以風電光伏為主體的新能源如何擺脫“看天吃飯”的窘境,關乎國家電力安全。極端天氣的出現常使得新能源的發電出力和設備安全受到不同程度的威脅。如果能夠提供專業場景下,精準的氣象預測服務,對于新能源健康發展將是個巨大的福音。
但現實的情況是,這項服務看似“剛需”,但對于許多新能源行業公司而言,卻并不那么容易獲得:如果單純依賴國家氣象部門的預測,精度遠不能滿足行業需求;如果自己組建數據分析團隊,這大概率“不怎么劃算”;如果購買專業的商業氣象服務,國內市場起步較晚,缺乏高水平的預測服務,國外公司則因欠缺中國地面觀測數據等因素處于天然劣勢。
(資料圖片)
多位新能源和氣象從業人士在接受第一財經采訪時表示,隨著新能源在電力系統中的占比逐漸增大,氣象服務同步“跟上”的需求越來越迫切。一方面,國家氣象部門應依據此前提出的相關政策,加大觀測和預測投入,并逐步擴大向公眾和商業部門開放氣象資料。另一方面,支持和鼓勵相關企業提升專業氣象服務水平和能力,避免低水平的重復建設和惡性競爭,促進更多平臺之間互聯互通。
天氣預報“風”頭正勁
中國氣象科學研究院二級研究員、中國氣象局風能太陽能中心專家指導委員會副主任宋麗莉,長期從事氣候資源、工程氣象研究和技術咨詢工作。在她看來,一個耐人尋味的細節是,“風”的地位正從眾多氣象要素中逐漸拔高,受到前所未有的關注。
“一直以來,全世界的氣象科學研究95%以上都集中在溫度和降水的研究,專門關注風的研究比較少,近年來,越來越多的學者和專業機構關注風的研究了。”宋麗莉告訴第一財經記者,這在一定程度上反映出近年來精細化、專業化氣象服務的發展和進步。不同于大眾普遍關心的溫度和降水,風恰恰是新能源領域最關注的氣象要素。
宋麗莉介紹,通常人們所說的氣象服務可以理解為兩種類型,一是面向公眾的氣象服務,主要由政府出資,目的是防災減災,得益于體制的優越性,我國處于國際領先水平。二是經濟生活中,針對特定場景下的專業氣象服務,例如能源和農業,這方面我國仍是發展中國家的水平。其中,一個很大的原因是我國氣象部門的服務以公益性為主,很難同時滿足方方面面的市場需求。因此,近幾年出現了很多市場化的氣象服務公司,有的發電企業和電網等市場主體也籌備了氣象服務的專職團隊,但是仍然不足以支撐發展的需求。
為何新能源領域對專業氣象服務“呼聲”尤為高漲?
金風科技氣象主任工程師董海萍對第一財經表示,風機設備自身發展、電力系統預測要求提高、風電項目選址拓展和海外投資需求是支撐其發展的四大重要原因。
首先,隨著高塔大容量、大葉輪機組的發展,對機組不斷增大掃風面積內的風特性變化應變能力提出更高要求,如葉片的上葉尖與下葉尖之間的有超過上百米高度差的風速風向變化對機組穩定性影響,需對風參特征研究提出更精準的要求。
其次,以新能源為主體的新型電力系統對電力調控穩定性提出挑戰,也對風電場每天可接入電網的發電量的風功率預測精準度提出更高要求。目前氣象預測結果與實際應用,有時還存在著精準度偏差較大、空間和時間分辨率不足、缺乏多元數據耦合等問題,氣象服務如何做到精準且高效地推送,是從業者必須面對的挑戰。
同時,隨著可利用土地資源愈發寶貴,風電行業正向海上和氣候條件更為嚴酷復雜的內陸環境進發。目前深遠海的氣象觀測數據較少,觀測成本和難度都較高。海上風電工程建設和運維相比陸上風電對于氣象預報要求更高,需要綜合考慮大風窗口期、通航等多重限制因素,提升預報準確度和及時性。此外,海上風電還面臨海冰、巨浪、風暴潮等海洋災害,對資源評估和預測預警也提出了新的挑戰。無論是高寒高海拔的復雜山地,還是高溫干燥的沙漠腹地,都對于氣象服務保障都提出了更高要求。
“中國的風電和光伏產業目前已位居世界領先行列,我們的產品也已經遠銷海外。這就需要拓展全球化的氣象服務,而全球氣象服務技術的提升,不僅可以保障我們海外項目的安全穩定,技術領先的數據服務也為海外投資提供了決策動力?!倍F颊f。
事實上,類似的專業氣象需求不僅發生在風電行業,光伏、電網等市場主體同樣盼望。
“極端天氣一直是我們比較擔心的。很多項目的光伏電站都靠近沿海地帶,甚至架設在灘涂上,當初就是看中了這些地方靠近負荷中心、可利用土地面積大、日照時間長的優勢。但是碰上每年臺風登陸或是其他極端天氣,對于光伏設備的出力和安全性都會造成潛在的威脅?!闭憬承履茉磭箜椖控撠熑藢Φ谝回斀浻浾弑硎?。
該負責人稱,以臺風天氣為例,當地光伏支架設計最大抗風能力基本在13級左右,項目建成后,去年的幾次臺風都沒有正面登陸,到達廠站附近的風力約為11級,因此幾乎沒有造成影響?!霸O計風速是在實驗室靜態環境下做的模擬,實際可能會出現很多因素的干擾和變化,所以我們也不能完全確定?!?/p>
數據來源及處理能力有待提升
金風科技和遠景智能是兩家風電制造行業的龍頭企業,也是為數不多自主研發專業氣象服務并提供對外服務的新能源企業。
遠景智能新能源發電預測產品總監楊恢告訴第一財經記者,盡管專業的氣象服務能為新能源企業帶來“實打實”的好處,看似是筆共贏的生意,然而發展過程卻存在諸多挑戰。
精度是新能源行業對氣象服務的根本要求。楊恢表示,國家氣象部門的公開觀測和預測數據,主要是面向大眾服務,對于垂直行業氣象服務需求的關注度并不高。對于風電企業而言,影響發電的風力區間主要集中在3m/s到10m/s,低于3m/s風機幾乎不發電,超出10m/s風機基本滿發。當前市場上普遍的氣象服務風力誤差平均在2m/s,由于風力發電功率和風速呈三次方的關系,因此2m/s的風速誤差可能造成風力發電功率50%甚至100%的極大偏差。
楊恢分析,要提高風速預測空間和時間分辨率的精細化,提高預測精準度,基本可以回歸到三項能力:一是大量的觀測數據,二是超算能力,三是氣象及算法模型。其中,觀測數據可能是最難獲得、投入最大的一項。
“氣象數據可以分成觀測數據和預報數據,前者是后者的基礎。通常這些數據一部分來自國家氣象部門和國際氣候機構的公開數據,一部分來自商業氣象服務公司的有償數據,另一部分來自企業自身的觀測數據?!?楊恢表示,對于依賴太陽輻射資源的光伏行業而言,由于日升日落的時間相對固定,存在較為明顯的發電曲線特點,預測難度相對較小。但是“風力”的影響因素過于龐雜,受到地面地形、地貌以及所處環境特征等因素影響,需要豐富的觀測數據才能得出較為準確的預判。
確定的高投入,不確定的回報,讓如何實現廣泛的“既準又性價比高”的專業氣象服務的問題顯得有些棘手。好在更多的機構已經付諸實踐,用行動回答這個問題。
對此,宋麗莉建議,一方面,專業氣象服務領域需要培養典型的“跨學科”人才。既要具有專業的氣象專業背景,例如大氣的流體力學、熱力學等特征,又要深刻理解應用場景,例如風電機組的動力響應特征,目前這類人才極為稀缺。
另一方面,應加強氣象部門和企業平臺等主體之間的互聯互通、共同合作。國家的氣象事業就像修橋修路一樣,屬于基礎設施建設,而發電企業本身就帶有加裝氣象監測設備的硬性要求,因此不能完全依賴于某一方??罩械臍庀笮l星可以“看得見”,地面的氣象觀測可以“看得準”,兩者相互補充就能實現遠超1+1>2的效果。
“如果我們一直停留在低水平的、粗獷的管理,也許這項工作就不需要那么大投入。但是如果我們追求安全條件下更高的效率,該停的時候停、該發的時候發,不過度的防御,那么我們的氣象服務工作還有很大的探索空間?!彼嘻惱蛘f。
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