变化风速下的风电场经济效益分析

变化风速下的风电场经济效益分析

田中杰

（大唐山东清洁能源开发有限公司山东青岛266061）

摘要：通常意义上来讲，风电场经济评价与火力发电有着很大的不同，风电不能通过小时数来展开有针对性的控制，年发电量最主要是根据风速的变化而进行与之相对应的条件，针对风速变化情况而展开风电建设项目的可操作性经济评价，通常情况下更具有可信性和说服力。在在具体的预测分析过程中，通常是切实有效的根据时间序列而改进的模型对风速开展行之有效的预测，并且以此为基础来开展相关的风电场经济效益评价，以及对于风速变化的敏感性分析，并进一步分析和比较全寿命风资源评估思想对风电场评价分析的优势，最终能够充分实现对变化风速下的风电场经济效益与常规经济效益评价展开更有针对性的分析和对比。

关键词：风资源评估；经济评价；风电场；经济效益；灰色预测

1引言

当前，我国风电建设事业迅猛发展，本文主要以工程实践为相关的基础，切实有效的提出全寿命风资源评估理论，换句话说，主要是在风电场可行性的研究过程中，要更有针对性的以风速数据为相关的依据，通过数理统计的方法，对未来若干年内的风速展开相关的预测性分析，并开展切实有效的发电量估算，从更全面更真实具体的层面着重反应风电场经济效益。在风电建设项目可行性进行经济评价的过程中，更应该以动态的测风发电量对于该项目展开经济效益的分析，而不能用固定的数据来计算整个项目生命周期内每一个年份所涉及到的发电量。针对这样的情况，本文着重提出运用改进之后的灰色理论，对于风电场寿命期内各年风速开展更长期有效的预测，然后再依据测风年份的发电量进行长期预测，根据这个预测来开展对于整个项目的经济评价，从而让项目的经济效益在整个寿命周期内更加与实际水平相符合，最终更加客观公正的判断出这个项目是否在经济上具有可行性。

2根据改进灰色预测的风速变化进行有针对性的分析

2.1模型预测

本文中所涉及到的灰色系统理论主要指的是，研究内容的主要部分包括研究部分信息已知或者未知的系统，借助针对相关的已知数据展开灰色生成，然后切实有效的寻找出系统中潜在的内在规律，从而借助灰色关联分析、灰色建模、灰色预测等相关的因素来有效确定出系统中未知的成分，这样能够充分的实现对于数据进行有效的管理和控制，借助灰色生成或序列的功能和作用可以有效的把随机性弱化，进一步深入挖掘其内在的规律，通过灰色差分方程和灰色微分方程间进行互换工作，有效利用离散的数据序列来有针对性的构建起连续的动态微分方程，这样一来就可以为构造出信息不完全的研究对象模型提供一条具有可操作性的途径。因为风速具有的影响因素很难被量化或者衡量，所以传统意义上的GM（1，1）模型不会提供更确切精准的预测结果，所以从这一点来说，切实有效的利用指数平滑技术和灰色理论相互融合的办法能够构建起更有效的ES-GM（1，1）预测模型，它所涉及的计算步骤主要表现为以下为：把原始数据序列用变量x来进行表示，以GM（1，1）模型为基本的基础来改进灰色模型，可以选用一阶常微分方程来对其进行表示：式中x（2）为原始数据进行2次累加生成变换得出来。其中有针对性的根据导数定义有若以离散形式来代表，微分项可以写成式中x（2）值只能选择性的代表时刻k和k+1的平均值，即[x（2）（k）+x（2）（k-1）]/2。所以，最后可以推导出式子中的最佳参数；k=0，1，2，…

1.2风速预测

根据某个地区的风电场若干年内的风速为例子，有针对性的运用灰色理论对其展开进一步的分析和预测，根据以上的模型计算进行分析预测，以ES-GM（1，1）模型，为根据可以得出x（k）的模型值和他存在的计算误差，通过切实有效的后验差检验方法展开有针对性的计算，这个模型的精度为一级，可以针对这个模型对于该地区年平均风速进行相应的预测。应用得到的灰色模型，可以对于若干年内的风速进行精准的预测，并且对于风速变化下的风电场经济效益进行有针对性的分析和评估。

3基于变动风速的经济效益分析

在对于风速变化下的经济效益分析和评估过程中，风速大小决定着风力发电机把风能转化成电能的数量的多少，风功率计算公式可以表示为：P=ρv3A/2，其中公式中的p表示为功率；ρ代表的是空气的密度，v代表的是风速，A所代表的是扫风面积。由这个公式我们可以看到，在空气密度和扫风面积恒定不变的前提下，风速和功率的三次方是成正比的关系，也就是风速每增加一倍，则功率的密度就增加七倍，也就是整个发电量增加了七倍，根据上文对于未来若干年风速的预测可以明显的得出各个年份所需要的发电量，而发电量的计算主要是根据根据下面的两个假设条件来确定的：（1）每一个年份的空气密度保持不变，与测风年份的数据保持相同（2）风速所呈现出的年变化率，跟各个bin值（每10min所采集的平均风速）的风速变化是相同的，也就是全年各个时段的风速变化都平均的以年风度变化幅度展开相应的变化。每个年份的发电量数据变化都是根据特定年份的平均风速为基础的，然后根据相应的比例，进行有针对性的调整。

4风速变化敏感性分析

在实际的实践中，并不是所有的风速都是按照年平均风速变化幅度而平均降低的，也可能是因为极端风速的减少而出现降低的情况，这样就让极端风速达到一种可利用的风速，这种情况并不会影响年发电量，而且会有效提升年发电量，同时还可能使可利用风速降低转变成无法利用风速，或者促使能达到额定风速的情况进一步减少，根据相关的文献和数据调查可以看出，我国的平均的小风或中小风速（小于3m/s）的日数呈现出逐步增加的变化趋势而中大风速（不小于3m/s）的天数呈现出逐步减少的趋势，全国年平均风速逐步减少的趋势主要是因为中大风或大风日数进一步降低所导致的，综合分析风速变化这个情况可以看出，风速变化幅度对于机组的发电影响程度在年风速降低的范围之内，所以从这个角度来说，展开敏感性分析的过程中，对于各个年份和上测风年度的风速变化幅度都有针对性的分为5档，其中每档降低幅度达到了20%，然后再分别对它们进行经济性分析，这个时候就可以看出来，如果按照预测风速进行分析，项目根本不能在经济上体现出可行性，所以就需要依靠全寿命风资源评估思想对风资源展开全面系统的分析，这样才能够最终得出一个比较合理的评价结论。

5结语：

综上所述，我们可以知道，以全寿命风资源评估思想对于相关的项目展开经济评价，与风电项目的真实效益是更加接近的，另外用改进之后的灰色预测理论进行相应的风速预测，然后对其进行经济评价是根据每个bin段的风速根据年平均风速的变化幅度，同比例进行变化的，而实际的变化程度要进行进一步的验证具体的变化幅度，我们这个项目中为了计算出实际有效风速的降低幅度，所以根据历年的风速，在运用改进灰色预测理论对其展开有针对性的预测，然后再开展相应的经济评价，这样会更加接近于实际的运行经济效益。

参考文献：

[1]王承煦，张源.风力发电[M].北京：中国电力出版社，2007.

[2]李俊峰.中国风电发展报告[R].北京：中国环境科学出版社，2008.

[3]国家电力公司电力建设研究所.GB/T18709—2002风电场风能资源测量方法[S].北京：国家质量监督检验检疫总局，2002.

[4]中国水利水电建设工程咨询公司.GB/T18710—2002风电场风能资源评估方法[S].北京：国家质量监督检验检疫总局，2002.