中国储能网讯：智慧风能和太阳能

撰稿：《技术评论》杂志资深编辑凯文·布利斯。

大数据和人工智能使人们能对天气或能耗进行更精确地预测，从而能将更多可再生能源整合进电网。

突破点：对风能和太阳能进行超精确的预测。

为什么它很重要：处理好可再生能源的间歇性问题对于其日常运用至关重要。

主要参与者：美国Xcel Energy公司、通用电气（GE）电能公司、美国国家大气研究中心。

在美国科罗拉多州东部开阔的平地上，风能发展得如火如荼。科罗拉多是风强排名第11的州，并且每年拥有250多个阳光充足的日子。自从2011年起，这里已经建成了3个大型风力发电厂，今年也将会有一个风力发电厂开工建设。

数百个涡轮机每隔几秒就会对风速和能量输出进行记录；每隔5秒，它们就会朝160公里外的美国国家大气研究中心（NCAR）的高性能计算机发送数据。在NCAR，人工智能软件会对这些数据以及气象卫星、气象站和该州其他风力发电厂传回的数据进行处理，结果使风能预测达到前所未有的精度，这就使科罗拉多州能以更低的成本使用更多可再生能源。

这种超精准的预测有助于能源公司解决风能面临的最大一个问题：其间断性（或者说间歇性）。对公用设施来说，使用少量风能完全没有问题。但使用大量风能的公用设施需要后备电源，从而预防风力的突然消失。这些备用发电站一般都通过燃烧化石能源供电，不仅昂贵而且肮脏。如果能更精确地对风能进行预测，公用设施可以削减备用发电站的需求。

在这些精准预测出现之前，为科罗拉多州提供大多数电能的Xcel Energy公司刊登了一些广告，反对一项提案——可再生能源仅占其总能源的10%，该公司认为，这一提案会使电力成本在接下来的20年内增加15亿美元。部分仰仗预计能力的提高，Xcel公司的广告取得了预期的效果。现在，可再生能源可占其总能源的30%，该公司表示，这一目标很容易达到，还可以更高。

早在2009年，NCAR就发布了简单版的预测系统，但去年是取得突破的一年，预测的精确度显著提高，预测为Xcel公司节省的金钱几乎等于前3年的总和。目前，NCAR正在测试针对太阳能的预测系统。

美国国家可再生能源实验室（NREL）主任布莱恩·汉尼根表示，对这些预测的细节进行挖掘，可以研发出更灵活可靠且高效的电力系统，这有望使美国的碳排放量大幅降低；另外，使用超级计算机模拟还可以找到扩大可再生能源规模的方法。

没人能比戴顿·琼斯更关心风能能否融入电网中，琼斯是Xcel Energy公司的一名电厂调度员，他负责在Xcel大厦管理科罗拉多州路灯的开启与关闭。要做好这项工作，琼斯需要将用电需求与发电量结合在一起，控制风力发电机的开启与关闭，从而更好地控制电力产出。风力发电机发电太多或太少都可能损坏电力设施，甚至还能让一个地区停电。鉴于风力发电具有极大的波动性，所以，他的这项工作并不好做。

几年前，像琼斯这样的电力调度员根本就不相信可以对给定时间内的风能多少进行预测，有时候，预测结果与实际结果相差20%，有时候预报说可以发电，结果根本就没风。解决办法就是让化石燃料发电厂一直开着，随时受命。这种方法的成本很高，而且系统对风力发电的倚赖程度越高，成本就越高。NCAR研究应用实验室的副主任威廉姆·马奥尼表示，让备用发电厂一直运行也意味着“在不断朝空中排放二氧化碳，这不仅花钱，而且对环境也不好，可谓得不偿失”。

NCAR的精准预测给了琼斯足够的信心来关闭一些空转的燃料发电机，具体需要关闭多少，还得看预报。如果天气又冷又潮，风力涡轮机上可能会结冰，导致转速减慢或根本不转，这时，琼斯可能就需要把燃料发动机全部开启来供电。但如果天气风和日丽，琼斯就可以关闭所有的快速反应备用电源，包括那些应对用电需求变化而准备的电源。在这样的环境下，琼斯可以用风力发电场提供的电来满足用电需求：通过改变风力涡轮叶片的角度，让其捕获更多或更少的风，可以改变风力涡轮机的电能产出。Xcel Energy公司的计算机会告知风力发电厂需要生产多少电能；对几百台风力发电机进行控制，从而按需调整发电量。

NCAR和Xcel Energy的下一个目标是预测太阳能，但这一任务的难度要大很多。原因之一在于，Xcel无法获悉私人太阳能发电板的发电量，所以，也不知道在阴天会失去多少电能。NCAR的太阳能发电预测系统将使用卫星、天空摄像机、污染监控器以及公用太阳能发电板提供的数据来推测此刻太阳能发电的电力产出。

那么，这种精准的太阳能、风能预测如何帮助我们更多地使用可再生能源从而显著减少碳排放呢？NREL新能源系统集成部门的研究者们正在努力寻找风能和太阳能互补的方法。比如说，晚上的风能可以补充晚上太阳能的空缺。他们也在考虑将这两套预测系统与智能洗碗机、热水器、水处理站以及电动汽车加油站结合起来，在长期无风或阴天时也能供电。

以电动汽车为例，一辆汽车储存的电力，根据电池组的大小，可以供一个家庭用半天到四五天。它复杂的电路能对用电时间、电力波动进行很好地控制，可以在风能波动时找到办法满足能源需求。只需要进行小小的改动，汽车的电池就可以存储能量为家庭供电，甚至将剩余电量输送到电网。尽管目前电动汽车的数量还不是太多，但在未来数十年内，可再生能源占电力供应总量的30%到40%（现在风能占4%，太阳能不到1%），情况就不一样了。

NREL的研究人员将30辆电动汽车放在码头上，让它们与超级计算机上的模拟电网相互作用，从而预测如果数千辆汽车都联入电网会发生什么情况。研究人员的想法是，电动汽车能将来自太阳能电池板的能量存储起来，在夜晚的用电高峰时段为临近的房屋供电，早上再花几小时用风能为汽车充电。

虽然说这一点要真正成为现实还有一段时间，但NCAR的预测已经产生了巨大的影响。去年一个风大的周末，电力需求很低，Xcel Energy公司创造了一项记录：在一个小时内，科罗拉多州用电量的60%来自风力发电。Xcel Energy可再生能源部门的主管德雷克·巴特雷特说：“几年前，这一比例会将调度员吓个半死，因为风太不稳定，他们不知道是否会突然失去所有的电力，但我们已经实现了突破，这一纪录会下降。”（