新疆工程學院能源工程學院 張慧娥 內(nèi)蒙古超高壓供電局 白彩清 張慧敏

隨著原油價格的持續(xù)上漲及資源儲備的減少，推動了新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，迎來了新一輪的高速發(fā)展。我國新能源存在裝機容量增長率高于發(fā)電量增長率，十三五期間發(fā)電效率普遍偏低。目前，風電主要以棄風率、棄電電量和風電利用小時數(shù)三個指標，對區(qū)域風能資源利用水平進行評價。三個獨立的指標僅能從不同角度來反映區(qū)域風能資源利用水平，具有一定的代表性，但全面反映區(qū)域的風能資源利用效率缺少相應的綜合性評價指標，亟待構(gòu)建綜合指標，更加全面的綜合評價不同區(qū)域風能資源的利用水平，有助電力調(diào)度部門進一步了解新疆風能資源利用水平真實狀況，有利于新疆風電健康有序發(fā)展。

利用效率評估方法主要采用DEA（數(shù)據(jù)包絡分析）、SFA（隨機前沿分析）和BCC（目標指引）模型分析，文獻[1]采用DEA 與BCC 相結(jié)合的模型對科技投入和產(chǎn)出效率進行評價，文獻[2]針對高校的靜態(tài)和動態(tài)的科研效率進行評價，采用了DEA、BCC 模型結(jié)合Malmquist（基于面板數(shù)據(jù)）生產(chǎn)率指數(shù)進行了測算分析。文獻[3]以風電基礎(chǔ)裝機容量及人力物力作為投入指標，以最終發(fā)電量作為產(chǎn)出指標，采用DEA 和Malmquist 模型分析了國內(nèi)和國際典型國家的風能、太陽能、生物質(zhì)能、地熱能以及核能的發(fā)電效率，并對國內(nèi)4種能源率進行總體評價。文獻[4]采用改進型灰靶理論對我國部分典型省份的風能利用效率進行測算。

合理評估風能資源對風資源有效利用具有重要意義，有利于電力調(diào)度部門合理調(diào)配風能資源，促進新疆風電有效利用。目前對能資源利用效率的評價尚未有成型的評價體系，本文采用改進型灰靶理論建立風能資源綜合利用效率評價指標，選取國內(nèi)11個典型省份的最終風能資源利用效率值進行對比，分析新疆風能資源利用效率，表明經(jīng)濟的發(fā)展、負荷密度及風能資源利用效率有密切關(guān)系。

1 新疆風能資源利用水平基本情況

據(jù)國家能源局統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，近年來新疆風電裝機規(guī)模持續(xù)擴大，新疆風電棄風電量和棄風率持續(xù)“雙降”，2018年新疆風電利用小時數(shù)已達到國家規(guī)定的最低保障收購年利用小時數(shù)，2020年新疆風電利用小時數(shù)（2237小時）高于全國風電平均利用小時數(shù)（2073小時），但新疆棄風率（12.7%）在全國排名中仍居高不下。

1.1 風電裝機規(guī)模持續(xù)擴大

自2016年至2020年，新疆風電受紅色預警機制政策影響，新增風電增速放緩，新疆風電裝機容量占全國風電裝機比例從2016年的11.9%降至2020年的8.4%，截止2020年新疆風電裝機2355.15萬千瓦，占新疆電網(wǎng)電源總裝機容量22.97%（表1）。

表1 近五年風電裝機情況

1.2 風能資源利用水平顯著提高

新疆切實貫徹可再生能源電力消納保障機制，按照《解決棄水棄風棄光問題實施方案》、《清潔能源消納行動計劃（2018-2020）》積極采取措施加大力度消納可再生能源，新疆風電消納取得積極成效[5]。

發(fā)電情況。2016年至2020年，新疆風電發(fā)電量從220億千瓦時增長到433億千瓦時，年平均增速達到18.4%，高于全國年平均增速0.4個百分點，2020年新疆風電發(fā)電量達到432.74億千瓦時（表2）。

表2 近五年風電發(fā)電情況

棄電情況。2016年至2020年，新疆風電棄電量從137億千瓦時下降至46.69億千瓦時，棄風率從38%下降至12.7%，風電棄電電量、棄風率多年持續(xù)下降（表3）。

表3 近五年風電棄電情況

年利用小時數(shù)情況。2016年至2020年新疆風電利用小時數(shù)從1290小時提高到2237小時，風電利用小時數(shù)與全國風電平均利用小時數(shù)之間的差距逐年縮進，2018年新疆風電利用小時數(shù)已達到國家規(guī)定的最低保障收購年利用小時數(shù)，2019年新疆風電利用小時數(shù)已超出全國平均水平（表4）。

表4 近五年風電利用小時數(shù)情況

2 構(gòu)建全面的評價指標體系

目前對風能資源的利用效率缺乏統(tǒng)一及綜合性的評價體系，現(xiàn)有的風能利用小時數(shù)、棄風率和棄風量是按照不同的角度描述風資源的利用效率，但不具有地區(qū)性質(zhì)，不能反映某個地區(qū)的風資源利用水平。由于不同地區(qū)地理位置與氣象條件的差異，能資源利用效率、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、負荷構(gòu)成、經(jīng)濟發(fā)展差別較大。為了能夠充分反映一個地區(qū)的風能特點、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、負荷特性、電網(wǎng)運行水平、經(jīng)濟發(fā)展水平、風電技術(shù)水平對風能資源利用效率的影響，構(gòu)建全面的評價指標體系，相關(guān)指標如下：

2.1 開發(fā)效率指標

從宏觀角度評價風能資源利用效率時，要考慮某區(qū)域內(nèi)風能的總體開發(fā)利用強度，不同地區(qū)的風能資源貯量不同、經(jīng)濟水平不同、電網(wǎng)結(jié)構(gòu)不同，導致不同地區(qū)的開發(fā)利用強度不同。提出的反映不同地區(qū)風能總體開發(fā)強度的開發(fā)效率指標，具體計算公式如下：k1=CR/CT，式中：k1為評價區(qū)域開發(fā)效率指標；CR為評價區(qū)域風電裝機容量；CT為該區(qū)域?qū)嶋H可開發(fā)的風能資源總量。

2.2 能質(zhì)效率指標

由于不同地區(qū)風能資源水平不同，年可有效利用的風電小時數(shù)并不一致，因此目前以“風電利用小時數(shù)”來評價一個地區(qū)的風能利用水平有失客觀性。在對某個區(qū)域的風能資源利用效率進行評價時，應基于該區(qū)域的風能資源實際水平。提出基于不同區(qū)域風能資源實際水平的能質(zhì)效率指標，具體計算公式如下：k2=H1/H2，式中：k2為評價區(qū)域能質(zhì)效率指標；H1為該區(qū)域風電場實際年風電利用小時數(shù)；H2為該區(qū)域年風電可利用小時數(shù)。

2.3 技術(shù)效率指標

從技術(shù)方面來說，在評價不同區(qū)域內(nèi)的風能利用效率時，不同區(qū)域內(nèi)風電技術(shù)水平對風能資源利用水平的影響亦是明顯的，不同區(qū)域內(nèi)地形、環(huán)境、風能資源稟賦相異，所安裝的風機類型及其轉(zhuǎn)換效率、風電場運行方式等方面都是不同的。提出基于不同區(qū)域環(huán)境特征、風能資源稟賦的技術(shù)效率指標，具體計算公式如下：k3=(E1+E1')/(CR×H2)，式中：k3為評價區(qū)域技術(shù)效率指標；E1為評價區(qū)域風電上網(wǎng)電量；E1'為該區(qū)域棄風電量。

2.4 接納效率指標

某個區(qū)域內(nèi)風電接納能力對風能資源利用水平也有深刻影響，而影響電力系統(tǒng)風電接納能力的因素包括電力系統(tǒng)運行的各個環(huán)節(jié)，主要為電源結(jié)構(gòu)、電源調(diào)節(jié)能力、電網(wǎng)構(gòu)架、負荷特性。為了簡化計算某地區(qū)的風電接納能力，具體計算公式如下：k4=(E1/E2)/(CR/CT1)，式中：k4為評價區(qū)域接納效率指標；E2為該區(qū)域年發(fā)電量；CT1為該區(qū)域全口徑累計裝機容量。

2.5 消納效率指標

風電消納是風能資源利用的重要環(huán)節(jié)，因此本文提出消納效率指標，具體計算公式如下：k5=1-p，式中：k5為評價區(qū)域消納效率指標；p 為該區(qū)域年度棄風率。

3 風能資源綜合利用效率評價指標計算分析

灰靶理論屬于灰色理論范疇，在標準模式構(gòu)造的基礎(chǔ)上設(shè)定一個灰靶，在模式序列中找到靶心，然后將利用效率評價指標序列與靶心進行比較得到靶心度?；野欣碚摰募夹g(shù)難點是靶心度的求取，求利用效率評價指標序列與靶心的相似程度，兩者距離越近，靶心度越大[3]。

本文收集相關(guān)文獻，其中基于改進型灰靶理論的風能資源利用效率評價文獻中構(gòu)建了風能資源利用效率綜合評價體系，從風能開發(fā)、能質(zhì)效率、技術(shù)水平、電網(wǎng)接納、風能消納5個視角全面反映風能資源利用效率，并采用改進型灰靶理論建立評價模型，建立了風能資源綜合利用效率評價指標[6]。

通過計算求得我國各省份的開發(fā)效率指標、能質(zhì)效率指標、技術(shù)效率指標、接納效率指標、消納效率指標，構(gòu)成傳統(tǒng)灰靶理論的模式序列ωi，結(jié)合榜樣模式ω'=(1,1,1,1,1)確定評價指標體系模式序列ωi'，進行灰靶變換，得出各省份、榜樣模式的靶心度γ(x0,xi)，即求得各省份風能資源綜合利用效率P=γ(x0,xi)，P 越接近1，說明風能資源綜合利用效率越高。

3.1 數(shù)據(jù)來源

各省份風電裝機容量、風電利用小時數(shù)、風電上網(wǎng)電量、棄風電量、棄風率數(shù)據(jù)來源于國家能源局統(tǒng)計數(shù)據(jù)；各省份實際可開發(fā)的風能資源總量數(shù)據(jù)來源于文獻中國風能資源貯量估算，其中計算各省份風能“實際可開發(fā)量”時按其風能的“理論可開發(fā)總量”的1/10進行了估計；但通過對比國家能源局統(tǒng)計數(shù)據(jù)，顯示部分省份截止到2020年風電累計裝機容量已經(jīng)遠遠超過文獻中給出的實際可開發(fā)量的估計值，故按照文獻中各省份風能“理論可開發(fā)總量”的3/10對本文分析的省份的風能實際可開發(fā)量進行估計，但上海、江蘇、貴州和寧夏估計值仍超過實際值，將其置為實際值參與計算。

3.2 計算結(jié)果

選取國內(nèi)11個典型省份，計算得到風能資源綜合利用效率，結(jié)果如表5。

表5 近五年典型省份風能資源綜合利用效率計算結(jié)果（%）

綜上，從選取的11個典型省份的最終風能資源利用效率值分析計算結(jié)果，可以看出：

從所選典型地區(qū)計算結(jié)果結(jié)合各省份實際情況，表明評價模型給出的評價結(jié)果與目前這些地區(qū)的風能資源客觀利用水平相符。

我國經(jīng)濟發(fā)達省份，如江蘇、云南、遼寧及河北四省，2020年風能資源綜合利用效率計算結(jié)果排在前5位內(nèi)，這些省份電網(wǎng)結(jié)構(gòu)合理，其電網(wǎng)運行水平更好，負荷水平較高，風電消納能力更強、風能資源的利用效率更高。其中排在第一位的寧夏由于電網(wǎng)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)合理配比，風能資源的利用效率較高。

新疆和甘肅兩省距離負荷中心較遠，電源結(jié)構(gòu)和電網(wǎng)結(jié)構(gòu)與地域特點有較大關(guān)系，調(diào)峰能力方面較差，負荷水平較低，電網(wǎng)外送通道不暢，建設(shè)速度緩慢，導致在風能資源利用效率較低。

觀察比較新疆數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，2018年新疆在“棄風率”方面高居全國第1位，“風電利用小時數(shù)”方面在全國范圍內(nèi)高于江西等不棄風的7個省份，綜合性風能資源利用效率指標上在全國范圍內(nèi)仍處于末位。部分原因是新疆實際可開發(fā)風能資源總量13119萬千瓦，遠大于目前風電實際裝機容量，新疆裝機容量僅為可開發(fā)風能資源總量的1/7，造成開發(fā)效率指標較低，影響了綜合性風能資源利用效率指標。