关于风速对风力发电机发电量变化影响浅析

李亚亚

摘要：对于一个发电企业而言，发电量收入就是他的盈利来源。发电量的多少或多或少影响着一个企业的收入以及运行成本的变化。所以发电企业就会有一个绕不开话题就是发电量分析，对于风电厂也是日常工作中必不可少的一项工作。当然影响一个风电场的发电量的原因有很多，而本次我们站在风速对发电量的具体影响进行分析。下面结合一个风电场为例，结合发电量变化情况进行相关因素分析。

关键词：平均风速;功率曲线;满发天数;微风天数

开篇之前，需要介绍的本次分析的实例概况，本次以一个风电场为实例。该风电场含两个项目，分别为A项目和B项目。A项目是于2015年并网运行的24台东汽2.0WM的风电机组;B项目是于2016年并网运行的73台上海电气2.0WM的风电机组（其中5台为2019年下半年并网）。下面我们来看一组A项目发電量的数据：

以上数据是从系统的后台监控系统导出，我们主要是分析风机的真实发电数据，所以相比升压站的出口数据而言会更加真实一些，因为他不会因为集电线路的长短不同造成不同的损耗产生影响，所以本次利用的数据相对来说是一手的，真实的。

根据2019年与2018年机组数据，可知2019上半年总发电量相比2018年差3838MWh，从数据中可以看到的是2019年上半年平均风速降低了，同时整年的平均风速差了0.3m。

对比2月份与5月份的风速与发电量，可以发现风速差1m发电量却差的很多。原因是上气单台机组在风速为5m/s风况时出力是337kwh;在风速为6m/s风况时出力是578kwh;在风速为7m/s风况时出力是900kwh，它不是线性增长的。

6m/s的出力比5m/s的出力大了241kwh;7m/s的出力比6m/s的出力大了322kwh。随着风速的升高，功率变化不是线性的。2019上半年平均风速降低了0.3m/s，按照单台出力差322*0.3=96.6kwh来计算，风机月可利用小时数为181*24=4344h，单台出力差为419.6MW，73台的出力差为306万。以上是我们按照一个约数进行的推算，从推算中可以看出，2019年上半年平均风速差0.3m/s，整个项目大约要降低306万的发电量。

在利用平均风速在功率变化方面进行分析后可以发现，平均风速在功率变化方面确实很大程度上影响着发电量，我们可以确定的是平均风速是影响发电量的一个主要因素。但是仔细看下，数据并不是吻合的，因为影响发电量的因素并不单是这一个方面，除了平均风速，我们下面再满发天数以及小风天天数进行分析一下。

实例二：A项目2019年6月发电量879.4万，计划发电量970万，完成84.3%，单台月平均发电量为36.6万;同期发电量972.6万，计划发电量1063万，完成91.5%，同期单台月平均发电量40.5万。下面以风速区间为主线，将6月份的发电量与同期相对比进行分析。

A项目2019年6月份最大风速超过15m/s共5天，6月18日最大风速达到28m/s，达到切出风速，6月最大风速平均值12.35m/s，同期超15m/s共2天，最大风速平均值11.34m/s;2019年6月份最小风速小于3m/s共27天，最小风速平均值0.21m/s，同期最小风速小于3m/s共25天，最小风速平均值1.37m/s;2019年平均风速达到10m/s以上风速天数0天，同期天数1天;2019年6月份风速平均值5.29m/s，同期平均风速5.58m/s。

从事风电行业的人都会比较清楚的知道一些机组概况，比如不同机组均有切入风速，切出风速，只有在特定风速区间内才能发电。针对多数风电机组而言，当风速大于20m/s或者小于3m/s时风力发电机组是不发电的，当机组识别到当前风速较大或者较小时，会自动停机自我保护。而结合A项目2019年6月份的发电量与同期相比单台机组少了4万度电，我们不难发现，因为风机的极端，实时风速对平均风速的离散率越大，发电量越少。

结语

经过上述分析，我们可以得出，首先风速的大小是影响发电量的主要因素，其次某段时间内如果平均风速一样，而风速的离散率也是影响发电量的重要原因。在此还是要说明的是，影响发电量变化的因素不是单一的，是有多个因素交织相互作用的。比如每年的定检，机组的故障停机，日常消缺工作等等，但是这些工作如果是短时间内开展的，它对发电量的影响还是比较小的。故针对风电场发电量分析不能单纯的看风速变化，需要综合以上多个方面进行考虑分析。

参考文献：

[1]李慧新， 刘超， 巫发明，等. 风电场年发电量预评估影响因素分析[C]// 中国农机工业协会风能设备分会风能产业（2014年第8期）. 2014.

[2]刘字星 周继威. 风电机组理论发电量测算误差的影响因素分析[J]. 风力发电， 2017， 000（002）：24-27.