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现在中国的一些项目,由于受时间的限制。很少有时间进行测风塔各个扇区的模拟风廓线和实测风廓线的处理来调整大气浓度的设置,绝大多数中国的项目都不会进行这种发电量的不确定性的分析,因此我们所做的垂直外推和多塔的水平外推,不能用于我们发电量的不确定性。以上这些是我认为都是我们目前中国风资源领域所面临的挑战。但是我相信在以后,随着我国的风电的开发进一步放缓,这些问题都会解决的。以上是我所介绍的内容。谢谢大家。
我的采样样本数是1273个,这是对特定的。
朱蓉:多长时间一个。
尤扬:十分钟。
朱蓉:下面请来自美国的3TIRE公司总经理张大为先生来做报告。
张大为:之前我讲了一段关于我们公司如何去做资源评估的,下面我花一点时间想讲讲关于功率预报的事情,因为预报都是在一起,在这里来讲。刚才已经讲过关于3TIRE公司介绍,我们现在想提提,一个是我们在国内风功率预报作为一个国家的要求,那么行业的一些具体的规定已经制定出来了。那么每一个做项目的风场的业主,他们也都在去做每一个项目的风功率的预报,从一个大范围里面,为什么要要求做这件事,那么大家实际上都已经很清楚了,那么我们总结一下,大致可能有这么几个方面,一个是说需要一种可再生能源的供应和供给之间的可靠性。另外是在于市场需要有一个很低成本来做这样一件事。再一个是现在对这个碳排量和污染的强制性的要求。这样的话就构成了这样的一种关系。大家谈到说这是一个风能的项目,这是一个可再生能源的项目的时候我觉得第一点是说和我们的传统能源究竟区别在什么地方。像所有的可再生能源的最大的特点是每一个项目是不一样的。分布的场置和能力和变更的东西是不一样的。因此在做发电和计划的时候,他会带来跟我们传统的发电有很多不一样的因素。我们如何来去看这些不一样的情况,我们先看看一个热力的电厂。一个热力电厂,第一个是一般来说都有很大的一个发电量的计划。第二个是通常来说他的发电的容量系数都是比较高的。能在70%以上,另外他的输出和去对调度的这种反馈是可以控制的,来去做这样的要求。我们再来看看像可再生能源的方面,一个方面通常来说规模是要小一些,比如说几十个兆瓦,几百个兆瓦对于风来说,太阳能会更小一些。
另外一个方面,他的容量和系数,他的真正发电的能力,也会比他的名义值要低,占25-30%这么一个数。再一个是因为他在变化的一种能源。所以说它的所有的输出的控制,以及调配在时间方面是会有难度的。因此,那么如何来根据可再生能源的情况,以及我们现在对传统意义上的一个大的电网的要求,能够做到有好的复合型,我觉得这件事就很重要。
那么我们通过对电网这个方面的要求的理解,那么对风电的期望是什么?我们可以期望作为一个发电的电源来说是可靠的。另外是可以依靠,我们确实是拿着用的,而不是弃掉了,另外一个方面根据你的需要进行调配的。这实际上是电网对我们这些风力项目的要求。我们看看我们去做不同的一个区域的预报的时候,那么他带来的误差我们可以看看。那么大概在不同的规模上40个兆瓦,400个兆瓦,4个G瓦这样的情况下做预报的时候给你的误差是类似的。这样的一点是说你可以尽量的去减少到集中的力量,集中智慧去减少大范围面积的预报的误差,实际上来得更有效一些。
我们会举一些例子如何来降低这种误差对电力系统的影响。通常来说我们大家做预报的时候,通常我们有一些概念我们做大区域的预报的时候,我是需要知道每一个项目,每一个风场的一个气候情况,知道他的风机的出利情况,把这些叠加起来获得一个总体的大区域的结果的情况。但是,我们公司做了很多这个方面的研究,也尝试过这样的方法,但是我们后来发现,是一种方法,但不是一个好方法。
我们可以看到这两张图是我们在做预报的时候,针对一个单一的风场以及对一个区域,做的时候我们可以看到实际上趋势都是很类似的。误差也是在不同的时间段上都会产生误差,这样的情况下我们也想引进的一个概念是什么?就是说我们看看这个上面的三个框图,实际上大到小不同规模的一个风场的范围。当你去做更为快速的去调度,那么快速的去计划。做这样的事情的时候,他会为你的这个整个的预报的成本会带来一个降低。为什么会说是这样的呢?我会详细的讲讲,这是一个150兆瓦的风场,我们做的是4.5小时前的一个预报。那么他这个图里显示的是下面是一个误差的情况。说你预报完了以后,那么他的绝对误差是10%。那么有40%的一个时间是都可以落在正负5%的误差范围。我们把这个作为计划的频率提高的时候,提高到1.5小时的一个频度的情况下,我们可以看到实际上在这个时候的绝对误差包括他在这个正负误差带里面占的百分比都能够得到改善。那么这个实际上是说我加快了我的预报的节奏。
另外一个方面是说我从一个150兆瓦这么大规模的一个风场,如果我去做,我能不能不单独考虑它,我去考虑一个更大范围一个区域。比如说4.5个吉瓦,这种情况下我们做完的结果可以看到实际上从10%降低到了6%的一个绝对误差。同时的话有更多的时间的百分比是落在了正负5%的一个落差带上。因此实际上这个过程非常能够说明问题,比如说我们再扩大到12个G瓦这个系统,这个系统和这个尺寸相当于我们东北电网或者是其他的电网,这是一个相当的范围或者是说区域,这个范围是频次1.5小时的预报的时候,绝对的误差是2%的水平,这样的话落在正负5%的公差带里面达到了88%的时间,这个比起来做一个单一的风场,把每一个单一的风场的预报集合在一起,你能得到的效果,大家是可以看到的。
时间关系这里就不会讲太多,但是我觉得希望大家能够记住从我们做预报的一个经验得出来的结果。第一是我们觉得在预报的时候,应该尽量的去使用中央的集中式的,或者是说区域性的预报。那么同时要去增加这种你在去做预报的时候的频度。在这个过程中,实际上没有必要去细揪每一个风场的预测的情况,把所有的这些细节的东西,去反应到一个整体里面。这样的话实践证明并不会带来个最好的结果。实际上中国现在,因为我刚才也讲了,开始这个方面的探索。以便可以得到更准确的一个预报的调度。那么因此实际上我们在这个方面是非常有幸运去为此做一些事情。通过刚才我讲的整个的这个题目,我觉得可以得出一个结论。
就是说通过这样一个区域性的区域预报的方法可以把风能作为可靠的,可以的电源进行准确性的预报,可以依赖它,可以像对待传统的能源在电网中的作用一样可以进行计划调度的一种清洁的能源,谢谢大家。
提问:请问一下这个观点有没有在比较大的风场出现过。不管是国外还是国内。
张大为:实际上这种事件活动,包括北美、印度、欧洲这些国家我们都做了很多的项目。比如说北美实际上可能和中国更有相似性,第一个国家的国土很大,也是分成了很多的区域性,区域有不同的风场的集群。那么在这个过程中,实际上我们是对这些包括单独的风场,包括区域性的面积里面,都去做预报,最后得到了这样的结论。
提问:本地是基于多长时间的预报。
张大为:实际上有不同的时间段,这只是举出一个例子。比如说一天里边或者是说一个周期里边的一个统计的误差。
朱蓉:就是说你是用模式预报。然后因为他就模式就是一个区域的平均值,所以可能会对你整体考虑可能会好一点。检验的时候你也要整体的来检验。所以相对好一点,对于复杂地区,对于小的风电场可能不一定。
张大为:您说这件事我们也做过一些实践的活动。那么实际上您说的,就是说比如说项目地自己有自己的一些自然的条件包括地形,气候的条件。那么在遇到这样的不同的,或者是说比较复杂的情况下,我们可能会对这个WT的输入会多增加一些,这样的话可能会更好的反应气候和项目之间发电量的关系,这样的话实际上它会有一些就是说并不是一视同仁的来对待它的区域,会分一些情况。
朱蓉:我们最后一个演讲,来自于GL Garrad Hassan的工程师韩韬先生。
韩韬:随着这么多年风电的发展,我们到有台风的地区,到近海去安装风机,尤其是这张图是一个全球的台风图,在中国的近海包括美国的近海,韩国,澳大利亚,日本,都有台风的威胁。所以而且如果你看现有的国际标准,不管是IEC还是GL,并没有一个针对台风的认证。所以说这一块在以前可能是一个空白,所以我当时在探讨和我GL的同事一起来大概做了一年多这样的研究。所以非常的荣幸就我们整个把所有的参数整合在一起,做出来一个全世界第一个针对台风的。大概是我要讲的内容,所以我要讲一下,因为我们做风机,所有的风都是湍流风,所以我们更关注与湍流的特性。我会简单讲一下我对湍流方面的研究。这是我们主要的贡献。然后我简单的举一个例子,关于台风的载荷和仿真的结果。
简单的说一下台风的参数,所以说你看左边这张图,是一个典型的气旋,首先根据英国这张地图可以发现尺度是非常大的,你看这张图里面整个的一半英国被覆盖进去了。但是非常幸运的是英国从来没有台风。右半边是台风的内部物流参数,所以你看接近台风眼周围风速升高很多,同时下降,伴随很大的雨流,压力下降,温度升高。这张图可以看出来,对比IEC的普通的风况。比起其他的还要差很多。假设没有参数的话,GL五包括我们建议可以根据这个来估算一个风速。这是一个非常著名的从70年代提出到现在不断的改进,所以在国际上是最权威的。我们主要是针对陆上的,陆上很少见,包括最近刚刚登陆的,登陆的时候已经减弱到了1了。因为风速是一分钟平均的,所以在风机设计里面我们要把它转换成十分钟平均的参数。很幸运国际气象组织已经有一套很成熟的标准体系,根据不同的地形的情况,有不同的参数。所以说非常简单。你只要从参数转换就可以了。关于风向,我同事之前讲了很多了,我简单讲一下,如果正好台风壁周围的风扫过的话,台风是一个单一的很大的气旋,所以不难想象在扫过的过程中,从一开始到接触会变180度,因为是一个宣传的气旋,台风外围的话风向变化就没有这个距离。所以我们建议大概如果你不知道具体的时间参数的话可以假设是30分钟左右,就是说整个台风壁扫过这个风机。关于风切,这是我们和别人搜集的数据对比。然后这条公式其实是很经典的IEC里面的分切公式,值我们稍微变了一下,根据国际气象组织的图。这个蓝线是我们根据这个公式算出来的值,和实测数据可能是大概五到十年实测统计的数据,耦合得非常好,这是小风机的图,我们风机不可能到一千米高,到一百米,包括到夜间可能到两百米非常符合那个风切的公式,所以我们可以通过这个公式把十秒平均测得的风转换到风机的高度。
下面讲一下湍流,我比较想侧重这个方面,因为所有的风机来的风都是湍流风,因为影响载流的主要是反流。首先关于湍流强度是IEC的公式,包括放大这张图,从45-50,是非常平滑,几乎是一个恒定的值,根据不同,在IEC里面,实际上是因为不同的粗糙度,所以说有不同的湍流强度,我们可以根据左边的公式来定一个均一的值,在所有的情况下,因为非常的平缓。因为是湍流,有不同的ID,所以怎么样确定ID的组成,所以要用一个值来确定,很不幸的是我在文献里找不到现有的值,所以我们就需要看一些非常基本的理论,从理论里面把它推导出来,那个上面是非常经典的模型。这个模型巧妙的进行一下简化,在高频区通过左边和右边的两个公式合并在一起,可以达到非常经典的随高度变化的公式,十米高度的话,这两个比值几乎接近为零,所以可以把这个公式简化,刚才分切那张图里面可以看到,那个边界层几乎相当于一个。我们可以进一步的简化,我们不管风速,粗糙度,所有的我们可以简化到一个唯一的值,77米,在十米的高度情况下,所以这就非常的方便使用,我们不用有太多的变化了。所以对工程师来说这是一个非常有意义的一件事。
我跟实验做了一下对比,这是在美国佛罗里达州,整个沿着海岸线测的台风。大概是四年的数据,所以你看这条虚线是我们刚才的值,尤其是比较粗糙的地形,你看和实验数据吻合得非常好,在比较平滑的地形,可能稍微偏保守一点,这个值越小,算出来的值越保守,这样的话比较好,会更偏安全一点,尤其是对于认证来说。
但是不要忘记了这是在十米的高度,但是在风机上和这个标准,我要在轮廓的高度来定义。所以我列举了传统的公式,这张图,这些点是从别人史册数据里面抓出来的。这几条陷是刚才的几个公式我们的风机大概在这个位置,所以这张图看得不是特别的清楚。但是我自己的放大一下看过之后我发现任何现有的公式拟合得都不是特别好,所以我放大进去,大概在风机的高度,我们大概经过研究讨论之后又重新的定义一条新公式,新发布的刊物里面也有这条公式。怎么样把十米,刚才定义的77米的转化到高度,因为时间关系我不详细讲了。简单列举一下史册的数据,我们没有找到太多的中国的数据,所以我大概只找到两个。因为我们知道有了这个以后,我们还要湍流的频谱,我们要把风的模型建立起来,这条黑线是实测的频谱。这个线有很多的变化,所以我加了一条线是关于IEC的,路上风机我们主要关注高频区,各条曲线都拟合得很好。对海上的风机来看我们更关注低频区,在低频区的话我们会发现有一些数字拟合得特别好。第二个数据是在上海测的,这条线更明确,黄色的线和蓝色的线几乎重合的。在高频区大家差不多,用这些都可以的,但是用正确的,不能用IEC标准,我简单定义一下,大概我只举一个例子,你看新发布的的话有三个工程,作为一个研究来说我大概举一个例子,因为我们假设在台风中我觉得电网断电是很正常的,所以今天给的值比较高,如果根据IEC的标准如果经常发生的话,可以给1.35,很简单,大概用了一个测试的机,就是说5兆瓦的风机,因为是开源的,每个人都可以得到数据,你也可以根据这些东西来做验证。因为台风在热带地区,所以我们把空气的密度降低了一点,标准是1.22,我想降到1.094,可以稍微降低一点。结果不是很满意。因为确实在台风中不难想象风速非常高,你看这条红线是1是代表了设计载荷,所以你看关于塔桶的载荷和底部的载荷都超过了设计载荷了,台风经过的话,很有可能是会倒掉的,实际上确实如此。不过这是简单的做一个测试,假设没有数据。如果具体设计的话,肯定会有更多的数据,比如说我同事刚才介绍的,可以用他介绍的详细的方法把具体的风速和风向定义出来,所以如果根据那个设计的话,我觉得会更好一些。
简单的讲一下结论。首先肯定的是通过我们研究建立一个台风模型,对于风机载荷的计算是完全可能的。相对来说在所有的频谱模型里面拟合得最好,其实陆上风机的话都是差不多。很不幸,台风经过的话它会倒掉,但是我顺便说一句,这不是一个真实的风机,只是一个开源的风机做研究的,真实的风机要具体案例具体分析。比如说我分析数据的时候我发现你的极限载荷一般是集中在当风速是从偏北30度方向来的时候,叶片的温度载荷是最高的。所以我们可以根据我们的数据分析做一些适当的改进。比如说我们可以有备用电源,我们科技让风机偏好,所以避免流体从最坏的角度过来。我做了一下简单的实验,如果有偏航的话,可以降到设计载荷之内的。其实台风的控制也是一个很空白的,很有挑战性的领域。我们以后还要在这个方面做更多的工作。
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