淺談我國風電產業發展

0風電出力特性的總體要求目前，該技術相對成熟，成本低，可以大規模開發，適合新能源發電技術，對調整能源結構、應對氣候變化以及緩解環境污染起到了不可替代的作用。我國風能資源豐富且分布集中,按照“建設大基地、融入大電網”的總體思路,我國規劃在“三北”及東部沿海地區建設酒泉、哈密等7個千萬千瓦級風電基地。未來我國風電將大規模快速發展,正確認識風電的出力特性,建立風電與其他電源和電網的協調發展關系,對實現我國風電的科學、健康、可持續發展將十分有益。風電出力具有隨機性和間歇性的特點,風電大規模并網對其他電源的調節能力提出了更高的要求。由于不同風電場之間出力的互補性,大型風電基地的整體出力特性與單個風電場之間存在較大差異,風電的出力特性直接影響到系統對其他電源的裝機規模、調峰能力、功率調節速度的需求,作為我國規劃建設的第1個千萬千瓦級風電基地,從電力系統規劃和運行的角度,對甘肅酒泉風電基地的出力特性進行詳細分析是有必要的。1酒泉風力基地總結1.1酒泉市風能資源分布甘肅省位于我國西北大陸腹地,地處青藏高原、內蒙古高原和黃土高原的交匯處,風能資源總儲量2.37億kW,屬全國風能資源較豐富的省區之一。甘肅有效風能儲量由西北向東南逐漸減少,河西走廊北部為甘肅風能最豐富的區域,約占全省面積的23%,年有效風能儲量在800kW·h/m2以上,年平均有效風功率密度在150W/m2以上,有效風速時數在6000h以上。酒泉市位于甘肅省西北部,南部是祁連山脈,北部是以馬鬃山為代表的北山山系,中部是平坦的戈壁荒灘,形成“兩山夾一谷”的有利地形,成為東西風的通道,風能資源尤為豐富。酒泉地區風能資源技術可開發量為3998萬kW,集中分布在瓜州、玉門、馬鬃山等地區,其年平均風速在3.0m/s以上,且風速年內、年際變化都較小,瓜州縣更是被譽為“世界風庫”。具體情況如表1所示。1.2酒精風電基地總裝機數量根據酒泉風電基地開發規劃,到2010年年底酒泉風電基地總裝機將達516萬kW,到2015年年底酒泉風電基地總裝機將達到1271萬kW,具體情況如表2所示。2釀酒風電的出力特性根據甘肅酒泉橋灣、昌馬、北大橋、干河口等風區2007年6月1日至2008年5月31日的測風數據,考慮風場空氣密度、空氣尾流、葉片表層污染等因素的影響,結合酒泉風電基地的風電場分布,對酒泉風電基地的出力進行模擬分析(10min間隔,全年52704個點),進而分析酒泉風電的出力特性。2.1風力出力的季特性根據統計分析,酒泉地區風電年利用小時數約為2200h。從風電出力的季特性看,酒泉風電各月的平均出力在0.17~0.31,7月平均出力最大,1月平均出力最小。總體來看,酒泉風電的季特性為春夏季大,秋冬季小,如圖1所示。2.2釀酒風電的立地條件把酒泉風電基地同一季節各時刻的風電出力相加取平均值,分析各季節的風電典型出力曲線,如圖2所示。可以看出,酒泉風電一年四季都呈現“夜間風大、白天風小”的特點。其中,白天8:00—18:00風電出力小,晚上18:00到次日8:00風電出力較大。此外,從最大值出現的時段來看,除秋季的最大值出現在6:00—8:00外,其他3個季節的最大值均出現在0:00—3:00,正是電網負荷較低的時段。2.3出力與鉆機之比根據酒泉風電10min出力數據,分析不同風電出力水平所出現的概率。分析結果表明,風電小出力的概率較大,而大出力的概率很小。其中,風電出力與裝機容量之比為0~5%的概率達21.2%,風電出力與裝機容量之比為0~10%的概率達33.5%;而風電出力與裝機容量之比高于80%的概率僅為0.2%,風電出力與裝機容量之比超過70%的概率也僅為1.8%。如圖3所示。2.4過濾電的出力根據酒泉風電出力概率分布,酒泉風電大出力(如超過70%)的概率很低。因此,若在酒泉風電出力較大時對風電出力進行適當限制,風電場損失的電量十分有限,卻能節省大量的輸電容量和輸電投資。對不同的風電最大允許出力水平分析對應的棄風電量,結果表明:若將酒泉風電出力限制在裝機容量的60%,棄風電量僅為2%,而節約的輸電容量為裝機容量的40%;若將酒泉風電出力限制在裝機容量的50%,棄風電量僅為7%,卻可節約一半的輸電容量,節約輸電投資效益十分明顯,如圖4所示。2.5釀酒風電的典型特性從電力系統規劃的角度看,風電接入電網后可替代的火電裝機和由于風電的隨機波動而產生的對其他電源的調峰需求是較為重要的2個指標。本文構建風電保證容量和風電有效出力2個評價指標,對風電并網所產生的替代裝機效益及調峰需求進行分析。(1)保證容量:把負荷高峰時段的風電出力按從大到小排序,在某一保證率下(如95%)風電的最小出力。風電保證容量用于衡量在進行電力平衡分析時風電可為系統提供的可靠容量。若風電具有一定的保證容量,即認為可替代相應的火電裝機。在進行電力系統規劃時,風電的保證容量直接影響到其他電源的裝機規模。(2)有效出力:把負荷低谷時段的風電出力按從小到大排序,在某一保證率下(如95%)風電的最大出力。由于風電保證容量很低,在進行系統開機安排時基本不考慮風電容量,風電有效出力即為95%保證率內在負荷低谷時段風電對其他電源的最大降出力需求。在進行電力系統規劃時,風電的有效出力直接影響到系統對其他電源調峰能力的需求以及系統調峰電源的規劃。根據以上定義對酒泉風電特性進行分析,結果表明,在95%保證率下,酒泉風電的保證容量為1.4%,有效出力為62.9%,如圖5、6所示。在負荷低谷期風電出力超過有效出力的少數時段,若系統調峰困難,需要對風電出力進行適當調節以滿足系統調峰平衡,對應的全年損失電量十分有限。2.6風電場出力變化率風電并網后,其他電源除跟蹤負荷的變化外,還要跟蹤風電的隨機波動。因此,風電出力變化率直接影響到系統對其他電源跟蹤能力的要求。對單個風電場而言,受風機轉動慣量和風電場有功功率控制策略的影響,風電場秒級及以下的功率快速波動可得到一定平抑;同時由于風自身的隨機性及空氣尾流等因素的影響,風峰、風谷到達各風機的時間也不同,各風機感應到的風速的大小和變化速度也存在差異,風電場內不同風機之間的出力具有一定的互補性。對整個酒泉千萬千瓦級風電基地而言,數十個風電場廣泛分布在瓜州、玉門、馬鬃山地區,各風電場的最大出力變化率的出現時刻也不同,從而實現互補,降低了整個風電基地的出力變化率。以下重點分析風電場的分鐘級的功率波動。(1)10min出力變化率根據酒泉風電全年測風數據模擬的風電出力,分析酒泉風電的10min出力變化率。結果表明:酒泉風電基地的最大出力變化率為27.4%/10min,出力變化率小于5%/10min的概率達93.9%,在5%/10min~10%/10min的概率為5.1%,超過10%/10min的概率僅為1%。如圖7所示。可見,整個酒泉風電基地的風電出力變化率波動較為緩慢。(2)1min出力變化率截至2008年年底,酒泉地區風電并網總裝機容量為50.86萬kW。文獻對酒泉50.86萬kW風電每分鐘的出力變化率進行了分析(2009年1月1日至6月11日)。結果表明,酒泉風電出力變化率小于0.6%/min的概率約為90%,小于1.5%/min的概率約為99%,大于1.5%/min的概率僅為1%左右。綜上,酒泉風電出力變化率較小,整個酒泉風電基地功率出現突升或突降的概率很低。目前,國內上海汽輪機廠、哈爾濱汽輪機廠、東方汽輪機廠生產的汽輪機的出力調整速率在3%/min~5%/min;在50%~100%功率范圍內的出力調整速率可達到5%/min。對比酒泉風電基地和火電的出力變化率,可以看出,對于相同裝機容量的火電和風電,火電的調節速度能夠跟蹤分鐘級的風電變化。對于西北主網(陜甘青寧電網)而言,火電裝機容量遠大于風電,調節速度更快的水電也占有較大比重。因此,西北主網對酒泉風電的消納能力不會受到其他電源調節速度的限制,而是主要受其他電源的調峰能力、西北電力外送規模及外送通道運行方式、電網安全穩定水平等因素的影響。2.7釀酒風電對西北主網峰谷差的影響風電出力具有隨機性和間歇性的特點,風電并網將改變其他電源的出力曲線,進而影響到其他電源的經濟性(如火電煤耗等)。考慮到風電優先調度并從系統負荷曲線上扣除,可分析風電并網對系統峰谷差及其他電源調峰運行的影響。若風電并網后系統峰谷差增大(風電反調峰),則其他電源的調峰深度和系統運行難度增大;反之,則其他電源的調峰深度和系統運行難度減小。根據酒泉風電基地消納市場分析,甘肅電網負荷水平低、系統規模小,酒泉風電在甘肅電網內無法全部消納。按照先省內、后區域、再全國的風電消納原則,一方面需要加強西北電網的跨省電網建設,充分利用西北主網的調節能力消納酒泉風電;另一方面需要加快酒泉特高壓直流外送通道建設,實現西北風電、火電等多種電源的聯合跨區外送。因此,在分析酒泉風電的調峰特性時,將西北主網不同季節的日負荷曲線和酒泉風電基地出力曲線進行對比,分析酒泉風電并網后對西北主網峰谷差的影響。結果表明,酒泉風電并網后最大增大系統峰谷差為風電裝機的79.5%,最大減小系統峰谷差為風電裝機的74.7%。其中,對系統峰谷差影響不大(系統峰谷差變化在風電裝機的±5%)的概率約為20%,增大系統峰谷差、減小系統峰谷差的概率均約為40%。在99%的概率范圍內,酒泉風電對西北主網峰谷差的影響不超過風電裝機容量的60%。如圖8所示。值得注意的是,系統的開機組合和檢修安排根據未來多日(1周甚至更長)的負荷預測情況確定。因此,在進行系統電源規劃和開機安排時,系統內除風電外的其他電源規模和調峰容量需考慮風電的保證容量及風電有效出力2個重要參數,而風電并網對系統峰谷差的影響主要反映了風電并網后