闫坤 胡浩 何尧玺 陈雪 胡文 康喆 张亚军
摘 要:随着中国经济的不断发展和人民生活水平的提高,对清洁能源的需求逐渐增加,可再生能源在能源结构中的地位愈发凸显。以金沙江下游四川侧地区为研究对象,通过对风电和光伏的季、日出力特性展开分析,深入了解该地区的可再生能源潜力,研究水风光互补特性。研究成果可为可再生能源的高效利用提供科学依据。
关键词:金沙江下游;可再生能源;出力特性;水风光互补
中图分类号:TM73 文献标志码:A
0 引 言
在全球范围内,面对日益加剧的能源危机和环境污染问题,可再生能源作为一种清洁、可持续的能源形式备受关注[1]。金沙江下游(以下简称“金下”)地区是中国西南重要的能源基地之一,其丰富的水资源和独特的地理条件为可再生能源的开发提供了广阔的空间[2]。在这一背景下,对金下地区可再生能源出力特性及水风光互补特性进行深入研究,对于推动该地区清洁能源的高效利用,实现能源可持续发展具有重要意义。
风电和光伏作为金下地区主要的可再生能源形式,其出力特性直接影响着能源系统的稳定性和经济性[3]。风电和光伏一般具有明显的间歇性、季节性和随机性,对电网的调度和规划提出了挑战[4]。因此,深入了解风电和光伏在不同季节和不同时间尺度上的出力规律,对于金下地区制定科学的能源规划和管理策略至关重要。
水风光互补作为一种整合多种可再生能源形式的发展模式,被认为是提高可再生能源整体利用效率的重要途径[5]。通过对水电、风电和光伏在日内的互补关系的深入研究,发现可再生能源之间具备协同作用,可以实现协同运行[6-8]。金下地区具有丰富的水资源和适宜的风光条件,因此水风光互补在该地区具有巨大的潜力,有望成为推动清洁能源发展的创新路径。
1 风光资源分布特性分析
1.1 风光资源分布
以金下T3左(以下简称“T3Z”)、T2为例,分析流域T3Z、T2近区风光资源分布。风电资源容量规划方面,T3Z风电资源主要位于昭觉县、美姑县以及雷波县,风电规划容量共87.6万kW;T2水电站近区风电资源主要位于会东县、宁南县、普格县以及布拖县,风电规划容量共145万kW,T3Z及T2电站近区风电资源总规模为232.6万kW。光伏资源容量规划方面,T3Z近区光伏资源主要位于美姑县、昭觉县及雷波县,光伏规划容量共367万kW;T2近区光伏资源主要位于会东县、宁南县、普格县、布拖县以及金阳县,规划容量309万kW,T3Z及T2电站近区光伏资源总规模为676万kW。
丰富的可再生能源资源为该地区实现清洁能源转型提供了强大的支持。通过科学规划和有效管理,金下地区有望充分利用这些资源,推动风电和光伏发电项目的建设和运营[9]。
1.2 金沙江下游地区风光资源规划建议
(1)进行综合规划。全面考虑T3Z和T2近区的风光资源分布情况,通过科学规划和制定发展策略,充分利用这一地区丰富的可再生能源。这将有助于推动清洁能源项目的建设和运营,为实现清洁能源转型奠定坚实基础[10]。
(2)风电容量布局。建议采取分布式布局。通过优化风电项目的位置,确保在昭觉县、美姑县、雷波县、会东县、宁南县、普格县、布拖县以及金阳县等地最大化地发挥风能资源的作用[11]。
(3)优化风电规划。建议进一步优化风电规划,确保规划容量与实际可利用风电资源相匹配。同时在规划中考虑设备更新和技术升级,以提高风电站的整体效益[12]。
(4)进行光伏容量布局。应根据美姑县、昭觉县、雷波县、会东县、宁南县、普格县、布拖县以及金阳县等地的实际光照条件进行光伏容量布局。选择合适的光伏项目位置,以确保光伏电站在白天能够充分吸收阳光资源[13]。
(5)整合风光资源。在规划中考虑风电和光伏的协同运行。通过智能电网技术实现两者之间的互补,提高系统的整体可靠性和稳定性,减少电力系统的波动性[14]。
(6)投入技术创新和研发。投资与风光资源相关的技术创新和研发,以提高风电和光伏的效能[15]。
2 可再生能源出力特性分析
2.1 风电出力特性
2.1.1 季特性
金下流域风能资源分布有明显的季节性差异,风速的季节变化直接导致风电场出力的季节性差异。如图1所示,风电场月平均出力12—次年5月出力较大,6—11月的出力较小,风电场出力月际变化较显著,呈夏秋季小、冬春季大的特点。
2.1.2 日特性
如图2所示,金下流域风电场各月日内出力基本一致,总体均呈“一峰一谷”的特征,各月日内出力分布较均匀,变化幅度相对较小。一般在早晨8时风速开始加大,下午18—19时风速达到最大,之后风速开始下降。
2.2 光伏出力特性
2.2.1 季特性
太阳能资源年内分布存在季节性差异,造成光伏电站出力也存在一定的季节性差异。如图3所示,金下近区光伏年内出力变化规律基本一致。冬春季受亚热带气候影响,天气较为寒冷,气温降低,太阳电池组件效率随温度的降低而升高,而夏秋季,太阳能辐射量较强,高温多雨,太阳电池组件效率较低,故一般冬春季(11—次年4月)出力较大,夏秋季(5—10月)的出力较小。
2.2.2 日特性
图4为金下流域光伏电站全年各月日内平均出力曲线。可知,光伏典型日出力特性较为一致,集中于6—18时,中午11—14时左右出力最大。
3 水风光日内互补特性分析及提升措施
风电、光伏发电出力由于受气象因素影响而具有随机性、波动性特征,大规模接入会增加电网的功率波动,对电网的安全稳定运行造成威胁,这是影响新能源发电规模化发展的重要因素。
水电与风电、光伏的出力特性天然存在季节上的互补特性。水电出力特点为丰枯期、季节性波动较大,而日内出力较为平缓,波动性较小;风电、光伏受制于气象条件,日内波动较大。对于具备调节库容的水电站,通过水电站的调节能力可以平抑风电及光伏的短期波动,减少新能源弃电量。水风光互补特性可以总结为:在年内,通过风光补充水电在枯期的出力不足,在日内,通过水电平抑风光出力的波动性。
3.1 年内互补特性分析
金下地区风速和风功率密度的年内变化基本呈冬春季大、夏秋季小的特点,一般11—次年4月风速、风功率密度较大,5—10月的较小。与此对应,风速、风功率密度大的月份发电量较多,而风速、风功率密度小的月份发电量较少。光伏发电虽没有非常明显的季节性差异,但也基本呈现冬季出力相比夏季略大的规律。水电站的出力根据来水情况分为丰水期和枯水期,每年的6—10月为丰水期,来水量大,相应的发电量多,12—次年4月为枯水期,来水量小,相应的发电量少。
T3Z水电站单独运行时月平均出力与一体化运行后出力曲线如图5所示。由于年内风电的“丰”“枯”恰好与水电的“枯”“丰”在时间上对应,风、水之间具有较好的互补关系,光伏发电的各月差异虽较小,但也呈现出与水电一定的丰枯互补关系,因此风光水互补运行后的年内出力波动有所减小。
3.2 日内互补特性分析
由于丰水季节与枯水季节之间的入库流量相差很大,金下地区梯级水电的出力特点是季节性波动大,但日内波动较小;风资源的短期波动性较大,风电出力的短期波动性很大;光伏发电受气候影响,日内波动较大,且只在白天发电,夜晚出力为0。
以T3水电站为例,水、风、光互补运行后,T3Z电站每月典型出力曲线如图6所示,丰水期某典型日内水风光出力特性如图7所示。可知,光伏电站出力集中在9—17时,晚上出力为0,风电出力在夜间较大,9—20时较小,水风光联合运行模式下,在白天光伏大发时段,水电站减少出力,以减少风光弃电,平抑风电、光电的短期波动,提高系统整体出力的平稳性。
3.3 提升水风光日内互补运行效率措施
(1)进行水电站灵活调度。充分发挥水电站的调节库容,根据风电和光伏出力的变化,通过灵活的调度策略,及时调整水电站的发电量。在风光高产时段,降低水电站出力以减少风光弃电,而在风光弱时,增加水电站出力,提供稳定电力支持。
(2)合理规划光伏电站布局。根据日内光照变化,合理规划光伏电站布局,确保在白天最大化地利用光照资源。同时,尽可能考虑地理位置分布较为分散的光伏电站,减小因天气变化引起的功率波动。
(3)引入智能电网调度系统。通过先进的预测和调度算法,实时监测各能源的出力情况,优化电力分配方案,提高系统整体运行效率。
(4)结合分布式储能技术应用。结合储能技术,如电池储能系统,储存过剩电力并在需要时释放,平抑风光的瞬时波动,提高能源利用效率。
(5)建立完善协同运行机制。建立水、风、光的协同运行机制,通过信息共享和协同控制,实现更加精准的调度和管理,提高系统整体可靠性和稳定性。
4 结束语
通过对金下地区四川侧地区风电和光伏的季节性和日内出力特性进行详细分析,深入探讨了该地区可再生能源的潜力,揭示了水电、风电和光伏在年内和日内的互补关系。主要结论如下:
(1)风电方面,金下地区呈现出明显的季节性差异,夏秋季的出力较小,而冬春季的出力较大。在日内,风电场整体呈现“一峰一谷”的特征,风速在早晨8时开始加大,下午18—19时达到最大,之后风速逐渐下降。
(2)光伏方面,虽然季节性差异不如风电显著,但仍表现为冬季出力相对较大,夏季出力较小。在日内,光伏电站出力集中于6—18时,中午11—14时左右出力最大。
(3)水风光互补方面,通过对年内和日内的互补特性分析,发现水电、风电和光伏之间存在良好的互补关系。水电在枯水期能够弥补风电、光伏的出力不足,而在日内,水电的平缓出力能够平抑风电和光伏的波动性,减少新能源的弃电量。
(4)金下四川侧地区具有丰富的可再生能源资源,风电、光伏和水电之间存在良好的互补关系,可实现更稳定、可靠的清洁能源供应。未来的可再生能源开发和规划中,应充分考虑可再生能源出力特性,制定科学合理的能源管理策略,推动可再生能源的高效利用。
参考文献:
[1] 刘文彬.新能源将在国家新型能源体系建设中发挥关键作用[J].水电与新能源,2023,37(12):75-78.
[2] 吴道喜,徐照明,官学文.金沙江下游梯级水库正常运行后川渝河段防洪形势分析[J].长江技术经济,2023,7(5):31-37.
[3] 杨辉,胡建锋,陈浮.采煤塌陷地赋能光伏风电新能源建设的思考:以江苏省徐州市铜山区为例[J].中国土地,2023(10):48-50.
[4] 樊晓伟,王瑞妙,朱小军,等.考虑风光荷时序波动特性的配电网投资策略多目标优化[J].可再生能源,2023,41(2):268-276.
[5] 何思聪.雅砻江水风光互补与梯级水库协调运行研究[J].四川水力发电,2021,40(3):130-137.
[6] 刘德民,耿博,赵永智,等.水风光能源互补形式的研究探讨[J].水电与抽水蓄能,2021,7(5):13-19.
[7] 李永红,赵宇,徐麟,等.基于水风光互补优化的清洁能源运行管控系统研究[J].水电与抽水蓄能,2019,5(4):56-60.
[8] 李亮,周云,徐文.四川省后续水电中长期发展规划思考[J].水力发电,2019,45(4):102-105.
[9] 贾燕军,王超,刘书琪.碳中和背景下的融资租赁转型和发展:以风光发电行业为例[J].华北金融,2021(8):69-76,87.
[10] 鲁宇,伍声宇,谌骏哲,等.一种考虑灵活性资源的风光综合消纳规划方法[J].分布式能源,2019,4(5):10-16.
[11] 赵书强,索璕,马燕峰,等.基于复杂适应系统理论的可再生能源广域互补规划方法[J].电网技术,2020,44(10):3671-3681.
[12] 李慧荣.陆上风电工程项目管理的难点及对策[J].模具制造,2023,23(12):255-257.
[13] 刘若霞.中国新能源产业空间布局优化研究[M].北京:新华出版社,2017:190.
[14] 谢俊,鲍正风,曹辉,等.金沙江下游水风光储联合调度技术研究与展望[J].人民长江,2022,53(11):193-202.
[15] 蒋莹.大力促进风光产业高质量发展[J].中国发展观察,2023(2):119-123.
Renewable Energy Output and Hydro-wind-solar Complementary Characteristics in Lower Jinsha River
YAN Kun1,HU Hao2,HE Yaoxi1, CHEN Xue2,HU Wen1,KANG Zhe1,ZHANG Yajun1
(1. China Yangtze Power Co.,Ltd.,Wuhan 430010,China;2. Southwest Electric Power Design Institute Co.,Ltd.,China Power Engineering Consulting Group,Chengdu 610056,China)
Abstract:As China's economy advances and people's living standards improve,the demand for clean energy is gradually rising. Thus,renewable energy sources are becoming increasingly prominent in the energy structure. With a focus on the Sichuan region along the lower Jinsha River,we analyze the seasonal and daily output characteristics of wind and photovoltaic power. On this basis,we explore the renewable energy potential of the region and analyze the complementary characteristics of hydro and wind resources. The results provide a scientific basis for the efficient use of renewable energy.
Key words:lower Jinsha River;renewable energy;output characteristics;hydro-wind-solar complementary
基金项目:长电新能有限责任公司项目(4223020056)
作者简介:闫 坤,男,高级工程师,硕士,主要研究方向为新能源及水电发电技术。 E-mail:yan_kun@ctg.com.cn
通信作者:胡 浩,男,高级工程师,硕士,主要从事电力系统规划设计工作。E-mail:huhao@swepdi.com