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      風(fēng)電場理論發(fā)電量快速估算模型研究

      2023-04-10 06:50:36彭秀芳吳浙攀
      水力發(fā)電 2023年3期
      關(guān)鍵詞:布爾發(fā)電量風(fēng)電場

      施 晨,彭秀芳,項(xiàng) 雯,馮 浩,吳浙攀

      (中國能源建設(shè)集團(tuán)江蘇省電力設(shè)計(jì)院有限公司,江蘇 南京 211102)

      0 引 言

      “雙碳”背景下,風(fēng)電作為構(gòu)建新型電力系統(tǒng)[1-3]所必不可缺的能源供給方式而前景光明。隨著能源轉(zhuǎn)型,傳統(tǒng)能源建設(shè)單位涌入風(fēng)電領(lǐng)域,行業(yè)競爭空前激烈,快速獲取區(qū)域風(fēng)電投資價值可讓建設(shè)單位迅速做出投資決策,從而搶占先機(jī)。

      作為計(jì)算投資收益率的關(guān)鍵輸入?yún)?shù),風(fēng)電場發(fā)電量計(jì)算在傳統(tǒng)風(fēng)資源評估中依賴軟件計(jì)算,如代元軍等[4]提出了利用WAsP軟件求解風(fēng)力機(jī)發(fā)電量的方法;周強(qiáng)等[5]運(yùn)用WT軟件計(jì)算了華北某風(fēng)電場區(qū)域內(nèi)風(fēng)能資源狀況;王美琳[6]采用WindSim軟件計(jì)算了某風(fēng)電場尾流引起的發(fā)電量衰減;許昌等[7-9]基于制動盤理論采用CFD商業(yè)軟件完成發(fā)電量計(jì)算基礎(chǔ)。這些計(jì)算方法建立于成熟的數(shù)值模型,需處理測風(fēng)數(shù)據(jù)等完整資料,在軟件中進(jìn)行模擬,得出理論發(fā)電量后扣除折減得到上網(wǎng)電量。完成全套流程需消耗大量計(jì)算資源及時間,且大部分集中在理論發(fā)電量計(jì)算環(huán)節(jié)。顯然,以上方法在缺乏基礎(chǔ)資料的快速決策階段難以推廣運(yùn)用。

      本文首先基于風(fēng)電場威布爾分布形狀和尺度參數(shù),擬合計(jì)算測風(fēng)年各風(fēng)速段分布頻率,將各風(fēng)速段與優(yōu)化后的簡化功率曲線疊加之后求和,得到風(fēng)電場理論發(fā)電量,形成風(fēng)電場理論發(fā)電量快速估算模型,為風(fēng)電場快速投資決策形成參考。

      1 理論發(fā)電量估算模型

      1.1 威布爾分布函數(shù)

      研究表明[10-12],風(fēng)速具有統(tǒng)計(jì)特征,雙參數(shù)威布爾分布曲線被認(rèn)為是能準(zhǔn)確描述風(fēng)速特征的函數(shù),并且威布爾分布概率模型已廣泛應(yīng)用在風(fēng)電規(guī)劃設(shè)計(jì)等環(huán)節(jié)。其概率密度函數(shù)為

      (1)

      式中,k為威布爾形狀參數(shù);c為威布爾尺度參數(shù);w為風(fēng)速。對式(1)取積分運(yùn)算,得到威布爾概率分布函數(shù)

      (2)

      在式(2)的基礎(chǔ)上,可得到風(fēng)速段Δw對應(yīng)的風(fēng)速頻率

      (3)

      式中,Δw=w2-w1。威布爾分布尺度與形狀參數(shù)可參考周邊風(fēng)電場或通過公開網(wǎng)站獲取。在此基礎(chǔ)上可快速得到區(qū)域風(fēng)速頻率分布。

      1.2 功率曲線模型

      風(fēng)電機(jī)組的功率曲線為風(fēng)電機(jī)組輸出功率隨風(fēng)速變化的曲線[13],在風(fēng)電場建設(shè)的前期,由于缺少運(yùn)行數(shù)據(jù),通常采用設(shè)備制造商在特定工況下測試得到的標(biāo)準(zhǔn)功率曲線[14]計(jì)算風(fēng)電場發(fā)電量。典型風(fēng)電機(jī)組標(biāo)準(zhǔn)功率曲線如圖1所示。

      圖1 某機(jī)型標(biāo)準(zhǔn)功率曲線

      在風(fēng)電場快速投資決策階段,通常缺乏機(jī)型功率曲線,因此可借助簡化功率曲線模型來模擬風(fēng)電機(jī)組輸出功率。常見的簡化輸出功率模型主要包括線性模型、二次方模型、三次方模型等[15],簡化公式見式(4)~(6)。

      (4)

      (5)

      (6)

      式中,Pr為額定功率;Vc為切入風(fēng)速;Vr為額定風(fēng)速;Vt為切出風(fēng)速;a1、b1、a2、b2、c2、a3、b3等系數(shù)可通過已知參數(shù)求取。

      1.3 理論年上網(wǎng)電量模型

      基于上述威布爾分布函數(shù)及功率曲線模型,得到風(fēng)電場理論年上網(wǎng)電量Eth

      (7)

      式中,ρ為項(xiàng)目空氣密度;ρ0為標(biāo)準(zhǔn)空氣密度;H為測風(fēng)年小時數(shù);Δwi為第i個風(fēng)速段。當(dāng)風(fēng)速段間隔為km/s時,風(fēng)速段Δwi表示的風(fēng)速區(qū)間為[wi-0.5k,wi+0.5k)。

      2 功率曲線二次方模型優(yōu)化

      2.1 已有模型對比

      為探究簡化功率曲線的實(shí)用性,以圖1中的標(biāo)準(zhǔn)功率曲線為基礎(chǔ),分別繪制線性模型、二次方模型、三次方模型曲線,如圖2所示。

      圖2 某機(jī)型標(biāo)準(zhǔn)功率曲線與簡化模型對比

      由圖2可知,簡化模型在切入風(fēng)速和切出風(fēng)速之間的非線性區(qū)域,與標(biāo)準(zhǔn)模型相差較大。同時,國內(nèi)風(fēng)電場大部分發(fā)電量產(chǎn)自額定功率以下,因此切入風(fēng)速與切出風(fēng)速之間的非線性區(qū)域的準(zhǔn)確性與理論發(fā)電量的計(jì)算關(guān)系密切。

      以某蘇北平原地區(qū)風(fēng)電場為例,分別采用該機(jī)型3種簡化功率曲線模型疊加威布爾分布進(jìn)行理論發(fā)電量計(jì)算并與軟件模擬結(jié)果對比,如表1所示。

      表1 軟件模擬結(jié)果與簡化方法估算發(fā)電量對比

      可見,二次方模型與三次方模型估算得到的理論發(fā)電量均遠(yuǎn)低于數(shù)值模擬結(jié)果,而線性模型估算值與軟件模擬結(jié)果接近且略高,相對偏差仍大于5%。在已知風(fēng)電場平均風(fēng)速約5.5 m/s的情況下,結(jié)合圖2可知:二次方模型與三次方模型在風(fēng)電機(jī)組非額定工況下出力線遠(yuǎn)低于標(biāo)準(zhǔn)工況,因此無法直接使用;線性模型在非額定功率區(qū)間內(nèi)將功率曲線簡化成與標(biāo)準(zhǔn)功率曲線有唯一交點(diǎn)的線段,由于其風(fēng)速頻率大部分處于交點(diǎn)以左的區(qū)間且該區(qū)間功率值均大于標(biāo)準(zhǔn)功率值,因此最終發(fā)電量略高于模擬值。

      進(jìn)一步分析可知,隨著機(jī)組單機(jī)容量的變化,線性功率曲線與標(biāo)準(zhǔn)功率曲線的交點(diǎn)位置變化較大,引起發(fā)電量偏差的隨機(jī)性,因此難以在發(fā)電量快速計(jì)算模型中應(yīng)用;同時發(fā)現(xiàn),通過更改二次方模型參數(shù)點(diǎn)的位置優(yōu)化拋物線形狀,可以達(dá)到應(yīng)用于快速計(jì)算發(fā)電量的要求,因此本文針對二次方模型進(jìn)行優(yōu)化。

      2.2 模型優(yōu)化

      基于上述模型分析,對二次方模型進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)合式(5)可知,二次方模型在非額定功率曲線上的方程共需求解a2、b2、c2等3個參數(shù)值,根據(jù)二次方功率曲線特性,3個參數(shù)值可通過求解式(7)得到[15]

      (8)

      表2 代表性機(jī)型計(jì)算功率與標(biāo)準(zhǔn)功率對比

      (9)

      可得

      (10)

      式(10)給出了二次方功率曲線優(yōu)化模型參數(shù)a2、b2、c2與Vc、Vr關(guān)系式,可根據(jù)式(10)求取二次方功率曲線模型關(guān)系式。

      3 算例分析

      3.1 計(jì)算過程及結(jié)果

      以本文第二節(jié)中的風(fēng)電場為例,采用威布爾分布疊加二次方功率曲線優(yōu)化模型的方式,計(jì)算理論發(fā)電量。

      根據(jù)風(fēng)電場威布爾分布參數(shù),結(jié)合式(3),計(jì)算得到不同風(fēng)速段的風(fēng)速頻率以及對應(yīng)的風(fēng)速小時數(shù)分布。結(jié)合風(fēng)電場設(shè)計(jì)機(jī)型的各臨界風(fēng)速參數(shù),采用優(yōu)化后的二次方功率曲線模型,得到風(fēng)電場功率曲線快速計(jì)算公式

      (11)

      計(jì)算得到風(fēng)電場平均單臺機(jī)組理論年發(fā)電量為10 925.90 MW·h,全場理論年發(fā)電量1 042 460.1 MW·h,等效滿負(fù)荷小時數(shù)約為3 311 h。

      針對單機(jī)容量分布在2.5~5.0 MW之間的5座典型風(fēng)電場,采用上述計(jì)算流程計(jì)算各風(fēng)電場理論年發(fā)電量等效滿負(fù)荷小時數(shù),見表3。

      表3 典型風(fēng)電場理論年發(fā)電量估算

      3.2 誤差分析

      為驗(yàn)證快速計(jì)算模型可靠性,對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行誤差分析。風(fēng)電場在設(shè)計(jì)階段計(jì)算收益率時,通常以數(shù)值計(jì)算軟件模擬得到發(fā)電量作為輸入?yún)?shù)。因此,本文采用數(shù)值模擬軟件Meteodyn_WT模擬得到的理論發(fā)電量作為參照對象。

      以表3中單機(jī)容量4.0 MW的風(fēng)電場為例,采用數(shù)值軟件計(jì)算理論發(fā)電量。該項(xiàng)目地形文件根據(jù)公開的SRTM地形圖高程數(shù)據(jù)生成等高線,粗糙度文件根據(jù)天地圖顯示的地貌特征繪制粗糙度線并賦值。

      計(jì)算繪圖區(qū)域?yàn)轱L(fēng)電場及外擴(kuò)約5 km的范圍,步長設(shè)置為50。最小水平與垂直分辨率分別設(shè)置為25和4,熱穩(wěn)定度為中性,扇區(qū)步長為22.5°。風(fēng)機(jī)尾流模型為PARK模型,湍流模型采用完整的Frandsen模型。風(fēng)電場區(qū)域140 m高度風(fēng)功率密度模擬云圖如圖3所示。

      圖3 風(fēng)電場140 m高度平均風(fēng)功率密度云圖

      經(jīng)過計(jì)算,軟件模擬理論發(fā)電量等效滿負(fù)荷小時數(shù)為4 048 h。采用上述方法計(jì)算表3所列7個風(fēng)電場模擬理論發(fā)電量,并與快速估算方法計(jì)算的理論發(fā)電量進(jìn)行對比,見表4。

      根據(jù)表4,7座典型風(fēng)電場快速估算理論發(fā)電量等效滿負(fù)荷小時數(shù)與軟件模擬值最大差值143 h,最小差值2 h;最大相對偏差4.35%,最小相對偏差0.06%;平均差值60.7 h,平均相對偏差1.89%。最大與平均相對偏差均在5%以內(nèi),相對偏差較小。在進(jìn)一步計(jì)算上網(wǎng)電量時,通常需要考慮約5%~10%的尾流折減以及75%~80%的風(fēng)電場年上網(wǎng)電量修正,疊加上述折減后得到的上網(wǎng)電量,平均差值可進(jìn)一步下降至41.0~46.1 h,誤差程度在快速決策階段處于可接受范圍內(nèi)。

      表4 計(jì)算值與模擬值對比

      4 結(jié) 論

      本文優(yōu)化了二次方功率曲線模型,在此基礎(chǔ)上結(jié)合威布爾分布函數(shù)建立風(fēng)電場理論年發(fā)電量快速估算模型。進(jìn)一步進(jìn)行了模型驗(yàn)證與誤差分析,結(jié)果表明:快速估算模型計(jì)算理論發(fā)電量與軟件模擬結(jié)果相對偏差低于5%,在疊加修正后,偏差可進(jìn)一步降低,表明該模型在快速決策階段具有一定的可行性。

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