发电量估算不确定性对风电项目投资决策的影响

发电量估算不确定性对风电项目投资决策的影响作者：来源：《风能》2014年第09期风电场开发属于典型的资本密集型产业，风险控制是开发商做出投资决策时必须考虑的重要因素。

控制风险需要尽量减少项目评价时的不确定因素，从电价、投资和发电量这三个影响风电项目收益最重要的因素来看，我国已确立的风电标杆价格政策帮助开发商锁定了电价风险；风电装备、施工、监理水平随着近年来风电的大规模开发取得了长足进步，经验的积累使得相关风险可以得到较好的控制；而由于风能波动、受局部环境影响明显、不易准确评估的特点，风能资源分析与发电量估算一直是行业关注的技术重点。

随着经验的积累，虽然在测风技术、资源评估手段、发电量测算技术等方面有了长足的进步，但目前国内风电场普遍运行时间较短，虽然大部分开发商已经着手推行项目后评估，但数据的积累需要一个过程。

目前，业内在发电量估算不确定性对短期风功率预测的影响方面有一些研究，但在对项目投资决策的影响方面讨论不多。

发电量估算中不确定度的处理方法一、国内的方法对于影响发电量的不确定因素，国内设计单位普遍不做单独考虑，而是在发电量计算时将不确定因素与折减因素一并考虑。

具体的步骤是，根据订正后的测风塔代表年风能资源情况推算预设机位处的资源情况，进而计算出“总发电量”，之后对影响发电量的各因素估算一定比例，在总发电量的基础上“折减”，最后得到预估发电量。

根据2009年国家发展改革委气候司委托水电水利规划总院完成的《关于对中国风电发电量折减问题的说明》，折减因素分为尾流折减、空气密度折减、控制和湍流折减、叶片污染折减、风电机组可利用率折减、风电机组功率曲线保证率折减、场用电及线损等折减、气候影响折减、软件计算误差折减、电网频率波动与限电折减、大规模风电场尾流折减等11条，并提出中国风电项目总折减系数范围大致在55%-80%之间。

根据经验，各设计单位在影响发电量的因素分类上略有不同，但总折减系数普遍在65%-75%之间，大多在70%左右。

根据目前的经验，除去限电因素，有相当数量风电场实际运行发电量高于设计值。

其中一个原因是出于较保守考虑，发电量计算中的某些不确定因素被按照下限水平估计。

比如风电机组可利用率，可研设计中通常使用95%的折减系数，这事实上是主机厂商的承诺保底值，如此考虑偏于保守且不能反映不同型号设备的技术水平差异。

此外，对于某些地形复杂、测风位置代表性不好或测风数据质量欠佳的项目，现有方法难以反映这些特点，某些时候只能采用在折减系数上比经验多扣除一些的权宜方式。

二、欧美设计单位的方法欧美设计单位普遍将影响发电量的因素作为“折减”和“不确定性”两类分别考虑，折减因素与国内设计院有着相似的意义，折减后的发电量称为净发电量，而一些不确定因素的累计则影响净发电量的概率分布。

以欧洲某设计单位为例，其折减包括尾流、可利用率、电气效率、风电机组性能、环境因素等，与国内分类方法相差不多，依经验其净发电量通常为理论发电量的80%左右。

而不确定性因素则包括测风精度、长年代表性、长期风能一致性、切变精度、尾流计算精度、折减系数估算精度等。

Uncertainty Analysis in Wind Resource Assessment and Wind Energy Production Estimation（Matthew A. Lackner， Anthony L. Rogers， et al.）对不确定因素进行了细致讨论，指出不确定性可分为风能资源不确定性和发电量估算不确定性两大类：风能资源不确定性包括风速测量（校准误差、动态误差、垂直风效应、垂直湍流、塔影效应、数据采集精度等）、长年风能资源估计的不确定性（长年订正相关性的不确定性、Weibull参数估计不确定性、长年均值的变化）、风能资源波动（年际变化、风电机组寿命周期与长年均值的差异）、测风塔位置及高度（地形效应、切变效应）等因素；发电量估算不确定性因素包括风电机组质量差异、风电机组功率曲线、尾流、空气密度以及覆冰、雷击等天气因素。

各不确定因素机理均存在差异，若一一建立模型则过于复杂，各设计单位倾向于假设各因素对发电量的影响均趋于正态分布，则各因素可叠加，成为总不确定比例。

对于地形平坦、测风设备装设合适、测风数据质量高、气候波动不明显的项目，总不确定比例可能低于10%，而对于相反的情况，总不确定比例可能明显超出上述值。

主要折减系数分类和主要不确定因素分类见表1和表2。

发电量置信率的概念与计算方法通过假设各不确定因素独立地、以正态分布的形式影响发电量，则有如下公式：其中，σi为单一不确定因素影响发电量的标准差，σ为发电量总的标准差； Enorm为折减后的净发电量，Enet为考虑不确定因素后的发电量；f （Enet）表示发电量为Enet的概率；F（Enet）表示发电量大于等于Enet的概率。

如果用Pi表示置信率i%，那么Enet，i=F-1（i%）称为Pi置信率下的发电量水平。

比如Enet，50=F-1（50%）称为P50置信率下的发电量水平，根据正态分布的定义，有Enet，50=Enorm。

引入置信率概念后，项目发电不再是单一数值，而是可以得到多个不同置信率水平下的发电量估算值。

以贵州某项目为例，项目理论发电量小时数为2750h（这里为便于表述，用年等效发电小时数代表发电能力），考虑折减系数80%，净发电量小时数为2200h；考虑不确定因素10%，从而形成如图1所示的置信率曲线。

从图1看到，在10%的不确定因素下，置信率P50发电小时数2200h，P75发电小时数2052h，P90发电小时数1918h；而按照国内70%折减比例，则发电小时数估计值为1925h，与P90接近。

假使项目不确定因素更多，在20%不确定因素下，置信率P50发电小时数2200h，P75发电小时数1903h，P90发电小时数1636h；国内70%折减比例发电小时数仍为1925h，与P75小时数接近。

可见若不单独考虑不确定因素，对基本收益能力相当但风险因素相差较大的项目难以区分，可能对投资决策形成误导。

发电量置信率对投资决策的影响一、发电小时数与项目财务内部收益率的关系目前项目财务内部收益率（IRR）是开发商用以评价项目优劣的重要参数，IRR是能够反映项目实际收益率的一个动态指标，对投资决策具有较好的指导性，在电价固定情况下，产能、投资额是影响指标的最重要因素。

从图2中可以看到，项目发电小时数变化10%，IRR变化接近2%，对发电小时数的预估将直接影响决策结论。

二、案例1：测风数据完整性较差的案例某项目A因测风塔数据传输问题，在测风年11月至次年1月出现部分数据缺测，经分析，数据完整率只有81.44%。

采用临近测风塔同期数据插补，相关性分析得到相关系数0.8，则插补后直观理解，20%风速数据可能有20%的偏差，即风速误差百分比为4%，根据风速与风能关系，风能误差百分比达到12%。

假设项目其它不确定因素得到非常好的控制，总不确定系数为18%。

作为参照，另一类似项目B数据完整率100%，不确定因素只有6%。

测风数据完整率见表3。

假设A、B两项目其它情况基本相同：容量5万kW，动态投资9000元/kW，含税上网电价0.61元/kWh，理论发电小时数2750h，置信率P50（折减80%）小时数2200h，则项目不同置信率水平下的发电小时数和IRR见表4。

若不考虑不确定因素，以70%总折减系数折，小时数1925h，IRR为8.21。

用此标准衡量，两个项目的投资收益水平是相同的，若以8%收益率标准作为同意投资的底线，则两个项目均属于边缘型项目，但均可通过决策。

而用置信率的方法来评价，项目A的风险明显高于项目B，特别是如果做谨慎的P90考虑，项目A的收益率下降到6.22%，而项目B收益率仍能达到9.08%，在资金有限的条件下，投资项目B是必然选择。

三、案例2：测风数据代表年订正误差的案例代表年订正是风能资源评估中重要且较为复杂的一环。

某些时候长年观测气象站与测风塔数据相关性较差，而由于没有公认的标准，存在相关性较差仍进行订正的情况。

假设项目C基本情况与B相同，且用相关性较差的气象站数据进行了代表年订正（相关系数R=0.6），平均风速向上订正0.6m/s，推算得到风速误差可能到4%，风能误差可能到12.5%，则总不确定系数达到18.5%。

不同置信率下等效小时和IRR分别为：P50下，2200h、IRR为10.43%；P75下，1925h、IRR为8.21%；P90下，1678h、IRR为6.08%。

若不考虑不确定因素，以70%总折减系数折，小时数1925h，IRR 8.21%，收益率高于8%，程序上可通过决策。

但如果做谨慎的P90考虑，收益率下降到6.08%，存在较大的风险。

结论采用国内固定折减，不单独考虑不确定性的方法计算发电量可能使投资决策面临两难选择，若为避免投资决策失误，对于存在不确定因素的项目，加大折减系数会倾向于过低评价，正常对待则又难以反映风险。

为解决上述矛盾，不妨在发电量测算中引入置信率，并建立针对多个置信水平下IRR的综合评价体系，以P50判断项目的基础收益能力，以P75或P90判断项目的风险水平。

最简单的方式，假使设置P50下IRR达到10%和P90 IRR达到7%的双层标准，则对上节案例中的项目可以给出综合考虑基本收益预期与风险的更为公允的评价。

对不确定性的深入分析也可以为项目后续工作指明方向，对于暂不符合投资要求的项目，可以采用延长测风时间或加密测风等手段降低不确定性后再行决策程序，降低风险；对于存在一定不确定性，但通过投资决策的项目，也能为后续设计工作作出风险防范的提示。

（作者单位：李伟：华能新能源股份有限公司；姚晖、王焕奇、王志群：中国华能集团公司）。