1、第 40 卷，总第 236 期2022 年 11 月，第 6 期 节 能 技 术 ENEGY CONSEVATION TECHNOLOGYVol.40，Sum.No.236Nov 2022，No.6黑龙江省风光资源禀赋及互补性研究沈妙哲1，王文婷2，李瑨1，徐英2，袁百慧1，高浩翔1，刘多伦1，郭钰锋2(1 国网黑龙江省电力有限公司 经济技术研究院，黑龙江哈尔滨150036;2 哈尔滨工业大学 电气工程及自动化学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要:为了有效开发利用黑龙江省风能太阳能资源，本文基于 2017 2021 年 EA 5 大气再分析数据对黑龙江省风能太阳能资源禀赋及互补性展开详细分析。
2、首先基于风功率密度、太阳辐射强度及可用率对资源潜力进行分析，在此基础上评估了风能太阳能资源的波动性，包括波动强度及波动速率。为有效平抑波动性，对不同时间尺度下风能太阳能互补性进行了分析，并分别以最小化波动强度和波动速率为目标优化风电光伏装机容量比例。实验结果表明，通过优化风光装机容量比例实现风光互补，可以显著平抑总功率的波动性，从而促进新能源的安全高效消纳。关键词:风能资源;太阳能资源;波动强度;波动速率;互补性;装机容量比例中图分类号:TH133;TP183文献标识码:A文章编号:1002 6339(2022)06 0509 06收稿日期2022 08 05修订稿日期2022 08 17基金
3、项目:“双碳”目标下基于黑龙江风光资源禀赋对应能源基地规划建设方案研究(SGHLJY00PSJS2200018)作者简介:沈妙哲(1993 )，硕士，工程师，从事主网规划研究工作。Analysis of Wind and Solar esources Distribution Characteristics andComplementarity in HeilongjiangSHEN Miao zhe1，WANG Wen ting2，LI Jin1，XU Ying2，YUAN Bai hui1，GAO Hao xiang1，LIU Duo lun1，GUO Yu feng2(1State Gr
4、id Heilongjiang Electric Power Co，Ltd，Economic and Technological esearch Institute，Harbin 150036，China;2 Harbin Institute of Technology，School of Electrical Engineering and Automation，Harbin 150001，China)Abstract:To utilize the wind and solar resources more effectively in Heilongjiang，the present st
5、udy ana-lyzes the distribution characteristics and complementarity of the wind and solar resources based on theEA 5 reanalysis data from 2017 to 2021 Firstly，the resource potential is assessed based on wind powerdensity，solar radiation and availability Then the fluctuation characteristics of wind an
6、d solar resourcesare assessed across Heilongjiang，including fluctuation intensity and fluctuation rate The complementari-ty of wind and solar resources on different time scales is explored to mitigate the fluctuation Further-more，the wind and solar installed capacity ratios are optimized by minimizi
7、ng the fluctuation intensityand fluctuation rate，respectively Experiment results show that the fluctuation of the aggregated powercan be significantly mitigated by the optimum complementarity based on optimizing the installed capacityratio between wind and solar power，contributing to facilitating re
8、newable power integration safely and ef-fectivelyKey words:wind resource;solar resource;fluctuation intensity;fluctuation rate;complementarity;in-stalled capacity ratio905大规模开发利用风能及太阳能资源是实现我国碳中和目标的关键技术路线。作为我国重要的大型能源基地，十四五期间黑龙江将新增风电、光伏等新能源装机 3 000 万千瓦以上1。而对风能太阳能资源禀赋进行详细评估，是开发利用风能太阳能的基础。文献 2基于黑龙江各地记录的
9、年、月平均风速推算了黑龙江省风功率密度。文献 3 基于全省23 个测风塔数据，采用平均风功率密度、有效风速时数等指标对风能资源展开评估。文献 4基于81 个气象站数据统计了黑龙江省的风能密度，并对不同季节的风能分布进行了分析。文献 5 基于黑龙江省 5 个辐射站和 32 个地面基准站资料采用太阳总分数及日指数两个指标分析了黑龙江省太阳能资源的时空分布特征。文献 6 则对哈尔滨地区太阳能资源展开了评估。上述研究的评估结果对掌握黑龙江省风能太阳能资源的分布情况意义重大。但是存在以下两个问题:一是上述研究多基于少数地面观测站的数据开展，空间分辨率较低。为此通常将站点数据采用空间插值法来得到全省的评估
10、结果，由此会带来较大的评估误差5。二是现有黑龙江省风能太阳能资源评估研究均主要评估资源的潜力。而波动性是风能太阳能资源的固有属性，也是导致大规模风光并网问题的根源7。对风能太阳能资源的波动性展开评估，可以更加有效地促进新能源消纳8。虽然风能太阳能具有强烈的波动性，但现有研究表明风能太阳能资源具有良好的互补性，可以有效抑制风光出力的波动性，促进大规模风光消纳9。对风能太阳能资源的互补性进行评估，是风光系统互补规划运行的前提和基础10。为此澳大利亚8、意大利11、德国12 等国家已经对本国风能太阳能资源的互补性展开了详细评估。文献 13已经对山东省风能太阳能资源的互补性进行了详细分析。结果表明山东
11、省中部地区的风光互补性要弱于外围地区。但是文献 13并未对风光互补过程中的装机容量比例开展研究。而实际的风光互补系统中这一比例显著影响最终的互补效果。黑龙江省拥有丰富的风光资源，但是目前公开的文献中鲜有黑龙江省风能及太阳能资源互补性评估研究。针对目前黑龙江省风能太阳能资源评估中存在的问题及建设以新能源为主体的新型电力系统的实际需求，本文基于 2017 2021 年 EA 5 大气再分析资料在评估对黑龙江省风能太阳能资源潜力的基础上，对风能太阳能资源波动性特征展开详细评估。同时分析风能太阳能资源的互补性，并对风电光伏装机容量比例开展优化，定量分析最佳互补情形下对风电光伏功率波动性的平抑效果。为黑
12、龙江省未来大规模开发利用风能太阳能提供数据支撑及参考。1数据及方法1 1EA 5 大气再分析数据EA 5 为全球第五代大气再分析资料，空间分辨率为0 25 0 25(约31 km 31 km)，最小时间分辨率为 1 h。文献 14 16 将 EA 5 再分析数据与相应的风速、气温、气压及太阳能辐射地面观测数据进行了对比分析，结果表明 EA 5 大气再分析数据与实际观测数据间的误差较小。EA 大气再分析数据已被国内外学者广泛应用于风能及太阳能资源评估领域。因此选取黑龙江省内 2017 2021 年气压(p)、气温(T)ps、100 m 高度北向风速(v)及东向风速风量(u)、地面太阳短波辐射量(
13、G)来开展本文的分析研究。1 2风能太阳能资源禀赋评估方法风能资源潜力通常用风功率密度(WPD)来评估WPD=12V3(1)式中V=v2+u2(2)=p T(3)其中 为气体常数，287 05 J/(kg K)。太阳能资源潜力则直接用辐射量 G 来衡量。此外，定义资源的可用率(Ava)来进一步评估资源潜力Ava=hours with PD3PDthTotal hours100%(4)式中PD 风功率密度 WPD 或者太阳辐射量 G;PDth 阈值/W m2，本文选为150 W/m2。在评估资源潜力的基础上，进一步对资源的波动性展开评估。风能太阳能的波动性包括波动幅度及波动速率两个方面。对于波动
14、幅度，引入波动强度 I 来进行量化I=NPDPDN(5)式中NPD 时间窗为 N 时的标准差;PDN 时间窗为 N 时平均 PD。I 越大表明资源的波动幅度越大。本文中选取示时间窗 N 为 24 h。015资源的波动速率则引入变差函数来进行量化=12NNt=1 PD(t+t)PD(t)2(6)式中t 时间间隔。同样地，越大表示资源的波动速率越快。本文中时间窗 N 为 24 h，时间间隔 t 为 1 h。1 3风能太阳能资源互补性评估方法为评估风能太阳能资源的互补性，首先基于GW 1 5 MW 风机模型和某典型 190 W 光伏发电板模拟风功率及光伏功率时间序列，具体建模方法见文献 17。并基于
15、最小值及最大值将出力时间序列归一化至 0，1 的范围。风能太阳能互补性的评估可以通过对比分析风功率及光伏功率的变化趋势来实现。若风光功率变化趋势相反，则互补后波动被显著抑制，意味着互补性较强。若变化趋势完全相同，则不存在互补性。Kendall 相关分析可实现上述分析过程。因此本文基于 Kendall 相关分析对黑龙江省风能太阳能资源互补性展开评估。假设 Pwind(t)及 PPV(t)为归一化后的风功率及光伏功率时间序列，在任意两个时刻 t1 及 t2，分别从风光时间序列中选取两个数据对(Pwind(t1)，PPV(t1)和(Pwind(t2)，PPV(t2)，则风功率及光伏功率间的 Kend
16、all 相关系数为=P(Pwind(t1)Pwind(t2)(PPV(t1)PPV(t2)0P Pwind(t1)Pwind(t2)(PPV(t1)PPV(t2)0(7)式中P 表示事件发生的概率。Kendall 相关系数的范围为1，1，相关系数越小，表明风功率与光伏功率间的互补性越显著。Kendall 相关系数定量刻画了风能太阳能的互补潜力。在实际的风电光伏混合系统中，风电及光伏装机容量比例对最终的互补效果影响巨大。因此需要进一步优化风电光伏装机容量比例，以达到最佳的互补效果。风光混合系统的总功率输出为P(t)=Pwind(t)+(1 )PPV(t)(8)式中 及 1 风电及光伏装机容量系数;取值范围在 0 1 之间。当 1 时，风的及光伏装机容量比例为/1 。本文分别以总功率波动强度最小和总功率波动速率最小为目标对风电光伏装机容量比例展开优化。优化目标函数分别为minIP=minNP N(9)minP=min12NNt=1 P(t+t)P(t)2(10)同时为了评估最佳互补后的效果，定义波动强度下降平抑指数 I及波动速率平抑指数 I=IP II100%(11)=P 100%(12)
