哥早就說，“好的風電場是設計出來的！”
　　哥是誰不重要，重要的是這句話對你重要才是重要的，恰好你正在考慮投資開發風電場，那遠景能源的風電場設計師就要和你真心來分享風電場的設計之道了。 　　混排——微觀選址中的平衡之道
　　國人凡事都講究平衡，那么，在風電場微觀選址中是否也存在平衡之道呢？就目前國內風電場開發的區域趨勢看，風電場微觀選址中的平衡之道不但存在，而且是必須講究的。
　　道理就擺在這里：國內待開發風電場越來越趨于地形復雜的山地，山地風電場往往存在風況多變、風速跨度大、限制因素多等諸多挑戰，而微觀選址是解決這些挑戰惟一選擇，從技術性上說，就是通過平衡發電收益與地形地勢、土地性質、載荷等約束條件，達到整個風電場經濟性最優的目標。
　　但是，請你務必注意了，目前采用單一機型的布機方式，已很難實現風電場最大化能量利用和收益的設計訴求。于是，混排就成為在限制因素與項目收益之間達成最佳平衡的必經之路！
　　可以透露的是，遠景能源在風電場設計實踐中積累了豐富的混排方案，考慮到文章篇幅所限，僅向你供給兩種方案，一種是相同單機容量、不同適應風速機型的混排方案；另一種是不同輪轂高度機型的混排方案。
　　相同單機容量、不同適應風速機型的混排——專業點說，每個機型都有各自的最佳發電性能風速段，因此在風速跨度較大的風電場，在充分考慮施工、運維等因素的前提下，同單機容量、不同適應風速機型的混排方案可以發揮每個機位點的最大發電潛力。
　　以安徽某風電場為例，該風電場一期全部采用1.5MW、87米葉輪機型，二期采用1.5MW、87米和93米葉輪機型混排，2014年完整年的統計數據結果顯示，在風資源相近的情況下，二期比一期實際發電小時數高出100多小時（提升比例約7%）。看看兩種機型參數對比表，你會直觀地看到相同單機容量、不同適應風速機型的混排方案對提升風電場發電量的好處。 　　看看下面這幅機型發電性能對比圖，你就能看到兩種機型在k值為2的風頻下，理論發電小時數隨風速變化情況了。 　　再看看下面這幅各機位處不同機型方案發電小時對比圖，也許你就能對相同單機容量、不同適應風速機型的混排方案看個明明白白了。 　　不同輪轂高度機型的混排——必須提醒的是，在場區內存在明顯粗糙度和坡度變化的風電場，場址內可能會有較大的風剪切差異。此時，為了達到風電場收益的最大化，那么就要在風剪切高的測風塔代表范圍內采用高塔筒風機，在風剪切低的測風塔代表范圍內采用低塔筒風機，進行不同輪轂高度的機型混排。
　　在這一點上，遠景能源的風電場設計師提供一個真實的項目案例：某場址內兩個測風塔的風剪切指數差異達到0.1，看看1#測風塔和2#測風塔擬合風廓線對比圖吧！ 　　遠景能源的風電場設計師嘗試在兩個測風塔各自代表的區域，分別采用80米、90米塔筒與全場采用80米或90米塔筒方案進行對比發現，混排方案的資本金財務凈現值較全80米塔筒方案高出約2.02%，較全90米塔筒方案高出約0.22%。由此可見，在風剪切差異較大的風電場，混排方案能最大化發揮風電場的潛力。
　　機位優化——提升風電場的收益之道
　　好的問題是開啟機位優化的一把鑰匙，但有時候好問題可遇不可求，今天算你遇上了——遠景能源的風電場設計師在進行了大量的樣本的調研后，提出了兩個問題：
　　其一，風資源最優的方案一定是發電量最優的方案嗎？
　　其二，發電量最優的方案一定是經濟性最優的方案嗎？
　　看下文的實際案例分析，答案再清晰不過了，有問題有答案，也算完美了。不廢話，上案例！
　　在針對某150兆瓦容量風電場項目的分析中，遠景能源的設計師分別以風資源和發電量最優為目標進行機位優化，最終得到的方案對比如下： 　　從上表可以看出，方案一風資源更好，但發電量卻不如方案二。那么，究竟是什么原因造成的呢？通過分析發現，方案一首先是考慮風資源的優劣來確定機位，再根據機位處風況選擇適用機型，實際上這種方式是以風資源最優為目標進行的風機排布；而方案二則是以全場發電量最大作為優化目標，直接在優化過程中考慮了機型選擇對發電量的影響。
　　進一步分析兩種機型在各自適用風速段的發電性能，就會發現如下情況： 　　由上圖可知，對于風速在6.5m/s左右的兩個機位，6.6m/s的機位選用WTG-87/1.5機型的發電量反而比6.4m/s的機位選用WTG-93/1.5機型的發電量更低。在上面的案例中，方案一就會選擇6.6m/s的機位，導致最終發電量不如選擇6.4m/s機位的方案二。
　　通過更多機型分析，遠景能源風電場設計師發現這種現象在同系列不同適用風速的機型間普遍存在。從該案例可以看出，為了得到發電量最優的方案，應該將機型選擇加入機位優化迭代的過程中。
　　所以，第一個問題的答案是：風資源最優的方案不一定是發電量最優的方案。
　　再看第二個問題的答案。
　　通常情況下，在風電場設計初期就對風電場容量做出限制，由上述案例可知，在此約束下可以得到發電量最優的方案，但該方案一定就是經濟性最優的方案嗎？為此，遠景能源風電場設計師選擇了一個初定容量100兆瓦的風電場進行推演，得到了發電量最優的方案；然后嘗試不限制容量，分別以經濟性指標IRR（內部收益率）和NPV（凈現值）為目標進行優化風機排布，最后發現了一個驚人的結果，有圖有真相。 　　通過上圖可知，限定容量下得到的發電量最優方案，既不是IRR最優的方案，也不是NPV最優的方案。NPV大的方案往往初始投資較大，其對應的風電場規模也會更大，適合追求規模的業主；而IRR更注重單位投資的收益，適合對投資回報率有更高要求的業主。
　　你看，在風電場設計階段，除了以發電量最優為目標外，還可以選擇以IRR或NPV最優為目標進行優化，以供不同訴求的投資人靈活選擇。
　　所以，第二個問題的答案也來了：發電量最優的方案不一定是經濟性最優的方案。
　　好，謝謝你看到這兒。