新疆風能資源的利用效率評價分析

新疆工程學院能源工程學院 張慧娥 內蒙古超高壓供電局 白彩清 張慧敏

隨著原油價格的持續上漲及資源儲備的減少，推動了新能源產業的發展，迎來了新一輪的高速發展。我國新能源存在裝機容量增長率高于發電量增長率，十三五期間發電效率普遍偏低。目前，風電主要以棄風率、棄電電量和風電利用小時數三個指標，對區域風能資源利用水平進行評價。三個獨立的指標僅能從不同角度來反映區域風能資源利用水平，具有一定的代表性，但全面反映區域的風能資源利用效率缺少相應的綜合性評價指標，亟待構建綜合指標，更加全面的綜合評價不同區域風能資源的利用水平，有助電力調度部門進一步了解新疆風能資源利用水平真實狀況，有利于新疆風電健康有序發展。

利用效率評估方法主要采用DEA（數據包絡分析）、SFA（隨機前沿分析）和BCC（目標指引）模型分析，文獻[1]采用DEA 與BCC 相結合的模型對科技投入和產出效率進行評價，文獻[2]針對高校的靜態和動態的科研效率進行評價，采用了DEA、BCC 模型結合Malmquist（基于面板數據）生產率指數進行了測算分析。文獻[3]以風電基礎裝機容量及人力物力作為投入指標，以最終發電量作為產出指標，采用DEA 和Malmquist 模型分析了國內和國際典型國家的風能、太陽能、生物質能、地熱能以及核能的發電效率，并對國內4種能源率進行總體評價。文獻[4]采用改進型灰靶理論對我國部分典型省份的風能利用效率進行測算。

合理評估風能資源對風資源有效利用具有重要意義，有利于電力調度部門合理調配風能資源，促進新疆風電有效利用。目前對能資源利用效率的評價尚未有成型的評價體系，本文采用改進型灰靶理論建立風能資源綜合利用效率評價指標，選取國內11個典型省份的最終風能資源利用效率值進行對比，分析新疆風能資源利用效率，表明經濟的發展、負荷密度及風能資源利用效率有密切關系。

1 新疆風能資源利用水平基本情況

據國家能源局統計數據顯示，近年來新疆風電裝機規模持續擴大，新疆風電棄風電量和棄風率持續“雙降”，2018年新疆風電利用小時數已達到國家規定的最低保障收購年利用小時數，2020年新疆風電利用小時數（2237小時）高于全國風電平均利用小時數（2073小時），但新疆棄風率（12.7%）在全國排名中仍居高不下。

1.1 風電裝機規模持續擴大

自2016年至2020年，新疆風電受紅色預警機制政策影響，新增風電增速放緩，新疆風電裝機容量占全國風電裝機比例從2016年的11.9%降至2020年的8.4%，截止2020年新疆風電裝機2355.15萬千瓦，占新疆電網電源總裝機容量22.97%（表1）。

表1 近五年風電裝機情況

1.2 風能資源利用水平顯著提高

新疆切實貫徹可再生能源電力消納保障機制，按照《解決棄水棄風棄光問題實施方案》、《清潔能源消納行動計劃（2018-2020）》積極采取措施加大力度消納可再生能源，新疆風電消納取得積極成效[5]。

發電情況。2016年至2020年，新疆風電發電量從220億千瓦時增長到433億千瓦時，年平均增速達到18.4%，高于全國年平均增速0.4個百分點，2020年新疆風電發電量達到432.74億千瓦時（表2）。

表2 近五年風電發電情況

棄電情況。2016年至2020年，新疆風電棄電量從137億千瓦時下降至46.69億千瓦時，棄風率從38%下降至12.7%，風電棄電電量、棄風率多年持續下降（表3）。

表3 近五年風電棄電情況

年利用小時數情況。2016年至2020年新疆風電利用小時數從1290小時提高到2237小時，風電利用小時數與全國風電平均利用小時數之間的差距逐年縮進，2018年新疆風電利用小時數已達到國家規定的最低保障收購年利用小時數，2019年新疆風電利用小時數已超出全國平均水平（表4）。

表4 近五年風電利用小時數情況

2 構建全面的評價指標體系

目前對風能資源的利用效率缺乏統一及綜合性的評價體系，現有的風能利用小時數、棄風率和棄風量是按照不同的角度描述風資源的利用效率，但不具有地區性質，不能反映某個地區的風資源利用水平。由于不同地區地理位置與氣象條件的差異，能資源利用效率、電網結構、負荷構成、經濟發展差別較大。為了能夠充分反映一個地區的風能特點、電網結構、能源結構、負荷特性、電網運行水平、經濟發展水平、風電技術水平對風能資源利用效率的影響，構建全面的評價指標體系，相關指標如下：

2.1 開發效率指標

從宏觀角度評價風能資源利用效率時，要考慮某區域內風能的總體開發利用強度，不同地區的風能資源貯量不同、經濟水平不同、電網結構不同，導致不同地區的開發利用強度不同。提出的反映不同地區風能總體開發強度的開發效率指標，具體計算公式如下：k1=CR/CT，式中：k1為評價區域開發效率指標；CR為評價區域風電裝機容量；CT為該區域實際可開發的風能資源總量。

2.2 能質效率指標

由于不同地區風能資源水平不同，年可有效利用的風電小時數并不一致，因此目前以“風電利用小時數”來評價一個地區的風能利用水平有失客觀性。在對某個區域的風能資源利用效率進行評價時，應基于該區域的風能資源實際水平。提出基于不同區域風能資源實際水平的能質效率指標，具體計算公式如下：k2=H1/H2，式中：k2為評價區域能質效率指標；H1為該區域風電場實際年風電利用小時數；H2為該區域年風電可利用小時數。

2.3 技術效率指標

從技術方面來說，在評價不同區域內的風能利用效率時，不同區域內風電技術水平對風能資源利用水平的影響亦是明顯的，不同區域內地形、環境、風能資源稟賦相異，所安裝的風機類型及其轉換效率、風電場運行方式等方面都是不同的。提出基于不同區域環境特征、風能資源稟賦的技術效率指標，具體計算公式如下：k3=(E1+E1')/(CR×H2)，式中：k3為評價區域技術效率指標；E1為評價區域風電上網電量；E1'為該區域棄風電量。

2.4 接納效率指標

某個區域內風電接納能力對風能資源利用水平也有深刻影響，而影響電力系統風電接納能力的因素包括電力系統運行的各個環節，主要為電源結構、電源調節能力、電網構架、負荷特性。為了簡化計算某地區的風電接納能力，具體計算公式如下：k4=(E1/E2)/(CR/CT1)，式中：k4為評價區域接納效率指標；E2為該區域年發電量；CT1為該區域全口徑累計裝機容量。

2.5 消納效率指標

風電消納是風能資源利用的重要環節，因此本文提出消納效率指標，具體計算公式如下：k5=1-p，式中：k5為評價區域消納效率指標；p 為該區域年度棄風率。

3 風能資源綜合利用效率評價指標計算分析

灰靶理論屬于灰色理論范疇，在標準模式構造的基礎上設定一個灰靶，在模式序列中找到靶心，然后將利用效率評價指標序列與靶心進行比較得到靶心度。灰靶理論的技術難點是靶心度的求取，求利用效率評價指標序列與靶心的相似程度，兩者距離越近，靶心度越大[3]。

本文收集相關文獻，其中基于改進型灰靶理論的風能資源利用效率評價文獻中構建了風能資源利用效率綜合評價體系，從風能開發、能質效率、技術水平、電網接納、風能消納5個視角全面反映風能資源利用效率，并采用改進型灰靶理論建立評價模型，建立了風能資源綜合利用效率評價指標[6]。

通過計算求得我國各省份的開發效率指標、能質效率指標、技術效率指標、接納效率指標、消納效率指標，構成傳統灰靶理論的模式序列ωi，結合榜樣模式ω'=(1,1,1,1,1)確定評價指標體系模式序列ωi'，進行灰靶變換，得出各省份、榜樣模式的靶心度γ(x0,xi)，即求得各省份風能資源綜合利用效率P=γ(x0,xi)，P 越接近1，說明風能資源綜合利用效率越高。

3.1 數據來源

各省份風電裝機容量、風電利用小時數、風電上網電量、棄風電量、棄風率數據來源于國家能源局統計數據；各省份實際可開發的風能資源總量數據來源于文獻中國風能資源貯量估算，其中計算各省份風能“實際可開發量”時按其風能的“理論可開發總量”的1/10進行了估計；但通過對比國家能源局統計數據，顯示部分省份截止到2020年風電累計裝機容量已經遠遠超過文獻中給出的實際可開發量的估計值，故按照文獻中各省份風能“理論可開發總量”的3/10對本文分析的省份的風能實際可開發量進行估計，但上海、江蘇、貴州和寧夏估計值仍超過實際值，將其置為實際值參與計算。

3.2 計算結果

選取國內11個典型省份，計算得到風能資源綜合利用效率，結果如表5。

表5 近五年典型省份風能資源綜合利用效率計算結果（%）

綜上，從選取的11個典型省份的最終風能資源利用效率值分析計算結果，可以看出：

從所選典型地區計算結果結合各省份實際情況，表明評價模型給出的評價結果與目前這些地區的風能資源客觀利用水平相符。

我國經濟發達省份，如江蘇、云南、遼寧及河北四省，2020年風能資源綜合利用效率計算結果排在前5位內，這些省份電網結構合理，其電網運行水平更好，負荷水平較高，風電消納能力更強、風能資源的利用效率更高。其中排在第一位的寧夏由于電網結構和能源結構合理配比，風能資源的利用效率較高。

新疆和甘肅兩省距離負荷中心較遠，電源結構和電網結構與地域特點有較大關系，調峰能力方面較差，負荷水平較低，電網外送通道不暢，建設速度緩慢，導致在風能資源利用效率較低。

觀察比較新疆數據可以發現，2018年新疆在“棄風率”方面高居全國第1位，“風電利用小時數”方面在全國范圍內高于江西等不棄風的7個省份，綜合性風能資源利用效率指標上在全國范圍內仍處于末位。部分原因是新疆實際可開發風能資源總量13119萬千瓦，遠大于目前風電實際裝機容量，新疆裝機容量僅為可開發風能資源總量的1/7，造成開發效率指標較低，影響了綜合性風能資源利用效率指標。