數讀 4月7日，新能源發電出力達1315萬千瓦，創歷史新高，其中風電最大出力987.7萬千瓦，光伏最大出力4324萬千瓦，新能源發電量已占當時全網用電負荷的50%。

　　5月27日，國網新疆電力有限公司信息工程人員正加緊對新一代智能新能源功率預測系統進行建設。該項目將進一步提升新能源消納空間，推動源網負荷協同發展。能源關系經濟社會發展，新疆作為國家重要的綜合能源基地，新能源比重大，消納矛盾日漸突出，如何保持新能源消納高占比，泛在電力物聯網在新疆新能源消納給出了具體實踐的應用。

　　構建新能源預測模型

　　“泛在電力物聯網應用了“大云物移智鏈”等現代信息通信技術，實現與智能電網的深度融合，泛在電力物聯網大幅提升電網數字化管理水平和資源配置能力，結合新疆新能源消納的重點和難點問題，更有效地發揮電網在能源匯集傳輸和轉化利用中的樞紐作用。”國網新疆電力有限公司科技互聯網部負責人張偉對泛在電力物聯網在新疆新能源消納難題介紹說。

　　影響新能源消納因素眾多，各因素之間互相影響，泛在電力物聯網的價值和應用是圍繞電力系統源網荷各環節，充分應用移動互聯、人工智能等現代信息技術、通新技術，實現電力系統各個環節萬物互聯、人機交互，打造狀態全面感知、信息高效處理、應用便捷靈活的泛在物聯網，為電網安全經濟運行和新能源消納提供強有力的數據資源支撐。

　　電力系統的特性是發、輸、配、用電瞬間完成，電源調節能力、電網聯通規模、負荷規模及響應能力共同決定了新能源消納潛力。傳統的預測和分析方法無法體現某些因素對新能源發電的影響，限制了其應用范圍和精度，而應用新一代智能新能源功率預測系統，建立各類影響因素與新能源預測之間的量化關聯關系，可以有針對性地構建新能源預測模型。

　　平衡新能源的處理波動

　　新能源受環境影響波動幅度大，需分析氣候因素、局部環境與電網故障的相關性，有針對性編制季節性反事故預案，并根據惡劣天氣情況，針對重點地區、故障發生類型提前制定預控措施。國網新疆電力有限公司基于物聯網中的數據，對新能源運行和監測數據進行采集和清洗處理，結合所有觀測數據對數值天氣預報進行訂正，建立人工智能深度自學習、定制化功率預測模型，實現區域級、場站級、風機級高精度數值天氣預報和功率預測功能。在電網故障方面研究，提前預測各時段運行方式下的電網重載斷面、危險點，為電網調度提前預控提供輔助決策。

　　新疆電網作為國網系統新能源裝機容量最大的省級電網，電網安全運行受新能源特性影響尤為顯著。在海量用戶與信息同時介入的情況下，利用事件理解模型實現多元數據關聯分析，電力系統平衡需要調節常規電源出力跟蹤負荷變化，平衡新能源的出力波動，新能源消納是泛在電力物聯網在新疆建設的具體實踐。

　　2018年新疆電網全網總裝機容量8604.5萬千瓦，新能源裝機達2871萬千瓦，占總裝機的33.3%.全年新能源累計發電444.14億千瓦時，同比增加13.9%。國網新疆電力有限公司將新疆電網并網新能源發電廠，建立海量實時、歷史數據平臺，整合調度、交易、設備故障、天氣預測等系統數據，基于物聯網信息交互，對影響新能源消納的眾多因素進行深度分析，在新能源分析預測、電力交易、防范電網風險等方面開展積極探索與實踐，靈活安排新能源出力，增大新能源消納空間。

　　據統計，今年4月7日，新疆電網新能源發電出力達1315萬千瓦，創歷史新高，其中風電最大出力987.7萬千瓦，光伏最大出力4324萬千瓦，新能源發電量已占當時全網用電負荷的50%。這是國網新疆電力有限公司在消納新能源方面又一次提升和突破，也為新疆綠色發展奠定了良好基礎。