北京旗云创科总经理王永详解光热资源监测产业

2017年9月22-23日，2017第二届德令哈光热大会在青海省德令哈市举行。北京旗云创科科技有限责任公司总经理王永以“Solar+光热资源监测——助力中国光热发电产业腾飞”为题进行了主旨报告。

以下是王永演讲全文：

王永：今天非常荣幸有这样一个机会跟大家做这方面的交流，也特别感谢组委会能给我们这样一个交流的机会。刚刚上海电力设计院冯总提到，光热资源评估引领光热电站的建设，要建立全国性的、战略性的光热资源评估平台，这是十分必要的。为什么？光照作为电站的动力输入，它在对它评估的准确性，很大程度上是影响电站的设计指标的。

今天我给大家做的报告是Solar+光热资源监测助力中国光热发电产业腾飞。什么叫Solar+呢？从光热资源评估的角度，在电站建设初期更准确的评估这个地区的光热资源。从这个角度来说在电站的经济性指标设计方面能够提升我们的光热资源的利用。在电站的运维过程中，我们时刻需要评估电站的发电效率，这时候我们就需要知道光照的资源是什么状态跟我们发电的效率做一些比对，这个时候可以评估、跟踪电站的发电效率，然后做后期的改进。另外，是光功率的预测，我们在后期电站的配输电过程中，需要对电站的未来发电功率情况做一些评测，大概是这几个方面。

关于我们公司的介绍，我们公司还是比较年轻的，我们公司2012年才成立，我们公司团队有几个博士，还有几个研究生，主要来自气象和环境行业。我本人2012年之前在德国能源与气候研究所，从事一些气候方面相关的评估工作。

经过这几年的努力，我们在新能源行业的发展，我们具备了国家高新，包括中科院高新以及ISO的管理体系。在战略合作方面，我们跟中国科学院大气物理研究所，我们合作的方向是数值预报模式的开发和改进，包括气象监测设备的研发，这一块对后期电站光功率预测有很强的支撑作用。

另外，我们跟华北电力大学做光功率预测工作，也开展一些服务。我们还跟南京信息工程大学，在我们国家它是气象和环境方面研究实力最强的大学，我们跟这个大学建立了太阳辐射监测联合实验室，在2015年9月份成立，这个实验室成立的目的是做高精度太阳辐射监测的研究，还有太阳能资源评估的研究，还有数据的修复，包括设备如何校准等等。

这是我们在2015年成立的联合实验室，当然这个联合实验室同时还是世界气象组织的培训基地。在过去的这两年里面，总共支持的国家研究项目，跟辐射相关的研究项目一共有四个，研究生一共培养了八个。在世界气象组织的气象人员，包括我国的气象人员培训方面，总共参与培训的人大概有4700人。

这是我们这两年在光伏和光热这一块所做的工作，主要做的是太阳辐射监测的咨询和相关的监测设备。这是2016年我们与太阳辐射监测主题获得了十大亮点企业。

关于目前的光热产业发展的状况，前面各位老总已经介绍的比较多了。它是电站的规划厂址选址的重要因素，也是电站运维的重要步骤。围绕着这一块，我们所做的一些工作主要是资源的评估、厂址的选择、电站的运维，包括光功率预测，实际上从这几个方面对电力行业做一些支撑。

我们刚刚讲了Solar+是什么情况，提高电站的收益率和环境的监测数据，大家觉得有没有用，当然在前面这些电站的建设过程中，相对来说比较粗放一些。我们可能没有做的那么细致，根据我们跟国外项目的交流，包括国内目前运作的项目情况来看，光热资源评估，电站的运维和光功率的预报，它可以为我们带来的损失可能不仅仅是1%。当然对于光热电站来说1%也是相当客观的数字。

另外，为了准确的测量监测环境数据，这个时候对监测设备的选择也是非常关键的，后面我会讲到监测设备它的响应时间、各种指标对我们的监测得到不一样的结果。选择不同的设备监测相互之间的差距可以达到5%到30%，准确度与设备，并不是环境设备放在那里可以很好的监测，并不完全是这样的，这里恰当的维护，对设备做正确的维护也是非常关键的。如果说我们对设备没有正确的进行维护的话，监测出来数据的偏差也可以达到5%到20%。

还有就是数据的质量，其实我们监测的数据受到各种环境的影响，比如说在冬天结霜，有虫子和鸟飞过都会产生监测的异常值，对这些数据要做控制。光功率预测，其实它最大的决定因素就是你给它输入的观测数据对不对，如果观测数据存在5%或者10%的偏差，这时候你预测出来的结果就不会好于这个状况。随着设备的应用，传感器会发生一些衰减，这时候每年或者是定期对设备做一些校准工作也是十分必要的。

因为是光热电站，所以主要说一下关于直射的监测，这是国际上最标准的监测方式，使用一个追踪器，这个追踪器上面放一个直接辐射表。也就是说，这是一个三维的追踪设备，要求这个直射表时刻对着太阳，这时候它要求追踪器的精度要在0.5度范围内对着太阳。但是因为大气中间有的时候水汽和污染物会造成光照的折射，这时候它不在那个位置了。所以在追踪平台上，还要有一个四象限的追踪器，把它校准到一定的程度，大概是这么一个情况。

这时候要求一个是追踪精度，我们要求的很高。另外一块是辐射表响应时间，因为太阳一直在移动，同时太空中云的变化也很快。大家在德令哈可能这几天也注意到，天空中的云变化非常快，一会儿就消失消散了，这时候我们要求传感器的响应速度越快越好，这两块是最关键的。

为什么？我们看这个图就可以感受到，这是晴天直接辐射的数据，它基本上是很平稳的。当存在云的时候，我们可以看到在瞬间一两秒钟的时间，这个地区的直接辐射就可以从800或者是上千瞬间可以降到0的程度，为什么刚才我们讲到直射表的响应速度要比较快。

这里提到了现在大家遇到一个非常棘手的问题，如果说我们光热电站进场跟云发生变化和移动过来的时候，这时候我们如何来调配进场定日镜的对准，包括反射角度，我们如何做呢？这时候我们需要有一个提前的预知，我提前要预测到未来五分钟、十分钟、十五分钟或者是三十分钟之内太阳的位置，包括太阳遮挡的情况，这个时候我来布局定日镜到底怎么样去匹配工作，这里是一个超临近光功率预测的事情，我们正在做这件事情，我们跟中国科学院大气物理所他们委托我们做这个工作，一个是结合气象预报的工作，华北电力大学在光功率方面积累的方法和经验，我们跟美国新泽西理工学院做了图像识别方法来做这个工作，通过对云的识别来做未来0到30分钟光功率的预测。

预测总体的方案是这样的，首先我们要做预测的时候必须要有观测数据，这时候我们使用了高精度的测光站，观测到直接总辐射、散射辐射，大家知道光热电站直接辐射观测就好了。刚才冯总也讲到其实天空中会有沙尘和污染物，我们说的PM2.5，包括水汽等等，这些东西会对日照进行散射。这个时候我监测直射的同时，从很大的角度上来评估这个地方的气溶胶污染物对于这个地区光照资源的影响，实际上是这么一个状态。

还有一个非常重要的是测云的变化，我们还有一些其他的像温度、湿度、降水等辅助的气象环境数据，这个时候我们会把测到的云数据，采用神经网络的算法做一些识别，判断出来未来0到30分钟云到底是怎么变化的，云的移动方向是什么。这时候我们可以做的工作实际上是0到30分钟，它是一个极限。因为观测的范围很有限，比如说观测50公里范围之内。这时候为了预测30分钟到几个小时的预报，我们需要结合卫星的观测数据，卫星的云图，因为它可以观测到大范围云的变化情况。我们结合卫星的云图加上天空成象仪可以做到未来几个小时的光资源的预报。

如果说我们还希望做更长的，比如说做到十几个小时或者是一天的数据，这个时候我们必须结合气象预报模式，实际上就是现在国家气象局做的一些预报用的这种方法。另外一块是再结合神经网络的算法，对于气象模式输出来的数据，再加上前面我们提到的天空层象仪的云图和卫星云图结合在一起，我们做一些感知的算法，包括最优的组合预测，这时候我们预测出来的一个是对太阳辐射做的预报，通过这个我们可以做光功率的计算，这是最基本的。

实际上这里面的工作分成三个部分，一个部分是超临近的预报，这一块的工作我们基本上已经完成，可以做到0到30分钟的预报。第二块工作现在我们正在做，要做30分钟到6个小时，也就是短时的预报，未来几个小时的。第三块是我们想做短期的预报，6个小时到未来几天的预报。

这里给出一些简单的预报结果的案例，黑色的线实际上是观测直接辐射的情况，红色的差实际上是我们做的未来预报的情况，这条线实际上是起报点，从这个点开始预报未来15分钟到30分钟，这时候我们可以看，当时间过去之后我们把观测的结果跟预报的结果做一个对比，对于大片的这种云的情况来看，我们预测的情况跟实际的结果是非常吻合的。

当云要把太阳遮住的情况，另外是太阳从云里面出来情况的预报，中间这张图从这里开始预报，预报的结果基本上是比较吻合的。这里有另外一种情况，天空中云的状态非常复杂，我不知道大家有没有注意看一看德令哈地区天上的云，实际上它有很多层，有的很薄的像纱一样，这个时候预报的难度非常大，有一些薄云再加上厚云，我们可以看做了这样的预报，预报的趋势是没有问题的，但是它们之间预报的偏差相对来说有点大，这时候我们在寻求其他的解决办法，这是我们正在做的一些工作。

最后，我们希望Solar+的服务，希望能够从数据的监控、光资源的正确监控方法，恰当的评估方法，从这个角度来提升太阳能利用的效率。实际上我们建一套世界上标准最高的监测站也就是几十万块钱，这对电站的投资来讲是很值得的，非常感谢大家。