宋海辉,王建军
(上海第二工业大学电子与电气工程学院,上海 201209)
风能作为清洁的可再生能源,在自然界中取之不尽、用之不竭,风能利用已逐渐成为很多国家能源可持续发展战略的重要组成部分。
目前,我国风能开发主要集中在风能资源丰富的高风速地区,如三北地区(东北、华北、西北)和东南沿海等地,此类区域面积仅占全国风能可开发面积的10%,而且风能资源虽丰富,但由于经济欠发达,无法消纳足够的风电资源,常出现弃风现象,需建设强大电网实现大容量的风电输送。而对于风能资源较丰富和可利用的低风速区却几乎没有开发,此类区域面积约占全国风能可开发面积的68%,且均接近电网负荷的受端地区。低风速区风电的开发对实现风能的就地转化和利用、弥补常规风能利用手段的不足、补充化石能源的短缺以及对能源消耗结构的调整有重要的作用[1]。
根据对地理和气象资料的分析,我国低风速风能资源丰富且分布区域广大,而现在主流风电机组在低风速段出力随风速的变化明显,即功率曲线的斜率较大,相对于高风速风电(HWSP)项目而言,低风速风电(LWSP)项目内风能资源评估的精度,对项目发电收益的影响更大。低风速风能资源临近用电负荷中心,并网条件较好,开发利用此类风能资源成为目前我国风电发展的重点方向之一,并成为我国实现2020年节能减排目标及可再生能源发展目标的重要补充力量[2]。
本文提出开发应用低风速风电,探讨和研究了低风速风电开发过程中的关键技术及低风速应用过程中的核心问题,为低风速风力发电技术的研究及开发应用奠定基础。
所谓LWSP,是指机位点轮毂高度上年平均风速在5.3~6.5 m/s之间,年利用时间在2000 h以下的平原区域或相应风功率密度的高原区域内可开发风能资源,其一年内风速介于3~7 m/s的频率较高,如图1所示。风频分布曲线图表明(其中,p为风频,无量纲;v为风速,m/s):
(1)低风速区域(vave=5 m/s)风速(v)变化范围窄,集中在5 m/s附近(3~7 m/s之间);
图1 风频分布曲线(10 m高)Fig.1 Wind-frequency distribution curve(at 10 m height)
(2)低风速区域阵风频率高,风速变化梯度大;
(3)低风速区域湍流强度大。
2011年,国家能源局通过发布《分散式接入风电项目开发建设指导意见》,对分散式风电项目的定义、核准审批、项目规模等做了较为明确的要求。这意味着我国的风电发展战略将由主要发展大型风电基地转为大型风电基地与分散式开发并举。作为两个不同范畴方式的定义,风电的分散式开发并不完全等同于低风速风电场建设,但由于在对风电的分散式开发中将更多地利用低风速资源,所以低风速型风电机组在分散式开发大举推进的同时越发受到市场关注[2-4]。
开发LWSP资源具有如下优势[5]:
(1)低风速区域可开发面积广,开发潜能巨大;
(2)低风速区域临近负荷中心,降低了电能输送成本,有利于风能的消纳;
(3)低风速风电场运行维护费用低,且机组单位造价势必随着大规模推广而大幅降低;
(4)低风速风电电价高,增大了开发商的盈利空间,根据《关于完善风力发电上网电价政策的通知》,一类区域风电上网电价仅为0.51元/(kW·h),二类为0.54元/(kW·h),三类为0.58元/(kW·h),四类则为0.6l元/(kW·h),同时各地在标杆电价基础上还有财政补贴。
LWSP开发利用的核心在于低风速风电机组。低风速风电机组是建立在对基础机型改进的基础上的,但绝非仅仅加长叶片、增大风轮直径那么简单,而是对现有机型的一次较大的技术革新[5-6]。
2.1.1 加长叶片、增大风轮直径
下式为风能公式:
式中:P为风轮输出的功率;Cp为风轮的功率系数;A为风轮扫掠面积;ρ为空气密度;v为风速;R为风轮半径。
当风轮直径加倍时,风轮从气流中吸收的能量增加4倍,故增大风轮直径可增大机组对风能的吸收。
2.1.2 叶片翼型参数优化
在原有叶片翼型的基础上,通过加长叶片、增大风轮直径等方法获取更大风能,必将导致机组受力增大、强度降低、机组成本增加等诸多问题。风能转换中起关键作用的是叶片翼型,优化翼型参数对提高风能转换效率、降低机组成本、均衡机组受力是一种行之有效的方法。
基于遗传算法的翼型优化方法原理是在原有翼型参数的基础上,构建上下表面几何型函数,选择厚度系数和弯度系数为控制变量,通过遗传复制、交叉、变异操作,产生进化种群,再导入计算流体动力学(CFD)计算分析软件进行气动性能分析,获取更大升阻比的叶片翼型,从而获得高升力优化翼型。
图2所示为某叶片翼型气动性能分析图(翼型周围压强分布云图)。图中,翼型上表面由远离到靠近翼型头部的压力逐渐减小,下表面由远离到靠近翼型头部的压力逐渐增大,翼型表面的气流速度不同,翼型上、下方所受的压力也不同。该翼型的负压区域主要集中在翼型上表面前中部;而翼型下表面的前中部处于深色区域,表明压力较大。总的合力即为翼型在流动空气中受到的空气动力,此力可分解为升力和阻力,压强差越大,产生的升力就越大。
图2 叶片翼型气动性能分析(压强/Pa)Fig.2 Analysis of aerodynamic performance of blade airfoil(pressure/Pa)
增加塔架高度,可以使风轮获得更高的风速,从而进一步提高低风速型风电机组的发电功率。在近地层中,由于地面的摩擦效应和热力因素,风速随高度的增加而变大,这种变化服从普朗特经验理论公式,经过推导可以得出幂定律公式:
式中:vn为Zn高度处风速(m/s);v1为Z1高度处风速(m/s);Z为离地高度(m);a为风速随高度变化系数(风切变指数)。
风速垂直变化取决于a值,某机位处的a值是与当地地面粗糙度有关的常数。增加塔架高度,可以使机组获得更大的转换风能。
高风速风电机组在低风速段出力随风速的变化明显(如图3所示),即功率曲线在低风速段斜率较大。优化发电机参数和配套发电机容量,可使功率曲线向左平移,实现低风速下高容量运行,提高发电效率。
图3 高风速风电机组功率曲线图Fig.3 High-wind-speed wind turbine power curve
2012年底,国内部分厂家研发出大功率高速永磁直驱风力发电机。相比低速永磁直驱发电机,高速永磁直驱风力发电机减少了磁极对数和齿槽转矩,磁钢嵌入转子,减少了总机械应力,提高了机械强度,优化了低速输出功率,在低风速阶段发电效率有显著提高,并使机组具备低电压穿越能力,供电品质大幅提高。
LWSP切入风速低、湍流强度大、阵风影响大,必须针对低风速风况制定有效的控制策略,优化控制算法及低风速发电量提升的优化方法。控制策略的优化可以从以下3方面入手。
(1)降低风电机组切入风速,使风电系统最大限度地获取风能。
(2)解决高湍流和阵风对风轮捕获效率的影响,加大测风频率和精度,优化提升发电量。
(3)针对低风速风况创新构建机组模型,优化电控系统控制算法,获得LWSP机组最大功率捕获的优化控制策略[6]。
低风速风电场微观选址和机组排列布置的精度,在宏观上决定了LWSP的利用效率。增加测风点、延长测风时间、提高测风精度、提高风电场微观选址和机组排列布置的精度、精心考虑障碍物和地表粗糙度的影响、提高风能资源评估的精度、合理地布置机组、优化电气设备布置、减小场内电能传输损耗,能够显著提高LWSP的利用效率。图4为风电场微观选址示意图(曲线表示等高线,单位为m;颜色条表示风速,单位为m/s)。
在城市远郊地区,低风速的开阔地带可建设低风速风电场,容量根据实际评估情况配置。由于靠近负荷中心,风电容易消纳,减少了输送成本,同时对电网的冲击也大大降低,使低风速风电场可以取得很好的经济和环境效益。
图4 风电场微观选址(风速/(m·s−1))Fig.4 Wind farm micro-siting(wind speed/(m ·s−1))
图5 分布式新能源发电系统Fig.5 Distributed renewable energy power generation system
在城市较开阔地带、城乡接合部的低风速风能较丰富地段,可设置2到3台或单台大中型低风速风电机组,采用分布式布置,结合太阳能、生物质能等其他新能源,组成分布式新能源发电系统(如图5所示)。此外,应就地统筹消化电能,避免远距离传输,或组建智能微网,实现新能源的高效利用。
LWSP的第3种利用型式是户用型布置。该型式相对较灵活,既可在偏远地区应用,也可设置在城市狭窄区域,通常布置中小型LWSP机组,其所产生的电能一般就地消化,无需上网,大大提高风能的利用效率。户用型布置一方面可推进绿色可再生能源的使用、减轻人们在能源方面的负担,同时还可美化景观、培育广大公民的节能环保意识。
低风速风电作为我国大部分地区风能资源的表现形式,开发潜力巨大,具有靠近负荷中心、并网方便、电网容量的要求较低、对电网调度运行影响小等优势,但风能转换效率低和成本高是制约其发展的核心问题。研究结果表明,对现有高风速风轮进行优化设计和优化控制系统的控制策略,是提高低风速机组风能转换效率、降低成本的有效和可行的方法,对实现风能的就地转化利用、克服常规风能不足、调整能源消耗结构具有很重要的意义。
[1]蒯狄正,李群,江林.低风速风力发电技术研究[J].江苏电机工程,2009,28(B11):4-6.
[2]赵靓.低风速型风电机组发展调查[J].风能,2012(12):54-56.
[3]申新贺,叶杭冶.低风速地区风电开发成本探讨[J].风能,2011(10):32-34.
[4]呼津华.低风速风电项目风资源分析的几点体会[J].风能,2012(4):79.
[5]PREINDL M,BOLOGNANI S.Optimization of the generator to rotor ratio of MW wind turbines based on the cost of energy with focus on low wind speeds[C]//37th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society(IECON 2011).Melbourne,VIC:IEEE,2011.
[6]SANGPANICH U,AULT G A,LO K L.Economic feasibility of wind farm using low wind speed turbine[C]//Universities Power Engineering Conference(UPEC 2009).Glasgow:IEEE,2009.