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user: 4. 某风电场设计发电量后评估 4.1. 风电场概况 某风电场工程的装机容量150 MW，安装75台单机容量2000 kW的WTG1风力发电机组。场址内有两座70 m高测风塔，分别是11#、13#测风塔，地理位置具有一定的代表性。测风时段均为2007年7月1日~2008年6月30日，测风塔位置示意图见图2。从测风数据时限来看，两座测风塔的测风时段刚好为一个完整年，且测风数据完整性好，有效数据完整率超过90%，满足风能资源评估的基本要求。另一方面，从测风塔地理位置分布来看，11#、13#测风塔位于场址中部区域，其所处地理环境与中部区域的机位较为一致，地理位置具有一定的代表性。 4.2. 测风时段内风能要素计算 4.2.1. 平均风速及风功率密度 根据风电场场址内测风塔实测气温气压数据，推算场址内空气密度。两座测风塔70 m高度风速和风功率密度年内变化如图3所示。风功率密度随月份变化规律与月平均风速相似。5月为全年风功率密度最大的月份。基于参考周期内的实际测风数据，计算得到11#测风塔70 m高度实测年平均风速7.9 m/s，风功率密度464.5 W/m 2 ；13#测风塔70 m高度实测年平均风速7.7 m/s，风功率密度457.6 W/m 2 。 4.2.2. 风速和风能频率分布 实测风速为动态的时间序列，难以直接运用于风资源评估。对风速进行概率密度分析可以有效地开展风能评估。基于威布尔分布模型，对11#、13#测风塔70 m高度的风速和风能进行频率分析，如图4所示。可以看出，威布尔分布模型能够较好地预测风速及风能分布。 4.3. 风电场2014年风能资源分析 本阶段收集到该风电场2014年实际运行数据，为了进行设计发电量后评估，应对风电场测风数据进行修正，将验证后的2007年7月~2008年6月这个时段的测风数据订正为一套反映风场2014年风况水平的数据。采用美国3Tier公司提供的逐时气象数据(70 m高度风速、风向)，从实际工程经验来 图2. 测风塔位置示意图 图3. 70 m高度平均风速和风功率密度年变化规律 图4. 70 m高度平均风速和风能频率分布 看，具有一定的参考价值。本项目将11#测风塔70 m高度处的测风年数据与3Tier同期数据进行16个风向扇区的相关分析，经过计算场址测风塔风速表现出大部分扇区同3Tier数据相关性较好，相关函数采用线性方程 [ 7 ] 。表1给出了订正前后平均风速和平均风功率密度的对比结果。 4.4. 设计发电量 本次选用基于CFD模型的WT软件进行风能资源数值模拟及发电量测算，风能资源分布见图5。该风电场安装75台单机容量为2000 kW的WTG1风力发电机组，最大尾流影响系数为6.7%，最小尾流影响系数为0.5%，平均尾流影响修正系数为3.5%；除尾流和空气密度影响外，风电场综合折减系数为28.6%。经计算本项目年理论发电量为55243.3万kW∙h，预计项目年上网发电量为38067.4万kW∙h，相应单机平均上网电量为507.6万kW∙h，年等效满负荷小时数为2538 h，容量系数为0.290。年上网电量和典型单台机组上网电量成果见表2和表3。 4.5. 风电场运行评估 本阶段获得了该风电场2014年的实际运行数据，此外，通过对WTG1风机机组实测功率曲线和理论功率曲线对比，可以求知功率曲线实际保证率，相关指标见表4。通过对风电场设计阶段与运行情况相关参数的对比及分析，可以看到：1) 根据记录计算风力发电机组的实际可利用率为98.10%，设计阶段对此项使用的折减为97%，考虑到实际可利用率98.10%尚未剔除部分停机时间，综合来说，此项折减比 Table 1 Statistics of wind power elements before and after the revisio 测风塔 订正前(2007年7月~2008年6月) 订正后(2014年) 平均风速 平均风功率密度 平均风速 平均风功率密度 11# 7.9 464.5 8.1 485.5 13# 7.7 457.6 7.9 477.5 表1. 修正前后各风能要素统计 图5. 风能资源数值模拟 Table 2 Coefficients of correction for the wind far 项目 单位 折减系数 指标 单机容量 kW - 2000 机组台数 台 - 75 轮毂高度 m - 80 总装机容量 MW - 150 风电场年理论发电量 万kW∙h - 55243.3 尾流折减后 万kW∙h 3.45% 53337 控制湍流、偏航修正后 万kW∙h 5.00% 50670 叶片污染修正后 万kW∙h 3.00% 49150 风机利用率修正后 万kW∙h 3.00% 47675 功率曲线折减后 万kW∙h 5.00% 45291 限电及气候影响停机 万kW∙h 4.00% 43480 厂用电及线损折减后 万kW∙h 5.00% 41306 软件计算误差 万kW∙h 4.00% 39653 其他因素影响(如数据测量、修正等) 万kW∙h 4.00% 38067 风电场年上网电量 万kW∙h - 38067 年利用小时数 h - 2538 容量系数 - - 0.290 表2. 风电场修正系数表 Table 3 On-grid generation of typical wind turbine 风机 编号 风机坐标 海拔 高度 平均 风速 理论 电量 总发 电量 尾流 年上网 电量 年等效满负荷利用小时 容量 系数 X Y m m/s 万kW∙h 万kW∙h % 万kW∙h h WTG1 20439760 4640639 1544 8.19 735.6 729.7 0.8 520.8 2604 0.297 WTG2 20439558 4640355 1529 7.83 681.0 677.9 0.5 483.8 2419 0.276 WTG3 20439364 4639761 1560 7.90 693.6 685.4 1.2 489.2 2446 0.279 WTG4 20439382 4639378 1575 8.09 720.4 710.2 1.4 506.9 2534 0.289 WTG5 20439008 4638567 1605 8.03 733.8 698.6 4.8 498.6 2493 0.285 WTG6 20438636 4638885 1588 7.66 680.6 644.8 5.3 460.2 2301 0.263 WTG7 20438236 4639058 1580 7.84 686.0 677.6 1.2 483.6 2418 0.276 WTG8 20438812 4638363 1620 8.30 758.7 734.5 3.2 524.3 2621 0.299 WTG9 20438616 4638128 1650 8.63 803.1 778.7 3.0 555.8 2779 0.317 WTG10 20438140 4638386 1618 8.09 723.9 713.6 1.4 509.3 2547 0.291 表3. 典型风机上网电量计算成果表 较准确；2) 风电场实际综合场用电率为1.84%，设计阶段取值为2%，相差仅0.16%，非常接近；3) 风电场实际综合折减系数为26.90%，设计阶段取值为28.60%，相差1.7%。考虑到机型差异及不同项目的风况差异性，在以往投标阶段发电量测算过程中综合折减系数取值30%左右是比较稳妥的；4) 通过风电场实际发电量计算项目年等效满发小时数，平均水平为2599小时，而设计指标为2538 h，设计小时数相比实际小时数略低，相对误差仅为2.4%，设计阶段的计算比较精准；5) 功率曲线保证率的运行指标与设计指标相差3.1%，通过控制优化可以在一定程度上提高功率曲线保证率的运行指标，从而使得功率曲线 Table 4 Comparisons between the design indicators and operated indicators for wind far 参数 设计指标 运行指标 绝对误差 功率曲线保证率 95% 91.90% 3.10% 风机可利用率 97% 98.10% −1.10% 综合场用电率 2% 1.84% 0.16% 线损 3% 未知 / 限电折减 2% 2.38% −0.38% 气候影响停机 2% 未知 / 综合折减系数 28.60% 26.90% 1.70% 年等效满负荷小时数(h) 2538 h 2599 h −61 年上网电量(万KWh) 38067 38985 −918 表4. 风电场设计和运行指标对比 保证率的运行指标更为接近设计指标。