测风塔代表性对各机位点综合折减的影响

2020-06-30 02:48杨翠兰曾寰宇
科学技术创新 2020年17期
关键词:机位代表性发电量

肖 娜 杨翠兰 曾寰宇

(中南勘测设计研究院有限公司,湖南 长沙410000)

1 工程概况

本次研究的山地风电场主要由1 条东西走向的山脊组成,海拔高度在269m~496m 之间。风电场装机规模40MW,风机轮毂高度85m。风电场山脊较单薄,地势主要以西边高,东边低。

风电场内东西两侧各有1 座测风塔,塔号分别为1#和2#,其中1#测风塔位于场址西部,海拔高度416.8m,2#测风塔位于场址东部,海拔高度273.9m,两测风塔测风时长均超过1 个完整年,且数据完整率均在90%以上。其中1#测风塔主要以NNE方向的风能为主,2#测风塔主要以NNW 方向的风能为主,风能方向几乎与山脊垂直,有利于机组布置及风能资源利用。

2 发电量测算

2.1 参数设置

本次研究主要根据1#和2#测风塔的1 个完整年数据,采用WT5.0.2 软件进行测算。其中地形图采用1:10000 数字化地形图,风电机组功率曲线及推力系数采用实际中标机型的保证曲线,粗糙度设置采用WT 自带粗糙度。

2.2 综合折减系数取值

2.2.1 空气密度折减:本次上网电量计算直接采用了厂家提供的中标机型的保证曲线,因此,计算上网电量时此项无需进行折减修正。

2.2.2 尾流折减修正:根据本风电场场区的风况特征、各风电机组的具体位置以及风电机组的推力曲线,计算出各风电机组之间相互的尾流影响系数。

2.2.3 湍流折减修正:98%。

2.2.4 叶片污染折减:98%。

2.2.5 风机功率曲线折减:96%。

2.2.6 风电机组可利用率:96%。

2.2.7 控制与偏航影响:98%。

2.2.8 气候影响停机:95%。

2.2.9 厂用电、线损等能量损耗:97%。

2.2.10 场平修正后:99.0%。

2.2.11 测风塔代表性:99%。

2.2.12 其它因素:96%。

根据上述计算条件,采用Meteodyn WT 软件对本项目进行年理论发电量和尾流影响的计算,综合折减系数75.2%。

2.3 发电量结果

通过计算分析,风电场16台风电机组年上网发电量为8685 万kW·h,相应单机平均上网电量为542.8kW·h,年等效满负荷小时为2171h,容量系数为0.248。

3 发电量对比分析

本次研究收集到风电场2019 年运行一年的发电数据,通过各机位点实际发电量与理论计算值分析可知,1# 测风塔位于3#风机附近,理论计算值与实际发电量差异较小,但16#风机距离2#测风塔较近,发电量差异却较大。考虑到两测风塔附近机位结果差异较大,分析原始资料发现,9#~16#风电机组于2019 年1 月21 日后才发电,故发电量存在一定差异。

因此本次研究主要对比分析1#~8#风机的发电量,同时考虑到2#测风塔与1#~8#风机距离均在2km 以上且海拔高差均在100m 以上,对各机位点代表性不佳,因此本研究仅针对1#测风塔单独对各机位的代表性进行分析。1#测风塔单独控制计算的发电量与实际发电量对比及与测风塔距离、高差对比见表1 及图1。

根据表1 及图1 可知,3#风机及6#风机与实际发电量差异较小,且均小于实际发电量,两风机与测风塔高差在50m 以内且距离小于300m,说明该两个机位点测风塔代表性较好,若综合折减中测风塔代表性取99.5%,发电量几乎一致。其他各机位点,随着与测风塔的距离越远,发电量差异越大,测风塔代表性越差,需根据距离对各机位点测风塔代表性折减相应增加并分别取值。其中2#风机虽然距离测风塔较近且高差较小,但该机位点位于一个独立的山包,山势较陡,地形复杂且山脊开挖较大,因此发电量与实际运行结果存在一定差异。

4 结论

通过对已建山地风电场实际发电量与理论计算值进行对比分析可知,测风塔代表性对发电量影响较大。对于山地风电场,由于各个机位点距离、海拔与测风塔所在位置差异较大,测风塔对该区域风机风能资源模拟会存在一定的影响,为了增加前期发电量计算的准确度,应在场址范围内与机位点高差50m、间距300m 左右设立1 座代表测风塔,减少因测风塔代表性不佳而损失发电量;测风塔代表性满足的同时,考虑到山地风电场地形复杂性,应根据各机位地形地貌,因地制宜的设置综合折减系数,尽量避免各机位综合折减系数一概而论,减少风机运行的风险。

表1 1#~8#风机发电量对比及及与测风塔关系表

图1 1#~8#风机发电量对比及测风塔相对位置图

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