2021年10月17日-20日，2021北京国际风能大会暨展览会（CWP 2021）在北京新国展隆重召开。作为全球风电行业年度最大的盛会之一，这场由百余名演讲嘉宾和数千名国内外参会代表共同参与的风能盛会，再次登陆北京。
其中，10月20日中东南部风电发展论坛隆重召开。国能日新科技股份有限公司算法副总工程师钟崇光出席会议并演讲。
以下为发言全文：
钟崇光：
我的演讲分为以下四个板块，公司预测，集成技术，分散式风电应用以及电力交易应用。我们公司是2008年筹建成立，然后是到2021年已经有数据能源管理，智慧电站管理电力交易，智慧电网运行管理四个业务领域的近20种产品，我们愿望是成为清洁能源管理专家，使命是让更多人用上清洁低价的能源。
下面讲一下集成预测技术。
我们的模型功率预测算法的结合预测方案有下面这个框图里面短期预测，预测时间0到24小时，时间分辨率一天96个点的预测，主要安排常规发电组的计划，解决电网的调度，网络问题以及电力交易里面，预测时间尺度是0到4小时，15个点的滚动预测，时间分辨率也是15分钟，这个主要用于实时调度和相互的实时交易以及考核计算。在这里面我们要有一些，要研究的是单机风速和功率的关系以及设备的运行状态还有数字天气预报，我们用的是多元的天气预报，有欧洲的、日本的、美国的、中国气象局都用了。还有一些极端气象条件下的功率预测我们也在做，还有进行分区域的情况预测。
这边是就是对数据的预处理，数据治理，对于一些错误的数据，一些市值，限电的情况，这些数据要清除掉再建立模型，这是集成预测技术的整个流程，这边我们是选定到风电场周围的地理坐标范围，就是用一些网格，用数字天气预报把它格点化，把它分成空间的网格，每个网格都有预测的风速、风向、湿度、压力。每个网格做出规律预测，预测它和历史地区的功率预测做一个相关系数的排序，最后会得到一些优选的网格，就是重点的代表性网格，然后多元的气象，我们可以用多元的输入重复这个过程，最后选出到这些网格做集成工具的模型，最后得出风电场的预测功率模型，中间还有选择不同的网格，不同的要素。
分散式风电的应用。刚才前面嘉宾已经讲了很多分散式风电，我这简单讲一下，它是指电负荷中心附近，不以大规模传输，产生的电力就近接入电网，它是具有多点接入，就地消耗，容量小，布局分散的特点，有一些随机性和双相潮流。其实这个分散式风电和分布式光伏有一些相同点，他们二者在功率预测的理论框架上是基本一致的，其实都是区域预测。就是我们公司做了十几个主张的项目，这种主张项目大多数是光伏的，在我们国家分布式光伏比较多，分散式风电相对少一些。
那边是要进行行政区域的划分选点以及地理信息选点，把一些我们得不到实际功率的点出力进行，修补这些样本最后再进行算法预测，就是功率的预测，人工智能修整，行政区域选点法，层层分解，从省到地市，到区县，最后选择5到30个样板电站。覆盖的范围尽量宽，而且选的样板电站接近平均水平，我们还有地理信息聚类选点法，根据分布式电站的经纬度、地形选板，接入点进行选点，我们的样板电场或者电站，红色的点的电场，我们有它周围的电站还原它的功率预测，这边是样板预测算法的整个流程，我们是先是得到用气象选点，网式化数据短期预测模型，气象经过修正就是一般就是做短期和超短期预测，一般就做分散式风电的监测，它这里跟光伏有点不一样，光伏数据是好多都是在，就是屋顶或者是很小的，它找不到实发数据，这个风电是高密度的，我们可以直接从调度数据网取到它的实发数据，当然也有一些确实，用光伏的方法进行补全。还有分散式风电，它也肯定会用到网格化的数字天气预报和电量预测，中长期的天气预报做电力预测和单站预测。
电力交易中的应用，电力交易有时间上的价值，每天高的时段发电成本高，在国外有时候还出现负电价，像美国、德国那边，所以说电力具有时间的价值，还有就是电力的具有空间价值，空间价值就是发生阻塞的时候，在资源稀缺的地方阻塞。
电力市场的一般构成，纵轴结构上分为省内交易和省间价格，横轴论是从时间维护上，年度及年内阅度以上，月周内，日前交易和实时交易这几个部分。前面年度交易和月度交易用到中长期发电量的预测，日常分别月到短期和超短期预测。
电力发生比较快的就是甘肃、山西，所以说我们主要合作的省就是甘肃和山西这两个省。甘肃这两个市场主体有发电企业，售电企业和批发用户，由调度和交易中心对市场进行指导，还有一些规则的制定。电力市场的结算模式是采用全电量交易，全电量交易的，偏差结算就是说我日前申报的电量和我们中长期结算的电量会形成一个日前的偏差，实时偏差就是实时上网的电力和日前的现货电量的偏差。然后它的价格也是不一样的，就是日前价格和实时价格，功率预测对电力的影响，功率预测精度的提升在一定程度上会提升现货交易收益，因为它还和现货的价格预测有关，模型指标在这里，因为它是每15分钟滚动交易一次，所以说单点误差，年雨44天发电量预测，短期功率预测，超短期功率预测，分别应用这些影响交易的量，中长期、日前、实时、偏差、细则考核。
这边是我们的策略推荐引擎工作流程，它通过这边的这些交易数据、市场数据，气象、信息实发，电场信息，模型的筛选，自动化调参实时发布步骤，得到第二天的日前电量，中长期结算价格对第二天的市场的预判，预判完成之后再用策略优化模型使得收益最大化，得到目前的报量和报价。这是我们做的电力交易辅助决策云平台，这是一个截图，这是我前天截的，它就会在早上，调度一般在七点上报，上报之前把推荐的策略曲线画出来，这个黄色的线就是推荐的策略曲线，可以推荐它这个，我预测的价格进行调解，白天会调高，在白天的时候价格低，晚上的时候它价格都会调低一些，但是也不是全调低的，里面涉及到收益计算模型。
这个是我们的一些电力交易案例，去年10月在甘肃和山西，一个月策略增收情况。去年的时候，规则还，根据去年的规则，它的收益大概就是风电场在，风电场和光伏都是一在7%、8%左右，这是实际收益，策略收益根据实际收益结算，我们也收到电厂的感谢信，给他们减少了亏损。今年8月电力交易持续在做，今年8月甘肃山西策略度电均价提升情况，假设发电量不变，我们策略不会影响它的发电量，收益会提升，就是策略的收益除以发电量，就是度电，度电均价，我们的策略现在因为它规则也改过了一遍。
（根据演讲速记整理，未经演讲人审核）
