电力行业存在一种声音：认为新能源是“垃圾电”，并引起了广泛的讨论。之所以有这种说法，其中一个重要原因是受气象因素的影响，风电和光伏的出力具有间歇性和随机性，会对电网造成冲击，电力潮流时大时小，对于电网调控较为不利。说的直白一点，就是给电网添堵了，给调度添麻烦了。

图1 知乎网友讨论

       但是风电和光伏不仅是清洁能源，有利于环保，也能够减少对国外能源的依赖，有利于国家的能源安全，不能因噎废食。为了解决新能源的并网问题，很重要的工作就是对新能源进行预测，才能提前进行合理的计划调度。

       这时又出现了一个新问题，由于预测存在偏差，且这种偏差也存在很大的波动性和随机性。要知道每一份调峰容量背后都需要成本，少了不利于电网安全，多了就造成资源浪费。那如何更加合理地进行调配呢？这时就是概率预测发挥作用的时候了。

概率预测是什么？

       概率预测包括两类：区间预测和密度预测。区间预测是指，未来某一时刻，在某一置信度下，提供新能源电站预测功率的置信区间。密度预测是指，未来某一时刻，给出风电功率的概率信息，如概率密度函数（PDF）。

相比于传统的点预测，概率预测还提供了不确定性，即对于风电功率的波动范围的精确估计。举例：

点预测：次日12时，风电出力为32.5MW，这个是点预测；      

概率预测：次日12时，风电出力的第十百分位P10为20.4MW，第九十百分位P90为45.1MW。

图2 概率预测样例

以风电概率预测为例，具备以下几个特征：

1）不确定性随着预报时间的推移变大；

2） 天气形势多变的时间段，不确定性大，比如阵风天气；

3） 风速越大，不确定越大。由于风电功率与风速基本呈立方关系，相对于小风期，大风期同样的风速不确定性将引起更大的功率不确定性。

概率预测怎么做？

风电概率预测有多种方法，主要分为两类，一类是通过多个数值天气预报的结果，分析这些结果的分布情况，得到最终的风电功率概率预测；另一类是通过对历史风电数据的分析，建模得到风电功率的概率预测。

象心力科技基于自身的气象优势，采用气象集合预报技术，通过高性能服务器并行计算，获得51个气象预报，并基于这些气象预报，建立模型得到51个功率预测，为客户提供概率预测。

图3 象心力-风电功率概率预测流程图

概率预测有什么用途？

       正如开头提到的情况，在电力的日前调度计划中，可以基于风电概率的上下界进行调度，按照“最坏”的情况进行调度。在天气形势稳定时，置信区间较小，调峰容量就可以准备的少一些；天气形势不稳定时，置信区间较大，调峰容量就需要准备多一些。而不再是不论什么情况，都准备相同的调峰容量，造成调峰成本高企。此外，概率预测在电力交易中也有重要作用，不确定性信息可以优化报价策略，有利于收益最大化。

       概率预测及其应用在欧洲已经较为成熟，准确、可靠的概率预测已经被证实能够提升电网的经济性和安全性。可惜的是，虽然国内功率预测专业人士对于概率预测都有所了解，但由于概率预测并无考核和评价机制，市面上大多数功率预测产品并没有提供概率预测，或者提供的是假的概率预测（比如随便乘个系数）。    

       不过，随着电力调度精细化、电力交易市场的完善，行业对概率预测的需求必然会不断增加。相信不久的将来，概率预测在中国一定会得到广泛应用。