破解风电迷思

 

本文对普遍关注的风电相关问题作了回答。文章从风能的变化性讲起，讨论了风电是否具有保证容量，探讨了风在所有地区戛然而止的可能性，风力发电的可预测性，风电并网的经济性，对新输送通道的需求，以及风电是否需要备用电源或专用储能设备等问题。最后，文章讨论了系统是否具备足够的灵活性以接入风电，火电是否因其具有更高的容量系数而优于风电，以及电网在接纳风电上是否存在极限。

 

 

早在风电技术出现之前，电力系统的设计就可以应对负荷的显著变化。电力需求在从几秒到几年的时间尺度上变化，围绕这样的变化，电力系统运行程序进行了相应的设计，基于相关分析和运行经验，大体上可以掌握负荷的变化规律。相对于用电高峰来说，极短时间内（几秒到几分钟）负荷的变化很小，其主要是由许多不相关事件在不同流向上改变用电需求所引起。从较长时间段（几小时）来看，用电量需求的变化往往会更具有关联性，例如早晨负荷增加而夜间负荷减少。

 

单个或多个风电场的发电量是随时间而变化的。风电的变动性加之电力系统原本就存在的变动性，可能会增加变动的复杂性，需要电网运营商进行管理和调控。风能每发1度电，其他发电形式就可以少发1度电，所以其他的发电系统只需要满足除风电之外的负荷需求，这部分负荷经常被称作净负荷（除风电外负荷）。因此，整个电力系统的非风力发电部分就要被调控至净负荷，即整个电力系统负荷与风电负荷之差。图1显示了丹麦西部地区一周内的实际负荷与净负荷，两条曲线之间部分就是风电部分。图2更清晰地表示了实际负荷与风电负荷之间的对比。

 

从图1可以看出，在风电大规模接入时，会在两个方向上引起明显变化，这就要求其他发电机组降出力运行。在风电的接入比例很大时，如果现有的发电机组没有较好的降功率运行能力，应付这一部分增加的变量可能就会比较难。

 

总的来说，随着并网风电机组增多，风电在电网中的变化就会越来越小。图3是从美国国家可再生能源实验室风电场数据收集项目中截取的具有几个互联点的某风电场约9小时内每一秒的数据。这一数据来自同一时间段，并将每个机组群的平均输出值进行了规范化处理。图3（a）显示了200台机组数据进行标准化处理后的变化情况。图3（b）显示了15台机组数据的巨大变化。从这些数据及图示中可以得出结论，随着风电机组的集群化，标准化处理过的风电变量在下降。这一规律同时适用于较小区域内和大范围的风电集群，也适用于电网运行的所有时间尺度。

 

一些国家的电网运营商在积累高比例风电并网及其变化规律的运营经验。图4显示了从2009年5月7日至10日，爱尔兰风电的每小时接入比例，范围从很小的比例到高达40%。同样，图1（如上所述）显示了2005年1月丹麦的实际负荷与净负荷（减去风电后的负荷）。

该图显示风力发电量逐渐增加，而后由高风速导致停机使发电量减少。更高的风力发电量使得净负荷在某些时段接近于零。正如本文后面讨论的，电网运营商通过使用现有的灵活发电资源、风力预测以及时间调度等手段，来应对风力的变化。在以更接近于实时的情况下进行评估时，发电量更具可预测性，而小于小时单位的调度方案也使电网运营方可以充分利用其他发电设备的灵活性。此外，更大范围内（或电网覆盖区域）的电力平衡有助于解决风电的变化，因为在较大的地理区域内风电的波动性会趋于平缓。

 

 

在确定装机容量是否能满足负荷需求时，要考虑到将来某些装机可能无法在需要时提供容量。虽然具体的数量和规程不同，但电力系统规划人员通常会设计出多于最大负荷12%～15%的富余容量，这通常被称为计划备用容量。

 

“计划备用”是指已经安装的发电设备，同时又区别于其他各类基于系统运行情况的运行备用容量。测算计划备用容量的一个更精确方法是对每小时负荷、发电容量以及发电机组事故停机率进行建模，以确定失负荷概率（LOLP，即发电量不足以满足负荷需求的概率）。失负荷概率可用来判定缺电量时间期望值（LOLE），缺电量时间期望值可以确定电力不足的时间，如每年多少小时，每年多少天，或十年内的天数，通常其目标值是每十年有一天。

 

基于对系统缺电量时间期望值的影响，风电也可以与传统电源一样有助于计划备用容量。大多数情况下，风电对计划备用容量的作用有一定的限度，在美国，风电的保证容量是其额定容量的5%～40%。风电保证容量的变化幅度较大，反映出风电出力（在有风时）在时间上与系统负荷以及系统高风险时段的不同。风电场的发电保证容量一经确定，电力系统规划人员不管采取何种方式，都要决定还需要补充多少容量以满足系统的的稳定性标准。

 

 

单台风电机组发电量的变化是很大的，对于1亿千瓦风电来说，电网运营商就更关注其对电网带来的挑战了。如前所述，风电从本质上得益于集群化，所以1亿千瓦的风电与单台风电机组的运行截然不同。在更广阔的地理范围内聚合风电就会减少零输出的小时数。单个风电场通常在一年内可能产生超过1000小时的零出力现象，而在广阔地理范围内大规模集群的风电机组的出力几乎总是大于零。同时时间尺度越短，变化幅度也就越小。大规模的风电场，每秒或者每分钟的变量非常小，但是可能在若干小时后会呈现很大变化，即便分布式风电场亦如此。

 

遇极端天气情况，风速增大，出于安全考虑，风电机组需要停机，这时候怎么办呢？这样的极端天气并不常见，在一些地方并不是每年都会出现，而有些地区一年中也只会出现一到两次。大风暴在4到6小时就可行进几百公里，所以，广阔地理区域的风电集群可以应对这一挑战。在这种情况下，单台风电机组可能从满发突然降到零，而更大地理范围内的集群风电机组就会把这样的突然中断转化为数小时的逐渐下降过程。2007年2月美国德克萨斯州就发生了这样的风暴。图5显示了一个风电场的出力在约15分钟内骤降17万千瓦的过程。而对于所有风电场来说，总出力虽然下降了150万千瓦，但该过程持续了2个小时。在丹麦西部，最近一次风暴（2005年1月）使200万千瓦额定容量的风电出力降低90%，用了6个小时。

 

而暴风通常是可预测的。大规模风电场可事先限定机组降负荷运行，以防止在暴风来临时，因风速超过机组的切出风速而造成发电量骤降，而电网运营商也可以通过分析风暴的等级,事先采取预防措施，将系统调整到防御状态。控制系统也可以通过设计来避免所有机组同时停机的情况发生。另外，不同于传统电源的大型事故，风电事故一般不会造成电力瞬时损失100万千瓦或200万千瓦的情况。风电出力的重大变化一般发生在几小时而非几分钟之内，这样常规电源机组就有足够的时间进行调峰。即使常规机组不够，也还有时间启用燃气轮机发电机组。

 

 

通过数值天气预报模型和数据统计等多种方法，可以对风能进行预报，从而预测风电出力情况。相对于负荷预测，风能预测是一个新兴事物，准确性也不如前者。目前的经验表明，大多时候风电出力情况是可以预测的，只是在程度和时间上会有误差，所以电网运营商可能对某一种预测的不确定性以及整体预测的准确性更感兴趣。风电的短期预测要比长期预测准确得多，对于单个风电场，提前1到2小时的预测平均绝对误差在5%～7%（相对于风电装机容量），而提前一天预测错误率将达到20%。

 

如图所示，750公里以上范围的风电集群预测误差降低了50%。图中显示了误差率已经降至区域预测和单一风电场的标准误差(RMSE)之间，以上数据是基于对德国40个风电场所发电量的测量结果得到的。德国的一些其他研究显示，对于一个独立风电场的典型风能预测误差约为该风电场装机容量的10%～15%标准误差(RMSE)，而对未来一天某一区域的误差率降至6%～8%，对于整个德国的风能预测误差降至5%~7%。如标准误差(RMSE)法所测算的那样，综合应用不同的风能预测模型，也能提高最多20%的风能预测精度。

 

更重要的是，预测误差对于单个风电场的影响并不大。对于所有风电场的整体预测误差才会影响到发电和调度。

 

 

当风电成为电源之一时，风电并网成本是除风电以外的电力系统设计和运行的额外成本。一般地，风电占比达到20%时，因风电所增加的平衡成本约为风电整体销售价的10%或更低。在不同的平衡区域（或电网覆盖区域）接入风电所产生的影响大不相同，这取决于区域规模、资源配置以及风电的地理分布情况等因素。

 

风电的变化并不与负荷的变化完全一致，这意味着现存系统变量能够摊配一定的风电变量，也意味着电力系统中这种新变量成分的介入，并不会恰巧导致总变量或极端变量的增大，因为与极端变量重合的几率微乎其微。总的变量取决于各变量平方和的平方根（而不是算术和），这表明用于平衡除风电外的净负荷变化的备用容量要低于单独用于平衡负荷变化与单独平衡风电变化的备用容量之和。

 

风电在较大的消纳区域内的并网运行成本要比在较小的区域更低。如果风电遍布整个区域，那么每台机组的波动降低而整体的预测能力会提高，这样就降低了并网的成本。可能需要更多的运行备用容量，但不一定非要增加新的发电厂。按照风电占比较高的国家和地区的经验（风电占整个电力需求的5%～20%），风电场建成后已有备用容量得到了更多的利用，而不需要新增备用。

 

历史上，美国在接入新电源时需要同步建设新的输送通道。1930、1940和1950年代的联邦水电开发都包括输电设施建设，设备都归联邦政府所有。1960和1970年代的大型核电站和火电厂建设，催生了洲际电网。同样，芬兰、瑞典和意大利也建造了输送水电的线路。在美国及世界其他地方发展风电，也同样涉及到建设新的输送通道问题，为满足不断增长的电力需求，保证电力的稳定可靠以及接入除风电以外的其他电源，输送通道建设势在必行。

 

一些研究发现，尽管风电输送通道造价高昂，消费者仍然受益，原因在于风电取代其他发电方式能够降低发电成本。电网协调系统规划（JCSP），即美国东部电网公司关于输电和发电规划的概念性设计显示，假设2024年20%的电力来自风电，收益成本比率将从1.7降至1。另外，与电力生产成本（如燃料、运行和维护等）及开发电力所需的资本金相比，电力输送支出在消费者所有电力支出中的比重，已经微不足道。电网协调系统规划（JCSP）研究表明，增加的传输成本预计将占2024年全部能源销售额的2%。

 

 

在电力系统中，必须维持发电量和用电量之间的持续平衡。电网通过控制发电来遵循总需求量的变化，而不是遵循某一个发电机组变量或某一个客户负荷的变化。当风电接入电力系统中时，净负荷变化成为电网运营商的操作对象。电网针对某一个发电站的变量或某一个用户用电量的变化进行调整的成本相当巨大，事实上，也没有这个必要。在这种情况下，并不要求有专门针对风电场、其他发电厂或个体负荷变化的备用电源，否则将是对电力资源的误用和浪费。

 

至于风电的并网是否会导致更多化石燃料消耗的问题，可以这样理解，风力发出的1度电替代了通常由化石燃料发出的1度电，由此风电减少了化石燃料的消耗和污染物的排放。但是因风电变量而增加的备用容量（无论是热备用还是计划备用）本身也会消耗燃料和排放污染物，所以在替代效果上会小于理论值。但是需要多少的备用容量呢？迄今为止，大量的研究发现，风电所需的备用容量只占了全部风电容量的一小部分，且随风电的出力情况而变化。通常来讲，有些备用容量是热备用，有些是计划备用。调峰电厂在强制降功率运行时，会增加单位出力的燃料消耗和污染物排放量。

 

一个保守的例子可以用来说明风电管理规范对燃料消耗和排放所产生的影响。比较3种情况：（1）由化石燃料电厂生产一定量的电能；（2）由风电生产同样多的电能且不需要增加备用；（3）由风电生产同样多的电能且需要增加备用。假设第一种情况和第三种情况中有关化石燃料的平均利用率没有发生任何变化。从严格意义上讲，这并不十分精确，而是需要进行复杂的模拟实验才能定量地说明这一问题。事实上，对此已进行过一些研究，验证了这个简单的例子所得出的结论。

 

在第一种情况下，消耗了一定量的化石燃料；在第二种情况下，节省了这些燃料，并避免了由此产生的排放；在第三种情况下，假设需要3%的化石燃料电源作为备用（热备用），并假设其有25%的效率损失，那么备用电源所耗燃料则相当于第一种情况中所用燃料的4%。因此，相对于第一种情况，第三种情况实际上减少了96%的燃料消耗和污染物排放，而不是100%。但是，最初预估的燃料节约量总体上是正确的，认为风电的变动性实际上会增加系统中燃料消耗的观点是站不住脚的。

 

英国能源研究中心的研究证明了上述例子的正确性。该中心综合了四项研究结果，这四项研究都直接论述了由于增加运行备用以及化石燃料机组降功率运行，风电的接入是否会造成二氧化碳排放量增加这一问题。该中心认为，在风力发电占比为20%的情况下，因风电并网造成的“效率损失”仅为7%，几乎可以忽略不计。

 

 

“风不会一直刮”这一事实经常被用作论据，来说明为应对风电的间歇性，需要储能。然而，持这一观点的人忽视了电网运行特性和风电在广阔的、多样化的空间范围内的运行表现。一直以来，其他所有的变量(如系统负荷变化、发电稳定性、调度变化、电网布局变化)都可以进行系统化处理。这是因为在进行系统平衡之前将电力汇集起来，需求的多样性降低了成本。储电技术几乎不会用于某单一电源，对其最经济的利用方式是使其为整个系统的经济性服务。储电会对电网产生有益的影响，但是这必须同其成本进行衡量。（截至本文撰写时）美国运行的风电超过2600万千瓦，欧洲地区超过6500万千瓦，并未因平衡风电而增设储能设备。即使没有风电，储能对系统也是有价值的，这就是为什么在数十年之前，风能和太阳能发电技术尚未被广泛认可时，美国就建设了大约2000万千瓦、全球建设了1亿千瓦的抽水蓄能电站。风电的接入能够使电网中的储能系统价值得到整体提升，但储能系统对电网的作用并未改变──先是储存能量，然后再根据电网需求变化而非只针对风电变化释放能量。

 

图7是近似于美国西部电网调度的一个简单例子，图中所有数值仅供参考，假定一个为高峰负荷的10%、具有168小时的储能能力的储能设备，然后进行储能分析。系统大量接纳风电的能力主要取决于其他多种电源的构成情况。储能是一种灵活的电源形式，即使系统中没有风电，储能本身对电网系统来说也是具有经济价值的。随着风电并网量的增加，储能系统的价值也相应提升。没有风电的情况下，储能的价值在每千瓦超过1000美元，可见，低成本的储能设备为系统提供了可观的经济价值。

随着风电接入比例的提高，储电系统的价值也会增加，最终能达到每千瓦1600美元左右。目前美国很多地区的电源结构与这个例子中的情况很接近。在风电占比很高的系统中，储能具有更大价值，因为调度起来更经济，从而使可变成本较低的发电机组（诸如火电和核电）的利润空间受到压缩（及产生市场出清价格）。更多的低电价时段拉大了价差，增加了套利的机会，提升了储能的价值。

 

在一个基本负荷很低、灵活电源较多的电网系统中，储能的价值大小对风电也就不那么敏感了。如图8所示，在风电没有接入时，储电本身就已具有一定的价值，但是随着风电不断增加，即使风电增加到40%的份额，储电价值也只获得了小幅度的提升。整个市场价格的走低能够降低率先建设“高固定成本低可变成本电源”（例如火电或者核电）的积极性，也就是说在未来大量使用风电的时代，低可变成本电源会越来越少，这就缩短了低可变成本电源（如火电或核电）收回利润的时间，同时也减少了当前储电在价格总额度中的占比，从而减少成本。

 

风电到底是否需要储存？这个问题取决于经济成本和利润。众多关于 “大规模风电并网成本”的研究已经得出了很多结论，其中最重要的一条是，即使是风电增加到20%的份额，并网成本也能保持在较低的水平，也根本没有必要在风电占比为20%的大范围消纳区域内新增储能系统。这些研究总体上表明，未来十年风电并网成本远远低于专用储电成本，而且并网成本还可以通过使用先进的风能资源预测技术得到进一步降低。

 

 

为适应日负荷变化周期，传统电源结构在设计时就考虑到了系统的灵活性，设计了调峰机组，只有基本负荷机组才会连续运行，这样，在很多平衡区域内，日负荷变化周期特性就促使常规发电系统形成了很好的机动能力。图9是一个电力系统的示意图。

 

目前常规发电系统的机动操控性能一般都高于实际的日负荷变化需求。图10是针对三个不同供电区域内冗余热发电系统联机调节能力的分析。

 

次小时（低于1小时）需求侧管理和此小时发电调度为常规发电机组实现机动性能提供了便利。在某些区域，只允许按照以小时为单位进行调节，不能充分发挥现有的弹性，但并不是因为发电机组不具备这样的性能，而是当地的市场规则决定的。例如，美国的“大区域输电管理”系统（RTOs）已经根据次小时市场需求成功运行了多年。风电的集群化进一步降低了大规模风电的波动性，净负荷强化了非线性波动，而调节性能则有线性提高。

 

新型常规发电技术的应用也将起到积极的作用。新型燃气轮机组和新型的往复式（活塞式）发电机比老式燃气轮机组具有更高效率、更宽泛的运行范围、更低的最小负荷、更快速的调节能力以及几乎零开机成本等优点，安装这些新型机组能够提高常规发电系统的反应能力。

 

临近系统之间的互联，进行跨区域电力调度也可以提高系统的灵活性。在欧洲，能够在整个北欧电网内进行发电侧与需求侧的协调。如果芬兰和丹麦之间跨越瑞典存在输送通道且经济性最好的话，那么位于芬兰的水电站就能够在互联系统中对远在1400公里之外的丹麦电网做出反应。

 

需求侧的响应也增加了系统运营方的灵活空间。智能电网能够提供对负荷进行实时响应的解决方案。混合动力电动汽车利用多余的风电在夜间充电，可以提高夜间最低负荷，并像系统运营方希望的那样，对风电净负荷较大变化进行快速而准确的反应。

 

 

从经济性角度比较不同电源方式时，有两个主要的问题：（1）生产一定电力需要在发电设备上投入多少资本？（2）生产这些电力需要多少运行成本？因为资本投入会逐步分摊到电力产出上去，所以关于第一个问题，当发电厂投入成本C时，产生的电力为E，而如果投入为2C，产生的电力即为2E。

 

按目前估算，新的火电厂成本大约为3000～4000美元/千瓦，对于核电站来说，由于过去20年中建设的核电站很少，比较难估计，其成本大约是4000～8000美元/千瓦。目前风电场的成本约为2000～2500美元/千瓦。而火电厂和核电站通常有较高的容量系数，同等装机容量下，风电年发电量要比火电或核电少。在风能资源丰富地区，风电的容量系数是35%～45%，而火电和核电能达到60%～90%。

 

从单位电力投资成本来看，造价为2500美元/千瓦、利用率为40%的风电场，造价为3750美元/千瓦、利用率为60%的火电厂，造价为5000美元/千瓦、利用率为80%的核电站，在单位投资成本方面是相同的。当然，后期的运行成本，尤其是燃料和维护成本，是不同的。但是煤电和核电燃料成本很低，而风电不需要燃料。所以三种发电方式的运行成本都只占其投资成本的一小部分。

 

在趸售电价方面，风能也显示出了优势。图11中，带状图形表示2003年到2008年平均趸售电价的最高和最低价格。红点表示1998年到2008年每年（在运行天数中的）风电容量加权后的平均电价。对图中的各项目数据进行累计发现，风电的平均电价与最低趸售电价相当或者更低。

 

电厂容量系数也反映了不同发电技术的性能。不同发电机的容量系数不同，这取决于发电机是否用作基本负荷、循环或调峰电源 。比如，核电和煤电机组主要是具有高容量系数的基本负荷设备，风电和水电更加灵活，有风的时候就可以发电，水电则被安排为电网提供最大发电量（在可能的情况下）。

 

容量系数较小的发电技术（如复合循环机组、燃气轮机组、燃油和燃气蒸汽锅炉），起着调峰和负荷跟踪电源的作用，也可用作容量电源。单个电厂的容量系数也受到环境因素的限制，比如对空气质量的要求会限制化石燃料调峰机组的工作小时数。

 

此外，市场因素也会使电厂的容量系数下降。比如，高昂的天然气价格使燃气发电厂不得不减少工作时间。总之，很多电源都在额定容量以下运行，但是为保持电网系统的可靠性发挥了非常重要的作用。这在图12 显示的美国中西部电网公司（MISO）一年运行数据中得到说明。

 

 

虽然风电是一种变化出力的电源，但是以往的运行经验以及详细的风电并网研究并未发现电网在容纳多少风电方面存在明确的技术限制。 一些国家已经使用了大量的风电。通过与欧洲其他地区的有限互联，丹麦的风电占比达到20%（高峰时达到43%），德国达到7%（高峰时达到30%），西班牙和葡萄牙达到11%（高峰时达到30%）。爱尔兰风电占9%（高峰时达到11%）。（编者注：此处为2010年数据，目前的比例有显著提高。）

 

目前对风电并网比例没有技术障碍，但是可能存在经济性限制，即风电增加到一定程度时，被认为其成本已经超过其对系统的价值。从多年来全球大规模风电并网运行经验以及大量深入的风电并网研究结论来看，风电并网成本很低，由风电增量带来的价值减低也不会像预期那样明显。更直接地说，有证据表明大范围互联电网可以接纳的波动电源电量（风能和太阳能）为高峰负荷的25%。美国东部和西部电网正在对更高接纳能力的电网进行研究。

 

其实，电网接纳更多风电，仅仅通过现有手段进行规划和运营是不够的，需要对诸如输送通道等基础设施的投入、市场规则的改变，对发电方和电网运营方的激励和规范，对现有技术和资产的优化利用。

 

电网规划人员和发电投资者在进行设备采购决策时要考虑到系统的灵活性，以适应不断增长的负荷需求和老机组更新换代的需要。系统灵活性包括降低最低发电水平、更好的升降斜坡率、更短的启动时间，以及在不增加材料疲劳或减少部件使用寿命的前提下设计周期循环。为增加系统灵活性，还要市场以及电价政策方面的配合。

 

风电场可以通过辅助设施提高灵活性。在一些情况下，成本最小的调度策略可能会是限制风电出力，在风电大发时短时弃风，或是让风电场提供有功调节。随着风电技术的不断成熟和完善，风电场可以向提供无功功率、电压控制、频率/控制器下降功能（频率降低，控制器通过控制发电机从无负荷到满负荷运行来做出响应）的方向发展。

 

 

风能本身的波动性使其区别于其他发电技术，由此产生了风电是否能顺利并网的疑问。本文旨在解释有关风能的一些关键问题。

 

尽管风电是一种可变能源，电网运营商完全可以通过在处理负荷变化中积累的经验来控制这种波动性，所以在多数情况下电网已经做好了应对这种波动性的准备。风电并网的成本很低，也不需要专用备用电源或储能设施。风力预测等工具的发展也会有助于风电并网。通过扩大风电消纳范围以及制定在时间上更加细化的调度方案，电网运营商能更好地统筹各种电源，充分利用由于地理差异性产生的风电出力的稳定性。传统发电技术的不断革新、需求侧管理、智能电网以及混合动力汽车等新技术也会对风电并网起到积极的推动作用。