李亞亞
摘要:對于一個發(fā)電企業(yè)而言,發(fā)電量收入就是他的盈利來源。發(fā)電量的多少或多或少影響著一個企業(yè)的收入以及運行成本的變化。所以發(fā)電企業(yè)就會有一個繞不開話題就是發(fā)電量分析,對于風電廠也是日常工作中必不可少的一項工作。當然影響一個風電場的發(fā)電量的原因有很多,而本次我們站在風速對發(fā)電量的具體影響進行分析。下面結合一個風電場為例,結合發(fā)電量變化情況進行相關因素分析。
關鍵詞:平均風速;功率曲線;滿發(fā)天數(shù);微風天數(shù)
開篇之前,需要介紹的本次分析的實例概況,本次以一個風電場為實例。該風電場含兩個項目,分別為A項目和B項目。A項目是于2015年并網(wǎng)運行的24臺東汽2.0WM的風電機組;B項目是于2016年并網(wǎng)運行的73臺上海電氣2.0WM的風電機組(其中5臺為2019年下半年并網(wǎng))。下面我們來看一組A項目發(fā)電量的數(shù)據(jù):
以上數(shù)據(jù)是從系統(tǒng)的后臺監(jiān)控系統(tǒng)導出,我們主要是分析風機的真實發(fā)電數(shù)據(jù),所以相比升壓站的出口數(shù)據(jù)而言會更加真實一些,因為他不會因為集電線路的長短不同造成不同的損耗產(chǎn)生影響,所以本次利用的數(shù)據(jù)相對來說是一手的,真實的。
根據(jù)2019年與2018年機組數(shù)據(jù),可知2019上半年總發(fā)電量相比2018年差3838MWh,從數(shù)據(jù)中可以看到的是2019年上半年平均風速降低了,同時整年的平均風速差了0.3m。
對比2月份與5月份的風速與發(fā)電量,可以發(fā)現(xiàn)風速差1m發(fā)電量卻差的很多。原因是上氣單臺機組在風速為5m/s風況時出力是337kwh;在風速為6m/s風況時出力是578kwh;在風速為7m/s風況時出力是900kwh,它不是線性增長的。
6m/s的出力比5m/s的出力大了241kwh;7m/s的出力比6m/s的出力大了322kwh。隨著風速的升高,功率變化不是線性的。2019上半年平均風速降低了0.3m/s,按照單臺出力差322*0.3=96.6kwh來計算,風機月可利用小時數(shù)為181*24=4344h,單臺出力差為419.6MW,73臺的出力差為306萬。以上是我們按照一個約數(shù)進行的推算,從推算中可以看出,2019年上半年平均風速差0.3m/s,整個項目大約要降低306萬的發(fā)電量。
在利用平均風速在功率變化方面進行分析后可以發(fā)現(xiàn),平均風速在功率變化方面確實很大程度上影響著發(fā)電量,我們可以確定的是平均風速是影響發(fā)電量的一個主要因素。但是仔細看下,數(shù)據(jù)并不是吻合的,因為影響發(fā)電量的因素并不單是這一個方面,除了平均風速,我們下面再滿發(fā)天數(shù)以及小風天天數(shù)進行分析一下。
實例二:A項目2019年6月發(fā)電量879.4萬,計劃發(fā)電量970萬,完成84.3%,單臺月平均發(fā)電量為36.6萬;同期發(fā)電量972.6萬,計劃發(fā)電量1063萬,完成91.5%,同期單臺月平均發(fā)電量40.5萬。下面以風速區(qū)間為主線,將6月份的發(fā)電量與同期相對比進行分析。
A項目2019年6月份最大風速超過15m/s共5天,6月18日最大風速達到28m/s,達到切出風速,6月最大風速平均值12.35m/s,同期超15m/s共2天,最大風速平均值11.34m/s;2019年6月份最小風速小于3m/s共27天,最小風速平均值0.21m/s,同期最小風速小于3m/s共25天,最小風速平均值1.37m/s;2019年平均風速達到10m/s以上風速天數(shù)0天,同期天數(shù)1天;2019年6月份風速平均值5.29m/s,同期平均風速5.58m/s。
從事風電行業(yè)的人都會比較清楚的知道一些機組概況,比如不同機組均有切入風速,切出風速,只有在特定風速區(qū)間內(nèi)才能發(fā)電。針對多數(shù)風電機組而言,當風速大于20m/s或者小于3m/s時風力發(fā)電機組是不發(fā)電的,當機組識別到當前風速較大或者較小時,會自動停機自我保護。而結合A項目2019年6月份的發(fā)電量與同期相比單臺機組少了4萬度電,我們不難發(fā)現(xiàn),因為風機的極端,實時風速對平均風速的離散率越大,發(fā)電量越少。
結語
經(jīng)過上述分析,我們可以得出,首先風速的大小是影響發(fā)電量的主要因素,其次某段時間內(nèi)如果平均風速一樣,而風速的離散率也是影響發(fā)電量的重要原因。在此還是要說明的是,影響發(fā)電量變化的因素不是單一的,是有多個因素交織相互作用的。比如每年的定檢,機組的故障停機,日常消缺工作等等,但是這些工作如果是短時間內(nèi)開展的,它對發(fā)電量的影響還是比較小的。故針對風電場發(fā)電量分析不能單純的看風速變化,需要綜合以上多個方面進行考慮分析。
參考文獻:
[1]李慧新, 劉超, 巫發(fā)明,等. 風電場年發(fā)電量預評估影響因素分析[C]// 中國農(nóng)機工業(yè)協(xié)會風能設備分會風能產(chǎn)業(yè)(2014年第8期). 2014.
[2]劉字星 周繼威. 風電機組理論發(fā)電量測算誤差的影響因素分析[J]. 風力發(fā)電, 2017, 000(002):24-27.