王明军 高原生
东方电气风电有限公司ꎬ四川德阳６１８０００
摘要:本文通过对四川凉山已投运两期风电项目的实际运行年发电量和年利用小时数两个指标与设计进行比较ꎮ分析在这两个项目中的机组机位选取及前期风电场风能资源评估存在的不足ꎬ为后期兴建项目提供经验ꎮ关键词:风能资源后评估ꎻ测风塔ꎻ年风电量ꎻ年利用小时数ꎻ湍流效应
中图分类号:ＴＭ６１４ꎻＴＫ８９ 文献标识码:Ａ 文章编号:１００１－９００６(２０１９)０４－００４２－０５
Ｐｏｓｔ－ｄｅｓｉｇｎＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔａｎｄＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＡＷｉｎｄＰｏｗｅｒＰｒｏｊｅｃｔｓ
ＷＡＮＧＭｉｎｇｊｕｎ ＧＡＯＹｕａｎｓｈｅｎｇ
ＤｏｎｇｆａｎｇＥｌｅｃｔｒｉｃＷｉｎｄＰｏｗｅｒＣｏ. Ｌｔｄ. ６１８０００ Ｄｅｙａｎｇ Ｓｉｃｈｕａｎ Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ ＴｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎｖａｌｕｅｓｆｏｒｔｈｅａｃｔｕａｌａｎｎｕａｌｐｏｗｅｒｇｅｎｅｒａｔｉｏｎａｎｄａｎｎｕａｌｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｈｏｕｒｓｏｆｔｈｅｔｗｏｐｈａｓｅｓｏｆｗｉｎｄｐｏｗｅｒｐｒｏｊｅｃｔｓｉｎＬｉａｎｇｓｈａｎ Ｓｉｃｈｕａｎ.Ｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄｆｏｒｔｈｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｏｆｕｎｉｔｐｏｓｉｔｉｏｎｓａｎｄｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｒｅｓｏｕｒｃｅａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｔｈｅｅａｒｌｙｓｔａｇｅｉｎｔｈｅｓｅｔｗｏｐｒｏｊｅｃｔｓａｔｔｈｅｗｉｎｄｆａｒｍ.Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｉｓｐｒｏｖｉｄｅｄｆｏｒｔｈｅｌａｔｅｒｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｐｒｏｊｅｃｔｓ.
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ｐｏｓｔ－ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｗｉｎｄｅｎｅｒｇｙｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｗｉｎｄｔｏｗｅｒ ａｎｎｕａｌｗｉｎｄｐｏｗｅｒ ａｎｎｕａｌｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎｈｏｕｒｓ ｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｅｆｆｅｃｔ
随着我国风电产业的高速发展ꎬ风电装机容量不断增长ꎬ风电发展重心从“三北地区”正逐步向内地低风速地区发展ꎮ越来越多的风电机组安装在山地ꎬ风能资源分布受复杂地形影响ꎬ局部气候差异较大ꎬ测风塔代表区域有限ꎬ难以准确评估风能资源[１]ꎮ在投资兴建以后ꎬ不少风电机组的实际发电量与设计指标存在相当大的差距ꎮ
通过考察已投入运行的四川凉山两个风电项目设计年发电量、年利用小时数等指标与机组实际运行的差距ꎬ找出产生差距的具体原因ꎮ并通过后评估找出问题ꎬ以达到为后期兴建项目积累经验ꎻ进一步优化设计ꎻ更准确地核算项目投资成本的目的ꎮ
１ 某风电场风能资源后评估
１１ 风电场风能资源后评估
项目后评估是指在项目建成投产或投入使用一定时间以后ꎬ对项目的运行结果进行系统地、客观的评价ꎬ并以此确定预期目标是否实现ꎬ项目是否合理及具有效率ꎮ通过项目后评估ꎬ为未来的项目决策提供经验和教训ꎬ以实现投资项目的最优控制[２]ꎮ
风能资源评估有点评估和区域评估之分ꎮ风
能资源点评估是指利用测风塔观测数据ꎬ运用数理统计方法对风能资源的各项参数进行直接计算评估ꎻ风能资源区域评估是针对区域ꎬ主要运用大气数值模拟技术ꎬ如:大气动力学和热力学基本原理等ꎬ研究近地层大气运动过程、地形地貌对大气运动产生的影响[３]ꎮ
风电场后评估主要指对一个已经投入实际运
行的风电场进行全面评估ꎬ包括运行阶段的风资
收稿日期:２０１９－０８－１９ 作者简介::王明军(１９６７－)ꎬ男ꎬ２００６年获得西安交通大学热能与动力工程专业硕士学位ꎬ高级工程师ꎮ２００７年至今ꎬ在东方电气风电
有限公司从事风力机组的现场服务和现场培训工作ꎮ
４２
源以及运行阶段的风电场运行维护等情况ꎬ找出实际运行阶段与设计阶段存在的差距ꎬ同时进一１２ 某风电场机组年利用小时数分析
四川凉山某风电场设计有３期项目ꎬ其中１期、２期已投产运行ꎬ３期项目还处于测风阶段ꎮ已投入运行的１期和２期项目分别处于两个山头ꎮ分别有１５ＭＷ叶轮直径为９３米的“弱风速型”直驱风电机组３３台ꎮ两期项目机组２０１８年的利用率都在９９％以上ꎮ２０１８年ꎬ机组运行数据的完整率等指标符合相关国家标准ꎮ
亿千瓦时ꎬ实际单机年平均利用小时数为:２４７７小时ꎮ可研报告估算的项目年发电量为１１３９２亿
２０１８年ꎬ１期整个项目全年年发电量为１２２６２步分析导致这些差异的原因[４]ꎮ
ｋＷｈꎬ设计单机年平均年利用小时数为:２３０１
小时ꎻ２期整个项目全年机组发电量１１７６７亿ｋＷｈꎬ实际单机年平均利用小时数为:２３７７小时ꎮ可研报告估算发电量为１０５１６亿ｋＷｈꎬ设计单机年平均年利用小时数为:２１００小时ꎮ从２０１８年发电量来看ꎬ两期项目的实际运行状况ꎬ１期项目的实际单机年平均利用小时数高出设计值７６％ꎻ２期项目的实际单机年平均利用小时数高出设计值１３２％ꎮ
因此ꎬ从整个项目整体来看ꎬ项目的实际运行年总发电量和单机年平均利用小时数都高于设计值ꎮ风能资源的区域评估符合设计要求ꎮ
再考察１期、２期的实际各机组年发电量和年利率小时数ꎬ如表１所示ꎮ
表１ 两期项目各机组的年发电量和年利率小时数
１期机组
１２３４５６７８１０１１１２１３１４１５１６１７１８１９２０２１２２２３２４２５２６２７９
发电量/ｋＷｈ３８４７３６４３２０６７０８３０４００２４３８８５４３４４３５９３５６４４３０３７０３９７５６１１４８２８０８４４９１８８９８４６４１５２５４７６８０００４２３２８７２４８２８５９６４４６７２６０４７５７３１８４６０９８７６３１５１７８１３２６４６８８３１５２４３２３２２２０１２３７７４３８８３９０２７９５３５０８４１５３５７１３０３３３６９７９１３４３７８７４２６３８９６８
年利用小时数/ｈ
２５６５２１３８２０２７２５９０２９０６２９５４２６５０３２１９３２７９３０９４３１７９２８２２３２１９２９７８３１７２３０７３２１０１２１７６２１０２２１４８２５１６２６０２２３３９２３８１２２４７２２９２１７５９
２期机组３４３５３６３７３８３９４０４１４２４３４４４５４６４７４８４９５０５１５２５３５４５５５６５７５８５９６０
发电量/ｋＷｈ３６９４０８９３１４３６６６３６３９３１５３０９５９２０３０５７７２９３０５９３３６３１６７８００３２７６６７７３５２８５２３３８２２５６２３４６０８１１４５５５２１９４５１３３６２４５５５６００４２２０６７７３８２４９７８３９３３１８８３３４２６９４６７４１９８５７９３６７３３６６３９２０１３１３７３２５３６３６９２８０３４１８５６４３３９４９２６１２３８９９２０３８２５４１１
年利用小时数/ｈ
２４６３２０９６２４２６２０６４２０３８２０４０２１１２２１８４２３５２２５４８２３０７３０３７３００９３０３７２８１４２５５０２５５０２６２２２８４６２７９９２４４９２６１３２４８８２４６２２７９０２６３３１５９３
４３１期机组２８２９３０３１３２３３
发电量/ｋＷｈ２９４３０８２２９５８２５８２５３０７２２２５１８９３３２６５７５５５３２１９６８２
年利用小时数/ｈ
１９６２１９７２１６８７１６７９１７７２２１４７
２期机组６１６２６３６４６５６６
发电量/ｋＷｈ１６３３１３３１９６８５１６３７６８２８４３４９２９９８３２４７２３３３１７０１０４
年利用小时数/ｈ
１０８９１３１２２５１２２３２９２１６５２１１３
注:各机组的年发电量、年利用小时数和年平均风速等均来自各机组的运行数据ꎮ
１５ ＃ :、３１６１＃期２１９、ꎬ的这３９８＃２７９、台机组、９＃、３０９４、ꎬ１０＃２０１８、１１＃３年的利用小时数分别
、１２＃、１３＃、１４＃、为１７９、２８２２、３２１９、年２９７８、平均３风１７２、速分３别０７３ꎮ为:远超过该项目的设计要求６０９、６２２、５８５、５９７、ꎮ均风速越高５７１、６０７、ꎬ５年利用小时数则越高９７、６０６、６０５ｍ/ｓꎮꎮ与机组年利机组的年平
用小时数基本吻合ꎮ
风况资源好是这些机组的单机年利用小时数远超过设计值的主要原因ꎮ再具体看这些机组的机位特点ꎮ这些的机组安装机位ꎬ不仅地理位置高ꎬ没有障碍物阻挡ꎬ不受障碍物尾流的影响ꎬ而且ꎬ这些均在山脊上ꎬ在风的主导方向上ꎬ没有安装机组ꎬ所以不受其他机组尾流的影响ꎮ
而１期项目:２＃１５项目台~３＃、１７＃~２０＃、２５＃~３３＃共
:ꎬ３５低于设计年利用小时数＃用小时数２~１００３９＃、小时６０＃ꎮ~２３０１小时数ꎻ２期
这些机组的机位选择方面６２＃共７台ꎬ低于设计年利ꎬ
或多或少地存在些问题ꎬ因此ꎬ单机年利用小时数达不到设计要求ꎮ
尤其是２期项目:６０＃２０１８~６２＃ꎬ这３台机组ꎬ
１年的单机年利用小时数分别为:１５９３、４０８９、数均低于项目的设计要求００、４１２４３１２ｍ/小ｓꎮ时机组的年平均风速和年利用小时ꎻ年平均风速分别为:４４８、ꎮ究其原因ꎬ这些机组机位的微观选址(前期风资源点评估)是存在问题的ꎮ它们处于山坳ꎬ平均风速低ꎬ风况极其复杂ꎮ主要问题有:这些机位远离前期风资源评估的测风塔ꎬ实际机位年平均风速远低于设计值ꎬ且受上游机组的尾流效应的影响ꎬ这使得机组年发电量进一步降低ꎮ
再从两个项目的前期资源评估总体来看ꎬ虽然ꎬ这两个项目的风电机组大都分布在山脊ꎬ而 ４４
每个项目的３３台机组的总跨度都在１０多公里以上ꎬ但是ꎬ它们都分别只安装了一个测风塔ꎬ测风塔位置的代表性是存在问题的ꎮ因测风塔数量过少ꎬ则难以代表众多机位的风况条件ꎬ因此ꎬ对有的机位而言则ꎬ风能资源评估的偏差大ꎻ另一方面ꎬ这两个测风塔的安装时间只有整一年ꎬ所收集的数据少、测量时间短ꎬ是产生风资源评估误差的另一个重要因素ꎮ２ 项目后评估的经验与总结２１ 测风塔的重要作用
２１１ 安装测风塔位置的代表性
风电场设立测风塔的目的是为了能准确反映将来风电场内的资源情况ꎬ为风电场的风能资源评估和机组机位的微观选址提供数据支持[５]能资源评价是否准确ꎬ微观选址是否合理ꎮ因此ꎬ主要决ꎬ风定于测风塔的位置是否具有代表性ꎬ确保能代表该区域内所布置机组机位的风况ꎮ安装测风塔的位置代表性通常指:地形代表性与地貌代表性ꎮ
地形代表性是指测风塔安装的地形类型区域ꎬ与它能代表的机位地形类型区域相同ꎮ因此ꎬ不能用一种地形类型的测风数据去推算另一种地形类型的风况ꎻ地貌代表性是指安置测风塔的地貌特点应反映出风电场布置机位所具有的地貌ꎮ若采用测风塔处地貌的测风数据去推算与之相异地貌机位的风况ꎬ则可能产生很大的偏差ꎮ
通常ꎬ任何一个山地风电场ꎬ地形类型大致包括:狭口加速地形、隆升地形、背风地形、正压地形等四种地形ꎮ所以ꎬ测风塔的安装应考虑海拔变化、坡度变化以及植被变化等各种地形变化ꎮ分别在不同地形类型、不同海拔、不同植被区域安装不同的测风塔[５]塔所代表范围的参考半径ꎬꎮ如表在不同地形下２所示ꎮ
ꎬ测风表２ 不同地形下测风塔的代表性范围的参考半径[６]
地形
代表性范围半径
平坦地形、粗糙度较一致
５~６ｋｍ丘陵、起伏山峦或粗糙度变化较大的区域
３~４ｋｍ起伏大的山区
２ｋｍ及以下
２１２ 测风塔位置选择的注意事项
复杂地形测风塔的位置选择是相当关键的ꎮ在设立测风塔时ꎬ应注意以下几个方面:
资源的风况(１)设立测风塔地点的风况ꎬ在可利用风资源可能最好的位置和ꎬ应代表风电场风
风资源最差的位置区域ꎬ均需设置测风塔ꎬ以便全面掌握风电场风资源状况ꎮ
区ꎬ(２)且无高大建筑物测风塔四周应处于开阔地带、树木等ꎬ同时ꎬꎬ尽量远离林到单个障碍物的距离应高出障碍物高度的３倍以上ꎬ与成排障碍物保持的距离应在障碍物最大高度的１０倍以上ꎮ尽量使测风塔四周的粗糙度最小ꎮ周地形起伏不大(３)沿山脉走向的山脊上设立测风塔时ꎬ则尽量放在缓坡上ꎮꎬ如四差及入流角绝对值最小(４)测风塔所选区域的湍流强度最小ꎮ
、水平偏位置(５)ꎮ对我国来说测风塔需建立在风电场主导风向的上风向
ꎬ众多山地大都属于季风性气候ꎮ冬季为迎风面的山坡ꎬ而在夏季则可能成为背风面ꎬ因此ꎬ在可能安装风电机组的季节性坡面上均需设置测风塔ꎮ
度的影响(６)为避免ꎬ在测风塔的轮毂高度上“塔影效应”ꎬ即:ꎬ塔体对测风精
受季风影响较为明显的区域ꎬ在两个季节性迎风面上均需安装测风仪[７]２２ 应准确预测风电场长期风资源状况
ꎮ
年平均风速变化和风速频率分布对预测和评估机组及风电场的年发电量非常重要ꎮ关系到年发电量评估是否准确的问题ꎮ
由气象站长时间观测数据发现ꎬ如果仅用测风塔１年的现场测风数据ꎬ去推测某个机位或风电场长时间的风速状况ꎬ很可能引起的误差很大ꎮ现场数据越少ꎬ越容易产生误差ꎮ在风速较低的区域ꎬ风速变化对发电量的影响就更加明显ꎬ所以ꎬ测试时间短ꎬ且数据少而产生的预测误差就更大ꎮ
通常ꎬ年平均风速误差１０％ꎬ那么ꎬ发电量预测误差可能达到２０％ꎮ与之相反地ꎬ如果采用３年的现场测风数据来代表当地的长时间风速状况ꎬ平均风速和年发电量与长期平均值之间的误差就会很低ꎬ只有３％和４％ꎮ因此ꎬ精准地预测现场长时间风况ꎬ对于评估规划风电场的发电量至关重要ꎮ２３ 重视各机位的微观选址
各机位机组的年利用小时数与微观选址密不可分ꎮ一般风电场选址需要两年时间ꎬ使用测风塔和评估软件等对选址内的风资源分布情况进行详细勘察ꎮ国内外的经验教训表明ꎬ由于风电场选址的失误造成发电量损失和增加维修费用等将远远大于对场址进行详细调查的费用ꎮ因此ꎬ风电场选址对于风电场的建设是至关重要的[８]在微观选址时ꎬ仅有气象资料提供的ꎮ
风速、
风向数据是不够的ꎬ一般要在装机地点附近有代表性的位置用(一个或多个)测风塔进行一年以上的现场测风ꎬ测量风向、风速、温度和湍流强度等ꎮ然后根据这些测量数据ꎬ利用软件评估整个风电场的风资源分布情况ꎮ如果地形复杂ꎬ则需要布置多个测风塔ꎬ通过测风塔和模拟软件的评估ꎬ可使风资源评估误差在５％以内[８]为避免风电场微观选址失误ꎬ对复杂地形条
ꎮ
件下的资源评估要做到精细化ꎮ在选址和机位布置上必须达到更精准程度ꎬ测风塔可能需要立得多一点、测风时间长一点ꎬ再加上激光雷达测风ꎬ适应性更好的风资源评估软件ꎬ业内在做评估分析的时候ꎬ要做得更专业一些ꎬ进而对资源掌握得更加精准ꎮ
低风速风电场大多地处山地ꎬ风况和地形条件复杂ꎬ不同机位之间的风况差别很大ꎬ如超过一种机型的承受能力ꎬ则应按照各机位的风况条件选择多种机型与之相对应[９]２４ 降低尾流效应提高发电量ꎮ
２４１ 尾流效应及湍流的不利影响
随着风力发电技术的发展ꎬ超大型风电机组的发电容量迅速扩大ꎬ意味着更高的塔架设计和更长的叶片设计ꎮ叶片的加长ꎬ使得扫风面积增大ꎬ尾流区也随之增大ꎻ同时ꎬ塔架的增高ꎬ使得尾流效应的性质更加复杂ꎮ研究表明ꎬ对于大型风电机组ꎬ尾流效应的作用是不能忽视的ꎬ它对风机的承载部件的疲劳载荷的增大有着重要影响ꎬ并且对风电机
４５组输出功率特性也有显著影响[１０]
目前ꎬ复杂山地风电场较多ꎬ较高的湍流强度是复杂风电场的主要特征之一ꎮ湍流强度增强了山顶的地形加速效应ꎬ并在下风坡以更快的速度衰减ꎬ而风电机组的存在加强了这一效应ꎮ沿着机组排布很窄的风向区间内ꎬ发电量降低非常显著ꎮ当风向偏离排布线后ꎬ发电量损失随着风向变化快速减小ꎮ
２４２ 减小尾流效应提高发电量
影响尾流效应的物理因素主要有:地形、风速风向、机组排列方式、机组之间的间距[１２]游的机组在发电量上受尾流的影响较大ꎬ且丘陵地ꎮ位于下区地形地貌对发电量影响较大ꎮ通过数理统计分析得出尾流增大１％ꎬ年利用小时数减小２４小时
[１１]
斯坦福大学近日公布了一项最新研究成果ꎮ
ꎬ可以显著提高风电场发电量ꎬ尤其对于低风速地区的风电场ꎮ通过操控风电机组尾流方向ꎬ即采用机组偏离主风向的控制技术能够使特定风电场的发电量大约增加５０％[１３]坦福大学土木、环境和机械工程教授ꎮ项目研究者ＪｏｈｎꎬＤａｂｒｉ来自斯表示:“为了实现可再生能源发电的全球目标ꎬ我们需要找到从现有风电场获得更多能源的方法ꎮ一直以来ꎬ风电场研究的重点一直是风电场中单台风机的性能ꎬ但实际上应该考虑整个风场ꎬ而不仅仅是其各个部分的总和ꎮ”
在使用“尾流转向”的策略后ꎬ前排机组的发电量会降低ꎬ但由于尾流效应的减小ꎬ后排风机的发电量显着增加ꎮ特别是在低风速地区运行的风场ꎬ大量机组在原本输入极低的风速条件下ꎬ局部位置的机组发电量提高了７２％ꎮ“尾流转向”也有助于风电场的电力输出更加平稳ꎬ降低机组的机械疲劳载荷
[１３]
因此ꎬ为了减小尾流效应提高发电量ꎮ
ꎮ一方面ꎬ通过对风电场尾流效应的研究ꎬ兴建风电场确定机组机位时ꎬ选择机组之间的最佳距离和排布方式ꎬ使机组之间的相互影响最小ꎻ另一方面ꎬ在机组投入运行时ꎬ通过调整偏航角度却有助于整个风场总体的发电量ꎮ
由于尾流的存在ꎬ机组之间必须保持一定的
４６
距离ꎬ调整上游机组的偏航角度ꎬ既是出于提高发电量的考虑ꎬ也是机组安全运行的需要ꎮ风电机组正在变得越来越大ꎬ叶片也越来越长ꎬ对机组尾流效应的研究就显得越来越重要ꎮ３ 结语
由于风能资源的不确定性以及风电场地形的复杂性ꎬ导致风能资源成为影响风电场效益的主要原因ꎮ因此ꎬ开展基于风能资源的风电场后评估能从多种可见因素中寻找设计与实际运行产生差异的因素ꎬ减少在风电场设计阶段可能出现的可避免因素ꎬ缩小设计效益与运行效益之间的差异ꎬ提高风电场收益ꎮ
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[１３]微信公众号“欧洲海上风电”.尾流效应终结者———这种运
行策略能让风场发电量提高５０％.北极星电力网２０１９７０８
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