發電量估算不確定性對風電項目投資決策的影響

文 | 李偉，姚暉，王煥奇，王志群

發電量估算不確定性對風電項目投資決策的影響

文 | 李偉，姚暉，王煥奇，王志群

風電場開發屬于典型的資本密集型產業，風險控制是開發商做出投資決策時必須考慮的重要因素。控制風險需要盡量減少項目評價時的不確定因素，從電價、投資和發電量這三個影響風電項目收益最重要的因素來看，我國已確立的風電標桿價格政策幫助開發商鎖定了電價風險；風電裝備、施工、監理水平隨著近年來風電的大規模開發取得了長足進步，經驗的積累使得相關風險可以得到較好的控制；而由于風能波動、受局部環境影響明顯、不易準確評估的特點，風能資源分析與發電量估算一直是行業關注的技術重點。隨著經驗的積累，雖然在測風技術、資源評估手段、發電量測算技術等方面有了長足的進步，但目前國內風電場普遍運行時間較短，雖然大部分開發商已經著手推行項目后評估，但數據的積累需要一個過程。目前，業內在發電量估算不確定性對短期風功率預測的影響方面有一些研究，但在對項目投資決策的影響方面討論不多。

發電量估算中不確定度的處理方法

一、國內的方法

對于影響發電量的不確定因素，國內設計單位普遍不做單獨考慮，而是在發電量計算時將不確定因素與折減因素一并考慮。具體的步驟是，根據訂正后的測風塔代表年風能資源情況推算預設機位處的資源情況，進而計算出“總發電量”，之后對影響發電量的各因素估算一定比例，在總發電量的基礎上“折減”，最后得到預估發電量。根據2009年國家發展改革委氣候司委托水電水利規劃總院完成的《關于對中國風電發電量折減問題的說明》，折減因素分為尾流折減、空氣密度折減、控制和湍流折減、葉片污染折減、風電機組可利用率折減、風電機組功率曲線保證率折減、場用電及線損等折減、氣候影響折減、軟件計算誤差折減、電網頻率波動與限電折減、大規模風電場尾流折減等11條，并提出中國風電項目總折減系數范圍大致在55%－80%之間。根據經驗，各設計單位在影響發電量的因素分類上略有不同，但總折減系數普遍在65%－75%之間，大多在70%左右。

根據目前的經驗，除去限電因素，有相當數量風電場實際運行發電量高于設計值。其中一個原因是出于較保守考慮，發電量計算中的某些不確定因素被按照下限水平估計。比如風電機組可利用率，可研設計中通常使用95%的折減系數，這事實上是主機廠商的承諾保底值，如此考慮偏于保守且不能反映不同型號設備的技術水平差異。此外，對于某些地形復雜、測風位置代表性不好或測風數據質量欠佳的項目，現有方法難以反映這些特點，某些時候只能采用在折減系數上比經驗多扣除一些的權宜方式。

二、 歐美設計單位的方法

歐美設計單位普遍將影響發電量的因素作為“折減”和“不確定性”兩類分別考慮，折減因素與國內設計院有著相似的意義，折減后的發電量稱為凈發電量，而一些不確定因素的累計則影響凈發電量的概率分布。以歐洲某設計單位為例，其折減包括尾流、可利用率、電氣效率、風電機組性能、環境因素等，與國內分類方法相差不多，依經驗其凈發電量通常為理論發電量的80%左右。而不確定性因素則包括測風精度、長年代表性、長期風能一致性、切變精度、尾流計算精度、折減系數估算精度等。Uncertainty Analysis in Wind Resource Assessment and Wind Energy Production Estimation（Matthew A. Lackner, Anthony L. Rogers, et al.）對不確定因素進行了細致討論，指出不確定性可分為風能資源不確定性和發電量估算不確定性兩大類：風能資源不確定性包括風速測量（校準誤差、動態誤差、垂直風效應、垂直湍流、塔影效應、數據采集精度等）、長年風能資源估計的不確定性（長年訂正相關性的不確定性、Weibull參數估計不確定性、長年均值的變化）、風能資源波動（年際變化、風電機組壽命周期與長年均值的差異）、測風塔位置及高度（地形效應、切變效應）等因素；發電量估算不確定性因素包括風電機組質量差異、風電機組功率曲線、尾流、空氣密度以及覆冰、雷擊等天氣因素。各不確定因素機理均存在差異，若一一建立模型則過于復雜，各設計單位傾向于假設各因素對發電量的影響均趨于正態分布，則各因素可疊加，成為總不確定比例。對于地形平坦、測風設備裝設合適、測風數據質量高、氣候波動不明顯的項目，總不確定比例可能低于10%，而對于相反的情況，總不確定比例可能明顯超出上述值。主要折減系數分類和主要不確定因素分類見表1和表2。

表1 主要折減系數分類表

表2 主要不確定因素分類表

發電量置信率的概念與計算方法

通過假設各不確定因素獨立地、以正態分布的形式影響發電量，則有如下公式：

其中， σi為單一不確定因素影響發電量的標準差，σ為發電量總的標準差； Enorm為折減后的凈發電量，Enet為考慮不確定因素后的發電量；f (Enet)表示發電量為Enet的概率；F(Enet)表示發電量大于等于Enet的概率。

引入置信率概念后，項目發電不再是單一數值，而是可以得到多個不同置信率水平下的發電量估算值。以貴州某項目為例，項目理論發電量小時數為2750h（這里為便于表述，用年等效發電小時數代表發電能力），考慮折減系數80%，凈發電量小時數為2200h；考慮不確定因素10%，從而形成如圖1所示的置信率曲線。

從圖1看到，在10%的不確定因素下，置信率P50發電小時數2200h，P75發電小時數2052h，P90發電小時數1918h；而按照國內70%折減比例，則發電小時數估計值為1925h，與P90接近。

圖1 置信率曲線(橫坐標為發電小時數、縱坐標為置信率)

圖2 發電小時數對IRR的影響

假使項目不確定因素更多，在20%不確定因素下，置信率P50發電小時數2200h，P75發電小時數1903h，P90發電小時數1636h；國內70%折減比例發電小時數仍為1925h，與P75小時數接近。可見若不單獨考慮不確定因素，對基本收益能力相當但風險因素相差較大的項目難以區分，可能對投資決策形成誤導。

發電量置信率對投資決策的影響

一、 發電小時數與項目財務內部收益率的關系

目前項目財務內部收益率(IRR)是開發商用以評價項目優劣的重要參數，IRR是能夠反映項目實際收益率的一個動態指標，對投資決策具有較好的指導性，在電價固定情況下，產能、投資額是影響指標的最重要因素。從圖2中可以看到，項目發電小時數變化10%，IRR變化接近2%，對發電小時數的預估將直接影響決策結論。

二、案例1：測風數據完整性較差的案例

某項目A因測風塔數據傳輸問題，在測風年11月至次年1月出現部分數據缺測，經分析，數據完整率只有81.44%。采用臨近測風塔同期數據插補，相關性分析得到相關系數0.8，則插補后直觀理解，20%風速數據可能有20%的偏差，即風速誤差百分比為4%，根據風速與風能關系，風能誤差百分比達到12%。假設項目其它不確定因素得到非常好的控制，總不確定系數為18%。作為參照，另一類似項目B數據完整率100%，不確定因素只有6%。測風數據完整率見表3。

假設A、B兩項目其它情況基本相同：容量5萬kW，動態投資9000元/kW，含稅上網電價0.61元/kWh，理論發電小時數2750h，置信率P50（折減80%）小時數2200h，則項目不同置信率水平下的發電小時數和IRR見表4。

表3 測風數據完整率

表4 不同置信率水平下的發電小時數和IRR

若不考慮不確定因素，以70%總折減系數折，小時數1925h，IRR為8.21。用此標準衡量，兩個項目的投資收益水平是相同的，若以8%收益率標準作為同意投資的底線，則兩個項目均屬于邊緣型項目，但均可通過決策。而用置信率的方法來評價，項目A的風險明顯高于項目B，特別是如果做謹慎的P90考慮，項目A的收益率下降到6.22%，而項目B收益率仍能達到9.08%，在資金有限的條件下，投資項目B是必然選擇。

三、 案例2：測風數據代表年訂正誤差的案例

代表年訂正是風能資源評估中重要且較為復雜的一環。某些時候長年觀測氣象站與測風塔數據相關性較差，而由于沒有公認的標準，存在相關性較差仍進行訂正的情況。假設項目C基本情況與B相同，且用相關性較差的氣象站數據進行了代表年訂正（相關系數R=0.6），平均風速向上訂正0.6m/s，推算得到風速誤差可能到4%，風能誤差可能到12.5%，則總不確定系數達到18.5%。不同置信率下等效小時和IRR分別為：P50下，2200h、IRR為10.43%；P75下，1925h、IRR為8.21%；P90下，1678h、IRR為6.08%。

若不考慮不確定因素，以70%總折減系數折，小時數1925h，IRR 8.21%，收益率高于8%，程序上可通過決策。但如果做謹慎的P90考慮，收益率下降到6.08%，存在較大的風險。

結論

采用國內固定折減，不單獨考慮不確定性的方法計算發電量可能使投資決策面臨兩難選擇，若為避免投資決策失誤，對于存在不確定因素的項目，加大折減系數會傾向于過低評價，正常對待則又難以反映風險。為解決上述矛盾，不妨在發電量測算中引入置信率，并建立針對多個置信水平下IRR的綜合評價體系，以P50判斷項目的基礎收益能力，以P75或P90判斷項目的風險水平。最簡單的方式，假使設置P50下IRR達到10%和P90 IRR達到7%的雙層標準，則對上節案例中的項目可以給出綜合考慮基本收益預期與風險的更為公允的評價。

對不確定性的深入分析也可以為項目后續工作指明方向，對于暫不符合投資要求的項目，可以采用延長測風時間或加密測風等手段降低不確定性后再行決策程序，降低風險；對于存在一定不確定性，但通過投資決策的項目，也能為后續設計工作作出風險防范的提示。

（作者單位：李偉：華能新能源股份有限公司；姚暉、王煥奇、王志群：中國華能集團公司）