基于风电场后评价的风能资源评估不确定度研究与应用_盛科

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3、盛科，刘超，杨佳元随着我国风电装机容量的快速增长，部分新建风电场式中，常数μ，σ分别为随机变量的期望值和标准差。发电量等效满发小时数与设计预期值相差甚远，已逐渐影高斯分布也称为正态分布，是最常见的概率分布，很响了风电场开发商的投资信心，给风电行业的发展带来了多随机现象都遵循高斯分布。图1为不同参数下的高斯分很大的隐患。分析原因，一方面是受到弃风限电的影响，布概率密度分布曲线。当μ＝0时，称为标准正态分布。据统计2013年全国“弃风”损失发电量达16.2TWh；另超越概率是指目标值超出给定值的概

4、率。超越概率一外一方面受到项目前期风能资源评估不确定度的影响，在般用高斯分布的累积函数F(x)表示，如式（2）：这种状况下为了防范该类型的风险，可引入建立在风电场]1X-n（2）FXg=1-<1+erfdnF22v2发电量后评价上的风能资源评估不确定度分析工作。风电场风能资源评估的不确定度是贯穿整个项目，不对于风电场发电量评估来说，式中μ为估算的年均发可避免的。由于在风能资源评估的过程中，无法避免在各电量，σ为年均发电量的总不确定度，即标准偏差。风电场个环节存在误差，最后计算得到的发电量同实际情况存在发电量超越概率函数曲线如图2所示，超越概率越大，其差异，对预测发电量的

5、正确性和准确性进行量化，分析各所对应的年均发电量越小。种因素对风能资源评估的影响程度，是非常有必要的。因此只有尽量去理解和量化这种不确定度，才能减少风电场投资风险，为风力发电项目的投资决策提供科学依据。概率统计原理风能资源不确定度评估本身也是不确定的，难以量化，它是受多个独立因素影响的函数，需要大量的统计数据支持。因此可从统计学角度着手，对风电场风能资源评估的图1不同参数下的高斯分布概率密度曲线不确定度进行分析。在风能资源评估与微观选址领域，风电场的年平均风速或年发电量是很重要的指标，如果在估算过程中不对其不确定度进行量化，那么评估的结果是意义不大的，因为无法判别结果的

6、准确性，也无法判别结果在多大程度上是可信的，这样的结果对风电场投资者来说是没有说服力的。从统计学来说，风能资源评估的平均风速和发电量可认为是遵循高斯分布的变量，其概率密度函数如式（1）所示：]x-ng21fx]g=exp:-b2lD]-31x1+3g（1）2rv2v图2超越概率与发电量曲线图72风能WindEnergyTechnology

7、技术如果估算一个风电场的年均发电量为1.12亿kWh，（3）风速年际波动。若测风年不是代表年，需进行长通过上述可知，实际上是指风电场的年均发电量在以μ＝时期修正。从发电量角度考虑，风速的年际波动使得风电1.12亿kWh为对称轴的高斯分

8、布的曲线内。在做不确定度场发电量的预测评估变得难度更大。从机组选型角度考虑，分析前，实际年发电量有50%的可能性将超过1.12亿kWh，则可能造成机组选型错误，导致发电量达不到预期，并且50%的可能性达不到1.12亿kWh，这个估算值也称作P50致使风电机组使用寿命降低。据有关研究可知，一个完整的发电量。同样，平均风速估算也具有以上特性。年的测风数据的风速年际波动的不确定度为6%。对于风电场开发投资决策来说，P50的估算值显然是具（二）风流场模型的不确定度有风险的。在国外风电场开发过程中，银行贷款出于风险（1）模型垂直外推。垂直外推的不确定度来源于两个控制考虑，一般将P

9、90（即90%概率超过估计值）的风电场方面，即测风塔与风电机组的海拔差、测风塔高度与轮毂评估发电量作为财务关键指标。因此在评估各种概率下的高度差。地形效应模型的不确定性表征了海拔差引起的不风能资源之前必须量化各种不确定度，并把不确定度进行确定度，风切变模型是否具有代表性表征了测风高度差引分解和细化，通过分析不确定度的因素变动对评估结果的起的不确定度。影响，来判断项目的风险和评估结果的可靠性。（2）模型水平外推。从微观角度看，同一个风电场内不同点位的风况是不同的。由于没有在每一个机位进行测后评价与不确定度风，利用软件将测风塔处风能资源推算到机位点处时，软件对模型进行简化，

10、存在着不确定度。风电场发电量后评价是风电工程项目执行过程中很重（3）地形数据分辨率和准确度。地形越复杂，不确定要的一方面，是将风电场实际发电量与设计目标值进行比度越高。对分析的一个评价过程。（4）粗糙度代表性。风电场植被高度与分布的均一性其中发电量设计目标值的确定是需得到足够重视的，程度都影响着不确定度。其估算存在着一定的不确定度，估算的好坏直接影响后评（三）损耗折减的不确定度价的效果，因此在设计工作中应对不确定度进行详细分析。（1）尾流折减。尾流损耗折减的不确定度主要包括尾不确定度主要来源于以下两个方面：影响年平均风速的不流计算模型本身