Прибуток:
- Зрозуміти мінливість сонячної та вітрової продукції залежно від метеорології та важливість її передбачення для балансу мережі.
- Можливість створювати робочий процес прогнозування AI, поєднуючи цифровий прогноз погоди, супутникові та польові дані
- Можливість перевірки прогнозів виробництва з фізичною верхньою межею, коефіцієнтом потужності та фактичними даними
Електростанція на вугіллі або природному газі працює на певній потужності, коли цього вимагає оператор; виробництво можна контролювати. Сонце і вітер не такі: коли сонце стає хмарним, виробництво панелей зменшується, а коли вітер припиняється, турбіна зупиняється. Цей тип виробництва називається змінною відновлюваною енергією; Виробництво залежить від метеорології, а не від волі людини. Ця мінливість створює як чудову можливість, так і серйозну проблему для стабільності мережі. Прогнозування виробництва відновлюваних джерел енергії є завданням прогнозування майбутнього виробництва сонячних і вітрових електростанцій і є однією з найбільш швидкозростаючих областей аналізу сучасної енергетичної системи. У цьому розділі ми дізнаємося про фізику цього передбачення, як воно створюється та перевіряється за допомогою штучного інтелекту.
Чому це так важливо?
У міру збільшення частки сонячної та вітрової енергії в мережі питання «скільки і коли» вироблятимуть ці ресурси стає визначальним для всієї системи. Без хорошого прогнозу виробництва енергосистема змушена зберігати додаткові резервні потужності (часто дорогі та багаті вуглецем), щоб компенсувати раптове падіння виробництва відновлюваної енергії. Точне прогнозування зменшує ці витрати та викиди; Це також дозволяє власнику електростанції робити кращі ставки на ринку. Іншими словами, помилка прогнозу перетворюється безпосередньо на гроші та вуглець.
Фізика сонячної та вітрової генерації
сонце Потужність, яку виробляє фотоелектрична (PV; перетворює світло безпосередньо в електрику) панель, залежить головним чином від випромінювання, що падає на неї (опромінення; сонячна енергія на одиницю площі, Вт/м²). Крім того, на неї впливає температура панелі (ефективність знижується, коли панель нагрівається), пил/забруднення та затінення. Найсильнішою особливістю виробництва сонячної енергії є її передбачувана добова схема: нуль вночі, максимум вранці, пік близько полудня та нуль увечері. Хмарність — це шум, що накладається на цю цифру, і є основним джерелом труднощів прогнозування.
Вітер. Потужність, яку виробляє турбіна, приблизно пропорційна кубу швидкості вітру, тому коли швидкість подвоюється, потужність збільшується приблизно у вісім разів. Тому невелика похибка прогнозу швидкості вітру перетворюється на велику похибку у виробництві. Також турбіна має криву потужності: нижче певної швидкості (швидкість включення) продуктивність дорівнює нулю, вище певної швидкості (номінальна швидкість) виробництво стабілізується, на дуже високій швидкості (швидкість відключення) турбіна зупиняється для безпеки. Це нелінійне співвідношення робить прогноз вітру більш складним, ніж сонця.
Порада: оскільки помилка у швидкості вітру має значення, подивіться на якість прогнозу швидкості вітру, коли оцінюєте свій прогноз виробництва. Майже неможливо створити хороший прогноз виробництва з поганим прогнозом швидкості.
Крок за кроком: прогнозування виробництва за допомогою штучного інтелекту
Крок 1 — Зберіть вхідні дані. Основними вхідними даними є числове прогнозування погоди (NWP; прогнозування погоди, отримане шляхом розв’язання фізики атмосфери): оцінки освітленості, температури, швидкості та напрямку вітру. До цього додається фактична історія виробництва електростанції та, якщо можливо, супутникові/наземні спостереження.
Крок 2 — Налаштуйте атрибути. Змінні прогнозу погоди, геометричні змінні для сонячної енергії (кут сонця в небі), інформація про криву потужності турбіни для вітру та атрибути затримки генерації. Знову ж таки, контроль витоків: використовуються лише дані, які будуть доступні на момент прогнозування.
Крок 3 — Навчіть модель. Модель пов’язує прогноз погоди з фактичним виробництвом. Тут штучний інтелект вивчає фактичну поведінку панелі/турбіни (відхилення від каталожного значення) і фіксує локальні ефекти (наприклад, ефект рельєфу в певному напрямку вітру).
Крок 4 — Невизначеність моделі. Прогнозування відновлюваних джерел є за своєю суттю невизначеним; Набагато кориснішою є імовірнісна оцінка (наприклад, «видобуток ймовірності 80% у цьому діапазоні»), а не одне число.
Крок 5 — Перевірте. Прогноз перевіряється на фізичні верхні межі та фактичне виробництво.
Перевірка: фізичні прив’язки
Прогнозування відновлюваного виробництва можна перевірити за допомогою сильних фізичних якорів:
- Абсолютна межа для сонячної енергії: виробництво ніколи не може бути позитивним вночі та не може перевищувати встановлену потужність (і те, що дозволяє поточне випромінювання). Ця єдина перевірка миттєво усуває безглузді припущення.
- Коефіцієнт потужності: це відношення виробленої енергії до енергії, яку вона виробила б, якби електростанція безперервно працювала на повній потужності. Для наземного вітру це зазвичай близько 25-45 відсотків, для сонячного – приблизно 12-25 відсотків залежно від клімату. Якщо довгострокове середнє значення виходить за межі цього діапазону, є помилка.
- Фактичні дані: найсильнішим якорем є порівняння прогнозу з фактичним виробництвом; систематичне упередження (наприклад, постійне завищення) виправляється.
Застереження: фізично неможливо, щоб прогноз виробництва сонячної енергії був відмінним від нуля вночі або щоб прогноз вітру показував повне виробництво вище граничної норми. Такі порушення є ознакою того, що моделі десь бракує фундаментальної фізики, і їх відхиляють без перегляду статистики.
Три міні-кейси: у цифрах
Кейс 1 — Нічне виробництво. Модель сонячного прогнозу однієї команди передбачила 3 МВт генерації на 22:00. Це було фізично неможливо; Проблема полягала в тому, що дані про опромінення, подані в модель, збігалися зі значеннями в неправильному часовому поясі. Ведучий нічного нуля негайно виявив помилку, і коли часовий пояс було виправлено, прогноз був правильним.
Випадок 2 — Ефект куба на вітрі. На одній вітряній електростанції прогноз погоди показав швидкість вітру 10 м/с замість 8 м/с — уявна помилка в 25 відсотків. Але оскільки потужність залежить від швидкості кубічно, оцінка виробництва була приблизно вдвічі більшою за фактичну суму, що призвело до величезного штрафу за дисбаланс на ринку. Урок: мала помилка швидкості в прогнозі вітру є великою помилкою виробництва; Смуга невизначеності повинна бути широкою.
Випадок 3 — Якір коефіцієнта пропускної здатності. Річний прогноз виробництва для однієї нової електростанції передбачав коефіцієнт потужності 55 відсотків. Це було значно вище цього діапазону для континентального вітру; дослідження показало, що одиниці виробництва (МВт-год) були помилково враховані двічі. Якір фактора потужності звільнив інвестиційне рішення від неправильної основи, не вдаючись у деталі.
Слабка підказка / Сильна підказка
Слабка підказка:
Передбачте завтрашнє виробництво цієї ВЕС.[дані]
Потужна підказка:
Ваша роль: прогнозист відновлюваного виробництва. Завдання: погодинний прогноз виробництва на добу наперед для ВЕС.- Використовуйте як вхідні дані лише прогноз погоди, доступний на момент прогнозу; виміряти та врахувати кубічний ефект швидкості вітру. - Нанести криву потужності турбіни (включення, номінальна, гранична швидкість); не дають фізичних результатів поза цими межами. - Укажіть діапазон невизначеності, а не одне число. - Перевірте результат самостійно за допомогою двох якорів: (а) чи існує будь-яке значення, що перевищує встановлену потужність, (б) чи мається на увазі коефіцієнт потужності в діапазоні 25-45%? Дані: [дані про рослини та погоду]
Потужна підказка накладає ефект куба, криву потужності, невизначеність і два фізичні прив’язки з самого початку, усуваючи класичні помилки регенеративного прогнозування.
Чотири шаблони, які можна копіювати
1) Фізичне керування сонячною стелею:
Перевірте цю оцінку виробництва сонячної енергії за допомогою цих якорів: чи дорівнює нулю виробництво протягом нічних годин? Полуденний пік припадає на середину дня? Чи перевищує якесь значення встановлену потужність? Список порушень із міткою часу.
2) Застосування кривої потужності вітру:
Використовуйте наступні параметри кривої потужності турбіни: включення [A] м/с, номінальна [B] м/с, відсічка [C] м/с. Перетворюйте задані прогнози швидкості вітру у продуктивні. Також прокоментуйте вплив невизначеності швидкості на невизначеність виробництва через співвідношення кубічної швидкості та потужності.
3) Якір обґрунтованості коефіцієнта потужності:
Обчисліть приблизний коефіцієнт потужності з цієї оцінки генерації та порівняйте його з типовим діапазоном для типу станції (вітер 25-45%, сонячна 12-25%). Якщо виходить за межі діапазону, перелічіть можливі джерела помилок (одиниця вимірювання, часовий пояс, подвійний підрахунок).
4) Аналіз прогнозно-реального відхилення:
Порівняйте фактичне виробництво з попередніми прогнозами. Чи існує систематичне упередження (постійне завищення/заниження)? Перевірте, чи змінюється відхилення залежно від погодних умов (хмарно/ясно, слабкий/сильний вітер) і запропонуйте виправлення.
Порівняльна таблиця сонця та вітру
функція
Сонячна (PV)
вітер
основний вхід
Опромінюваність, температура панелі
Швидкість і напрямок вітру
щоденна цифра
Передбачувано (нуль вночі, пік опівдні)
Нерегулярний, день-ніч невизначений
Основний виклик
хмарність
Кубічна залежність швидкість-потужність
Типовий коефіцієнт потужності
~12-25%
~25-45% (наземні)
міцний якір
Ніч-нуль, встановлена електростеля
Межі кривої потужності, коефіцієнт потужності
Поширені помилки
- Помилка недооцінки швидкості вітру. Оскільки співвідношення швидкість-потужність є кубічним, невелика похибка швидкості є великою виробничою похибкою.
- Не перевіряючи фізичну стелю. Будь-які значення, що перевищують сонячне виробництво вночі або встановлену потужність, слід відхиляти без перегляду статистики.
- Зведення невизначеності до одного числа. Відновлювальне прогнозування за своєю суттю ймовірнісне; Рішення не може бути прийняте без надання стрічки.
- витік. Зробити фактичну погоду атрибутом; Однак все, що у вас буде, це прогноз погоди.
- Обхід якоря коефіцієнта потужності. Відсутність перевірки правдоподібності довгострокового середнього приховує помилки одиниці та подвійного підрахунку.
Підсумовуючи
Виробництво сонця та вітру залежить від метеорології та є змінним; Оцінка є критичною для балансу мережі та ринку. Передбачуваний добовий режим сонця ускладнюється хмарністю, а створення вітру ускладнюється швидким кубічним співвідношенням. AI є потужним у підключенні прогнозу погоди до фактичного виробництва; але прогноз необхідно перевірити за допомогою фізичної стелі, кривої потужності та коефіцієнта потужності, невизначеність необхідно повідомити за допомогою стрічки та уникати витоку.
Аплікаційне завдання
Отримайте історичні дані про виробництво сонячної або вітрової електростанції. Попросіть штучний інтелект перевірити прогноз за допомогою шаблонів «Фізичне керування сонячною стелею» (для сонячної батареї) або «Якір правдоподібності коефіцієнта потужності» (для обох). Потім самостійно обчисліть передбачуваний коефіцієнт потужності та порівняйте його з типовим діапазоном. Якщо ви виявили відхилення від фізичної неможливості чи розумності, запишіть, як ви це вловили.
контрольний список
- [ ] Я переконався, що основною вхідною інформацією є прогноз погоди, і вона не містить витоків
- [ ] Я застосував нічний нуль і встановив анкери для сонячної стелі
- [ ] Я взяв до уваги межі кривої потужності для вітру та ефект кубічної швидкості
- [ ] Я порівняв передбачуваний коефіцієнт потужності з типовим діапазоном
- [ ] Я представив оцінку з діапазоном невизначеності
- [ ] Я перевірив передбачене-реалізоване систематичне відхилення
- [ ] Я відкидав цінності, які включають фізичну неможливість