一、講座主題：極端天氣下的新能源功率預測
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測預報技術(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測技術(shù)，創(chuàng)建了新能源發(fā)電功率自適應組合預測方法，推動了我國新能源預測由離線運行轉(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，新能源功率預測技術(shù)、標準和管理要求，寒潮天氣對新能源功率預測的影響案例。
（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，新能源功率預測的價值日益凸顯。為了提升新能源功率預測準確性，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)建了涵蓋氣象服務機構(gòu)、預測廠家、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測系統(tǒng)開發(fā)，申請功率預測相關(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)，新能源預測業(yè)務在數(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，功率預測精度顯著下降。針對新能源功率預測訓練耗時長、模型復雜度較低、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、高精度的功率預測服務，更好地應對新能源發(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?！峨娏ο到y(tǒng)保護與控制》、《電力建設》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：精準的功率預測是應對大規(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)適應極端天氣條件的風電功率預測方法。報告圍繞極端天氣條件下的風電功率預測問題，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測和集成預測方法，有效提升預測精度，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)、物流與供應鏈管理等方向的應用，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??！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雜任務提供了新的解決思路，為風電功率預測創(chuàng)造了新的機遇，探索如何將深度學習有效地應用到風電功率預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測的魯棒深度學習方法。