氣量預測為綠能發展後勤部隊,沙國科學家加速研發風能預測模型

新聞來源:氣量預測為綠能發展後勤部隊,沙國科學家加速研發風能預測模型

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再生能源可以說是靠天吃飯的產業,天晴便有太陽能綠電,風大亦有風力發電助力,但若遇上多雲陰天、高壓無風時期,再生能源發電量就大打折扣甚至歸零,因此精準的氣象預測也是發展綠電的首要條件,方便電網調度電力穩定供需。
如果要快速且精確地調度風電,我們需要未來幾小時內的風速、風向等預測數據,這兩項都會因為時間與空間不斷變化,因此若沙烏地阿拉伯立志要在 2030 年裝置 9GW 陸上風電,預測模型不可少。
對此,阿布都拉國王科技大學(KAUST)團隊觀測沙國全國 28 座風力發電廠每小時數據,研發出全新的預測模型,過去的風力發電預測主要都是分別處理風速和風向數據,但團隊對風速和風向聯合建模,KAUST 前博士後 Amanda Lenzi 表示,「這讓我們可以透過部分風電廠,改善幾分鐘到幾小時、一小塊區域到整個大陸的性能預測狀況。」
團隊表示,風雖然多變,但仍有跡可循,可以透過強烈的風來觀測走向,若單看「風速」還是會有誤差,雙變數才能提供更完整的資料,因此 Lenzi 和團隊負責人 Marc Genton 主要是透過東西向和南北向等方向性因素,建立時空模型(spatio-temporal model),模型也有效顯示空間與時間的變相統計值,進而提高運算效率。

Lenzi 指出,團隊能從幾個站點推算出完整的預測,也能以最快的時間,繪製出數小時內沙烏地阿拉伯的高空間解析風速圖,且模型還可以提供預測不確定性數據,這些資料對風場來說也是頗為重要。Lenzi 表示,沙烏地阿拉伯能源目標是建置多元電力,目前正著眼提高太陽能、風力發電等再生能源在電網的比例。
為了降低對石油與天然氣的依賴,根據該國規劃,期望在 2030 年將再生能源發電比例從現在的 2% 提高到 50%,未來 9 年內建蓋 30 座太陽能及風力發電廠,所需金額高達 500 億美元,短期目標則是到 2024 年將再生能源發電量提高至 27.3GW。
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