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為可再生能源發(fā)電提供更準確的預測

隨著并入電網(wǎng)的風力發(fā)電和太陽能發(fā)電的容量比例越來越高,，不僅用電需求會發(fā)生波動，電能供應也會出現(xiàn)波動,。西門子研制的一款基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測軟件可以預測波動,，從而幫助提高電力市場的效率。

Ralph Grothmann博士研制的預測軟件,，其工作方式類似于人類大腦：能識別事物之間的相互關(guān)系,。

過去，一切都很簡單,。廣布于全國各地的電廠,，其發(fā)電量是根據(jù)用電需求來調(diào)節(jié)的。電廠通常采用日歷,、天氣預報以及諸多其他手段,，來預測各個區(qū)域和大型生產(chǎn)工廠的用電需求。

如今的情況卻復雜許多,。取決于天氣因素,，風電場和太陽能電站的發(fā)電量不盡相同，傳統(tǒng)電廠必須承擔起調(diào)峰任務(wù),。存在波動性的可再生能源發(fā)電的比例越大，電能供應管理難度就越大——電能供應商和電網(wǎng)運營商都會受到這個問題的影響,。

為保證電網(wǎng)穩(wěn)定,，向電網(wǎng)輸送的電能在數(shù)量上必須與從電網(wǎng)消耗的電能保持*。如果一座電站或一個大型用戶發(fā)生故障,，那么,，應當相應地增加或減少電能供應，以避免斷電,。每座電廠都必須具備一定的調(diào)峰能力,。然而未來，保持電網(wǎng)平衡的難度將與日俱增,，特別是在正處于能源轉(zhuǎn)型之中,，計劃大幅提高可再生能源發(fā)電比例的德國。

在這種新的形勢下,，應當如何應對,？發(fā)電企業(yè)如何幫助保持電網(wǎng)穩(wěn)定，提供可靠的電能供應,，同時保持盈利,？西門子*研究院的研究人員Ralph Grothmann博士表示，答案就是通過更準確的預測，來改進規(guī)劃,。他說：“如果提前知道未來幾天太陽能發(fā)電和風力發(fā)電的發(fā)電量,，并且掌握了區(qū)域需求的預測數(shù)據(jù)，那么,，就能以富于遠見的方式管理傳統(tǒng)電站,，規(guī)劃充足的電能供應，以抵消輸電損耗,，并且可以在電力市場交易上以優(yōu)惠的價格購買電能,。”

為了實現(xiàn)這個愿景，Grothmann和他的同事Hans Georg Zimmermann博士共同開發(fā)了名為“面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬環(huán)境（Simulation Environment for Neural Networks,，簡稱SENN）”的預測軟件,。SENN采用了類似于人類大腦的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（計算機模型）。通過訓練,，這些網(wǎng)絡(luò)能夠識別出事物之間的相互關(guān)系,，從而作出預測。Grothmann解釋道：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神奇之處在于,，不必*分析和理解問題,，就能作出預測。”

譬如,，要利用分析模型來描述太陽能電站,，需要根據(jù)投射的太陽能輻射功率和其他環(huán)境因素如氣溫、風速和濕度等,，計算出太陽能電池板的發(fā)電量,。如果部分太陽能電池板碰巧造成了遮擋，使陽光照不到其他太陽能電池板上,，則需將這一點也納入考慮,。只有這樣，分析模型才能利用天氣預報的數(shù)據(jù),，來預測位于特定地理位置的太陽能電站的發(fā)電量,。

利用數(shù)據(jù)進行訓練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式與之大相徑庭,。是利用以往的數(shù)據(jù),，即天氣預報數(shù)據(jù)和相應的太陽能電站的實際發(fā)電量，對它們進行訓練,。天氣預報數(shù)據(jù)不必來自太陽能電站所在位置的氣象站,；這些數(shù)據(jù)也可以由附近的氣象站提供。這個應用程序的任務(wù)是：根據(jù)天氣預報的數(shù)據(jù),，來預測太陽能發(fā)電量,。開始時,，軟件并不知道各種不同參數(shù)將起到什么樣的作用，因此,，其預測結(jié)果與太陽能電站的實際發(fā)電量有著天壤之別,。在訓練中，這個應用程序?qū)⒎磸蛨?zhí)行這個過程達數(shù)千次,，大限度地縮小預測結(jié)果與實際數(shù)值之間的差異,。逐漸地，SENN會改變各個參數(shù)的權(quán)值,，以提高預測準確度,。

SENN早開發(fā)于20多年前，目前已被用于預測20天內(nèi)的原材料價格和電價走勢等應用,。在三分之二的時間里,，它能準確預測購買日。自2005年起,，西門子一直在利用SENN,，在價格低的時候購買電能。

利用經(jīng)驗數(shù)據(jù),，系統(tǒng)學會了預測可再生能源的發(fā)電量,，預測偏差不超過7%。

隨著可再生能源發(fā)電的日益興起,，西門子認識到,，SENN預測在發(fā)電行業(yè)將大有可為。譬如,，根據(jù)對可再生能源并網(wǎng)發(fā)電量的預測,，電網(wǎng)運營商可以計劃輔助電站的使用或者補償電能需求。風電場和太陽能電站的運營商可以根據(jù)預測,，將維護工作安排在發(fā)電量較低的時段，以更有利的條件出售預期的發(fā)電量,，以及規(guī)劃未來的收入,。

目前，正利用丹麥一座大型海上風電場提供的數(shù)據(jù),，對一個SENN模型進行測試,。這個模型使用了關(guān)于風速、氣溫和濕度的預報數(shù)據(jù),，來預測這座風電場在未來三天的發(fā)電量,，預測偏差不超過7.2%。譬如,，如果系統(tǒng)預測發(fā)電量為100,，那么,，實際發(fā)電量將在92.8到107.2之間。Grothmann表示：“預測準確度主要取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量,，總體而言,，我們能夠相當準確地預測未來三天的天氣。”

盡管太陽能發(fā)電和風力發(fā)電的發(fā)電量不穩(wěn)定,，西門子軟件通過學習能夠預測其發(fā)電量,。

西門子能源面向可再生能源發(fā)電設(shè)施的監(jiān)控解決方案，具備SENN發(fā)電預測功能,。譬如在南非,，有兩座發(fā)電容量均為5萬千瓦的太陽能電站，就使用了SENN預測軟件,。利用這款軟件,，發(fā)電企業(yè)可以根據(jù)電網(wǎng)運營商的需求預測，來決定向電網(wǎng)輸送多少電能,。SENN可以預測太陽能電站在未來5天內(nèi)的每小時日照發(fā)電量,，偏差不超過7%。

目前正在規(guī)劃適用于太陽能電站的第二個模型,。這個模型將就如何處理沾滿污垢的太陽能電池板向運營商提出建議,。灰塵可令太陽能電池板的發(fā)電量降低多15%,，但其清潔成本亦不菲,。Grothmann解釋道：“如果運營商事先知道將有充沛的雨量可以把灰塵洗刷干凈，則不必派遣清潔人員前去打掃,。”新的軟件將通過利用干燥度,、風速、風向和降雨等環(huán)境因素,，來預測太陽能電池板上將覆蓋多少灰塵,，從而解決這個問題。

預測需求,。需求預測是SENN在電力市場上的第二大應用,。借助這款軟件，用電大戶能夠以優(yōu)惠的價格購買電能,，或者在作業(yè)時間上避開用電高峰時段,，以免繳納高昂的罰款。供電企業(yè)可以利用區(qū)域預測,，來規(guī)劃電能采購和電廠運行事宜,。譬如，因為要從德國或法國向意大利輸送大量電能,，瑞士的電網(wǎng)運營商Swissgrid在利用SENN來規(guī)劃電能采購事宜時,，則可將輸電損耗納入考慮,。由于Swissgrid不得不彌補這樣的損耗，所以,，它可以提前多36小時在現(xiàn)貨市場采購電能,，以盡量規(guī)避損失。Swissgrid每年的采購額,，高達4800萬歐元左右,。

預測軟件有助于提高效率

過去，Swissgrid總是根據(jù)日歷和天氣數(shù)據(jù),，以及鄰國的電網(wǎng)運營商提供的信息來預測需求,。但SENN已助力Swissgrid將預測失誤率從11%降至10%，這每年能為Swissgrid節(jié)省數(shù)十萬法郎,。

SENN生成的需求預測數(shù)據(jù)非常準確,，失誤率僅為3%。在此基礎(chǔ)上,，它能直接預測輸電損耗,。為了做到這一點，它要監(jiān)測輸電目的地的每小時需求變化趨勢,。它還要分析當前電力潮流,、可再生能源發(fā)電量、天氣預報和抽水蓄能電站的水庫水位等信息,。

全盤化思維,。單獨的預測是朝著未來電力市場邁出的*步——未來，生產(chǎn),、需求,、價格和傳輸?shù)葞缀跛幸蛩囟紝⑻幱诓粩嘧兓小Ｔ陔娏ο到y(tǒng)中,，所有這些數(shù)量之間,，都存在著相互依存的關(guān)系；因此,，應當從全局的高度審視這些因素,。譬如，如果風電設(shè)施提高了發(fā)電量,，那么，傳統(tǒng)電站則應相應地降低發(fā)電量,，這有可能降低電價,。取決于需求狀況，風電既可能向北方傳輸,，也可能向南方傳輸,。這繼而會改變對用于抵消輸電損耗的補償電能的需求,。Grothmann說：“對這些參數(shù)之間的交互作用的預測越準確，整個系統(tǒng)的效率就越高,。”

這正是SENN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用武之地,。由于它并不使用分析關(guān)系，而是通過學習從所有參數(shù)的行為中識別出相互關(guān)系,，因此,，它的預測已經(jīng)包含了彼此的依存關(guān)系。Grothmann說：“SENN的用途之一是,，根據(jù)各式各樣相互作用的參數(shù),，如電價和其他原材料價格走勢、需求變化趨勢,、二氧化碳排放權(quán)交易價格等,，來確定電價。這是我們軟件的獨到之處,。”

如今,，擁有多家電廠的供電企業(yè)，已經(jīng)可以使用SENN來以低廉的價格采購天然氣,，以及根據(jù)關(guān)于二氧化碳排放權(quán)的交易價格和電價的預測來優(yōu)化調(diào)節(jié)發(fā)電量,。未來，電網(wǎng)運營商可以向供電企業(yè)提供關(guān)于需求的預測數(shù)據(jù),，以及預期的補償電能需求量,。反過來，這些預測信息又依存于其他合作伙伴提供的生產(chǎn)和需求預測數(shù)據(jù),。所有這一切將有助于輕松管理瞬息萬變的電力市場,，因為所有參與者都能根據(jù)會影響到其他市場參與者的發(fā)展趨勢，提前調(diào)整各自的活動,。