截至12月25日，国网河南省电力公司应用新能源发电机组覆冰监测告警平台，成功完成3轮雨雪冰冻天气下覆冰监测告警，辅助调度人员快速修正新能源发电功率预测信息，提醒、指导11个新能源场站及时对63台机组开展除冰作业。借助该平台，该公司实现新能源发电机组覆冰远程自动监测，监测准确率达92%，为科学高效开展新能源发电功率预测、保障电网安全稳定运行提供了重要支撑。
目前，新能源发电机组覆冰监测告警平台已实现单机、场站、地市、省级4个维度的覆冰监测、预测预警等功能，可提前3天发布全省新能源发电机组覆冰预警，支撑专业人员按照不同统计口径实时监测机组覆冰停运容量，动态修正新能源功率预测结果，构建了“数据驱动-监测联动-预测闭环”的恶劣天气下新能源发电功率监管策略，提升了电网运行调度、场站抗冰除冰工作质效。
冬季低温雨雪天气频发，新能源发电机组容易因覆冰发生非计划停运，威胁电网运行与电力保供，实时准确掌握新能源机组运行状态至关重要。传统新能源机组覆冰监测依赖人工逐场站统计，无法在线、精准掌握机组状态和停运容量等信息，影响新能源发电功率预测准确性。11月初，国网河南电力研发的新能源发电机组覆冰监测告警平台上线运行，有效解决了新能源发电机组覆冰监测、预警等难题。
据介绍，新能源发电机组覆冰监测告警平台贯通河南省气象局实时气象数据库，全量接入全省新能源机组单机功率数据、运行数据等信息。国网河南电力以该平台为基础，将省内新能源机组根据海拔高低、平原山地等环境差异分为“容易”“一般”“困难”“非常难”覆冰4种类型，分类型研发基于深度学习算法的新能源机组覆冰智能判定模型。判定模型根据实时采集的各机组发电功率、风速等数据，自动监测、综合研判每台机组覆冰状态，动态统计停运容量和损失功率。同时，该平台通过分析历史机组覆冰与气象数据，提出与覆冰发生紧密相关的温度、湿度、风速、雨雪等气象要素临界阈值，构建覆冰预测模型，可动态预测河南各地市未来3天发生新能源机组覆冰比例。
原标题：国网河南电力研发应用新能源机组覆冰监测告警平台
