风电项目后评估中的风资源和风机发电性能分析

【摘要】本文主要从风资源分析和风电机组发电性能入手对沧州市某目标风电场开展后评估研究。通过数据分析，发现了风电场设计和技术改造后出现的一些问题，体现出风电项目规划设计与实际运行之间的差异，为风电场后期运维和未来风电场规划设计提出建议。【关键词】风电项目后评估风资源发电性能1引言通过国家能源局发布的2020年全国电力工业统计数据统计，2020年风电装机2.8153亿千瓦，同比增长34.6%。可以预见，中国未来几年的风电装机容量将持续稳定增长。但风电项目的实际运行效果却与风电行业的快速发展形成了极不和谐的局面。从风电场商业化投资的角度来看，并非有了成功的选址和成功的设计就一定可以实现预期的收益。风电项目实际运行效果往往低于设计的指标，产生这一情况的原因与多种因素有关，包括风资源、设备选型、风电场运营、运行维护，这些环节都可能影响到风电场的实际发电量和发电成本。项目后评估即通过对风电项目的后期综合运营、效益情况及风机运维等进行调查研究和数据分析，然后与项目决策时的目标，以及环境、技术和经济等指标进行对比，找出前后差别、分析原因、总结经验以及提出建议的一系列评估活动。后评估工作通过信息反馈，改善了投资决策和管理，并可为科学制定考核指标提供参考依据，以达到提高风电项目投资效益的目的。目前国内风电项目后评估的相关研究还严重滞后，如何对风电项目建成或改造后的运行效果进行系统评估是研究的热点内容。本文通过对沧州市某风电场风资源和风机发电性能分析开展后评估研究。2项目概况目标风电场位于河北省沧州市，风电场所在地址平坦开阔，海拔高度在2.4m-5.8m，场区内主要以盐场盐池和堆盐场，植被稀少。目标风电场由33台某品牌1.5MW机组组成，总装机容量为49.5MW，轮毂中心标称高度为61.5m，实际高度为60.4m，于2008年4月开始并网发电。目标风电场由于区域地质条件较差，自然道路无法满足运输的要求，为充分利用已有道路，减少投资，目标风电场机组主要沿公路分布，如图1所示。图1：风电场机位分布为保持数据一致性，本次后评估主要针对其中22台已完成主控改造后的风机，评估周期为2019年6月1日至2020年5月31日的一个完整年。评估内容包括风资源后评估、风机性能评估，以便对后期技改、运维等提供建议。3风资源后评估本次评估主要利用激光雷达对测风塔数据进行评估，包括风速，风向，湿度，大气压等数据。激光雷达具体的安装位置如图2，#006激光雷达位于#1006测风塔的北偏东11.7°，直线距离49米处。图2：激光雷达布设位置#1006测风塔与#006雷达实测平均风速见表1。表1：#1006测风塔与#006雷达实测平均风速汇总（2）#1006测风塔与#006雷达实测80、70、50米高度风速相关性见图3。图3：#1006测风塔与#006雷达实测80、70、50米高度风速相关性（3）#1006测风塔与#006雷达风向和风频分布比较，如图4。图4：#006雷达(左)和#1006测风塔（右）80米风玫瑰图和风频分布（4）#1006测风塔与#006温度和大气压比较，如图5和图6所示。图5：#1006测风塔与#006温度图6：#1006测风塔与#006大气压测风时段内，大部分数据的风向在有效扇区内。50米、70米、80米的风速比较来看，#1006和#006的风速数据存在非常好的一致性。#1006的风速数据可以用于后续评估分析。但#1006测风塔80米、50米处的风向数据均存在问题，不能使用。需要后续更换或校正#1006风向测量仪。#1006和#006的温度和气压数据由于存在5米左右的高度差以及仪器的精度影响，均存在一定的偏差，但整体趋势一致，因此#1006的温度和气压数据可以用于后续评估。4基于SCADA数据的风机性能分析4.1数据质量和发电量分析对22台经过主控改造的风机的1sec/30sec/10min三种不同采样频率数据进行采样，数据覆盖率均值分别为75.01%、99.32%、79.54%，见表2。表2：1sec/30sec/10min数据采样和覆盖率可以发现，30sec数据完整性明显优于1sec和10min数据，因此计划从风机30sec数据中提取出10min数据用于后续评估分析。经计算，提取的10min数据覆盖率达到97.66%，符合要求。评估期间，机组的发电量和平均风速，如图7所示。经计算，满发小时数最高机组为满发小时数为1702h，最低机组为836h，两者相差达103.6%。图7：风机满发小时数和平均风速4.2风电机组可利用率分析（1）基于时间的可利用率(TBA）以风机是否处于发电或者等待发电为基准的时间可利用率TBA1，与风机发电量有较强的相关性：以风机有无故障为基准的时间可利用率TBA2，与风机稳定性相关：经计算，时间可利用率TBA1最高为96.9%，最低为53.4%；时间可利用率TBA2最高为99.4%，最低为62.3%。（2）基于发电量的可利用率（PBA）PBA是指一定考核时间内风机组实际发电量占应发发电量的百分比。其计算方法如下：图8：机组PBAPBA最高风机机组为94.2%，最低机组为42.7%。可利用率的巨大差异显示出风电机组在评估期间的故障水平差异，这反映出低可利用率机组在备件供应及时性、环境和电网满足机组运行程度、人员检修能力、风场监控力度的不足。05风机发电功率曲线分析5.1功率曲线统计方法功率曲线统计方法参考了相关IEC(61400-12-1IEC:2005(E))及GB(GB/T18451.2-2003)标准。功率曲线对10分钟统计数据采用IEC61400-12所规定的bin方法，把运行风速按0.5m/s划分成若干bin区间，对每个bin区间内的数据，根据以下公式统计:Vi:第i个统计区间的平均风速Pi:第i个统计区间的平均功率Vi,j:校正后第i个统计区间的第j个风速Pi,j:校正后第i个统计区间的第j个功率Ni:第i个统计区间的数据点计数5.2基于空气密度的风速修正根据空气密度对功率曲线进行修正，补偿由于不同空气密度对功率曲线的影响。首先根据当前气压与温度推导空气密度。功率曲线采用折算后风速数据，可按以下公式进行折算：

V:校正风速V10min:SCADA10min平均风速，测量值ρ10min:10分钟内平均密度，计算值ρ0:标准空气密度(1.225kg/m3)由于目标风场FD77C机型的机舱风速仪高度在64m左右，利用激光雷达65m处的风速进行一次函数和二次函数进行拟合，如图9所示。图9：机舱风速校正高风速段二次函数拟合明显优于一次函数，本文中利用二次函数对SCADA风速进行校正。校正后，评估期间的平均风速为6.43m/s，风场整体功率曲线如图10所示。可以看出，目标风场整场功率曲线表现欠佳，有很大的改善空间。图10：全场功率曲线6结语本文从风资源、风机性能和功率曲线一致性等几个方面入手对沧州市某目标风电场开展后评估研究，结果表明改造后的风机等效发电小时数与风机理论发电小时数依然存在较大差距，风机功率曲线还有较大改善空间。从中可以得到一些启发：（1）风资源是动态变化的，在对项目风资源评估时应尽量采集较长时间（一年以上）的测风数据来保证数据的可用性和客观性，并利用测风雷达采集实时数据进行对照，保证