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加持“氣象大模型+時序大模型”,??低暟l(fā)布風功率預測一體機

助力新能源產(chǎn)業(yè)收益升級。

  “錢是大風刮來的”,這不是一句玩笑話。在風電場,通過預測風向、風速推算出新能源場站未來的發(fā)電功率,堪稱新型電力系統(tǒng)的“天氣預報系統(tǒng)”,預測每精準1%,帶來的就是數(shù)萬、數(shù)百萬的收益變化。

  為了更精準“摸清”風的規(guī)律,??低?/a>基于觀瀾大模型體系,集成氣象大模型和時序大模型,推出大模型邊緣智能設(shè)備——風功率預測一體機,實現(xiàn)氣象預測、功率預測,讓風更可測,讓電更可控。

△風功率預測一體機是一款面向風電場站的邊緣智能設(shè)備,結(jié)合自研氣象大模型及多源氣象預報、風機運行數(shù)據(jù)、場站實測氣象與地形地貌等數(shù)據(jù),基于自研時序大模型技術(shù),實現(xiàn)風電場發(fā)電功率的精準預測,提升發(fā)電企業(yè)利潤

  在多地風電場應(yīng)用以來,??低曪L功率預測一體機通過更精準的預測,不僅助力風電場合理排產(chǎn)、高效發(fā)電,還降低了電網(wǎng)對其管理、調(diào)度的考核費用(風功率預測越精準,所產(chǎn)生的考核費用越低),相比原系統(tǒng),預測偏差考核費用降低顯著。例如,在華東區(qū)域某300MW海上風電場,功率預測偏差總考核費用年均降低超120萬元,降幅超15%;在華南區(qū)域某80MW高山山地風電場,功率預測偏差總考核費用年均降低超80萬元,降幅超46%;在西北區(qū)域某200MW戈壁型風電場,功率預測偏差總考核費用年均降低超30萬元,降幅超20%。

  自研氣象大模型,實現(xiàn)公里級的氣象預報

  都說“十里不同天”,即便在一個城市,不同區(qū)也會一邊晴天一邊大雨,風向、風速也存在很大差異。

  那如何將大范圍(縣、市等各級)氣象預報,運用到占地可能僅幾平方公里的風電場站?

  ??低曪L功率預測一體機通過自研氣象大模型,提升氣象預報精度和準確性,引入MoE技術(shù)(混合專家技術(shù))和微調(diào)技術(shù),更全面地考慮各種因素,讓氣象大模型更適應(yīng)最新的氣象數(shù)據(jù),從而提升風向、風速的長時預報精度。不同于常規(guī)氣象預報,主要為數(shù)十公里級的范圍預報,其精度范圍縮小至公里級。

△在地表10米風( 東西方向)的24小時、10天長時預報上,??低曌匝袣庀蟠竽P蛯Ρ葦?shù)值氣象預報(NWP)的預報誤差,分別降低22.7%、 22.8%

  20余年視頻圖像處理技術(shù),為精細化氣象預報提供支撐

  得益于海康威視在視頻領(lǐng)域深厚的圖像編碼與還原AI技術(shù)積累,技術(shù)遷移實現(xiàn)氣象預報的時空降尺度,即通過技術(shù)把一張模糊的、范圍很大的天氣地圖變得清晰并且更細致,從而提供場站級的精細化氣象預報。

  復雜地形下風機,圖譜降低小氣候預報偏差

  風電場站所處的地形環(huán)境多樣且復雜,比如山地風電場受山谷風的局地環(huán)流影響,容易產(chǎn)生明顯的局地小氣候,難以預測真實風速和風向。同時,因地形復雜,不同海拔的風機所吸收的風能有差異,尾流影響無規(guī)律,最終導致發(fā)電量差異較大。

△大型風機葉片產(chǎn)生的尾流效應(yīng)會引起后排風機的風能損失(圖片來源:國際新能源網(wǎng))

  海康威視風功率預測一體機結(jié)合風電場內(nèi)部地形特點及風機空間位置關(guān)系,構(gòu)建出風機功率相關(guān)性圖譜網(wǎng)絡(luò),可以準確分析風機間關(guān)系及尾流影響,從而實現(xiàn)對風電場內(nèi)風資源分布情況的有效分析與刻畫,降低由于復雜地形如山地、峽谷等造成的微氣象、小氣候帶來的氣象預報偏差。

△通過風機功率相關(guān)性圖譜網(wǎng)絡(luò)劃分多個機群“小組”,找出平均值,提升整體功率預測準確率

  自研時序大模型,提升長周期預測精準度

  一般來說,風功率預測需要次日至十日的中長期預測。傳統(tǒng)風功率預測手段在應(yīng)對長時序預測時,會存在誤差累積、精度自衰減現(xiàn)象。

  如何才能精準預測未來???低曪L功率預測一體機通過自研時序大模型,利用自注意力機制,自動調(diào)整模型參數(shù),有效減少長周期預測的誤差累積,此外時序大模型突破了傳統(tǒng)時間序列預測中存在的有限記憶瓶頸、支撐學習超長周期發(fā)電走勢,使未來發(fā)電量的預測具備更高的置信度水平,讓15分鐘、4小時、次日、第十日后的風功率預測都保持高準確度。

△某風電場功率預測曲線對比,藍色為風場實際功率,黃色為??殿A測功率,綠色為現(xiàn)有系統(tǒng)預測功率,可以看出藍色和黃色重疊度高

  更精準地預測每一縷風,讓不確定的風產(chǎn)出確定的綠電,助力新能源產(chǎn)業(yè)收益升級。??低晫⒊掷m(xù)創(chuàng)新,讓新能源插上科技的翅膀,讓源源不斷的清潔能源送入千家萬戶。

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