碳中和背景下,新能源功率预测的未来之路

置顶 行业文章 2021-05-10

新能源的发展机遇和挑战

        自2020年末,“碳达峰、碳中和”成为热门关键词,各大媒体、机构都对这一新概念争相表达分析和见解,热度持续发酵,引起了一场双碳目标下涉及国家经济、产业结构、能源转型、生活方式等诸多影响方面的社会大讨论。 

        固然“碳中和”会深刻和深远地影响国家经济和诸多产业,但毋庸置疑的是,碳中和首先改变的将会是能源产业格局。在我国能源产业格局中,产生碳排放的化石能源:煤炭、石油、天然气等占能源消耗总量的84%,而不产生碳排放的水电、风电、核能和光伏等仅占16%。要实现2060年碳中和的目标,就要大幅发展可再生能源,降低化石能源的比重,因此,能源格局的重构和转型必然是大势所趋。2020年,全国电源新增装机容量19087万千瓦,其中水电1323万千瓦、风电7167万千瓦、太阳能发电4820万千瓦。截至2020年底,全国发电装机总量为22亿千瓦,风电累计装机占比达12.8%,太阳能装机占比达11.5%,风电和光伏装机合计占比24%。根据国家能源局《关于2021年风电、光伏发电开发建设有关事项的通知》(征求意见稿)的有关规划,到2030年非化石能源占一次能源消费比重达到25%左右,风电、太阳能发电总装机容量达到12亿千瓦以上,坚持目标导向,完善发展机制,释放消纳空间,优化发展环境,发挥地方主导作用,调动投资主体积极性,推动风电、光伏发电高质量跃升发展。

图一、截至2020年底各地区累计风电装机(万千瓦)及占本地区总装机比重
图二、截至2020年底各地区累计光伏发电装机(万千瓦)及占本地区总装机比重

       

可以预见,未来10年风电、光伏的新一轮爆发式增长已经是确定性事件。然而非水新能源的消纳挑战却异常艰巨。 

       首先,新能源爆发式增长与用电需求增长放缓矛盾突出。近五年,全国全社会用电量年均增长5%,同期电源装机年均增长近10%,新能源装机年均增长高达30%以上,新增用电市场无法支撑各类电源的快速增长。 

       二是网源发展不协调严重制约新能源发展。我国能源分布广泛但不均衡,主要特征表现为能源资源“西富东贫”,消费“东多西少”,能源生产与消费中心逆向分布。 

       三是缺乏灵活调节电源系统、面向高比例新能源的调节能力不充足。新能源发电具有间歇性、波动性等特征,大规模并网对电网稳定性、连续性和可调性造成极大影响,因此对电力系统调峰能力提出很高要求,而目前系统缺乏灵活调节电源,调峰能力不足。

        四是促新能源消纳的政策和市场机制不健全。当前我国电力供需以省内平衡和就地消纳为主,缺乏促进清洁能源跨区跨省消纳的强有力政策、合理的电价和辅助服务等必要的补偿机制,省间壁垒突出,跨区跨省调节电力供需难度大,电力现货市场进度未达预期,成为当前制约清洁能源消纳的重要因素。 

        解决新能源消纳难题、建立新型电力系统,是一项复杂的系统工程,涉及消费端、供给端、技术、市场等多个层面的变革和创新。笔者认为,除国家产业引导和投资外,建立和健全包括电力现货和辅助服务在内的电力市场,鼓励和促进大数据、人工智能等数字化技术的应用,让具有核心技术和运营能力的市场主体得到足够的市场激励,才能从根本上解决消纳问题,形成市场引导技术、技术促进市场的良性循环。

功率预测的价值日益凸显

       与碳中和不同,新能源功率预测的历史由来已久。自2011年国家能源局颁发文件要求新能源发电企业必须在电场部署功率预测系统并向电网调度上报预测结果开始,近十年的时间里,功率预测伴随中国风电和光伏产业,经历了从无到有、渐成标配的过程。作为平抑新能源发电随机性和波动性的重要信息支撑服务,功率预测为降低电网调度难度、增加新能源并网友好性作出了积极贡献。截止目前,国内数千座风电场和光伏电站均配置有安全稳定的功率预测系统,为新能源发电并网保驾护航。 

       对发电企业的来说,功率预测既是顺应国家和电网调度机构的硬性要求,更是用来降低考核罚款、提升运营收益的重要手段。以西北电网一座10万kW风电场为例,在现行标准下,预测准确率每提高1%,业主全年可节约考核费用约18万元;如果同时考虑预测偏差带来的并网发电量损失,则整体损益将进一步放大。以目前功率预测数万元的年服务费简单测算,配置功率预测系统为发电企业带来的价值杠杆高达十倍以上。不仅如此,经过多年的市场选择和技术迭代,功率预测整体精度水平已有较大进步,预测精度基线不断攀升。 

       然而,无论是发电企业还是电网调度机构,似乎仍对功率预测的准确性和价值颇有微词,这又是因为什么? 

       首先,以电网考核为背景的子站功率预测,本身属于零和游戏的范畴。虽然各电场整体预测水平已有提升,但在实际执行过程中仍然要进行省内排名以便“奖优罚劣”,从而形成相对考核的局面,让各电场之间的预测精度竞争形成“内卷”,也使得功率预测偏差考核成为悬在电场经营者头上无法消除的达摩克利斯之剑。 

       其次,目前功率预测水平的提升,仍不能对抗和抵消大规模风电和光伏装机对电网安全有效调度的冲击。截止2020年底,风电和光伏总装机已达5.3亿千瓦,到2030年末这一数字将增至12亿千瓦。如此巨大的装机容量下,单位预测偏差带来的电力和电量偏差将远超以往,对电网灵活调节能力造成重大挑战。 

       最后,功率预测精度改善的巨大技术投入和风险与市场价格之间的矛盾,也对产业发展造成一定程度的制约。功率预测服务市场经过多年发展,早期政策红利已消失殆尽,市场价格不断下探,目前仅有少数具备规模和技术优势的厂家具备参与实力,其中以功率预测作为主营业务的厂家更是凤毛麟角。功率预测背后所涉及的数值天气预报、机器学习/深度学习算法等核心技术,在算力、人才等方面投入巨大,且具有较大的研发风险,在现有整体预测水平基础上进一步提升精度的边际成本已相当昂贵。对第三方预测厂家而言,一面是不断抬升的考核要求和预测标准,一面是日渐高企的研发投入和人力成本,在合理盈利的前提下显著提升预测精度,是一个技术和商业的双重难题。 

       碳中和的出现,为新能源功率预测带来新的价值创造空间,使其重要性大大提升。 

       (一) 电力现货市场,将使功率预测服务市场空间明显增加。电力现货市场的建立,是我国电力体制改革的重要路标,更是解决新能源消纳、建立新型电力系统的重要手段。准确的新能源功率预测,对于电力现货的市场主体,具有极其重要的信息价值,是企业制定价格体系和经营策略的核心支撑。以未来10%的电量在现货市场交易结算测算,因预测准确性和报量报价策略导致的电费浮动空间将达数百亿元/每年。届时,功率预测准确性提升1%带来的商业回报将远超电网考核场景下的罚款节省,如电力市场合理完善,足以支付为此花费的研发成本,激励优质服务商持续投入和优化。

       (二) 功率预测的服务对象和客户群体,将更加深入和广泛。除传统意义上的大型发电企业和电网调度机构,将持续提高功率预测的要求和标准外,海上风电、分布式光伏等新型增量场景,也将为功率预测带来细分市场。另外,当现货市场建立和稳态运行后,以售电公司为代表的市场主体,也将对新能源功率预测产生需求。 

       在碳中和的时代背景下,功率预测行业的变革已悄然开始,站在功率预测新十年的起点,我们不妨对未来市场和行业趋势进行展望: 

       (一) 大型发电企业自建功率预测平台。鉴于未来功率预测的重要性,部分发电集团将从自身利益出发自建能力,改变目前完全依赖第三方预测厂家的局面。 

       (二) 预测系统价值从硬件向软件和数据服务转移。受电网二次安防的要求限制,现有功率预测系统包含大量专属硬件服务器,然而功率预测准确性的提升主要依赖数值天气预报和功率模型的持续训练迭代,二者均与现内网环境中的硬件投入无直接关系,在造成大量低效资产的同时,也挤压了原本就不多的软件和服务价格。随着硬件成本的日渐透明及市场对高精度预测的强烈需求,高精度数值天气预报、功率预测等数据服务的价值将得到更大认可。

       (三) 功率预测系统逐渐集中化和云化。产业互联网的发展,使得千行百业的数字化转型速度大大加快,能源电力行业也不例外。功率预测系统的集中化和云化,既有助于降低硬件成本、增加模型训练的算力弹性,也有利于实现底层数据收集和算力基础设施与上层预测模型和应用的隔离解耦;同时,系统集中化和云化后,将打破现在子站预测各自为战的局面,充分整合和利用全网信息对功率预测进行整体优化。 

       (四) 市场更加开放、多元化合作生态。在发电企业自建功率预测底层数据采集和算力基础设施的前提下,第三方功率预测数据服务商在业主平台上开发预测模型的进入门槛将大大降低,其可将研发重点聚焦在数值天气预报、微尺度气象模式及算法模型本身的研究上,这将吸引更多的商业气象服务公司和AI技术公司参与到功率预测的细分市场。基于我国复杂的地域和气象条件差异,功率预测的精细优化带有较明显的区域特征,在参与主体更加丰富的情况下,有利于市场的充分竞争和预测技术的创新。

结尾

       以上是笔者基于日常工作积累对新能源功率预测行业的分析和研判,供相关从业人员参考。我们相信,新能源功率预测行业在碳中和背景下将继续深入发展,并在未来发挥更加重要的作用。技术层面,只有深入行业需求,并在数值天气预报、功率预测模型研究等核心技术上持续创新和突破,才是实现功率预测准确性提升的核心关键。接下来的系列专题,我们将从多个维度分享我公司在新能源功率预测方面的进展和成果,敬请期待。


北京心知科技有限公司,是国内领先的气象大数据公司,致力于利用自然界大数据与人工智能等技术,帮助企业降低风险、提高收益。通过气象大数据和机器学习算法与垂直领域的需求结合,心知科技为能源、电力、保险、农业、交通、零售等行业开发场景化的商业气象解决方案,为300多家企业提供优质服务。在新能源与电力领域,伴随新能源产业发展及电力市场改革深入,心知科技将大数据、人工智能及先进的气象技术应用至风光功率预测、电网安全运维等场景,助力客户减少损失、提高收益。目前已累计为数百个风电场和光伏电站提供预测服务,在复杂地形、难点场站等场景具备较强的预测优化能力,并在分布式光伏、区域功率预测、海上风电等领域进行了大量创新和探索。