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基于量维波动的风光年内日尺度互补特性分析

2023-02-22杨紫薇王现勋何明皇姚华明

水电与新能源 2023年1期
关键词:风能风光波动

杨紫薇,王现勋,段 凯,何明皇,姚华明,3,4

(1. 长江大学资源与环境学院 油气地球化学与环境湖北省重点实验室,湖北 武汉 430100;2. 中山大学土木工程学院,广东 广州 510275; 3. 中国长江电力股份有限公司,湖北 宜昌 443000;4.智慧长江与水电科学湖北省重点实验室,湖北 宜昌 443000)

高效开发利用风、光等清洁可再生能源能为双碳愿景目标的实现提供绿色动力和长效支持[1]。利用风、光资源的互补特性,可减缓风、光电随机波动出力对电力系统的冲击,降低弃风、弃光率,进而提高资源利用率。

风、光资源的互补性通常表现为日内昼夜互补和年内季节互补[2]。近年来诸多学就此开展研究并取得了一些进展。Yi Liu等[3]指出在小时时间尺度下,中国北方和东部沿海的风光互补性较好。Lanjing Xu等[4]研究表明我国风光互补空间分布由强到弱分为四类依次为:西北地区;北部、西部及部分海岸地区;东部、西南部及西北地区;中部及中南地区。刘振宇等[5]指出山西省11个市可以实现月尺度下的风光互补。常见的互补刻画方法有相关系数法和波动互补法,Yanmei Zhu等[6]用Person相关性分析研究风电、光电、水电的互补性。Hengxu Zhang等[7]利用爬坡率来刻画波动,并提出风光协同系数。已知波动既体现在纵向数量的变化(量维波动),又体现在横向形状的变化(形维波动)[8],现有的研究大多从纵向数量的变化入手刻画波动值,且多使用标准差。经调研,电力系统备用容量安排和日前发电计划制定多取决于风、光电出力的日均值,尤其是在我国风、光电占比最高的西北地区,而目前风光互补研究大多聚焦于小时、月等时间尺度。因此,亟需深入探究日时间尺度下风光资源的波动互补特性。

鉴于此,本文针对风、光资源年内日尺度互补特性进行研究。基于常见的刻画量维波动的指标——标准差(Standard Deviation,简称SD)提出互补率(Complementarity Rate,简称CR),采用1961~2016年全国范围内风速和太阳辐射日时间序列数据,从多种时空角度分析风、光资源年内日尺度波动互补的演变特征,以期对风光互补特性有新的认识,为新能源的开发利用提供参考依据。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象与基础数据

本文采用中国气象局提供的资料,对全国风光资源互补特性展开研究。风速和日照时数具体数据来自“中国地面气候日数据集(V3.0)”。该数据集包含1961~2016年726个地面气象站的10 m高度风速资料和日照时数逐日资料,风速、日照时数记录的间隔为1 d。

由于我国没有广泛测量辐射通量,本研究使用日照时数的数据来计算太阳辐射量[9]:

(1)

式中:Rs为太阳辐射量,W/m2;S为日照时数,h;n为1 d中最大可能日照时数,h;Ra为每日的地外辐射,MJ·m-2·d-1;as为经验系数,取值范围[0.12,0.29],本文参考文献[10]取0.25;bs为取值范围[0.45,0.73],本文参考文献[11]取0.50。

鉴于风速和太阳辐射的量纲不同,先将风速转换为风能密度。风能密度(W)是评价风能潜力大小的重要指标,是气流垂直通过单位面积的风能,其计算公式为[12]

(2)

(3)

式中:W为风能密度,W/m2;v为日均风速,m/s;ρ为空气密度,kg/m3;t为气温,℃;P为气压,mm;e为绝对湿度,mm。

1.2 研究方法

本文提出互补率CR以定量刻画两个时间序列的波动互补特性。首先计算时间序列A和B各自的波动值(即互补前的波动值),再计算两个序列加和后的波动值(即互补后的波动值),互补前、后的波动值差值(即波动互补值)与互补前两个时间序列的波动值之和的比值,计为两个时间序列的互补率。

1.2.1 单类资源波动值

风能、光能波动的计算过程为:将单类资源时间序列计为{xi,yi},其中xi为时间值,yi为单类资源,i为时段编号,i=1,2,…,N,N为时间序列时段总数,代入算式(4)中即可得到对应的波动值。

(4)

式中:SD为标准差,其量纲与yi相同,其数值越大,表示时间序列的波动性越大,反之亦然。时间序列A的波动值计为SD(A)。

1.2.2 风光资源互补率

如前所述,风光互补率CR为波动互补值与互补前波动值之和的比值,如式(5)所示。

(5)

式中:TSW为风能密度时间序列;TSRs为太阳辐射量时间序列;TSWRs为风能密度和太阳辐射量加和后时间序列(注:二者量纲均为W/m2,可直接相加)。时间序列A和时间序列B的互补率计为CR(A,B)。

2 结果与分析

2.1 风光波动互补多年平均特征

图1为风能密度与太阳辐射量时间序列波动值多年平均结果的空间分布图。由图1可知,风能密度的波动整体上呈现北高南低,全国范围波动平均值约为43.61 W/m2,其中新疆东部、内蒙古北部和东北三省波动值较大。太阳辐射量的波动整体上呈现中东部大于西部的特征,全国范围波动平均值约为78.37 W/m2,其中新疆北部、长江中下游流域波动值较大。风能密度波动北高南低和太阳辐射量波动南高北低的整体趋势现象说明了两类资源在空间上具备一定的互补条件。

图2为风光互补率多年平均值的空间分布图。由图2可知,风光互补率较高的地区集中在内蒙古自治区、东北三省、华北地区、西北地区的北部和中部,以及沿海地区;全国范围互补率平均值约为0.181,最高值出现在广西壮族自治区北海市(0.373),最低值出现在云南省西双版纳傣族自治州(0.015)。该结果与文献[4]关于北方和沿海地区风光互补的论述较为一致。中国地形类型复杂多样,地形地势是影响风、光的重要因子。从地形地势的角度来看,四川盆地、云贵川高原地区的风光互补率显著较低。该结果与文献[5]从秩相关的角度研究中国风光互补的结论较为一致。受地形影响,四川盆地夏季盛行下沉气流风力小,冬季形成逆温层;受盆地屏障作用,平均风速小且长期处于稳定层中,冬季从高原南下的冷干空气与盆地内的暖湿空气相遇形成多云多雾天气,太阳能资源匮乏,可能一定程度上影响了风光互补效果。

图2 风光互补率多年平均值空间分布特征图

依据资源特性,全国的风能、太阳能进行了三级区划(朱瑞兆)[13]。位于第一阶梯青藏高原风光互补效果相对较好,互补率最高达0.251。内蒙古位于第二阶梯,属于区划中的风能、太阳能均丰富的地区,风光互补率达到0.198~0.332左右。夏半年太阳辐射丰富,受热低压控制,风速小;冬半年太阳辐射匮乏,西伯利亚高压强势,风速大,该区域两种能源丰富和匮乏的时间呈现明显的互补特征,是互补性利用潜力较强的区域。山东省、江苏省等区域位于第三阶梯,属于区划中太阳能可利用、风能丰富区,互补率最高达到0.407,为风光互补发电提供了有利条件。

2.2 不同时期风光波动互补特征

鉴于已有研究指出以1990年为拐点中国地面太阳辐射近50年来呈现先减后增的趋势[14];风速整体呈现减小趋势,90年后风速的下降速率变小。因此,以1990年为界分析研究时间范围内前后两个时期的风光互补效果,如图3所示。对比可知,1961~1990年间风光互补率的空间分布与1961~2016年间的空间分布特征整体差异相对较小,均呈现西南小、北方大的现象;然而在互补率数值方面有明显差异,1991~2016年间风光互补率(平均值0.002)明显小于1961~1990年间的互补率(平均值0.204)。从局部来看,新疆北部、内蒙古自治区、东北三省和西北地区中部,这些区域互补效果下降更明显。

考虑时间研究跨度较大,选取本研究基础数据的时间范围的首、末年份(1961年、2016年)和前述拐点年份(1990年),进一步分析风光互补率的分布特征。

从图4可以明显看出三个年份的年互补率有明显的差异。由1961年全国风光互补率空间分布来看(图4a),华北地区、华东地区、华中地区局部、沿海地区和西北地区的风光互补效果较好。1990年的分布(图4b)与1961年相比华东地区和新疆部分区域风光互补率下降。2016年的分布(图4c)与1990年相比内蒙古区域、华北地区、华东地区风光互补率明显下降。三个年份之间,西北地区西部和华东地区的变化较明显,例如浙江省湖州市的互补率呈现先升后降,1961、1990、2016年互补率分别为0.273、0.315、0.003;西南地区仍然没有明显的差异。

图4 不同年份风光互补率空间分布图

1990年后气候变暖速率增加,城市化进入快速发展时期,气温、人类活动等因子都在不同程度上影响着风光资源的波动变化。整体来看,在本文研究时间范围内,中国1961~2016年中国风光互补率呈整体下降的趋势。

2.3 部分地区风光波动互补特征

为更具体地从时间的角度分析风光互补的变化情况,这里选取部分互补率较高且具有空间差异的站点开展相关研究。选取的6个沿海、内陆站点的具体地理坐标如表1所示,下文分析其时间变化特征。

表1 各站点的地理位置

图5是前述站点各年的互补率折线图,可以从图5中看出沿海、内陆的年际变化差异。由图5可知,山东省、江苏省、上海市等地呈明显的下降趋势;新疆维吾尔族自治区、甘肃省、内蒙古自治区等地变化趋势不明显。

风、光资源属于自然资源,气候变化与能源利用之间有显著联系。沿海地区受季风影响气候敏感性较强,内陆地区气候敏感性较弱,一定程度上解释了图5所示现象。以上海为例,由于我国夏季风自1850年来经历了强-弱-强-弱四个阶段的变化,在海陆气压差和季风的影响下,其风能密度波动变化较大。随着极端暖事件增多,热持续指数明显偏高,太阳辐射波动变化显著,其风光互补率不稳定。位于内陆的新疆阿勒泰地区距海遥远,有较稳定的盛行风向,北部为阿尔泰山,南部为天山山脉,冬春季节阻隔了冷空气南下,盆地成为了冷空气的天然通道,风光资源稳定,风光互补率变化幅度小。

图5 沿海内陆互补率年际变化折线图

3 结 语

本文从空间和时间角度,研究了中国56年间风能、光能互补的多年平均分布特征、不同时期分布特征、部分地区变化特征,得到以下结论:

1)中国东北地区、华北地区、华东地区、西北地区中部、南部沿海地区年内日尺度下的风光互补率较高,四川盆地、云贵高原、横断山区等地形区的互补性相对最弱;

2)以1990年为界,1990年前后的风光互补空间分布整体特征差异相对较小,东北三省、内蒙古自治区、新疆北部呈现显著下降趋势;1961年至2016年间整体呈现下降的趋势;

3)沿海、内陆地区差异分析表明,位于山东、江苏、上海等地区的站点呈明显的下降趋势,位于新疆、甘肃、内蒙古等地区的站点变化趋势不明显。

本研究为风能、光能的互补开发利用提供了参考。在未来研究中,将分析季节、小时等不同尺度下的风光互补性,进而研究风、光、水联合发电的互补特性。

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