“深光智测”光伏预测算法在浙江湖州一光伏电站试点应用

日前，浙江电力科学研究院自主研发的“深光智测”光伏预测算法在湖州中节光伏电站完成试点应用，提升了电站短期光伏出力预测精度。

据介绍，增量新能源项目自6月1日起全面参与电力市场交易。电站收益结构从保量保价转向量价协同，意味着精准预测新能源发电出力将成为优化报价策略、提升收益的重要手段。浙江地形复杂，沿海地区有台风，光伏发电出力预测受地形和极端天气影响较大。浙江电科院在“深光智测”光伏预测算法中建立“地形-云层-辐照度”三维映射，将全省电网划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶型4类场景，构建混合人工智能预测模型，采用神经网络分域训练方法开展复杂地形下的区域差异化建模；引入台风路径预测、短时强对流预警等气象数据，开发基于迁移学习的灾害天气下光伏发电出力修正算法，使台风过境时段出力预测准确率超90%，较传统方法提升5个百分点。

本次开展算法试点应用的湖州中节光伏电站位于浙东沿海台风走廊带。去年6月起，浙江电科院开始收集该站近3年1000多条实测、预测气象信息及光伏发电出力样本数据，结合气候情况调整优化算法模型。应用该算法后，该站未来24小时的光伏发电出力预测精度达93%，与传统预测方法相比提升了两个百分点。该院将在浙江山地、塘面及滩涂等地区的100余座集中式光伏电站推广应用算法，预计覆盖光伏装机容量超800万千瓦。