風電項目可研階段發電量估算準確性的影響因素分析及對策

文 | 韓寶云，羅芳

風電項目可研階段發電量估算準確性的影響因素分析及對策

文 | 韓寶云，羅芳

攝影：呂光華

根據中國風能協會的統計，截至2013年年底，我國風電累計裝機容量突破9000萬千瓦。2013年，全國風電上網電量1371億千瓦時，風電在電力系統中的比重穩步上升，風電的經濟和社會效益更加顯著。但是，經過幾年的開發，我國開發難度較小、風能資源豐富、接入條件好的區域已經開發建設完成，未來的風電場開發區域多處在風能資源次豐富區或地形復雜、建設難度較大的地區。

風電場建設初期，需要論證分析風電場建設的可行性。風電場發電量作為分析風電場建設可行性最重要的內容之一，是風能規劃制訂、風電場選址、電網建設規劃、風能資源開發和管理的重要基礎，也是整個風電場建設、運行的重要環節，在一定程度上反映了風電場建設項目的效益水平和風險程度，影響和決定著風電場的投資決策。影響風電場可行性研究階段發電量估算準確性的因素較多，需根據項目實際情況進行分析研究，避免不必要的誤差，盡量使風電場發電量預測結果更加精準，為項目決策提供科學可靠依據。

影響風電場可行性研究階段發電量估算準確性的因素

根據《風電場工程可行性研究報告編制辦法》，風電機組選型和發電量估算是風電場可行性研究報告中重要的章節，也關系到項目的財務評估和經濟性分析。風電場發電量的計算主要借助于國內、外風能資源分析及評估軟件，影響可行性研究報告階段風電場發電量計算的主要因素有：

一、風能資源數據的代表性

根據《風電場風能資源測量方法》（GBT 1870－2002），風電場建設前期一般都需建設若干座測風塔，進行風電場規劃區域內風能資源數據的采集，經過至少一個完整年度的測量后，利用測量數據進行運行期年平均發電量的計算。造成測量到的風能資源數據不具有代表性的原因主要是：

（1）測風塔位置選擇不具有代表性，位置偏高或者偏低，或者在復雜區域建設的測風塔太少，使測風數據不能代表整個區域的風能資源狀況；

（2）測風年度處于“大風年”或者“小風年”，雖然一般測風數據會和當地氣象站的氣象數據進行對比分析，但是一般氣象站距離城鎮較近，距離風電場較遠，而且風速一般較小，此種對比分析只能說明宏觀上的趨勢，無法驗證數據的準確性和可靠性，從而造成測風數據偏大或者偏小；

（3）由于使用測量設備質量不穩定、精度差，或者使用沒有經過校驗的測風設備，造成測量數據和實際值有較大誤差，測風數據不具代表性；

（4） 由于測風設備故障，測風數據完整性較差，測風數據不具代表性。

由于風電場運行期一般為20年，如果風電場風能資源數據不具有代表性，偏大或者偏小，會造成風電場計算發電量偏高和偏低，增加了風電項目投資風險，導致風電項目決策失誤。

二、計算軟件的適應性

目前用于風電項目發電量計算的軟件主要有：Wasp、Windfarm、WindPRO、Windsim、Meteodyn_WT和WEPAS等。

基于線性模型的Wasp只適合地形起伏較小的區域；Windfarm與WindPRO則以Wasp為計算引擎，只適合平坦地形；Windsim盡管適應復雜地形，但是對物理現象的描述存在缺陷，如尾流及風廓線形狀的確定等；基于CFD建立的Meteodyn_WT軟件能在Windsim的基礎上解決大氣邊界層問題，能盡量減少復雜地形條件下評估的不確定性，通過求解全部的Navier－Stocks方程，得到整個場區的風流情況。

各種計算軟件都具有一定的適應性，如果不根據風電場的實際情況選擇計算軟件，會造成較大的計算誤差。特別是在地形復雜的風電場，利用線性風資源分析評估軟件和基于CFD建立的軟件進行計算，發電量誤差高達20%以上，往往會給風電項目的決策提供錯誤的依據。

三、地形圖的精度

風電場區域的地形圖是風電場發電量計算的必要條件，地形圖的精度就是地形圖的精確度，即地形圖的誤差大小，是衡量地形圖質量的重要標志之一。由于地形圖包含了該區域高程、地面粗糙度等重要信息，如果其精度較差，必然造成較大的計算誤差。在風電項目可研階段，特別是初可研階段，業主一般都不會委托專業地勘公司進行高精度地形圖的繪制，而是利用GoogleEarth、GlobeMap等軟件下載制作風電場區域地形圖。對于地形平坦、地面粗糙度一致性好、地形不復雜的區域計算誤差較小，而對于地面附著物較多、海撥高差大、地形復雜的區域計算誤差就會較大。

四、風電機組額定功率曲線的準確性

風電機組的功率曲線確定了機組的功率特性和運行特點,可以用來進行機組年發電量和發電效率的評估。功率曲線確定了機組的主要運行參數：切入風速、切出風速、額定功率和額定風速，額定風速太高，機組將很少達到額定功率，傳動系統和發電機的成本將偏高，提高了發電成本；額定風速過低，風輪及其相關部件的成本相對發電量也會顯得過高。

風電項目可行性研究階段發電量的計算均利用風電機組的額定功率曲線計算。風電機組額定功率曲線數據的準確性決定了發電量計算的準確性。目前國外風電機組的功率曲線數據較為保守，計算發電量與實際發電量較為接近。國產風電機組往往為了在可研階段具有競爭性，其計算發電量比實際發電量要大。

五、計算時折減系數的選擇

根據風電場現場實際測風數據，利用風能資源分析評估軟件計算的是風電場各機組理想狀態下的發電量，也叫風電場理論發電量。風電場上網電量還需扣除影響風電場實際出力的各個因素造成的電量減少數值，這些減少的電量稱為風電場發電量折減。折減因素包括但不限于以下因素：

（1）空氣密度的修正：軟件會根據當地的空氣密度和不同輪轂高度自動修正功率曲線。

（2）風電機組利用率：根據目前不同風電機組的制造水平和本風電場的實際條件，進行機組可利用率修正。

（3）風電機組功率曲線保證率：因風電機組廠家功率曲線的準確性引起的誤差修正。

（4）控制與湍流影響折減：當風向發生轉變時，風電機組的葉片與機艙也逐漸要隨著轉變，但實際運行中的風電機組控制總是落后于風的變化，因此在計算電量時要考慮此項折減。

（5）葉片污染折減：葉片表層污染使葉片表面粗糙度提高，翼型的氣動特性下降。

（6）氣候影響停機：因考慮氣候原因造成的機組停機而進行的折減。

（7）場用電、線損及電網波動等能量損耗：風電場自用電和輸電線路、箱式變電站損耗和電網波動引起的電量損失。

（8）電網保障性收購折減：因電網原因造成的電量損失折減。

（9）其他因素影響：因風電場運行中遇到一些其他的影響因素造成的電量損失折減。

由于我國各地區自然條件差異較大，以上折減系數一般都需要根據風電場實際情況適當調整。目前國內風電項目折減系數范圍大致在20%－45%之間，如此大的范圍，一旦風電項目折減系數選擇不當，則會造成風電場發電量計算結果準確性較差。

提高風電場可研階段發電量估算準確性的對策

針對以上影響風電場可行性研究階段發電量估算準確性的主要因素，可以采取下列措施提高風電項目發電量估算的準確性，為風電項目的決策提供可靠依據。

一、使用具有代表性的測風數據

在風電場風能資源測量階段，保證測量風能資源數據具備代表性的主要措施有：

（1）委托專業人員選擇測風塔的建設位置，不將測風塔建設在區域最高位置或者最低位置，并避免周圍建筑物的影響；在復雜區域建設多個測風塔，計算時進行多塔綜合計算，避免測風誤差太大；

（2）通過和當地氣象站的同期氣象數據進行對比分析，或者對比本區域其他測風塔的數據，判斷工程代表年是否處于“大風年”或者“小風年”。如果是“大風年”，計算后增加折減系數；如果是“小風年”，則減少發電量折減系數；

（3）使用質量穩定、精度好，并經過校驗的測風設備，原始測風數據導出時應按照校驗證書進行數據校驗，避免測量數據和實際值有較大誤差；

（4）及時維護測風設備，保證測風數據完整性。測風數據完整性達不到規范要求的完整性時，應利用氣象站數據進行數據訂正。

二、根據風電場地形，選擇合適的計算軟件

根據風電場的實際地形情況選擇合適的計算軟件，特別是在地形復雜的風電場，避免使用線性風能資源分析評估軟件，而應該使用基于CFD建立的風能資源分析評估軟件進行計算，如果條件許可，可利用2種以上的軟件進行計算，并對計算結果進行對比分析，避免較大的發電量計算誤差。

三、使用精度高的地形圖

鑒于地形圖在風電場發電量計算中的重要性，為了避免造成較大的計算誤差，建議使用由專業地勘公司繪制的1∶5000或者1∶2000高精度地形圖，特別是進行地形復雜或者處在林區附近的風電場發電量計算時，要到風電場區域實地考察，根據考察情況分區域合理設定地面粗糙度。

四、使用修正過的風電機組功率曲線

利用風電機組廠商提供的當地空氣密度條件下的功率曲線或者已經實際運行數據修正過的風電機組實際功率曲線進行計算，減少因風電機組的功率曲線精度較差造成的發電量計算誤差。

五、選擇適當的發電量折減系數

根據風電項目當地的氣象條件、電網運行狀況、負荷限制等實際情況，客觀、合理地設置各因素發電量折減系數，避免為了使項目可行人為地減少折減系數或者為滿足項目CDM申請的需要增大折減系數，造成風電場發電量計算結果不客觀。

結語

通過分析影響風電項目可行性研究階段發電量估算準確性的各種因素，提出了相應的解決措施，提高了風電項目發電量計算的準確性，減小了項目投資風險，為項目決策提供科學可靠依據。

（作者單位：寧夏新能源研究院（有限公司））