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3.3 发电机组退运规模
每年煤电发电机组退运规模大体在 1000 万千瓦左右。
3.4 负荷年波动曲线
限于数据限制,只能搜集到中国负荷各月的平均水平,除以年平均水平就得到负荷和风电出力各月的波动状况。中国各月的负荷的相对波动如图 9 所示。结果显示,中国负荷在夏季最高,春冬季最低。
图 9 中国电力负荷波动状况
3.5 风电出力年波动曲线
风电出力最多的为 12 月份,出力最低的为 7 月份,与负荷正好相反。风电出力的波动如图 10 所示。
图 10 中国风电出力负荷率波动状况
3.6 光伏出力年波动曲线
太阳能电站出力与全年日照时间长短正相关,随着太阳运动呈现逐渐增长和下降的趋势。一般在冬季当日照时间最短时,例如冬至日,发电出力最低,从 1 月起,发电量逐步升高,到每年 6 月夏至,日照时间最长时,达到年出力最高峰,之后逐步下降。
图 11 中国光伏出力负荷率波动状况
太阳能电站发电出力具有昼夜间歇性,随机波动和明显周期性的特点。太阳能电站仅在白天时间有出力状态,发电时间在上午 7 点到下午 20 时左右。在晴天,曲线形状类似正弦半波,当天气状况不佳时,出力减小。每天下午 2 点到 3 点达到出力最大值。每日实际出力峰值小于装机标称容量峰值。
图 12 光伏典型日出力曲线
3.7 水电出力年波动曲线
水电出力特性呈现为较为典型的钟型分布,其中出力最多的月份为 8 月份,最小的月份为 1 月份。水电出力负荷率的波动如图 13 所示。
图 13 中国水电出力负荷率波动状况
3.8 月度内波动系数
由于负荷、风电出力和水电出力的年波动曲线为一年内各月的平均水平,所以还需进一步得到负荷、风电出力和水电出力在各个月度内的波动状况。这种波动状况没有办法搜集到数据,所以采用专家访谈、文献估计等方式得到。
首先对负荷的月度内波动状况进行分析,根据资料,可以得到国家电网月不均衡系数大体在 0.9 左右,日负荷曲线波动峰值则在 1.2 左右,因此负荷的月度内波动系数大体在 1.33 左右。由于文献的数据为 2000-2006 年的数据,到 2015 年和 2020 年波动状况应该会有一定程度的增加。本课题设定 2020 年负荷的月度内波动系数为 1.4。即在每个月的尖峰负荷/平均负荷=1.4。
同样类似的图 14 显示了夏季和冬季的风电日出力的波动。取自于吉林某风电场 2010 年的实际调研数据。夏季包括 5,6,7,8,9,10 月份,冬季包括 11,12,1, 2,3,4 月份。结果显示,风电出力和负荷出力高峰时刻存在区别,风电出力白天处于最低,而晚上处于最高。
图 14 中国典型风电出力日负荷曲线
由于在负荷高峰期时风电的出力处于低谷,我们设定风电在尖峰负荷时的月度内波动系数为 0.9。
光伏的出力波动性特别大,在负荷高峰期时光伏的出力也基本处于低谷,我们设定风电在尖峰负荷时的月度内波动系数为 0.5。
水电的波动则与负荷波动时刻相吻合,尖峰负荷时一般来水量也较多,可以调用更多的水电出力。本课题设定水电在尖峰负荷时的月度内波动系数为 1.5。
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