江西省高山風電場選址方法

涂波，孫志忠，周孟，鄧院昌

(1.江西大唐國際新能源有限公司，南昌市330038;2.中山大學，廣州市510275)

0 引言

在化石資源日趨匱乏，全球環境問題日益突出的今天，風能，作為一種清潔、可再生能源，對改善能源結構，保護環境，促進經濟社會的可持續發展起著重要的作用。

根據江西省氣象科學研究院對江西省風能資源儲量及分布的相關研究［1］，表明受地形影響，省內風能資源較好區域主要分布在鄱陽湖沿岸和高山地區。鄱陽湖沿岸形成了沿“狹管”兩側線狀分布的風資源豐富區域，高山地區形成了沿山脈走向線狀式分布或孤立山峰點狀式分布的風資源豐富區域。省氣象科學研究所采用長期氣象臺(站)資料及短期點位測風資料，并結合氣候調研結果綜合評估后發現，江西省山地風能資源具有較好的開發潛力，其裝機容量約為100萬kW以上。2012年以前，省內風電開發集中于鄱陽湖沿岸，隨著2012年首批高山風電項目獲江西省發改委核準，風電開發拉開了由“下湖”走向“上山”的序幕，這意味著高山風電將成為未來江西風電發展的主力軍。

目前國內外風電場選址相關研究成果及已建風電場的選址經驗表明［2-7］，影響風電場選址的因素較多，如風能資源、交通運輸、地形特征、地質特征、電網接入以及氣象災害等，其中部分因素只能定性描述，綜合分析較為困難。同時，與平原、海上等處的風電場相比，高山風電場又具有其自身特性。我國目前已建風電場工程的經驗教訓表明，風電場選址的優劣將對風電場的經濟效益乃至社會效益產生巨大影響，因此，風電場如何在高山地區選址，是高山風電項目前期工作需要考慮的重要問題。本文基于一套高山風電場選址評價指標體系，研究適用于高山風電場選址的方法。

1 高山風電場評價指標體系的建立

通過對江西省多地風電場現場踏勘及相關資料的查閱，本文初步確定影響高山風電場選址的相關因素，對各因素進行系統分析后，從中選出影響較大的因素，作為高山風電場選址的評價指標，并構建相應的評價指標體系，如圖1所示。

圖1 高山風電場選址評價指標體系Fig.1 Evaluation index system for site selection of wind farm on high mountains

高山風電場選址評價指標體系包含特殊性和一般性2類評價指標，特殊性評價指標包括:自然保護區、軍事禁區、文物古跡、礦產壓覆和氣象災害。按照國家對風電項目核準的相關規定，上述5類問題禁止出現在風電場所在區域內，上述指標為風電項目能否開發的顛震性指標，因此，特殊性評價指標決定風電場選址的可行性。一般性評價指標包括:風能資源狀況、裝機規模、地形條件、地質條件、土地利用狀況、進場道路條件以及電網接入條件，此類指標隨風電場選址不同而存在較大差異，因此，一般性評價指標決定風電場選址的優劣性。

對于特殊性評價指標的相關信息，可咨詢風電場所屬縣(市)相關部門。其中，高山地區可能出現的氣象災害主要包括雷暴和重度覆冰，當災害發生時，極有可能造成風機零部件損壞，影響風機正常運行，嚴重時甚至可能危及人身安全。據統計，截止至2011年底江西省自然保護區數量為195個，其中以森林生態系統為保護對象的有147個［8］。江西礦產資源也極為豐富，目前全國已知的150多種礦產中，江西就有140多種，有色金屬、貴重金屬、稀土金屬3類礦產每km2可開發的潛在價值居全國第1位，這些礦產資源大部分分布于高山地區［9］。

對于一般性評價指標中風能資源狀況的評價，可按《風電場風能資源評估方法》中的相關規定［10］，以風電場年平均風功率密度作為主要依據，這一指標可綜合反映風電場風速、風速分布以及空氣密度。一般情況下，年平均風功率密度在2級以上的風電場可開發利用。根據目前省內擬建高山風電場的風資源評估結果，大多數風電場年平均風功率密度等級為2級。

對于一般性評價指標中裝機規模的評價，由于省內高山地區適于建設風電場的區域，主要分布在迎風向的連續山脊及開闊的高山臺地，因此，當風電場選址在迎風向的連續山脊時，風電場裝機規模主要與山脊長度有關;當風電場選址在開闊的高山臺地時，風電場裝機規模主要與高山臺地面積有關。通常山脊越長或是臺地面積越大，風電場裝機規模越大，單位kW裝機分攤的配套工程如道路工程、升壓站工程等費用越低，風電場規模效益就越好。根據風電場風機布置的指導原則［11］，考慮風機間相互作用和尾流的影響，盛行風向上的2臺風機排布間距為5～9倍風輪直徑;垂直于盛行風向上的2臺風機排布間距為3～5倍風輪直徑。例如，當風電場選址在迎風向的連續山脊時，假定安裝機型的單機容量為1 500 kW，則風電場裝機規模可按10 km山脊約50 MW進行估算。

對于一般性評價指標中地形條件的評價，主要從風電場范圍內山體平均起伏度和平均坡度2個方面考慮，平均起伏度和平均坡度越大，則地形條件對風電場的建設越不利。根據相關統計［12］，目前我國絕大部分風電場平均起伏度小于300 m，平均坡度小于10°;大部分風電場平均起伏度在200 m以內，平均坡度在5°以內;并且在通常情況下，高山風電場的平均起伏度和平均坡度大于平原、海上等處的風電場。

對于一般性評價指標中地質條件的評價，主要考慮風電場區域內地層結構穩定情況及地基土的承載能力等。通常地層結構相對穩定的巖土區域較適宜建風電場，而地層結構相對復雜的軟土區域，場區內有大面積滑坡、泥石流、地面塌陷等現象出現的區域，則不推薦建設風電場。

對于一般性評價指標中土地利用狀況的評價，可依據我國《土地利用現狀分類》國家標準［13］，將土地分為12個一級類型，在高山地區建設風電場主要涉及其中的4種類型土地，分別是:草地、林地、園地和耕地。其中草地最適宜建風電場，林地和園地較為適宜，而耕地則不推薦建風電場。

對于一般性指標中進場道路條件的評價，可從修路長度和修路難易程度2個方面考慮。例如，根據風電機組運輸對道路最小轉彎半徑的要求，MW級風電機組道路運輸的最低公路等級為三級［14］，對不滿足等級要求的公路，要進行修繕或整改。另外，與平原地區風電場相比，通常情況下高山風電場修路難度要大得多。

對于一般性評價指標中電網接入條件的評價，主要從風電場接入電網的距離方面考慮。風電并網是風電場實現銷售收入的必要條件，風電場接入電網的距離較近，不但可以降低并網投資，還可以減少線路損耗。各級電壓線路的一般輸送容量和輸電距離之間的關系，可參考國家發改委2003年制定的《風電場場址選擇技術規定》，具體內容見表1［15］所示。例如當風電場采用額定電壓為110 kV輸電線路時，輸電容量不宜大于50 MW，輸電距離不宜超過150 km。

表1 各級電壓水平的輸送容量和輸電距離Tab.1 Transmission capacity and transmission distance at different voltage level

2 高山風電場選址方法

本文在建立高山風電場選址評價指標體系的基礎上，提出一種適用于高山風電場的選址方法，如圖2所示。

圖2 高山風電場選址流程圖Fig.2 Flow chart of site selection for wind farm on high mountains

第一步，通過查閱相關資料，對自然保護區、軍事禁區、文物古跡、礦產壓覆、氣象災害等特殊性評價指標進行綜合分析，排除不符合條件的風電場。

第二步，運用層次分析法(analytical hierarchy process，AHP)對風能資源狀況、裝機規模、地形條件、地質條件、土地利用狀況、進場道路條件以及電網接入條件等一般性評價指標進行綜合分析，確定各評價指標相對權重。層次分析法是美國著名運籌學家T.L.Satty等人在20世紀70年代提出的一種定性與定量分析相結合的多準則決策方法，廣泛應用于經濟、科技、軍事、環境、教育等方面的管理決策，該方法的主要實施步驟如下［16-17］。

(1)建立層次分析結構模型。層次分析結構模型一般分為3個層次:最高層為目標層，一般為所分析問題的預定目標或理想結果;中間層為準則層，包括為實現目標所涉及的各種準則;最底層為方案層，包括為實現目標可供選擇的各種方案。

(2)構造判斷矩陣。從層次分析結構模型的第2層開始，將從屬于(或影響)上一層元素的同層次諸元素進行兩兩比較。假設X={x1，x2，…，xn}為從屬于(或影響)上一層某元素的同層次元素集，根據一定的判斷標度將元素集中兩兩元素(如xi和xj)的比較定量化，標度評判如表2所示。

表2 標度評判Tab.2 Scale of judgment

根據比較結果構造判斷矩陣，記為R:

式中 rij應滿足:rij＞ 0，rij=1，rij=1/rji(i≠ j)。

(3)計算各元素權重系數。本文采用方根法求解權重系數，首先按行將判斷矩陣中各元素連乘后開n次方，得到各行元素的幾何平均值，記為:

得到同層次各元素權重集，記為W:

(4)判斷矩陣一致性檢驗。同層次元素兩兩比較時，由于在整個判斷過程中很難保證決策思維的一致性，導致判斷結果可能會不一致，因此有必要對判斷矩陣R進行一致性檢驗，檢驗過程如下所述。

定義一致性指標，記為CI:

式中:λmax為判斷矩陣R的最大特征根;n為判斷矩陣的階數。

定義平均隨機一致性指標，記為RI，RI取值如表3所示。

表3 平均隨機一致性指標RITab.3 Mean random consistency index RI

定義一致性比率，記為CR:

當CR＜0.1時，認為R滿足一致性;否則需重新構造判斷矩陣，直到滿足一致性為止。

最后，對備選風電場的各項評價指標進行評分，結合評價指標的相對權重，通過加權求和法計算備選風電場綜合評價總分值，再進行從高分到低分排序，選出綜合條件較優的風電場。

3 工程應用實例

以省內甲、乙、丙3座高山風電場為例。

第一步，對特殊性評價指標進行綜合分析，3座風電場均符合條件。

第二步，運用層次分析法對各類一般性評價指標進行綜合分析。首先建立高山風電場選址層次結構模型，如圖3所示。

圖3 高山風電場選址層次結構模型Fig.3 Hierarchy structure model of site selection for wind farm on high mountains

圖3中目標層為高山風電場選址，用字母A表示;準則層包括風能資源狀況、裝機規模、地形條件、地質條件、土地利用狀況、進場道路條件、電網接入條件，分別為 B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7;方案層包括甲、乙、丙 3 個備選風電場，分別為 C1、C2、C3。

根據給定的判斷標度，對準則層各評價指標相對目標層的重要程度進行兩兩比較。本文采用問卷調查的形式，邀請相關領域內5位專家各自對上述評價指標的重要程度進行兩兩比較，再計算比較結果的平均值，對平均值取整后構造相應的高山風電場選址評價指標判斷矩陣，并計算各評價指標相對權重系數。計算結果如表4所示。

表4 高山風電場選址評價指標判斷矩陣A－BTab.4 Judgment matrix A－B of evaluation index of site selection for wind farm on high mountains

一致性檢驗結果為:λmax=7.087 9，CI=0.014 7，CR=0.011 1 ＜0.1。

第三步，同樣采取問卷調查的形式，邀請專家對3座風電場各項評價指標的優劣進行評分。本文將評價指標的評價等級分為“非常好、較好、中等、較差、非常差”5個級別，并為各等級賦予相應的分值，其中80～100分為“非常好”，60～80分為“較好”，40～60分為“中等”，20～40分為“較差”，0～20分為“非常差”。專家根據上述標準對甲、乙、丙風電場中的評價指標B1～B7進行評分，并分別計算各風電場中各項評價指標的平均分值，最后結合各項評價指標的相對權重，采用加權求和法計算各風電場綜合評價總分值，結果如表5所示。

從表5可以看出:第一，在高山風電場選址評價指標體系中，各項評價指標相對重要程度排序依次為風能資源狀況、裝機規模、地形條件、進場道路條件、地質條件、電網接入條件、土地利用狀況。第二，盡管風電場甲在風能資源狀況方面優于風電場乙和風電場丙，但在裝機規模、地形條件、進場道路條件、地質條件、土地利用狀況等多方面均劣于風電場乙;與風電場甲和風電場丙相比，風電場乙在高山風電場選址綜合評價中評價分值最高。因此，通過高山風電場選址方法的應用可知，風電場乙是3座備選高山風電場中最佳的。

表5 高山風電場選址綜合評價結果(平均分值和總分值)Tab.5 Comprehensive evaluation results of site selection for wind farms on high mountains(average score and total score)

4 結論

(1)通過對江西省各地風電場現場踏勘及相關資料的查閱，本文初步確定對江西省高山風電場選址影響較大的因素，并將其作為高山風電場選址評價指標，構建相應的高山風電場選址評價指標體系，這是高山風電場選址的基礎。

(2)將層次分析法應用于高山風電場選址，通過層次分析結構模型的構造及求解，確定各評價指標的相對權重，并從各備選高山風電場中選出綜合條件較優的風電場，整個選址過程更為科學、合理，選址結果更具說服力。

(3)通過工程實例應用，證明將高山風電場選址方法運用于工程實踐具有一定的可行性，能為工程中高山風電場選址提供參考。

(4)影響高山風電場選址的不確定因素還有很多，在實際工作中仍須結合具體情況考慮。另外，由于層次分析法是一種綜合人的主觀判斷來分析復雜定性問題的擬定量方法，本文中各項高山風電場選址評價指標相對權重系數的計算值與其客觀值之間可能存在一定的偏差，仍需在實踐中加以驗證。

［1］中國江西網.鄱陽湖區四座風電場全部實現并網發電［EB/OL］.(2011-11-17)［2013-07-13］.http://www.jxcn.cn/525/2011-11-17/30079@998941.htm.

［2］孟昭翰，金宗義，鄭志華，等.東山風電場的選址［J］.風力發電，2001(2):23-28.

［3］宮靖遠.風電場工程技術手冊［M］.北京:機械工業出版社，2004:30-32.

［4］吳培華.風電場宏觀和微觀選址技術分析［J］.科技情報開發與經濟，2006，16(15):154-155.

［5］鄧院昌.風電場宏觀選址評價方法的研究及應用［D］.廣州:中山大學，2010.

［6］Serwan M J B，Tim P.Developing and applying a GIS-assisted approach to locating wind farms in the UK［J］.Renewable Energy，2001，(24):59-71.

［7］Laura C R，Ross K M.A geographic analysis of wind turbine placement in Northern California［J］.Energy Policy，2006(34):2137-2149.

［8］江西省國土資源廳網.江西省自然保護區名錄［EB/OL］.(2012-08-24)［2013-07-13］.http://sts.mep.gov.cn/zrbhq/zrbhq/201208/t20120824_235185.htm.

［9］中國礦業網.全國重點城市煤炭鐵礦等主要礦產資源分布［EB/OL］.(2010-03-29)［2013-07-13］.http://www.chinamining.com.cn/news/listnews.asp?classid=154＆siteid=280694.

［10］GB/T 18710—2002風電場風能資源評估方法［S］.北京:中國標準出版社，2002.

［11］王承煦，張源.風力發電［M］.北京:中國電力出版社，2003:130-131.

［12］鄧院昌，余志，鐘權偉.風電場宏觀選址中地形條件的分析與評價［J］.華東電力，2010，38(8):1243-1247.

［13］GB/T 21010—2007土地利用現狀分類［S］.北京:中國標準出版社，2007.

［14］鄧院昌，余志，周卉.風電場宏觀選址中交通條件的一種評價方法［J］.華東電力，2010，38(2):281-284.

［15］中華人民共和國發展和改革委員會.風電場場址選擇技術規定［S］.北京:中華人民共和國發展和改革委員會，2003.

［16］王蓮芬，許樹柏.層次分析法引論［M］.北京:中國人民大學出版社，1990:5-17.

［17］杜棟，龐慶華.現代綜合評價方法與案例精選［M］.北京:清華大學出版社，2006:19-22.