江西省風電出力特性分析

王偉++王敏++彭懷德++黃一凡

摘 要：隨著風電裝機容量的迅速發展，江西的風電接入也大幅上升，分析風電出力波動性、不確定性，并統計出風電月出力、年出力的規律，研究風力出力對江西電網的影響有重要的意義。

關鍵詞：風力發電；出力特性；江西電網

中圖分類號： TM614 文獻標識碼： A 文章編號： 1673-1069（2016）35-101-2

0 引言

隨著近些年風電裝機容量在我國的迅速發展，作為可再生能源的主要組成部分，發展風電成為改善我國電源結構的重要環節。目前中國可再生能源發電的增長速度已經超過其他國家，一年風電裝機容量足足占了全球總量的三分之一江。西電網2015年上半年新增風電裝機容量109MW，而2014年年末風電機組的總裝機容量為343.2MW，則新增裝機所占比例達到31.8%，可見江西的風電發展十分迅速。風電的大規模接入勢必對江西電網調度帶來巨大影響，因此，深入研究風電的出力特性，對分析其對江西電網調峰可能造成的影響變得更加迫切而重要。

1 風力發電特性概述

通常研究風力發電特性主要是研究單臺風機或風電場的功率特性和發電量特性。但功率特性和發電量特性又與氣象條件尤其是風速、風向等密切相關，因此，要實現對風電發電特性的合理有效分析，對氣象情況特別是江西省風資源特性的研究也十分重要。

另外，通過對江西電網典型風電場日內、月度、年度風電出力及發電量情況的匯總統計，并結合江西省網季節變化及傳統能源出力等綜合因素進行分析，也可從多方面研究江西省風電出力特性，并分析其季節特性及大規模接入對電網的影響。

2 江西省風能資源分布及其特點

2.1 江西省風資源概況

早在2011年，江西省就完成了第二次全省風能資源評價，并于同年11月通過了對《江西省風能資源詳查和評價》的驗收。根據評價結果顯示，受地形和氣候的共同影響，江西省風能資源主要集中在贛北鄱陽湖地區和高海拔山地。其中，鄱陽湖區為省風能資源最密集的區域，風能資源較為豐富的山地則遍布于全省各地。

據統計，江西省年平均風速為1～3.8m/s（除廬山外），最小為德興市，最大為星子縣。年均大風日0.5天到28.5天，最少為宜黃縣，最多為星子縣。鄱陽湖濱、贛江、撫河下游和高山頂及峽谷區風能資源較為豐富，年均風速在3～5m/s。

2.2 江西省風能資源密集區域

僅從風能資源優劣考慮，鄱陽湖區風能資源豐富的區域主要是鄱陽湖北部從湖口到永修的松門山、吉山約60千米長的兩側湖道和淺灘以及湖中一些島嶼。含鄱陽湖北部狹長湖道南部部分淺灘及屏峰、老爺廟、沙嶺、松門山—吉山、長嶺、磯山湖等地的鄱陽湖北部湖道部分區域，風能資源等級達到2～3級以上。含白沙洲、小鳴咀、青嵐湖、軍山湖等地的鄱陽湖南部湖體部分區域，風能資源等級為2級；鄱陽湖狹管入口處的獅子山地區，風能資源等級為1～2級。評價指出，鄱陽湖區風能資源品質較優，應用于并網發電，具有較好的發展前景。

①江西省年平均風功率密度大于50W/m2的等值線與年平均風速大于3m/s的等值線均位于鄱陽湖區域；

②風功率密度大于150W/m2的等值線，主要出現于鄱陽湖北部；

此外，山地風能資源受地形抬升作用也很豐富，風向及風能一致性良好，對風機機組布局較為有利。

3 風電出力特性分析

3.1 風電出力波動性分析

根據2013-2014年統計數據，以鄱陽湖、九江地區的風電場為例。在全年的大部分時間內，會有風速在接近零與額定風速之間變化的情況。與此對應，風電出力也會出現在接近零與額定出力之間變化的現象。

2013年8月及2014年4月吉山風電場日平均出力波動范圍較大，最小值趨近于0，最大值趨近于風場額定出力。且風電高出力多處于晚上，因為晚上風況較好，但是負荷一般處于低谷期，所以風電經常具有反調峰特性。就吉山風電場的日出力特性來看，建設風光互補項目是比較合適的，光伏出力在白天處于高峰，風電出力在晚上處于高峰，達到互補狀態，有利于電網的調峰。

風電場出力具備平滑效應和相關性。平滑效應指單個風機的出力波動性一般大于多個風機的出力波動性。因此以場的形式集群建設風機能夠削弱風機出力的波動性。而相關性指相鄰風機的波動性趨于相同，這與風況相關。吉山風電場共有48臺2MW風力發電機，由平滑效應可知，整個風電場的出力波動性要遠小于單個風機的出力波動性。

3.2 風電出力不確定性分析

同樣以2013年至2014年風電場實測數據為例，數據顯示2014年3月至6月期間均有連續數日風電出力達到或接近額定出力的情況，同時，也存在日出力小于額定出力20%的現象，甚至有些幾乎趨近于0。從吉山風電場年發電特性可以看出，風電場出力不確定性較大，常出現0出力的情況，且一年中風電場的出力有多個峰值。

連續日最大出力對應的時間為2014年5月10日至5月17日，連續日最小出力時間為2014年6月7日至6月14日?？梢钥闯鲲L電場出力的不確定性很強，既有連續高峰期也有連續低谷期，這對于系統調峰能力具有很高的要求。隨著裝機容量的不斷提升，系統的備用容量和調度決策都需要做出適當的改變從而適應風電場出力的不確定性。

3.3 風電月出力特性分析

江西省風電發電量年內分布有一定規律性，根據江西電網2014-2015年度運行方式報告，2013年、2014年兩年，江西風電發電總量分別是4.1725億kW·h和4.9226億kW·h；風電發電量主要分布于9月至次年2月。其中2013年9月至12月為風電高發期；2014年則是1月、2月、9月至12月處于高發狀態，尤其是2014年2月風電發電量為近兩年最高，達到了0.72億kW·h。

吉山風電場位于江西省永修縣北部，同屬于江西省風能資源較為豐富區域。通過2013年8月-2014年8月統計數據可知，吉山風電場發電量較多的月份集中在13年9月中至11月中旬，12月下旬至14年2月底。該風電場全年發電情況基本與江西省年度風力發電趨勢吻合。其中，2013年度風電高發集中在9～11月，2014年風電高發時段為2月。

風電的分布特點完全是由于江西本地的氣候特性和地理位置因素影響的。通過江西省季節特性及風資源分布可知，江西省風能資源總體呈現出秋冬季大、春夏季小的特點。因此，風電出力呈現出枯大、豐小的特征，這與江西省水電出力特性剛好呈現季節性互補的情況，即風電的日出力特性與光伏發電特性互補，風電年出力特性與水電特性互補，因此江西省很適合大范圍發展風力發電。

3.4 月最大出力分析

風電月最大出力特性是相關輸變電系統設計的重要依據。江西風電月最大出力曲線與月發電量趨勢基本一致，均為枯水期較高，豐水期較低。同樣以位于鄱陽湖、九江地區的吉山風電場為例，雖然2013年9月至2014年5月期間的幾個月最大出力都曾達到了幾乎同一水平，但通過月平均出力再進行分析，便可看出，4-9月期間，風電的平均發電出力，處于相對較低水平，而2013年10月～2014年2月期間，除2014年1月平均出力略小之外，其他基本與發電量趨勢相符。

通過分析單個風電場裝機容量可知，吉山風電場裝機為96MW，在10月至次年2月的枯水期內，10月和2月平均出力都達到了裝機容量50%的水平，而豐水期時則大幅降低?？紤]集群效應時，枯水期的風電最大出力也可維持在35%～45%之間。

3.5 風電出力季節特性分析

根據2014年、2015年江西省年度運方報告可知，江西省受地理位置、氣候等條件等影響，全年降水量相對較多，全省年平均降水量分別是1458毫米和1697.6毫米。其中，2013年全年降水與歷史同期相比偏少，尤其是7月至9月期間，降水量與常年相比降低三至五成；而2014年全年降水量相對基本持平，但7月、8月、11月降水量明顯偏多。

一季度和四季度發電量較少，其中，一季度為枯水期，水庫運行根據電網和下游城市生活、工業用水綜合利用等實際情況，合理控制運用，以充分發揮水庫綜合利用效益；而三季度過后，隨著全省降水量大幅減少，到四季度水庫再次迎來枯期，以抗旱用水為主控制發電，多年調節水庫參與電網調峰和事故備用。

而風電各月出力情況與水電趨勢形成鮮明對比，2013年和2014年，風電發電情況都呈現出秋冬季多，春夏季少的特點。其中，風電高發出現在9月至次年2月期間，而夏季尤其是5～7月，風電發電量幾乎僅為全年風電高發時段的三成左右。

江西省水電大發基本都是在豐水期，即第一季度剛過，降雨量增加、水庫開始蓄水，因此，從3月開始水電出力呈現出明顯上升趨勢，而隨著第四季度降雨量減少、水庫水位降低，為保證下游日常用水用電安全，水電開始減少出力。而風電則剛好呈現出相反趨勢，隨著秋季開始全省風力增加，風電出力逐漸上升，直到次年2月風電都會呈現出高發趨勢。

據統計，2014年發電利用小時數為4501小時，其中，水電2319小時，風電1869小時。一年中，風電發電量最大的月份為2月、發電量最小的月份為7月，最小發電月的發電量為最大發電月的30%左右。

4 風電日出力特性分析及對電網的影響

風電出力日特性是指由于日內不同時段光照、氣溫等影響，風速在日內各時段統計意義上的大小不同而導致風電出力在日內的相對變化規律。根據《2014年江西電網年度運方報告》及《江西省2013-2014年度電場整點負荷統計》數據，從中選取了位于風資源密集區域的鄱陽湖/九江地區的吉山風電場為例，對其年度日出力情況進行分析，具體情況如下：

吉山風電場目前總裝機容量為96MW，其中，2013年7月底投產8臺2MW風機，總功率16MW，同年8月中旬再投運40臺2MW風機，風電場總裝機達到96M。據統計，由2013年8月至2014年8月期間，吉山風電場發電情況，風電最大平均出力出現在19：00—23：00，最小平均出力出現在10：00—14：00，該區域風電夜間平均出力大于白天，風電日內平均出力曲線與負荷曲線的趨勢相反，因此，可以推斷，風電在白天具有較大概率的反調峰特性；從傍晚19：00至次日凌晨1：00期間，風電的出力與負荷變化趨勢相同，由此可推斷，風電在傍晚至夜間期間具有較大概率的正調峰特性。

通過對同一區域不同季節風電的發電情況進行分析，同以吉山風電場為例。第一季度（2014年3-5月）、第二季度（2014年6-8月），日均發電趨勢較平穩，全天各時段出力波動性不大；從第三季度（2013年9-11月）、第四季度（2013年12月-2014年2月）開始，風電在白天呈現明顯的反調峰特性，而進入傍晚時段，呈現出正調峰特性。

5 結論

不論是風電還是水電，其年度發電趨勢都與氣候及地理位置等因素密切相關，由于其氣候及風資源條件的影響導致江西省風能資源總體呈現出秋冬季大、春夏季小的特點，而降水呈現出春夏季大、秋冬季少的特點，因此，江西省風電出力也呈現出枯大、豐小的典型特征，風電與水電從年度發電趨勢上基本可實現互補。

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