場間尾跡簇對風(fēng)電場發(fā)電量和載荷的影響分析

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)

0 引言

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，因為風(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)電場為研究對象，利用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和風(fēng)電場仿真手段定量計算上風(fēng)向風(fēng)電場尾跡簇對其電量造成的損失，以及載荷造成的影響。

1 背景介紹

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

除了既有項目會受新建項目的遮擋，大基地類項目因在相鄰區(qū)域內(nèi)多個項目幾乎同期開展測風(fēng)、招標(biāo)、施工等工作，而各項目間缺少協(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)計階段的測風(fēng)結(jié)果有所虧損。隨著風(fēng)電平價時代的到來，業(yè)主單位的利潤空間縮減，設(shè)計階段的次優(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)來描述多臺風(fēng)力機(jī)產(chǎn)生的尾跡相互融合，無法識別出單一風(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)時間久和綿延距離長等特點。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)行了實地測量，報告了在穩(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)行了評估。此外，他們還對風(fēng)電場下風(fēng)向5 km處5個不同高度的風(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)注氣象條件對尾跡簇成因的研究，并在2020年發(fā)表了對不同大氣穩(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)電場尾跡簇的報道。因此，相距不足55 km的2座風(fēng)電場很有可能會影響彼此的發(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、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。

2 經(jīng)濟(jì)性分析

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，為評估W風(fēng)電場對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

2.1 數(shù)據(jù)集

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)點位坐標(biāo)2個數(shù)據(jù)集。

綜合4個數(shù)據(jù)集所覆蓋的時間段，本文選取2014年1月1日至2019年12月31日，共6年，72個月的數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)性分析。

2.2 構(gòu)造變量

本文基于已有數(shù)據(jù)集構(gòu)建3個關(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)。

2.3 建模與分析

本文共構(gòu)造了如式(1)(2)所示的線性回歸模型，2個模型中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，因為其反映了W風(fēng)電場每投產(chǎn)1 MW裝機(jī)容量對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)估計結(jié)果如表2所示。2個模型的F檢驗和模型參數(shù)的T檢驗分別表明模型和參數(shù)的統(tǒng)計顯著性，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)檢驗出來。

表2 回歸模型參數(shù)估計表Table 2 Parameter estimation list of regression model

雖然2個模型在統(tǒng)計意義上都能表明W風(fēng)電場的尾跡簇效應(yīng)對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個月的時間里，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個月的時間里，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個月時間里，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“電量及電價說明”中的上網(wǎng)結(jié)算電價0.61元/(kW·h)核算，受尾跡簇現(xiàn)象影響，在分析時段內(nèi)B風(fēng)電場售電收入減少約5 496.1萬元。

對比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)電項目，以核算的等效利用小時數(shù)2 820 h計，該項目年售電收入約為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目年收益的18.8%。

3 載荷分析

仿真(圖6)采用2臺沿風(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)采取與濱海項目相同的布置方式，與第二臺風(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臺風(fēng)機(jī)和下游第3臺風(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

4 結(jié)論

本文通過對中國大唐集團(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，首次驗證了陸上相距13 km風(fēng)電場間尾跡簇對發(fā)電量的影響，仿真分析表明尾跡簇對下風(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)險具有重要意義。