Климатическое обслуживание для недорогой ветроэнергетики

Возобновляемые источники энергии занимают центральное место в глобальной деятельности по переходу к менее углеродоемким экономикам, которые поддерживает Цели в области устойчивого развития (ЦУР). В настоящее время на сектор энергетики приходится свыше двух третей глобальных выбросов парниковых газов (Глобальный совет по ветроэнергетике (ГСВЭ) 2016). Следовательно, глобальный переход к низкоуглеродному будущему предполагает кардинальное и всеобъемлющее изменение всего сектора энергетики (Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) и Международное энергетическое агентство 2016).1, 2

Возобновляемая энергия поступает от природных источников, таких как солнечный свет, ветер, дождь, приливы, растения и геотермальное тепло. Все эти источники предлагают выгоды в плане окружающей среды, экономики и энергетической безопасности. Но они также создают серьезные проблемы. В частности, на выработку и оперативное планирование энергии из возобновляемых источников сильное влияние оказывают погода и климат, которые обусловливают большие колебания как в энергоснабжении, так и в спросе на энергию. Поэтому Глобальная рамочная основа для климатического обслуживания (ГРОКО) является ведущей международной инициативой для повышения качества, количества и степени применения климатической информации и прогнозов в поддержку принятия решений производителями возобновляемой энергии (Hewitt et al. 2012).

Инициатива ГРОКО под руководством ВМО координирует деятельность ООН, правительств и организаций в области развития научно обоснованной климатической информации для различных чувствительных к климату отраслей. Она ориентирована на то, чтобы учитывать климатическую информацию и прогнозы в социально-экономическом планировании, политике и практике. Эта инициатива имеет пять компонентов: платформы взаимодействия с поставщиками-пользователями; информационные системы климатического обслуживания; наблюдения и мониторинг; научные исследования, моделирование и прогноз; развитие потенциала. ГРОКО обеспечивает дорожную карту для развития удобного для пользователя климатического обслуживания, которое внесет свой вклад в более эффективную и экологически чистую энергетическую систему (ВМО 2017).

В последнее время ветровая энергия стала лидером по увеличению потенциала возобновляемых источников энергии, и ожидается, что она и впредь будет крупнейшим источником возобновляемой энергии вплоть до 2030 г. (ГСВЭ 2016). Однако дальнейшее расширение производства ветровой энергии потребует, в частности, более совершенных прогнозов климата, которые смогут точнее оценить изменения скорости ветра в предстоящие сезоны, годы и десятилетия. Это чрезвычайно важно для планирования ветровых энергоресурсов, что в свою очередь необходимо для содействия крупномасштабной интеграции ветроэнергетики в более широкую энергетическую систему.

Для удовлетворения потребностей сектора возобновляемых источников энергии Группа по предоставлению обслуживания, связанного с системой Земля (ГОСЗ) Барселонского суперкомпьютерного центра (БСЦ), использует свое понимание системы Земля и свои знания в области прогнозирования климата при предоставлении климатического обслуживания для принятия решений. Цель состоит в том, чтобы предоставлять информацию для учитывающих климатические факторы методов работы и решений в секторе ветроэнергетики, которые значительно повысят его устойчивость к экстремальным погодным явлениям и изменению и изменчивости климата и которые поддержат всю цепочку операций на протяжении всего срока службы ветровой электростанции.

Сезонные прогнозы климата

Прогнозирование изменчивости ресурсов ветровой энергии в разных временных масштабах чрезвычайно важно для эффективного управления энергопотреблением (рис. 1). Пользователи ветровой энергии традиционно использовали прогнозы погоды с заблаговременностью от нескольких часов до нескольких дней, поскольку приземные ветры и, следовательно, выработка ветровой энергии в значительной мере зависят от краткосрочных колебаний скорости ветра. Однако, чтобы регулировать инвестиции и выбор мест для ветровых электростанций на более долгий срок, вплоть до нескольких десятилетий, ветроэнергетика стала проявлять повышенный интерес к долгосрочным проекциям климата.

Чтобы восполнить недостаток информации при заблаговременности от одного месяца до десяти лет, в секторе ветровой энергии предполагают, что условия в будущем будут аналогичны условиям в прошлом. При таком подходе невозможно предвидеть явления, которые, вероятно, никогда не происходили ранее. К счастью, становится все более возможным использование вероятностных сезонных прогнозов для преодоления этого ограничения путем предоставления дополнительной информации для использования ветровой энергии (Clark et al. 2017, Torralba et al. 2017).


Заблаговременность сезонных прогнозов варьируется от одного месяца до немногим более года. Эти прогнозы являются вероятностными. Они предоставляют информацию о вероятности возникновения определенных событий вместо одного детерминистического прогноза «да-нет». Сезонные прогнозы ветра можно использовать для получения вероятности того, что сезонная скорость ветра будет выше, около или ниже нормы. Эти категории получают делением распределения повторяемости на тертили (равные трети), однако другие категории (например, с использованием квинтилей, т.е. пятых частей) также можно получить, если они лучше поддерживают необходимые решения (например, в случае возникновения интереса к экстремальной скорости ветра). Чтобы определить, соответствуют ли эти прогнозы требованиям пользователей, необходимо проверить их качество, используя различные показатели проверки. На основе результатов пользователям ветровой энергии предоставляются рекомендации о том, могут или не могут сезонные прогнозы точнее обосновать подходы, которые они используют в настоящее время.

Основным недостатком сезонных прогнозов являются систематические погрешности, обусловленные неспособностью моделей глобальной циркуляции воспроизводить все соответствующие процессы, влияющие на изменчивость климата (Doblas-Reyes et al. 2013). Таким образом, сезонные прогнозы требуют коррекции систематического отклонения для минимизации погрешностей прогноза и получения полезной информации. Несколько новейших статистических методов активно используются для корректировки этих прогнозов. К ним относятся квантильное картографирование (Themeβl et al. 2012), метод калибровки (Doblas-Reyes et al. 2005) и простые методы, которые корректируют лишь среднее отклонение (Leung et al. 1999). Эти методы обеспечат сезонные прогнозы, статистические свойства которых идентичны свойствам базовых справочных данных наблюдений, что позволит энергетическому бизнесу легко интегрировать сезонные прогнозы с откорректированным отклонением в свои модели (Torralba et al. 2017).

Чтобы предоставлять дальнейшую специализированную информацию для принятия решений, можно разрабатывать сезонные прогнозы коэффициента использования установленной мощности. Этот коэффициент является широко используемым индикатором, позволяющим проводить объективное сравнение ветровых электростанций разных размеров. В течение некоторого времени он отражает процентную долю выработанной энергии относительно максимально достижимой величины при работе ветровой электростанции на полную мощность в течение всего этого времени. В этом смысле коэффициент использования установленной мощности ветровой электростанции позволяет оценить, насколько благоприятны были атмосферные условия для выработки энергии в течение определенного периода времени. Этот коэффициент рассчитывается с помощью предоставляемых производителем кривых мощности, которые определяют взаимосвязь между скоростью ветра и выходной мощностью для конкретной турбины.

 

Инициатива климатического обслуживания ГОСЗ

Инициатива климатического обслуживания ГОСЗ для возобновляемых источников энергии акцентирует внимание на предоставлении полезной и удобной для пользователя климатической информации для сектора ветровой энергетики в субсезонном, сезонном и десятилетнем временных масштабах. Основная цель этой инициативы состоит в том, чтобы предоставлять климатическое обслуживание сектору возобновляемых источников энергии, которое поможет пользователям понимать и управлять связанными с климатом рисками и возможностями. Эта инициатива осуществляется под руководством Барселонского суперкомпьютерного центра (БСЦ) и разработана климатологами и учеными-энергетиками совместно с промышленными партнерами с учетом опыта предыдущих проектов по климатическому обслуживанию (CLIM-RUN[1], SPECS[2], EUPORIAS[3] и RESILIENCE[4]).

Поставщики климатического обслуживания должны понимать и оценивать производственную цепочку потенциальных пользователей, а также влияние, которое может оказывать климатическое обслуживание на их решения в каждом звене этой цепочки. Чтобы добиться этого, инициатива ГОСЗ охватила большинство компонентов ГРОКО (рис. 2):

  1. Платформа взаимодействия с пользователями с веб-страницей ГОСЗ, служащей в качестве интернет-пространства, где пользователи могут сформулировать свои потребности и обеспечить обратную связь, позволяющую убедиться в том, что конечная продукция удовлетворяет их требованиям;
  2. Информационная система климатического обслуживания, размещенная на веб-странице ГОСЗ (www.bsc.es/ess/wind-energy), которая служит в качестве интернет-платформы для создания и распределения климатической продукции для возобновляемых источников энергии и адресных информационных материалов в поддержку процессов принятия решений;
  3. Научные исследования, моделирование и прогнозирование, поскольку эта инициатива подкрепляется передовыми исследованиями в области науки о климате и прогнозирования климата в различных пространственно-временных масштабах, что позволяет БСЦ способствовать развитию климатического обслуживания и расширению использования возобновляемой энергии;
  4. Развитие потенциала, которое охватывает все пять компонентов ГРОКО и поддерживается многодисциплинарной группой климатологов ГОСЗ, экспертами в области возобновляемых источников энергии, социологами и специалистами по распространению информации и которое использует инфраструктуру больших данных и суперкомпьютерные мощности, предоставляемые БСЦ для того, чтобы эта инициатива могла развивать эффективное и своевременное климатическое обслуживание.
 

[1] Локальная климатическая информация по району Средиземного моря для удовлетворения потребностей пользователей (CLIM-RUN), http://www.climrun.eu/

         [2] Прогнозирование климата с заблаговременностью от сезона до десятилетия для повышения качества европейского климатического обслуживания (SPECS), http://specs-fp7.eu/

[3] Предоставление европейским пользователям региональных оценок воздействий в сезонном и десятилетнем временных масштабах (EUPORIAS), http://www. euporias.eu/

[4] Укрепление Европейской энергетической сети с помощью климатического обслуживания (RESILIENCE).

На веб-странице ГОСЗ приветствуется обратная связь с пользователями, чтобы убедиться в том, что результаты адаптированы к их потребностям. Ниже приведены примеры размещенных там адресных материалов:

Справочные публикации с разъяснением климатических понятий, понимание которых может вызывать затруднение у неспециалистов, например, вероятностный прогноз, временные масштабы, связанные с наукой о климате, оценка качества (успешность и точность) и надежность прогнозов климата.

Бюллетени сезонных прогнозов климата предыдущих зимних сезонов, в которых сравниваются прогнозы с наблюдениями для того, чтобы привлечь заинтересованные стороны к использованию сезонных прогнозов климата в качестве дополнительного средства при принятии решений.

Рассмотрение примеров конкретных имевших место случаев, актуальных для промышленных партнеров, где сравнение между климатическими прогнозами и фактически случившимся показано для того, чтобы они могли оценить дополнительную пользу сезонного прогнозирования по сравнению с текущими методами прогнозирования, опирающимися на исторические данные наблюдений и материалы исследований, предназначенные для специалистов, такие как технические записки, научные публикации и архив цифровых данных.

Наиболее известной разработкой в рамках Инициативы климатического обслуживания ГОСЗ является прототип системы RESILIENCE для ветра. Это интерактивный интерфейс для предоставления климатического обслуживания, который может использоваться в ветроэнергетике для изучения вероятностных прогнозов скорости ветра на предстоящий сезон (рис. 3). Он был спроектирован и разработан в рамках проектов EUPORIAS и CLIM4ENERGY[1] для поддержки владельцев ветровых электростанций, операторов и торговцев энергоресурсами, которым необходимо понять характер изменения ветра в ближайшие месяцы, чтобы рассчитать доходы, планировать техническое обслуживание и предсказать цены на энергоносители.

Веб-приложение по адресу http://www.bsc.es/ ess/resilience позволяет обнаружить глобальные признаки аномалий в будущем режиме ветра и использовать эти данные в подробных прогнозах на региональном уровне. Интерфейс пользователя представляет тематическую карту с данными прогноза ветра, визуализированными в линейных символах примерно для 100 000 узлов сетки, охватывающих земной шар. На карте закодированы прогнозируемые значения скорости ветра вместе с оценками качества (успешности) прогноза. При нажатии на узел сетки для конкретного места отображается информация о прошлых наблюдениях, отдельных прогнозах и вероятностях режима ветра выше, в пределах или ниже нормы. Существующая версия прототипа системы RESILIENCE включает лишь сезонные прогнозы скорости ветра, однако в ближайшем будущем также будут доступны сезонные прогнозы коэффициента использования установленной мощности.

Приложение «Метеорологическая рулетка»[2] разработано для того, чтобы показать дополнительные преимущества использования этих вероятностных прогнозов. Оно преобразует характеристики сезонных прогнозов скорости ветра в более привычные понятия, такие как коэффициент покрытия процентных ставок и доход на инвестиции, которые являются более информативными для ветроэнергетики.

Что говорят производители ветровой энергии

«Зная заранее о наличии возобновляемой энергии, можно оптимизировать управление ею в среднесрочном и долгосрочном масштабах, а также рационализировать другие соответствующие ресурсы, такие как электростанции на ископаемом топливе и использование вод в целях орошения или снабжения питьевой водой. В этом контексте доступ к точным и надежным сезонным прогнозам для возобновляемых источников энергии является ключевым фактором во многих процессах принятия решений, включая (1) стратегии действий и управления и распределение ресурсов для оптимального планирования задач, (2) управление энергосетью с учетом предложения и спроса в секторе возобновляемой энергии и (3) количественную оценку воздействий, обусловленных взаимосвязями, и долгосрочных изменений климатических индексов и их последствий для производства возобновляемой энергии».

Даниэль Кабезон, Компания EDP Renewables (EDPR), Испания

«Энергетические компании проявляют повышенный интерес к сезонному прогнозу погоды в целях повышения эффективности энергетики. Будучи одной из крупнейших энергетических компаний в Германии и Европе, мы вырабатываем, обмениваем, транспортируем и продаем энергию, уделяя основное внимание электрическому и газовому бизнесу, а также энергетическому и экологическому обслуживанию. В настоящее время наша компания управляет портфелем, ветроэнергетическая мощность которого составляет 4,3 ГВт (свыше 280 ветровых электростанций по всей Германии мощностью 3,5 ГВт на суше и 0,85 ГВт на море) и находится в числе десяти ведущих компаний, осуществляющих прямые продажи энергии в Германии. Чтобы постоянно увеличивать долю

возобновляемой ветровой энергии в структуре энергетики, производители и управленцы должны получать пользу от повышения предсказуемости и степени доверия к прогнозам. Для решения этой проблемы в настоящее время рассматриваются возможности для инновационного обслуживания, чтобы улучшить управление изменчивостью ветра.

Повышение качества прогнозов очень важно для того, чтобы (1) снизить потребность в достижении равновесия между предложением и спросом в области энергетики, (2) снизить негативные колебания выработки энергии, которые вносят изменения в так называемый список электростанций, составленный на основе цены за производимую ими электроэнергию1 и (3) повысить прибыльность бизнеса. Использование надежной сезонной климатической информации может влиять на решения, принимаемые руководством ветровых электростанций, например, обусловливая корректировку плана технического обслуживания или минимизацию рисков по объему выработки ветровой энергии. Действительно, доверяя сезонным прогнозам, участники рынка развернут более активную деятельность по страхованию от потерь, связанных с объемом, и повысят ликвидность на соответствующих энергетических рынках. Поэтому сезонные прогнозы ветра дают ценное преимущество участникам рынка, руководителям ветровых электростанций, лицам, занимающимся страхованием рисков, или перестраховщикам, увеличивая добавленную стоимость в цепочке создания добавленной стоимости в области ветроэнергетики. Сезонные прогнозы ветра имеют потенциальную возможность поддерживать новые технологии, и компания EnBW AG в настоящее время рассматривает возможность использования этой информации в среднесрочных стратегиях страхования от потерь».

Маттиас Пиот, Компания EnBW AG, Германия

1 Процедура, которая располагает электростанции в порядке повышения переменных затрат и выбирает самые дешевые станции для удовлетворения спроса

На пути к устойчивому низкоуглеродному будущему

Успехи в области климатического обслуживания будут способствовать значительному увеличению доли экологически чистых источников энергии в энергетическом секторе. Инициатива климатического обслуживания ГОСЗ может обеспечить подходящую основу для поддержки такого изменения. Она добьется этого за счет определения ключевых элементов, соответствующих потребностям энергетики, и использования общей языковой и классификационной схемы, отражающей различные способы использования климатической информации в этой отрасли. Это сблизит исследовательское сообщество и частный сектор и обеспечит сотрудничество в области развития климатического обслуживания в поддержку заинтересованных представителей сектора энергетики. ГОСЗ даст возможность заинтересованным энергетикам получить более широкий доступ к соответствующим климатическим знаниям, информации, инструментарию и политике в области энергетики, тем самым позволяя им усовершенствовать планирование, стратегический курс и оперативную деятельность.

[2] Weather Roulette, https://play.google.com/store/apps/ details?id=es.predictia.weatherroulette&hl=es

Рис. 3. Визуализации данных прототипа системы RESILIENCE и результаты для прогнозируемого сезона (март—май 2017 г.). 1 — выбранный географический район; 2 — прогнозируемое изменение скорости ветра; 3 — средняя за сезон скорость ветра в выбранном географическом районе за последние 36 лет на основе данных реанализа ERA­Interim; 4 — медиана скорости ветра за последние 36 лет на основе данных реанализа ERA­Interim; 5 — прогноз ветра на следующий сезон (процентная доля результатов расчетов в каждой тертили дает вероятность режима скорости ветра ниже, в пределах или выше нормы); 6 — показатель или критерий, позволяющий определить эффективность работы прогностической системы за последние 36 лет в выбранном районе; 7 — действующие ветроэнергетические установки в выбранном районе.

Следующей задачей инициативы климатического обслуживания ГОСЗ будет обеспечение условий для перехода от глобальной предоперативной системы прогнозирования (существующая версия прототипа системы RESILIENCE) к полностью оперативной. Она будет разрабатываться в рамках Европейского проекта S2S4E[1]. Прогнозы скорости ветра, обеспечиваемые оперативной системой, будут обновляться каждый месяц, интегрируя сочетание субсезонных и сезонных вероятностных прогнозов. Это является трудной задачей не только для исследований, но и для передачи информации и визуализации, поскольку сложность интерпретации возрастает за счет наличия более полной картины колебаний скорости ветра. Кроме того, благодаря оценке качества прогноза будут регулярно совершенствоваться инструментальные средства, поддерживающие процессы принятия решений в области ветроэнергетики.

В рамках проекта S2S4E также будет разрабатываться аналогичное климатическое обслуживание для других секторов возобновляемой энергии, таких как солнечная энергетика и гидроэнергетика. Включение дополнительных возобновляемых источников энергии дает потенциальную возможность для дальнейшего увеличения доли экологически чистой энергии в общей структуре энергетики, тем самым способствуя глобальному переходу к низкоуглеродному будущему и осуществлению Целей в области устойчивого развития.

Надежное климатическое обслуживание различных секторов возобновляемой энергии повысит эффективность и снизит риск, связанный с опасными климатическими явлениями, которые влияют и будут влиять на энергетический сектор в условиях предстоящего изменения климата.

Выражение признательности

Исследование, благодаря которому получены описанные здесь результаты, финансировалось за счет проекта Clim4Energy по контракту Службы информации об изменении климата программы Copernicus, выполненному Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) от имени Европейской комиссии и Европейского международного проекта S2S4E в рамках программы H2020.

[1] Субсезонное и сезонное прогнозирование климата для нужд энергетики. 

 

References

Clark, R. T., Bett, P. E., Thornton, H. E., & Scaife, A. A. (2017). Skilful seasonal predictions for the European energy industry. Environmental Research Letters, 12(2), 024002. doi:10.1088/1748-9326/aa57ab

Doblas-Reyes, F. J., Hagedorn, R., & Palmer, T. N. (2005). The rationale behind the success of multi-model ensembles in seasonal forecasting–II. Calibration and combination. Tellus A, 57(3), 234-252. doi:10.1111/j.1600-0870.2005.00104.x

Doblas-Reyes, F. J., García-Serrano, J., Lienert, F., Biescas, A. P., & Rodrigues, L. R. (2013). Seasonal climate predictability and forecasting: status and prospects. Wiley Interdisciplinary Reviews: Climate Change, 4(4), 245-268. doi:10.1002/wcc.217

Hewitt, C., Mason, S., & Walland, D. (2012). The global framework for climate services. Nature Climate Change, 2(12), 831. doi:10.1038/nclimate1745

Griggs, D., Stafford-Smith, M., Gaffney, O., Rockström, J., Öhman, M. C., Shyamsundar, P., Steffen, W., Glaser, G., Kanie, N., Noble, I. (2013). Policy: Sustainable development goals for people and planet. Nature, 495(7441), 305-307. doi:10.1038/495305a

Global Wind Energy Council (GWEC, 2016) Global Wind Energy Outlook, accessed 22 July 2017, http://www.gwec.net/publications/global-wind-energy-outlook/.

Leung, L. R., Hamlet, A. F., Lettenmaier, D. P., & Kumar, A. (1999). Simulations of the ENSO hydroclimate signals in the Pacific Northwest Columbia River basin. Bulletin of the American Meteorological Society, 80(11), 2313-2329. doi: 10.1175/1520-0477(1999)080<2313:SOTEHS>2.0.CO;2

Organisation for Economic Co-operation and Development and International Energy Agency (OECD/IEA, 2016) World Energy Outlook. Part B: special focus on renewable energy. International Energy Agency, accessed 22 July 2017, https://www.iea.org/media/publications/weo/WEO2016SpecialFocusonRenewabl...

Themeßl, M. J., Gobiet, A., & Heinrich, G. (2012). Empirical-statistical downscaling and error correction of regional climate models and its impact on the climate change signal. Climatic Change, 112(2), 449-468. doi: 10.1002/joc.2168

Torralba, V., Doblas-Reyes, F. J., MacLeod, D., Christel, I., & Davis, M. (2017). Seasonal Climate Prediction: A New Source of Information for the Management of Wind Energy Resources. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 56(5), 1231-1247. doi: 10.1175/JAMC-D-16-0204.1

World Meteorological Organization (WMO; 2017) Energy Exemplar to the User Interface Platform of the Global Framework for Climate Services, http://www.wmo.int/gfcs/sites/default/files/Priority-Areas/Energy/GFCS_E...

 

 

 

Footnotes

[1] Strengthening the European Energy Network using Climate Services (RESILIENCE)

[2] CLIM4ENERGY, http://clim4energy.climate.copernicus.eu/

[4] Sub-seasonal to seasonal climate forecasting for energy 

 

Share this page