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    關(guān)于風(fēng)速對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)發(fā)電量變化影響淺析

    2021-02-14 09:00:21李亞亞
    科技信息·學(xué)術(shù)版 2021年6期

    李亞亞

    摘要:對(duì)于一個(gè)發(fā)電企業(yè)而言,發(fā)電量收入就是他的盈利來源。發(fā)電量的多少或多或少影響著一個(gè)企業(yè)的收入以及運(yùn)行成本的變化。所以發(fā)電企業(yè)就會(huì)有一個(gè)繞不開話題就是發(fā)電量分析,對(duì)于風(fēng)電廠也是日常工作中必不可少的一項(xiàng)工作。當(dāng)然影響一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量的原因有很多,而本次我們站在風(fēng)速對(duì)發(fā)電量的具體影響進(jìn)行分析。下面結(jié)合一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)為例,結(jié)合發(fā)電量變化情況進(jìn)行相關(guān)因素分析。

    關(guān)鍵詞:平均風(fēng)速;功率曲線;滿發(fā)天數(shù);微風(fēng)天數(shù)

    開篇之前,需要介紹的本次分析的實(shí)例概況,本次以一個(gè)風(fēng)電場(chǎng)為實(shí)例。該風(fēng)電場(chǎng)含兩個(gè)項(xiàng)目,分別為A項(xiàng)目和B項(xiàng)目。A項(xiàng)目是于2015年并網(wǎng)運(yùn)行的24臺(tái)東汽2.0WM的風(fēng)電機(jī)組;B項(xiàng)目是于2016年并網(wǎng)運(yùn)行的73臺(tái)上海電氣2.0WM的風(fēng)電機(jī)組(其中5臺(tái)為2019年下半年并網(wǎng))。下面我們來看一組A項(xiàng)目發(fā)電量的數(shù)據(jù):

    以上數(shù)據(jù)是從系統(tǒng)的后臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)導(dǎo)出,我們主要是分析風(fēng)機(jī)的真實(shí)發(fā)電數(shù)據(jù),所以相比升壓站的出口數(shù)據(jù)而言會(huì)更加真實(shí)一些,因?yàn)樗粫?huì)因?yàn)榧娋€路的長(zhǎng)短不同造成不同的損耗產(chǎn)生影響,所以本次利用的數(shù)據(jù)相對(duì)來說是一手的,真實(shí)的。

    根據(jù)2019年與2018年機(jī)組數(shù)據(jù),可知2019上半年總發(fā)電量相比2018年差3838MWh,從數(shù)據(jù)中可以看到的是2019年上半年平均風(fēng)速降低了,同時(shí)整年的平均風(fēng)速差了0.3m。

    對(duì)比2月份與5月份的風(fēng)速與發(fā)電量,可以發(fā)現(xiàn)風(fēng)速差1m發(fā)電量卻差的很多。原因是上氣單臺(tái)機(jī)組在風(fēng)速為5m/s風(fēng)況時(shí)出力是337kwh;在風(fēng)速為6m/s風(fēng)況時(shí)出力是578kwh;在風(fēng)速為7m/s風(fēng)況時(shí)出力是900kwh,它不是線性增長(zhǎng)的。

    6m/s的出力比5m/s的出力大了241kwh;7m/s的出力比6m/s的出力大了322kwh。隨著風(fēng)速的升高,功率變化不是線性的。2019上半年平均風(fēng)速降低了0.3m/s,按照單臺(tái)出力差322*0.3=96.6kwh來計(jì)算,風(fēng)機(jī)月可利用小時(shí)數(shù)為181*24=4344h,單臺(tái)出力差為419.6MW,73臺(tái)的出力差為306萬。以上是我們按照一個(gè)約數(shù)進(jìn)行的推算,從推算中可以看出,2019年上半年平均風(fēng)速差0.3m/s,整個(gè)項(xiàng)目大約要降低306萬的發(fā)電量。

    在利用平均風(fēng)速在功率變化方面進(jìn)行分析后可以發(fā)現(xiàn),平均風(fēng)速在功率變化方面確實(shí)很大程度上影響著發(fā)電量,我們可以確定的是平均風(fēng)速是影響發(fā)電量的一個(gè)主要因素。但是仔細(xì)看下,數(shù)據(jù)并不是吻合的,因?yàn)橛绊懓l(fā)電量的因素并不單是這一個(gè)方面,除了平均風(fēng)速,我們下面再滿發(fā)天數(shù)以及小風(fēng)天天數(shù)進(jìn)行分析一下。

    實(shí)例二:A項(xiàng)目2019年6月發(fā)電量879.4萬,計(jì)劃發(fā)電量970萬,完成84.3%,單臺(tái)月平均發(fā)電量為36.6萬;同期發(fā)電量972.6萬,計(jì)劃發(fā)電量1063萬,完成91.5%,同期單臺(tái)月平均發(fā)電量40.5萬。下面以風(fēng)速區(qū)間為主線,將6月份的發(fā)電量與同期相對(duì)比進(jìn)行分析。

    A項(xiàng)目2019年6月份最大風(fēng)速超過15m/s共5天,6月18日最大風(fēng)速達(dá)到28m/s,達(dá)到切出風(fēng)速,6月最大風(fēng)速平均值12.35m/s,同期超15m/s共2天,最大風(fēng)速平均值11.34m/s;2019年6月份最小風(fēng)速小于3m/s共27天,最小風(fēng)速平均值0.21m/s,同期最小風(fēng)速小于3m/s共25天,最小風(fēng)速平均值1.37m/s;2019年平均風(fēng)速達(dá)到10m/s以上風(fēng)速天數(shù)0天,同期天數(shù)1天;2019年6月份風(fēng)速平均值5.29m/s,同期平均風(fēng)速5.58m/s。

    從事風(fēng)電行業(yè)的人都會(huì)比較清楚的知道一些機(jī)組概況,比如不同機(jī)組均有切入風(fēng)速,切出風(fēng)速,只有在特定風(fēng)速區(qū)間內(nèi)才能發(fā)電。針對(duì)多數(shù)風(fēng)電機(jī)組而言,當(dāng)風(fēng)速大于20m/s或者小于3m/s時(shí)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組是不發(fā)電的,當(dāng)機(jī)組識(shí)別到當(dāng)前風(fēng)速較大或者較小時(shí),會(huì)自動(dòng)停機(jī)自我保護(hù)。而結(jié)合A項(xiàng)目2019年6月份的發(fā)電量與同期相比單臺(tái)機(jī)組少了4萬度電,我們不難發(fā)現(xiàn),因?yàn)轱L(fēng)機(jī)的極端,實(shí)時(shí)風(fēng)速對(duì)平均風(fēng)速的離散率越大,發(fā)電量越少。

    結(jié)語

    經(jīng)過上述分析,我們可以得出,首先風(fēng)速的大小是影響發(fā)電量的主要因素,其次某段時(shí)間內(nèi)如果平均風(fēng)速一樣,而風(fēng)速的離散率也是影響發(fā)電量的重要原因。在此還是要說明的是,影響發(fā)電量變化的因素不是單一的,是有多個(gè)因素交織相互作用的。比如每年的定檢,機(jī)組的故障停機(jī),日常消缺工作等等,但是這些工作如果是短時(shí)間內(nèi)開展的,它對(duì)發(fā)電量的影響還是比較小的。故針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量分析不能單純的看風(fēng)速變化,需要綜合以上多個(gè)方面進(jìn)行考慮分析。

    參考文獻(xiàn):

    [1]李慧新, 劉超, 巫發(fā)明,等. 風(fēng)電場(chǎng)年發(fā)電量預(yù)評(píng)估影響因素分析[C]// 中國(guó)農(nóng)機(jī)工業(yè)協(xié)會(huì)風(fēng)能設(shè)備分會(huì)風(fēng)能產(chǎn)業(yè)(2014年第8期). 2014.

    [2]劉字星 周繼威. 風(fēng)電機(jī)組理論發(fā)電量測(cè)算誤差的影響因素分析[J]. 風(fēng)力發(fā)電, 2017, 000(002):24-27.

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