计及风电成本的电力系统短期经济调度建模

与传统发电方式相比,风力发电具有无煤耗和无污染的优势,但风速的间歇性和不确定性使得大容量风电并网后会给电力系统的安全性和稳定性造成了影响。将风速的不确定性量化为风电成本纳入到短期调度模型中,同时考虑到风电的不足和盈余对于调度策略的影响及风能无污染的优势,在模型中还分别加入了备用罚函数、风电盈余罚函数和污染评估罚函数,从而建立了计及风电成本的电力系统短期调度模型。在优化方法方面,依据混沌理论,将免疫算法和粒子群算法相结合,建立了基于人工免疫系统的混沌粒子群算法(ICPSO),通过混沌初始化和浓度的控制,克服了粒子群易陷入局部最优解的劣势,并在仿真中证明了其有效性。

基于学习曲线法的风电成本研究

通过对风电成本和装机容量历史数据的统计和分析,建立了德国和中国风电成本的学习曲线模型,通过该模型分析了德、中两国风电成本的经济性。通过对风机容量增长率的几种假设,预测了2025年中国的风电成本,并对风电产业的发展提出了建议。

基于动态成本模型的风电成本敏感性分析

分析了风电场资源条件、风机特性、初始投资及贷款利率等主要因素对风电成本的影响,基于风电动态成本计算模型,应用单因素敏感性分析方法,结合案例进行研究,结果表明影响风电动态成本的最敏感因素是风速和风机造价,风机特性也是决定风电成本的关键因素。对明确降低风电成本的途径和方向,降低风电上网电价,推动发展风电产业提出了建议。

计及风电成本的电力系统动态经济调度

随着风电技术的快速发展,大规模风电场接入给传统的电力系统经济调度带来了新的问题和挑战。目前大部分含风电场的动态经济调度研究都未计及风电不确定性带来的成本。为此,提出一种计及风电随机、波动性的风电场发电成本模型,并将其引入到传统的电力系统动态经济调度模型中。首先引入冲激函数概念,考虑尾流效应后将风速的概率分布转化为风电场有功出力的概率解析模型;在此基础上,从系统旋转备用调度和地区环境效益角度出发推导出风电的成本函数,并以目标函数方式引入到传统的动态经济调度模型中。应用一种新颖的布谷鸟搜索算法对所提模型进行求解。最后,以经典10机系统为算例进行仿真研究,结果验证了所提模型及算法的正确性和有效性。

基于空间分析的东盟风电成本评估方法研究

针对项目层面的风电平准化度电成本(LCOE)评估无法反应区域分布情况的问题,以东盟区域为例,研究了基于空间分析的风电成本评估方法。结果表明,东盟国家风电技术可开发总量达到1 112.3 GW,其中93%的技术可开发量位于低风速(5~7 m/s)区域。在技术可开发区域内,东盟国家风电LCOE为0.05~0.094美元/(kW·h),高于全球平均水平。项目建设成本和融资成本对LCOE的变化起到重要的作用,同时具备一定下降空间,可作为东盟风电成本下降的主要努力方向。结合遥感数据和点尺度项目数据的空间分析方法可有效评估区域风电项目开发成果的分布情况,为区域风电基地规划和项目优选提供有益参考。

英国：研发新技术降低风电成本

英国谢菲尔德大学最近研发出一项新的技术，可以对风力涡轮发电机的寿阳做出准确预测．能够降低生产损耗和计划外超额维修费用的风险，从而帮助减少风电成本。

2020年中国陆地风电成本将与煤电持平

中国国家发改委能源研究所近日发布首个风电发展综合规划。研究所副所长王仲颖指出，2020年陆地风电的成本将与煤电持平，之后风电将逐步脱离国家补贴。

全球光伏风电成本加速下降 煤电难以为继

最新出炉的新能源市场长期展望报告显示,太阳能发电及陆上风电成本将在2040年前分别进一步下降66%及47%,可再生能源将在2030年前实现比大多数化石能源电厂更低的运营成本。

海上风电成本到底该如何降?

目前,我国海上风电发展历史较短,海上风电项目的运维模型主要由主机厂商提供,由于经验有限,也很难提供一个经济成熟的运维模式,这是造成风机在全生命周期内运维成本居高不下的重要原因。

降低海上风电成本应当主要依靠技术创新与资源整合

虽然陆上风电施工和维护成本低于海上风电，但海上风电也具有其独特的优势。海上风电和陆上风电的成本比较不能只考虑施工与维护成本，应考虑综合成本。首先，海上风电靠近经济发达的沿海地区，这些区域集中了我国用电负荷大的省份，风电并网和消纳容易。

国际能源署：丹麦成为全欧风电成本最低国家

日前,国际能源署（IEA）发布题为《发电成本预测》的研究报告,对22个国家181个能源项目的不同发电技术成本进行比较。结论显示,除新建的核电厂以外,陆上风电成为最具价格竞争力的发电方式。同时,丹麦是全欧境内风电成本最低的国家。丹麦能源协会表示,技术的进步和政府的支持是风电成本大幅下降的主要原因。据悉,丹麦目前拥有超过5000台陆上及离岸风力发电机,国内40%的电力来自风电。

风电成本构成与运行价值的技术经济分析

新能源的出现是环境进化理论的基础,对人类社会发展具有巨大的推动作用。由风力所构成的电力系统是当前环保性最强的,能够有效降低环境污染程度,并对人类发展产生积极有效的影响。本文就风电成本的构成内容进行分析,并根据该系统的运行机制开展有关技术经济研究。

技术革新降低海上风电成本

在四届全球海上风电发展大会上,新疆金风科技股份有限公司(以下简称“金风科技”)董事兼执行副总裁曹志刚就推动中国海上风电行业高品质发展分享了自己的看法,认为“创新”、“稳健”、“开放协同”和“标准化”是促进全行业高品质健康发展的四个关键词。

基于风电机组可靠性的风电场平准化成本模型研究

考虑综合风电场总体运行成本、风电机组可靠性及风电场发电量等多个维度,从风电场全生命周期视角出发,建立基于风电机组可靠性的风电场平准化成本模型,并通过算例分析得出,提升风电机组可靠性可降低风电机组的故障维护成本,提高风电场运行小时数,进而降低风电场平准化成本。在此基础上测算当前阶段风电实现平价上网需达到的利用小时数,最后给出促进风电发展的合理化建议。

风电的波动成本计算及应用研究

由于风电具有典型的波动性特征,风电并网给常规电源带来额外的运行成本,如何将常规电源平衡负荷波动与平衡风电波动的成本剥离开来是个难点。为此,该文提出一种新的风电波动成本的计算方法。首先,提出"等电量–顺负荷"方法来构造一个无风电波动成本的系统场景,将风电出力等电量转换为一条顺负荷曲线;其次,基于优化调度模型,分别求解有、无风电波动成本场景下系统运行的总成本,两种场景下成本之差即为风电波动成本。另外,基于风电波动成本对风电品质进行分段,以期从经济性角度揭示风电的价值。在CPLEX软件环境下,对所提方法进行了算例验证。结果表明,所提方法有助于准确地评估风电波动成本,协调好风电与常规电源商之间的利益关系,从而促进风电的可持续接纳。

技术学习与生产规模扩张:风电投资成本下降的来源

通过构建学习曲线模型,分析了风电技术学习与风电生产规模对风电投资成本下降的影响。实证分析表明:"研究中学"对风电投资成本下降的影响效果优于"干中学",但"干中学"是现阶段风电投资成本下降的主要原因;如果风电累计装机容量保持平稳增长,那么"干中学"将难以更有效地降低我国风电投资成本,而"研究中学"及风电生产规模扩张则是有效途径。我国应逐步摆脱对"干中学"的依赖,通过"研究中学"与风电生产规模扩张等途径,实现风电投资成本的下降。

中国海陆风电成本研究

随着国家日益重视能源安全、生态环境、气候变化等问题,加快风电发展已成为中国推动能源转型发展和应对气候变化的普遍共识。为了找到降低风力发电成本的途径,加快风电产业的发展,本文创新性地研究了中国陆地风力发电和海上风力发电的成本和其影响因素。结果表明:陆地风力发电的成本为0.45元/千瓦时,海上风力发电的成本为0.56元/千瓦时。海上风力发电的成本比陆地风力发电的成本高。敏感性分析发现风速和初始投资是影响陆地风力发电和海上风力发电成本的主要因素。因此,在制定风能政策引导风电产业发展时,应引导风电场建立在风速大的地方,同时引导技术减少初始投资。敏感性分析还发现运行时间、风机寿命和轮毂高度对陆地风力发电成本和海上风力发电成本影响的重要性不同。因此,科学有效的风能政策应能区分对待降低陆地风力发电成本和海上风力发电成本的方法。

基于自适应遗传-粒子群优化算法的风电场微观选址优化

为了减小尾流效应对风电场发电量的影响,提高风能利用率,提出了一种自适应权重的遗传-粒子群优化算法(genetic-particle swarm optimization algorithm,GA-PSO)。首先,以风电场单位发电成本为目标函数,风机坐标为优化变量,通过在优化变量的速度更新中加入惯性权重,以改变算法的寻优速度;其次,在WASP软件选址的基础上,对风电机组进行布局优化;进而,将计算结果与遗传算法(genetic algorithm,GA)、萤火虫算法(firefly algorithm,FA)和粒子群(particle swarm algorithm,PSO)优化算法进行对比。结果表明:运用PGOA算法优化后的风电场单位发电成本为2016元/GWh,减少了232元/GWh,年发电量为82.633 GWh,比优化前提高了8.538 GWh,同时尾流损失减小了1.12%。可见研究结论对未来的风电场微观选址具有一定指导意义。

风机叶片:乙烯基树脂比环氧树脂更能降低风电成本

风能发展到今天，成本压力一直是该行业面临的困扰．在刚刚结束的第六届亚洲风能大会上，业界专家认为，用性价比更高的乙烯基树脂逐步取代目前广泛采用的环氧树脂，将成为未来风力发电叶片的发展趋势。