蒿峰，朱長(zhǎng)勝，王小海，劉詩雨，賀旭偉，馬育飛

（1．內(nèi)蒙古電力調(diào)度控制中心，內(nèi)蒙古呼和浩特 010020；2.電力設(shè)備電氣絕緣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（西安交通大學(xué)），陜西西安 710049；3．北京中科伏瑞電氣技術(shù)有限公司，北京 100085）

風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)方法研究

蒿峰1，朱長(zhǎng)勝1，王小海1，劉詩雨2，賀旭偉3，馬育飛3

（1．內(nèi)蒙古電力調(diào)度控制中心，內(nèi)蒙古呼和浩特 010020；2.電力設(shè)備電氣絕緣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（西安交通大學(xué)），陜西西安 710049；3．北京中科伏瑞電氣技術(shù)有限公司，北京 100085）

目前我國(guó)部分風(fēng)電開發(fā)大省由于電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電的消納能力不足存在比較嚴(yán)重的棄風(fēng)現(xiàn)象?？茖W(xué)地統(tǒng)計(jì)風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量及其構(gòu)成，對(duì)于確定合理?xiàng)夛L(fēng)的原則和條件，并制定相關(guān)考核機(jī)制和補(bǔ)償方案具有重要參考價(jià)值，同時(shí)對(duì)于電網(wǎng)節(jié)能調(diào)度、提高風(fēng)能利用率、分析風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行管理情況也具有重要意義。分析了現(xiàn)有棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法的原理及特點(diǎn)，提出了基于風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的棄風(fēng)電量計(jì)算方法及根據(jù)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)對(duì)棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)的方法。該方法使用實(shí)測(cè)的風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)、風(fēng)速、風(fēng)向和功率數(shù)據(jù)作為計(jì)算棄風(fēng)電量的基礎(chǔ)，不僅能夠更加準(zhǔn)確地計(jì)算總棄風(fēng)電量，還能夠分類統(tǒng)計(jì)不同原因造成的棄風(fēng)電量。另外，采用內(nèi)蒙古電網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際算例驗(yàn)證了該方法的有效性和適用性。

風(fēng)電場(chǎng)；棄風(fēng)電量；風(fēng)速風(fēng)向-功率曲線

棄風(fēng)是國(guó)際風(fēng)電發(fā)展過程中的一種普遍現(xiàn)象，如風(fēng)電發(fā)展水平較高的美國(guó)、德國(guó)、西班牙、丹麥等歐美國(guó)家均存在不同程度的棄風(fēng)問題[1-4]。目前我國(guó)部分風(fēng)電開發(fā)大省由于電網(wǎng)對(duì)風(fēng)電的消納能力不足存在比較嚴(yán)重的棄風(fēng)現(xiàn)象，根據(jù)統(tǒng)計(jì)2012年全國(guó)棄風(fēng)電量208億kW·h，全國(guó)2012年棄風(fēng)率約為17%[5]。

棄風(fēng)不僅直接影響風(fēng)電場(chǎng)的投資收益，同時(shí)降低了風(fēng)能的利用水平，特別是嚴(yán)重棄風(fēng)的長(zhǎng)期存在將對(duì)風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展造成不利影響，為此有必要研究建立科學(xué)的棄風(fēng)管理機(jī)制，以協(xié)調(diào)各相關(guān)方之間的利益關(guān)系。因此科學(xué)地統(tǒng)計(jì)風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量及其構(gòu)成，對(duì)于合理確定棄風(fēng)的原則和條件，制定棄風(fēng)考核機(jī)制和補(bǔ)償方案具有重要參考價(jià)值，同時(shí)對(duì)于電網(wǎng)節(jié)能調(diào)度、提高風(fēng)能利用率、優(yōu)化風(fēng)電場(chǎng)的運(yùn)行管理情況也具有重要意義。

但目前，世界各國(guó)棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法各不相同，甚至同一個(gè)國(guó)家內(nèi)不同電網(wǎng)公司統(tǒng)計(jì)方法也有差異。文獻(xiàn)[6]分析了風(fēng)電棄風(fēng)的主要因素；文獻(xiàn)[7]考慮棄風(fēng)因素優(yōu)化了發(fā)電機(jī)組檢修計(jì)劃決策模型；文獻(xiàn)[8]分析了受電網(wǎng)送出能力限制導(dǎo)致棄風(fēng)的情

況，提出了考慮約束條件的風(fēng)電調(diào)度模式、調(diào)度原則和實(shí)施細(xì)則；文獻(xiàn)[9]研究了在水電為主的系統(tǒng)中通過靈活調(diào)節(jié)水電站運(yùn)行方式對(duì)減少棄風(fēng)的作用；文獻(xiàn)[10]采用時(shí)序負(fù)荷曲線和風(fēng)力發(fā)電的時(shí)間序列，利用有效容量分布函數(shù)得到精度較高的風(fēng)力發(fā)電出力估計(jì)，利用此方法方便地處理含多個(gè)風(fēng)電場(chǎng)、考慮風(fēng)速相關(guān)性的影響以及由于最小出力限制而不得不進(jìn)行的棄風(fēng)電量、棄風(fēng)概率等指標(biāo)的計(jì)算。由此可見，目前的研究都未對(duì)風(fēng)電棄風(fēng)量計(jì)算方法進(jìn)行系統(tǒng)的比較分析，同時(shí)未對(duì)棄風(fēng)原因進(jìn)行詳細(xì)的分類統(tǒng)計(jì)，因而無法全面合理地分析棄風(fēng)。

針對(duì)上述需求和研究現(xiàn)狀，本文通過綜合考慮風(fēng)速、風(fēng)向及風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)多種因素，提出了以單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的棄風(fēng)電量計(jì)算方法及其分類指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法。以內(nèi)蒙古西部電網(wǎng)某風(fēng)電場(chǎng)為實(shí)例，通過各種棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算結(jié)果的對(duì)比分析，證明了所提方法的有效性。

1 棄風(fēng)電量計(jì)算方法介紹

風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量在廣義上定義為風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量與風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電量的差值，在狹義上僅指風(fēng)電場(chǎng)受電網(wǎng)輸送能力限制或安全運(yùn)行要求等因素影響，能發(fā)但卻未能發(fā)出的電量。風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電量一般通過風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電功率對(duì)時(shí)間的積分得到。根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量計(jì)算方法的不同，棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法目前已有的方法為樣板機(jī)法[11]、基于風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法[12]，另外，本文還提出了基于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的計(jì)算方法。

1.1 樣板機(jī)法

樣板機(jī)法是原電監(jiān)會(huì)發(fā)布的《風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量計(jì)算辦法（試行）》（以下簡(jiǎn)稱《辦法》）中計(jì)算棄風(fēng)電量時(shí)一般應(yīng)采用的方法。該方法首先根據(jù)風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組的排布情況選取若干臺(tái)樣板機(jī)，即能夠代表風(fēng)電場(chǎng)整體運(yùn)行情況的風(fēng)電機(jī)組，然后通過樣板機(jī)實(shí)發(fā)電量推算出風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量，最后減去風(fēng)電場(chǎng)實(shí)發(fā)電量得到棄風(fēng)電量?！掇k法》還提出，調(diào)度機(jī)構(gòu)不得對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的樣板機(jī)限電，其實(shí)發(fā)電量作為同類風(fēng)電機(jī)組的理論應(yīng)發(fā)電量，減去同類各機(jī)組實(shí)際發(fā)電量，匯總后得出風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)受限電量。

但通常情況下，由于風(fēng)電場(chǎng)占地范圍較大，地形較復(fù)雜，使得同一風(fēng)電場(chǎng)不同風(fēng)電機(jī)組的地點(diǎn)不同，風(fēng)資源情況也不同，難以選擇樣板機(jī)。此外，該方法還要求樣板機(jī)應(yīng)不受控制地連續(xù)運(yùn)行以保證連續(xù)有效的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，因此，樣板機(jī)法實(shí)用性不強(qiáng)。

1.2 基于風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法

該方法首先使用風(fēng)電場(chǎng)測(cè)風(fēng)塔的歷史測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)和風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電功率歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)擬合風(fēng)電場(chǎng)整體的風(fēng)速功率曲線，然后根據(jù)測(cè)風(fēng)塔實(shí)時(shí)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)擬合的風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速功率曲線獲得風(fēng)電場(chǎng)理論輸出功率，將理論輸出功率對(duì)時(shí)間積分得到風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量，最后與風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電量相減得到棄風(fēng)電量。由于運(yùn)行中的風(fēng)電機(jī)組持續(xù)處于動(dòng)態(tài)運(yùn)行條件下，其運(yùn)行在一個(gè)很寬的區(qū)域內(nèi)[13]，因此該估算方法難以準(zhǔn)確地給出限出力功率損失與電量累計(jì)損失。

1.3 基于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的計(jì)算方法

該方法以風(fēng)電場(chǎng)上報(bào)的日前短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的預(yù)測(cè)功率作為風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電功率，對(duì)時(shí)間積分得到風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量，然后與風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電量相減得到棄風(fēng)電量。但由于該方法沒有結(jié)合風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，風(fēng)電功率預(yù)報(bào)值的準(zhǔn)確度無法滿足將來風(fēng)電調(diào)度合理?xiàng)夛L(fēng)考核和補(bǔ)償?shù)囊?，因此該方法無法得到有效應(yīng)用。

2 基于單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的棄風(fēng)電量計(jì)算及分類統(tǒng)計(jì)方法

該方法為本文所提，與前述方法不同的是，該方法重點(diǎn)考慮了風(fēng)速風(fēng)向-功率曲線統(tǒng)計(jì)建模方法及棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)方法，其具體過程如下所述。

首先通過單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的歷史測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)和輸出功率歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)擬合單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)速功率曲線，然后通過風(fēng)電機(jī)組實(shí)時(shí)測(cè)風(fēng)數(shù)據(jù)和風(fēng)速功率曲線算出單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組理論發(fā)電功率，每臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的理論發(fā)電功率累加得到風(fēng)電場(chǎng)的理論發(fā)電功率，風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電功率對(duì)時(shí)間積分得到風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量，最后與風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際發(fā)電量相減得到棄風(fēng)電量。在利用單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法求得總棄風(fēng)電量后，為分析棄風(fēng)產(chǎn)生的原因，可根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)將棄風(fēng)電量進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)。

2.1 風(fēng)速風(fēng)向－功率曲線統(tǒng)計(jì)建模方法

上述計(jì)算過程中，使用了風(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)計(jì)功率曲線

和風(fēng)電機(jī)組統(tǒng)計(jì)功率曲線分別作為計(jì)算風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量和風(fēng)電機(jī)組理論發(fā)電量的基礎(chǔ)。本文采用的功率曲線模型的建立方法綜合考慮了風(fēng)速、風(fēng)向及風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)多種因素，提高了功率曲線的準(zhǔn)確性。具體建模方法如下所述。

為保證風(fēng)電場(chǎng)或風(fēng)電機(jī)組功率曲線統(tǒng)計(jì)建模的精度，本文針對(duì)北、北東北、東北、東東北、東、東東南、東南、南東南、南、南西南、西南、西西南、西、西西北、西北、北西北16個(gè)風(fēng)向分別建立功率曲線模型。每個(gè)風(fēng)向的功率曲線建模采用IEC61400-12-1標(biāo)準(zhǔn)的BIN方法，將風(fēng)速數(shù)據(jù)按0.5 m/s的區(qū)間分段，同時(shí)考慮空氣密度的校正。每個(gè)風(fēng)速區(qū)間所對(duì)應(yīng)的平均風(fēng)速和平均功率根據(jù)式（1）、式（2）計(jì)算：

式中：Pi為第i個(gè)風(fēng)速區(qū)間的平均功率；Vi為第i個(gè)風(fēng)速區(qū)間的平均風(fēng)速；Pi，j為第i個(gè)風(fēng)速區(qū)間第j個(gè)校正后10 min平均功率；Vi，j為第i個(gè)風(fēng)速區(qū)間第j個(gè)校正后10 min平均風(fēng)速；Ni為第i個(gè)風(fēng)速區(qū)間的風(fēng)速-功率數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)。

原始的10 min平均風(fēng)速和平均功率數(shù)據(jù)需要根據(jù)10 min平均空氣密度進(jìn)行校正。10 min平均空氣密度根據(jù)式（3）計(jì)算。

式中：ρ10min為10 min平均空氣密度；B10min為實(shí)測(cè)10 min平均氣壓；T10min為實(shí)測(cè)10 min平均氣溫；R為氣體常數(shù)287.05，J/kg·K。

對(duì)于失速控制、具有恒定槳矩和轉(zhuǎn)速的風(fēng)電機(jī)組，校正后的功率值根據(jù)式（4）計(jì)算：

式中：Pn為校正后的10 min平均功率；P10min為實(shí)測(cè)10 min平均功率；ρ0為標(biāo)準(zhǔn)空氣密度（1.225 kg/m3）；ρ10min為10 min平均空氣密度。

對(duì)于功率主動(dòng)控制的風(fēng)電機(jī)組，校正后的風(fēng)速值根據(jù)式（5）計(jì)算：

式中：Vn為校正后的10 min平均風(fēng)速；V10min為實(shí)測(cè)10 min平均風(fēng)速。

該模型通過統(tǒng)計(jì)風(fēng)向、風(fēng)速、平均空氣密度及風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行方式等因素，綜合評(píng)估得到了反映風(fēng)電機(jī)組功率變化的模型，準(zhǔn)確度得到了一定提高。

2.2 棄風(fēng)電量的分類統(tǒng)計(jì)方法

棄風(fēng)電量的分類可根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)定義，將棄風(fēng)電量根據(jù)原因分類為調(diào)度限電、故障停機(jī)和其他原因3種，其中調(diào)度限電造成的棄風(fēng)電量即為《辦法》中定義的棄風(fēng)電量。具體的分類方法如表1所示。

表1 基于風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的棄風(fēng)電量分類Tab.1 Classification for wind curtailment based on the running state of wind turbines

該方法不僅能夠通過單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)及運(yùn)行狀態(tài)詳細(xì)計(jì)算出其棄風(fēng)電量，同時(shí)能夠根據(jù)風(fēng)電機(jī)組實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)將棄風(fēng)電量進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，達(dá)到了準(zhǔn)確性與實(shí)用性的統(tǒng)一，因此具有更廣泛的適用性。

3 實(shí)例分析

本文以內(nèi)蒙古某風(fēng)電場(chǎng)2012年1月至2013年4月的風(fēng)電場(chǎng)和風(fēng)電機(jī)組實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為樣本對(duì)多種棄風(fēng)電量計(jì)算方法進(jìn)行了對(duì)比研究。該風(fēng)電場(chǎng)裝機(jī)容量為20.1萬kW，共安裝了134臺(tái)1.5 MW的金風(fēng)JF1500風(fēng)電機(jī)組。

3.1 功率曲線統(tǒng)計(jì)建模結(jié)果分析

根據(jù)上述樣本數(shù)據(jù)，以風(fēng)電場(chǎng)中GW150006、GW150082、GW150109 3臺(tái)風(fēng)電機(jī)組為例建立了單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的風(fēng)速風(fēng)向-功率曲線模型，其中GW150109的模型如圖1所示。

GW150006、GW150082、GW150109 3臺(tái)風(fēng)電機(jī)組統(tǒng)計(jì)擬合的功率曲線與廠商提供的功率曲線建模精度的對(duì)比如表2所示，本文所述功率曲線模型的均方根誤差比廠商提供的功率曲線至少減小了大約2%，相關(guān)性系數(shù)高達(dá)0.992以上。故采用第2節(jié)所述方法

得到的單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組的功率曲線精度有所提高。

圖1 GW150109風(fēng)速風(fēng)向-功率三維分布圖Fig.1 3-D distribution figure on the wind speed，direction and power of GW150109

表2 風(fēng)電機(jī)組功率曲線模型對(duì)比表Tab.2 Compared results from different wind-power curve modeling of wind turbines

根據(jù)上述樣本數(shù)據(jù)建立的風(fēng)電場(chǎng)的風(fēng)速風(fēng)向—功率曲線模型如圖2所示。

風(fēng)電場(chǎng)統(tǒng)計(jì)擬合的功率曲線與廠商提供的功率曲線建模精度的對(duì)比如表3所示。相比之下，本文所述模型比廠商提供曲線均方根誤差減小了1.79%，相關(guān)性系數(shù)高達(dá)0.992。和單個(gè)風(fēng)電機(jī)組的建模結(jié)果類似，利用本文提出的風(fēng)速風(fēng)向—功率曲線模型得到的風(fēng)電場(chǎng)功率曲線精確度也有所提高。

圖2 風(fēng)電場(chǎng)風(fēng)速風(fēng)向-功率三維分布圖Fig.2 3-D distribution figure on wind speed，direction and power of wind farms

表3 風(fēng)電場(chǎng)功率曲線模型對(duì)比Tab.3 Compared results from different wind-power curve models of wind farms

3.2 多種棄風(fēng)電量計(jì)算方法結(jié)果對(duì)比

對(duì)2013年1月某風(fēng)電場(chǎng)的棄風(fēng)電量和棄風(fēng)率分別采用多種計(jì)算方法給出的逐日計(jì)算結(jié)果對(duì)比如圖3和圖4所示。

通過圖3和圖4給出的多種計(jì)算方法棄風(fēng)電量和棄風(fēng)率統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：

1）基于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)計(jì)算方法與其他3種方法相比穩(wěn)定性較差，這主要是受到目前風(fēng)電場(chǎng)功率預(yù)測(cè)精度的限制。在預(yù)測(cè)結(jié)果較準(zhǔn)確時(shí)，該方法計(jì)算結(jié)果與其他3種方法較為接近；預(yù)測(cè)結(jié)果偏

差較大時(shí)，該方法結(jié)果與其他3種方法相比偏差也較大。

圖3 多種計(jì)算方法棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.3 Results of wind curtailment compared with different statistical methods

圖4 多種計(jì)算方法棄風(fēng)率統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.4 Statistic results of curtailment rate computed by different methods

2）其他3種計(jì)算方法的結(jié)果相比，樣板機(jī)法計(jì)算出的棄風(fēng)電量和棄風(fēng)率偏高，這主要是由于目前樣板風(fēng)電機(jī)組的選擇缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，一般都傾向于選擇發(fā)電能力高的風(fēng)電機(jī)組，較少考慮樣板風(fēng)電機(jī)組的代表性，使風(fēng)電場(chǎng)理論發(fā)電量估算偏高，進(jìn)而導(dǎo)致棄風(fēng)電量和棄風(fēng)率計(jì)算結(jié)果偏大。

3）基于風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算方法與基于單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算方法相比結(jié)果較為接近，但前者計(jì)算的結(jié)果相對(duì)偏小，這是因?yàn)橐燥L(fēng)電場(chǎng)整體來估算棄風(fēng)電量，存在風(fēng)電機(jī)組理論發(fā)電量累加后抵消的情況，從而導(dǎo)致計(jì)算出的棄風(fēng)電量偏小，特別是在棄風(fēng)程度較輕時(shí)無法反映實(shí)際情況。如圖5中1月1日存在輕度棄風(fēng)情況，基于風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算方法的結(jié)果為184.81 MW·h，基于風(fēng)電場(chǎng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算方法給出的棄風(fēng)電量則為0 MW·h，顯然前者能更加準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況。

圖5 基于單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果Fig.5 Classification statistical results of wind curtailment based on the measured wind speed data of a wind turbine

3.3 棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

基于風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算方法給出的2013年2月棄風(fēng)電量分類統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖5所示。

由圖5可以看出，2013年2月大部分棄風(fēng)電量都是由于調(diào)度限電造成的，同時(shí)也普遍存在風(fēng)電機(jī)組故障停機(jī)導(dǎo)致的棄風(fēng)和其他原因（功率曲線模型誤差、風(fēng)電機(jī)組通信故障等）的棄風(fēng)，如2月28日，故障停機(jī)導(dǎo)致的棄風(fēng)電量達(dá)到97.87 MW·h，其他原因的棄風(fēng)電量為131.77 MW·h，分別占到當(dāng)天總棄風(fēng)電量2146.15 MW·h的4.56%和6.14%，兩者合計(jì)已占到當(dāng)天總棄風(fēng)電量10%以上。

采用基于單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算棄風(fēng)電量并進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)的方法能夠清晰地反映出各時(shí)段內(nèi)風(fēng)電場(chǎng)的棄風(fēng)電量及其原因，這對(duì)于科學(xué)認(rèn)識(shí)棄風(fēng)，合理消納風(fēng)電，提高風(fēng)電利用率都有重要的指導(dǎo)意義。

4 結(jié)論

為了科學(xué)認(rèn)識(shí)棄風(fēng)，提高風(fēng)電利用率，本文從風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法入手，分析了現(xiàn)有棄風(fēng)電量統(tǒng)計(jì)方法的原理及特點(diǎn)，提出了基于單臺(tái)風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的棄風(fēng)電量計(jì)算方法及根據(jù)風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)對(duì)棄風(fēng)電量的分類統(tǒng)計(jì)方法。該方法使用風(fēng)電機(jī)組實(shí)測(cè)的運(yùn)行狀態(tài)、風(fēng)速、風(fēng)向、功率數(shù)據(jù)以及當(dāng)?shù)仄骄諝饷芏茸鳛橛?jì)算棄風(fēng)電量的基礎(chǔ)，不僅能夠比其他方法更加準(zhǔn)確地計(jì)算出總棄風(fēng)電量，還能夠分類統(tǒng)計(jì)不同原因造成的棄風(fēng)電量，從原理上講更加科學(xué)、有效。另外，本文采用內(nèi)蒙古電網(wǎng)風(fēng)電場(chǎng)的實(shí)際算例驗(yàn)證了該方法的有效性和適用性。

[1]PORTER K，F(xiàn)INK S.Examples of wind curtailment[C]// Energy Foundation Meeting on Wind Integration，Beijing，China，2010.

[2]PORTER K，ROGERS J，WISER R.Update on wind curtailment in europe and north america[R].Consultants to the Center for Resource Solutions，Beijing，2011.

[3]FINK S，MUDD C，PORTER K，et al.Wind energy curtailment case studies May 2008-May 2009[R].National Renewable Energy Laboratory，2009.

[4]ROGERS J，F(xiàn)INK S，PORTER K.Example of wind energy curtailment practices[R].National Renewable Energy Laboratory，2010.

[5]李俊峰，蔡豐波，喬黎明，等．2013中國(guó)風(fēng)電發(fā)展報(bào)告[R]．中國(guó)可再生能源協(xié)會(huì)風(fēng)能專業(yè)委員會(huì)，2013:44-45.

[6]李成家，陳路．風(fēng)電棄風(fēng)與水電棄水因素分析[J]．陜西電力，2010（4）:39-41.LI Chengjia，CHEN Lu.Analysis of wind abandonment in windpower&water abandonment in hydropower[J].Shaanxi Electric Power，2010（4）:39-41（in Chinese）.

[7]方陳，夏清，孫欣.考慮大規(guī)模風(fēng)電接入的發(fā)電機(jī)組檢修計(jì)劃[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2010，34（19）:20-24.FANG Chen，XIA Qing，SUN Xin.Application of hilberthuang transformation in distance protection[J].Automation of Electric Power Systems，2010，34（19）:20-24（in Chinese）.

[8]韓自奮，陳啟卷.考慮約束的風(fēng)電調(diào)度模式[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化，2010，34（2）:89-92.HAN Zifen，CHEN Qijuan.Wind power dispatch model based on constraints[J].Automation of Electric Power Systems，2010，34（2）:20-24（in Chinese）.

[9]EVANS J，SHAWWASH Z.Assessing the benefits of wind power curtailment in a hydro-dominated power system[C]// Integration of Wide-Scale Renewable Resources Into the Power Delivery System，2009 CIGRE/IEEE PES Joint Symposium，PARIS:IEEE，2009:1-9.

[10]鄒斌，李冬.基于有效容量分布的含風(fēng)電場(chǎng)電力系統(tǒng)隨機(jī)生產(chǎn)模擬[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2012，32（7）:23-32.ZOU Bin，LI Dong.Power system probabilistic production simulation with wind generation based on available capacity distribution[J].Proceedings of the CSEE，2012，32（7）:23-32（in Chinese）.

[11]國(guó)家電力監(jiān)管委員會(huì).風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)電量計(jì)算辦法（試行）[J].風(fēng)能，2013（2）:9.State Electricity Regulatory Commission.Calculation method for wind power curtailment of wind farms（trial）[J].Wind Energy，2013（2）:9（in Chinese）.

[12]陳穎，丁宇宇，周海，等.基于風(fēng)資源實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的棄風(fēng)電量評(píng)估方法:CN102182629B[P].中國(guó)，2013-01-02.

[13]郎斌斌，穆鋼，嚴(yán)干貴，等.聯(lián)網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組風(fēng)速－功率特性的研究[J].電網(wǎng)技術(shù)，2008，32（12）:70-74.LANG Binbin，MU Gang，YAN Gangui，et al.Research on wind speed vs output power characteristic curve of wind power generator interconnected with power grid[J].Power System Technology，2008，32（12）:70-74（in Chinese）.

（編輯 李沈）

Research on Classification Statistical Method of Wind Curtailment

HAO Feng1，ZHU Changsheng1，WANG Xiaohai1，LIU Shiyu2，HE Xuwei3，MA Yufei3
（1.Inner Mongolia Power Dispatching and Communication Center，Hohhot 010020，Inner Mongolia，China；2.State Key Laboratory of Electrical Insulation and Power Equipment（Xi’an Jiaotong University），Xi’an 710049，Shaanxi，China；3.Beijing Zhongke Furui Electric Technology Co.，Ltd.，Beijing 100085，China）

Wind curtailment due to the insufficient consumption of wind power becomes more and more serious among most of the provinces which have large scale of wind power in China.Therefore research on scientific statistical method for wind curtailment and its component factors has important and referenced value to determine the reasonable principle and to make the related assessment mechanism and compensation plan.It is also significant for energy conservation，increasing the utilization rate of wind energy and analyzing the operation management of wind farms.After analyzing the existing statistical method，this paper proposes a computing and classification method based on the measured wind speed data and the running state of the wind turbines.The method proposed in this paper is built on the running state，wind speed，wind direction and wind power to acquire the amount of the wind curtailment more accurately and the classified statistics caused by different reasons.Furthermore，numerical tests performed on the wind farm in Inner Mongolia show the availability and suitability of the method.

wind farm；wind curtailment；wind speed and direction-power curve

2016-01-12。

蒿 峰（1976—），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化；

朱長(zhǎng)勝（1963—），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化；

王小海（1968—），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度運(yùn)行；

劉詩雨（1991—），女，碩士研究生，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化、含有分布式能源的配電網(wǎng)無功優(yōu)化；

賀旭偉（1973—），男，碩士，高級(jí)工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化、新能源并網(wǎng)調(diào)度；

馬育飛（1977—），男，學(xué)士，工程師，主要研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)調(diào)度自動(dòng)化、新能源并網(wǎng)調(diào)度。

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51577147）。

Project Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant（51577147）.

1674-3814（2016）09-0135-06

TM614

A