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河南省风电发展现状研究

2024-01-10王旭荣牛哲荟陈宁磊宋艳苹胡明江范晓伟

河南城建学院学报 2023年6期
关键词:装机容量风能风电场

王旭荣,周 岩,牛哲荟,陈宁磊,宋艳苹,胡明江,范晓伟

(河南城建学院能源与建筑环境工程学院,河南 平顶山 467036)

河南作为我国中东部地区电力能源消费的重要区域,不仅拥有大量的矿物开采冶炼企业、制造加工企业、商业中心等用电量达数万千瓦级的企业用户,还面临着新型城镇化和新农村建设中快速增长的居民用电需求。然而,目前河南省的能源供给仍以煤炭为主,存在化石能源消耗占比大、用能成本高、能源浪费严重等问题。2017年印发的《河南省“十三五”能源发展规划》指出,到2020年全省非化石能源消费比达到7%以上。2023年印发的《河南省新能源和可再生能源发展“十四五”规划》指出,到2025年,可再生能源发电装机容量达到5 500万kW 以上,占全省发电总装机容量的40%左右,以沿黄浅山丘陵和中东部平原地区为重点,加快建设4个高质量的百万千瓦风电基地。

巴志刚[1]对河南省的风能密度进行了估算,统计了近40个站点的风资源观测数据,并分析了地形对风能资源的影响程度。卢明华等[2]调研了河南省重点地区的风能资源,按照风能密度进行了分类。张红卫等[3]根据河南省1971—2000年的风速气象资料,对河南省的风能资源时空分布进行了分析,得出了河南省风速较大区域主要集中在豫北、豫中、豫东的平原地带的结论。张帅领等[4]研究了河南省平原与山地风资源及发电差异性,对平原风电和山地风电进行了对比分析,总结了平原风电的优劣势。刘驰等[5]分析了河南省风电建设对环境产生的影响并提出了一系列防治措施。李艳等[6]在研究中国陆域近地层风能资源的下垫面人为改变的影响时,指出城市化的不断推进对下垫面的变化有一定影响。帕尔哈提·波拉提[7]基于典型平原风电场的风能资源特征,研究了风电机组的选型与布置区域。史磊[8]对平原和山地风电场的宏、微观选址问题进行了综合分析和研究。胡伟成[9]针对山地风能资源评估及风电场微观选址,提出了一种耦合气象资料的精细化计算流体动力学模型。

学者对河南省风能资源和风力发电开发的分析存在时效性差、数据不完全、分析不系统等问题。“十四五”期间是河南省实现碳达峰刚性目标的关键期,风力发电装机容量将大幅提升,调研河南省风能资源分布特征及风电开发利用,有助于合理评估河南省风资源的赋存状况。

1 河南省风资源分布情况

河南省处于我国中东部,东经110°21′~116°39′,北纬31°23′~36°22′,东西长580 km,南北宽550 km,总面积16万km2。河南省由太行山、伏牛山、大别山-桐柏山环绕,整体地势西高东低,地形以平原为主。河南省山地、平原、丘陵分别占总面积的26%、56%和18%。地理位置和地形地貌决定了河南省风能资源分布的特点。根据河南省1981—2010年各观测站点的风速数据资料,制作了河南省全域10 m高度处的累年平均风速热力图(见图1)。

图1 河南省10 m高度处的累年平均风速分布

由图1可知,河南省风速分布具有很强的空间特征。风能资源较好的地区出现在豫西的三门峡地区、豫南的信阳地区及豫东北、豫中、豫东地区;风能资源较差的地区出现在豫西南的伏牛山脉以及桐柏山脉、鹤壁和濮阳以西的太行山-王屋山地区。累年平均风速最大值出现在嵩山观测站,高达4.92 m/s。累年平均风速为2.0~3.0 m/s的观测站分布在黄淮海平原,如许昌站、开封站、兰考站。黄淮海平原风速分布稳定,适合建设大规模的低速风电场。累年平均风速为1.5~2.0 m/s的观测站多出现在山区向平原过渡地带,如禹州站、汝州站。这些地区受地形影响,存在“狭管效应”。狭窄区域的气流流速会突然加快,有较大的利用价值[10]。此外,河南省风速随季节变化的特征明显,呈现出1~3月风速递增至全年最大值、4~8月递减至全年最小值、9~12月再次递增的趋势。

风功率密度计算公式为

式中:Vn、V1分别为Zn、Z1高度处的风速(m/s);α为幂指数,本文选取0.16;p为风功率密度(W/m2);ρ为空气密度(kg/m3),本文取ρ=1.225e-0.0001Z。

根据目前主流风机轮毂高度,通过式(1)、式(2),计算得到河南省70 m高度处的累年平均风能密度分布图(见图2)。

图2 河南省70 m高度处的累年平均风能密度分布

由图2可知,河南省70 m高度处的累年平均风能密度变化范围为1~55 W/m2。风能密度以三门峡的豫西黄土丘陵区、兰考地区、环信阳边界地区为最好。豫西南伏牛山脉、豫北王屋山脉的风能密度分布最差,不适合开发风电场。豫东北的风能密度分布最为稳定,在整个区域内风能密度几乎无变化。总体来看,河南省风能资源较为匮乏,但得益于大平原地形,风能密度分布稳定,加上便捷的运输条件,适合开发大规模的低风速风电场。山区多为各种山脉汇交的区域,各种隘口多,“狭管效应”明显,适合开发各种山区风电场。

2 河南省风电规模及分布

2013—2022年河南省并网风电累计装机容量及增速如图3所示。河南省风力发电建设起步较晚。自2008年位于三门峡的17台1.5 MW风电机组成功并网发电开始,至2022年底,河南省风电装机容量达1 903万kW,占全省装机容量的15.93%,位列全国第8位。随着环保意识增强、政府政策导向、技术不断成熟、成本降低,风力发电在河南省呈现快速发展的趋势,尤其是“十三五”期间,风力发电量得到了较大幅度的提升,年均增长达66.1%,其中2018年、2019年河南省连续两年风电新增并网规模全国第一。此外,河南省平原地区大部分属于低风速风区,低风速可开发容量位列全国第一,这是河南省低风速风电市场爆发的另一原因。

图3 2013—2022年河南省累计并网风电装机容量及增速

河南省共计332座风电场,总装机容量为8 628.8 MW。将各风电场信息按照不同建设时期分别进行展示(见图4),图中每个气泡代表一个风电场,气泡越大代表装机容量越大。

由图4可知,在“十一五”期间,风电场建设项目分布在平顶山叶县、三门峡、信阳等风能资源较好的地区,此时河南省风力发电处于试点开发,风力发电机装机规模仅273 MW。“十二五”期间,河南省重点在三门峡、南阳、信阳、驻马店、平顶山等地区建设了分散式风电示范项目,以中型风电场为主,尚未建立大型风电场。此时风电场在三门峡所在的豫西黄土丘陵区较为集中,与风能密度的分布有较好的重叠。其次,沿着伏牛山脉形成了洛阳、嵩山、平顶山、南阳的风机带。这些地区属于平原-丘陵的过渡地带,易产生“狭管效应”。另外,濮阳、鹤壁等地区,出现了一定规模的风电场。这些地区处于各种季风的重要风口,风资源与季节的关联性较强,但风资源总体上稳定。“十三五”期间,河南省鼓励符合条件的区域建设大型风电基地,重点推进在三门峡、南阳、信阳、驻马店、平顶山、洛阳等地区建设风电项目,风电装机容量出现跨越式发展。河南省首次建设了大型风电场,如华润新能源唐河九龙250 MW 风电项目、华润新能源内黄县润丰400 MW 风电项目及华润濮阳500 MW 风电项目。这些大型风电场选址集中在拥有较好风资源条件的濮阳地区,其作为河南省的优质平原地区,在运输条件、施工建设难易度、经济效益等方面都是投资建设的首选。风资源一般的豫中和豫东平原地区也得到了风电开发,并出现了一批分散式风电场。“十四五”期间,河南省重点建设了低风速和分布式风力发电项目,列入计划的风电场总装机容量达到了8 629 MW,单个风电场容量多在10 MW 以下。

河南省70 m高度处的风能密度与各时期风电场分布情况如图5所示。风电场建设位置、容量与风能密度大小吻合度较高,在风能密度高的地区,拥有大量的风电场。此外,风能密度较高的开封、新乡、信阳南部等地,风电场的数量和容量较少,有进一步开发利用的空间。

图5 河南省70 m高度处的风能密度与各时期风电场分布

3 河南省风电运行情况

2013—2022年河南省风电发电量及增速变化趋势如图6所示。由图6可知,河南省风电发电量由2013年的约7亿kW·h迅速提高至2022年的约382亿kW·h,占全省发电量的11.5%。其中“十三五”期间,河南省风电装机规模出现了井喷式发展现象,风电发电量激增,年均增速在50%以上,2021年风电发电量增速达到了140%。

图6 2013—2022年河南省风电发电量及增速

2012—2022年河南省与全国风电机组平均利用小时数的变化情况如图7所示。全年利用小时数为对每日发电量与当日装机容量的商进行全年求和。由图7可知,2013年河南省风电年利用小时数为11年中最高,达到2 202 h,2019年的利用小时数最低,为1 480 h。此外,“十二五”期间,河南省风电机组平均利用小时数均高于全国平均值,而“十三五”期间均低于全国平均值,原因在于2017—2020年河南省新增装机容量变化过快,年增速均在70%以上,而新增发电量增速受风电并网时间、风速、电网消纳等因素影响,相对较低。“十四五”期间,随着河南省风电装机容量增速放缓,风电年利用小时数将一直保持着与全国风电平均利用小时数差距较小的状态,风资源利用较充分。

图7 2012—2022年河南省和全国风电机组平均利用小时数

河南省和全国风电弃风率变化情况如图8所示。2020年以前河南省风电弃风率均为0,后续年份弃风率小幅增长,2022年风电弃风率为1.8%,比上一年增加0.1%,河南省风电消纳情况较好。对比而言,河南省风电利用率高于全国风电平均利用率,维持在较好的水平,尤其是“十二五”期间全国风电平均弃风率高达17%,出现明显的弃风限电现象。弃风因素主要有:(1)自然资源条件,如风能的随机性、波动性和间歇性等特点;(2)电力市场情况,如无配套调峰电源、跨区输电能力不足、电力调度管理方式等;(3)其他因素,如风机并网技术水平不高、布局不均衡等。2016年,国家发改委、国家能源局等部门相继出台了《可再生能源发电全额保障性收购管理办法》《解决弃水弃风弃光问题实施方案》《清洁能源消纳行动计划(2018—2020年)》《关于建立健全清洁能源消纳长效机制的指导意见》。

图8 2012—2022年河南省与全国风电弃风情况

4 风电技术发展趋势

(1)风能资源精细化评估技术。

气象条件是风电开发的重要参考因素,直接影响风电厂建设的投资效益以及风能的利用情况。当前风资源评估的技术支撑主要是大数据、云计算和深度学习。通过分析气象站、风电场机组数据和理论模型之间的内在关联,制定特征提取方法以及构建合适的神经网络结构。为了提高风能资源评估可信度,在不断优化算法的同时,还可引入山区等复杂地形的数据。随着当前风电场总装机容量和单机容量的不断增大,研究尾流叠加模型和湍流扰动模型,考虑其对发电量评估和预测的影响,可以进一步提高风能资源评估的精度。

(2)风功率预测技术。

根据时间尺度的长短,风电功率预测技术可划分为超短期、短期、中长期及长期预测技术。预测方法包括物理方法和统计方法。物理方法即利用数值天气预报来获得风电场所在区域的各项气象数据(风速、风向、最高气温、平均气温和气压等),再根据风电场周围的地形、障碍物、粗糙度等局部效应信息,计算得到各个风力发电机组轮毂高度处的风速、风向等数据,最后通过风力涡轮机制造商给出的功率曲线图提前预测风电场的输出功率。统计方法是在不考虑短时间内风速变化的情况下,利用过去一段时间内的历史功率数据建立气象数据与输出功率之间的非线性映射关系,再利用气象数据作为特征属性预测风电场的短期功率输出。当前短期预测的模型主要有持久化模型、自回归模型、卡尔曼滤波器、自回归滑动平均模型、人工神经网络、模糊逻辑、径向基函数网络模型和基于历史数据的预测模型等。目前较有代表性的预测系统有丹麦Prediktor系统、欧盟Anemos系统、西班牙LocalPred系统、德国Previento系统、中国电科院WPFSVer1.0预测系统等。

(3)多能互补技术。

基于风能的多能互补发电的方式主要为现有发电技术集成的“电互补”,即将现有太阳能发电(光伏、光热)、水力发电、生物质发电(直接燃烧、生物质气化)、储能电站等和风力发电进行集成,可实现电能稳定输出,降低新系统开发的技术和经济风险。当前多能源互补程度较低,存在能源浪费的情况,能源协调优化控制能力仍有较大提升空间。

5 结论

河南省已投运的风电场中,半数以上为山地风电场,分布在豫西北、豫西南、豫南山区,其他分布在豫东平原低风速区域的平原风电场,风电场运行情况良好。此外,河南省风电资源仍有较大潜力未被挖掘,如风能密度高的开封、商丘、新乡、濮阳等沿黄浅山丘陵和平原地区。而非平原地区可充分利用“狭管效应”,合理建设风电场,如信阳南部地区。“十四五”期间,河南省可按照最大保护、最低影响、适度开发的原则继续推动风能资源开发利用,预计到2025年,河南省风电累计并网容量达到2 700万kW。

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