影響風電機組發電量的因素

文 | 許剛，任寶

影響風電機組發電量的因素

文 | 許剛，任寶

風能是一種無污染、可再生的清潔能源，風力發電作為電力工業電源的一部分，已經歷了 30 余年的發展。并網運行的風力發電技術興起于20世紀80年代，并迅速實現了商品化、產業化，作為一項新的能源技術開始受到更多國家的重視。在近10年內，我國的風電技術也在不斷成熟和完善，已成為第三大主力電源，對優化能源結構、促進節能減排的作用日益凸顯。

風電的經濟效益與機組發電量是直接掛鉤的，影響發電量的因素也是多方向性的，因此在風電場選址建設到運行維護必須以評估的客觀因素為準則。機組在正常運行狀態由于受到天氣和人為因素的影響，實際發電量與理論相比存在差別，為使風電場投運后能達到最好經濟效益，就要具體分析影響機組發電量的主要因素。本文結合寧夏賀蘭山風電場的實際情況就相關問題進行闡述分析。

風能資源

因風能資源具有差異性大的特點，所以對年發電量的影響甚大。如賀蘭山某風電場2003年可行性研究報告上推算的年平均風速為7.7m/s，3m/s－10m/s的風速占65.1%，17m/s以上的風速為1%，年發電小時2700小時。但在10年的實際運行中，平均風速均低于7.7m/s，在全年大風月3、4、 5月份的平均風速分別為7m/s、6.4m/s和 5.88m/s。由于評估報告中沒有客觀測量數據，因此，實際發電小時數小于2000小時。2015年4月為賀蘭山風電場全年大風月，平均風速在7.2m/s，1萬千瓦機組發電量在220萬千瓦時左右；2015年9月是全年小風月，平均風速僅4.5m/s左右，1萬千瓦機組發電量在100萬千瓦時左右。由以上數據可以看出，風能資源對發電量的影響很大，因此，建設大型風電場的首要前提是選擇風資源較好的地方。

風能密度是決定風能潛力大小的重要因素。風能密度和空氣密度有直接關系，而空氣密度則取決于氣壓和溫度。因此，不同地方、不同條件的風能密度是不同的。一般說，海邊地勢低、氣壓高，空氣密度大，風能密度也就高。在這種情況下，若有適當的風速，風能潛力自然大。高山氣壓低，空氣稀薄，風能密度就小一些。所以說，風能密度大，風速又大，則風能潛力最好。

有效風能密度是氣流在單位時間內垂直通過單位面積的風能，它是描述一個地方風能潛力最實用、最有價值的量。在實際利用中，除去那些不能使機組啟動或運行的風速和破壞性風速，其余的有效風能密度將對發電量影響很大。賀蘭山某風電場的有效風能密度為162kW·h/m2，2012年11月份平均風速為6.52m/s，1萬機組發電量在185萬千瓦時左右。

微觀選址的影響

風電場微觀選址是在宏觀選址選定的小區域中確定機組的分布位置，以使整個風電場具有更好經濟效益的過程。微觀選址比較復雜，考慮的影響也是多方向性的，同樣的機組在不同地區由于受局部風速的影響，發電量也有很大差別。場址選擇對風能利用的預期目標能否實現起著關鍵性的作用。如果場址選擇不合理，即使性能優異的機組也不能很好地發電，更有甚者，由于選址不正確，很可能導致設備的損壞。因此，如何在風電場內合理地布置機組，得到最大的發電量，獲得最佳的經濟效益，一直是微觀選址工作的焦點。

以賀蘭山風電場同型號機組為例，108號機組與107號機組安裝在同一主風向上，且107號機組位于上風向，地勢高于108號機組15m左右，兩臺機組相距500m，滿足機組安裝設計要求（間距大于葉輪直徑5倍）。2012年，107號機組平均可利用率是96.49%，108號機組平均可利用率是99.52%，但發電量分別為134萬千瓦時和108萬千瓦時，107 號機組發電量是108號機組的124%；7 號機組和12號機組處一排，但12號機組因靠山比較近，受山坡風影響，該機組在2012年的發電量為177萬千瓦時，年平均風速為5.8m/s，7號機組的發電量為148萬千瓦時，年平均風速5.5m/s。因此，局部選址不同對同一個風電場同型號機組影響也很大。

在具體微觀選址時也要考慮機組之間的相互影響，不同廠家生產的不同型號機組之間的相互距離要求均不相同。微觀選址還要考慮地面粗糙度和山地等地形的影響，區域資源的評估也必須是多方位的。一個大型風電場比較合理的布局是點狀布置，而且對每一個安裝點進行測風計算和評估，這對消除機組之間的紊流等影響很有必要。賀蘭山風電場是一個大型的風電場，已經安裝226臺機組，出于整體布局考慮，機組布局采用平行布置，這樣處于主風向的上風向機組發電量明顯高于下風向的機組，安裝在山脊機組發電量高于安裝在山谷的機組。風電場微觀選址，應以充分、準確的數據作為機位評估與優化的依據，依靠科學手段，通過對各種因素的綜合考慮，實現風電場的最優選址，從而使風電場產生最大的經濟效益。

機組選型的影響

在單機容量相同的情況下，不同廠家、不同型號的機組在同一風能資源風電場的發電量有明顯區別。在賀蘭山風電場，17m/s以上的風速占1%， 在2014年 至2016年24個月，其間的最大風速出現在2014年4月，為28.99m/s，并且該風電場的風速通過了西北電力勘測院、Vestas公司、Gamesa公司的計算論證，G58、G52和V52三種型號機組在賀蘭山風電場均有安裝（三種機型均為變漿距850kW 雙饋異步機型）。在2015年某月內平均發電量為126萬千瓦時、112萬千瓦時和114萬千瓦時，不同型號機組的發電量比為1.1：1：1。統計該風電場4月17日到30日的13號機組至24號機組的日發電量， 其中6臺G58在14天中的發電量為52.76萬千瓦時，6臺G52在14天中的發電量為47.36萬千瓦時，G58的發電量比G52多5.4萬千瓦時，多發電量占G52發電量的11.4%。同樣統計6月份的19號機組至24號機組的日發電量，其中3臺G58在全月中的發電量為46.73萬千瓦時，3臺 G52在全月的發電量為41.59萬千瓦時，G58的發電量比G52多12.35%。由以上數據可以看出，G58的發電量比G52多11.5%左右，全年G58和G52的利用小時數按2000小時和1800小時計算，直接經濟差別100萬元左右。

其他因素的影響

一、人為因素

1.機組的可利用率影響

賀蘭山風電場2014年上半年的機組可利用率為98.89%，故障時間占1.11%，全年故障時間按1.2的系數修正，故障時間占發電機正常運行時間的1.34%。因為機組剛投運，各類電器設備未老化，故障率比較低，機組的正常故障停機時間大約在2.5% 左右，1萬機組年利用小時數按2700小時計算，其中故障影響的發電小時數約在67小時左右。

2.機組檢修時間的影響

如賀蘭山風電場第二季度檢修（包括機組檢修和線路檢修），7號－12號機組檢修總累計時間為 441小時，單臺平均時間73.5小時，每年4個季度累計檢修時間在294小時。若機組檢修時間變化按+10%的范圍內計算，一年檢修時間約在300小時，占全年發電時間的3.42%。按年發電小時數270小時計算，其中檢修影響的發電小時數為92小時左右。

二、電網因素

由于機組直接接入電網，并且不能對電網進行調解，一旦電網發生故障，機組會自動與電網解裂，同時電網維修這段時間也會造成機組停機。近年來，由于風電裝機容量不斷攀升，電網建設未能滿足全部接入要求，因此電網為確保安全運行，對風電企業進行限負荷，尤其在西北、東北和內蒙古地區，不僅用電負荷受經濟因素制約，而且風電場建設比較集中，經常會因電網對風電無法全部消納而造成大面積停機。

三、突發事件

2015年6月21日，賀蘭山風電場517南風02線電纜頭因為下雨潮濕，電纜頭絕緣擊穿造成線路故障，造成1萬機組停運40小時。2015年8月2日，因雷電擊中10kV線路，線路保護跳閘，造成2萬機組停運6小時。平均每年各類突發事件按60小時計算，此類問題的影響占全年運行時間的0.68%，1萬機組發電小時數按2700小時計算，一年突發事件對發電小時數的影響為18小時左右。

總結

綜上所述，風力發電是一項復雜的綜合學科，為使風電場建設后能達到最好的經濟效益，從宏觀布局到微觀選址，從機組選型到電網消納都要統籌考慮，避免造成不必要的經濟損失。

（作者單位：寧夏天凈神州風力發電有限公司）