功率预测发展趋势之中长期预测

目前新能源（风电和光伏）功率预测的研究和应用主要集中在超短期（数小时）和短期预测（数日），已经有大量的尝试和实践，想要有所突破，已经是困难重重，其服务市场的竞争也异常激烈。

 

在这个背景，我们除了不断提升原有短期预测的精度和竞争力，也在思考业务创新。从时间尺度来说，从超短期到短期，比较好延伸到中长期，即数周乃至数月的功率预测。那么，中长期功率预测未来能否成为一个普遍的业务需要呢？对此，我们需要思考几个问题：

 

 

中长期功率预测有什么用？

 

对于场站运维团队而言，集中检修的所需的时间较长，可以通过中长期的功率预测，提前联系设备厂家和和安排检修人员，在发电较少、气象条件较好的时期大修。这样不仅保障了运维人员的安全，也减少了发电损失。当然，这个需求也可以通过中长期天气预报满足。

 

对于电力调度而言，中长期的新能源功率预测为中长期的调度计划提供了重要的支撑信息，特别是对于新能源装机比例较大的地区。

 

对于中长期电力交易而言。新能源场站和发电集团，可以根据自己的下个月、下个季度的发电预测，为中长期电力交易提供依据。

 

当然，都是基于短期和超短期功率预测的应用情况做的合理推测。毕竟，目前没有成熟的中长期功率预测。以上的场景，现在主要是通过短期气候态来预估，也就是依据往年的相同月份的情况来做决策。

 

 

中长期功率预测怎么做？有何难点？

 

按照短期预报的思路，同样从数值天气预报出发，再利用算法预报功率。虽然有相应时间尺度的气象预报，如季节预报。不过，详细对比天气预报与季节预报之后，发现并不能照搬，原因如下：

 

1）季节预报结果的空间分辨率很低，大都大于50km。虽然可以通过降尺度的手段精细化，但动力降尺度代价非常大；而统计降尺度需要很长的历史数据，几年的数据对于季节预测而言，很短。

 

2）时间分辨率也非常低。不同于短期天气预报的小时级别，其结果往往是月平均甚至季节平均。而月平均风速与月平均风电的关系很差，光伏的情况也类似。

 

3）变量的问题。对于风电而言，需要的是轮毂高度风速，而季节预报往往只有10m风速；

 

4）预报误差大，模式存在明显“漂移”。

 

因此，中长期预测需要根据自身的特别，发展一套预测方法。需要综合利用现有的多种数据：延伸期预测、季节预测、再分析数据、有限的实测数据等，解决上述的问题。我们目前也在做相应的技术储备和测试实验，将来有机会再分享我们的思路。

 

 

中长期预测会和短期预测一样成为刚需吗？

 

首先，我们需要面对一个事实，未来是很难预测，尤其是中长期的气象预测，其可预测性主要来源于海洋等“慢系统”，而大气本身不存在这么长的“记忆”。

 

在这个前提下，中长期的气象乃至功率预测的精度肯定远不如短期，最终预测的结果能否达到可用可信，还需各方的尝试和印证。