La programación de las estaciones de almacenamiento de energía fotovoltaica está cambiando del modo tradicional de "formular manualmente los planes de carga y descarga" a una nueva etapa de programación inteligente impulsada por AI, optimización de tiempo -} y colaboración global. El proyecto global integra información dimensional multi -, como el pronóstico meteorológico, los datos de carga, la demanda de la red y los precios de mercado para construir un sistema de despacho inteligente, logrando la máxima producción fotovoltaica, beneficios óptimos de almacenamiento de energía y respuesta rápida de la cuadrícula. Esto mejora la eficiencia integral de las centrales eléctricas en un 10%-15%, reduce los costos operativos en un 20%y promueve la actualización de las centrales de energía de almacenamiento de energía fotovoltaica de "unidades de generación de energía única" a "nodos de despacho de energía inteligente".
1 Predicción del clima de IA: predicción precisa de la salida fotovoltaica
La "Multi -} de la predicción fotovoltaica de fusión de datos de origen de China". Una estación de alimentación de almacenamiento de energía fotovoltaica de 1.2GW en la provincia de Qinghai ha construido un modelo de predicción de fusión de datos de origen múltiple - que consiste en "mapa de nubes satelitales+monitoreo de tierra+datos históricos". El modelo utiliza satélites de resolución de alto - para obtener mapas de nubes para las siguientes 24 horas (con una resolución de 1 km), combinada con datos de tiempo -- de 50 estaciones meteorológicas de tierra (monitoreo de luz, temperatura, velocidad del viento) dentro de la estación de energía y se superponen con 5 {{20} Datos de generación de potencia histórica del año. El modelo utiliza algoritmos de aprendizaje profundo (modelo híbrido de transformador LSTM+) para predecir la salida fotovoltaica, con un error de predicción de 24 -} de horas controlado dentro del 5% y un error de predicción de 1 hora a corto plazo inferior al 3%. En base a una predicción precisa, el plan de programación de almacenamiento de energía se puede ajustar dinámicamente: si se predice que habrá una cubierta de nubes a corto plazo al mediodía del día siguiente (lo que resulta en una disminución de la producción de 200MW), se cargarán de antemano 200 metros de energía para evitar una escasez de energía a un noon. Este modelo de predicción reduce la tasa de reducción de las centrales eléctricas del 8% al 3%, y aumenta la generación anual de energía en 48 millones de kWh.
Optimización del pronóstico fotovoltaico del clima extremo en Europa. Una estación de energía de almacenamiento de energía fotovoltaica de 500MW en Alemania desarrolló un "modelo de predicción especial para el clima extremo" de acuerdo con las características climáticas del clima lluvioso y raciado en Europa: si se predice la tormenta de la lluvia (la intensidad de la luz cae en el 80%), el modelo puede dar una advertencia temprana de 30 minutos de anticipación, y el sistema de despacho de despacho inmediatamente comienza la descarga de almacenamiento de energía (la descarga de máxima descarga es 500MW) puede llenar el espacio de fotografías de la fotografía; Si se predicen ráfagas fuertes (afectando la estabilidad de los soportes fotovoltaicos), la salida fotovoltaica debe reducirse de antemano (desde la potencia total al 80%), y la potencia de carga de almacenamiento de energía debe ajustarse para evitar daños por soporte y fluctuaciones de potencia. Este modelo mejora la estabilidad de la fuente de alimentación de la central eléctrica en un 40% en clima extremo. No habrá interrupción del suministro de energía durante la tormenta en 2023, y se reducirán tres interrupciones no planificadas en comparación con el envío tradicional.
2 Synergy de carga y mercado: maximizar los ingresos de despacho
La programación de doble unidad del precio y la carga de la electricidad en los Estados Unidos. A 2GW photovoltaic+1GW/2GWh energy storage power station in California is connected to real-time electricity price data (updated every 5 minutes) and user load data in the US electricity market to construct a "dual objective scheduling model for electricity price and load": when the real-time electricity price is higher than $0.4/kWh (revenue Umbral) y la carga es más baja que la salida fotovoltaica, el almacenamiento de energía se prioriza para reducir la conexión fotovoltaica de la red y evitar las ventas de electricidad con precios bajas -, mientras que la salida fotovoltaica se suministra directamente a los usuarios de precios de alta electricidad; Cuando el precio de la electricidad es inferior a 0.2 USD/kWh (umbral de costo) y la carga es baja, el almacenamiento de energía está completamente cargado (almacenamiento bajo - electricidad de la red con precio+electricidad fotovoltaica excedente), y se descarga después de que aumenta el precio de la electricidad. Este modelo de programación aumenta los ingresos anuales del mercado de la central eléctrica en un 25%, con un ingreso adicional de $ 40 millones en comparación con la programación fija de los precios de la electricidad. Al mismo tiempo, la tasa de satisfacción de carga lateral del usuario alcanza el 99.9%.
El "despacho de respuesta a la demanda de la red eléctrica de China". Una estación de alimentación de 500MW Photovoltaic +200 MW/400mwh Storage de almacenamiento de energía en la provincia de Jiangsu participa en el mercado "Respuesta de demanda y servicios auxiliares" del mercado de la red eléctrica: cuando la cuadrícula de energía libera la demanda máxima de afeitar de la carga de energía de la carga de energía de 100MW durante las horas pico de la tarde de la tarde), el sistema de despacho de IA calcula la relación de equilibrio de la balanza entre "Photovoltaica de la capacidad de almacenamiento de energía de la producción de energía" en la carga de la capacidad de almacenamiento de la tarde en la carga de la tarde en la carga de la tarde en la carga de la tarde en la carga de la tarde en la carga de la tarde en "en la carga de la carga de la tarde". - Si la salida fotovoltaica es de 300MW y la carga del usuario es de 250MW, el almacenamiento de energía de despacho reducirá 50MW de capacidad de carga y guiará a los usuarios para reducir 50MW de carga no crítica, completando conjuntamente la tarea de afeitar pico y recibir un subsidio de 0.8 yuan por kWh de electricidad; Cuando la red eléctrica requiere servicios de regulación de frecuencia, el almacenamiento de energía puede responder al ajuste de energía (± 50MW) dentro de los 100 ms y obtener beneficios de regulación de frecuencia. Esta programación colaborativa ha dado como resultado un ingreso anual de servicio auxiliar de 12 millones de yuanes para la estación de energía, que es un 15% más alto que los ingresos de la generación de energía pura.
3 Programación de clúster de plantas de energía múltiple: la colaboración global mejora la eficiencia
Cross National Photovoltaic Energy Storage Schuster Programación en Europa. Diez estaciones de almacenamiento de energía fotovoltaica (con una capacidad total de 5GW/10GWH) de Alemania, Francia y Bélgica forman un "clúster de energía multinacional" y colaboran a través de la plataforma de despacho de energía unificada de la UE: durante el pico fotovoltaico de mediodía en Alemania (con la carga superior de la salida), la carga de la carga de 2GW de la electricidad se envía a través de la costa transversal -} Francia), mientras que el almacenamiento de energía francés reduce la carga y aumenta la descarga para cooperar con la recepción de energía; Cuando la potencia eólica en Francia aumenta en la noche, se envía en reversa a Alemania, donde el almacenamiento de energía se carga por completo. Esta programación de grupos ha aumentado la eficiencia de la transmisión de energía fronteriza cruzada -} en un 30%, redujo la tasa de reducción general de energía solar y eólica en los tres países del 12%al 5%, la reducción de las emisiones anuales de carbono en 1,2 millones de toneladas y una inversión reducida en la construcción de la red de energía (sin la necesidad de construir nuevas líneas de transmisión de 2GW).
La 'Programación regional de clúster de microrredes de China'. Un nuevo clúster de microrredes de energía en Xinjiang (incluidas 5 centrales eléctricas de almacenamiento de energía fotovoltaica, 3 parques eólicos y 2 parques industriales) está construyendo un "centro de despacho inteligente regional": datos de tiempo reales -} sobre la salida, el estado de almacenamiento de energía y la carga de parque de cada estación de energía se recolectan a través de 5 g de comunicación. Los algoritmos de IA se utilizan para despachar de manera uniforme en función del principio de "consumo prioritario de nueva energía, satisfacción prioritaria de la carga del parque y garantía prioritaria de la seguridad de la red eléctrica". Si la salida de una estación de energía fotovoltaica aumenta repentinamente en 100MW, el centro de despacho indica inmediatamente que el almacenamiento de energía circundante aumenta en 100MW para la carga, y guía el parque para iniciar equipos de alta carga (como plantas de aluminio electrolítico) para digerir el exceso de electricidad; Cuando el voltaje de la red eléctrica es bajo, envíe cada estación de energía para almacenar energía y emitir sincrónicamente la potencia reactiva (capacidad reactiva total de 500 mvar), aumentando rápidamente el voltaje. Esta programación de clúster logra una nueva tasa regional de consumo de energía del 98%, una confiabilidad de suministro de energía del 99.99% en el parque, y ahorra 8 millones de yuanes en costos operativos anuales en comparación con la programación descentralizada.
La actualización de la "programación inteligente" para las centrales eléctricas de almacenamiento de energía fotovoltaica es esencialmente una revolución de la eficiencia de "Datos - optimización de algoritmo conducido+". En el futuro, con la integración de Digital Twin (escenario de programación de simulación virtual), blockchain (para garantizar la credibilidad de los datos de programación) y la informática de borde (decisión rápida localizada - tecnologías de fabricación), la programación inteligente logrará la "colaboración de energía global de la energía, la mejor optimización de la dinámica del tiempo de la escena", y la adaptación de la escena inteligente ", la mayoría de la colaboración de energía del núcleo de la fotografía". flexible, eficiente y valioso "en el nuevo sistema de energía.