中國儲能網(wǎng)訊：智慧風能和太陽能
撰稿：《技術評論》雜志資深編輯凱文·布利斯。
大數(shù)據(jù)和人工智能使人們能對天氣或能耗進行更精確地預測，從而能將更多可再生能源整合進電網(wǎng)。
突破點：對風能和太陽能進行超精確的預測。
為什么它很重要：處理好可再生能源的間歇性問題對于其日常運用至關重要。
主要參與者：美國Xcel Energy公司、通用電氣（GE）電能公司、美國國家大氣研究中心。
在美國科羅拉多州東部開闊的平地上，風能發(fā)展得如火如荼?？屏_拉多是風強排名第11的州，并且每年擁有250多個陽光充足的日子。自從2011年起，這里已經(jīng)建成了3個大型風力發(fā)電廠，今年也將會有一個風力發(fā)電廠開工建設。
數(shù)百個渦輪機每隔幾秒就會對風速和能量輸出進行記錄；每隔5秒，它們就會朝160公里外的美國國家大氣研究中心（NCAR）的高性能計算機發(fā)送數(shù)據(jù)。在NCAR，人工智能軟件會對這些數(shù)據(jù)以及氣象衛(wèi)星、氣象站和該州其他風力發(fā)電廠傳回的數(shù)據(jù)進行處理，結果使風能預測達到前所未有的精度，這就使科羅拉多州能以更低的成本使用更多可再生能源。
這種超精準的預測有助于能源公司解決風能面臨的最大一個問題：其間斷性（或者說間歇性）。對公用設施來說，使用少量風能完全沒有問題。但使用大量風能的公用設施需要后備電源，從而預防風力的突然消失。這些備用發(fā)電站一般都通過燃燒化石能源供電，不僅昂貴而且骯臟。如果能更精確地對風能進行預測，公用設施可以削減備用發(fā)電站的需求。
在這些精準預測出現(xiàn)之前，為科羅拉多州提供大多數(shù)電能的Xcel Energy公司刊登了一些廣告，反對一項提案——可再生能源僅占其總能源的10%，該公司認為，這一提案會使電力成本在接下來的20年內(nèi)增加15億美元。部分仰仗預計能力的提高，Xcel公司的廣告取得了預期的效果?，F(xiàn)在，可再生能源可占其總能源的30%，該公司表示，這一目標很容易達到，還可以更高。
早在2009年，NCAR就發(fā)布了簡單版的預測系統(tǒng)，但去年是取得突破的一年，預測的精確度顯著提高，預測為Xcel公司節(jié)省的金錢幾乎等于前3年的總和。目前，NCAR正在測試針對太陽能的預測系統(tǒng)。
美國國家可再生能源實驗室（NREL）主任布萊恩·漢尼根表示，對這些預測的細節(jié)進行挖掘，可以研發(fā)出更靈活可靠且高效的電力系統(tǒng)，這有望使美國的碳排放量大幅降低；另外，使用超級計算機模擬還可以找到擴大可再生能源規(guī)模的方法。
沒人能比戴頓·瓊斯更關心風能能否融入電網(wǎng)中，瓊斯是Xcel Energy公司的一名電廠調(diào)度員，他負責在Xcel大廈管理科羅拉多州路燈的開啟與關閉。要做好這項工作，瓊斯需要將用電需求與發(fā)電量結合在一起，控制風力發(fā)電機的開啟與關閉，從而更好地控制電力產(chǎn)出。風力發(fā)電機發(fā)電太多或太少都可能損壞電力設施，甚至還能讓一個地區(qū)停電。鑒于風力發(fā)電具有極大的波動性，所以，他的這項工作并不好做。
幾年前，像瓊斯這樣的電力調(diào)度員根本就不相信可以對給定時間內(nèi)的風能多少進行預測，有時候，預測結果與實際結果相差20%，有時候預報說可以發(fā)電，結果根本就沒風。解決辦法就是讓化石燃料發(fā)電廠一直開著，隨時受命。這種方法的成本很高，而且系統(tǒng)對風力發(fā)電的倚賴程度越高，成本就越高。NCAR研究應用實驗室的副主任威廉姆·馬奧尼表示，讓備用發(fā)電廠一直運行也意味著“在不斷朝空中排放二氧化碳，這不僅花錢，而且對環(huán)境也不好，可謂得不償失”。
NCAR的精準預測給了瓊斯足夠的信心來關閉一些空轉的燃料發(fā)電機，具體需要關閉多少，還得看預報。如果天氣又冷又潮，風力渦輪機上可能會結冰，導致轉速減慢或根本不轉，這時，瓊斯可能就需要把燃料發(fā)動機全部開啟來供電。但如果天氣風和日麗，瓊斯就可以關閉所有的快速反應備用電源，包括那些應對用電需求變化而準備的電源。在這樣的環(huán)境下，瓊斯可以用風力發(fā)電場提供的電來滿足用電需求：通過改變風力渦輪葉片的角度，讓其捕獲更多或更少的風，可以改變風力渦輪機的電能產(chǎn)出。Xcel Energy公司的計算機會告知風力發(fā)電廠需要生產(chǎn)多少電能；對幾百臺風力發(fā)電機進行控制，從而按需調(diào)整發(fā)電量。
NCAR和Xcel Energy的下一個目標是預測太陽能，但這一任務的難度要大很多。原因之一在于，Xcel無法獲悉私人太陽能發(fā)電板的發(fā)電量，所以，也不知道在陰天會失去多少電能。NCAR的太陽能發(fā)電預測系統(tǒng)將使用衛(wèi)星、天空攝像機、污染監(jiān)控器以及公用太陽能發(fā)電板提供的數(shù)據(jù)來推測此刻太陽能發(fā)電的電力產(chǎn)出。
那么，這種精準的太陽能、風能預測如何幫助我們更多地使用可再生能源從而顯著減少碳排放呢？NREL新能源系統(tǒng)集成部門的研究者們正在努力尋找風能和太陽能互補的方法。比如說，晚上的風能可以補充晚上太陽能的空缺。他們也在考慮將這兩套預測系統(tǒng)與智能洗碗機、熱水器、水處理站以及電動汽車加油站結合起來，在長期無風或陰天時也能供電。
以電動汽車為例，一輛汽車儲存的電力，根據(jù)電池組的大小，可以供一個家庭用半天到四五天。它復雜的電路能對用電時間、電力波動進行很好地控制，可以在風能波動時找到辦法滿足能源需求。只需要進行小小的改動，汽車的電池就可以存儲能量為家庭供電，甚至將剩余電量輸送到電網(wǎng)。盡管目前電動汽車的數(shù)量還不是太多，但在未來數(shù)十年內(nèi)，可再生能源占電力供應總量的30%到40%（現(xiàn)在風能占4%，太陽能不到1%），情況就不一樣了。
NREL的研究人員將30輛電動汽車放在碼頭上，讓它們與超級計算機上的模擬電網(wǎng)相互作用，從而預測如果數(shù)千輛汽車都聯(lián)入電網(wǎng)會發(fā)生什么情況。研究人員的想法是，電動汽車能將來自太陽能電池板的能量存儲起來，在夜晚的用電高峰時段為臨近的房屋供電，早上再花幾小時用風能為汽車充電。
雖然說這一點要真正成為現(xiàn)實還有一段時間，但NCAR的預測已經(jīng)產(chǎn)生了巨大的影響。去年一個風大的周末，電力需求很低，Xcel Energy公司創(chuàng)造了一項記錄：在一個小時內(nèi)，科羅拉多州用電量的60%來自風力發(fā)電。Xcel Energy可再生能源部門的主管德雷克·巴特雷特說：“幾年前，這一比例會將調(diào)度員嚇個半死，因為風太不穩(wěn)定，他們不知道是否會突然失去所有的電力，但我們已經(jīng)實現(xiàn)了突破，這一紀錄會下降?！保?
