风电项目可研阶段发电量估算准确性的影响因素分析及对策
作者:韩宝云 罗芳
来源:《风能》2014年第09期
根据中国风能协会的统计,截至2013年年底,我国风电累计装机容量突破9000万千瓦。2013年,全国风电上网电量1371亿千瓦时,风电在电力系统中的比重稳步上升,风电的经济和社会效益更加显著。但是,经过几年的开发,我国开发难度较小、风能资源丰富、接入条件好的区域已经开发建设完成,未来的风电场开发区域多处在风能资源次丰富区或地形复杂、建设难度较大的地区。
风电场建设初期,需要论证分析风电场建设的可行性。风电场发电量作为分析风电场建设可行性最重要的内容之一,是风能规划制订、风电场选址、电网建设规划、风能资源开发和管理的重要基础,也是整个风电场建设、运行的重要环节,在一定程度上反映了风电场建设项目的效益水平和风险程度,影响和决定着风电场的投资决策。影响风电场可行性研究阶段发电量估算准确性的因素较多,需根据项目实际情况进行分析研究,避免不必要的误差,尽量使风电场发电量预测结果更加精准,为项目决策提供科学可靠依据。 影响风电场可行性研究阶段发电量估算准确性的因素
根据《风电场工程可行性研究报告编制办法》,风电机组选型和发电量估算是风电场可行性研究报告中重要的章节,也关系到项目的财务评估和经济性分析。风电场发电量的计算主要
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借助于国内、外风能资源分析及评估软件,影响可行性研究报告阶段风电场发电量计算的主要因素有:
一、风能资源数据的代表性
根据《风电场风能资源测量方法》(GB-T 1870-2002),风电场建设前期一般都需建设若干座测风塔,进行风电场规划区域内风能资源数据的采集,经过至少一个完整年度的测量后,利用测量数据进行运行期年平均发电量的计算。造成测量到的风能资源数据不具有代表性的原因主要是:
(1)测风塔位置选择不具有代表性,位置偏高或者偏低,或者在复杂区域建设的测风塔太少,使测风数据不能代表整个区域的风能资源状况;
(2)测风年度处于“大风年”或者“小风年”,虽然一般测风数据会和当地气象站的气象数据进行对比分析,但是一般气象站距离城镇较近,距离风电场较远,而且风速一般较小,此种对比分析只能说明宏观上的趋势,无法验证数据的准确性和可靠性,从而造成测风数据偏大或者偏小;
(3)由于使用测量设备质量不稳定、精度差,或者使用没有经过校验的测风设备,造成测量数据和实际值有较大误差,测风数据不具代表性;
(4) 由于测风设备故障,测风数据完整性较差,测风数据不具代表性。
由于风电场运行期一般为20年,如果风电场风能资源数据不具有代表性,偏大或者偏小,会造成风电场计算发电量偏高和偏低,增加了风电项目投资风险,导致风电项目决策失误。
二、计算软件的适应性
目前用于风电项目发电量计算的软件主要有:Wasp、Windfarm、WindPRO、Windsim、Meteodyn_WT和WEPAS等。
基于线性模型的Wasp只适合地形起伏较小的区域;Windfarm与WindPRO则以Wasp为计算引擎,只适合平坦地形;Windsim尽管适应复杂地形,但是对物理现象的描述存在缺陷,如尾流及风廓线形状的确定等;基于CFD建立的Meteodyn_WT软件能在Windsim的基础上解决大气边界层问题,能尽量减少复杂地形条件下评估的不确定性,通过求解全部的Navier-Stocks方程,得到整个场区的风流情况。
各种计算软件都具有一定的适应性,如果不根据风电场的实际情况选择计算软件,会造成较大的计算误差。特别是在地形复杂的风电场,利用线性风资源分析评估软件和基于CFD建立的软件进行计算,发电量误差高达20%以上,往往会给风电项目的决策提供错误的依据。
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三、地形图的精度
风电场区域的地形图是风电场发电量计算的必要条件,地形图的精度就是地形图的精确度,即地形图的误差大小,是衡量地形图质量的重要标志之一。由于地形图包含了该区域高程、地面粗糙度等重要信息,如果其精度较差,必然造成较大的计算误差。在风电项目可研阶段,特别是初可研阶段,业主一般都不会委托专业地勘公司进行高精度地形图的绘制,而是利用GoogleEarth、GlobeMap等软件下载制作风电场区域地形图。对于地形平坦、地面粗糙度一致性好、地形不复杂的区域计算误差较小,而对于地面附着物较多、海拨高差大、地形复杂的区域计算误差就会较大。
四、风电机组额定功率曲线的准确性
风电机组的功率曲线确定了机组的功率特性和运行特点,可以用来进行机组年发电量和发电效率的评估。功率曲线确定了机组的主要运行参数:切入风速、切出风速、额定功率和额定风速,额定风速太高,机组将很少达到额定功率,传动系统和发电机的成本将偏高,提高了发电成本;额定风速过低,风轮及其相关部件的成本相对发电量也会显得过高。
风电项目可行性研究阶段发电量的计算均利用风电机组的额定功率曲线计算。风电机组额定功率曲线数据的准确性决定了发电量计算的准确性。目前国外风电机组的功率曲线数据较为保守,计算发电量与实际发电量较为接近。国产风电机组往往为了在可研阶段具有竞争性,其计算发电量比实际发电量要大。 五、计算时折减系数的选择
根据风电场现场实际测风数据,利用风能资源分析评估软件计算的是风电场各机组理想状态下的发电量,也叫风电场理论发电量。风电场上网电量还需扣除影响风电场实际出力的各个因素造成的电量减少数值,这些减少的电量称为风电场发电量折减。折减因素包括但不限于以下因素:
(1)空气密度的修正:软件会根据当地的空气密度和不同轮毂高度自动修正功率曲线。 (2)风电机组利用率:根据目前不同风电机组的制造水平和本风电场的实际条件,进行机组可利用率修正。
(3)风电机组功率曲线保证率:因风电机组厂家功率曲线的准确性引起的误差修正。 (4)控制与湍流影响折减:当风向发生转变时,风电机组的叶片与机舱也逐渐要随着转变,但实际运行中的风电机组控制总是落后于风的变化,因此在计算电量时要考虑此项折减。 (5)叶片污染折减:叶片表层污染使叶片表面粗糙度提高,翼型的气动特性下降。
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(6)气候影响停机:因考虑气候原因造成的机组停机而进行的折减。
(7)场用电、线损及电网波动等能量损耗:风电场自用电和输电线路、箱式变电站损耗和电网波动引起的电量损失。
(8)电网保障性收购折减:因电网原因造成的电量损失折减。
(9)其他因素影响:因风电场运行中遇到一些其他的影响因素造成的电量损失折减。 由于我国各地区自然条件差异较大,以上折减系数一般都需要根据风电场实际情况适当调整。目前国内风电项目折减系数范围大致在20%-45%之间,如此大的范围,一旦风电项目折减系数选择不当,则会造成风电场发电量计算结果准确性较差。 提高风电场可研阶段发电量估算准确性的对策
针对以上影响风电场可行性研究阶段发电量估算准确性的主要因素,可以采取下列措施提高风电项目发电量估算的准确性,为风电项目的决策提供可靠依据。 一、使用具有代表性的测风数据
在风电场风能资源测量阶段,保证测量风能资源数据具备代表性的主要措施有: (1)委托专业人员选择测风塔的建设位置,不将测风塔建设在区域最高位置或者最低位置,并避免周围建筑物的影响;在复杂区域建设多个测风塔,计算时进行多塔综合计算,避免测风误差太大;
(2)通过和当地气象站的同期气象数据进行对比分析,或者对比本区域其他测风塔的数据,判断工程代表年是否处于“大风年”或者“小风年”。如果是“大风年”,计算后增加折减系数;如果是“小风年”,则减少发电量折减系数;
(3)使用质量稳定、精度好,并经过校验的测风设备,原始测风数据导出时应按照校验证书进行数据校验,避免测量数据和实际值有较大误差;
(4)及时维护测风设备,保证测风数据完整性。测风数据完整性达不到规范要求的完整性时,应利用气象站数据进行数据订正。 二、根据风电场地形,选择合适的计算软件
根据风电场的实际地形情况选择合适的计算软件,特别是在地形复杂的风电场,避免使用线性风能资源分析评估软件,而应该使用基于CFD建立的风能资源分析评估软件进行计算,
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如果条件许可,可利用2种以上的软件进行计算,并对计算结果进行对比分析,避免较大的发电量计算误差。
三、使用精度高的地形图
鉴于地形图在风电场发电量计算中的重要性,为了避免造成较大的计算误差,建议使用由专业地勘公司绘制的1:5000或者1:2000高精度地形图,特别是进行地形复杂或者处在林区附近的风电场发电量计算时,要到风电场区域实地考察,根据考察情况分区域合理设定地面粗糙度。
四、使用修正过的风电机组功率曲线
利用风电机组厂商提供的当地空气密度条件下的功率曲线或者已经实际运行数据修正过的风电机组实际功率曲线进行计算,减少因风电机组的功率曲线精度较差造成的发电量计算误差。
五、选择适当的发电量折减系数
根据风电项目当地的气象条件、电网运行状况、负荷限制等实际情况,客观、合理地设置各因素发电量折减系数,避免为了使项目可行人为地减少折减系数或者为满足项目CDM申请的需要增大折减系数,造成风电场发电量计算结果不客观。 结语
通过分析影响风电项目可行性研究阶段发电量估算准确性的各种因素,提出了相应的解决措施,提高了风电项目发电量计算的准确性,减小了项目投资风险,为项目决策提供科学可靠依据。
(作者单位:宁夏新能源研究院(有限公司))
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