拼电量 背后拼什么？

2018北京国际风能大会落幕，热词LCOE继续散发着它的光芒！在风电项目竞价和平价上网的当下，业内没有谁不看重LCOE！

LCOE的本质是发电量，也就是说，在诸多影响因素中，发电量对风电项目LCOE最为敏感。实际项目测算数据显示，在某中高风速区域，年等效满发小时数从3000h提升到3300h，项目千瓦造价即使增加1489元，项目LCOE仍能维持0.28元/kWh不变。

显然，拼电量比拼价格对降低LCOE更有效，且提升电量的空间巨大，而拼价格是有下限的，比如风机价格到了地板价，一再压低价格，不是项目生意做不成，就是把低价风机的风险埋进了项目。低价中标不是降低LCOE，项目未来的风险不是更小，反而更大，推高了真实的LCOE。

那么，拼电量的背后是什么？

近年来，业内出现了一种让厂家承诺电量的拼电量方式，“厂家敢保证，业主敢认可”，本意是依靠赛马机制比拼方案的电量价值，但在实际运作过程中，却出现了虚假的高电量承诺，保电量成了放卫星。究其原因主要有三个：一是厂家判断业主的风资源团队技术力量薄弱，无法对虚假电量进行管控，结果是一家开始虚高发电量得利好，多家跟进，恶性循环，自然是劣币驱逐良币；二是电量考核滞后于中标带来的利益，即便因为电量考核不达标而被罚款，那也是未来的事情，承诺先获利先干起来再说，寅吃卯粮，饮鸩止渴；三是由于各种错综复杂的原因，即使出现了没有达标的情况，也并未形成大规模的诉讼赔偿，且经济和品牌损失也不大，虚报电量自然就成了脱缰的野马。可是，竞价时代来了，业主显然不会把自己的投资收益押宝在厂家的承诺上，开发商越来越相信用技术来提升电量，而且通过运行项目后评估闭环对电量的认知越来越精准，LCOE申报当然也就越来越理性。

从技术上讲，影响电量的变量有很多，但其中风资源与微观选址是比较关键的。10月16日，来自全国各地的风电开发商、设计与咨询机构的近300位代表和专家齐聚北京，参与由远景能源主办的“风资源与微观选址技术论坛”，探讨风电竞价和平价时代的LCOE解决方案。会议形成了四个共识：一是综合数据服务规避方向性错误；二是发电量精准化确保输入LCOE模型发电量的精确性；三是风场设计大平台联合设计能控制好造价；四是分散式项目需要把控风的不确定性和电网的确定性。

综合数据服务规避方向性错误

基于升级后的新一代格林威治平台，格林威治数据产品经理刘莹提出了新能源数据服务的新概念，内容包括格林威治平台提供的集成数据，比如地形数据集、粗糙度数据、路网数据、房屋建筑物等颠覆性影响数据等等，这些集成数据有效提升了工程师工作效率。通过机器学习方法得到比公共数据更高精度的地图，基于强大的专家团队与研发能力，格林自研出了全球风资源数据库，并在中国区域发布了剪切、误差等图谱。

今年8月17日，格林威治团队发布了全国LCOE地图，通过对集成在平台上的各类数据进行深入分析，得到全国1km分辨率的度电成本，为项目开发提供了参考。资深风资源工程师钱勤艳以具体案例现身说法，基于平台上集成的数据，在短时间内迅速为江阴市完成了全市级别的风电规划。她说，将来平台上还将有越来越多的集成各类新能源数据服务，帮助风电设计工程师解决问题、提升工作效率，从项目一开始就规避方向错误的风险。

发电量精准化确保输入LCOE模型发电量的精确性

在风电场设计评估中，发电量是最为核心的指标，怎样准确计算发电量是风资源技术的核心。格林威治产品团队的王国蕾博士分享了格林威治产品团队在流场分析方面的新收获，也就是，通过使用高阶流场分析DES模型，实现对复杂地形风电场全尺寸的精细仿真，准确模拟出随时间变化的流场信息、叶轮面内的风况变化情况，基于IEC标准逐机位分析叶轮面内风切变、风向变化等参数，实现对机位载荷风险的识别和把控。

与会代表提及风电项目周边高大建筑物给风资源评估带来的问题时，王国蕾博士介绍说，基于超级计算，格林威治产品团队以0.5米超高分辨率实现对建筑物的刻画，准确得到风机叶轮面内的风况参数，为机组运行策略和发电量测算提供依据。未来，分散式风机如果靠近高大建筑物，那么这种依托超级计算机及DES模型的计算分析，是该类项目的必然要求，这也进一步表明了远景能源在分散式项目技术开拓创新领域的引领地位。

尽管通过近几年的努力，格林威治CFD实现了发电量评估精度的显著提升，但仍有个别机位实际发电量与设计发电量差异很大。后评估工程师黄澄宇对这些设计误差进行了深入的分析，算法专家孙兴利用机器学习方法，借鉴孪生网络结构模型，实现设计误差的修正，得到更准确的发电量结果。

与会专家建议，格林威治产品团队进一步收集各类项目特征，并提升其发电量测算的精度，分享给行业。

风场设计大平台联合设计能控制好造价

微观选址方案会影响风电场土建与电气设计，进而影响LCOE，尤其在竞价模式下，这种影响更加显著。为了准确评估方案，微观选址必须同步完成土建与电气方案的设计。

格林威治土建产品经理刘磊、电气产品经理赵晨淇分别分享了风场土建和电气方案设计与微观选址的同步协同上的基本做法，就是依托格林威治平台，工程师可以实现快速的方案设计与优化，为项目评估提供准确的输入。

除了使用先进的技术，风资源工程师的经验也相当重要。资深风资源工程师耿冬分享了从业十年的经验。他强调，在当前项目竞价场景下，要实现度电成本最优的微观选址，微观选址的负责人应掌握全面的风资源、电气、土建、概算等技能，因为在竞价的当下，微观选址已演进为一个综合问题，所以要求风资源工程师必须具备综合能力。

耿冬的感悟也得到了华润电力技术研究院王铁强的认同。他从开发商的角度，分享了对风场设计平台化的一些思考。竞价项目和分散式项目新场景，对风资源评估的精准度有了更高的要求，将所有与风资源评估有关的数据都汇集到一个大平台，才能达到提高工作效率以及所需要的计算精度，原来的台式机、工作站已经不能满足当下的需求，竞价新时代需要风电场设计的战舰，而不是一个个小舢板。

远景能源综合解决方案负责人许锋飞，分享了他在鼓浪屿看到的19世纪的老照片，工业革命后英国蒸汽机驱动的巨型战舰和清代的小舢板对比强烈，给他强大心理震撼。他说，在全球大变革时代，没有强大的技术驱动，靠人海战术绝打不赢鸦片战争。同样，在竞价到来的风电大变革时代，仅仅依靠一台台笔记本、工作站和一个个专业独立的风电场设计软件，而没有超级计算能力驱动的大平台，也必然打不赢竞价市场的竞争战争！

来自海外技术专家Gregory分享了国际上各类风资源评估与微观选址软件，并将其与格林威治平台做了对比，他认为较国际同业软件，格林威治平台更为先进，将成为风资源设计咨询业领导者。

分散式项目需要把控风的不确定性和电网的确定性

无测风塔是当前分布式风电场设计经常面临的难题，直接使用中尺度数据进行评估，很难把控资源风险。格林威治分布式产品经理王智科介绍了量化误差的方法，也就是基于机器学习量化中尺度数据的不确定性，通过分析存量数据的误差与其地形、粗糙度、气象区等海量特征，以具体数据支撑下一步开发决策，或者针对风险采取措施的依据。他强调，对于缺少测风塔的评估，依据中尺度也好，短期激光测风也好，开发者最想明确知道的是，给出的风能资源风险到底有多大，又能让人对给出的风速有多大的信心，这些都是不确定因素。格林威治的中尺度模块将误差量化，让开发者在获悉某个地域平均风速的同时，也知道该风速的不确定度，大大减小了无塔、仅使用中尺度数据给项目带来的潜在风险。

对风分布式风电场面对多个接入点的困惑，格林威治分布式接入产品经理余琴雪就如何选取收益更高的接入规划方案，结合多个案例给出了相应的解决方案。余琴雪介绍说，格林威治接入规划模块会先根据电网收资判定可接入的容量，再通过智能寻优算法从纷繁的排列组合中确定最优的分组接入和机组发电策略方案，以实现项目成本和投资收益优化，作为开发商申报电网接入的输入。

格林威治产品总监和彦辰表示，未来竞价时代的竞争是技术核心的竞争、电量精准化的竞争、平台风险管理能力的竞争。她希望新一代格林威治平台将以开放的形式，为更多风电项目规划师、设计师、经评师、决策者提供货真价实的风电项目综合服务，助力行业共赢中国风电竞价平价好时代！