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能见:中欧海上风电开发最大的差异在哪?
Kurt:最大的差异就是海上风电数据的获得和前期测量设备的部署。历史数据、历史安装运行经验、气象水文地质数据等数据对于投资决策和后评估至关重要,欧洲有丰富的数据获取和应用经验。他们通常会在海上风电项目前期,通过各种测试设备和大量数据来进行风场的定义。用欧洲最知名的哥白尼卫星来获得包括风、土壤以及海洋洋流数据在内的大数据。这些大数据结合测量设备,可以非常早的获得未来规划风场的信息,并且通过度电成本分析来定义什么样的机型最适合这样的风电场。
另外,欧洲国家在开发海上风电上非常有耐心和计划,像丹麦在明确的区域制定了5年、10年的计划,英国有明确的round1、round2、round3,分别明确在哪些地方进行开发,开发多少容量。这些清晰的开发计划都明确了开发容量、位置和时间。明确的计划让整个海上风电生态系统,包括开发商、主机厂、配件厂,以及整个港口区域都可以针对性的去做相应的规划,然后按照这个节奏去开发,这样虽然开发速度可能没有中国那么快,但是效率非常高,没有浪费。
尽管政策驱动的市场也可以促进海上风电生态系统的建设,但欲速则不达,有些本需通过正常的开发节奏来验证和闭环的技术被提前应用到海上风电,加大了海上风电的风险。欧洲海上风电的开发历史经验也表明成熟技术对海上风电开发的重要性。
能见:中国最应该向欧洲学习什么?
Kurt:欧洲早期通过公开的宏观大数据及前期测量来获取风场的关键数据,并通过一系列的模型测算以最优度电成本规划选址选型,这些是目前中国所缺失的。这就是为什么远景在全球设立研发团队,远景格林威治集成海上风电基础环境大数据和先进的设计优化模型算法,支撑基于最优度电成本的投资决策。同时,集成国家权威机构的水深和海床地质数据,基于海上设施大数据和算法模型绘制海上LCOE图谱,提供更可靠的投资决策。
我们注重从整个风场角度来看,通过对电气线路建模,以及土壤的地质建模和风机建模,来定位产品规划。我们会通过先进的数据测量技术来获得风速、海床、土壤等数据。然后将这些数据以及欧洲风场已经运行的数据,放在远景自己建立的模型上作对比,来校正我们建立的模型。
海上风电规划开发方面,以丹麦政府为例,20年前就致力于清洁能源风电为基础的基本国策,国策定下来以后,至少是五年计划为周期来规划风电,政府出面主导投标竞价,建立了一整套更细致的系统开发计划。
能见:欧洲近年来一直致力于发展更大兆瓦的海上风机,中国也在加速跟随。对此您怎么看?
Kurt:欧洲海上经验和开放的风电场数据可以指导中国海上风电优化,但中国海上风电的环境跟欧洲、美国都不一样,中国同行不能直接套用欧洲已经获得的经验,必须研究自己的特殊工况。中国的海床地质跟欧洲不一样,有很深的淤泥,而且海床从南到北差异非常大,像福建、广东很多项目是岩基,而在欧洲海上风电很少有岩基的项目。此外,欧洲没有台风,但中国的台风风速能达到将近每秒80米,这是中国特殊的市场需要自己去解决的事情。
欧洲跟中国的风资源也不同,欧洲现在开发的海上风电都是在北海和波罗的海海域,风速将近11米/秒,海床较深,出现更大的兆瓦机组是通过LCOE模型确定的方向,这就是为什么在走出欧洲以后,丹麦DONG能源首先来到了台湾,台湾海峡跟他们那边工况一样,可以用同样的策略来开发台湾海峡。
然而,当面对国内大部分7.5米/秒的风速和比较浅的海床,LCOE模型会告诉你应该怎么选择。数据不会骗人,选择什么样的风机应该听从LCOE模型的反馈。
什么样的机型与中国风电最匹配?不同的区域会有比较大的差异,不同区域如台风、中级风速、浅海地区的差异较大。远景根据供应链,在不同的海域,根据LCOE模型非常谨慎的选择最应该规划的机型,这也是我们目前的机组兆瓦级别还停留在5.2兆瓦的原因。目前5.2兆瓦是最好匹配的,覆盖到江苏、山东、浙江一带。如江苏海域对度电成本非常敏感,如果没有精准的模型来度量度电成本,是无法准确定义最适合的机型的。
能见:目前对中国海上风电而言,最重要的事是什么?
Kurt:降低中国海上风电度电成本是最重要的。中国海上风电刚刚起步,首先要做的是把项目的成本降下来,把所有正在执行的项目可靠有效地执行好,打造完整可靠的产业链,这是2021年之前最需要做好的工作。
影响中国海上风电度电成本的关键因素是发电量,发电量能影响50%以上的度电成本,我们得到的数据显示,提升10%的发电量可以降低9%的度电成本。远景未来会不断优化度电成本,在平衡功率、叶片的基础上,坚定不移地提高发电量。
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