◆◆,就要被罚款。很多新能源发电企业多次更换功率预测的厂家,仍然无法取得很好的效果,罚款居高不下,对生产效益产生很大影响。
远景基于全球数十吉瓦风电资产管理经验认识到每一个风机都是独立的个体基于风机物理模型的基础上采用先进的机器学习算法分析每台风机从风的感知到能量的生产和传输的整体脉络,找到每个风机个体的发电特性并针对性的功率预报能够实现风功率预测精度误差降低3%。
理由很简单:孔明拥有超强的计算能力并借来了东风,远景能源也希望迎来新能源发展的东风。
从长远来看,随着电力交易在全国范围内的稳步推行。作为短期交易的重要组成部分■■◆,功率预测系统上报的短期预测在经过主站的相关计算后会成为第二天新能源电站的出力“天花板”★◆★■■◆,对发电企业的生产有着直接影响。可以说谁有了准确的功率预测系统,谁就有了电力交易市场最有力的支撑■■■◆◆。
应用领域