日前，浙江電力科學研究院自主研發的“深光智測”光伏預測算法在湖州中節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。電站收益結構從保量保價轉向量價協同，意味著精準預測新能源發電出力將成為優化報價策略、提升收益的重要手段。浙江地形復雜，沿海地區有臺風，光伏發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，將全省電網劃分為山地型、塘面型、灘涂型、屋頂型4類場景，構建混合人工智能預測模型，采用神經網絡分域訓練方法開展復雜地形下的區域差異化建模；引入臺風路徑預測、短時強對流預警等氣象數據，開發基于遷移學習的災害天氣下光伏發電出力修正算法，使臺風過境時段出力預測準確率超90%，較傳統方法提升5個百分點。
本次開展算法試點應用的湖州中節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電出力樣本數據，結合氣候情況調整優化算法模型。應用該算法后，該站未來24小時的光伏發電出力預測精度達93%，與傳統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。
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