湖北省光功率预测系统的应用案例

      湖北省作为我国光伏产业的重要基地之一，近年来装机容量增长迅速。准确的光伏功率预测系统对于保障电网安全稳定运行、优化调度计划和减少弃光率至关重要。以下是一些具有代表性的湖北光功率预测应用案例，展示了技术和模式的应用及效益：

湖北某分公司光伏电站集群

      项目目标： 提升多个分布在不同区域的光伏电站（总量超500MW）的短期（0-4小时）和超短期（15分钟-4小时）预测精度，减少电网“两个细则”考核罚款。

技术方案： 部署了一套先进的光功率预测系统。

      多源数据融合： 整合当地气象局数据、站点实测辐照/温度/云量、数值天气预报、天空成像仪云图监测、地形及遮挡分析。

      AI模型应用： 采用深度学习算法构建预测模型，并针对湖北地区多云、突变天气多的特点进行优化。

      集群预测： 对不同地理位置、不同容量的电站进行集中预测和协调优化。

成效：

      短期预测平均精度提升至85%以上，超短期关键窗口期（提前15分钟-1小时）精度稳定在90%左右。

      电网调度考核罚款明显降低（通常在30%-50%以上）。

      优化了场站运维计划和储能调度策略。

      建立统一的光功率预测管理平台，接入区域内所有可控电站的实时数据和预测结果。

      应用基于多电站功率相关性和区域气象模式的集群功率预测模型。

      结合负荷预测和储能状态，进行日前/日内滚动功率预测。

      提高了区域光伏整体出力预测的准确性和可靠性，支撑集控中心向电网申报更精准的发电计划。

      预测误差导致的计划偏差大幅减少，电网考核罚款显著降低（据报告可达40%）。

      为参与电力辅助服务市场（如调峰）提供了数据支撑。