2021年10月17日-20日，2021北京國際風能大會暨展覽會（CWP 2021）在北京新國展隆重召開。作為全球風電行業年度最大的盛會之一，這場由百余名演講嘉賓和數千名國內外參會代表共同參與的風能盛會，再次登陸北京。

　　

　　本屆大會以“碳中和——風電發展的新機遇”為主題，歷時四天，包括開幕式、主旨發言、高峰對話、創新劇場以及關于“國際成熟風電市場發展動態及投資機會”“國際新興風電市場發展動態及投資機會”“風電設備智能運維論壇”“碳達峰碳中和加速能源轉型”等不同主題的15個分論壇。能見App全程直播本次大會。

　　

　　在19日下午召開的風資源精細化評估論壇上，三一重能股份有限公司解決方案中心高級營銷技術經理顏靈偉發表了題為《大基地項目風資源評估不確定因素分析及相關案例》的主題演講。

　　

　　顏靈偉：各位專家大家下午好，我是來自三一重能股份有限公司顏靈偉。

　　

　　第一部分，老生常談聊一聊風資源評估過程中的不確定性因素，作為風資源工作者，大家每天都在和不確定性打交道，我們無論前期測風儀器誤差，還是風資源工程師拿到數據之后進行異常數據的剔除以及剛才幾位專家提到的數據插補，都是帶著不確定性，當我們處理完數據之后放到常用商業軟件里邊進行計算的時候，尾流模型，包括CFD計算的一個水平，或者垂直外推的分流模型，以及整機廠家比較關心的湍流模型，這些都會帶來計算模型上的不確定度，還有一點體現在平時常用的折檢上面，還有功率曲線的表現，以及風電場設計好了之后場內的電氣損耗，包括我們的環境影響以及上網點網限電等等，前幾年因為限電三北停滯了好多年，這些都是影響不確定性的相關因素。

　　

　　在2019年之后，因為我們三北地區消納得到了非常好的改善，所以基地項目逐漸成為了我們風資源開發的一個主要的方式，當然很多年前就是基地項目，從2019年到2020年到現在又回歸到三北大基地的評估，但是大基地場區面積比較大，機位排布比較多，所以出現到不確定誤差的時候帶來損失也是比較大的。

　　

　　現在的開發有個特點，每天都在趕著跑，我們政府催的時間節點很緊，為我們前期測風工作時間就壓縮的比較短。所以這個時候研究基地項目的不確定性一個分析，是尤其更為重要的，下面結合一些具體案例進行分析，在結合案例之前我還是想和各位專家匯報一下三一做的數據插補和長期訂正的結果，相比運達的工作，我們工作量，工作深度淺了一些，我們搜集到了三北地區25座測風時間超過3年以上的數據插補和長期訂正實驗，如果使用半年以上的，6個月以上數據進行數據插補，25座偏差率2.9%左右，這是風速便差率，在切變和湍流差別比較小了，對于切變和湍流關系到風機載荷的計算，半年以上的數據是可以接受的，從風速影響發電量程度來講，半年以上的數據，發電量差100到200個小時，我們認為也是可以參考個的。

　　

　　在長期訂正方面我們使用了9種長期訂正的方法，然后通過結果來看，因為剛才陳工也講到了，分批分布K值直接影響到發電量結果，從算法對比結果來看，其中比值法，它沒有改變分批分布的形狀，K值的變化比較小，或者說基本上沒有變化，得到的整體偏差來說比較小的，另外我們做長期訂正過程當中，發現了相關性比較差的項目，如果我們訂正之后的結果，還不如直接用完整年的結果得到偏差更小，所以我們得到另一個結論，如果它的相關性比較差的時候，直接用完整性數據算的結果更靠譜一些。

　　

　　下面是關于風數據不確定性的一個案例，這個項目是新疆高風速項目，在投標階段只有位于風場的西北角一座測風塔，也是整個場區最高點，1號測風塔，平均風速8米39，當然經過插補之后的數據，從推到機位點，風速大概7米到8米之間，其中超過8米每秒風速只有兩個機位，大部分廠家選用了面積比較大的三類機型，也有少部分廠家選了風速比較高幾個點位選用了二類機型。但是到了項目實際現場微觀選址階段，這時候1號測風塔已經用了9個月數據，又獲得了2號測風塔的數據，這個時候1號測風塔插補得到9.5的風速，我們認為這個場區風速變化太大了，這兩個測風塔也不足以代表整個場區，覺得影響我們前期的選形，我們也購買到了兩個附近氣象站數據，進行了一個長期風速研究，兩個氣象站數據大概有30年的長期觀測，應該是28年長期數據觀測，通過氣象站及時分布來推算氣象站最大風速，進而我們參考氣象站數據和測風塔實測數據推算出了每個機位點的風速，50年遇的最大風速，36個機位小于40米每秒的，最大的達到44.8%，它在微觀選址階段我們又把它換成了一類的機型。

　　

　　下一個是風資源評估遇到更常見的情況，就是因為計算模型不確定性導致發電量高估或者低估，這個案例是高估，甘肅的丘陵項目，當時只有3座測風塔，其他的都在測風塔超過3km，很多機位都是在可以看到的范圍之外的。這是我在后期在場內業主又重新補立了7座測風塔，一共10座測風塔結果，從3塔結果和10塔結果來看，小時數相差200個多個小時以上，資金內部收益率6.58%降低到了4.78%，對于這個項目造成了顛覆性投資決策影響。

　　

　　還是計算模型的不確定性，這是我們經常現在很多人都在研究的尾流低估情況，載荷也會進行低估，對于尾流的影響有兩個方面，一個方面針對我們單機尾流，常規用的pack模型線性等距模型，我們有一些比較更貼近于實際的模型，當然增加了計算量，另外就是新版WT借用了氣象學的原理，出現了一些新的模型，當然我們三一重能這去年也結合項目對原有的尾流疊加模型進行了考慮范圍上的優化改進，推出了三一只有的解決大基地項目的尾流模型，這是對內蒙某投產項目的后評估結果，后評估結果也有很多不確定性，從數據結果上來看，考慮大規模風機疊加的結果誤差大概在1%左右，常規模型誤差是在4到5%左右。

　　

　　前面說的都是資源評估過程中的不確定性，最后分享一下風資源工程師也是經常做的工作，微觀選址工作帶來的不確定性，還是從具體案例出發，這是蒙東大基地項目，規劃總裝機量100萬KW，一共排布了367個機位，它的輪轂高度風速6.8%，選用三類機型是沒有問題的，但是我們評估的時候發現有一些機位布置了不是很合理，我們組織了風資源專業人員對現場進行了因素排查，從排查結果來看，場區A限制因素比較多的，經過初步的核查由原來70個機位受到影響比較大，不能繼續使用，場區B，有一些林地、農田，還有牧民獨立房屋這些情況導致40個機位不能應用。所以排查下來對整個區域進行了重新布機，最后總數A場區是150個，B場區119個，總共269個，所以結合我們項目容量再結合現在機位限制，最后必須要使用4.2兆瓦以上的機型才能滿足項目總裝機容量需求，項目最終也是由包括三一重能4家單位進行了組機提供，包括4.5兆瓦機型，4.8兆瓦機型以及5.0兆瓦機型。

　　

　　針對我以上一個分享總結和建議。首先測風時長不夠，和測風塔代表性不足，代表計算模型和風數據不確定性，導致評估過高或者過低，評估過高使得業主投資決策不了樂觀，過低的時候過于悲觀，我們現在資源越來越少，還是要盡量去多做一些項目，又有3060這個目標在后邊推動著，所以導致悲觀也不好，導致我們廠家選型過于激進，導致安全性出現問題，也不是很好的結果。

　　

　　第二點，傳統的常規尾流模型不再適用打擊敵項目多機位尾流疊加效應，我們業內有很多機構在做，但是好像關于湍流這沒有過多研究，我也是提一下，這塊應該有更多研究。

　　

　　第三，相比南方山地項目，三北地區項目沒有那么多限制因素，但是從實際項目來看，它們同樣有很多選址的限制因素，對于現場微觀選址也是比較重要的。

　　

　　最后提幾點建議。第一，很多年都在提的，要重視測風選址和微觀選址工作，說是這么說。我們有很多業主受于壓力，不得不把工作壓縮。第二，關于大基地項目限制性因素排查問題。第三，也是行業和風資源專委會現在正在做的事情，通過風資源的精細化評估，包括前面專家講到的WRF降尺度方法，以及CFD方法，以及尾流模型改進方法，來把風資源不確定性降到最低化，來為我們投資決策做參考。

　　

　　（根據速記整理，未經本人審核）