المكاسب:
- فهم التباين في إنتاج الطاقة الشمسية وطاقة الرياح اعتمادًا على الأرصاد الجوية وأهمية التنبؤ بها لتوازن الشبكة.
- القدرة على إنشاء سير عمل تنبؤي بالذكاء الاصطناعي يجمع بين توقعات الطقس الرقمية وبيانات الأقمار الصناعية والبيانات الميدانية
- القدرة على التحقق من توقعات الإنتاج باستخدام الحد الأعلى المادي وعامل القدرة والبيانات الفعلية
تعمل محطة توليد الكهرباء بالفحم أو الغاز الطبيعي بقدرة معينة عندما يطلبها المشغل؛ يمكن التحكم في الإنتاج. الطاقة الشمسية وطاقة الرياح ليستا هكذا: عندما تصبح الشمس غائمة، ينخفض إنتاج الألواح، وعندما تتوقف الرياح، يتوقف التوربين. ويسمى هذا النوع من الإنتاج بالطاقة المتجددة المتغيرة؛ يعتمد الإنتاج على الأرصاد الجوية، وليس على إرادة الإنسان. يخلق هذا التباين فرصة عظيمة وتحديًا كبيرًا لاستقرار الشبكة. التنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة هي مهمة التنبؤ بالإنتاج المستقبلي لمحطات الطاقة الشمسية وطاقة الرياح وهي واحدة من أسرع مجالات تحليل نظام الطاقة الحديثة نمواً. في هذه الوحدة سنتعلم فيزياء هذا التوقع، وكيف يتم تأسيسه والتحقق منه بالذكاء الاصطناعي.
لماذا هو مهم جدا؟
ومع زيادة حصة الطاقة الشمسية وطاقة الرياح في الشبكة، يصبح السؤال حول "كم ومتى" ستنتج هذه الموارد هو الذي يحدد النظام بأكمله. وبدون توقعات جيدة للتوليد، تضطر الشبكة إلى الاحتفاظ بقدرة احتياطية إضافية (غالبا ما تكون باهظة الثمن وغنية بالكربون) في متناول اليد للتعويض عن الانخفاض المفاجئ في توليد الطاقة المتجددة. والتنبؤ الدقيق يقلل من هذه التكلفة والانبعاثات؛ كما أنه يمكّن مالك محطة الطاقة من تقديم عطاءات أفضل في السوق. وبعبارة أخرى، فإن خطأ التنبؤ يترجم مباشرة إلى أموال وكربون.
فيزياء توليد الطاقة الشمسية وطاقة الرياح
الشمس. تعتمد الطاقة التي تنتجها الألواح الكهروضوئية (تحويل الضوء مباشرة إلى كهرباء) بشكل أساسي على الإشعاع الساقط عليها (الإشعاع؛ الطاقة الشمسية لكل وحدة مساحة، واط/م²). علاوة على ذلك، تؤثر عليها درجة حرارة اللوحة (تقل الكفاءة مع ارتفاع درجة حرارة اللوحة)، والغبار/التلوث والتظليل. أقوى سمة لإنتاج الطاقة الشمسية هو نمطها النهاري الذي يمكن التنبؤ به: صفر في الليل، وأعلى في الصباح، وذروة عند الظهر، وصفر في المساء. الغيوم هي الضوضاء المتراكبة على هذا الشكل وهي المصدر الرئيسي لصعوبة التنبؤ.
رياح. تتناسب الطاقة التي ينتجها التوربين تقريبًا مع مكعب سرعة الرياح، لذلك عندما تتضاعف السرعة، تزيد الطاقة ثمانية أضعاف تقريبًا. ولذلك فإن الخطأ البسيط في توقع سرعة الرياح يتحول إلى خطأ كبير في الإنتاج. أيضًا للتوربين منحنى طاقة: أقل من سرعة معينة (سرعة القطع) يكون الإنتاج صفرًا، وفوق سرعة معينة (السرعة المقدرة) يستقر الإنتاج، وعند السرعة العالية جدًا (سرعة القطع) يتوقف التوربين من أجل السلامة. هذه العلاقة غير الخطية تجعل التنبؤ بالرياح أكثر صعوبة من التنبؤ بالطاقة الشمسية.
نصيحة: بما أن الخطأ في سرعة الرياح يلعب دورًا، فانظر إلى جودة توقعات سرعة الرياح أولاً عند تقييم توقعات الإنتاج لديك. يكاد يكون من المستحيل وضع توقعات جيدة للإنتاج مع توقعات سيئة للسرعة.
خطوة بخطوة: التنبؤ بالإنتاج باستخدام الذكاء الاصطناعي
الخطوة 1 - جمع بيانات الإدخال. المدخل الأساسي هو التنبؤ العددي بالطقس (NWP؛ التنبؤ بالطقس الناتج عن حل فيزياء الغلاف الجوي): تقديرات الإشعاع ودرجة الحرارة وسرعة الرياح واتجاهها. يتم إضافة تاريخ الإنتاج الفعلي لمحطة الطاقة، وإذا أمكن، عمليات رصد الأقمار الصناعية/الأرضية إلى هذا.
الخطوة 2 - إعداد السمات. متغيرات التنبؤات الجوية، المتغيرات الهندسية للطاقة الشمسية (زاوية الشمس في السماء)، معلومات منحنى قدرة التوربينات للرياح، وسمات التوليد المتأخر. مرة أخرى، التحكم في التسرب: يتم استخدام البيانات التي ستكون متاحة في وقت التنبؤ فقط.
الخطوة 3 - تدريب النموذج. ويربط النموذج توقعات الطقس بالإنتاج الفعلي. هنا يتعلم الذكاء الاصطناعي السلوك الفعلي للوحة/التوربين (الانحرافات عن قيمة الكتالوج) ويلتقط التأثيرات المحلية (مثل تأثير التضاريس في اتجاه الرياح المحدد).
الخطوة 4 - نموذج عدم اليقين. إن التنبؤ بمصادر الطاقة المتجددة غير مؤكد بطبيعته؛ يعد التقدير الاحتمالي (على سبيل المثال "80 بالمائة من الإنتاج الاحتمالي ضمن هذا النطاق") بدلاً من رقم واحد أكثر فائدة.
الخطوة 5 - التحقق. يتم اختبار التنبؤ مقابل الحدود العليا المادية والإنتاج الفعلي.
التحقق من الصحة: المراسي المادية
يمكن اختبار التنبؤ بإنتاج الطاقة المتجددة باستخدام مرتكزات مادية قوية:
- السقف المطلق للطاقة الشمسية: لا يمكن أن يكون الإنتاج موجبًا أبدًا في الليل ولا يمكن أن يتجاوز الطاقة المركبة (وما يسمح به الإشعاع الحالي). هذا الفحص الفردي يزيل على الفور التخمينات السخيفة.
- عامل القدرة: هو نسبة الطاقة المنتجة إلى الطاقة التي ستنتجها إذا عملت المحطة بشكل مستمر بكامل طاقتها. وتبلغ النسبة عادة في الرياح البرية حوالي 25-45 في المائة، وفي الطاقة الشمسية حوالي 12-25 في المائة حسب المناخ. إذا كان المتوسط طويل المدى خارج هذا النطاق، فهذا يعني وجود خطأ.
- البيانات الفعلية: أقوى نقطة ارتكاز هي مقارنة التوقعات بالإنتاج الفعلي؛ يتم تصحيح التحيز المنهجي (مثل المبالغة المستمرة في التقدير).
تحذير: من المستحيل فعليًا أن تكون توقعات إنتاج الطاقة الشمسية غير صفرية في الليل أو أن تستمر توقعات الرياح في إظهار الإنتاج الكامل أعلى من معدل القطع. مثل هذه الانتهاكات هي علامة على أن النموذج يفتقد الفيزياء الأساسية في مكان ما، ويتم رفضه دون النظر إلى الإحصائيات.
ثلاث حالات صغيرة: بالأرقام
الحالة 1 - الإنتاج الليلي. توقع نموذج التنبؤ بالطاقة الشمسية الخاص بأحد الفرق توليد 3 ميجاوات في الساعة 10 مساءً. كان الأمر مستحيلا جسديا. كانت المشكلة هي أن بيانات الإشعاع التي تم تغذيتها للنموذج تطابق القيم في منطقة زمنية خاطئة. اكتشف مرساة الصفر الليلي الخطأ على الفور، وبمجرد تصحيح المنطقة الزمنية، أصبح التنبؤ صحيحًا.
الحالة 2 - تأثير المكعب في الريح. في إحدى مزارع الرياح، أشارت توقعات الطقس إلى أن سرعة الرياح تبلغ 10 م/ث بدلًا من 8 م/ث، وهو خطأ واضح بنسبة 25%. ولكن بما أن الطاقة تعتمد على السرعة بشكل مكعب، فقد كان تقدير الإنتاج ضعف الكمية الفعلية تقريبًا، مما أدى إلى اختلال كبير في التوازن في السوق. الدرس المستفاد: الخطأ الصغير في سرعة التنبؤ بالرياح هو خطأ كبير في الإنتاج؛ وينبغي أن يظل نطاق عدم اليقين واسعا.
الحالة 3 - مرساة عامل السعة. وتشير توقعات الإنتاج السنوي لمحطة كهرباء جديدة إلى عامل قدرة يبلغ 55 في المائة. لقد كان أعلى بكثير من هذا النطاق بالنسبة للرياح القارية. أظهر التحقيق أن وحدات الإنتاج (MWh) تم حسابها عن طريق الخطأ مرتين. لقد حرر عامل القدرة قرار الاستثمار من الأساس الخاطئ دون الخوض في التفاصيل.
موجه ضعيف / موجه قوي
حث ضعيف:
توقع إنتاج مزرعة الرياح هذه غدًا. [البيانات]
مطالبة قوية:
دورك: متنبئ الإنتاج المتجدد. المهمة: توقعات الإنتاج لكل ساعة في اليوم السابق لمزرعة الرياح. - استخدم كمدخلات فقط توقعات الطقس المتاحة في وقت التنبؤ؛ قياس ومراعاة التأثير المكعب لسرعة الرياح. - تطبيق منحنى قدرة التوربين (السرعات المقطوعة، الاسمية، المقطوعة)؛ ولا تعطي نتائج مادية خارج هذه الحدود. - أعط نطاق عدم اليقين، وليس رقما واحدا. - اختبر النتيجة بنفسك باستخدام مرتكزين: (أ) هل هناك أي قيمة تتجاوز الطاقة المثبتة، (ب) هل عامل القدرة الضمني يتراوح بين 25-45%؟ البيانات: [بيانات النبات والطقس]
يفرض الموجه القوي تأثير المكعب، ومنحنى القوة، وعدم اليقين، ومثبتين ماديين منذ البداية، مما يؤدي إلى استبعاد الأخطاء الكلاسيكية للتنبؤ التجديدي.
أربعة قوالب قابلة للنسخ
1) التحكم في السقف المادي بالطاقة الشمسية:
اختبر تقدير إنتاج الطاقة الشمسية باستخدام هذه المراسي: هل الإنتاج صفر خلال ساعات الليل؟ هل ذروة الظهيرة في منتصف النهار؟ هل تتجاوز أي قيمة القدرة المثبتة؟ قائمة الانتهاكات مع الطابع الزمني.
2) تطبيق منحنى طاقة الرياح:
استخدم معلمات منحنى طاقة التوربينات التالية: القطع [A] م/ث، الاسمي [B] م/ث، القطع [C] م/ث. تحويل توقعات سرعة الرياح المعطاة إلى إنتاج. علق أيضًا على تأثير عدم اليقين في السرعة على عدم اليقين في الإنتاج بسبب العلاقة بين السرعة والقدرة المكعبة.
3) مرساة معقولية عامل القدرة:
احسب عامل القدرة الضمني من تقدير التوليد هذا وقارنه بالنطاق النموذجي لنوع المحطة (طاقة الرياح 25-45%، الطاقة الشمسية 12-25%). إذا كان خارج النطاق، قم بإدراج مصادر الخطأ المحتملة (الوحدة، المنطقة الزمنية، العد المزدوج).
4) تحليل الانحراف المتوقع الحقيقي:
مقارنة الإنتاج الفعلي بالتوقعات السابقة. هل هناك تحيز منهجي (زيادة مستمرة/تقليل من التقدير)؟ افحص ما إذا كان الانحراف يختلف باختلاف حالة الطقس (غائم/صافي، رياح منخفضة/عالية) واقترح التصحيح.
مخطط مقارنة الطاقة الشمسية وطاقة الرياح
ميزة
الطاقة الشمسية (الكهروضوئية)
ريح
المدخلات الرئيسية
الإشعاع، درجة حرارة اللوحة
سرعة الرياح واتجاهها
الرقم اليومي
يمكن التنبؤ به (ليلة الصفر، ذروة الظهيرة)
غير منتظم، ليلا ونهارا غير مؤكد
التحدي الرئيسي
الغيوم
العلاقة التكعيبية بين السرعة والقوة
عامل القدرة النموذجية
~12-25%
~25-45% (أرضي)
مرساة قوية
ليلة صفر، سقف كهربائي مثبت
حدود منحنى القدرة، عامل القدرة
الأخطاء الشائعة
- التقليل من خطأ سرعة الرياح. نظرًا لأن العلاقة بين السرعة والقدرة مكعبة، فإن الخطأ الصغير في السرعة يعد خطأً كبيرًا في الإنتاج.
- عدم التحقق من السقف المادي. يجب رفض أي قيمة تتجاوز إنتاج الطاقة الشمسية ليلا أو القدرة المركبة دون النظر إلى الإحصائيات.
- تقليل عدم اليقين إلى رقم واحد. إن التنبؤ بمصادر الطاقة المتجددة هو أمر احتمالي بطبيعته؛ لا يمكن اتخاذ القرار دون إعطاء الشريط.
- تسريب. جعل الطقس الفعلي سمة؛ ومع ذلك، كل ما سيكون لديك هو توقعات الطقس.
- تجاوز مرساة عامل القدرة. عدم اختبار مدى معقولية متوسط المدى الطويل يخفي الوحدة وأخطاء العد المزدوج.
في ملخص
يعتمد إنتاج الطاقة الشمسية وطاقة الرياح على الأرصاد الجوية وهو متغير؛ التقدير أمر بالغ الأهمية لتوازن الشبكة والسوق. أصبح النمط النهاري المتوقع للشمس صعبًا بسبب الغيوم، وأصبح إنتاج الرياح صعبًا بسبب العلاقة المكعبة السريعة. الذكاء الاصطناعي قوي في ربط التنبؤ بالطقس بالإنتاج الفعلي؛ ولكن يجب اختبار التنبؤ باستخدام السقف المادي ومنحنى الطاقة ومثبتات عامل السعة، ويجب الإبلاغ عن عدم اليقين بشريط ويجب تجنب التسرب.
مهمة التطبيق
احصل على بيانات الإنتاج التاريخية لمزرعة الطاقة الشمسية أو طاقة الرياح. اطلب من الذكاء الاصطناعي مراجعة التوقعات باستخدام قوالب "التحكم في السقف المادي للطاقة الشمسية" (للطاقة الشمسية) أو "مرساة معقولية عامل السعة" (لكيهما). ثم احسب عامل السعة الضمني بنفسك وقارنه بالنطاق النموذجي. إذا وجدت استحالة جسدية أو انحرافًا عن المعقولية، فاكتب كيف اكتشفت ذلك.
قائمة مرجعية
- [ ] لقد تحققت من أن المدخل الرئيسي هو توقعات الطقس ولا يحتوي على تسريبات
- [ ] قمت بتطبيق نظام الصفر الليلي وقمت بتركيب مثبتات سقف للطاقة الشمسية
- [ ] أخذت في الاعتبار حدود منحنى القدرة للرياح وتأثير السرعة المكعبة
- [ ] لقد قارنت عامل السعة الضمني بالنطاق النموذجي
- [ ] لقد قدمت التقدير مع نطاق عدم اليقين
- [ ] لقد قمت بفحص الانحراف المنهجي المتوقع والمتحقق
- [ ] رفضت القيم التي تنطوي على الاستحالة المادية