貴州電網風電出力特性研究

呂艷軍，胡 榮，杜 云，安莉娜

(1.中國電建集團貴陽勘測設計研究院有限公司，貴州 貴陽 550081；2.北京理工大學管理與經濟學院，北京 海淀 100081)

0 引言

貴州位于云貴高原斜坡上，屬于亞熱帶季風氣候，全省東半部全年在濕潤的東南季風區內，西半部處于東南季風區向西南季風區的過渡地帶[1]。從全省風能資源總體看，中、西部優于東部，冬、春季節優于夏、秋季節。截至2020年6月底，貴州電網風電已投運裝機容量515萬kW，核準在建裝機容量103萬kW。根據有關規劃，貴州全省風電裝機容量到2025年可達到800萬kW，到2030年可達到1 000萬kW。

由于風電出力具有波動性和隨機性的特點，大規模風電并網后，對電網的安全穩定和經濟運行將產生一系列影響。因此，區域并網風電的出力特性研究得到了學者們的廣泛關注。文獻[2]基于新疆哈密風電基地測風塔實測數據研究了風電出力年特性、日特性以及相關性、互補性問題，文獻[3]根據一整年的風電模擬出力數據對酒泉風電基地的出力特性、出力變化率、調峰特性等進行了分析，文獻[4-10]分別對福建、湖北、青海、新疆、海南、云南等地區的風電出力進行了分析，從多角度探討了風電對電網負荷、電力平衡和調峰的影響。文獻[11]提出以概率出力作為分析指標，深入分析了風電尖峰電量與風電出力的關系，定量分析了并網風電的容量效益。文獻[12]從容量效益、系統運行成本、煤耗、污染物排放角度分析了風電對替代火電、節能減排的貢獻，文獻[13]對風電出力的分布特性進行了詳細分析。

近年來，隨著風、光、水、火儲多能互補課題的提出以及我國并網風電、光伏的規模化發展，學者們開始研究多電源聯合運行對電網的影響。文獻[14]以西北電網實際運行數據為基礎，分析提出常規火電機組調峰深度以及影響水電調節能力的主要因素，文獻[15]以系統調峰平衡為基礎，提出通過典型日負荷晚高峰時段確定風電裝機、負荷午高峰時段確定光伏裝機的消納分析方法，文獻[16]開展了流域水風光互補特性分析及聯合發電隨機優化調度研究，文獻[17]開展了水、風、光互補發電系統的容量優化配置問題研究。

“十四五”期間，在火電上大壓小、水電已基本開發完畢的背景下，貴州風電、光伏將成為新增電源的重要部分。同時，貴州目前正在開展依托烏江、北盤江、南盤江和清水江的水、風、光一體化研究。因此，開展貴州電網風電出力特性研究是必要的，可為下階段貴州風電進一步有序開發、電力系統規劃建設以及電網安全可靠運行提供參考依據。

1 材料及方法

1.1 數據來源

本研究采用的資料包括：①貴州電網統調風電2017—2019年逐小時出力序列；②全省范圍內5座風電場2017—2019年逐小時出力序列。本研究采用的5座風電場分別位于威寧縣、盤州市、普安縣、關嶺縣、福泉市，涉及全省5個市(州)，從空間分布看具有一定代表性。5座典型風電場空間分布如圖1所示。

圖1 5座典型風電場布局示意圖

1.2 研究方法

1.2.1 出力特性分析方法 從年整體出力水平、年出力特性、日出力特性、同時率4個角度分析貴州電網風電出力特性。其中，年整體出力水平用年等效滿負荷利用小時數來表征，年等效滿負荷利用小時數等于風電項目年上網發電量除以其裝機容量；年出力特性用季不均衡系數來表征，季不均衡系數為月發電量平均值除以最大月發電量；日出力特性指日內逐小時出力分布特點；同時率指各風電場出力同時達到最大的機率，同時率等于日最高發電出力除以當日風電并網機組容量。

1.2.2 容量效益分析方法 從保證容量、有效出力兩個角度分析貴州電網風電容量效益。保證容量是衡量風電在負荷高峰時段用于系統電力平衡的容量，表示風電在負荷高峰時段對常規機組的替代作用。計算方法是把負荷高峰時段的風電出力從大到小排序，取在某一保證率下(如95%)風電的最小出力作為風電的保證容量，風電的保證容量可認為是能替代對應保證容量的火電裝機。進行電力系統規劃時，風電的保證容量直接影響其他電源的裝機規模。

有效出力是衡量風電在負荷低谷時段參與系統調峰平衡的容量，表示風電在負荷低谷時段對系統調峰容量的需求。計算方法是把負荷低谷時段的風電出力從小到大排序，取在某一保證率下(如95%)風電的最大出力作為風電的有效出力。進行電力系統規劃時，風電的有效出力直接影響系統對其他電源調峰能力的需求以及系統調峰電源的規劃。

1.2.3 出力分布分析方法 為消除風電裝機容量隨時間變化對分析產生的影響，從風電出力率頻率分布角度分析貴州電網風電出力分布，繪制貴州電網風電整體及典型風電場出力率分布直方圖。分析全省風電整體出力分布與正態分布的符合度，繪制貴州電網風電整體出力逐月q-q圖。若樣本數據近似于正態分布，則在q-q圖上所有點的分布近似趨于一條直線：

y=σx+μ

(1)

式中：σ為直線斜率，表示正態分布的標準差。μ為直線截距，表示正態分布的均值。

2 結果

2.1 出力特性

2.1.1 整體出力水平 貴州電網風電整體出力水平用年等效滿負荷利用小時數表征，對貴州電網2017—2019年并網風電年等效滿負荷利用小時數進行統計。結果表明：①2017—2019年并網風電裝機容量分別為363萬kW、386萬kW和457萬kW，相應年等效滿負荷利用小時數分別為1 806 h、1 823 h和1 861 h，2017—2019年度，貴州電網風電整體出力水平年際變化不超過5%。②不同地區風電場年等效滿負荷利用小時數差異明顯，不同地區風電場之間差異最大超過40%，總體上西部風電場出力水平高于中、東部風電場。貴州不同地區風電場年利用小時數統計如圖2所示。

圖2 貴州不同地區風電場年利用小時數

2.1.2 年出力特性 貴州電網風電出力年內分布具有一定規律，根據2017—2019年貴州全省風電逐月出力除以相應的裝機容量，得到2017—2019年貴州全省風電逐月平均出力率。逐月平均出力率除以年度最大月平均出力率，得到2017—2019年貴州風電年出力分布曲線。結果表明：貴州電網風電11月—次年5月出力較大，發電量超過全年發電量的65%；6—10月出力較小，發電量約占全年發電量的35%。采用季不均衡系數衡量年內出力分布的差異，季不均衡系數為月發電量平均值除以年度最大月發電量。貴州電網風電出力季不均衡系數在0.61～0.76之間，不均衡系數較低，不均衡度較高。

貴州電網風電年出力特性主要是由其自然地理條件決定的，貴州位于云貴高原斜坡上，屬亞熱帶季風氣候，省之中、東部處于東南季風區，省之西部處于東南季風區向西南季風區的過渡地帶。冬半年南下冷空氣常在省之西部形成靜止鋒，畢節、六盤水一帶經常處于鋒前位置，多晴朗大風天氣；省之中、東部經常處于鋒后位置、多陰雨天氣。夏半年受副熱帶高壓控制，全省多微風且雨量充沛；因此，不同季節間發電量差異較大。貴州電網風電年出力特性如圖3所示。

圖3 貴州電網風電年出力特性

2.1.3 日出力特性 貴州電網風電出力日內分布具有一定規律，根據2017—2019年貴州全省風電逐小時出力除以相應的裝機容量，得到2017—2019年貴州全省風電逐小時平均出力率。根據逐小時平均出力率除以年度最大小時平均出力率，得到2017—2019年貴州風電日出力分布曲線。結果表明：貴州電網風電出力20時—次日07時時段出力較大，08—18時時段出力較小。

貴州電網風電出力日特性主要是由中國西南低層大風現象決定的[18]，貴州西側的印孟低壓通常在下午獲得較大發展，向東南方向長距離跟進，促使其與副熱帶高壓之間的氣壓梯度增大，因此，貴州風力通常夜晚較大，白天較小[19]。貴州電網風電日出力特性如圖4所示。

圖4 貴州電網風電日出力特性

2.1.4 同時率 研究貴州電網風電場均處于較大出力水平時，發電出力占各風電場裝機容量的比例，對于研究電力系統消納風電的能力十分必要。根據2017—2019年貴州全省風電逐小時出力，計算逐日最大出力并除以相應的裝機容量，得到逐日同時率。本研究選取2017年3月、2018年5月及2019年4月3個風電出力較大的月份作為典型月，結果表明：①全省風電與單個風電場的逐日同時率變化趨勢相似，但全省風電同時率變化曲線較單個風電場明顯更為平滑。②不同地區風電場之間逐日同時率相關性一般，這主要是由于貴州山地風電場地形復雜，導致風能資源空間、時間分布差異較大。③從全省范圍看，貴州風電同時率最高不超過70%，不同地區單個風電場同時率差異較大，西部區域風電場風能資源較好，存在連續幾天同時率較高的現象，個別天數同時率接近100%，即全場滿發；中、東部區域風電場風能資源一般，同時率處于相對較低水平，幾乎不存在全場滿發情況。貴州電網風電整體及5座典型風電場典型月逐日同時率統計如圖5所示。

圖5 貴州電網風電整體及5座典型風電場逐日同時率(a:2017年3月；b：2018年5月；c：2019年4月)

2.2 容量效益

根據貴州電網負荷特性，本研究取10—21時為高峰負荷時段、22時—次日09時為低谷負荷時段，高峰負荷時段與低谷負荷時段樣本數量相等。由于2018年及2019年貴州電網風電裝機持續增加，為便于統計，以2017年為典型年分析貴州電網風電的容量效益，2017年貴州電網風電裝機363萬kW。結果表明：①高峰負荷時段，將風電出力由大到小排序，保證率為95%時，2017年貴州風電的保證容量為3.5萬kW，約占當年裝機容量的1%，即高峰負荷時段貴州風電僅能替代3.5萬kW火電機組，對應的發電量為47萬kWh，約占當年發電量的0.009%。因此，貴州風電的保證容量較低，負荷高峰時段屬不穩定電源。②低谷負荷時段，將風電出力由小到大排序，保證率為95%時，2017年貴州風電的有效出力為163.9萬kW，約占當年裝機容量的45.2%，即低谷負荷時段貴州風電并網需增加電力系統163.9萬kW的調峰需求，對應的發電量為2.67億kWh。2017年貴州電網風電出力及發電量概率分布如圖6所示。

圖6 2017年貴州電網風電出力及發電量概率分布

2.3 頻率分布

通過對2017年貴州電網風電整體逐時出力數據進行分析研究，繪制貴州電網風電整體及典型風電場出力率分布直方圖，鑒別全省風電整體出力分布與正態分布的符合度以及單個風電場出力分布與正態分布的符合度，繪制貴州電網風電整體出力逐月q-q圖及全年出力q-q圖。結果表明：①全省風電整體出力率在0.03～0.63之間，不存在零出力或全部滿發情況，單個風電場出力率在0～0.99之間，存在零出力或接近滿發情況。②月時間尺度和年時間尺度下，q-q圖中點的分布均呈下凹狀，說明出力數據右側更分散，即高出力時段數據更分散，風電出力主要集中在中、低出力時段。③全省風電整體出力q-q圖擬合情況較單個風電場出力q-q圖更好，說明全省風電整體出力較單個風電場出力的分布更加符合正態分布，統計規律更為明顯。2017年貴州電網風電整體及典型風電場出力率分布如圖7所示，2017年貴州電網風電整體及5座典型風電場出力q-q圖如圖8所示，2017年貴州電網風電整體逐月出力q-q圖如圖9所示。

圖7 2017年貴州電網風電整體及典型風電場出力率分布直方圖

圖8 2017年貴州電網風電整體及5座典型風電場出力q-q圖

圖9 2017年貴州電網風電整體逐月出力q-q圖

2.4 調峰特性

從年負荷特性看，受地理位置、氣候條件、用電結構等因素影響，貴州電網最大負荷出現在12月，最小負荷出現在3月。由于貴州具有冬無嚴寒、夏無酷暑的氣候特點，貴州電網負荷在冬、夏兩季無十分突出的上升，季不平衡率在0.6～1之間。總體來看，貴州電網的年負荷曲線比較平穩。

從日負荷特性看，日負荷率γ夏季在0.887～0.813之間、冬季在0.864～0.827之間，呈逐年遞減趨勢；日最小負荷率β夏季在0.736～0.581之間、冬季在0.630～0.600之間，呈逐年遞減趨勢。總體來看，貴州電網夏季和冬季典型日負荷曲線較為一致，有兩個用電高峰，負荷早高峰一般出現在11—12時，負荷晚高峰一般出現在19—20時；夏季和冬季的最小負荷均出現在04—06時。

以2017年為典型年分析貴州電網風電的調峰特性，并按月統計。結果表明：①除4月份外，各月均存在正調峰和反調峰兩種情況。正調峰情況下，風電出力在負荷晚高峰時貢獻均大于負荷早高峰，這主要是因為貴州風電出力夜晚大、白天小造成的。②2017年貴州電網風電出現反調峰的天數達到305 d，占全年天數的83.6%，反調峰容量最大可達風電總裝機容量的40.9%。因此，必須關注貴州電網風電反調峰問題。2017年貴州電網風電逐月調峰情況如表1所示。

表1 2017年貴州電網風電逐月調峰情況

3 結論

貴州不同地區單個風電場同時率差異較大，西部區域風電場存在連續幾天同時率較高的現象，個別天數同時率接近100%，即全場滿發；中、東部區域風電場風能資源一般，同時率處于相對較低水平，幾乎不存在全場滿發情況。因此，下一步開展貴州水、風、光一體化基地開發研究時，須針對不同區域設定相應的同時率。

貴州電網風電的保證容量較低，高峰負荷時段，保證率為95%時的出力僅為裝機容量的1%。因此，電力系統可通過備用容量調節或少量棄風來適應，以得到較為經濟的風電裝機規模。

受自然地理條件影響，貴州電網風電出現反調峰的天數占全年天數的比例較大，反調峰容量占風電總裝機容量的比例較高。因此，隨著貴州電網并網風電裝機規模的增加，必須關注貴州電網風電反調峰問題。