Планирование фотоэлектрических станций хранения энергии переходит от традиционного режима «вручную формулирования планов зарядки и сброса» к новому этапу интеллектуального планирования, обусловленного AI, реальным - оптимизацией времени и глобальным сотрудничеством. Глобальный проект объединяет многочисленную информацию, такую как метеорологическое прогнозирование, данные о нагрузке, спрос на сетку и рыночные цены для создания интеллектуальной системы диспетчеры, достижение максимальной фотоэлектрической продукции, оптимальные выгоды для хранения энергии и быстрое отклик сетки. Это повышает всестороннюю эффективность электростанций на 10%-15%, снижает эксплуатационные расходы на 20%и способствует модернизации электростанций фотоэлектрической энергии от «единичных единиц производства электроэнергии» до «интеллектуальных узлов для отправки энергии».
1 Прогноз погоды AI: точное прогнозирование фотоэлектрического выхода
Китай "Multi - исходные данные слияния фотоэлектрического прогноза". Фотоэлектрическая энергетическая станция в 1,2 ГВт в провинции Цинхай построила мульти - модель прогнозирования слияния исходных данных, состоящая из «Спутниковой облачной карты+мониторинг земли+исторические данные». Модель использует High - спутники разрешения для получения облачных карт в течение следующих 24 часов (с разрешением 1 км), в сочетании с реальными данными о времени- на 50 наземных метеорологических станциях (мониторинг света, температура, скорость ветра) в энергетической станции и наложенные с 5 - Годовой исторические данные. Модель использует алгоритмы глубокого обучения (гибридная модель Transformer+Transformer) для прогнозирования фотоэлектрического вывода, с 24 - часовой ошибкой, контролируемой в течение 5%, и 1-часовая ультра-краткосрочная ошибка прогнозирования менее 3%. Основываясь на точном прогнозировании, план планирования хранения энергии может быть динамически скорректирован - если прогнозируется, что на следующий день будет краткосрочное облачное покров (в результате утра в течение 200 МВт), еще 200 МВт -ч хранения энергии будет заряжена заранее, чтобы избежать нехватки электроэнергии. Эта модель прогнозирования снижает уровень сокращения электростанций с 8% до 3% и увеличивает годовую выработку электроэнергии на 48 миллионов кВтч.
Оптимизация экстремального погодного фотоэлектрического прогнозирования в Европе. Фотоэлектрическая электроэнергия 500 МВт в Германии разработала «специальную модель прогнозирования для экстремальной погоды» в соответствии с климатическими характеристиками дождливой и порывной погоды в Европе: если прогнозируется дождь (интенсивность света падает на 80%), модель может дать раннее предупреждение за 30 минут, а диспетчерская система сразу же начинает выпуск энергии (максимальная власть на 500 мм), и наполняет пазлис; Если прогнозируются сильные порывы (влияя на стабильность фотоэлектрических кронштейнов), фотоэлектрический выход должен быть уменьшен заранее (от полной мощности до 80%), а мощность зарядки энергии должна быть скорректирована, чтобы избежать повреждения кронштейнов и колебаний мощности. Эта модель улучшает стабильность питания электростанции на 40% в экстремальную погоду. В 2023 году не будет прерывания питания во время дождя, и три незапланированных перебоя будут уменьшены по сравнению с традиционной отправкой.
2 Нагрузка и рыночная синергия: максимизация доходов от отправки
Планирование двойного привода цены на электроэнергию и нагрузку в Соединенных Штатах. Фотовольтская электростанция 2GW +1} GW/2GWH в Калифорнии подключена к реальным данным о ценах на электроэнергию времени (обновляется каждые 5 минут), а пользовательские данные на рынке электроэнергии в США, чтобы создать «модель на электроэнергию двойной объектива по цене электроэнергии и нагрузки»: когда реальная - время. и нагрузка ниже, чем фотоэлектрический выход, хранилище энергии приоритет для уменьшения соединения фотоэлектрической сетки и избежать низких - по продаже электроэнергии, в то время как фотоэлектрический выход непосредственно поставляется с высокой цены на электроэнергию; Когда цена на электроэнергию ниже 0,2 доллара США/кВт -ч (порог стоимости), а нагрузка низкая, хранилище энергии полностью заряжено (хранение низкого - по цене электроэнергии+фотоэлектрическое избыточное электроэнергию) и выгружается после повышения цены на электроэнергию. Эта модель планирования увеличивает годовой рыночный доход электростанции на 25%, а дополнительный доход составляет 40 миллионов долларов США по сравнению с фиксированным планированием цен на электроэнергию. В то же время скорость удовлетворенности нагрузкой на боковой нагрузке пользователя достигает 99,9%.
Китай «распределение реакции на спрос на энергетическую сетку». 500 МВт фотоэлектрическая электростанция +200} МВт/400 МВт -ч в провинции Цзянсу участвует в рынке «Реакция спроса и вспомогательные услуги». - Если фотоэлектрический выход составляет 300 МВт, а пользовательская нагрузка составляет 250 МВт, хранилище энергии для диспетчеры уменьшит 50 МВт заряженной емкости и направляет пользователей снизить 50 МВт не критической нагрузки, совместно выполняя задачу пикового бритья и получая субсидию 0,8 Yuan на кВт -ч с электричеством; Когда сетка Power требует услуг по регулированию частоты, хранилище энергии может реагировать на регулировку мощности (± 50 МВт) в течение 100 мс и получить преимущества регулирования частоты. Это совместное планирование привело к годовой выручке вспомогательного обслуживания в 12 миллионов юаней для электростанции, которая на 15% выше, чем выручка от чистого производства электроэнергии.
3 Multi Power Plant Cluster Prageling: Глобальное сотрудничество повышает эффективность
Cross National Photovoltaic Energy Store Cluster Clusters в Европе. Десять фотоэлектрических станций хранения энергии (с общей мощностью 5 ГВт/10GWH) из Германии, Франции и Бельгии образуют «многонациональный энергетический кластер» и сотрудничают через ЕС единичную платформу по диспетчерской энергии: во время полуденной фотоэлектрической пика в Германии (4 -й выпускной нагрузки (4 -й границ по борьбе на поперечный {4 {4 atids {4} нагрузка во Франции), в то время как французское хранение энергии снижает зарядку и увеличивает разрядку для сотрудничества с приемом питания; Когда выходная мощность во Франции увеличивается вечером, он отправляется в обратном направлении Германии, где хранилище энергии полностью заряжено. Это кластерное планирование повысило эффективность перекрестного - передачи пограничной мощности на 30%, снизило общий уровень сокращения солнечной и ветровой энергии в трех странах с 12%до 5%, сократило годовые выбросы углерода на 1,2 млн. Тонн и уменьшило инвестиции в строительство энергосистемы (без необходимости строить новые линии передачи 2 ГВт).
Китайский «региональный график микросети». Новый кластер энергетических микросетей в Синьцзяне (включая 5 фотоэлектрических электроэнергических станций для хранения энергии, 3 ветряных ферм и 2 промышленных парков) создает «Региональный разумный центр для интеллектуальной диспетчеры»: Real - Время на выходе, статусе хранения энергии и нагрузке парка каждой электростанции собирается через 5G. Алгоритмы ИИ используются для равномерного отправки на основе принципа «приоритетного потребления новой энергии, приоритетной удовлетворенности нагрузки парка и гарантии приоритета безопасности энергосистемы». Если выход фотоэлектрической электростанции внезапно увеличивается на 100 МВт, диспетчерский центр немедленно инструктирует окружающее хранилище энергии на 100 МВт для зарядки и направляет парк, чтобы запустить оборудование с высокой нагрузкой (например, электролитические алюминиевые растения) для переваривания избыточного электричества; Когда напряжение силовой сетки является низким, отправляйте каждую электроэнергию для хранения энергии и синхронной реактивной мощности (общая реактивная емкость 500 мвар), быстро повышая напряжение. Это кластерное планирование достигает региональной новой скорости потребления энергии 98%, надежность питания в парке 99,99% и экономит 8 миллионов юаней в годовых эксплуатационных расходах по сравнению с децентрализованным планированием.
Обновление «интеллектуального планирования» для электроэнергии фотоэлектрических электроэнергии - это по сути эффективная революция «Data - viven+оптимизация алгоритма». В будущем, благодаря интеграции цифрового двойного (сценарий планирования виртуального моделирования), блокчейн (для обеспечения достоверности данных планирования) и технологий по крае (локализованное быстрое решение -), интеллектуальное планирование достигнет «глобальной энергетической совместной работы, реальной - времени» и полной адаптации, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, а адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, адаптация, а адаптация, адаптация, а адаптация, адаптация, а адаптация, адаптация, а адаптация, а адаптация, адаптация, а адаптация, адаптация, а адаптация, а адаптация, а адаптация, а адаптация, - это большее - Гибкий, эффективный и ценный «в новой системе питания.