新能源開發(fā)中風(fēng)電、光伏理論裝機(jī)比例的探討

孫川永，魏磊，賈宏剛，邢琳

（國(guó)網(wǎng)陜西省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，陜西西安 710075）

陜北地區(qū)風(fēng)能、太陽能資源豐富，具有較高的開發(fā)價(jià)值。省政府相繼出臺(tái)了一系列政策促進(jìn)新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如陜發(fā)改新能源[2012]1944號(hào)《關(guān)于進(jìn)一步加快新能源發(fā)電產(chǎn)業(yè)發(fā)展的通知》指出，要推動(dòng)陜北百萬千瓦風(fēng)電基地加快建設(shè)。目前已在陜北地區(qū)規(guī)劃了百萬千瓦級(jí)風(fēng)電基地，如圖1所示為陜北百萬千瓦風(fēng)電基地開發(fā)規(guī)劃[1]。

此外，根據(jù)陜發(fā)改新能源[2013]1025號(hào)《陜西發(fā)改委關(guān)于大力推進(jìn)太陽能發(fā)電產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展的通知》指出，陜西將有序推動(dòng)大型地面并網(wǎng)光伏電站全面啟動(dòng)實(shí)施，2013—2015年，年均新增光伏發(fā)電裝機(jī)容量100萬kW左右，到2015年總裝機(jī)容量達(dá)到350萬kW。

隨著新能源發(fā)電的迅速發(fā)展，其弊端也逐漸凸顯。如風(fēng)力發(fā)電是將空氣動(dòng)能轉(zhuǎn)換為電能，其特性會(huì)直接受到風(fēng)特性的影響。風(fēng)的隨機(jī)波動(dòng)性和間歇性決定了風(fēng)力發(fā)電的功率也是波動(dòng)和間歇性的。當(dāng)風(fēng)電場(chǎng)的容量較小時(shí)，風(fēng)電對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)的影響并不明顯。

隨著風(fēng)電場(chǎng)容量在系統(tǒng)中所占比例的增加，風(fēng)電對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)的影響就會(huì)越來越明顯。大風(fēng)速擾動(dòng)會(huì)使系統(tǒng)的電壓和頻率產(chǎn)生很大的變化，嚴(yán)重時(shí)將可能使系統(tǒng)失去穩(wěn)定，相關(guān)研究也對(duì)此作出了較為詳細(xì)的分析[2-3]。光伏發(fā)電也存在功率波動(dòng)的問題，隨著新能源的大規(guī)模并網(wǎng)，無疑會(huì)進(jìn)一步增加陜西電網(wǎng)的調(diào)峰難度。

根據(jù)已有數(shù)據(jù)表明：陜北地區(qū)風(fēng)電夜間出力明顯大于白天出力，而光伏發(fā)電功率隨著日照輻射強(qiáng)度的增加而逐步增加，且只在白天有出力；如何利用風(fēng)電與光伏發(fā)電具有一定互補(bǔ)性的出力特性，合理規(guī)劃風(fēng)電與光伏發(fā)電的裝機(jī)規(guī)模，降低由于新能源的出力波動(dòng)而導(dǎo)致的電網(wǎng)調(diào)峰難度增加的現(xiàn)象，在新能源的開發(fā)利用中具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

圖1 陜北百萬千瓦風(fēng)電基地開發(fā)規(guī)劃Fig.1 The development planning of 1000 MW wind power base in North Shaanxi

1 數(shù)據(jù)和方法

根據(jù)已收集的華能靖邊4.95萬kW風(fēng)發(fā)電廠和魯能靖邊4.75萬kW風(fēng)電場(chǎng)的2012年歷史出力數(shù)據(jù)，計(jì)算榆林地區(qū)風(fēng)電出力特性。由于光伏電站出力數(shù)據(jù)完整性較差，采用數(shù)值模擬的方法計(jì)算光伏電站出力。根據(jù)已收集的九里灘2萬kW光伏電站與華電靖邊0.5萬kW光伏電站的2012年歷史出力數(shù)據(jù)及數(shù)值模擬結(jié)果，計(jì)算榆林地區(qū)光伏出力特性。

本文采用美國(guó)國(guó)家大氣研究中心的天氣預(yù)報(bào)模式 Weather Research and Forecasting Model（WRF，version 3.1.1）模擬榆林地區(qū)太陽輻射，并結(jié)合光伏電站歷史數(shù)據(jù)建立計(jì)算模型，分析光伏電站出力情況。WRF模式為完全可壓非靜力模式，采用區(qū)域嵌套方案，來實(shí)現(xiàn)所選擇區(qū)域的高分辨率模擬。本次模擬采用三重嵌套方案，水平格距分別為27 km，9 km，3km，最內(nèi)層格點(diǎn)數(shù)為37×37。采用美國(guó)的NCEP再分析資料作為模式的初始場(chǎng)和側(cè)邊界條件。本文所用風(fēng)電、光伏電站功率的實(shí)測(cè)資料來自于陜西電網(wǎng)調(diào)度記錄數(shù)據(jù)，每15 min記錄一次風(fēng)電場(chǎng)和光伏電站出力。

2 光伏出力模擬結(jié)果

本文所采用的光伏出力計(jì)算模型為數(shù)值模型結(jié)合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法[4]，在這里不再詳細(xì)描述。圖2為2012年4月20日與21日九里灘光伏電站實(shí)際出力資料與WRF模擬出力的對(duì)比示意圖，可以發(fā)現(xiàn)WRF模式較為準(zhǔn)確地反映了榆林地區(qū)光伏電站的出力變化趨勢(shì)，可以采用WRF模擬數(shù)據(jù)對(duì)榆林地區(qū)光伏出力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖2 2012年九里灘光伏電站4月20日—21日光伏電站出力對(duì)比圖Fig.2 Comparison of the average power outputs of the Jiulitan Photovoltaic Station from April 20 to April 21，2012

3 風(fēng)電、光伏出力特性計(jì)算結(jié)果

圖3為2012年各月逐時(shí)風(fēng)電平均出力圖?？梢钥闯鲇芰值貐^(qū)夜間風(fēng)電出力明顯大于白天風(fēng)電出力，具有明顯的反調(diào)峰特性。

圖4為各月逐時(shí)光伏發(fā)電站平均出力圖?？梢钥闯鲇芰值貐^(qū)光伏11點(diǎn)至15點(diǎn)出力最大。與風(fēng)電有很好的互補(bǔ)性。

4 榆林光伏與風(fēng)電疊加后峰谷差變化趨勢(shì)

圖5為風(fēng)電、光伏不同比例下，風(fēng)電、光伏疊加峰谷差較風(fēng)電單獨(dú)存在時(shí)峰谷差的變化示意圖?？梢芽闯?，風(fēng)電與光伏裝機(jī)在1∶0.1、1∶0.2的情況下峰谷差變化不明顯，只有23%增幅超過10%，其余情況下峰谷差不變或者減??；隨著光伏比例的增加，風(fēng)電與光伏疊加后的峰谷差與只有風(fēng)電時(shí)相比，峰谷差明顯增加。

當(dāng)風(fēng)電、光伏裝機(jī)比例為1∶0.1時(shí)，全年89天峰谷差增加，201天峰谷差不變，75天峰谷差變小；當(dāng)風(fēng)電、光伏裝機(jī)比例為1∶0.2時(shí)，全年112天峰谷差增加，176天峰谷差不變，77天峰谷差變??；光伏裝機(jī)比例為1∶0.4計(jì)算，全年171天峰谷差增加，124天峰谷差不變，70天峰谷差變??；當(dāng)風(fēng)電、光伏裝機(jī)比例為1∶1時(shí)，全年307天峰谷差增加，38天峰谷差不變，20天峰谷差變小。從峰谷差變化的角度考慮，推薦風(fēng)電、光伏裝機(jī)比例為 1∶0.1～1∶0.2。

5 結(jié)論

本文利用風(fēng)電場(chǎng)實(shí)際出力資料、光伏電站實(shí)際出力資料與WRF模式模擬資料對(duì)榆林地區(qū)的風(fēng)電和光伏開發(fā)的相對(duì)規(guī)模進(jìn)行了討論。結(jié)果表明風(fēng)電與光伏裝機(jī)在1∶0.1、1∶0.2的情況下峰谷差變化不明顯，只有23%增幅超過10%，其余情況下峰谷差不變或者減小，隨著光伏比例的增加，風(fēng)電與光伏疊加后的峰谷差與只有風(fēng)電相比，峰谷差明顯增加 。從峰谷差變化的角度考慮，在陜西大規(guī)模開發(fā)新能源的大背景下，推薦風(fēng)電、光伏裝機(jī)比例為 1∶0.1～1∶0.2。

圖3 2012年榆林1～12月逐時(shí)平均風(fēng)電出力Fig.3 The hourly average output of wind farms in Yulin from Jan to Dec in 2012

圖4 2012年榆林1—12月逐時(shí)平均光伏發(fā)電站出力Fig.4 The monthly average output of photovoltaic power stations in Yulin from Jan to Dec in 2012

圖5 風(fēng)電、光伏裝機(jī)不同比例時(shí)二者疊加的峰谷差相對(duì)于風(fēng)電的峰谷差變化Fig.5 The imposed peak-valley difference in relation to the peak-valley change of wind power with different ratio of the installed wind power and photovoltaic power

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