中國儲能網訊：2024年，德國的可再生能源發(fā)電量占比已達到62.7%，棄電率維持在3%左右，年均停電時間約為12分鐘。在高比例可再生能源的背景下，德國電力系統(tǒng)正面臨前所未有的挑戰(zhàn)，主要體現在可再生能源出力預測、電力現貨市場運行和電網調度管理這三個領域。隨著人工智能在電力系統(tǒng)應用的不斷進步，德國電力轉型的未來圖景越發(fā)清晰。從技術突破到市場優(yōu)化，這一進程不僅有望顯著降低電力系統(tǒng)成本，還可能讓德國早日實現碳中和目標。
在出力預測領域的應用
德國在可再生能源預測領域采用了多種天氣模型，包括常規(guī)天氣模型、異常天氣模型、農業(yè)天氣模型、滑雪天氣模型以及天氣指紋方法等。這些模型的預測精度依賴于高質量的測量數據，例如風機上的氣象測量點數據、撒哈拉沙塵暴預測數據、霧氣測量數據、雷達測量數據（如云層運動）以及衛(wèi)星測量數據等。德國氣象局開發(fā)了能源領域的專用大模型，不斷提升預測效率。為適應電力現貨市場的高要求，發(fā)布時間從2小時縮短至5分鐘。這些改進顯著提高了預測精度，例如，風電預測誤差降至2%～4%，光伏預測誤差降至5%～7%。
盡管取得了進展，但實踐中仍暴露出兩大問題：一是現有非線性數學模型的精確性不足，例如，天氣指紋方法在某些情況下能提供比大模型更準確的結果；二是不同模型在時間和區(qū)域上的拼接過程較為復雜，將觀測數據整合到數值模型中仍需依賴人工的物理數值模型支持。這種數據同化是數值天氣預報的核心技術。過去60年中，這一技術通過傳統(tǒng)方法（如變分技術和集合卡爾曼濾波器）一直沿用至今，成為數值天氣預報的重要基礎。
為解決上述問題，2024年6月，德國氣象局推出了一種全球首創(chuàng)的人工智能大模型（AI-Var），將數據同化方法與深度學習技術結合，可以快速優(yōu)化數據與大模型的結合，使數據同化過程更加高效，不再單純依賴算力支持。
與傳統(tǒng)天氣模型相比，該人工智能模型不再依賴傳統(tǒng)的天氣數學模型，而是通過深度學習，實現了復雜非線性數學問題更高效地并行處理。
AI-Var大模型為未來全數據驅動的天氣預報系統(tǒng)奠定了堅實基礎，在天氣預測領域實現了革命性突破，彌補了谷歌 AI 氣象模型（GenCast）和神經網絡技術的不足。
精準的天氣預測和可再生能源出力預測，為電力現貨市場提供了更可靠的供需數據支持，人工智能在優(yōu)化市場交易和應對波動性中發(fā)揮了重要作用。
可再生能源發(fā)電出力的間歇性與波動性，是對現貨市場的價格穩(wěn)定性的挑戰(zhàn)，但也為市場參與方創(chuàng)造了更多盈利機會。例如，通過人工智能優(yōu)化充放電策略，電池儲能系統(tǒng)能夠在價格波動中實現利潤最大化。
相比傳統(tǒng)商業(yè)模式，通過人工智能優(yōu)化的電力交易，售電商收入增幅可超過60%。其操作方式類似于股票市場中的趨勢跟蹤算法。趨勢跟蹤模式的盈利能力通常為套利模式的三倍以上。
然而，市場趨勢隨時可能反轉，帶來追高或低賣的風險并導致損失，風險較高，因此更適合長期市場。這一創(chuàng)新還穩(wěn)定了市場價格，讓人工智能助力能源市場上的參與者實現雙贏。
基于精準的天氣預測與市場優(yōu)化，人工智能在電網調度中的應用潛力將進一步提升。海量測量數據和低成本天氣預測將進一步提升可再生能源的預測速度和精度。這為平滑現貨市場價格曲線和解決電網過載問題提供了重要支持。根據對2030年、2040年和2050年三個場景的預測，集中式儲能設施和人工智能在現貨市場的廣泛應用將顯著降低現貨市場的價格，助力解決電力轉型帶來的電價上漲難題。
在電網運行中的應用
隨著可再生能源設備價格的不斷下降，電網運行費用逐漸成為影響電費的主要因素之一。在德國，再調度和治愈性調度等運行操作措施是當前研究的兩個重點方向。其中基于天氣預測的48～72小時潮流預測是新型調度模式的基礎。
再調度是通過調整可再生能源發(fā)電和傳統(tǒng)電廠出力，以“一升一降”的方式解決電網過載問題，保持系統(tǒng)平衡的措施。德國通過再調度2.0進一步完善了配電網的棄電管理措施，要求將可再生能源棄電納入再調度機制。具體來說，功率超過100千瓦的分布式可再生能源必須接受調度控制，以確保系統(tǒng)平衡，減少棄電量和負電價對系統(tǒng)的影響。
德國正在將再調度2.0升級為再調度3.0，計劃取消對可再生能源發(fā)電功率的限制，將措施覆蓋范圍進一步擴大至包括家庭光伏、熱泵及儲能設施。這一升級依賴于“可控智能電表”的推廣，以及更加先進的通信與安全技術。
當前，研究工作的重點是開發(fā)安全且可擴展的物聯網解決方案，推動人工智能和機器學習技術在預測、再調度3.0優(yōu)化以及分布式設備控制中的廣泛應用。通過邊緣計算與云網格技術，確保電網安全，即使部分區(qū)域出現問題，其他區(qū)域仍能維持正常再調度。
為了保障電網的安全運行和經濟性，德國電網企業(yè)采用了治愈性調度方法。這種方法通過新型系統(tǒng)保護策略，使電網在發(fā)生故障時能夠迅速恢復到安全狀態(tài)，其目標是在正常運行時，雙線路的輸送能力接近100%。當故障發(fā)生時，非故障線路短暫過載，網絡助推器（電池）介入解決過載問題，使得系統(tǒng)迅速恢復正常。隨后，通過使用電轉熱設備、調整發(fā)電計劃、啟動備用電廠、優(yōu)化潮流等措施接替電池。這一過程類似一次、二次、三次調頻之間的過渡。目前，治愈性方法在輸電網上已進入試點階段，配電網也啟動了相應研究項目。研究項目包括利用大功率充電樁和大型熱泵實現治愈性調度。
盡管治愈性方法顯著提升了輸電網的利用效率，但其推廣仍需克服海量場景計算與動態(tài)電網拓撲的復雜性。目前，人工智能尚未完全解決因電網拓撲動態(tài)變化引發(fā)的高復雜性問題，但相關研究正在積極推進中。
在日前市場，德國在再調度和治愈性調度中堅持“先市場、后電網”策略，在大尺度預測的基礎上，充分利用慢速且低成本的靈活性資源，有望進一步降低電網費用，從而減輕電力轉型的總體成本。
隨著電制氫、電轉熱、熱泵、調峰電廠和網絡助推器（電池）的逐步投入運行，組合優(yōu)化形式不斷增多。預計到2035年，德國將建成一個靈活性市場，通過AI優(yōu)化電網拓撲連接方式，徹底解決電網計算并行化難題，推動電網調度的重大變革。
