风电可研发电量计算准确性的主要影响因素
风力发电成本主要影响因素分析与计算
01385, 01308 和 01297, 比例为 1∶018∶01771,
而国产 200 kW 风力机对 3 点的容量系数则分别 为 01278, 01221 和 01198, 比 例 为 1 ∶ 01795 ∶
01712, 说明风力机容量系数对风电场风速分布参
数的依赖作用。
计算结果同时表明, 容量系数的大小顺序与
输出功率与额定功率之比, 称之
为输出特性, 是一个与风速有关 的复杂函数。
通常见到的近似表示风力机输出特性函数有
3 种, 分别是线性函数, 二次函数和三次函数, 考 虑到风力机特性与线性表达式更加接近, 故采用 线性函数, 即:
Γ(v ) = (v - v i) (v r- v i)
(13)
根据式 (5) 和式 (7) , 风力机容量系数由风电
由式 (6) 和式 (7) 可知, 影响风力机容量系数
的因素是风电场风速分布参数和风力机参数。
31211 风速分布参数的影响
比较不同观测点计算结果发现, 同一风力机
对 3 点的容量系数相差很大, 表明 k、C 对容量系 数的影响作用。 例如国产 600 kW 风力机对太华
山、落 雪 和 大 山 包 3 个 点 的 容 量 系 数 分 别 为
6
华东电力
2003 年第 1 期
风力发电成本主要影响因素分析与计算
谢建民1, 曾建成2, 邱毓昌1
(11 西安交通大学电气学院, 陕西 西安 710049; 21 宁夏大学物理电气信息学院, 宁夏 银川 750021)
摘 要: 由风力发电机 (风力机) 年发电量和风力发电成本计算公式, 确定风力机容量系数和风力机价格为风 电成本主要影响因素, 并进一步指出, 特定场点的风电成本取决于风力机参数和价格。以云南省的 3 个风速观 测点与 2 个容量等级 6 种机型的国内外代表风力机的匹配为例进行了风电成本计算, 并对风力机容量系数和 风电成本计算结果进行了分析。 关键词: 风力发电; 容量系数; 风电成本; 风速分布参数 中图分类号: TM 614 文献标识码: A 文章编号: 100129529 (2003) 0120006203
风电场理论模拟与实际发电量差距的原因分析
【摘要】当前风电场前期选址的地形越来越复杂，对前期评估的准确性要求越来越高。
由于风资源评估的不确定性现象普遍存在，本文结合实际案例，根据前期测风塔选址、测风塔风速代表性、微观选址合理性、机组运维结果等因素，对风电场前期理论计算发电量与后期实际运行发电量之间的差值原因进行分析，既可以为本风电场提升发电量提供理论依据，也可以对其他项目的前期、后期评估提供一定的帮助。
【关键词】发电量误差原因分析准确性1综述分析背景发电量评估作为风资源分析中最重要的环节，其结果的准确性直接关系到项目的投资开发，而由于评估过程中的种种不确定性因素的存在，使得评估结果难以把握，本报告根据某风电场理论模拟与实际发电量，综合测风塔、SCADA数据、运维记录等资料对发电量差距的原因进行分析。
1.1分析方案（1）测风塔代表性分析：根据测风塔的位置代表性、风速代表性、测风塔周边环境变迁情况等角度对测风塔的综合代表性进行分析；（2）微观选址合理性评估：评价点位微观选址方案的合理性；（3）机组运行指标：对机组的运维结果进行分析，初步评价风场及机组的运行状况；（4）WT模拟设置影响：对WT模型的森林密度、粗糙度典型值进行调整，观察不同的模型设置对发电量的影响。
1.2项目综述该风电场位于属于复杂山地项目，安装25台机组，轮毂高度80m，总装机容量50MW。
风电场的地理位置如下图所示。
图1：风电场地形地貌图2理论模拟与实际发电量对比2.1Meteodyn WT模拟计算2.1.1 测风塔信息风电场内及附近共有2座测风塔，编号为：0001#、0002#，测风塔的基本信息如下表所示。
表1：测风塔基本信息测风塔有效数据完整率达到99%以上，满足GB/T18710-2002《风电场风能资源评估方法》中对数据完整率大于90%的要求，风电场的地形及测风塔分布如下图所示。
图2：风电场的地形及测风塔分布2.1.2 测风塔参照年订正风电场的年平均风速具有年际变化特征，由于收集到的风电场运行数据为2020年数据，所以理论计算发电量前需要将测风塔数据订正到2020年水平。
干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……
干货风电场发电量计算须知，包括算前资料、计算方法、影响因素……风电场的建设工程是大项，每一步都需要做大量的工作：当企业拿到标书或可研报告等资料后，我们首先要提澄清——向业主索要详细发电量计算所需的资料；然后选择机型，即确定该风电场适合用什么类型的风机（日前风哥已经整理的相关内容）；最后进行发电量计算（这就是风哥今天要带给大家的内容~）1、澄清需要获取的计算资料要计算当然首先得有资料啦，向业主要资料的时候都需要哪些呢？下面列出了发电量计算需要的所有内容，提澄清的时候，缺什么就列出来。
1、风电场的可研报告；2、风电场内的测风塔各高度处完整一年实测风速、风向、风速标准偏差数据，以及测风塔的地理位置坐标；3、测风塔测风数据的密码；4、风电场是否已确定风机布置位置，若已确定风机位置，需提供相应的固定风机点位坐标；5、风电场的边界拐点坐标；6、风电场内预装轮毂高度处的50年一遇最大风速；7、风电场场址处的空气密度；8、预装轮毂高度处15m/s湍流强度特征值；9、风电场的海拔高度以及累年极端最低温度；10、风电场内测风塔处的综合风切变指数；11、风电场影响发电量结果的各项因素的折减系数。
注意：对于“预装轮毂高度处”的“50年一遇最大风速”“15m/s”湍流强度特征值，业主资料中很可能提供的高度比我们选用风机的轮毂高度低，我们可以根据综合风切变推算（湍流无法推算），如果高度相差不大根据我们的经验，采用业主资料中的数据即可。
2、机组选型主要参数关于机组选型，风哥之前已经发过相关内容，今天就不专门再列一次了，如有需要请点击蓝字：“风电机组”选型攻略，有哪些注意事项？史上最全机组造型名录！（部分业内人士反应风哥整理的机型不全，对此风哥还是希望大家能够给风哥提供更完整的机型信息；谢谢大家~）以下是风机机型选择的一些主要参数：a、功率、叶轮直径、轮毂高度b、IEC等级（50年一遇最大风速、多年平均风速、湍流强度）c、常温型低温型d、平原型高原型注意：如果几种机型都适用，选叶片直径最大的（叶片越大，功率越大）3、风电量估算3大方面直接测风估算法：估算风电场发电量最可靠的方法：是在预计要安装风电机组的地点建立测风塔，其塔高应达到风电机组轮毂高度，在塔顶端安装测风仪传感器连续测风一年。
风力发电上网电量估算折减系数主要因素分析
风力发电上网电量估算折减系数主要因素有10项左右，通常取值如下：1）空气密度修正由于风功率密度与空气密度成正比，在相同的风速条件下，空气密度不同则风电机组出力不一样，因此我们需要对软件在标准空气密度条件下计算得到的发电量进行修正。
该项在计算时，已经根据风电场空气密度对功率曲线进行了校正，故不再折减。
2）尾流修正风电场各机组之间有相互影响，在进行风电场发电量估算时应进行尾流修正。
本设计根据风电场风况特征，各风机的具体位置及风机的推力系数曲线，利用软件估算出各风机之间互相的尾流影响。
此理论发电量已经考虑了尾流折减，在此不再进行重复折减。
3）控制和湍流折减风电机组随风速风向的变化控制机组的状态，当风向发生转变时，风机的叶片与机舱也逐渐要随着转变，实际运行中机组控制总是落后于风的变化，所以会影响风机的输出功率。
因此在计算电量时要考虑此项折减。
根据风电场测风塔不同高度测风数据分析，综合此两项折减系数取4%，即控制与湍流修正系数取96%。
4）叶片污染折减叶片表层污染使叶片表面粗糙度提高，沙尘、雾凇和叶片结冰都会使叶片翼型的气动特性下降。
根据风电场工业污染影响较小，空气质量，风电场风沙及叶片污染造成的电能损耗按2%计，即修正系数取98%。
5）风机可利用率考虑风力发电机组故障、检修以及电网停电等因素对发电效率的影响，将常规检修安排在小风月，根据目前风力发电机组的制造水平和本风电场的实际条件，拟定风力发电机组的可利用率为95%。
6）功率曲线折减考虑到风机制造商对风机功率曲线的保证一般为95%，因此取风机功率曲线保证系数为95%。
7）场用电、线损等能量损耗由于各风机之间距离较大，初步估算场用电和输电线路、箱式变压器损耗占总发电量的3%，取损耗系数为97%。
8）气候影响停机由于气候严寒、覆冰、沙暴等原因影响停机，需对理论发电量进行修正。
根据气象站多年气象要素统计，实测极端最高温度，极端最低温度，多年平均雷暴日数。
由气象站推算至风电场测风塔处极端最低气温。
风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨
风电场开发前期风能资源评估准确性的影响因素分析与对策探讨摘要近年来随着风电建设脚步的加快和风电主机设备技术的更新换代，以后的风电场开发方向，要大步朝着三北弃风限电缓解地区，中东部和南方风能资源欠发达的地区迈进。
在刚开始的风电场前期开发阶段，要对风电场开发的可行性进行研究。
其中，风能资源评估的准确性是风电场开发可行性的重要参考依据，同时也是宏观选址、容量规划、微观选址、电网接入的基础性工作，能够很明显地体现出风电场的经济收益以及抗风险程度。
对风电场可行性研究阶段风能资源估算准确性的影响因素很多，这就要求专业设计人员要对资源的实际状况有一个全面的掌握，防止出现误差，尽可能地让风电场电量的估算准确一些，这样就能够给项目决策创造充分的数据支撑。
关键词风电场；风能资源准确性；影响因素；对策1 影响风电场风能资源评估准确性的因素1.1 风资源代表性在风电场开发的最前期，要规划和设立一定数量的有代表性的测风塔，然后在风电场规划区域内收集风能资源数据，并要进行一年以上的观测工作，最后采用观测到的测风数据，根据国家相关规程规范进行分析和代表年订正，用订正后数据作为输入条件来对平均发电量进行估算[1]。
而导致风能资源数据没有代表性的因素包括：测风塔的选位没有代表性，所处的方位对拟建风机位代表性不足，同时测风塔在复杂地区的规划没有充分考虑地形影响，造成测风数据无法体现出整片地区的风能资源的实际情况。
测风根据长系列年变化一般分为三种情况，分别为平风年、大风年、小风年，尽管测风数据要与所在地区的气象数据进行比较，不过气象站都基本建设在城镇周边，随着城镇扩张速度的加快，气象站受周边环境影响越来越大，和风电场距离一般较远，相关性和代表性均较差。
因为所采用的测量设备维护不到位，导致所获取的测量数据与实际情况存在明显的误差，测风数据没有代表性。
因为风电场需要能够持续运行至少20年，要是风电场风能资源没有代表性的话，不是过大就是过小，那么就会导致在对风电场进行运算的时候，发电量估算不是过高就是过低，这样一来就加大了风电场投资风险，从而造成风电项目决策出现问题。
风电可研发电量计算准确性的主要影响因素
风电可研发电量计算准确性的主要影响因素北极星风力发电网:根据已投产风电场的上网电量统计，大部分风电场实际发电量与可研报告计算发电量有出入。
风电场发电量计算准确与否，是论证风电场建设是否可行的必要条件之一。
影响发电量计算的主要因素有以下：一、风能资源代表性1、测风塔数据是发电量计算的基础数据。
测风塔是否具有代表性，是发电量计算准确与否的根本性保障，风电场内应至少保证有1个具有代表性的测风塔，复杂风电场更需要设置多个代表性测风塔，并在计算时尽量采取综合计算或者分区计算。
2、水平年判定。
收集气象站、中尺度或临近测风塔的长期数据和同期数据，与测风塔数据做相关分析，对风电场判定大小风年，订正合理的水平年数据，以保证合理计算风电场运行20年的发电量。
二、地形图的精度地形图包含了风电场区域高程、地面粗糙度等重要信息，可研阶段地形图要尽量收集风电场实测1:2000地形图，如收集不到，尽量采用当地测绘局1:1万地形图，避免使用globemap等软件下载的精度不高的地形图。
三、风机功率曲线的准确性利用厂家提供的当地空气密度下的功率曲线或者修正后的实际功率曲线进行计算，减少使用标准空气密度下功率曲线进行折减产生的误差。
四、上网发电量折减系数上网发电量需要对软件计算出的理论发电量进行折减，折减系数的选取是检验发电量专业人员水平的重要指标，根据风电场当地的气象条件、电网运行状况、场内线路长度、风电场规划等条件综合选取折减系数。
避免人为的减少折减系数或提高折减系数，造成发电量计算结果不客观。
五、计算软件的选取市场上应用较为广泛的发电量计算软件有：Wasp、Windfarm、Windpro、Windsim、WT等，平坦地形可采用线性风资源分析软件Wasp、Windfarm、Windpro等，复杂地形应尽量选用Windsim和WT，这样可以尽量避免软件计算产生误差。
原标题:风电可研发电量计算准确性的主要影响因素。
影响风电机组发电量的因素
影响风电机组发电量的因素风能是一种无污染、可再生的清洁能源，风力发电作为电力工业电源的一部分，已经受了30 余年的进展。
并网运行的风力发电技术兴起于20 世纪80 年月，并快速实现了商品化、产业化，作为一项新的能源技术开头受到更多国家的重视。
在近10 年内，我国的风电技术也在不断成熟和完善，已成为第三大主力电源，对优化能源结构、促进节能减排的作用日益凸显。
风电的经济效益与机组发电量是直接挂钩的，影响发电量的因素也是多方向性的，因此在风电场选址建设到运行维护必需以评估的客观因素为准则。
机组在正常运行状态由于受到天气和人为因素的影响，实际发电量与理论相比存在差别，为使风电场投运后能达到最好经济效益，就要详细分析影响机组发电量的主要因素。
本文结合宁夏贺兰山风电场的实际状况就相关问题进行阐述分析。
风能资源因风能资源具有差异性大的特点，所以对年发电量的影响甚大。
如贺兰山某风电场2023 年可行性讨论报告上推算的年平均风速为7.7m/s，3m/s - 10m/s 的风速占65.1%，17m/s以上的风速为1%，年发电小时2700小时。
但在10 年的实际运行中，平均风速均低于7.7m/s，在全年大风月3、4、5 月份的平均风速分别为7m/s、6.4m/s和 5.88m/s。
由于评估报告中没有客观测量数据，因此，实际发电小时数小于2000 小时。
2023 年4 月为贺兰山风电场全年大风月，平均风速在7.2m/s，1 万千瓦机组发电量在220 万千瓦时左右；2023 年9 月是全年小风月，平均风速仅4.5m/s 左右，1 万千瓦机组发电量在100 万千瓦时左右。
由以上数据可以看出，风能资源对发电量的影响很大，因此，建设大型风电场的首要前提是选择风资源较好的地方。
风能密度是打算风能潜力大小的重要因素。
风能密度和空气密度有直接关系，而空气密度则取决于气压和温度。
因此，不同地方、不同条件的风能密度是不同的。
一般说，海边地势低、气压高，空气密度大，风能密度也就高。
风电机组理论发电量测算误差的影响因素分析
电机组 实时数 ｎ 勺 准确岌 风 电机 纰 Ｅ Ｌ ， 数士 ｝ ｝ 数【 】
风 电机 仃数抛数 ｌ ｛
（ 其中Ｊ ｘ Ｌ 电机组可川数据 为数据值 不为 一 ９ ０ ２的
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数据 数量 ，每 ， ｊ 、 时 应 有 ６条 数 ｛ １ 【 Ｉ ）
所拟合 出的曲线有较 大差别 。完 整度较低 的数据不 能准确反 映风机实 际运行 工况 ，不能有效计算 出风 机实 际运行理论 发电量 。完整度 较高的数据可 以较
准确地反映 出风 电机组实 际运行工况。
如图 １ 所示 ， 坐标轴 横轴 为风速 ， 纵轴 为功率 ， 黑 色散 点代表风机一个月 内 ｌ Ｏ ｍ ｉ ｎ运行数据 ，曲线 是依托散点数据进行一系列优化算法拟合 得出的该 风机该 时段 内的平均 功率 拟合 曲线。 由图 １ 看出，
目前 ，由于 风电场 多处 于山区 、隔壁 、海上等
偏远地 区 ，运行条件艰 苦 ，维护难度较大 ，实时数
据采集 系统存 在多种不确定 因素 Ⅲ； 同时 ，由于 网
０
ｌ ０ ２ Ｕ 源自３０ ａ ｌ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｌ ［ ， ２ ］
ｆ ｂ １
络通信故 障、传输数据拥堵 等情 况 ，数据在 由风 电 场传输至数据 中心 时存 在通信 中断故障 。上述 问题
一
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．
港
的数据基础 ，拟合 曲线在一定 程度上体现了风机在
该时段 内的平均运行水平 。若 风机 数据不完整或存 在错误 ，对风机功率 曲线的准确性会有较大影响 。
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风电可研发电量计算准确性的主要影响因素根据已投产风电场的上网电量统计，大部分风电场实际发电量与可研报告计算发电量有出入。
风电场发电量计算准确与否，是论证风电场建设是否可行的必要条件之一。
影响发电量计算的主要因素有以下：
一、风能资源代表性
1、测风塔数据是发电量计算的基础数据。
测风塔是否具有代表性，是发电量计算准确与否的根本性保障，风电场内应至少保证有1个具有代表性的测风塔，复杂风电场更需要设置多个代表性测风塔，并在计算时尽量采取综合计算或者分区计算。
2、水平年判定。
收集气象站、中尺度或临近测风塔的长期数据和同期数据，与测风塔数据做相关分析，对风电场判定大小风年，订正合理的水平年数据，以保证合理计算风电场运行20年的发电量。
二、地形图的精度
地形图包含了风电场区域高程、地面粗糙度等重要信息，可研阶段地形图要尽量收集风电场实测1:2000地形图，如收集不到，尽量采用当地测绘局1:1万地形图，避免使用globemap等软件下载的精度不高的地形图。
三、风机功率曲线的准确性
利用厂家提供的当地空气密度下的功率曲线或者修正后的实际
功率曲线进行计算，减少使用标准空气密度下功率曲线进行折减产生的误差。
四、上网发电量折减系数
上网发电量需要对软件计算出的理论发电量进行折减，折减系数的选取是检验发电量专业人员水平的重要指标，根据风电场当地的气象条件、电网运行状况、场内线路长度、风电场规划等条件综合选取折减系数。
避免人为的减少折减系数或提高折减系数，造成发电量计算结果不客观。
五、计算软件的选取
市场上应用较为广泛的发电量计算软件有：Wasp、Windfarm、Windpro、Windsim、WT等，平坦地形可采用线性风资源分析软件Wasp、Windfarm、Windpro等，复杂地形应尽量选用Windsim和WT，这样可以尽量避免软件计算产生误差。