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(jìn)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(jìn)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%?，F(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(lán)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?？梢钥吹饺蠡氐奈恢?，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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(dá)到-35攝氏度，負(fù)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?fù)p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(jìn)行對比分析，同步分析深沉后實發(fā)電量、應(yīng)發(fā)電量，進(jìn)一步得出沙塵折減。默認(rèn)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(jìn)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(rèn)為做粗糙度處理，大尾流模型計算出來的損失和改進(jìn)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(zhǔn)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(zhǔn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)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(jìn)行研究，謝謝大家。

（根據(jù)演講速記整理，未經(jīng)演講人審核）