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        基于CMA-WSP1.0 的貴州短波輻射檢驗分析

        2023-11-05 06:38:32曾莉萍夏曉玲
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年30期
        關(guān)鍵詞:方根短波風(fēng)能

        萬 超,劉 濤,曾莉萍,李 力,夏曉玲,陶 勇

        (1.貴州省氣象臺,貴陽 550081;2.貴州省人工影響天氣辦公室,貴陽 550081;3.貴州省氣象服務(wù)中心,貴陽 550081)

        由于社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,能源生產(chǎn)和消費正在經(jīng)歷高速增長時期,而地球化石燃料的規(guī)模不斷縮小,煤、石油和天然氣等資源愈加緊張與匱乏,環(huán)境問題也越來越突出。能源的清潔化、綠色化已經(jīng)長期成為整個社會發(fā)展的焦點與熱點,太陽能、風(fēng)能、水能等可再生能源的開發(fā)利用率正逐年上升,其中,突出代表之一就是光伏發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展。近年來,尤其是生態(tài)文明貴陽國際論壇2018 年年會之后,光伏發(fā)電在我省電力需求中所占比重快速增長,對貴州?。ㄒ韵潞喎Q“我省”)電網(wǎng)的影響也越來越明顯。

        光伏發(fā)電系統(tǒng)根據(jù)光生伏打原理,將太陽能直接轉(zhuǎn)化為電能[1-2],具有無污染、可再生、安全性高等優(yōu)點。但同時,由于光伏發(fā)電系統(tǒng)的效率受天文、地理、環(huán)境和氣象及硬件設(shè)備等多種因素的影響[3],功率或發(fā)電量輸出是一個非平穩(wěn)的隨機(jī)過程,具有間歇性、波動性、不確定性的特點,大規(guī)模的光伏并網(wǎng)會對電網(wǎng)的穩(wěn)定性造成沖擊,增加電網(wǎng)計劃和調(diào)度的難度,影響電網(wǎng)運行穩(wěn)定性[4]。因此,建立科學(xué)的預(yù)測機(jī)制體系,提供準(zhǔn)確及時的光伏發(fā)電功率預(yù)測,為調(diào)度運行人員制定合理、符合實際情況的發(fā)電計劃提供切實可行的依據(jù),這對改善電網(wǎng)運行經(jīng)濟(jì)性具有重要意義。

        目前,國內(nèi)外對光伏功率的預(yù)測方法已有大量研究,從算法角度可以分為物理模型法和統(tǒng)計模型法。其中比較常用的是由于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)而發(fā)展起來的,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電預(yù)測技術(shù),包括徑向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[5-6],而隨著更多的智能算法被應(yīng)用于光伏發(fā)電功率預(yù)測的領(lǐng)域,衍生出更多與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的統(tǒng)計模型法。另外,由多個模型以某種規(guī)則集成的方法也被應(yīng)用到光伏發(fā)電功率預(yù)測的領(lǐng)域[7]且效果較好。

        為助力國家“碳達(dá)峰、碳中和”目標(biāo)愿景,落實《風(fēng)能太陽能資源氣象業(yè)務(wù)能力提升行動計劃(2021—2025年)》,進(jìn)一步推動風(fēng)能太陽能資源氣象業(yè)務(wù)高質(zhì)量發(fā)展,提升我省風(fēng)能太陽能預(yù)報業(yè)務(wù)能力,中國氣象局預(yù)報與網(wǎng)絡(luò)司組織中國氣象局公共氣象服務(wù)中心、北京市氣象局等單位改進(jìn)了針對風(fēng)能太陽能短期預(yù)報需求的中國氣象局風(fēng)能太陽能氣象預(yù)報系統(tǒng)(Wind and Solar meteorological Prediction system,CMA-WSP 1.0),制作了省級風(fēng)能太陽能短期預(yù)報產(chǎn)品,為開展光伏功率預(yù)報提供了新的氣象要素來源,產(chǎn)品包含了溫度、濕度、風(fēng)場以及到達(dá)地表短波輻射、地面氣壓、降水量等氣象要素,且產(chǎn)品時間分辨率高,達(dá)到15 min。該產(chǎn)品于2022 年3 月15 日正式向全國發(fā)布,其中的“地表向下短波輻射通量”要素與貴陽輻射觀測站點的“總輻射輻照度”所反映的都是太陽到達(dá)地面的短波輻射,故2者之間存在較大的相關(guān)性。為了今后該產(chǎn)品能在貴州省更好適用,擬對該產(chǎn)品的預(yù)報值,和貴陽的輻射觀測值進(jìn)行對比檢驗。以期通過貴陽的輻射觀測值觀測,在未來的研究中改進(jìn)該產(chǎn)品中“地表向下短波輻射通量”因子,為其在貴州省的適用性提供科技支撐。

        本文利用臨近點插值方法將CMA-WSP 短波輻射產(chǎn)品插值到站點進(jìn)行檢驗,討論其在貴州省的適用性,為后續(xù)該產(chǎn)品用于氣象服務(wù)及光伏功率預(yù)報提供客觀依據(jù)。

        1 資料與方法

        本文采用2022 年4—6 月中國氣象局風(fēng)能太陽能氣象預(yù)報系統(tǒng)CMA-WSP 1.0 提供的貴州風(fēng)能太陽能短期預(yù)報產(chǎn)品中地表向下短波輻射通量,時間分辨率為15 min,空間分辨率為9 km,預(yù)報時效為126 h,預(yù)報頻次為1 次/d(起報時間為北京時間20:00);觀測值數(shù)據(jù)采用貴陽國家氣象站觀測總輻射輻照度數(shù)據(jù),時間分辨率為逐分鐘。

        檢驗CMA-WSP 預(yù)報短波輻射數(shù)據(jù)在貴州的適用性,首先,進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制,當(dāng)站點觀測值或預(yù)報值任意一方缺測時,將這一組觀測值和預(yù)報值均剔除;其次,采用臨近點插值方法將預(yù)報值插值到貴陽站點的經(jīng)緯度,篩選與預(yù)報樣本相同的觀測值數(shù)據(jù),作對應(yīng)逐15 min 的檢驗。主要運用統(tǒng)計學(xué)方法開展檢驗分析,包括平均誤差(ME)、平均絕對誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)、相關(guān)系數(shù)(COR)等,公式如下。

        平均誤差可以用來反映預(yù)報值與觀測值之間的偏離程度,是用來衡量預(yù)報誤差比較常用的一個統(tǒng)計參數(shù)。平均誤差公式為

        平均絕對誤差可以避免誤差相互抵消的問題,反映總誤差情況。公式為

        均方根誤差可以衡量預(yù)報值和觀測值之間的離散程度,其公式為

        相關(guān)系數(shù)是用來反映預(yù)報值與觀測值的線性相關(guān)程度,相關(guān)系數(shù)的絕對值越接近1,說明模式對雨量的變化趨勢有一定的預(yù)報能力。相關(guān)系數(shù)的公式為

        式中:Oi為站點觀測值;Mi為CMA-WSP 預(yù)報值;N為參與檢驗的總樣本數(shù)。

        2 誤差分析

        4—6 月有效樣本數(shù)中,觀測值平均值分別為339.6、254.0、283.5 W/m2,24 h 預(yù)報時效內(nèi)預(yù)報平均值分別為386.3、301.9、298.6 W/m2。參照太陽總輻射預(yù)報性能檢驗方法,評估平均誤差、平均絕對誤差和均方根誤差(圖1)。隨著預(yù)報時效的增加,所有樣本的平均誤差、平均絕對誤差和均方根誤差也相應(yīng)增大,可能因為模式系統(tǒng)性誤差隨著預(yù)報時效的增加,不斷迭代導(dǎo)致的。從24 h 預(yù)報時效來看,平均誤差6 月最小,4 月和5 月接近,平均絕對誤差和均方根誤差也是6 月最小,5 月最大,反映出6 月預(yù)報效果最好,4 月次之,5 月最差。4 月和5月預(yù)報總體較觀測值偏大,6 月較觀測值偏小的情況更多。從預(yù)報誤差穩(wěn)定性來看:在24~120 h 的預(yù)報時效內(nèi)4—6 月的表現(xiàn)相差不大,預(yù)報較穩(wěn)定,但4 月和6 月在24h 預(yù)報時效內(nèi)平均絕對誤差和均方根誤差都略小于其他時效,表明24 h 的預(yù)報更優(yōu),5 月則是48 h 預(yù)報更優(yōu)。

        圖1 2022 年4—6 月貴陽短波輻射平均誤差、平均絕對誤差、均方根誤差

        3 回歸分析

        對短波輻射的預(yù)報值和觀測值作一元線性回歸(圖2,以24 h 為例),可知,4—6 月5 個預(yù)報時效的樣本數(shù)據(jù)均一致地顯示出大部分短波輻射值集中在小于200 W/m2的的區(qū)域,此時預(yù)報值普遍小于觀測值,而在大于200 W/m2的的區(qū)域,預(yù)報值大多大于觀測值。4 月份5 個預(yù)報時效的相關(guān)系數(shù)依次為0.64、0.53、0.61、0.63、0.69,120 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最好,24 h 預(yù)報時效的相關(guān)性次之,48 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最差;5 月份5 個預(yù)報時效的相關(guān)系數(shù)依次為0.48、0.47、0.50、0.48、0.57,120 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最好,72 h 預(yù)報時效的相關(guān)性次之,48 和69 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最差;6 月份5 個預(yù)報時效的相關(guān)系數(shù)依次為0.65、0.27、0.32、0.57、0.16,24 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最好,96 h 預(yù)報時效的相關(guān)性次之,120 h 預(yù)報時效的相關(guān)性最差。各月預(yù)報和觀測值的相關(guān)系數(shù)最好為24 h 預(yù)報時效,相關(guān)系數(shù)范圍為0.48~0.65。

        圖2 2022 年4—6 月貴陽短波輻射24 h 預(yù)報時效的散點回歸圖

        4 準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性分析

        將逐天的短波輻射整點預(yù)報值和觀測值進(jìn)行對比(圖3,以2022 年6 月18 日—23 日為例),可以看出,預(yù)報值的變化趨勢與觀測值一致,且除120 h 預(yù)報時效外,預(yù)報值普遍小于觀測值,尤其是起報后2 h 內(nèi)。從預(yù)報時效上來看,24 h 預(yù)報時效的誤差最?。▓D3(b)),小于200 W/m2,預(yù)報準(zhǔn)確性最高,隨著預(yù)報時效的增加,誤差逐漸增大,預(yù)報準(zhǔn)確性逐漸變低。從日變化上可知,從早上到中午,隨著輻射值的增大,預(yù)報不穩(wěn)定性增加,午后,隨著輻射值的減小,預(yù)報不穩(wěn)定性也減小。經(jīng)統(tǒng)計天氣現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)多云時,受到云量等氣象要素變化影響,預(yù)報偏差也會增加。

        圖3 2022 年6 月18—23 日預(yù)報準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性對比圖

        5 雙線性插值方法

        本文嘗試采用CMA-WSP 產(chǎn)品離貴陽站最近點插值方法,來對比雙線性插值的區(qū)別。從4—6 月有效樣本數(shù)的平均值來看,短波輻射24 h 預(yù)報時效內(nèi)預(yù)報平均值分別為384.6、300.4、298.2 W/m2,可以發(fā)現(xiàn)2 種插值方法的短波輻射各月平均值相差很小,且雙線性插值更接近觀測值,證明貴陽周圍的短波輻射預(yù)報值變化梯度較小。從誤差趨勢來看,臨近點插值的24 h 預(yù)報時效的平均誤差6 月最小,4 月和5 月接近,平均絕對誤差和均方根誤差也是6 月最小,5 月最大,反映出6 月預(yù)報效果最好,4 月次之,5 月最差,結(jié)論與臨近點插值相一致。

        6 結(jié)論

        4—6月短波輻射觀測值平均值分別為339.6、254.0、283.5 W/m2,24 h預(yù)報時效內(nèi)預(yù)報平均值分別為386.3、301.9、298.6 W/m2。4—6月預(yù)報值的平均絕對誤差范圍在160~273 W/m2,各月表現(xiàn)接近,6月最好,4月次之,5月最差。在24~120 h預(yù)報時效內(nèi),各月穩(wěn)定性較好,各時效表現(xiàn)接近,但4月和6月仍在24 h內(nèi)表現(xiàn)最好,5月則在48 h表現(xiàn)最好。各月預(yù)報和觀測值的相關(guān)系數(shù)最好為24 h,相關(guān)系數(shù)范圍為0.48~0.65。觀測值小于200 W/m2時預(yù)報偏小,大于該值時預(yù)報常偏大,上午預(yù)報常偏小,陰天、多云時預(yù)報偏差加大,晴天時預(yù)報效果最好。

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