日前，浙江電力科學研究院自主研發(fā)的“深光智測”光伏預測算法在湖州中節(jié)光伏電站完成試點應用，提升了電站短期光伏出力預測精度。

據(jù)介紹，增量新能源項目自6月1日起全面參與電力市場交易。電站收益結(jié)構(gòu)從保量保價轉(zhuǎn)向量價協(xié)同，意味著精準預測新能源發(fā)電出力將成為優(yōu)化報價策略、提升收益的重要手段。浙江地形復雜，沿海地區(qū)有臺風，光伏發(fā)電出力預測受地形和極端天氣影響較大。浙江電科院在“深光智測”光伏預測算法中建立“地形-云層-輻照度”三維映射，將全省電網(wǎng)劃分為山地型、塘面型、灘涂型、屋頂型4類場景，構(gòu)建混合人工智能預測模型，采用神經(jīng)網(wǎng)絡分域訓練方法開展復雜地形下的區(qū)域差異化建模；引入臺風路徑預測、短時強對流預警等氣象數(shù)據(jù)，開發(fā)基于遷移學習的災害天氣下光伏發(fā)電出力修正算法，使臺風過境時段出力預測準確率超90%，較傳統(tǒng)方法提升5個百分點。

本次開展算法試點應用的湖州中節(jié)光伏電站位于浙東沿海臺風走廊帶。去年6月起，浙江電科院開始收集該站近3年1000多條實測、預測氣象信息及光伏發(fā)電出力樣本數(shù)據(jù)，結(jié)合氣候情況調(diào)整優(yōu)化算法模型。應用該算法后，該站未來24小時的光伏發(fā)電出力預測精度達93%，與傳統(tǒng)預測方法相比提升了兩個百分點。該院將在浙江山地、塘面及灘涂等地區(qū)的100余座集中式光伏電站推廣應用算法，預計覆蓋光伏裝機容量超800萬千瓦。