风切变对风电场发电量变化趋势的影响分析

1、风切变对风电场发电量变化趋势的影响分析0引言风能是自然界产生的取之不尽、用之不竭而又不会产生任何污染的可再生能源。近两个世纪以来，在常规能源告急和环境污染的双重压力下，风电因其自身独有的优点，在很短的时间内便获得了巨大的发展。我国风电事业起步较晚，但作为全球风能资源最为丰富的国家之一，我国的风电发展在短短数十年间取得了巨大的成就。2013年我国（不包括台湾地区）新增装机容量为16088.7MW，累计装机容量为91.41GW，均处于全球第一位。但是，随着我国风电事业的逐步发展，全国风电总装机量的逐步增大，风能可利用区域的逐步缩水，未来我国风电在继续快速发展的同时，已经呈现出如下的不利趋势：（1）

2、风电建场区域从风资源较好地区向风资源一般地区转移；（2）风电建场区域从简单平坦地形向复杂地形转移；（3）风电建场区域从人口稀少地区向人口密集地区转移；（4）风电建场区域从较好气候环境向较差气候环境转移。这些变化无疑都大大增加了未来风资源评估及风电场微观选址工作的难度，因此必须采取更多的技术手段去保证未来风电场在更差的风资源状况下能够达到一定的发电量。目前常用的技术手段分为增加叶轮直径、提升轮毂高度、改进控制策略、优化功率曲线、降低风机损耗等等。前些年由于技术本身的限制，风力发电机组在达到一定高度后很难再次加高，采用混凝土承台等手段虽然可以使轮毂高度获得提升，但效果并不明显且耗资巨大。随着近年来

3、材料、工艺、运输等手段的不断进步，大范围提升风机轮毂高度已经变得可行。目前国内并没有针对同种风机不同高度下发电量及经济性的详细测算与分析。本文通过对低风速复杂地形前提下不同的风电场开发案例进行测算，分析在安全风速前提下提升风力发电机塔筒高度对于提升风电场发电量、进而提升风电场收益的促进程度，结合风电场经济效益给出最佳塔筒高度的计算模式。并对不同高度下，影响发电量提升效果的主要因素进行分析。1案例基本概况案例一拟开发风电场场址海拔高程为950m-1130m,场区植被密度较低，地形为黄土丘陵沟壑。风电场拟开发容量为100MW。案例二拟开发风电场场址海拔高程为83m-450m，场区植被密度较高，地形

4、属南方典型的丘陵地带，风电场拟开发容量为50MW。案例一发区域内立有一座80m高的测风塔，案例二立有一座120m高的测风塔，测风数据收集已满一年以上，数据完整率分别达到92%及94%，满足风资源评估要求。风场基本风资源状况统计如表1-1所示，根据风电场风能资源评估方法（GB/T18710-2002）风功率密度等级评判标准，两个风电场风功率密度等级均不到2级，风资源较差。表1-1案例基本风资源状况统计空气密度风切变指数湍流强度50m高度平均风速50m高度风功率密度风功率密度等级案例一1.124kg/m30.120.1324.62m/s109.7W/m21级案例二1.17kg/m30.0820.0

5、7575.17m/s198.7W/m21级选择符合风电场安全强度等级（IECIIIA）,适合于低风速条件且性价比较高的多型国内主流风力发电机组计算发电量。最终案例一与案例二中发电量最大的均为WTG-1型风力发电机（轮毂高度85m）,其中案例一中选用50台WTG-1型风机，年发电等效小时数为1854h,案例二中选用25台WTG-1型风机，年发电等效小时数为1925h。2不同塔筒高度经济性评估由于案例一及案例二中风电场属于风资源较差区域，考虑到两项目极大风速远低于风机生存极限风速，可以采用提高风机塔筒的方式，提高项目整体发电量。以每5m为步长，将WTG-1型风力发电机塔筒从85m提升至130m，保

6、持风机功率曲线及风资源数据、风机机位不变，分别计算发电量，结果如下：图2-1案例一WTG-1型风机各塔筒高度上网电量统计上网电S(MWH/yr)图2-2案例二WTG-1型风机各塔筒高度上网电量统计随着塔筒高度的逐步提升，项目发电量也获得了明显的提升，但是随着塔筒高度的增加，塔筒中电缆采购价；塔筒采购价；风机基础造价；吊装费用等也在相应增加，且随着塔筒高度的增加，制造、施工难度的加大，工程投入的增幅也会越来越大。此处根据工程经验，给出工程投入各参数的计算公式：(1) 电缆：每台单价=5(米)*400(元/米)*12(根)，即塔筒每提升5m，每台风机电缆采购价增加2.4万元。(2) 利息：目前利率

7、按4%计算。(3) 吊装总费用：Xn=Xn-5+(n-H-5)/5*M+P(1)nn-5其中Xn为塔筒高度为n时的吊装总费用，Xn_5为塔筒高度为n-5时的吊装总费用，n为塔筒高度(n±90),H为最初塔筒高度，M为风机数量，P为吊装补偿系数，根据吊装厂家报价不同及风机数量不同选择，此次案例一选P=500、案例二选P=270。最初塔筒高度的吊装费用由工程单位直接给出。(4) 风机基础单价：Yn=Yn-5+(n-H)/5+1,(2)nn-5其中Yn为塔筒高度为n时的基础造价，Yn_5为塔筒高度为n-5时的基础造价，n为塔筒高度(n±90),H为最初塔筒高。最初塔筒高度的基础造

8、价由工程单位直接给出。(5) 塔筒单价：Zn=R+0.01(n-H)n(3)其中R为塔筒价格系数，只=钢铁价格(万元/t)*最初塔筒质量(t)/最初塔筒高度(m)，此次WTG-1风机R取1.81万元/m，Zn为塔筒高度为n时的塔筒单价，H为最初塔筒高度。根据以上公式，具体收益计算结果如下表所示：表2-1各案例经济效益评估表(单位：万元)塔筒高度(m)20年发电量总收益20年发电量总收益差值电缆投资总差值吊装费用总差值风机基础总投资塔筒总投资工程静态投入差值利85226216.100032507692.5090229497.73281.65-120-50033508370-1397.595232

9、771.66555.5-240-105035009072.5-2920-100235936.29720.18-360-165037009800-4567.5-10523887312656.9-480-2300395010552.5-6340110241689.815473.7-600-3000425011330-8237.5115244373.318157.2-720-3750460012132.5-10260120246956.320740.3-840-4550500012960-12407.5125249263.523047.4-960-5400545013812.5-1468013025

10、1115.724899.7-1080-6300595014690-17077.585117433.400016753846.25090118714.21280.8-60-27017254185-718.7595119889.62456.2-120-56518004536.25-1500100120774.43341-180-88519004900-2343.751051216564222.6-240-123020255276.25-3250110122593.65160.2-300-160021755665-4218.75115123655.26221.8-360-199523506066.2

11、5-5250120124642.27208.8-420-241525506480-6343.75125125591.28157.8-480-286027756906.25-7500130126289.48856-540-333030257345-8718.75案例一案例二注：上网电价按0.61元/度计算，差值均为各高度与85m高度之间的差值。十事因一：-三急向'.寿II1=亍一-字1引I-毎忌Lh-寿营丁示实施风电场定制化的目的是在提高发电量的基础上实现收益的最大化，而并非是仅仅单纯的实现发电量的最大化。塔筒高度与收益之间必然存在一个平衡点，在这个点之前，提升塔筒高度可以获得收益的提升

12、，超过了这个点，提高塔筒高度所获得的发电量收入难以抵消工程投资的大幅增加，反而会降低收益。案例一中，120m高度即为整个工程的收益平衡点，当塔筒高度达到120m时，风电场20年总收益在85m高度的基础上提升了7836.46万元，达到最大值。塔筒高度超过120m后，风电场20年总收益反而降低。案例二中当塔筒高度达到100m时，风电场20年总收益在85m高度的基础上提升了903.5万元，达到平衡值。塔筒高度超过100m后，随着塔筒高度的增加，风电场20年总收益反而降低，甚至在130m高度会出现负值，即塔筒提升到130m高度时的发电量额外收益无法抵消增加的工程投入，实际收益反而会低于85m高度时的收

13、益。案例一与案例二之所以平衡点不同，是因为案例一与案例二因地形、地址条件的不同，导致吊装、风机基础以及风机发电量均产生差别，最终导致案例二在100m高度时，即达到平衡点。3.提高塔筒高度与发电量提升的分析3.1 风切变对发电量的影响借助美迪WT软件，模拟所有风机点位处各高度平均风速，并对各高度风速值分别取平均值，统计如下：表3.1-1风机点位处各高度风速平均值统计表高度（m）案例一风速（m/s）案例一高度每提升5m风速差值（m/s）案例二风速（m/s）案例二高度每提升5m风速差值（m/s）855.2980.0515.6020.042905.3320.0345.6250.023955.3640.

14、0325.6470.0221005.3950.0315.6620.0151055.4240.0295.6790.0171105.4520.0285.6980.0191155.4790.0275.7190.0211205.5050.0265.7370.0181255.530.0255.7540.0171305.5540.0245.770.016随着高度的提升，空气密度逐渐变小，且由于高空气流的逐渐稳定，高度对气流速度的影响在逐渐变小，导致风速因高度提升所造成的增幅逐渐变小。最终必然导致风机发电量增幅也会随着高度的提升而减少，也就是说，虽然增加塔筒高度可以提升风机发电量，但是随着高度的逐渐增加，这

15、种提升的效果会变得越来越差。如图3.1-1所示，随着高度的提升，发电等效小时数增幅的走势曲线呈下降趋势，正是这种现象的具体表现。2z2C9LzLC95100110123L2513C岂要m十詆-豆度俞忙顶鏈飜能艮-摞二鞭缽壮w漣懿延厦图3.1-1各案例发电小时数增幅走势图提升同等高度下，案例二的发电量增幅明显小于案例一，这是因为不同的风切变指数导致提升相同高度下风速的增幅不同。案例一与案例二拟合风切变指数的不同（案例一为0.12，案例二为0.082），导致在提升相同的高度时，案例一的风速增幅明显大于案例二，相应的，案例一的发电量增幅也大于案例二。3.2 大气热稳定度对发电量的影响图3.1-1中的

16、各案例发电小时数增幅虽然在总体上不断减小，但是在100m、105m及110m高度上呈现出了不同的趋势（图中红圈所示），案例一整体呈下降趋势，案例二则有一个降低升高降低的波动。f方案一高度每提升3ITKI速差值说方案二高度每提升mrr风速差值耐门0.060.350.340.030.320.01图3.2-1每5m高度风速差值走势图相应的，案例二中每5m高度风速差值在100m至95m、105m至100m、100m至105m三个高度区间同样出现了波动（图3.2-1中篮圈所示），并非如案例一一样呈现整体下降的趋势。目前，meteodynWT软件可以借助两个不同高度的温度，结合流场模拟结果，针对风电场进行

17、热稳定度等级分布计算。此次案例二中所用测风塔在8m、80m及120m高度各安装有一个温度传感器，将实测数据导入软件进行模拟，其计算结果与未进行热稳定度校正的案例一产生了明显的不同。下图是国外某风场实测风廓线与软件模拟风廓线的对比。虚线是在不考虑大气热稳定度的情况下，通过软件计算得到的风廓线，而实线则是在同等情况下，通过实际测量获得的风廓线。图3.2-2国外某风场实测风廓线上图中两种结果差异巨大，因此，单一的将大气热稳定度设置为中性（即不进行校正）进行风资源分析与评估是不合理的，计算得出的结果也必然会与实际情况产生极大的误差。目前国内几乎所有测风塔均只设置一个温度传感器，在测风阶段就已经丧失了后

18、续进行大气热稳定度校正的机会。这种现象必须得到遏制，未来在制定测风方案时，必须对测风塔高度及传感器数量和种类进行更加精确的配置，以保证测风数据能够更好的代表该区域实际风资源状况。3.3 发电等效小时数计算公式给出塔筒高度与发电等效小时数的近似计算公式：T=o.5p(旦)a*V3*(H-H)*(Po-P-0.003H-Ho-5)+t(4)H5000p0L0上式中，p、Vo分别为风电场50m高度处的平均空气密度与风速，H为所求塔筒高度,a为测风塔处拟合风切变指数，Ho为风机初始轮毂高度，To为风机初始轮毂高度处的发电等效小时数，p0为标准空气密度(1.225kg/m3),L为校正系数，L取值范围如

19、下所示：表3.3-1L取值一览表湍流强度风切变指数L值风切变指数L值湍流强度风切变指数L值风切变指数L值IECB0.013.90.125IECC0.017.80.12100.0240.135.10.0280.1310.20.034.10.145.20.03&20.1410.40.044.20.155.30.04&40.1510.60.054.30.165.40.05&60.1610.80.064.40.175.50.06&80.17110.074.50.185.60.0790.1811.20.084.60.195.70.089.20.1911.40.094.70

20、.25.80.099.40.211.60.14.80.215.90.19.60.2111.80.114.90.2260.119.80.2212图3.3-1软件及公式计算结果差异性比较可以看出，公式计算结果会略大于软件实际计算结果，但最大误差不超过0.5%。对此次软件计算的发电成果进行统计，根据统计结果，以原有塔筒为基准，在一定提升范围(45m)内，风切变指数为0.12时，塔筒咼度每提升5m，发电量平均可提升1.22%左右，风切变指数为0.082时，塔筒高度每提升5m，发电量平均可提升0.84%左右。目前国内研究结果表明，当风切变指数为0.2时，塔筒每提高5m,发电量可提升1.5%左右1(引用自

21、崔新维在低风速下提高风机发电量的手段M.2O14年北京风电技术论坛.论坛PPT文件.2014-10-22.)。故在公式(4)中，将风切变指数调整为0.1和0.2，其他参数不变，分别对案例一与案例二进行计算，结果统计如下：表3.3-2风切变指数为0.1及0.2时公式计算结果统计数据类型859095100105110115120125130风切变指数相对于85m高度的发申量,高度,平均每提高5m发电量分提升百分比案例一公式18541887191919511983201420452074210121270.21.64%案例一公式18541881190719321955197719972015203120450.11.14%案例二公式19251951197720032029205420792103212621480.21.29%案例二公式19251947196719872006202420402056207020820.10.91%根据计算结果，当风切变指数为0.1时，相对于85m高度的发电量，平均每提高5m高度，案例一与案例二分别可提升发电量1.14%和0.91%左右。当风切变指数为0.2时，案例一与案例二分别可提升1.64%和1.29%左右。造成案例一、案例二在相同风切变下提升效果不同的主要因