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1、MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED沙戈荒大基地项目的尾流和气候折减研究2023.10朱雨露MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITEDCONTENTS 目录沙戈荒项目分布 及资源特点低温折减分析沙尘折减分析010203改进尾流模型分析0401沙戈荒项目分布及资源特点MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-背景MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED2021年11月国家能源局、国家发改委印发的第一批以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电、光伏基地
2、建设项目清单的通知2021年12月国家能源局印发关于组织拟纳入国家第二批以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电光伏基地项目的通知,并于22年7月印发清单2023年4月国家发改委、国家能源局下发关于印发第三批以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电光伏基地建设项目清单的通知其中沙戈荒项目42.85GW97.05GW第一批风光大基地规划装机量97.05GW165GW全部为沙戈荒项目其中风电占比30%-40%第二批风光大基地规划装机量165GWMINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-沙漠分布我国八大沙漠、四大沙地主要分布在新疆、内蒙、青海、甘
3、肃MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED图片引用三北防护林规划制图巩向杰/星球研究所若侵权请联系删除MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-项目分布蓝色-第一批 绿色-第二批 红色-部分第三批1八大沙漠和四大沙地都有涉及2主要在沙漠边缘,内部较少MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-周边项目周边50-100km已有不少项目内部测风资料基本没有,最深入项目约25km(沙漠)和40km(沙地)MINGYANG SMART ENERGY GROUP
4、 LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-资源特点MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED高原地形为主,整体平坦。巴丹吉林海拔最高,风资源最好,腾格里海拔最低,风资源最差。年最大不超过42.5 m/s,推算到标准空气密度下50年一遇最大风速满足IEC 或者类要求。风切变属于中等水平,需要根据项目情况确认合适的塔筒高度。沙漠海拔范围m120 m风速m/s 50年一遇风速m/s 综合切变 高层切变 代表湍流 最高温度 最低温度 温度获取来源巴丹吉林 100017006.0-8.5小于400.12-0.18 0.14-0.190.12241.0-30.6周边气象站/
5、中尺度/测风塔腾格里 120015005.5-7.0小于37.50.12-0.17 0.13-0.180.13742.4-30.1乌兰布和 100016005.5-7.5小于400.15-0.17 0.10-0.130.12139.6-29.1库布齐 110015006.0-8.0小于37.50.15-0.24 0.12-0.230.14038.9-32.0塔克拉玛干84012005.57.0小于42.50.05-0.13 0.03-0.130.09344.3-34.0古尔班通古特3006006.57.8小于37.50.05-0.11 0.03-0.100.10443.2-40.1库姆塔格 8
6、0026005.77.3小于37.50.05-0.10 0.03-0.100.10744.3-33.2柴达木 250030006.08.5小于42.50.05-0.14 0.04-0.080.07134.6-33.2MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01沙戈荒项目分布及资源特点-资源特点中国天气网统计1991-2020年来,我国沙尘暴日数分布情况,沙尘天气主要影响我国北方地区,其中南疆盆地和内蒙古西部两地是沙尘暴的高发区,年沙尘暴日数在10天以上,部分地区超过20天。新疆、青海、甘肃大部、宁夏、内蒙古中西部、陕西北部、山西北部也较常见沙尘暴天气,这7省区也是
7、我国受沙尘影响最频繁地区。02低温折减分析MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01低温、沙尘案例项目-分析原则MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED位于锡林浩特市区西北部。场址区域属荒漠草地,地势略有起伏。海拔高度在在1121m1162m 之间。位于青海省海南藏族自治州共和县境内。场区范围海拔高程在2940m3040m之间。低温情况下数据分析:低温选取20231时间段为2年的机组运行时间;其中统计6个区间范围为-30-20、-20-10低温时间段,针对全场故障数量、可利用率等指标对比分析;其中12个区间为(
8、-30)超低温时间段,限功率运行状态,发电量损失分析;其中12个区间为(-30)超低温时间段,停机状态,发电量损失分析;电量均为估算值,存在不确定性;02低温折减分析-低温条件MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED位于青海省海南藏族自治州共和县境内。场区范围海拔高程在2940m3040m之间。低温情况机组运行数据对比低温对比表超低温全年发电量损失温度(-20-10)温度(-30-20)对比结果温度(-30)损失比例20平均风速(m/s)8.3120平均风速(m/s)9.29-20210101-10110
9、1080.24%故障数据量4.83故障数据量6.001.17平均可利用率(%)98.94%平均可利用率(%)97.47%-1.49%20.01%平均发电量/天(KW)34811平均发电量/天(KW)-20211223平均风速(m/s)3.0220平均风速(m/s)7.04-20.04%故障数据量12.89故障数据量8.51-4.38平均可利用率(%)95.33%平均可利用率(%)98.22%3.03%20.07%平均发电量/天(KW)7723
10、平均发电量/天(KW)-20220131平均风速(m/s)2.7120平均风速(m/s)5.54-20%故障数据量10.42故障数据量1.58-8.84平均可利用率(%)96.58%平均可利用率(%)99.37%2.89%20%平均发电量/天(KW)5017平均发电量/天(KW)-20220212平均风速(m/s)5.5920平均风速(m/s)4.56-20%故障数据量8.25故障数据
11、量49.5141.26平均可利用率(%)98.95%平均可利用率(%)93.35%-5.65%20.30%平均发电量/天(KW)26091平均发电量/天(KW)-20220225平均风速(m/s)5.7620平均风速(m/s)6.65-20.40%故障数据量0.85故障数据量5.324.76平均可利用率(%)99.75%平均可利用率(%)98.53%-1.31%2.04%平均发电量/天(KW)29742平均发电量/天(KW)36814-02低
12、温折减分析-低温条件MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED位于青海省海南藏族自治州共和县境内。场区范围海拔高程在2940m3040m之间。低温情况机组运行数据对比(续)机组在低于温度-30-20时,比温度位于-20-10平均故障量有所提升,机组平均可利用率下降约1.01%;超低温(-30)情况下,限功率运行状态,全年发电量损失占比约1.16%;超低温(-30)情况下,停机状态,全年发电量损失占比约2.08%;温度区间发电量KWh发电量全年占比-20-.09%-30-20170177811.21%-35-301743541.15%-35140
13、9830.93%-303153382.08%低温对比表超低温全年发电量损失温度(-20-10)温度(-30-20)对比结果温度(30)损失比例20平均风速(m/s)7.9520平均风速(m/s)7.07-20.06%故障数据量57.50故障数据量80.4722.97平均可利用率(%)92.61%平均可利用率(%)89.43%-3.43%合计1.16%平均发电量/天(KW)40921平均发电量/天(KW)37009-合计平均风速(m/s)5.54合计平均风速(m/s)6.6921.96%故障数据量15.7
14、9故障数据量25.239.49平均可利用率(%)97.03%平均可利用率(%)96.06%-1.01%平均发电量/天(KW)24051平均发电量/天(KW)32587-03沙尘折减分析MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED01低温、沙尘案例项目-分析原则MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED位于锡林浩特市区西北部。场址区域属荒漠草地,地势略有起伏。海拔高度在在1121m1162m 之间。位于青海省海南藏族自治州共和县境内。场区范围海拔高程在2940m3040m之间。沙尘天气情况下数据分析:沙尘暴选取20220
15、时间段为1年的机组运行时间,其中历经5次沙尘天气。统计沙尘前、期间、后,全场机组故障数量、可利用率等指标对比分析;分析计算沙尘期间、沙尘后实发电量、应发电量数据,得出损失电量,进一步得出沙尘折减。电量均为估算值,存在不确定性;03沙尘暴折减分析-沙尘暴条件MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED位于青海省海南藏族自治州共和县境内。场区范围海拔高程在2940m3040m之间。沙尘暴前后情况机组运行数据对比沙尘暴前沙尘暴期间沙尘暴后沙尘暴损失发电量(KWh)20平均风速7.4120平均风速(m/s)8.612
16、0平均风速(m/s)4.0458495故障数据量5.35故障数据量6.15故障数据量11.65可利用率98.5%平均可利用率(%)95.5%平均可利用率(%)94.1%发电量/天36878平均发电量/天(KW)34699平均发电量/天(KW)1292020平均风速(m/s)4.6620平均风速(m/s)17.0820平均风速(m/s)6.2092439故障数据量2.30故障数据量8.95故障数据量4.75平均可利用率(%)96.5%平均可利用率(%)88.2%平均可利用率(%
17、)96.7%平均发电量/天(KW)13030平均发电量/天(KW)55645平均发电量/天(KW)2544520平均风速(m/s)8.1120平均风速(m/s)6.1320平均风速(m/s)5.664877故障数据量2.70故障数据量2.55故障数据量8.70平均可利用率(%)98.3%平均可利用率(%)98.4%平均可利用率(%)96.9%平均发电量/天(KW)37485平均发电量/天(KW)31949平均发电量/天(KW)2255520平均风速(m/s)7.0620220
18、平均风速(m/s)13.9220平均风速(m/s)8.82155334故障数据量9.70故障数据量11.15故障数据量1.05平均可利用率(%)97.2%平均可利用率(%)97.0%平均可利用率(%)99.4%平均发电量/天(KW)34426平均发电量/天(KW)54679平均发电量/天(KW)5049903沙尘暴折减分析-沙尘暴条件MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED沙尘暴前后情况机组运行数据对比(续)沙尘暴前沙尘暴期间沙尘暴后沙尘暴损失发电量(KWh)20平均风速(m/s)
19、5.5920平均风速(m/s)16.3820平均风速(m/s)8.37151025故障数据量2.75故障数据量14.50故障数据量0.80平均可利用率(%)98.4%平均可利用率(%)85.1%平均可利用率(%)99.5%平均发电量/天(KW)22189平均发电量/天(KW)52309平均发电量/天(KW)40865合计平均风速6.56合计平均风速12.24合计平均风速6.61462170故障数据量4.5故障数据量8.66故障数据量5.39平均可利用率(%)97.8%平均可利用率(%)92.8%平均可利用率(%)97.3%沙尘前后数据
20、表现为:沙尘前、期间、后平均风速:6.56m/s、12.24m/s、6.61m/s,沙尘期间表现为大风状态;沙尘前、期间、后平均故障数据量:4.5、8.66、5.39,沙尘期间故障数量有所增加;沙尘前、期间、后平均可利用率:97.8%、92.8%、97.3%,沙尘期间表现较差;在沙尘大风状态下,更容易造成故障问题,可利用率降低;沙尘期间、后实发电量9294050kWh、理论应发电量估算为9756220kWh,损失电量估算为462170kWh,损失比例约为4.7%,占全年发电量比例为0.3%。04改进尾流模型分析MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITEDMINGYAN
21、G SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-常见尾流模型改进的PARK模型基于动量守恒的经验方程进行建模,尾流在叶轮后线性扩展,根据入流风速选取推力系数和尾流衰减系数K,并且利用下游的每个风机叶片扫风区域受尾流影响的百分比进行加权,对于多台风机的影响则选择其中最大的尾流损失作为该风机受到的总的尾流影响。大尾流模型/深度阵列尾流模型该尾流模型将风电场中的风机进行了粗糙度处理,将其视为粗糙度的一部分进行计算。假设每一个风机占据一个增加表面粗糙度的离散区域。随着风到达风机,由增加的粗糙度产生内部边界层。优点:形式简单且仿真效率高,准确度也有一定保证缺点:尾流场速度分
22、布不合理、偏转/非定常来流无法仿真图片引用于:助力大基地与海上风电项目大范围风电场尾流模型LWF的分析与应用优点:运行速度快,伴有边缘效应即处于风电场边缘风机的平均尾流损失一般相对较低缺点:风场范围绘制有不确定性,长距离下风向个别机位准确度有限MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-常见尾流模型制动盘模型制动盘模型通过添加虚拟盘面来近似模拟风力机尾流场,基本原理是根据叶轮直径在机位处生成一个圆盘面,在CFD仿真过程中根据实时风速和机组推力系数,修改圆盘位置处的动量方程和添加动量源项,模拟风机工作工程中产生的推力,从而模拟风机对后方尾流区域流场
23、的影响。其他模型Lansen模型和Frandsen模型等其他经验尾流模型Geometric model(GM)混合尾迹损失模型优点:定向计算过程中根据风速分布和风向变化实时调整,考虑因素更加全面缺点:计算时间较长,每次方案变化后都需要重新计算,且仿真后的流场无法直接采用未受尾流影响的测风数据进行仿真计算MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-分析方法分析对象风速尾流损失本质是风经过前排风机后风速降低从而导致发电量的损失,而发电量损失与功率曲线关系较大,因此本次以风速为分析对象来减少变量。归一化处理为更好的衡量尾流影响,不同扇区来风均选取一不受
24、尾流影响风机为基准(风速基本是最高),其他机位风速/标准机位风速进行归一化获得各机位的风速衰减值Cj分析工况各机位点风速损失:趋势分析参数尾流与来风方向、风速大小均有关系,因此采用16个扇区、3个风速段(5m/s、10m/s、15m/s)分析各个机位风速衰减值全场平均值:整体损失MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-选用案例项目情况位置:吉林某风场机型:4.0MW运行时间:2022.06.01-2023.05.31期间的SCADA数据地形:平地周边风机:1.5MW测风塔风速:6.966.98m/s机位点尾流前风速:平均7.02m/s(6.9
25、87.10m/s)可认为无尾流影响情况下各机位点风速基本一致风向以风功率预测塔风向为准MINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-计算结果来流北风5m/sMINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-计算结果来流北风10m/sMINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-计算结果来流北风15m/sMINGYANG SMART ENERGY GROUP LIMITED04改进尾流模型分析-计算结果5m/s平均022.54567.590112.5135157.
26、5180202.5225247.5270292.5315337.5改进park0.9120.9260.9130.9040.9060.9180.9190.9180.9050.9060.8940.9090.9030.9140.9180.9130.922大尾流模型0.8720.8430.8550.8410.8480.8650.8770.8790.8620.8530.8280.7961.0020.9940.9760.8260.816新尾流模型0.8700.8900.8610.8430.8510.8730.8790.8760.8700.8690.8320.8270.9090.8960.9230.8390
27、.878实际0.8650.9010.8810.8400.8270.8290.8190.8470.8750.8890.8150.8810.8870.9110.8520.8960.89010m/s平均022.54567.590112.5135157.5180202.5225247.5270292.5315337.5改进park0.9650.9750.9640.9610.9600.9750.9730.9770.9550.9510.9420.9650.9620.9660.9640.9770.981大尾流模型0.9320.9190.9240.9170.9200.9380.9440.9490.9250.9
28、150.8970.8840.9960.9950.9760.9060.908新尾流模型0.8930.9170.9010.8840.8850.9150.9160.9160.9090.9150.8690.8370.8980.8830.8940.8540.897实际0.8660.9090.8600.8800.8730.8650.8290.8730.8650.8210.7810.9420.8750.8670.8200.9020.88815m/s平均022.54567.590112.5135157.5180202.5225247.5270292.5315337.5改进park0.9840.9950.989
29、0.9820.982-0.9730.9690.9640.9870.9830.9870.9880.9970.997大尾流模型0.9720.9770.9770.9690.969-0.9640.9580.9490.9590.9920.9940.9880.9690.972新尾流模型0.9710.9820.9760.9720.969-0.9620.9620.9490.9630.9780.9760.9750.9760.983实际0.8900.8840.9070.9010.869-0.9110.8720.8280.9670.9210.8890.8710.8910.862各扇区风速损失Park尾流模型普遍低估实际尾流影响,其他尾流模型则在中高风速段低估;优化后尾流模型的全场平均风速损失整体与实际更加符合。THANKSMING YANG SMART ENERGY GROUP LIMITED