在光伏电站运维中，光功率预测已经成为很多业主最“头疼”的问题之一。根据西北电监局最新《西北区域发电厂并网运行管理实施细则》征求意见稿，光功率产品预测罚款上限将增加10倍，100MW光伏电站，每月罚款可达100万。依据甘肃执行的电力现货交易试点规则，光功率短期预测发电量将成为企业发电上网的“天花板”，日内发电量的申报也需要超短期预报进行支撑。
如何有效进行高精度的光功率预测？
“基于国家超算中心打造权威天气预报模型，远景阿波罗光功率预测预报准确度超过90%，高于业内平均水平5%以上，可有效减少预报准确度导致罚款损失50%。”在1月19日举办的“遇见数字化光伏的远景”创新论坛上，远景阿波罗风光软件产品经理姚颖代表团队发布了应用到光伏领域的功率预测产品——阿波罗光功率预测。
2016年北京风能大会上，远景能源发布了新能源功率预测产品“孔明”。经过一年的实践检验后，远景能源决定将“孔明”的业务范围拓展到光伏领域。在总结了300多个风光电站预报经验后，远景新能源功率预测团队总结出光功率预测难点主要受数值天气预报、光电功率转换模型、系统运行可靠性三方面因素影响。
在考核罚款中，约60%的情况是由数值天气预报不准造成的。姚颖认为，“数值天气预报源单一、地面观测站少、数据质量不好、地形复杂是造成数字天气预报不准的主要原因。”那么如何提高天气预报准确度？姚颖表示，远景阿波罗光伏云?主要做了四个方面的努力。第一，远景与欧洲ECMWF、英国Met Office等全球顶尖气象机构展开战略合作，集成了全球多家权威气象预报数据。姚颖表示：“两年来远景通过与全球多家气象机构合作，获取了各国不同类型的天气数据，但经过两年的实践验证，我们摒弃了一些不符合我国实际情况的气象源。”
第二，远景EnOS物联网平台目前管理着超过1亿千瓦的全球新能源资产，覆盖风电、光伏、充电网络、能效等领域。基于EnOS平台，远景将遍布全球的每一台气象站打造成微型气象监测站，结合实际天气预报不断修正数据，并沉淀出自己的气象模型。
第三，气象优选。通过与历史气象数据比对，阿波罗光伏云?可以从气象库中选择与场站最为匹配的气象源。如下图，对新疆A站，我们发现WRF气象模型与A站的实际情况最为吻合，而EC数据则更适合场站B。“实时比对、灵活调整，力求为每个场站选择最优气象数据源。”
第四，基于超算技术的全方位降尺度运算可以将模式分辨率提升到3km，而通过高精度卫星云图，阿波罗光伏云?打破了场站预报界限，实现了场站之间观测与气象预报。
此外，由于光电功能转换模型准确率低和系统运行可靠性不高，也是引起光功率预测准确度不达标的重要因素。
据姚颖介绍，远景阿波罗光伏?一方面结合超算打造高精度光伏电站数值模型、使用单逆变器模型进行功率预测，运用神经网络算法与深度学习技术提高光电转换模型准确率；另一方面还通过智能上报、实时警告、双机热备、运维保障，7*24小时RCC监控来保证系统的稳定性。
以甘肃某光伏电站为例。过去该电站月度罚款近8万，全年罚款更是超过100万元，给企业带来巨大损失。在部署远景阿波罗光功率预测产品后，通过数据质量管理、降低尺度运算、优选气象数据源和算法等措施，在比对甘肃电网发布相关考核文件后，该电站今年9月份的准确率达到91.07%，10月份的准确率达92.04%，全年可累计节省罚款超过50万元。
值得注意的是，目前远景在风光领域的功率预测实践案例已超过300个，其中在东部平原沿海地区的预测精度已达到92%。
