基于數字規劃技術的孟加拉國吉大港區域可再生能源資源評估及開發潛力分析

李 光 偉， 胡 延 龍

(中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，四川 成都 611130)

1 前 言

孟加拉國是“一帶一路”沿線重要國家。全國2018年GDP總量約2740億美元，人均GDP不到1700美元，是世界上最不發達的國家之一。近年來，在我國“一帶一路”倡議推動下，孟加拉國經濟增長迅速，電力需求巨大。2005～2016年，孟加拉國用電量從245億kWh增長到643億kWh，年均增長7.1%，但2016年全國人均用電量僅407 kWh，在所有國家中處于較低水平。由于電力設施缺乏，孟加拉國拉閘限電較為嚴重，農村電力普及率僅為40%，仍有約1 300萬戶農村家庭未通電?？梢?，孟加拉國存在巨大電力建設需求。截至2016年底，全國電力裝機容量總裝機容量為15 351 MW，其中超過60%裝機來自天然氣發電。為避免化石能源的過度消耗以及對進口，孟加拉國計劃發展一批可再生能源項目，以滿足國內用電需求。

孟加拉國可再生能源由水能、風能、太陽能、生物質能等構成，資源主要集中在沿海地區以及東南部吉大港山區。針對孟加拉國可再生能源資源評估，國內外學者開展了大量研究。吳磊、詹紅兵分析了孟加拉國主要可再生能源資源稟賦以及開發現狀，深入研究了孟加拉國國內能源供需形勢和國際能源合作現狀[1]。李森達研究了孟加拉國小水電開發潛力，并對孟加拉國可再生能源政策以及小水電的發展障礙進行了分析[2]Hossain等人研究提出孟加拉國太陽能發電具有較大開發潛力，并建議政府制定激勵政策實現可再生能源的持續增長[3]。Halder等人分析總結了孟加拉國能源供需形勢以及國內生物質能、太陽能、水能、潮汐能的開發潛力[4]，文獻[5，6]也開展了類似研究。此外，Habibullah等人[7]和Sikder等人[8]分別對孟加拉國生物質能和潮汐能開發潛力進行了分析。以上研究均表明，孟加拉國可再生能源主要集中在東南部吉大港山區，且目前開發利用程度較低，具備一定開發潛力。因此本文基于數字規劃技術，對孟加拉國吉大港地區水能、風能和太陽能三種主要可再生能源開發潛力進行分析。

2 可再生能源數字規劃技術框架

2.1 水電數字規劃技術

隨著遙感、測繪技術不斷進步，目前已出現了多種高精度地形、氣象、地質以及水文等基礎數據，這讓水電數字規劃成為可能。以GIS為基礎的成套數字規劃技術，包括數字河網提取、條帶狀等高線提取、水位庫容曲線計算、理論蘊藏量分析等功能，是水電數字規劃技術發展的主要方向。在已有研究中，黃碩基于ASTER GDEM和Arc Hydro開展了數字地形提取及水文分析應用，賀軍和譚為雄基于GIS開展了水電規劃決策支持系統框架的設計，但以上研究均只集中在水電數字規劃中某個功能的實現，并未對水電數字規劃流程和方法開展系統設計。因此，本研究基于ARCGIS空間分析技術，結合傳統水電規劃技術和方法，提出新的水電數字規劃流程，見圖1。

圖1 水電數字規劃流程圖

以上流程中主要技術步驟如下：

(1)數字河網提取

數字河網是開展水電數字規劃工作的基礎數據之一，同時也是河段理論蘊藏量計算的重要輸入數據之一。根據水電規劃需要，數字河網一般需要包含集雨面積、河段長度、河段落差、河段比降、距河口距離等信息。數字河網提取技術以ARCGIS空間分析為基礎，通過二次開發，可從高精度 DEM 地形數據中，自動識別并提取具有矢量河道以及河段地形參數的綜合數字化河網，該模塊包括 DEM數據輸入、填洼預處理、柵格流向判斷、累積流量計算、河道識別、河段集雨區域生成，地形參數統計等功能。數字河網提取采用簡單的輸入輸出接口，輸入柵格地形(WGS1984地理坐標系)，并選擇適合的投影坐標系后，生成shp格式的矢量河流水系。主要流程見圖2。

圖2 數字河網提取流程圖

(2)河段理論蘊藏量計算

河段理論蘊藏量計算理論和方法目前已較為成熟，理論上應按有限元法，令河段長度L→0，間段數i→∞，沿河長積分。由于其邊界條件復雜、數據量大，實際工作中一般按照一定長度分河段計算后累積，而河段的劃分和控制斷面的選擇，對計算結果會產生較大影響。因此，數字規劃工作目的是改進理論蘊藏量的計算精度與速度。本節輸入數字河網成果，并基于全球GRDC水文站徑流數據，按照圖3所示流程，得到各河段理論蘊藏量計算結果。

圖3 河流理論蘊藏量計算流程圖

(3)水電數字規劃選點

水電數字規劃選點是在數字河網、地形、地質和影像等資料基礎上，確定規劃范圍，提出技術經濟可行、符合資源特點、環境影響評價可行的開發利用發電量最大化方案。規劃選點主要原則如下：

①河流規劃要處理好內河航運開發與水利水電樞紐建設的關系，為提高內河航道等級創造條件；隨著沿江城市的發展，尤其是親水城市的建設，要求河流規劃中要滿足城市景觀用水等需求；

②盡量避讓生態敏感區，滿足生物生存空間和通道等要求，避免造成水電開發超出河流生態系統的自我修復能力，保證流域生態系統健康的底線；

③高度重視并處理好梯級水電布局與重點保護區域、自然景觀的關系，因地制宜保留未開發河段，使水能資源的開發利用與流域經濟社會、生態環境協調發展，促進人與自然的和諧；

④應盡量避免對沿河人居環境較好、耕地較富集河段的淹沒影響，保障移民脫貧致富；規劃河段內臨江有部分居民和耕地較集中的片區，要盡量以這些片區為控制進行梯級布置，使水電開發與流域社會穩定、可持續發展相適應。

2.2 風電數字規劃技術

風電數字規劃系統重在規劃設計，核心在地理數據資源和GIS分析計算，基于統一基礎軟硬件基礎設施支撐，完成風電場規劃設計信息數據庫搭建，通過標準的SOA服務架構，完成規劃數據的查詢統計、報表生成、GIS可視化等功能，為用戶提供統一的資源分析、規劃設計、項目展示等應用，基本規劃流程見圖4。

(1)平均風功率密度計算

根據風功率密度的定義，風功率密度w為空氣密度和風速v兩個隨機變量的函數，由于風速是一個隨機值，因此一定時間T內的平均風功率密度的表達式如下：

圖4 風電場規劃基本流程

空氣密度ρ是氣壓、氣溫和溫度的函數，其計算公式為：

式中p為氣壓，hPa；t為氣溫，℃；e為水汽壓，hPa。

(2)有效風功率密度計算

在有效風速范圍內(風力發電機組切入風速v1到切出風速v2之間的范圍)內，有效風功率密度w為：

(3)風能可利用時間計算

式中，N為統計時段的總時間(h)。一般年風能可利用時間在2 000 h以上時，可視為風能可利用區。

(4)風電場年發電量計算

單機年發電量為年平均各等級風速(有效風速范圍內)的風速小時數乘以此風速等級對應的風力發電機組輸出功率的總和。其計算公式如下：

G=∑NiPi

式中G為年發電量,kWh;Ni為相應風速等級出現的全年累計小時數,h；Pi為風力發電機組在此等級風速下對應的出力,kW。

風電場年發電量為各單機年發電量的總和。計算采用的風力發電機組功率表或功率曲線圖必須是廠家提供的、由權威機構測定的風力發電機組功率表或功率曲線圖。標準空氣密度是指標準大氣壓下的空氣密度，一般為1.225 kg/m3。在標準空氣密度下，風力發電機組的輸出功率與風速的關系曲線稱為該風力發電機組的標準功率曲線。

(6)測站50 a一遇最大風速

測站50 a一遇最大風速計算公式為：

v50_max為測站在50 a內所出現的10 min平均風速的最高值。一個風場的極端氣象條件對風力發電機組載荷的評估和風場的分級有著重要的影響。在最大陣風速度和最大10 min平均風速(多年一遇)之間存在緊密聯系。

2.3 光伏發電數字規劃技術

光伏電站規劃設計系統需實現從資源評估、開發條件分析、宏觀規劃到微觀選址與設計一整套技術流程。主要功能包括數據處理與維護、太陽能資源數據瀏覽和查詢、資源評估、場址選擇、場址處太陽能資源估算、光伏陣列排布和發電量估算。

光伏電站規劃設計系統重在規劃設計，核心在地理數據資源和GIS分析計算，基于統一基礎軟硬件基礎設施的支撐，完成光伏電站規劃設計信息數據庫的搭建，通過標準的SOA服務架構，完成規劃數據的查詢統計、報表生成、GIS可視化等功能，為用戶提供統一的資源分析、規劃設計、項目展示等應用，系統總體業務流程見圖5。

圖5 光伏電場規劃基本流程

光伏發電數字規劃系統可利用氣象站數據和實測輻射數據計算光伏傾斜面輻射，對于缺資料地區，一般以氣象站數據為主。傾斜面輻射計算方法如下：

(1)計算方法

計算方法采用Klein法，具體計算公式如下：

Qt=S×Rb=D×(1+cosα)/2+Q×A×

(1-cosα)/2

式中：Qt、Q分別為傾斜面、水平面上總輻射量；S、D分別為水平面上直接輻射量和散射量；Rb為傾斜面與水平面直接輻射的比值；α為傾斜面與水平面的夾角，即傾角；A為地面反射率；

其中：

式中：Φ為當地緯度；δ為太陽赤緯。太陽赤緯度隨季節變化，按庫珀(cooper)方程計算，見下式：

式中：n為一年中的天數，如在1月1日，n=1，以此類推。太陽赤緯δ計算各月按選取代表日計算。

hs為水平面上日落時角：

hs=arccos(-tgΦ×tgδ)

h′s為傾斜面上日落時角：

h′s=min{hs,arccos[-tg(Φ-α)]×tgδ}

(2)參數選取

S、D分別為水平面上直接輻射量和散射量，氣象站數據無散射輻射量記錄，只能按比例估算；一般工程散射量按占總輻射量20%取值；A為地面反射率。

3 孟加拉國吉大港區域可再生能源資源評估及開發潛力分析

本節基于第2節提出的可再生能源數字規劃方法，對孟加拉國吉大港區域水能、風能和太陽能資源開發潛力進行評估。吉大港區域位于孟加拉國東南部，面積3.38萬km2，人口約392萬人。首府吉大港市是孟加拉國最大港口城市，也是人口第二大城市。

3.1 水能資源評估及選點分析

根據美國地質勘探局(USGS)流域資料，吉大港區域共有大小流域12個，其中主要流域包括卡納福利河、松古河和馬達穆霍河。目前吉大港區域僅在卡納福利河建成了一座裝機容量242MW水電站，其余河流尚未開發。利用ASTER GDEM 30m 精度地形數據生成數字河網，并采用第2節水能資源理論蘊藏量計算模型和GRDC全球徑流場等值線圖，計算得到三條河流的理論蘊藏量。理論蘊藏量計算結果見表1所示。

表1 吉大港區域主要河流理論蘊藏量計算結果

根據影像圖資料，卡納富利河已建成電站下游未開發河段河道平緩，兩岸有大量居民點和田地分布，開發條件相對較差，基本不具備梯級布置的條件，因此，本節重點對松古河以及馬達穆霍河水電開發潛力進行分析。

松古河全長約 294 km，為跨界河流，其起源于緬甸Arakan州丘陵地區，流域面積約為 3 700 km2。孟加拉國內河段長度約 240 km，落差約200 m，平均坡降 0.83‰。根據松古河所處的河谷地形地貌、兩岸所分布的地物等，具有開發價值河段共2段：一是Thanchi 鎮以上河段，長約70 km，落差約140 m，平均坡降2‰，河段基本屬于峽谷型河道，具有較好的建壩條件，在峽谷出口可布置一級Thanchi梯級，按壩式開發，利用落差約65 m。另一河段是Ruma鎮以下河段，長約100 km，落差約50 m，河流坡降為0.5‰，該河段在Bandarban以上基本屬于丘陵地貌，為盡量減少梯級布置對Bandarban的影響，可在Bandarban 上游約 6 km 處建壩，布置一個梯級 Bandarban，水位以不影響 Ruma 為控制，可利用落差約25 m。

馬達穆霍河起源于孟加拉東南部丘陵地區，基本位于孟加拉國境內，境內集雨面積約為1 540 km2，河流全長約 170 km，落差約 135 m，平均坡降 0.79‰。根據河流所處河谷地形地貌、兩岸所分布的地物等，具有較大開發利用價值的河段主要集中在Alikadam 以上河段，該河段河長約 35 km，落差約75 m，集中了整個河流約一半的落差，且兩岸山體較好，基本屬峽谷型河道，建壩條件較好，但集雨面積相對較小。在該河段下游峽谷向盆地過渡的出口段可布置一個梯級Alikadam，利用落差約40 m。

綜上所述，根據數字規劃選點結果，孟加拉國吉大港區域可在松古河和馬達穆霍河上布置梯級共3座，總裝機容量57 MW，多年平均發電量2.9億kWh。

3.2 風能資源評估及選點分析

孟加拉國全年可分為3季：10月至次年3月為旱季，盛行干燥而較涼的東北季風；4～6月為熱季；7～9月為雨季。風能資源主要集中在7～9月的西南季風期，其余月份風速較小。受西南季風影響，沿海及東南部山地年平均風速在5.5 m/s以上，具有可開發價值。由于孟加拉國平原地區人口密集，風電的噪音影響難以避免，因此，風電開發區域應放在人口較少的近海山地丘陵地區。根據數字規劃地形和風速分析，吉大港北部的沿海丘陵區和松古河西側山脈具有較好的地形條件，適宜大規模建設風電，現已初步規劃吉大港北部風電場和松古河西側2個風電場，裝機共1 000 MW。

吉大港北部沿海丘陵區大體為南北走向，與海岸線平行，與海岸距離為3～10 km。丘陵區海拔高度 50～200 m，長度約60 km，場址區南端距吉大港約10 km，距離負荷中心近，交通與送出均很方便。該區域 80 m 輪轂高度處風速為 5.6 ± 0.7 m/s，其中大風月集中在6 ～8月，風向主要為西南南(WSS)方向；小風月集中在9月至次年5月。根據風電數字規劃系統分析，該區域可裝機約 400 MW。

松古河西側山脈大體為南北走向，海拔高度 500～900 m，山體連續，長度約90 km。山頂有道路通過，交通方便。場址區北端距吉大港約50 km，可與松古河流域水電統一規劃，打捆送出。該區域80 m輪轂高度處風速為5.2 ± 0.7 m/s，其中大風月集中在6～8月，風向主要為西南南(WSS)方向；小風月集中在9月至次年5月。根據風電數字規劃系統分析，該區域可裝機約600 MW。

孟加拉國風電場數字規劃結果見表2所示。

3.3 太陽能資源評估及選點分析

孟加拉國太陽能資源豐富，年日照時間達3 100～3 400 h。太陽能總輻射量受太陽高度角影響，3～8月太陽能總輻射量較高，9月至次年1月太陽能總輻射量較低。年總輻射量在6 300 MJ左右，屬太陽能資源很好的區域，具有較好的光伏發電開發價值。太陽能直射輻射主要受季風氣候的影響，5～10月太陽能直射輻射量較低，11至次年4月太陽能直射輻射量較高。年直射輻射量在6 000 MJ左右，資源情況一般，光熱發電開發價值不大。由于全國人口密度很高，平原地區絕大部分土地被耕地、森林和房屋覆蓋，可用于大規模開發并網光伏電站的區域較少。但由于當地降雨量大，洪水泛濫時有發生，在部分河流兩岸和沿海區域存在一些不適宜居住、耕種的洪泛區和灘涂，可集中利用開發。此外，也可考慮在吉大港山區部分植被覆蓋少，地形條件較好的山體進行開發。根據該區域地形地貌和太陽能輻射條件，初步規劃莫伊斯卡爾和阿里卡丹2個太陽能光伏發電廠共490 MW。

表2 孟加拉國吉大港區域規劃風電場參數表

莫伊斯卡爾光伏場址位于孟加拉國吉大港專區的莫伊斯卡爾島西南側，距離科克斯巴扎爾區約8.3 km。場地類型為灘涂，地形平坦開闊，無遮擋，平均海拔高度約2～6 m。場址面積10.9 km2，初擬裝機規模440 MW。場址區年平均太陽總輻射量為6 719 MJ/m2，附近有Z1004公路通過，交通條件較好。

阿里卡丹光伏場址位于孟加拉國吉大港專區阿里卡丹村東南部約18 km處的馬達穆霍河左側山頂。場地類型為荒地，地形平坦開闊，無遮擋，平均海拔高度約170～200 m。場址面積0.7 km2，初擬裝機規模30 MW。場址區年平均太陽總輻射量為6 854 MJ/m2，附近無公路，需新建上山道路。

孟加拉國光伏電廠數字規劃結果見表3所示。

表3 孟加拉國吉大港區域規劃光伏電廠參數表

4 結 語

本文基于ARCGIS空間分析技術，研究了水電、風電、光伏發電數字規劃方法。依據ASTER 30 m空間分辨率的全球地形數據、GRDC全球流量數據、AWS Windnavigator風能資源數據，SolarGIS太陽能輻射數據，并采用可再生能源數字規劃系統，對孟加拉國吉大港區域的水電、風電和光伏發電數字選點規劃進行了初步研究，得出了以下結論：

(1)基于ARCGIS空間分析技術的可再生能源規劃模型，能在滿足一定精度前提下，實現對數字河網、河流理論蘊藏量、風況、太陽輻射等資料的快速提取，規劃效率較傳統規劃方法提高5～10倍。同時，利用該模型可進行全球任意地區水、風、光可再生能源規劃，有效解決無資料地區可再生能源規劃的難題。

(2)通過研究發現，孟加拉國吉大港區域風能、太陽能資源較為豐富，水能相對一般。通過數字規劃技術選點，吉大港區域3條主要河流可開發水電站3座，總裝機容量57 MW；吉大港區域共規劃風電場2座，總裝機容量1 000 MW；共規劃光伏電站2座，總裝機容量470 MW。

(3)本文側重于通過數字化技術實現對孟加拉國吉大港區域可再生能源資源的評估和開發潛力的分析，對工程地質等因素考慮較少。同時，數據精度的限制以及投影的誤差會導致規劃成果存在一定的偏差，在獲取更高精度的地形、地質和資源數據后，規劃成果存在調整的可能。故本文分析結果僅供參考。