Как сделать «солнце» предсказуемым?

Что бы ни говорили скептики, но Россия начинает встраиваться в европейские тренды в плане перехода на возобновляемые источники энергии. Не будем сейчас давать оценки этому наплавлению. Главное, что процесс пошел. Так, в южной части страны уже полных ходом идет создание солнечных электростанций, которые лет через пять будут играть очень заметную роль в общем энергетическом балансе страны.

Тренд, в общем-то, вполне логичный. Сегодня эти технологии достаточно хорошо отработаны, рынок фотоэлектрических систем развивается на редкость динамично. Свободных территорий у нас достаточно много, да и с солнцем проблем также нет. По крайней мере, в южных регионах его предостаточно. В общем, у нас в стране есть все объективные предпосылки для того, чтобы уделять серьезное внимание ВИЭ. Причем, надо понимать, что этим занимаются не только в развитых странах. Сегодня мы видим стремительный рост популярности солнечной энергетики в странах третьего мира, где с солнцем дела обстоят куда лучше, чем в Европе.

В общем, нам не обязательно догонять Европу по экономическим показателям, чтобы взяться за строительство СЭС. Поэтому движение в указанную сторону будет происходить в любом случае. Однако на этом пути российскую единую энергосистему поджидает одна серьезная неприятность, связанная с особенностью работы «зеленой» энергетики. Дело в том, что в традиционной энергетике выработка мощностей – вещь всегда предсказуемая и хорошо управляемая. Чего нельзя сказать, например, о тех же солнечных электростанциях, прямо зависящих от погодных условий. Эта метеозависимость вносит серьезный диссонанс в работу нашей энергосистемы. Ведь заявленная мощность солнечной электростанции существует, так сказать, только в теории, тогда как на практике чуть ли не ежедневно происходят серьезные отклонения от номинальных значений по независящим от человека причинам.

За рубежом для решения указанной проблемы разработано уже несколько методик. Однако нельзя сказать, что мы можем их смело копировать. Для российских условий придется применять свои методики, и над этим сейчас работают наши специалисты, в частности – специалисты НГТУ. Об этой работе было доложено на Пятом Международном форуме «Городские технологии 2020», где была организована отдельная секция, посвященная инновационной энергетике. Суть указанной методики изложил старший преподаватель кафедры электрических станций НГТУ Станислав Ерошенко.

Он сразу отмел скептические высказывания в адрес ситуации в отечественной «зеленой» энергетике. По его словам, солнечная энергетика, несмотря на то, что пока ее доля невелика, показывает внушительные темпы роста. Динамика здесь впечатляет. Так, в 2010 году установленная мощность российских СЭС составляла всего 130 МВт. Однако в этом году (то есть спустя десять лет) она уже достигла уровня 1439 МВт. То есть «солнечные» мощности выросли более чем в десять раз! В 2022 году данный показатель должен составить уже 1783 МВт. Кроме того, необходимо напомнить, что российское правительство распорядилось довести к 2024 году выработку электроэнергии за счет ВИЭ до 4,5 процентов. А это уже не такая маленькая доля, чтобы ее можно было игнорировать при организации работы единой энергосистемы.

Уже сегодня, отмечает Станислав Ерошенко, в некоторых энергетических узлах юга страны возобновляемые источники играют существенную роль в общей системе энергоснабжения. Соответственно, предсказуемость работы «зеленых» генерирующих объектов становится весьма актуальной задачей для тамошних оперативно-диспетчерских центров и систем оперативно-технологического управления при краткосрочном планировании электрических режимов. Уже сейчас там вынуждены учитывать режимы работы построенных фотоэлектрических станций при планировании максимально допустимых перетоков мощности. Учитывая, что через пару лет количество таких станций существенно возрастет, задача прогнозирования их работы становится весьма актуальной. Это коснется не только регионов европейской части страны. Если говорить о планах ввода новых СЭС, то сюда попадает не только Юго-Запад, но практически всё Забайкалье, Алтайский Край, Республика Алтай, Южный Урал и Южное Поволжье.

Чтобы оценить масштаб задачи, отметим, что для Новосибирского РДУ серьезные проблемы создавала работа СЭС, построенной несколько лет назад в Республике Алтай. Точнее, проблему создавало влияние этой станции на Бийский энергоузел. Недавно был проведен анализ режимов работы российских СЭС и их отклонений от заявленных характеристик, и было определено, что распределение отклонений, то есть сама дисперсия, может превышать даже установленную мощность солнечной электростанции.

Наши специалисты, разрабатывая свою методику прогнозов, обращались, конечно же, и к европейскому опыту. Как сказал Станислав Ерошенко, для краткосрочного и долгосрочного планирования приходится пользоваться результатами численного прогноза погоды, который всегда доступен для оперативно-диспетчерских центров. На сегодняшний день, подчеркнул эксперт, набирает оборот применение методов машинного обучения нейросетевых моделей для реализации прогноза выработки СЭС. Точность данных методик разнится. Причем, все зависит от горизонта планирования. Если планирование делается на сутки вперед, то для него вполне приемлемы численные прогнозы погоды. Если говорить о простых трендах, то они уже не так актуальны, поскольку в этом случае мы получаем весьма существенную погрешность при прогнозировании.

Наши специалисты предложили свою систему, отработанную на одной из солнечных электростанций Астраханской области. Мощность данной СЭС составляет 15 МВт. Базовая часть предложенной системы прогноза, объяснил Станислав Ерошенко, представляет собой трехступенчатую процедуру, куда входит: 1) определение параметров солнечного излучения на границе атмосферы Земли; 2) определение солнечного излучения на горизонтальной плоскости у поверхности Земли; 3) определение солнечного излучения на наклонной плоскости (фотоэлектрической панели) у поверхности Земли. Как мы понимаем, точность прогнозирования очень сильно зависит от уровня развития сети метеорологических станций и метеорологических постов. При отсутствии достаточно точных данных возникают неизбежные ошибки.

Поэтому, как заметил Станислав Ерошенко, главная задача разработчиков заключалась в повышении точности прогнозирования. Для этого необходимо было выработать соответствующий подход к обработке исходной базы данных, предоставляемых метео-провайдерами. В результате было принято решение использовать кластеризацию этих данных по методу k-средних, то есть исходная информация разбивалась на блоки, соответствующие определенным типовым погодным условиям. Такая разбивка осуществляется на основе собственной обучающей выборки. Также были разработаны методы краткосрочной оперативной коррекции прогноза по результатам текущих измерений, производимых на самой солнечной электростанции (на каждой СЭС существует своя метеостанция). Даная функция была реализована на основе ансамблевого алгоритма машинного обучения.

Как считает Станислав Ерошенко, на сегодняшний день развитие систем прогнозирования является наименее затратным способом повышения точности краткосрочного прогнозирования режимов работы энергетических систем (в условиях большого количества солнечных электростанций).  Правда, утверждает эксперт, данное направление целесообразно продвигать с учетом развития технической инфраструктуры для метеорологических прогнозов - как наземных датчиков, так и орбитальных аппаратов для дистанционного зондирования Земли.  Это приведет не только к повышению точности прогнозов погоды, но и снимет неопределенности при планировании работы энергетических систем. В общем, никогда еще метеорология не была столь востребованной, как в условиях нынешнего перехода к «зеленой» энергетике.

Николай Нестеров