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明陽智能朱雨露:沙戈荒大基地項目的尾流和氣候折減研究

2023-10-18 來源:能見APP 瀏覽數(shù):768

10月17日上午,明陽智能朱雨露在“風(fēng)資源技術(shù)論壇上”發(fā)表了題目為《沙戈荒大基地項目的尾流和氣候折減研究》的主旨發(fā)言。

2023年10月16日-20日,2023北京國際風(fēng)能大會暨展覽會(CWP2023)在北京如約召開。作為全球風(fēng)電行業(yè)年度最大的盛會之一,這場由百余名演講嘉賓和數(shù)千名國內(nèi)外參會代表共同參與的風(fēng)能盛會,再次登陸北京,聚焦中國能源革命的未來。

本屆大會以“構(gòu)筑全球穩(wěn)定供應(yīng)鏈 共建能源轉(zhuǎn)型新未來”為主題,將歷時四天,包括開幕式、主旨發(fā)言、高峰對話、創(chuàng)新劇場以及關(guān)于“全球風(fēng)電產(chǎn)業(yè)布局及供應(yīng)鏈安全”“雙碳時代下的風(fēng)電技術(shù)發(fā)展前景”“國際風(fēng)電市場發(fā)展動態(tài)及投資機會”“風(fēng)電機組可靠性論壇”等不同主題的21個分論壇。能見App全程直播本次大會。

10月17日上午,明陽智能朱雨露在“風(fēng)資源技術(shù)論壇上”發(fā)表了題目為《沙戈荒大基地項目的尾流和氣候折減研究》的主旨發(fā)言。

以下為演講全文:

各位大家早上好,我今天給大家?guī)淼姆窒硎恰渡掣昊拇蠡仨椖康奈擦骱蜌夂蛘蹨p研究》,從四個方面進行闡述:沙戈荒項目分布及資源特點、低溫折減分析、沙塵折減分析、改進尾流模型分析。

沙戈荒項目分布及資源特點,2021年11月份國家能源局和發(fā)改委發(fā)布第一批風(fēng)光電大項目,今年4月份已經(jīng)在組織第三批風(fēng)光大基地項目的統(tǒng)籌工作。第一批規(guī)劃容量在97.05MW,沙戈荒在42.85MW,基本上占一半。第二批規(guī)劃容量165MW,全部為沙戈荒項目,風(fēng)電占比大概是30%-40%。現(xiàn)在我國的沙戈荒存在八大沙漠和四大沙地,主要分布在新疆、內(nèi)蒙、青海、甘肅。

黃色位置(PPT)是各沙漠的分布范圍,藍色代表第一批大基地的位置,綠色位置代表第二批大基地的位置,紅色代表第三批大基地的位置。可以看到三批大基地的位置,基本上八大沙漠、四大基地都有涉及,主要是分布在沙漠邊緣,內(nèi)陸項目比較少。

我們收集到沙漠和沙地周邊100公里已經(jīng)建設(shè)的清單放在上面做參考,我們觀察這些項目發(fā)現(xiàn)基本上深入沙漠最深的在25公里,沙地最深的是40公里,沙漠內(nèi)部的資料是沒有的,僅僅通過沙漠周邊的項目進行正向反饋。

這個是根據(jù)以上收集到的數(shù)據(jù),統(tǒng)計八大沙漠風(fēng)資源的基本特征,整體上來看八大沙漠以高原為主。通過分析八大沙漠風(fēng)資源的分布特征,我們推進的機型是30C和20C以上,具體的選擇要根據(jù)每一個沙漠的指數(shù)選擇適合的型號。

我們統(tǒng)計每一個沙漠通過周邊的科研極端高溫和低溫的情況,八大沙漠基本上涉及到高溫和低溫。

關(guān)于沙塵的情況,參考中國天氣網(wǎng)統(tǒng)計的1991年-2020年的情況,我國沙塵暴主要是影響北方地區(qū)和新疆盆地和內(nèi)蒙。年沙塵暴在10天,部分區(qū)域超過20天,沙塵暴影響的省份包括新疆、青海、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙、陜西、山西。

在沙漠特有的天氣氣候,有高溫、低溫和沙塵。通過在沙地周邊的項目,綜合篩選了一個項目案例,這個項目位于西蒙,整體的海拔在1120米,采用的機型是3.2MW-4.0MW,有于低溫折減的分析。  

根據(jù)項目案例分析一下低溫的情況,我們選擇2整年季度的運行時間,統(tǒng)計6個低溫時間段,平均可利用率等指標(biāo)進行分析,選擇12個超低溫時間段的損失分析。同步,如果處于同機狀態(tài),它的放量損失分析。一般機組的運行環(huán)境溫度是-30到40度之間,低于30度是要停機的,它的放電損失到底是多少?我們對這個項目做了一些技改,低溫運行達到-35攝氏度,負30-35也是在運行的,在這種狀態(tài)情況下放量損失到底是多少?

下面看統(tǒng)計的數(shù)據(jù)情況,整體的數(shù)據(jù)統(tǒng)計在-30到-20,統(tǒng)計6個時間段的基本情況,最右邊是超低溫全年放量損失的情況,我們求出來每一段的比例,在限功率運行的狀態(tài)下有實發(fā)電量,通過相對應(yīng)溫度實際運行的工藝曲線算出應(yīng)發(fā)電量,那么我們就會求出損失電量。

機組在位于-30到-20區(qū)間量是有提升的,機組平均量下降0.1%,超低溫的狀態(tài)下放量損失在1.16%。如果說這個機組處在停機占比在2.08%,這里的低溫折減告訴大家,我們公司在評估項目中對低溫風(fēng)評計算時容易被忽略。如果機組設(shè)計的溫度在-30度以下,基本上都是停機狀態(tài)不發(fā)電,這一部分折減是低溫損失的折減。

沙塵折減的分析,原則選擇沙塵暴2022年一整年,統(tǒng)計沙塵前、沙塵后的故障量進行對比分析,同步分析深沉后實發(fā)電量、應(yīng)發(fā)電量,進一步得出沙塵折減。默認沙塵前期做成的問題,全部是因為沙塵造成的。來看一下數(shù)據(jù)的統(tǒng)計情況,統(tǒng)計將近5段的變化情況。它的計算方式和低溫折減方式相同,在低溫情況下,因為沙塵天氣造成的問題有實發(fā)電量,故障期間造成的因素通過曲線可以求出應(yīng)發(fā)電量。

下面我們看結(jié)果,沙塵前、沙塵后、沙塵期間,基本上都在沙塵期間表現(xiàn)出的是大風(fēng)狀態(tài),基本的表現(xiàn)是交叉的。沙塵的大風(fēng)情況下,可以造成可利用率降低。沙塵期間也統(tǒng)計比例,沙塵期間、沙塵后造成的損失是4.7%,全年是0.3%的水平。

尾流模型,現(xiàn)在比較常用的兩個模型,我談一下個人見解。改進型的perk模型風(fēng)速取自對周邊所有風(fēng)機最小的系數(shù),同時也是尾流影響最大的值。從公式上來看,目標(biāo)風(fēng)機受綜合的影響,現(xiàn)在只是取最小的值,尾流損失影響最大的結(jié)果。從公式來看,已經(jīng)低估場群的影響。大尾流模型,周圍所有的風(fēng)機可以默認為做粗糙度處理,大尾流模型計算出來的損失和改進型的大于10%,甚至更多。比較典型的是大型風(fēng)電場在10%左右,相應(yīng)的優(yōu)點和缺點不再贅述。

制度盤模型基本上不太實用,還有其他的經(jīng)驗?zāi)P筒辉儋樖觯勔幌旅麝枌erk的理解,它選擇的系數(shù)是選擇影響最大的參數(shù),既然這個風(fēng)機受所有風(fēng)機綜合影響的結(jié)果,那么如何表現(xiàn)出來?初步對perk做了調(diào)整。但是這種調(diào)整的合理性,還要經(jīng)過項目實證的驗證。一個是風(fēng)速降低系數(shù),每一臺風(fēng)機對目標(biāo)風(fēng)機的影響,都采用沉積的形式做表現(xiàn)。

我去做這個事情,算出來一個理論電量,通過各種折減最后得出來范圍的綜合折減系數(shù)。如果以成機的形式體現(xiàn)綜合影響的結(jié)果,是否有效的?

調(diào)整的方案二,選擇對應(yīng)的CT,保證中高段的準確性。整個分析方法為了控制變量,僅僅分析風(fēng)速。為了更好的做尾流影響,我們選擇標(biāo)準風(fēng)機,分析的工況采用16個區(qū),分析各個機位的風(fēng)速衰減值,最終分析的參數(shù)通過各機位的損失和全場平均損失進行結(jié)論的說明。

這個項目選用一個案例,也是后評估的項目,位于吉林省某風(fēng)電場,地形屬于平坦,周邊的風(fēng)機用的1.5MW。之所以選擇平坦風(fēng)機,保證尾流風(fēng)速是一致的,這樣誤差更小。

這是改進尾流模型的計算結(jié)果,右下角風(fēng)速降低系數(shù)代表的是serd數(shù)據(jù),整體三個尾流模型去做仿真,控制在0度區(qū),來風(fēng)控制在5米/s,可以看到模型計算出來的展示。通過圖形可以看到,perk和新尾流模型與實際運行數(shù)據(jù)是接近的,但是perk在風(fēng)速衰減系數(shù)上顏色更淡,意味著風(fēng)阻更大一些。

新尾流模型以成機的形式展現(xiàn),它與各個衰減是接近的,只有個別的機位點與實際運行有差別。大尾流模型算出來都是逐步增加的,整體還是有差別。我們控制在0度區(qū),perk模型處于低估的狀態(tài),新尾流模型更加符合,大尾流模型處于相對高的狀態(tài)。

同樣是來風(fēng)控制在10米/s的情況下,仍然與數(shù)據(jù)進行對比,與北部的點算系數(shù)。這種情況下,仍然是新尾流模型,通過沉積的公式算出來結(jié)果與實際相近。在10米風(fēng)速段,基本上還是低估了尾流的影響,大尾流模型和實際運行還是有一定差別的。

這張圖控制在0度,三種模型計算出來的公式,已經(jīng)全部處于低估的狀態(tài)。統(tǒng)計各個區(qū)的風(fēng)速損失情況,整體平均損失的情況,對比三種模型風(fēng)速降低系數(shù)和實際系數(shù)的對比。通過以上的數(shù)據(jù)展示,perk模型普遍低估實際的影響。

第二個是修復(fù)后的全場損失與實際更加符合,這只是對perk模型做的嘗試,它的合理性還需要通過更多項目的實際案例進行研究,謝謝大家。

(根據(jù)演講速記整理,未經(jīng)演講人審核)


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