Как улучшить прогнозы погоды и выработки электроэнергии

Wettermodell_FraunhoferIWESДля того чтобы операторы сетей электропередач могли бы максимально точно прогнозировать количество электроэнергии, подаваемой в сеть, институт Фраунгофера IWES и Метеорологическая служба Германии разработали новые математические модели. Работы над проектом под названием EWeLiNE начались еще с конца 2012 года.

В зависимости от погодных условий количество электроэнергии, подаваемой в сеть солнечными и ветровыми электростанциями, имеет сильные колебания. Операторы линий электропередач должны как можно точнее спрогнозировать это количество, чтобы поддерживать стабильность сетей. На этом фоне Институт Фраунгофера IWES в Касселе вместе с метеорологической службой Германии DWD в Оффенбахе приступил с конца 2012 года к реализации проекта EWeLiNE. Целью проекта стала разработка математических моделей, которые должны обеспечить гораздо лучшие прогнозы, чем обычные методы. Сейчас же партнеры объявили об успешном завершении проекта, финансируемого Федеральным министерством экономики и энергетики.

Как сообщает IWES, основной задачей проекта EWeLiNE была адаптация моделей погоды к конкретным требованиям и условиям использования возобновляемых источников энергии. Например, такие модели позволяют теперь делать точные прогнозы соотношений ветра на высоте ветровых турбин. И прежде всего ученым удалось значительно улучшить дневной прогноз. Что касается солнечных электростанций, то теперь можно более точно предсказать высокую концентрацию тумана — большое преимущество для сетевых операторов, поскольку даже небольшие изменения в плотности тумана имеют большое влияние на выработку электростанций. При этом модели также предоставляют карту рисков на случай возникновения повышенного тумана, подчеркивается в сообщении института IWES. Кроме того, удалось достичь высокого временного разрешения прогнозов: данные по инсоляции рассчитываются с 15-минутными интервалами, так что прогнозы учитывают быстрые изменения в облачности.

В дополнение к моделям погоды исследователи разработали прогнозы по мощности солнечных и ветровых электростанций, в том числе за счет более высокого пространственного разрешения для солнечных электростанций, говорится в сообщении далее. В новых моделях используются алгоритмы самообучения, которые связывают данные в режиме реального времени и исторические данные, что позволяет также улучшить прогнозы. Имея такие прогнозы погоды операторы сетей получают ценную информацию для управления сетями и продажами электроэнергии. Новые модели погоды и производительности позволяют пользователям делать вероятностные предсказания: вместо того, чтобы одноразово предсказывать подаваемую в сеть электроэнергию в определенный момент времени, они могут с вероятностью до 80% предсказать, например, мощность ветровых электростанций до 500 мегаватт, с 15% вероятности ниже 200 мегаватт. Демонстрационную платформу с интерактивной картой с весьма пространственным разрешением сетевые операторы могут протестировать уже сейчас на практике. Что касается приобретения программы для постоянного пользования в оперативном режиме, то это будет проходить поэтапно в течение ближайших нескольких месяцев.

После завершения проекта EWeLiNE партнеры продолжат свою работу в последующем проекте Gridcast. В рамках которого планируется улучшить прогнозы для отдельных подстанций. Кроме того, исследователи намерены исследовать, как можно было бы интегрировать в прогнозы отклонение между возможной выработкой электроэнергии с одной стороны и реальной подачей в сеть с другой.

Источник: https://www.pv-magazine.de/2017/05/04/wetter-und-strommenge-besser-prognostizieren/

Контакты

ул.Космонавтов 81/6, г.Николаев, Украина
+38 (067) 512 33 83
nfo@sunnik.com.ua
sunnik
sunnik