一、講座主題：極端天氣下的新能源功率預(yù)測
二、講座時間：2024年11月8日 星期五 14:00-17:00
三、講座地點：線上直播:https://wlwth.xetslk.com/sl/24H6SR（聯(lián)系人：王航杰15321299518）
四,、主講人信息：
（一）主講人：王錚
主講人簡介：王錚，中國電科院新能源研究所預(yù)測預(yù)報技術(shù)研究室副主任,，主要研究方向為新能源發(fā)電功率預(yù)測及不確定性評估,，牽頭省部級科技項目3項，核心參與國家級科技項目5項,。在國內(nèi)率先提出了風電功率概率預(yù)測方法,，發(fā)明了基于非參數(shù)回歸的風電場理論功率計算方法，提出了低溫寒潮天氣風電功率預(yù)測技術(shù),，創(chuàng)建了新能源發(fā)電功率自適應(yīng)組合預(yù)測方法,，推動了我國新能源預(yù)測由離線運行轉(zhuǎn)變“云”+“端”協(xié)同運行，以第一作者或通訊作者發(fā)表SCI論文2篇,、EI論文5篇,，授權(quán)發(fā)明專利36項，牽頭編寫國際標準1項,、國家標準1項,，主要參與編寫國家標準1項、行業(yè)標準3項,，編寫專著2部,，獲省部級特等獎1項、一等獎7項,。
講座內(nèi)容：分享雨雪冰凍等極端天氣的發(fā)生情況,，介紹近年來極端天氣對電力電量平衡的影響情況，報告中國電科院在電網(wǎng)應(yīng)對極端天氣影響方面的相關(guān)研究和實踐,。
（二）主講人：鄭婷婷
主講人簡介：鄭婷婷 國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司電力科學研究院專責,，高級工程師，國家電網(wǎng)公司2024年科技類青年托舉人才,，現(xiàn)任國網(wǎng)內(nèi)蒙古東部電力有限公司電力科學研究院新能源監(jiān)督與檢測專責,。先后從事過電能質(zhì)量評估、電能質(zhì)量技術(shù)監(jiān)督,、特高壓調(diào)試,、新能源功率預(yù)測技術(shù)和新能源消納等專業(yè)工作。曾獲多項省部級科技創(chuàng)新獎勵,，參與多項國網(wǎng)總部項目,、省公司項目和技術(shù)創(chuàng)新項目。
講座內(nèi)容：介紹新能源資源特性,，常見天氣系統(tǒng)對新能源出力的影響,，新能源功率預(yù)測技術(shù)、標準和管理要求,，寒潮天氣對新能源功率預(yù)測的影響案例,。
（三）主講人：鄧韋斯
主講人簡介：鄧韋斯，博士,，現(xiàn)任中國南方電網(wǎng)電力調(diào)度控制中心水電及新能源處主管,，高級工程師，主要從事新能源,、新型儲能的調(diào)度運行管理,。任CIGRE NGN委員、獲中國電機工程學會第七屆“青年人才托舉工程”托舉人才,，主持南網(wǎng)公司重點科技“掛帥”項目“新能源多時空尺度精確預(yù)測技術(shù)研究”,，多次參與國家級、省級重點研發(fā)計劃,，多次獲省部級,、南方電網(wǎng)公司科技獎等獎勵。曾在國內(nèi)外期刊發(fā)表論文多篇,，其中多篇論文被SCI和EI等權(quán)威數(shù)據(jù)庫收錄,。參與編制多項國家標準、行業(yè)標準,、企業(yè)標準,。
講座內(nèi)容：在新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建中，新能源功率預(yù)測的價值日益凸顯,。為了提升新能源功率預(yù)測準確性,，南網(wǎng)總調(diào)率先實施了全國首個新能源功率預(yù)測價值生態(tài)圈培育計劃，通過邀請全球范圍內(nèi)優(yōu)秀算法團隊參與新能源預(yù)測比拼,，集眾家之所長,，極大地激發(fā)了算法創(chuàng)新的活力，促進深度合作與資源共享,，形成了良性循環(huán),。
自2023年培育計劃實施以來，南方區(qū)域風電和光伏日前預(yù)測準確率分別達到了88%和93%,，全面超越了考核要求,，成功構(gòu)建了涵蓋氣象服務(wù)機構(gòu)、預(yù)測廠家,、高等院校,、科研院所、新能源發(fā)電企業(yè)及電網(wǎng)調(diào)度機構(gòu)的新能源功率預(yù)測價值生態(tài)圈。未來,，培育計劃將繼續(xù)開拓創(chuàng)新,，緊密貼合行業(yè)需求，深度挖掘價值創(chuàng)造新潛力,，為新型電力系統(tǒng)的構(gòu)建貢獻更多力量,。
（四）主講人：潘世賢
主講人簡介：潘世賢，南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司綠色能源研究員,，電氣工程專業(yè),，工學碩士，主要從事新能源功率預(yù)測,、電力系統(tǒng)運行與控制,、新能源發(fā)電技術(shù)等技術(shù)研究，深度參與公司自主研發(fā)的“夸父”新能源高精度功率預(yù)測系統(tǒng)開發(fā),，申請功率預(yù)測相關(guān)專利10余項,。
講座內(nèi)容：隨著新型電力系統(tǒng)的發(fā)展以及新能源大規(guī)模裝機并網(wǎng)，新能源預(yù)測業(yè)務(wù)在數(shù)字電網(wǎng)領(lǐng)域的重要性日益凸顯,，然而,，目前新能源功率預(yù)測準確率的提升遭遇了技術(shù)瓶頸，特別是在極端天氣場景下,，功率預(yù)測精度顯著下降,。針對新能源功率預(yù)測訓練耗時長、模型復(fù)雜度較低,、模型參數(shù)缺乏深度調(diào)優(yōu),、難以支撐大規(guī)模人工智能模型訓練等問題，南方電網(wǎng)人工智能科技有限公司正在研究基于并行異構(gòu)算力集群的新能源發(fā)電功率高精度云預(yù)測技術(shù),。
本解決方案可以提供低成本,、高時效性、高精度的功率預(yù)測服務(wù),，更好地應(yīng)對新能源發(fā)電的波動性和不確定性,，提高電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
（五）主講人：趙永寧
主講人簡介：趙永寧,，中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院引進高層次優(yōu)秀人才,，副教授，電氣工程系副系主任,，全球前2%頂尖科學家,。英國卡迪夫大學博士后研究員，丹麥技術(shù)大學訪問學者,。IEEE PES中國區(qū)教育委員會理事,，CIGRE中國青年專家委員會（NGN 中國）委員,，CIGRE中國國家委員會B5專委會委員。長期從事新能源發(fā)電預(yù)測與并網(wǎng)調(diào)度控制領(lǐng)域的研究工作,，主持/參與國家重點研發(fā)計劃,、國家自然科學基金項目、國家/省部級重點實驗室開放基金等十余項,，在國內(nèi)外頂級期刊上發(fā)表SCI/EI期刊論文40余篇,，多篇論文入選中國電機工程學會優(yōu)秀期刊論文,、中國知網(wǎng)高被引論文,。《電力系統(tǒng)保護與控制》,、《電力建設(shè)》等期刊青年編委,，《電力系統(tǒng)自動化》、《高電壓技術(shù)》等期刊優(yōu)秀審稿專家,。
講座內(nèi)容：精準的功率預(yù)測是應(yīng)對大規(guī)模風電并網(wǎng)不確定性,，保障新型電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行的重要技術(shù)手段。以寒潮,、大風等為代表的極端天氣頻發(fā),，風電出力呈現(xiàn)出更為復(fù)雜的隨機性，亟需研究極端天氣對風電場運行和風電功率的影響機理,，開發(fā)適應(yīng)極端天氣條件的風電功率預(yù)測方法,。報告圍繞極端天氣條件下的風電功率預(yù)測問題，以大數(shù)據(jù)分析和人工智能為技術(shù)框架,，分析風電功率和氣象變量的時頻波動特性,，介紹天氣和風電功率波動過程的分類和匹配方法；討論不同極端天氣類型的定義和判別方法,，基于對極端天氣的全過程分析和此過程下的風機運行特征,，提出風電場功率損失預(yù)測方法；針對極端天氣的樣本稀缺問題,，介紹基于小樣本特征學習與擴充的極端天氣訓練樣本生成技術(shù),；考慮各個預(yù)測環(huán)節(jié)的特點以及各類模型差異性，提出面向極端天氣條件的風電功率組合預(yù)測和集成預(yù)測方法,，有效提升預(yù)測精度,，為新型電力系統(tǒng)調(diào)度控制提供可靠的決策支撐。
（六）主講人：張國維
主講人簡介：張國維,，華北電力大學經(jīng)濟與管理學院講師,，中國科學院數(shù)學與系統(tǒng)科學研究院運籌學博士。主要研究方向為運籌優(yōu)化與機器學習,，特別是在能源與電力系統(tǒng),、物流與供應(yīng)鏈管理等方向的應(yīng)用,，在《Energy Conversion and Management》、《Energy》等期刊發(fā)表論文10余篇,，主持國家自然科學基金青年項目1項,、中國博士后科學基金面上項目1項，參與國家重點研發(fā)計劃子課題2項,。
講座內(nèi)容：風電是一種資源豐富,、極具發(fā)展?jié)摿Φ那鍧嵖稍偕茉础,！半p碳”目標背景下,，風電戰(zhàn)略意義愈發(fā)凸顯，未來我國風電裝機容量將持續(xù)保持強勁的增長勢頭,。然而,，風電的間歇性和隨機性給電力系統(tǒng)運行調(diào)度造成了嚴峻的挑戰(zhàn)，風電滲透率的快速提高對風電功率預(yù)測的準確性和魯棒性都提出了更高的要求,。準確可靠的風電功率預(yù)測可以有效地描述和刻畫風電出力的不確定性,，對保障電力系統(tǒng)運行安全、提高風電消納水平至關(guān)重要,。深度學習為處理各種復(fù)雜任務(wù)提供了新的解決思路,，為風電功率預(yù)測創(chuàng)造了新的機遇，探索如何將深度學習有效地應(yīng)用到風電功率預(yù)測的研究中具有重要的意義,。本報告從深度學習建模,、深度學習魯棒性等方面探討了風電功率預(yù)測的魯棒深度學習方法。