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产业 | 影响风电机组发电量的因素

作者:admin 时间:2017-06-06 10:09 来源:《风能》杂志 2017年第3期 点击:次 字体大小:

风能是一种无污染、可再生的清洁能源,风力发电作为电力工业电源的一部分,已经历了30 余年的发展。并网运行的风力发电技术兴起于20 世纪80 年代,并迅速实现了商品化、产业化,作为一项新的能源技术开始受到更多国家的重视。在近10 年内,我国的风电技术也在不断成熟和完善,已成为第三大主力电源,对优化能源结构、促进节能减排的作用日益凸显。

 

风电的经济效益与机组发电量是直接挂钩的,影响发电量的因素也是多方向性的,因此在风电场选址建设到运行维护必须以评估的客观因素为准则。机组在正常运行状态由于受到天气和人为因素的影响,实际发电量与理论相比存在差别,为使风电场投运后能达到最好经济效益,就要具体分析影响机组发电量的主要因素。本文结合宁夏贺兰山风电场的实际情况就相关问题进行阐述分析。

 

 

风能资源

因风能资源具有差异性大的特点,所以对年发电量的影响甚大。如贺兰山某风电场2003 年可行性研究报告上推算的年平均风速为7.7m/s,3m/s - 10m/s 的风速占65.1%,17m/s以上的风速为1%,年发电小时2700小时。但在10 年的实际运行中,平均风速均低于7.7m/s,在全年大风月3、4、5 月份的平均风速分别为7m/s、6.4m/s和 5.88m/s。由于评估报告中没有客观测量数据,因此,实际发电小时数小于2000 小时。2015 年4 月为贺兰山风电场全年大风月,平均风速在7.2m/s,1 万千瓦机组发电量在220 万千瓦时左右;2015 年9 月是全年小风月,平均风速仅4.5m/s 左右,1 万千瓦机组发电量在100 万千瓦时左右。由以上数据可以看出,风能资源对发电量的影响很大,因此,建设大型风电场的首要前提是选择风资源较好的地方。

 

风能密度是决定风能潜力大小的重要因素。风能密度和空气密度有直接关系,而空气密度则取决于气压和温度。因此,不同地方、不同条件的风能密度是不同的。一般说,海边地势低、气压高,空气密度大,风能密度也就高。在这种情况下,若有适当的风速,风能潜力自然大。高山气压低,空气稀薄,风能密度就小一些。所以说,风能密度大,风速又大,则风能潜力最好。

 

有效风能密度是气流在单位时间内垂直通过单位面积的风能,它是描述一个地方风能潜力最实用、最有价值的量。在实际利用中,除去那些不能使机组启动或运行的风速和破坏性风速,其余的有效风能密度将对发电量影响很大。贺兰山某风电场的有效风能密度为162kW · h/m2,2012 年11月份平均风速为6.52m/s,1 万机组发电量在185 万千瓦时左右。

 

 

微观选址的影响

风电场微观选址是在宏观选址选定的小区域中确定机组的分布位置,以使整个风电场具有更好经济效益的过程。微观选址比较复杂,考虑的影响也是多方向性的,同样的机组在不同地区由于受局部风速的影响,发电量也有很大差别。场址选择对风能利用的预期目标能否实现起着关键性的作用。如果场址选择不合理,即使性能优异的机组也不能很好地发电,更有甚者,由于选址不正确,很可能导致设备的损坏。因此,如何在风电场内合理地布置机组,得到最大的发电量,获得最佳的经济效益,一直是微观选址工作的焦点。

 

以贺兰山风电场同型号机组为例,108 号机组与107 号机组安装在同一主风向上,且107 号机组位于上风向,地势高于108 号机组15m 左右,两台机组相距500m,满足机组安装设计要求(间距大于叶轮直径5 倍)。2012 年,107 号机组平均可利用率是96.49%,108 号机组平均可利用率是99.52%,但发电量分别为134 万千瓦时和108万千瓦时,107 号机组发电量是108 号机组的124% ;7 号机组和12 号机组处一排,但12 号机组因靠山比较近,受山坡风影响,该机组在2012 年的发电量为177 万千瓦时,年平均风速为5.8m/s,7 号机组的发电量为148 万千瓦时,年平均风速5.5m/s。因此,局部选址不同对同一个风电场同型号机组影响也很大。

 

在具体微观选址时也要考虑机组之间的相互影响,不同厂家生产的不同型号机组之间的相互距离要求均不相同。微观选址还要考虑地面粗糙度和山地等地形的影响,区域资源的评估也必须是多方位的。一个大型风电场比较合理的布局是点状布置,而且对每一个安装点进行测风计算和评估,这对消除机组之间的紊流等影响很有必要。贺兰山风电场是一个大型的风电场,已经安装226 台机组,出于整体布局考虑,机组布局采用平行布置,这样处于主风向的上风向机组发电量明显高于下风向的机组,安装在山脊机组发电量高于安装在山谷的机组。风电场微观选址,应以充分、准确的数据作为机位评估与优化的依据,依靠科学手段,通过对各种因素的综合考虑,实现风电场的最优选址,从而使风电场产生最大的经济效益。

 

 

机组选型的影响

在单机容量相同的情况下, 不同厂家、不同型号的机组在同一风能资源风电场的发电量有明显区别。在贺兰山风电场,17m/s 以上的风速占1%, 在2014 年至2016 年24 个月,其间的最大风速出现在2014 年4月,为28.99m/s,并且该风电场的风速通过了西北电力勘测院、Vestas 公司、Gamesa 公司的计算论证,G58、G52 和V52 三种型号机组在贺兰山风电场均有安装(三种机型均为变浆距850kW 双馈异步机型)。在2015 年某月内平均发电量为126 万千瓦时、112万千瓦时和114 万千瓦时,不同型号机组的发电量比为1.1 :1 :1。统计该风电场4 月17 日到30 日的13 号机组至24 号机组的日发电量, 其中6 台G58 在14 天中的发电量为52.76 万千瓦时,6 台G52 在14 天中的发电量为47.36 万千瓦时,G58 的发电量比G52多5.4 万千瓦时,多发电量占G52 发电量的11.4%。同样统计6 月份的19号机组至24 号机组的日发电量,其中3 台G58 在全月中的发电量为46.73万千瓦时,3 台 G52 在全月的发电量为41.59 万千瓦时,G58 的发电量比G52 多12.35%。由以上数据可以看出,G58 的发电量比G52 多11.5% 左右,全年G58 和G52 的利用小时数按2000小时和1800 小时计算,直接经济差别100 万元左右。

 

 

其他因素的影响

一、人为因素

1. 机组的可利用率影响

贺兰山风电场2014 年上半年的机组可利用率为98.89%,故障时间占1.11%,全年故障时间按1.2 的系数修正,故障时间占发电机正常运行时间的1.34%。因为机组刚投运,各类电器设备未老化,故障率比较低,机组的正常故障停机时间大约在2.5% 左右,1 万机组年利用小时数按2700 小时计算,其中故障影响的发电小时数约在67 小时左右。

2. 机组检修时间的影响

如贺兰山风电场第二季度检修(包括机组检修和线路检修),7 号- 12 号机组检修总累计时间为 441 小时,单台平均时间73.5 小时,每年4 个季度累计检修时间在294 小时。若机组检修时间变化按+10% 的范围内计算,一年检修时间约在300 小时,占全年发电时间的3.42%。按年发电小时数270 小时计算,其中检修影响的发电小时数为92 小时左右。

 

二、电网因素

由于机组直接接入电网,并且不能对电网进行调解,一旦电网发生故障,机组会自动与电网解裂,同时电网维修这段时间也会造成机组停机。近年来,由于风电装机容量不断攀升,电网建设未能满足全部接入要求,因此电网为确保安全运行,对风电企业进行限负荷,尤其在西北、东北和内蒙古地区,不仅用电负荷受经济因素制约,而且风电场建设比较集中,经常会因电网对风电无法全部消纳而造成大面积停机。

 

三、突发事件

2015 年6 月21 日,贺兰山风电场517 南风02 线电缆头因为下雨潮湿,电缆头绝缘击穿造成线路故障,造成1万机组停运40 小时。2015 年8 月2 日,因雷电击中10kV 线路,线路保护跳闸,造成2 万机组停运6 小时。平均每年各类突发事件按60 小时计算,此类问题的影响占全年运行时间的0.68%,1万机组发电小时数按2700 小时计算,一年突发事件对发电小时数的影响为18 小时左右。

 

 

总结

综上所述,风力发电是一项复杂的综合学科,为使风电场建设后能达到最好的经济效益,从宏观布局到微观选址,从机组选型到电网消纳都要统筹考虑,避免造成不必要的经济损失。

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