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这些视角与分析都可以在一定程度上解释弃风的原因,提出的解决方案在一定范围内可能也是有效的。但是,有三个问题仍旧是无法解决的。
第一,其关注的时间尺度可能有所不同。比如将风电弃风的原因归结于风电发展过快,而电网跟不上,比如二者建设周期不同的视角,是个典型的短期与项目级的视角。事实上,一个典型的风电项目可行性研究报告,其中重要不可或缺的章节就是电网接入方案。项目的电网接入设计,本来就是项目边界内的一部分,二者是“项目与电网统一规划”的。但是超越了项目层面,所谓“缺乏协调”的说法就更像是对存在问题的另一种表述,而不构成对原因的分析,其解决方案、统一规划也缺乏相应的方法论。这种归因,也容易混淆哪个是目标,哪个是条件,有哪些物理、环境、经济约束是起作用的,而哪些是需要改变的。风电的发展如果是目标,那么其他的基础条件,包括电网基础设施在内,都是需要提升以满足风电发展的途径。风电的目标确定,往往基于的是更广的能源、经济与环境系统的发展要求,比如节能减排目标、新兴产业发展等等。条件提升的过程中可能会遇到可行性的障碍,比如短期内的投资缺口、工期问题等,但是这不存在不能改善的绝对性“边界”。
第二,弃风解决方案的提出缺乏显现的价值标准。技术上,有很多的供应与需求侧的措施可以减少弃风的发生(比如 Lund et al. (2015)的综述)。一般而言,只要投入足够,弃风问题肯定能解决。比如造一个足够大的电力系统,本地有消纳不了的情况,就通过外送解决,每个风场配一个巨大的储能系统等等。衡量弃风的解决方案,不能停留在“有效”的阶段,而是基于更明确的价值标准,比如哪种方式成本更低,长期更有利于可持续发展的标准去判断。
第三,原因能否足够解释弃风的程度仍旧是未知的。技术上电力系统的灵活性不够是风电弃风的原因,但是由于弃风程度在一个连续的区间上,这些因素能否完整解释弃风的发生仍旧是需要探讨的。是否还有其他的原因导致了弃风?维持目前的电网系统不变,弃风是否存在可以改善的空间?这些都是值得进一步探讨的问题。
这些观点由于视角不同,关注的时间尺度不同,是不能加总来解释弃风的总体原因的。理解弃风的原因需要定量的分析以解决连续区间的问题。文献中存在基于电力系统结构与需求特性的系统仿真研究,特别是一些基于现有电网结构的“消纳能力”研究,比如谢国辉等( 2014)、王新雷等(2014)。也有基于特定典型电网平衡困难时期(比如低谷调峰等)等约束下风电的潜力研究,比如白建华等( 2010)、刘德伟等( 2011)。这些研究通常是静态的,因为考虑的时间尺度小(通常是逐小时,甚至 15分钟级别),可以看做是一种系统仿真,对中长期的动态变化(比如电源结构变化问题)是不涉及的。王新雷等( 2014)对京津塘电网的风电接入能力,从系统调峰容量平衡的角度,对多个典型日逐小时进行了模拟测算。研究显示,在冬季供热期,低谷需求时段(全年的约30%),大多存在调峰容量不足的问题,全年弃风电量比例为11%。但是作者的这一结果对火电的调峰潜力设定为容量的50%,并且不允许出现“启停调峰”(这是市场竞价情况下的普遍现象,煤电本身也不存在技术障碍)。模拟的结果对这些前提设定异常敏感,而这些前提的稳定性在一般意义上并不是一定的。
而更大时间尺度与动态的风电在电力系统中的角色研究,已经属于规划问题(比如从一年到几年)或者政策评估问题(从几年到十几年、几十年)。过去,这些问题的方法论通常并不考虑供应的波动性(有些需求的波动性也不考虑,比如大尺度的综合评估模型IAM)。由于这种波动通常意味着额外的成本(这个程度从已有研究看,跟发电成本往往在一个量级,见Ueckerdt(2013)),在风电、太阳能和光伏大发展以及未来需要更多(甚至出现纯可再生能源系统)的背景下,不考虑波动性因素已经无法满足模拟的要求。在大尺度的能源电力模型中,嵌入对更小时间尺度(通常是小时级的,因为风电在这个级别的波动最大)波动性的考虑,是一个研究与模型开发的热点。张树伟(2015)、Ueckerdt(2015)、Blanford (2014)等是基于统计意义上的年8760 小时出力曲线,考虑风电出力波动性的典型工作。
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