楊靖文，張雙益

(1. 北京瑞科同創(chuàng)能源科技有限公司，北京 100079；2. 北控清潔能源集團有限公司，北京 100102； 3. 中國科學院大氣物理研究所國際氣候與環(huán)境科學中心，北京 100029)

風能屬于清潔、無污染的可再生能源。開發(fā)利用風能不僅可為生產(chǎn)生活提供所需的能源和電力，而且也是人類社會減少溫室氣體排放、應對全球氣候變化的重要舉措。近年來隨著風力發(fā)電技術(shù)的進步和成本下降，使得大規(guī)模商業(yè)化投資開發(fā)風電項目具備了可行性。目前我國風電行業(yè)已取得了舉世矚目的成績，根據(jù)全球風能理事會統(tǒng)計，2018年我國風電新增裝機規(guī)模達到了25.9 GW，全球占比為48%。

風力發(fā)電機組安裝在大氣層的底部，主要吸收利用地面30～200 m高度的低空風能[1]。摸清風能資源狀況是大規(guī)模發(fā)展風電的關(guān)鍵步驟，開展風資源評估也是風電場規(guī)劃選址、可行性研究等工作的重要內(nèi)容。早期的風資源評估主要是基于氣象站和測風塔的歷史觀測資料，隨著科技進步，數(shù)值天氣預報(Numerical Weather Prediction, NWP)[2]、計算流體力學(Computational Fluid Dynamics, CFD)[3]、高分辨率氣象再分析數(shù)據(jù)(Reanalysis Data)[4]等方法已被應用于實際工作當中。風資源評估的準確性已有了較大改進和提升[5]。

另一方面，目前還有不少已運行的風電場，其實際發(fā)電量與前期風資源評估的設(shè)計發(fā)電量存在較大的差別，個別風電場出現(xiàn)了實際發(fā)電量低于設(shè)計值30%～50%的極端情況[6]，給投資方造成了一定的經(jīng)濟損失。因此，風資源評估方法和技術(shù)仍需要不斷的改進和完善。

影響風資源評估準確性的主要因素包括測風塔的代表性、地形數(shù)據(jù)的精度、風流模型及參數(shù)設(shè)置的不同、發(fā)電量折減[7]取值等方面。其中目前行業(yè)常用的發(fā)電量折減評估方法較為粗放，取值范圍也較為寬泛，缺乏精細化和定量化，容易出現(xiàn)較大誤差。

本文以全國不同地區(qū)49個運行風電場為例，研究了實際發(fā)電量折減與前期風資源評估折減取值之間的誤差和原因，在此基礎(chǔ)上提出了發(fā)電量折減精細化評估方法，并通過實際風電場評估了應用效果。本文研究成果可為我國的風資源評估和風電場開發(fā)建設(shè)提供參考和支撐。

1 發(fā)電量折減的各項因素

風資源評估工作中，一般需根據(jù)風電場現(xiàn)場實際測風數(shù)據(jù)，并結(jié)合一定的風能資源評估手段，計算出各風電機組理想狀態(tài)下的發(fā)電量，即風電場的理論發(fā)電量；然后對理論發(fā)電量扣除發(fā)電量折減后，計算出電網(wǎng)計量點處的實際可售電力，即風電場的上網(wǎng)電量。

發(fā)電量折減的定義是指對風電場實際出力的因素進行逐個分析，得出各因素所引起的發(fā)電量減少的數(shù)值。目前行業(yè)通常采用的發(fā)電量折減各項因素如表1所示[8]。

表1 發(fā)電量折減的各項因素表

根據(jù)表1中發(fā)電量折減的各項因素，即可計算總折減系數(shù)及風電場的上網(wǎng)電量，具體公式如下：

L=i=110(1-li)

(1)

Enet=Etot×L

(2)

式中：L為總折減系數(shù)；l為發(fā)電量折減的第i項因素；Enet為風電場的上網(wǎng)電量；Etot為理論發(fā)電量。

由于表1中發(fā)電量折減各項因素的取值范圍較為寬泛，因而計算出的總折減系數(shù)一般在55%～80%，波動范圍較大；并且各項因素未給出具體的計算公式或查檢表，因而在實際工作中容易受工程師個人經(jīng)驗和主觀因素的影響，而導致數(shù)值出現(xiàn)較大的偏差。急需建立發(fā)電量折減精細化評估方法，提高風資源評估的精確度和準確度。

2 已運行風電場的實際折減情況

本文收集了運行時間滿一個完整年以上的陸上風電場的實際上網(wǎng)電量數(shù)據(jù)(如有限電情況，則復原到限電前)，并結(jié)合各風電場的理論發(fā)電量計算出了實際折減數(shù)據(jù)。由于發(fā)電量折減的尾流折減項和空氣密度折減項是風資源評估專業(yè)軟件計算出的，不需人工取值，故在風資源評估實際工作中經(jīng)常剔除這兩項因素后給出總折減系數(shù)，本文亦采用該方法。

本文選取的風電場總數(shù)量為49個，總規(guī)模為498萬kW，覆蓋了東北、華北、西北、華東、華中、華南、西南等全國典型氣候環(huán)境區(qū)域，具有較好的代表性。圖1給出了各風電場的實際折減系數(shù)和前期風資源評估折減取值?？梢钥闯龈黠L電場的實際折減系數(shù)高于前期評估值的情況和低于前期評估值的情況均普遍存在，平均誤差為9%，其中個別風電場的誤差甚至達到22%(10號和14號風電場)。

圖1 風電場的實際折減系數(shù)和前期風資源評估折減取值對比圖

3 發(fā)電量折減誤差原因分析

結(jié)合上述49個風電場實際情況研究發(fā)現(xiàn)，影響實際折減系數(shù)的主要因素包括風資源代表性(測風數(shù)據(jù)質(zhì)量、測風塔的代表性、軟件自身誤差等)、風電機組的發(fā)電性能(可利用率、功率曲線符合度等)、氣候環(huán)境(湍流、覆冰、風沙等)、以及其他。

1)風資源代表性因素。根據(jù)文獻[8]，50 MW及以下的平坦地形風電場的測風塔控制半徑不宜超過5 km，安裝1～2座測風塔；復雜地形風電場的測風塔控制半徑不宜超過2 km，安裝2～3座測風塔，當遇山脊走勢多變時，還應增加測風塔數(shù)量。然而在實際工作當中，經(jīng)常會由于場址規(guī)劃、前期開發(fā)、成本經(jīng)濟等原因，導致風電場的測風塔的數(shù)量不足、位置偏離，而導致控制半徑不能覆蓋所有風電機組，測風結(jié)果的代表性較差，在這種情況下風資源評估軟件計算出的風速和發(fā)電量具有較大偏差。

以圖1中49個風電場的2號風電場為例，風電機組的排布圖見圖2。由于該項目屬于復雜地形風電場，裝機規(guī)模較大，合計200 MW，共設(shè)立了兩座測風塔，數(shù)量過少，且控制半徑2 km無法覆蓋大部分風電機組，代表性嚴重不足。該風電場的實際折減系數(shù)僅有56%，遠低于前期評估值70%。

圖2 2號風電場的風電機組排布圖(白色圓圈表示測風塔的控制半徑2 km范圍)

除此之外，測風數(shù)據(jù)的質(zhì)量(未滿足測風滿一年、有效完整率90%以上等)、風資源評估軟件自身誤差(線性軟件與計算流體力學軟件的適應性、尾流模型之間的差異等)也是影響風速和發(fā)電量評估結(jié)果的重要因素。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，上述風電場中約有70%存在風資源代表性不足的情況，并影響了實際上網(wǎng)電量和折減系數(shù)。因此有必要根據(jù)測風塔的代表性情況，對發(fā)電量的折減系數(shù)進行科學調(diào)整，從而提高評估結(jié)果的可靠性。

2)風電機組的發(fā)電性能因素。主要包括可利用率和功率曲線符合度兩項，通常風電機組采購合同中約定風電場的全場平均可利用率不低于95%，全場平均功率曲線符合度不低于95%。根據(jù)電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，上述49個風電場的平均可利用率達到了98%，功率曲線符合度達到了96%，均超過了合同約定的保證值。然而值得注意的是，也有個別風電場出現(xiàn)了低于保證值的情況，包括12、25、33號風電場的全場平均可用率分別為91%、89%、88%，而6、13、21號風電場的全場平均功率曲線符合度僅有89%、85%、83%。

上述49個風電場中按照風電機組的品牌進行分類，其中采用一線品牌(中國風能協(xié)會發(fā)布的2018年新增裝機規(guī)模排名前三的品牌)成熟機型(取得型式認證證書)的風電機組的風電場數(shù)量和裝機規(guī)模上均超過了60%，可利用率和功率曲線符合度均高于合同約定值，且單個風電場的平均可利用率均在98%以上，功率曲線符合度達到了97%以上?？梢姴煌放频娘L電機組的實際發(fā)電性能具有一定差異性，有必要進行細化考慮。

3)氣候環(huán)境因素。近年來的研究成果[9]表明，風切變、湍流等因素對風電機組的發(fā)電性能具有明顯的影響。圖3給出了高低不同湍流情況下的風電機組的功率曲線，可見高湍流情況下的中等風速段(8～10 m/s)的風電機組的輸出功率要明顯減小，綜合評價湍流對風電場年發(fā)電量的影響可達1%～2%左右。

圖3 高低不同湍流情況下的風電機組的功率曲線圖

此外，高寒高濕山區(qū)風電場在冬季容易發(fā)生葉片覆冰現(xiàn)象，會造成一定的發(fā)電量損失，根據(jù)覆冰強度和持續(xù)時間有所不同，其中42號風電場的情況較為嚴重，多年平均葉片覆冰電量損失達到了9%。此外風沙也可導致葉片磨損、氣動性能改變，從而造成發(fā)電量損失，統(tǒng)計損失電量占比約1%～2%。

其他因素。根據(jù)電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，不同區(qū)域風電場的場用電及線損折減具有較大區(qū)別，其中西北、東北地區(qū)風電場一般較高在4%～5%，其他地區(qū)風電場一般較低在2%～3%。電網(wǎng)頻率波動的影響較少在0.2%～0.3%以內(nèi)，基本可以忽略。研究發(fā)現(xiàn)復雜地形風電場需考慮一定的場平折減，即風電機組的基礎(chǔ)土建施工導致局部地形的變形和破壞，從而引起機組位置的海拔高度下降和風速下降，帶來的電量損失一般在1%～2%范圍。

4 發(fā)電量折減精細化評估方法及應用

根據(jù)上述分析，本文對發(fā)電量折減各項因素(表1)進行了細化和量化，創(chuàng)新性地提出了風電場發(fā)電量折減精細化評估方法(表2)。本文將49個風電場分為兩組，其中1號至33號風電場作為建模組，34號至49號風電場作為驗證組。表2的選取原則是基于建模組風電場的風資源代表性、風電機組的發(fā)電性能、氣候環(huán)境及其他因素實際數(shù)據(jù)經(jīng)細化分類得到的。

表2 風電場發(fā)電量折減精細化評估表

表2中相關(guān)情況說明如下：一線品牌指中國風能協(xié)會發(fā)布的2018年新增裝機規(guī)模排名前三的品牌；成熟機型指取得型式認證證書的機型；西北地區(qū)是甘肅、青海、寧夏，東北地區(qū)是黑龍江、吉林、遼寧；動態(tài)和靜態(tài)功率曲線分別指含湍流和不含湍流的功率曲線；風沙地區(qū)指沙塵暴年平均日數(shù)在10日以上地區(qū)；輕度和重度覆冰地區(qū)分別指覆冰年平均日數(shù)在10～20日和20日以上地區(qū)；平坦和復雜地形分別指地形陡峭度在0%～5%和5%以上地區(qū)。

本文在49個風電場(1號至33號風電場作為建模組，34號至49號風電場作為驗證組)應用了發(fā)電量折減精細化評估方法。圖4給出了各風電場的實際折減系數(shù)和折減精細化評估取值，可見建模組和驗證組的應用效果均較為良好。建模組和驗證組的折減系數(shù)的平均誤差為5%，最大誤差均為11%(10號、27號和40號風電場)，與圖1的平均偏差9%和最大誤差22%相比具有明顯的下降。

圖4 風電場的實際折減系數(shù)和折減精細化評估取值對比圖

5 總結(jié)和展望

本文通過全國49個運行風電場的實際發(fā)電量折減的研究和分析，創(chuàng)新性進出了發(fā)電量折減精細化評估方法，將平均誤差從9%縮小到5%，最大誤差從22%縮小到11%，取得了良好的應用效果。在本文研究成果的基礎(chǔ)上，完成開發(fā)了《陸上風電場發(fā)電量折減精細化評估軟件》(計算機軟件著作權(quán)號2018SR702783)，并在行業(yè)多個風電場中進行了推廣和應用。未來將對風電場發(fā)電量折減進一步深入研究，改進和完善發(fā)電量折減精細化評估方法。