Открытый доступ Открытый доступ  Ограниченный доступ Доступ для подписчиков

Эффекты и перспективы внедрения современных систем краткосрочного и оперативного прогнозирования мощности ветровых электростанций

П. В. Илюшин, И. Д. Георгиевский

Аннотация


Интеграция в энергосистемы крупных ветровых электростанций требует внедрения современных систем краткосрочного и оперативного прогнозирования их мощности. Это важно для планирования и корректировки диспетчерских графиков, а также оптимизации режимов работы генерирующих установок традиционных электростанций. Отсутствие указанных систем приводит к значительным флуктуациям параметров режима, нарушению устойчивости энергосистем и надёжности электроснабжения потребителей. Для повышения точности прогнозов модели на основе численных прогнозов погоды дополняются методами искусственного интеллекта с целью учёта неявных сложных зависимостей между погодными факторами и мощностью ветровых электростанций. Применение вероятностных методов прогнозирования на основе распределения вероятностей для будущих значений мощности ветровых электростанций позволяет диспетчерам энергосистем оптимизировать резервы, снижать издержки, а также риски возникновения аварий с дефицитами активной мощности. В статье рассмотрены эффекты и перспективы внедрения систем прогнозирования мощности ВЭС в России на основе международного опыта их применения.

 DOI: 10.71527/EP.EN.2025.07.008

EDN: RGXGAM


Ключевые слова


ветровая электростанция, ветроэнергетическая установка, краткосрочное прогнозирование, оперативное прогнозирование, управление режимами энергосистем.

Полный текст:

PDF

Литература


Резникова О. Б., Синицын М. В., Гахокидзе И. З. Долговременные сценарии развития мировой электроэнергетики: основные тенденции и неопределенности // Контуры глобальных трансформаций: политика, экономика, право. 2022. Т. 15. № 2. С. 33 – 48.

Бутузов В. А., Безруких П. П., Елистратов В. В. Российская возобновляемая энергетика // Энергия единой сети. 2021. № 3 (58). С. 70 – 77.

Воропай Н. И. Направления и проблемы трансформации электроэнергетических систем // Электричество. 2020. № 7. С. 12 – 21.

Илюшин П. В., Георгиевский И. Д. Обзор возможностей для увеличения доли ветровых и солнечных электростанций в структуре генерирующих мощностей энергосистем // Энергетик. 2023. № 5. С. 13 – 18.

Тягунов М. Г. Как должна быть построена энергетическая система с установками на основе ВИЭ // Технический оппонент. 2019. № 2 (3). С. 22 – 29.

Папков Б. В., Осокин В. Л., Куликов А. Л. Об особенностях малой и распределённой генерации в интеллектуальной электроэнергетике // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2018. Т. 22. № 4. С. 119 – 131.

Илюшин П. В., Кучеров Ю. Н. Подходы к оценке возможности обеспечения надежного электроснабжения потребителей за счет строительства объектов распределенной генерации // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2014. № 5. С. 2 – 7.

Илюшин П. В., Георгиевский И. Д. Методы повышения маневренности электростанций при увеличении доли ветровых и солнечных электростанций в составе региональных энергосистем. Обзор // Электрические станции. 2024. № 3. С. 2 – 10.

Сигитов О. Ю. О влиянии колебаний мощности ветровых электростанций на режимы работы локальных энергосистем // Энергетик. 2024. № 7. С. 31 – 34.

Зубакин В. Краткосрочное прогнозирование выработки ветровой электростанции // Энергетическая политика. 2022. № 8 (174). С. 20 – 27.

Кучеров Ю. Н. Анализ общих технических требований к распределённым источникам энергии при их интеграции в энергосистему / Ю. Н. Кучеров, П. К. Березовский, Ф. В. Веселов, П. В. Илюшин // Электрические станции. 2016. № 3. С. 2 – 10.

Елистратов В. В., Кудряшева И. Г. Режимы работы установок и энергокомплексов на основе возобновляемых видов энергии: учеб. пособие. — СПб.: Политех-Пресс, 2021. — 157 с.

Wilczak J. M. The Wind Forecast Improvement Project (WFIP): A Public-Private Partnership Addressing Wind Energy Forecast Needs / J. M. Wilczak, C. Finley, J. F. Freedman, J. Cline, L. Bianco, et al. // Bulletin of the American Meteorological Society. 2015. Vol. 96(10). P. 1699 – 1718.

Zsiboracs H. Wind Power Generation Scheduling Accuracy in Europe: An Overview of ENTSO-E Countries / H. Zsiboracs, G. Pinter, A. Vincze, N. H. Baranyai // Sustainability. 2022. Vol. 14. Iss. 24. 16446.

Snegirev D. Short-term wind power forecasting with responses transformation for taking into account wind turbine operational state / D. Snegirev, A. Pazderin, V. Samoylenko, P. Bartolomey // Renewable energy, Environment and Power Quality Journal. 2024. Vol. 2. P. 173 – 179.

The Danish perspective on forecasting and integration of renewables in power systems. 2020. — URL: https://ens.dk/sites/ens.dk/files/Globalcooperation/fact_ sheet_forecasting.pdf (дата обращения 11.05.2025).

Ahlstrom M. Atmospheric Pressure / M. Ahlstrom, J. Blatchford, M. Davis, J. Duchesne, D. Edelson, et al. // IEEE power & energy magazine. 2011. Vol. 9. P. 97 – 107.

Haupt S. E. The Use of Probabilistic Forecasts. Applying Them in Theory and Practice / S. E. Haupt, M. G. Casado, M. Davidson, J. Dobschinski, P. Du, et al. // IEEE Power and Energy Magazine. 2019. Vol. 17(6). P. 46 – 57.

Holttinen H. Methodologies to Determine Operating Reserves due to Increased Wind Power / H. Holttinen, M. Milligan, E. Ela, N. Menemenlis, J. Dobschinski, et al. // IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2013. Vol. 3(4). P. 713 – 723.

Sweeney C. The Future of Forecasting for Renewable Energy / C. Sweeney, R. J. Bessa, J. Browell, P. Pinson // Wiley Interdisciplinary Reviews: Energy and Environment. 2020. Vol. 9(2). e365.

Илюшин П. В. Особенности противоаварийного управления при аварийных дефицитах мощности в автономных энергосистемах // Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2016. № 5. С. 2 – 11.

Garrigle Mc., Leahy P. G. Quantifying the value of improved wind energy forecasts in a pool-based electricity market // Renewable Energy. 2015. Vol. 80. P. 517 – 524.

Bessa R. T. Towards Improved Understanding of the Applicability of Uncertainty Forecasts in the Electric Power Industry / R. T. Bessa, C. Moehrlen, V. Fundel, M. Siefert, J. Browell, et al. // Energies. 2017. Vol. 10. Iss. 9. 1402.

Intermittent generation forecasting arrangements — review of international jurisdictions. — URL: Concept Consulting Ltd, 2023. — https://www.ea.govt.nz/documents/3149/Appendix_A_-_Concept_ Consulting_Report.pdf (дата обращения 12.05.2025).

Galli C. Innovative power smoothing techniques for wind turbines using batteries and adaptive pitch regulation / C. Galli, F. Superchi, F. Papi, G. Ferrara, A. Bianchini // Journal of Energy Storage. 2024. Vol. 84. Part B. 110964.

Dobschinski J. Uncertainty Forecasting in a Nutshell: Prediction Models Designed to Prevent Significant Errors / J. Dobschinski, R. Bessa, P. Du, K. Geisler, S. E. Haupt, et al. // IEEE Power and Energy Magazine. 2017. Vol. 15. P. 40 – 49.

Wurth I. Minute-Scale Forecasting of Wind Power — Results from the Collaborative Workshop of IEA Wind Task 32 and 36 / I. Wurth, L. Valldecabres, E. Simon, C. Mohrlen, B. Uzunoglu // Energies. 2019. Vol. 12(4). 712.

Борейшо А. С. Современные лидарные средства дистанционного зондирования атмосферы / А. С. Борейшо, А. А. Ким, М. А. Коняев и др. // Фотоника. 2019. Т. 13. № 7. С. 648 – 657.

Haessig P. Energy storage sizing for wind power: impact of the autocorrelation of day-ahead forecast errors / P. Haessig, B. Multon, H. B. Ahmed, S. Lascaud, P. Bondon // Wind Energie. 2013. Vol. 18(1). P. 43 – 57.

Ernst B. Large-Scale Wind and Solar Integration in Germany / B. Ernst, U. Schreirer, F. Berster, C. Scholz, Erbring, et al. // Pacific Northwest National Laboratory. 2010. P. 32.

Dobschinski J. How good is my forecast? Comparability of wind power forecast errors. In Proceedings of the Wind Integration Workshop (WIW) // Proc. of 13th International Workshop on Large-Scale Integration of Wind Power into Power Systems as well as on Transmission Networks for Offshore Wind Power. 2014. P. 6.

Sharman H. Why wind power works for Denmark // Civil Engineering. 2025. Vol. 158(2). P. 66 – 72.

Hanifi S. A Critical Review of Wind Power Forecasting Methods — Past, Present and Future / S. Hanifi, X. Liu, Z. Lin, S. Lotfian // Energies. 2020. Vol. 13(15). 3764

ООО «СКМ Маркет Предиктор». — URL: https://skm.pro/ (дата обращения 20.05.2025).

АО «НБИ». — URL: https://nbiservice.ru/produkty/prognozirovanie-vyrabot- ki-vie/ (дата обращения: 21.05.2025).

ООО «ИнфоМетеос». — URL: https://infometeos.com/ (дата обращения 21.05.2025).

ООО «Расписание Погоды». — URL: https://rp5.ru (дата обращения 21.05.2025).

Нейросети помогают Системному оператору достичь 96-процентной точности прогнозирования выработки ВИЭ. — URL: https://www.so-ups.ru/news/press- release/ press-release-view/news/24306/ (дата обращения 20.05.2025).


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


  998 – 2025 НТФ «Энергопрогресс»

Адрес редакции:
129090, г. Москва, ул. Щепкина, д. 8
Телефон: +7 495 234-74-21
E-mail: energetick@mail.ru, energetik@energy-journals.ru

 

Наши партнеры

          

Выставки: