孫 濤
(中國大唐集團(tuán)新能源科學(xué)技術(shù)研究院有限公司,北京市 西城區(qū) 100052)
最近10年,風(fēng)力發(fā)電產(chǎn)業(yè)在我國得到了快速發(fā)展,總裝機(jī)容量處于世界第一。截至2019年底,我國風(fēng)電累計(jì)裝機(jī)2.1億 kW,占全部發(fā)電裝機(jī)的10.4%,風(fēng)力發(fā)電量也首次突破4 000億 kW·h,占全部發(fā)電量的5.5%。通常情況下,風(fēng)電場盈利與否主要受風(fēng)電場場址、微觀選址、風(fēng)機(jī)選型和運(yùn)行維護(hù)等方面的影響。其中風(fēng)電場選址又尤為重要,因?yàn)轱L(fēng)電場選址直接與資源稟賦掛鉤,決定了風(fēng)電場壽命期內(nèi)的發(fā)電水平。風(fēng)電場選址受接入系統(tǒng)、土地規(guī)劃選址、地方政策等諸多因素的綜合制約,因此可供開發(fā)的場址無論在陸地還是海上皆日趨緊張,經(jīng)常出現(xiàn)已建成風(fēng)場在主風(fēng)能方向上被新建風(fēng)電場遮擋的現(xiàn)象。
本文以中國大唐集團(tuán)公司某區(qū)域風(fēng)電場為研究對(duì)象,利用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和風(fēng)電場仿真手段定量計(jì)算上風(fēng)向風(fēng)電場尾跡簇對(duì)其電量造成的損失,以及載荷造成的影響。
圖1 大唐濱海風(fēng)電場區(qū)域風(fēng)電場布局Fig.1 Layout of Datang Binhai wind farm
以中國大唐集團(tuán)公司濱海海上風(fēng)電場(圖1—2)為例, H3海上風(fēng)電場位于濱海風(fēng)電場上風(fēng)向,其西南向邊界最近處與濱海風(fēng)電場相距2 km,最遠(yuǎn)相距3 km,低于濱海風(fēng)電場內(nèi)部尾流恢復(fù)帶的設(shè)計(jì)值(3.5 km),故H3投產(chǎn)后必將影響大唐濱海風(fēng)電場的風(fēng)能和機(jī)組載荷水平。
圖2 大唐濱海風(fēng)電場區(qū)域風(fēng)能風(fēng)頻玫瑰圖Fig.2 Wind energy and wind frequency rose diagram of Datang Binhai wind farm
除了既有項(xiàng)目會(huì)受新建項(xiàng)目的遮擋,大基地類項(xiàng)目因在相鄰區(qū)域內(nèi)多個(gè)項(xiàng)目幾乎同期開展測風(fēng)、招標(biāo)、施工等工作,而各項(xiàng)目間缺少協(xié)同,勢必導(dǎo)致下風(fēng)向風(fēng)電場投運(yùn)后的資源水平比設(shè)計(jì)階段的測風(fēng)結(jié)果有所虧損。隨著風(fēng)電平價(jià)時(shí)代的到來,業(yè)主單位的利潤空間縮減,設(shè)計(jì)階段的次優(yōu)結(jié)果必定大大降低業(yè)主單位收益。
圖3 尾跡簇現(xiàn)象航拍圖Fig.3 Aerial image of wake cluster phenomenon
學(xué)術(shù)上通常用尾跡簇[1](圖 3)來描述多臺(tái)風(fēng)力機(jī)產(chǎn)生的尾跡相互融合,無法識(shí)別出單一風(fēng)機(jī)產(chǎn)生尾跡的現(xiàn)象[2]。尾跡簇具有風(fēng)速虧損、湍流強(qiáng)度增高、持續(xù)時(shí)間久和綿延距離長等特點(diǎn)。同一區(qū)域相鄰建設(shè)的風(fēng)場很容易受到彼此尾跡簇的影響。Nygaard和Newcombe[3]于2018年使用雙多普勒測風(fēng)雷達(dá)測量Nysted二期海上風(fēng)電場的入流和尾跡簇并發(fā)現(xiàn)風(fēng)速損失影響至下游17 km處,并在風(fēng)速穩(wěn)定情況下觀察到了持續(xù)1 h以上的尾跡簇。2018年P(guān)latis等[4]使用研究飛機(jī),對(duì)德國北海的海上風(fēng)電場群后,輪轂高度的風(fēng)速進(jìn)行了實(shí)地測量,報(bào)告了在穩(wěn)定狀態(tài)下尾跡簇最長可達(dá)55 km的觀測結(jié)果。Siedersleben等[5]則利用Platis飛行測量結(jié)果對(duì)Fitch等[6]在2012年使用WRF模型建立的風(fēng)電場參數(shù)化模型進(jìn)行了評(píng)估。此外,他們還對(duì)風(fēng)電場下風(fēng)向5 km處5個(gè)不同高度的風(fēng)速情況進(jìn)行了測量,發(fā)現(xiàn)了風(fēng)輪頂端上方50m處受尾跡簇影響的證據(jù)。Pryor等[7]2018年發(fā)表了其利用Fitch的WRF模型對(duì)北美陸上風(fēng)電場尾跡簇的分析結(jié)果。Lundquist等[8]則在2019年分析了陸上數(shù)座裝機(jī)容量大于100 MW風(fēng)電場間尾跡簇現(xiàn)象對(duì)下游風(fēng)電場在經(jīng)濟(jì)和法律等方面影響。Schneemann等[9]更關(guān)注氣象條件對(duì)尾跡簇成因的研究,并在2020年發(fā)表了對(duì)不同大氣穩(wěn)定度情況下的尾跡簇進(jìn)行研究的結(jié)果。
從現(xiàn)有資料來看,國際上已有觀察到55 km長風(fēng)電場尾跡簇的報(bào)道。因此,相距不足55 km的2座風(fēng)電場很有可能會(huì)影響彼此的發(fā)電量和收入,并且由于尾跡簇帶來更大的湍流強(qiáng)度和更久的持續(xù)時(shí)間,這將導(dǎo)致下風(fēng)向風(fēng)場風(fēng)機(jī)載荷增加,增加安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、降低機(jī)組壽命。
值得注意的是,風(fēng)電場間距不足55 km并非個(gè)例。以中國大唐集團(tuán)某區(qū)域發(fā)電公司為例,截至2020年6月,該公司已投產(chǎn)的20余座風(fēng)電場間距離皆小于55 km,其中20座間距不足20 km。
圖4 中國大唐集團(tuán)某區(qū)域風(fēng)電場布局圖Fig.4 Layout of three given wind farms of Chian Datang Group
圖5 風(fēng)電場區(qū)域風(fēng)頻與風(fēng)能圖Fig.5 Wind frequency and wind energy of a given region
研究區(qū)域的3座風(fēng)電場空間布局和資源情況分別如圖4—5所示。本文選擇B和W風(fēng)電場作為下風(fēng)向風(fēng)電場和上風(fēng)向風(fēng)電場,B風(fēng)電場北側(cè)的S風(fēng)電場作為參考風(fēng)場。所選3座風(fēng)電場,空間方面,區(qū)域地貌為平坦地形,W風(fēng)場位于B風(fēng)場主風(fēng)能方向13 km處;時(shí)間方面,S風(fēng)場和B風(fēng)場在W風(fēng)場開工前已投產(chǎn)數(shù)年,為評(píng)估W風(fēng)電場對(duì)B風(fēng)電場發(fā)電量帶來的影響提供了參考。3座風(fēng)電場的容量、單機(jī)容量、投產(chǎn)日期、位置、月度容量系數(shù)統(tǒng)計(jì)值等信息列于表1。
表1 區(qū)域風(fēng)電場信息表Table 1 Basic information of three regional wind farms
理想情況下,作為業(yè)主單位,本文的研究應(yīng)采用風(fēng)力機(jī)實(shí)際發(fā)電功率、風(fēng)機(jī)測風(fēng)儀數(shù)據(jù)用于分析,但由于業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為風(fēng)電場的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制 (supervisory control and data acquisition,SCADA)系統(tǒng)無法提供準(zhǔn)確的發(fā)電功率和測風(fēng)數(shù)據(jù),且存在運(yùn)維不及時(shí)導(dǎo)致SCADA數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確等問題。因此,本文根據(jù)區(qū)域電網(wǎng)公司認(rèn)可的逐月“電量及電價(jià)說明”文件整理了3座風(fēng)電場的月發(fā)電量數(shù)據(jù)和測風(fēng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。此外,本文還用到了3座風(fēng)電場月度并網(wǎng)容量數(shù)據(jù)、風(fēng)機(jī)點(diǎn)位坐標(biāo)2個(gè)數(shù)據(jù)集。
綜合4個(gè)數(shù)據(jù)集所覆蓋的時(shí)間段,本文選取2014年1月1日至2019年12月31日,共6年,72個(gè)月的數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析。
本文基于已有數(shù)據(jù)集構(gòu)建3個(gè)關(guān)鍵變量。首先,利用各風(fēng)電場月發(fā)電量數(shù)據(jù)集,本文將每月發(fā)電量除以理論產(chǎn)能(理論產(chǎn)能定義為:月裝機(jī)容量×24×月日數(shù))的商(Ci)定義為該風(fēng)電場的月度容量系數(shù),其中i∈{B,W,S}分別代表該數(shù)據(jù)來自B、W和S風(fēng)電場。其次,利用W和B風(fēng)電場風(fēng)機(jī)的坐標(biāo)數(shù)據(jù),本文計(jì)算兩風(fēng)電場間的方向向量。最后,利用月度風(fēng)向數(shù)據(jù)同風(fēng)電場間方向向量偏差歸一化的結(jié)果,構(gòu)造B和W風(fēng)電場的風(fēng)向系數(shù)D,以描述B和W風(fēng)電場的空間方向同風(fēng)向的一致性(如風(fēng)向由W風(fēng)電場吹向B風(fēng)電場,則D=1,反之,則D=0)。
本文共構(gòu)造了如式(1)(2)所示的線性回歸模型,2個(gè)模型中B風(fēng)電場的容量系數(shù)為因變量,S風(fēng)電場的容量系數(shù)作為控制變量,Wcap(MW)表示W(wǎng)風(fēng)電場的月度并網(wǎng)容量。
模型(1)中關(guān)注的變量是β1,因?yàn)槠浞从沉薟風(fēng)電場每投產(chǎn)1 MW裝機(jī)容量對(duì)F風(fēng)場容量系數(shù)的邊際效應(yīng)。因此,若其值小于0,則反映W風(fēng)電場的尾跡簇對(duì)B風(fēng)電場的發(fā)電量存在負(fù)面影響。
兩回歸模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2所示。2個(gè)模型的F檢驗(yàn)和模型參數(shù)的T檢驗(yàn)分別表明模型和參數(shù)的統(tǒng)計(jì)顯著性,說明了風(fēng)電場間的尾跡簇效應(yīng)可以通過風(fēng)電場的月度容量系數(shù)檢驗(yàn)出來。
表2 回歸模型參數(shù)估計(jì)表Table 2 Parameter estimation list of regression model
雖然2個(gè)模型在統(tǒng)計(jì)意義上都能表明W風(fēng)電場的尾跡簇效應(yīng)對(duì)B風(fēng)電場的發(fā)電量產(chǎn)生了負(fù)面影響,但模型(1)未考慮風(fēng)向、風(fēng)速因素,只是從總體上反映了W風(fēng)電場容量對(duì)B風(fēng)電場發(fā)電量的影響。而模型(2)綜合考慮了上風(fēng)向風(fēng)場容量、風(fēng)能方向同風(fēng)電場布局一致性對(duì)下風(fēng)向風(fēng)電場容量系數(shù)帶來的影響,其自變量的選取更符合尾跡簇產(chǎn)生的物理過程,因此接下來使用模型(2)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析。
2014—2019年,D變量的中位數(shù)是0.577 7,這意味著至少在36個(gè)月的時(shí)間里,W風(fēng)電場每兆瓦裝機(jī)容量至少導(dǎo)致了B風(fēng)電場容量系數(shù)降低了0.000 731 3,相應(yīng)的,約導(dǎo)致B風(fēng)電場的容量系數(shù)降低了3.51%。D變量90%分位數(shù)為0.733 6,即至少在7.2個(gè)月的時(shí)間里,W風(fēng)電場每兆瓦裝機(jī)容量導(dǎo)致B風(fēng)電場容量系數(shù)降低了0.002 429 417 92,約導(dǎo)致B風(fēng)電場的容量系數(shù)降低了11.66%。
按各月裝機(jī)容量值將B風(fēng)電場容量系數(shù)折算成發(fā)電量進(jìn)一步核算可以得到,在所研究的72個(gè)月時(shí)間里,根據(jù)模型(2),受W風(fēng)電場尾跡簇效應(yīng)影響,B風(fēng)電場共減少發(fā)電量的均值為90 100 MW·h,按區(qū)域公司集控中心出具的“電量及電價(jià)說明”中的上網(wǎng)結(jié)算電價(jià)0.61元/(kW·h)核算,受尾跡簇現(xiàn)象影響,在分析時(shí)段內(nèi)B風(fēng)電場售電收入減少約5 496.1萬元。
對(duì)比2020年中國大唐集團(tuán)新能源事業(yè)部復(fù)核的同區(qū)域某50 MW風(fēng)電項(xiàng)目,以核算的等效利用小時(shí)數(shù)2 820 h計(jì),該項(xiàng)目年售電收入約為4 874 萬元,略低于B風(fēng)電場六年因尾跡簇導(dǎo)致的售電損失的九成,而B風(fēng)電場年售電損失約為上述項(xiàng)目年收益的18.8%。
仿真(圖6)采用2臺(tái)沿風(fēng)向排布的NREL 5 MW風(fēng)機(jī)模型生成上風(fēng)向尾跡簇,下風(fēng)向風(fēng)力機(jī)采取與濱海項(xiàng)目相同的布置方式,與第二臺(tái)風(fēng)力機(jī)相距3 km。仿真風(fēng)速設(shè)為8 m/s,并采用雨滴法對(duì)主要部件的載荷仿真結(jié)果進(jìn)行分析。為了便于比較,本文將仿真中上游第1臺(tái)風(fēng)機(jī)和下游第3臺(tái)風(fēng)機(jī)低速軸彎矩、偏航彎矩、塔筒基礎(chǔ)彎矩的仿真結(jié)果進(jìn)行了標(biāo)稱化處理。仿真結(jié)果(圖7)表明,受上游風(fēng)力機(jī)尾跡簇影響,包括低速軸、偏航軸承在內(nèi)的多個(gè)主要部件的載荷都有顯著增加。
圖6 載荷仿真示意圖Fig.6 Schematic diagram of wake cluster load simulation
圖7 主要部件載荷比較Fig.7 Wake cluster load simulation results of three main components
本文通過對(duì)中國大唐集團(tuán)某區(qū)域3座風(fēng)電場6年發(fā)電數(shù)據(jù)的建模分析,首次驗(yàn)證了陸上相距13 km風(fēng)電場間尾跡簇對(duì)發(fā)電量的影響,仿真分析表明尾跡簇對(duì)下風(fēng)向機(jī)組的主要部件載荷造成了較為嚴(yán)重的影響。因此基于尾跡簇的控制對(duì)提升區(qū)域多座已建成風(fēng)電場的風(fēng)能總體利用水平,降低安全生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。