近年來，美國及全球范圍內(nèi)風電的快速發(fā)展吸引了越來越多的媒體和公眾對風力發(fā)電技術(shù)的關(guān)注。由于風力發(fā)電的某些特性，尤其是風電機組只有在有風時才可以運行發(fā)電的特性，一些錯誤的認知便隨之產(chǎn)生。在他們看來，風電不像傳統(tǒng)能源那樣易于調(diào)度，發(fā)電量的多少取決于風速的大??；風能主要是一種能量來源而不是容量來源；風電的主要價值在于能夠替代傳統(tǒng)能源的消耗以及由此導致的包括二氧化碳在內(nèi)的污染物的排放；在用電高峰時刻，風電只占電力系統(tǒng)中相對很小的部分，所以風電的容量價值有限。這些疑問導致了媒體和公眾對風電的可靠性以及如何保持負荷側(cè)與電源側(cè)的平衡等問題的擔憂。
本文對普遍關(guān)注的風電相關(guān)問題作了回答。文章從風能的變化性講起，討論了風電是否具有保證容量，探討了風在所有地區(qū)戛然而止的可能性，風力發(fā)電的可預(yù)測性，風電并網(wǎng)的經(jīng)濟性，對新輸送通道的需求，以及風電是否需要備用電源或?qū)Ｓ脙δ茉O(shè)備等問題。最后，文章討論了系統(tǒng)是否具備足夠的靈活性以接入風電，火電是否因其具有更高的容量系數(shù)而優(yōu)于風電，以及電網(wǎng)在接納風電上是否存在極限。
1、電網(wǎng)能應(yīng)對風電出力的持續(xù)變化嗎？
早在風電技術(shù)出現(xiàn)之前，電力系統(tǒng)的設(shè)計就可以應(yīng)對負荷的顯著變化。電力需求在從幾秒到幾年的時間尺度上變化，圍繞這樣的變化，電力系統(tǒng)運行程序進行了相應(yīng)的設(shè)計，基于相關(guān)分析和運行經(jīng)驗，大體上可以掌握負荷的變化規(guī)律。相對于用電高峰來說，極短時間內(nèi)（幾秒到幾分鐘）負荷的變化很小，其主要是由許多不相關(guān)事件在不同流向上改變用電需求所引起。從較長時間段（幾小時）來看，用電量需求的變化往往會更具有關(guān)聯(lián)性，例如早晨負荷增加而夜間負荷減少。
單個或多個風電場的發(fā)電量是隨時間而變化的。風電的變動性加之電力系統(tǒng)原本就存在的變動性，可能會增加變動的復(fù)雜性，需要電網(wǎng)運營商進行管理和調(diào)控。風能每發(fā)1度電，其他發(fā)電形式就可以少發(fā)1度電，所以其他的發(fā)電系統(tǒng)只需要滿足除風電之外的負荷需求，這部分負荷經(jīng)常被稱作凈負荷（除風電外負荷）。因此，整個電力系統(tǒng)的非風力發(fā)電部分就要被調(diào)控至凈負荷，即整個電力系統(tǒng)負荷與風電負荷之差。圖1顯示了丹麥西部地區(qū)一周內(nèi)的實際負荷與凈負荷，兩條曲線之間部分就是風電部分。圖2更清晰地表示了實際負荷與風電負荷之間的對比。
圖1 2005年1月10日至16日丹麥西部實際負荷與凈負荷（來源：Energinet.dk）
圖2 丹麥西部2005年1月10日至16日實際負荷與風電負荷（來源：Energinet.dk）
從圖1可以看出，在風電大規(guī)模接入時，會在兩個方向上引起明顯變化，這就要求其他發(fā)電機組降出力運行。在風電的接入比例很大時，如果現(xiàn)有的發(fā)電機組沒有較好的降功率運行能力，應(yīng)付這一部分增加的變量可能就會比較難。
總的來說，隨著并網(wǎng)風電機組增多，風電在電網(wǎng)中的變化就會越來越小。圖3是從美國國家可再生能源實驗室風電場數(shù)據(jù)收集項目中截取的具有幾個互聯(lián)點的某風電場約9小時內(nèi)每一秒的數(shù)據(jù)。這一數(shù)據(jù)來自同一時間段，并將每個機組群的平均輸出值進行了規(guī)范化處理。圖3（a）顯示了200臺機組數(shù)據(jù)進行標準化處理后的變化情況。圖3（b）顯示了15臺機組數(shù)據(jù)的巨大變化。從這些數(shù)據(jù)及圖示中可以得出結(jié)論，隨著風電機組的集群化，標準化處理過的風電變量在下降。這一規(guī)律同時適用于較小區(qū)域內(nèi)和大范圍的風電集群，也適用于電網(wǎng)運行的所有時間尺度。
（a）200臺機組的風電場 （b）15臺機組的風電場
圖3 每秒風電出力變化性比較
一些國家的電網(wǎng)運營商在積累高比例風電并網(wǎng)及其變化規(guī)律的運營經(jīng)驗。圖4顯示了從2009年5月7日至10日，愛爾蘭風電的每小時接入比例，范圍從很小的比例到高達40%。同樣，圖1（如上所述）顯示了2005年1月丹麥的實際負荷與凈負荷（減去風電后的負荷）。該圖顯示風力發(fā)電量逐漸增加，而后由高風速導致停機使發(fā)電量減少。更高的風力發(fā)電量使得凈負荷在某些時段接近于零。正如本文后面討論的，電網(wǎng)運營商通過使用現(xiàn)有的靈活發(fā)電資源、風力預(yù)測以及時間調(diào)度等手段，來應(yīng)對風力的變化。在以更接近于實時的情況下進行評估時，發(fā)電量更具可預(yù)測性，而小于小時單位的調(diào)度方案也使電網(wǎng)運營方可以充分利用其他發(fā)電設(shè)備的靈活性。此外，更大范圍內(nèi)（或電網(wǎng)覆蓋區(qū)域）的電力平衡有助于解決風電的變化，因為在較大的地理區(qū)域內(nèi)風電的波動性會趨于平緩。
圖4 2009年5月7日至10日愛爾蘭風電每小時并網(wǎng)比例
2、風電具有保證容量嗎？
在確定裝機容量是否能滿足負荷需求時，要考慮到將來某些裝機可能無法在需要時提供容量。雖然具體的數(shù)量和規(guī)程不同，但電力系統(tǒng)規(guī)劃人員通常會設(shè)計出多于最大負荷12%～15%的富余容量，這通常被稱為計劃備用容量。
“計劃備用”是指已經(jīng)安裝的發(fā)電設(shè)備，同時又區(qū)別于其他各類基于系統(tǒng)運行情況的運行備用容量。測算計劃備用容量的一個更精確方法是對每小時負荷、發(fā)電容量以及發(fā)電機組事故停機率進行建模，以確定失負荷概率（LOLP，即發(fā)電量不足以滿足負荷需求的概率）。失負荷概率可用來判定缺電量時間期望值（LOLE），缺電量時間期望值可以確定電力不足的時間，如每年多少小時，每年多少天，或十年內(nèi)的天數(shù)，通常其目標值是每十年有一天。
基于對系統(tǒng)缺電量時間期望值的影響，風電也可以與傳統(tǒng)電源一樣有助于計劃備用容量。大多數(shù)情況下，風電對計劃備用容量的作用有一定的限度，在美國，風電的保證容量是其額定容量的5%～40%。風電保證容量的變化幅度較大，反映出風電出力（在有風時）在時間上與系統(tǒng)負荷以及系統(tǒng)高風險時段的不同。風電場的發(fā)電保證容量一經(jīng)確定，電力系統(tǒng)規(guī)劃人員不管采取何種方式，都要決定還需要補充多少容量以滿足系統(tǒng)的的穩(wěn)定性標準。
3、所有地方同時停止刮風的頻率的有多大？
單臺風電機組發(fā)電量的變化是很大的，對于1億千瓦風電來說，電網(wǎng)運營商就更關(guān)注其對電網(wǎng)帶來的挑戰(zhàn)了。如前所述，風電從本質(zhì)上得益于集群化，所以1億千瓦的風電與單臺風電機組的運行截然不同。在更廣闊的地理范圍內(nèi)聚合風電就會減少零輸出的小時數(shù)。單個風電場通常在一年內(nèi)可能產(chǎn)生超過1000小時的零出力現(xiàn)象，而在廣闊地理范圍內(nèi)大規(guī)模集群的風電機組的出力幾乎總是大于零。同時時間尺度越短，變化幅度也就越小。大規(guī)模的風電場，每秒或者每分鐘的變量非常小，但是可能在若干小時后會呈現(xiàn)很大變化，即便分布式風電場亦如此。
遇極端天氣情況，風速增大，出于安全考慮，風電機組需要停機，這時候怎么辦呢？這樣的極端天氣并不常見，在一些地方并不是每年都會出現(xiàn)，而有些地區(qū)一年中也只會出現(xiàn)一到兩次。大風暴在4到6小時就可行進幾百公里，所以，廣闊地理區(qū)域的風電集群可以應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。在這種情況下，單臺風電機組可能從滿發(fā)突然降到零，而更大地理范圍內(nèi)的集群風電機組就會把這樣的突然中斷轉(zhuǎn)化為數(shù)小時的逐漸下降過程。2007年2月美國德克薩斯州就發(fā)生了這樣的風暴。圖5顯示了一個風電場的出力在約15分鐘內(nèi)驟降17萬千瓦的過程。而對于所有風電場來說，總出力雖然下降了150萬千瓦，但該過程持續(xù)了2個小時。在丹麥西部，最近一次風暴（2005年1月）使200萬千瓦額定容量的風電出力降低90%，用了6個小時。
圖5 風電場集群能有效抵抗突發(fā)和極端事件
而暴風通常是可預(yù)測的。大規(guī)模風電場可事先限定機組降負荷運行，以防止在暴風來臨時，因風速超過機組的切出風速而造成發(fā)電量驟降，而電網(wǎng)運營商也可以通過分析風暴的等級,事先采取預(yù)防措施，將系統(tǒng)調(diào)整到防御狀態(tài)。控制系統(tǒng)也可以通過設(shè)計來避免所有機組同時停機的情況發(fā)生。另外，不同于傳統(tǒng)電源的大型事故，風電事故一般不會造成電力瞬時損失100萬千瓦或200萬千瓦的情況。風電出力的重大變化一般發(fā)生在幾小時而非幾分鐘之內(nèi)，這樣常規(guī)電源機組就有足夠的時間進行調(diào)峰。即使常規(guī)機組不夠，也還有時間啟用燃氣輪機發(fā)電機組。
4、風電很難預(yù)測嗎？
通過數(shù)值天氣預(yù)報模型和數(shù)據(jù)統(tǒng)計等多種方法，可以對風能進行預(yù)報，從而預(yù)測風電出力情況。相對于負荷預(yù)測，風能預(yù)測是一個新興事物，準確性也不如前者。目前的經(jīng)驗表明，大多時候風電出力情況是可以預(yù)測的，只是在程度和時間上會有誤差，所以電網(wǎng)運營商可能對某一種預(yù)測的不確定性以及整體預(yù)測的準確性更感興趣。風電的短期預(yù)測要比長期預(yù)測準確得多，對于單個風電場，提前1到2小時的預(yù)測平均絕對誤差在5%～7%（相對于風電裝機容量），而提前一天預(yù)測錯誤率將達到20%。
圖6顯示了風能預(yù)測的巨大集群效應(yīng)。如圖所示，750公里以上范圍的風電集群預(yù)測誤差降低了50%。圖中顯示了誤差率已經(jīng)降至區(qū)域預(yù)測和單一風電場的標準誤差(RMSE)之間，以上數(shù)據(jù)是基于對德國40個風電場所發(fā)電量的測量結(jié)果得到的。德國的一些其他研究顯示，對于一個獨立風電場的典型風能預(yù)測誤差約為該風電場裝機容量的10%～15%標準誤差(RMSE)，而對未來一天某一區(qū)域的誤差率降至6%～8%，對于整個德國的風能預(yù)測誤差降至5%~7%。如標準誤差(RMSE)法所測算的那樣，綜合應(yīng)用不同的風能預(yù)測模型，也能提高最多20%的風能預(yù)測精度。
更重要的是，預(yù)測誤差對于單個風電場的影響并不大。對于所有風電場的整體預(yù)測誤差才會影響到發(fā)電和調(diào)度。
