CN104965975B

CN104965975B - 一种微风区mw级风力发电机风轮大小初选的确定方法

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Publication number: CN104965975B
Application number: CN201510315027.4A
Authority: CN
Inventors: 黄爱武; 程林志; 谢金娟; 史航; 王凯; 李成晨; 张明辉
Original assignee: State Grid Corp of China SGCC; Xuji Group Co Ltd; Xuchang Xuji Wind Power Technology Co Ltd
Current assignee: State Grid Corp of China SGCC; Xuji Group Co Ltd; Xuchang Xuji Wind Power Technology Co Ltd
Priority date: 2015-06-10
Filing date: 2015-06-10
Publication date: 2018-09-28
Anticipated expiration: 2035-06-10
Also published as: CN104965975A

Abstract

本发明涉及一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法，本发明根据风机平均竞标价格计算风场风机总投资成本和风机总数；根据气象数据估算风资源年有效小时数和年有效风能，利用当前风能平均转化效率计算年有效发电量产生的效益；根据设定时间内回收投资成本的要求计算适合当地风速的最小风轮，该风轮的大小即为所确定的初选风轮大小。本发明采用常规气象数据估算微风速地区有效风速的风资源年有效小时数以及年有效风能，用当前风能平均转化效率计算获得年有效发电量产生的效益，该方法为设计部门对风场风速的分布估计和风机概念设计之初的风轮选型的计算提供辅助参考，也为业主从收益最大化的角度招标选型提供算法依据。

Description

一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法

技术领域

本发明涉及一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法，属于风力发电技术领域。

背景技术

2009年以来，随着三北地区弃风限电的出现，我国风电产业政策从速度转向质量，从三北地区转向中东部的低风速地区。而我国中东部的低风速地区风速分布资料匮乏。在此背景下，远景能源全球首创的1.5MW低风速风机的研发和投产，加快了我国风电产业战略调整的步伐，使得占中国风资源60％以上的低风速区域得到有效开发，因所谓的低风速目前业内尚无明晰的定义，通常用当地气象站年平均风速低于6m/s界定的方法，其风速不同于风机高70-90m轮毂处风速，而且，对低风速的风场空气密度等无相应数据，各地的风机制造商盲目相信风轮直径直径越大从微风速中捕获风能越多的观念，不断的增大风轮直径；2009年以后各地的风机制造商多将单机容量升级为2MW，一方面降低单位土地面积上的风场基础造价，另一方面，风电场风机之间的布局考虑当地风资源条件、主风向、地质条件等信息，原则上风机位置布局行距在风轮直径5-9倍为宜，列距在风轮直径3-5倍，因单机容量由1.5MW升级为2MW，按一致的发电效率计算，风轮直径增加约15.4％，而一个50MW的标准风场就可减少8台1.5MW的风机影响空间，用于加大2MW风机之间的距离，增加量约37.6％，风机间空间净增加量约 27.6％-15.4％＝12.2％，9倍风轮直径计算的话，9×(1+12.2％)＝10.098，即，可加大风机之间的布局距离达到10倍风轮直径以上，防止风机之间的扰流而影响风机的使用寿命。因此，目前微风速2MW级风机多在技术相对成熟的2MW风机基础上进行竞争，形成了目前微风速2MW级风机风轮大小从97m、100m、110m、111m、 114m等多种风机规格，有利于不同微风速地区的业主根据地区差别定向选择。

考虑风机之间的湍流影响以及风机基础和道路投资的减小，目前多数业主也倾向于选用2MW的微风速风机，而且为了风场的统一采购和后期维护成本最低，一般应选择同一对风轮大小的2MW的微风速风机。风场业主通常认为大风轮吸收功率多，年发电量必然多，效益可观，但往往忽略了风轮吸收风能与风机转化为上网电能的能力并非同一概念的问题，以及湍流对大风轮风机寿命的损害也大、轮毂和塔筒投入成本大的情况，而且，过大的风轮的风机反而会造成总收益的大幅下降，因此，如何在风机设计之初，尽快的确定当地风场的风速分布情况和风机概念设计之初的风轮大小选择，以及当地业主选取适合本地区最优的微风速风轮大小等，这些问题就凸显出来。

目前发现的风轮大小的确定方法大都是基于基本的风机发电功率计算公式，如专利号为201210277450.6的专利文件，公开了一种风力发电机组风轮直径的确定方法，该方法是在已有成熟风机基础上，通过基本公式中各因素间的比例关系，按风速随高度切变的指数规律预设新设计风机的轮毂中心高时的风速、新设计的风机的气动功率、气动效率初选值与已有成熟风机的相关参数的比例，对风轮直径D进行类比设计选择，2MW的风机风轮常超过120m，没有考虑风机风轮实际制造水平，也没有考虑风轮增大后风载加大，风轮悬重加大等一系列的成本急剧升高的问题，也缺乏从用户的投资和收益角度对所选风机风轮大小进行有效推荐的实用技术手段和可行方案。

发明内容

本发明的目的是提供一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法，以解决现有风力发电机风轮大小确定过程中因无C_p-v关系的拟合计算方法而无法计算相应的风机上网发电收益的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法，该确定方法包括以下步骤：

1)根据风机平均竞标价格计算风场风机总投资成本和风机总数；

2)根据气象数据估算风资源年有效小时数和年有效风能，利用当前风能平均转化效率计算年有效发电量产生的效益；

3)根据设定时间内回收投资成本的要求计算适合当地风速的最小风轮，该风轮的大小即为所确定的初选风轮大小。

所述步骤2)的具体实现过程如下：

A)根据当地气象数据和平均海拔，按风速切变指数规律计算该地区设定平均海拔处的风机轮毂处的年平均风速；

B)按温度和高度对空气密度的影响计算平均海拔处平均空气密度；

C)通过风机轮毂处的年平均风速按风速瑞利分布规律估算设定风速区间的风资源年概率密度和年有效小时数；

D)根据风机风能理想吸收系数Cp与风速v的拟合计算公式、平均空气密度、年平均风速和总效率η计算风机风能吸收功率；

E)根据得到的风机风能吸收功率P计算风机的年平均发电收益。

所述风机风能理想吸收系数Cp与风速的对应关系呈瑞利密度分布曲线趋势，所选Cp最大值为桨距角0°及临界额定风速对应的最佳叶尖速比时的实际常见最大风能利用系数。

所述步骤D)中的总效率η＝传动链效率×发电机效率×变流效率×上网效率。

所述步骤A)在计算年平均风速时所选取的风速垂直切变指数为1/7或0.17。

所述风机年平均发电收益为风机风能吸收功率乘以总效率η和年风能有效利用率的积，再乘以上网电价与风机运维费用的差。

所述步骤3)中设定时期为5年。

所述风轮直径的选择在80m到120m之间。

本发明的有益效果是:本发明根据风机平均竞标价格计算风场风机总投资成本和风机总数；根据气象数据估算风资源年有效小时数和年有效风能，利用当前风能平均转化效率计算年有效发电量产生的效益；根据设定时间内回收投资成本的要求计算适合当地风速的最小风轮，该风轮的大小即为所确定的初选风轮大小。本发明采用常规气象数据估算微风速地区70-90米高度有效风速(3m/s -25m/s)的风资源年有效小时数以及年有效风能，用当前风能平均转化效率计算获得年有效发电量产生的效益，从投资成本回收期的角度，提出了一种微风区MW 级风力发电机风轮大小初选的确定方法，该方法从收益和成本平衡算法的角度强化了风机设计中风场的针对性、降低了因盲目加大风轮直径造成的风机运行风险和成本增加，也避免了因风轮过大造成的风机叶尖噪声剧增等技术上的问题，也为解决因风轮大小不一造成市场上风轮大小规格过多而造成国有资源的巨大浪费的问题，提供了一种技术参考手段和方法。

同时针对特定风场风速分布情况，采用创新的C_p-v关系的拟合计算手段得到的风能收益计算方法，从风场业主的角度提出了另一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的计算方法，供设计人员辅助参考。也为风机设计部门在风机概念设计之初的选型更有针对性提供设计参考和计算手段，达到缩短因我国微风速风场基础数据不足而造成的风机设计调研初期耗时过长，也可防止微风速风机设计调研投入的人力、物力等资金过大的问题。

附图说明

图1-a是本发明实施例中风速与风速概率PR和理想利用系数Cp的关系图；

图1-b是本发明实施例中发电量与风速的关系示意图；

图1-c是本发明实施例中投资回收与理想轮径的关系示意图；

图2是本发明实施例中某MW风机Cp瑞利分布拟合示意图；

图3是本发明实施例中确定风轮大小的MATLAB流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的说明。

本发明采用常规气象数据估算微风速地区70-90米高度有效风速(3m/s -25m/s)的风资源年有效小时数以及年有效风能，用当前风能平均转化效率计算获得年有效发电量产生的效益，从5年投资成本回收期的角度，提出了一种微风区MW级风力发电机风轮大小初选的确定方法，以从技术和收益相平衡的角度为业主招标提供参考，该方法的流程如图3所示，具体过程如下。

1.对目前标准的5万千瓦风场中1.5MW和2MW风机中多用2MW风机进行计算，输入目前风机平均竞标价格(如：4500元/kW)计算风场风机总投资成本WTinvest和风机总数N。

2.通过输入当地气象数据(如：年平均风速、年平均气温)和平均海拔，按风速切变指数规律选风速垂直切变指数α＝1/7计算该地区平均海拔90m处年平均风速，按温度和高度对空气密度的影响计算平均海拔90m处平均空气密度Dair＝(353.05/Tave)*exp(-0.034*(Zave/Tave))。(对我国中东部地区，冲积平原地貌风速垂直切变指数α可取0.17)

经对我国中东部地区微风速风场冬春季节平均空气密度和夏季平均空气密度的分别计算，考虑夏季风湿度大、密度大、年持续时间短的因素，对我国中东部冲积平原地区的年平均空气密度可直接选取为ρ＝1.25kg/m³。

3.通过年平均风速按风速瑞利分布规律估算(3m/s-25m/s)的风资源年概率密度和年有效小时数t＝8760*(exp(-pi*(3/2/Vave)^2)-exp(-pi*(25/2/Vave)^2))(风速瑞利分布,一年内3-25m/s累计小时数)。

4.风机风能理想吸收系数Cp与风速对应关系也呈瑞利密度分布曲线趋势，如图2所示，在风速变化的过程中，通过叶片翼型设计和变桨控制策略将风能利用系数Cp保持在最大值，从而可以最大限度的捕获风能，实现最大功率跟踪控制。选取桨距角0°及最佳叶尖速比时的最大风能利用系数Cp,贝茨极限0.593, 实际一般最大为0.4641，本实施例后续MATLAB编程示例中按0.43计算(现有技术水平可达到的最大风能利用系数0.52——廖明夫，R.Gasch。J.Twele,风力发电技术[M].西安：西北工业大学出版社，2009.)。

5.对应不同的风轮直径，通过基本公式计算风机风能吸收功率P,其中，总效率η为包含风机机械效率、发电机效率、上网效率等的总效率，上网电能的总效率η＝传动链效率×发电机效率×变流效率×上网效率＝ 0.97*0.97*0.8*0.87＝0.6549。

6.按国家发改委规定的标杆上网电价(0.61/kWh)，扣除风机运维费用约0.11 元/kWh，以及风机因寻风、启机、停机年等造成的年折损率＝(8760-2000)/8760，计算N台风机年平均发电收益Income。

7.输入现阶段银行折现利率re，初选re＝10％，计算5年累计收益与总投资的差(一般风机5年后因更换油品等易造成运维成本激增) y(i)＝Income/(1+re)^1+Income/(1+re)^2+Income/(1+re)^3+Income/(1+re)^4+Income/( 1+re)^5-WTinvest。

8.通过运行条件循环程序，当y(i)≥0时，循环程序结束，选取i为5年内能达到收支平衡的最小最优风轮直径。

上述实施方法通过MATLAB编程实现，具体MATLAB程序流程图如图2所示；

本发明关于微风区MW级风力发电机风轮轮大小初选的计算方法应用 MATLAB编程示例如下(允许根据招标风机参数值修改)

clear；clc；clf；

invest＝input('风场预计总投资，亿元，目前5万千瓦的微风速风电场总投资成本约3亿元,invest＝')；

WTinvest＝0.756*invest*10^4；％按欧洲典型2MW风力发电机组占用总造价的75.6％计算,单位为万元

re＝input('现阶段银行折现利率，初选10％＝0.1,re＝')；

bp＝input('风力发电机组平均竞标价，元/kW，初选4500,bp＝')；

N＝ceil(WTinvest*10^4/bp/2000)；％对2MW风机招标，所需风机数量,向上取整

Zave＝％input('风场平均海拔高度，单位m，Zave＝')；

Zave＝Zave+90；％风场平均海拔高度加轮毂平均高度90m

Tave＝％input('风场年平均温度＝273.16+℃，单位K，Tave＝')；

Dair＝(353.05/Tave)*exp(-0.034*(Zave/Tave))；％该地区的塔高90m处年平均空气密度，单位kg/m3,％对于我国中东部地区冲积平原的微风速风场的年平均空气密度可直接选本发明研究发现的最优值ρ＝1.25kg/m3。

Vave10＝input('临近风场的气象站年平均风速，一般为10m高度的风速，单位为m/s，Vave＝')；

Vave＝9^(1/7)*Vave10；％对于我国中东部地区微风速风场的冲积平原地貌，可取α＝0.17，本例为1/7

Cp＝[]；tr＝[]；PR＝[]；

％瑞利分布一年内(3-25m/s)各风速下单位间隔下的风能利用系数Cp；有效小时数h；风速对应概率

Eryear＝[]；％一年内各风速下的累积等效捕获风能

g1＝0.97*0.97*0.8*0.87；％input('吸收风能转化为上网电能的总效率＝传动链效率×发电机效率×变流效率×上网效率，g1＝')；

g2＝(8760-2000)/8760；％input('寻风、启机、停机年等造成的等效满发小时数的年折损率＝(8760-2000)/8760，g2＝')；

Income＝[]；Dhub＝[]；

％不考虑故障停机等的年风机发电量收益，万元/年，按照国家发改委规定的标杆上网电价(每千瓦时0.61元)计算

t＝8760*(exp(-pi*(3/2/Vave)^2)-exp(-pi*(25/2/Vave)^2))％瑞利分布,一年内 3-25m/s累计小时数

for j＝80:120

x(j-79)＝j；

Dhub＝j；％按目前国内成熟的三类风场2MW风机叶片直径80m开始估算

for i＝4:1:25

v(i)＝i；％假设为风机切入风速Vin＝3，切出风速Vout＝25，单位m/s；

Pr(i)＝pi/2*i/(Vave^2)*exp(-pi/4*(i/Vave)^2)；％该地区各风速的瑞利概率密度

Cp1(i)＝1-exp(-pi*((i-1)/2/(Vave))^2)；

Cp2(i)＝1-exp(-pi*(i/2/(Vave))^2)；

Cp3(i)＝Cp2(i)-Cp1(i)；％按完全可跟随该地区各风速的瑞利累积概率分布设置利用率

v(3)＝3；

end

Pr(3)＝pi/2*3/(Vave^2)*exp(-pi/4*(3/Vave)^2)；

Cp＝0.43*Cp3./max(Cp3)；

％风能利用系数Cp,在风机额定转速处最大,贝茨极限0.593,实际一般最大为0.4641，本例按0.43计算；

％计算假设，招标风机Cp与风速匹配的瑞利分布相适应的控制技术计算Er＝g2*t*3.14159/8*Dair*Dhub^2*v.^3.*Cp；

％单台风机对应一年内各风速下的可捕获风能的有效发电量，W·h

Eryear1＝sum(Er)；

Eryear＝Eryear1/10^6；％对应一年内各风速下的累积可捕获能量，MW·h/ 年

Income1＝Eryear*g1*0.05；％单台风机年发电毛收益，万元/年,扣除运行和维护成本约0.11元/kWh

Income＝N*Income1；％N台风机年发电毛收益，万元/年,

y(j-79)＝Income/(1+re)^1+Income/(1+re)^2+Income/(1+re)^3+Income/(1+re) ^4+Income/(1+re)^5-WTinvest；％5年总收益折现后与投资比较，单位为万元 h1＝subplot(3,1,1)；

plot(v,Pr,'k*',v,Cp,'k^')；

％打印单台风机对应一年内各风速概率PR和理想利用系数Cp

xlabel('风速\it{m/s}')；

ylabel('PRCp\it{}')；

title('一年内各风速概率PR(*)和理想利用系数Cp(Δ)')；

h3＝subplot(3,1,2)；

plot(v,Er,'k*')；

％打印单台风机对应一年内各风速下的等效发电量，单位为MW·h

xlabel('风速\it{m/s}')；

ylabel('发电量\it{MW·h}')；

title('各风速下的等效发电量')；

h4＝subplot(3,1,3)；

plot(x,y,'k*')；％打印投资回收期5年内最佳2MW风轮直径

xlabel('理想轮径\it{m}')；

ylabel('5年后收益\it{万元}')；

title('最佳2MW风轮直径(m)')；

grid；

hold on

end

按目前5万千瓦的微风速风电场总投资成本约3亿元，风力发电机组平均竞标价4500元/kW，现阶段银行折现利率10％＝0.1，风场平均海拔高度1000m，风场年平均温度＝273.16+13℃，临近风场的气象站年平均风速5.5m/s，风能转化为上网电能的总效率初选0.97*0.9*0.8*0.87＝0.6，寻风、启机、停机等造成的年折损率＝(8760-2000)/8760＝0.77，通过上述计算，本实施例中能够达到风机5年内收回成本的理想风轮直径约105m。

由于叶轮越长重量增大，惯性大，刹车力矩及紧急刹车时对风机与塔架震动也会增大，成本也将增加；根据附图1-a、图1-b、图1-c知道，叶片重量(成本)每变动1个单位，其它与其相关的桨毂、偏航、塔架、刹车、发电机、并网装置等将也发生变动，变动量大约为1/13.33*(71.42-13.33)＝4.35，总成本增加约1/13.33*71.42＝5.36个单位；根据目前微风速2MW级风机风轮大小从97m、 100m、110m、111m、114m等多种风机规格，结合塔筒、风轮等制造成本和后期维护成本的综合考虑，叶轮长度越短越好；因此，为业主招标提供参考的风轮直径为不小于计算风轮直径的最接近市场风轮直径。

Claims

1.一种微风区MW级风力发电机风能吸收功率计算方法，其特征在于，通过对风场风速自然规律拟合计算和对风机吸收风能的算法创新，得到一种风场风能年分布规律与对应风机风能上网发电功率的计算方法，实现了研发初期经济风轮大小的可计算机编程的可计算性，步骤如下：

A)根据当地气象数据和平均海拔，按风速切变指数规律计算当地设定平均海拔处的风机轮毂处的年平均风速；

B)利用以下计算公式，实现了计算机关于风机风能吸收系数Cp对风速的直接拟合计算：

Pr(i)＝pi/2*i/(Vave^2)*exp(-pi/4*(i/Vave)^2)；

Cp1(i)＝1-exp(-pi*((i-1)/2/(Vave))^2)；

Cp2(i)＝1-exp(-pi*(i/2/(Vave))^2)；

Cp3(i)＝Cp2(i)-Cp1(i)；

Cp＝0.43*Cp3(i)/max(Cp3(i))；

其中，Pr(i)为某地区各风速的瑞利概率密度，i为当前风速，Vave为设定风场平均海拔处的风机轮毂处的年平均风速，pi为无理数π，Cp1(i)为小于等于与当前风速差值为一个单位的风速的各风速值出现概率的和，Cp2(i)为小于等于当前风速的各风速值出现概率的和，Cp3(i)为当前风速出现的概率，Cp为风机风能吸收系数；

C)按温度和高度对空气密度的影响计算设定平均海拔处平均空气密度；

D)通过风机轮毂处的年平均风速按风速瑞利分布规律估算设定风速区间的风资源年概率密度和年有效小时数；

E)根据风速区间的风资源年概率密度及年有效小时数计算风机年可利用小时数；风机年可利用小时数的计算公式为：

t＝8760*(exp(-pi*(3/2/Vave)^2)-exp(-pi*(25/2/Vave)^2))；

F)根据步骤B)中的计算公式、平均空气密度、年平均风速和总效率η计算风机风能吸收功率；风机风能吸收功率的计算公式为：其中，P为风机风能吸收功率，ρ为平均空气密度，D为风轮直径。

2.根据权利要求1所述的微风区MW级风力发电机风能吸收功率计算方法，其特征在于，所述风机风能吸收系数Cp与风速的对应关系呈瑞利密度分布曲线趋势，所选Cp最大值为桨距角0°及临界额定风速对应的最佳叶尖速比时的实际常见最大风能利用系数。

3.根据权利要求2所述的微风区MW级风力发电机风能吸收功率计算方法，其特征在于，所述步骤A)在计算年平均风速时所选取的风速垂直切变指数为1/7或0.17。