“平价时代”下风电项目发电量折减问题的研究

余文博

（上海勘测设计研究院有限公司，上海 200335）

0 引言

随着我国风电的大规模开发及风电行业的发展，风电装备、设计施工等风电全产业链明显进步，相关的开发风险也在该基础上得到了较好的控制；发电量评估方面，由于风能有一定的随机性及波动性，并明显受局部地形、环境影响，精准化评估难度大，因此，风能资源条件分析与发电量评估技术受到行业的重点关注，发电量估算中折减的处理方法尤为关键。该文拟根据全国多个已投入运行风电场的实际上网电量数据，结合风电场的理论发电量，计算出实际折减数据，通过与项目微观选址阶段的量化对比分析，总结出一些规律。

1 发电量计算

年上网电量的准确评估是风电项目设计阶段的重要任务之一，年上网电量的大小与项目的经济效益和开发风险有紧密的联系，从而影响着风电项目的投资决策。在发电量评估过程中，通常需要以风电场现场内测风塔实测数据为基础，并结合临近的气象站、中尺度数据等手段，计算出各风电机组的理论发电量；随后对理论发电量进行折减，计算出风电场的实际可售电力，即风电场的年上网电量。目前，国内普遍采用折减计算方法为综合折减法，综合折减法的计算公式如下：

式中：AEP为年上网电量；AEP为年理论发电量；L为第个折减因子的折减系数；L即为综合折减系数。

综合折减法中的折减因子包括但不限于风电机组功率曲线保证值、风电机组可利用率、风机尾流影响、空气密度、极端气候条件、控制和湍流、场用电、线路损耗等。发电量折减是对风电场实际出力的因素逐个进行分析，得出各因素引起的发电量减少的数值。

2 折减系数现状

2.1 国内方法

2009 年6 月2 日，国家发展改革委气候司发布《关于对中国风电发电量折减问题的说明》（以下简称《说明》），《说明》中将折减按类别分成了11 项，并提出国内风电项目系数大致在20%～45%。根据实际工程经验，国内设计单位和第三方评估机构在对折减因素的分类上略有差异，但综合折减系数普遍在65%～80%，大多在70%左右。

目前，风电行业普遍采用的发电量折减因素见表1。

表1 发电量折减的各项因素

海上风电场的折减系数选取承袭了上述体系。《海上风力发电场设计标准》GBT 51308-2019 中根据国内已建海上风电场运维资料，建议取值如下：1）风电机组功率曲线采用现场空气密度下的动态功率曲线，折减系数可取0.95；2）风电机组可利用率根据所选风电机组技术状况和实际运行业绩，折减系数可取0.93～0.98；3）电力损耗通过计算场内集电海底电缆、变压器的损耗以及自用电量确定；4）测风数据处理已计入冰冻影响的，冰冻折减系数可取为1.0，未计入冰冻影响的，可取为0.95～0.98；5）偏航控制和湍流折减系数可取0.95～0.98；6）运行维护不可达折减系数根据离岸距离、大风、大潮等影响因素决定，可取0.93～0.98；7）特殊气候折减系数根据台风、盐雾、雷暴等影响因素决定，可取0.97～0.98；8）叶片污染折减系数可取0.98～0.99；9）上述未计入的其他折减系数，根据项目实际情况进行综合折减。

2.2 国外设计单位的方法

国外设计单位通常将发电量影响因素分为“折减”和“不确定性”2 类。其中，“折减”与国内定义接近，而不确定性因素则影响净发电量的概率分布。以国外某设计单位为例，其考虑的折减因素包括尾流影响、风电机组可利用率、电气效率、风电机组性能、环境因素等，其分类方法与国内较为接近，根据经验，风电场净发电量通常为理论发电量的80%左右。而不确定性因素则包括风资源数据测量精度、测风数据的长年代表性、风能的长期一致性、软件的尾流计算精度、折减系数估算精度等。Matthew A. Lackner 等对不确定因素进行了细致讨论，认为不确定性可分为风能资源不确定性和发电量估算不确定性2 类，主要不确定因素分类见表2。

表2 主要不确定因素分类表

2.3 机遇和挑战

2020 年，是我国风电行业获得爆发性增长的一年。2020年，全国风电新增并网装机7167 万kW，其中陆上风电新增装机6861 万kW、海上风电新增装机306 万kW。到2020 年底，全国风电累计装机2.81 亿kW，其中陆上风电累计装机2.71亿kW、海上风电累计装机约900 万kW。随着风电“全面平价时代”到来的是“双碳目标”的全面确立，以五大发电集团为代表的主要发电企业纷纷提出了碳达峰时间表及主要清洁能源装机规模目标，新能源资源获取竞争呈现白热化状态。而我国风电已高速发展10 余年，资源和建设条件较好的项目，已得到一定程度的开发。“十三五”结余和日后新增的项目在央企、国企的投资管理制度下，在考虑一定收益率的基础上，对发电量提出了更高的要求。

采用国内固定折减的方法计算发电量时，为降低投资决策失误的风险，对存在较大不确定性因素的项目，若提高折减系数则评价结果过于保守，正常对待又难以反映风险，最终可能使投资决策面临两难选择。实际上，设计单位出于风险控制在确定折减系数时通常倾向保守。

而采用欧美“折减”加“不确定性”的方法计算发电量时，虽然在风电场设计过程中能将发电量和风险进行有机结合，概率折减法本身也具备保证率属性，但由于投资决策体系的差异，在真正应用到国内时又显得“水土不服”，不能体现其优势。

实际上，不同项目开发商有不同的风险偏好，同一个项目开发商在不同设计阶段的风险态度也可能发生改变，工程中往往通过修改折减系数的方式调整上网电量，但很难控制这种调整所蕴含的风险。

3 案例分析

该文通过近期参与的多个陆上风电场后评估项目，结合一手运行资料，给出关于国内发电量折减系数方面的一些取值建议。该文选取的风电场总数量为22 个，总装机规模为235 万kW，覆盖了东北、华北、西北、华东、华中、华南、西南等全国典型气候环境区域，有较好的代表性。为了更有效地分析折减系数的取值分布和归纳总结折减系数的取值规律，该文对样本风电场做了3 点预处理：①优先选取项目全生命周期均有测风数据的样本风电场，将风资源年际变化均做归一化处理，至代表年水平；②由于场用电、线损等折减项与场站设计方案相关，且进入稳定运行期后该项折减基本固定，因此根据实际运行台账计列来分析该项折减；③如有限电情况，则复原到限电前。

具体处理方式如下。1）筛查项目关键信息。重点关注以下3 点。微观选址设计机型与项目运行阶段机型是否一致、风电场区域内是否有可参考的连续测风数据（至少涵盖微观选址设计阶段至有效对比阶段）、风电场周边环境是否发生重大变化。2）风资源均一化处理。将运行年实测风资源数据与微观选址阶段代表年风资源数据对比分析，修正理论发电量和设计年利用小时数，作为计算实际折减系数的基础。3）核定确定性折减系数的取值。通过查询风电场全容量并网（移交生产验收后）实际运行台账信息，将限电、场用电、线损等折减逐项剥离统计，分析其规律并归纳总结。4）经过以上3 个步骤，最终得出实际运行阶段综合折减系数取值，整理出22 个风电场共57 个有效样本点。

各样本风电场实际折减系数和微观选址阶段折减系数取值对比统计结果见表3，统计结果折线图如图1 所示，对应的柱状图如图2 所示。

表3 风电场实际折减系数和微观选址阶段折减系数取值对比

图1 风电场实际折减系数和微观选址阶段折减系数取值对比

图2 风电场实际折减系数和微观选址阶段折减系数取值偏差对比

4 结论

该文对发电量折减系数应用现状和国内外折减系数的应用方法进行了系统梳理。根据全国22 个运行风电场的实际上网电量数据，结合各风电场的理论发电量计算出了57 个有效样本点的实际折减数据，通过与项目微观选址阶段的量化对比分析，总结出一些规律。总体来说，项目实际运行阶段的折减系数略高于微观选址设计阶段，区间在70%～89%之间，中位数约为80%，反映出目前国内的发电量评估体系总体偏保守；项目进入稳定运行期后，场用电、线损等折减项趋近于基本固定；实际运行阶段与微观选址阶段的折减系数互有高低，约有80%的比例偏差不超过10%，约有50%的比例偏差不超过5%，说明总体微观选址阶段的折减系数已趋近于真实区间。因项目样本较少，且数据的积累需要过程，结论仅供参考。

该文建议行业充分重视风电项目后评估工作，在我国风电行业10 余年高速发展的背景下，充分挖掘在运风电项目的运行数据潜力。通过对实际运行数据的整理、分析、总结，提出更能代表“平价时代”风电场发电量评估的代表性折减系数，为后续风电场设计和投资决策提供更多的依据和支撑。