本文對普遍關注的風電相關問題作了回答。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戛然而止的可能性，風力發電的可預測性，風電并網的經濟性，對新輸送通道的需求，以及風電是否需要備用電源或專用儲能設備等問題。最后，文章討論了系統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而優于風電，以及電網在接納風電上是否存在極限。

 

 

早在風電技術出現之前，電力系統的設計就可以應對負荷的顯著變化。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，電力系統運行程序進行了相應的設計，基于相關分析和運行經驗，大體上可以掌握負荷的變化規律。相對于用電高峰來說，極短時間內（幾秒到幾分鐘）負荷的變化很小，其主要是由許多不相關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聯性，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電量是隨時間而變化的。風電的變動性加之電力系統原本就存在的變動性，可能會增加變動的復雜性，需要電網運營商進行管理和調控。風能每發1度電，其他發電形式就可以少發1度電，所以其他的發電系統只需要滿足除風電之外的負荷需求，這部分負荷經常被稱作凈負荷（除風電外負荷）。因此，整個電力系統的非風力發電部分就要被調控至凈負荷，即整個電力系統負荷與風電負荷之差。圖1顯示了丹麥西部地區一周內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。

 

從圖1可以看出，在風電大規模接入時，會在兩個方向上引起明顯變化，這就要求其他發電機組降出力運行。在風電的接入比例很大時，如果現有的發電機組沒有較好的降功率運行能力，應付這一部分增加的變量可能就會比較難。

 

總的來說，隨著并網風電機組增多，風電在電網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據收集項目中截取的具有幾個互聯點的某風電場約9小時內每一秒的數據。這一數據來自同一時間段，并將每個機組群的平均輸出值進行了規范化處理。圖3（a）顯示了200臺機組數據進行標準化處理后的變化情況。圖3（b）顯示了15臺機組數據的巨大變化。從這些數據及圖示中可以得出結論，隨著風電機組的集群化，標準化處理過的風電變量在下降。這一規律同時適用于較小區域內和大范圍的風電集群，也適用于電網運行的所有時間尺度。

 

一些國家的電網運營商在積累高比例風電并網及其變化規律的運營經驗。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）。

該圖顯示風力發電量逐漸增加，而后由高風速導致停機使發電量減少。更高的風力發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，電網運營商通過使用現有的靈活發電資源、風力預測以及時間調度等手段，來應對風力的變化。在以更接近于實時的情況下進行評估時，發電量更具可預測性，而小于小時單位的調度方案也使電網運營方可以充分利用其他發電設備的靈活性。此外，更大范圍內（或電網覆蓋區域）的電力平衡有助于解決風電的變化，因為在較大的地理區域內風電的波動性會趨于平緩。

 

 

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。雖然具體的數量和規程不同，但電力系統規劃人員通常會設計出多于最大負荷12%～15%的富余容量，這通常被稱為計劃備用容量。

 

“計劃備用”是指已經安裝的發電設備，同時又區別于其他各類基于系統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、發電容量以及發電機組事故停機率進行建模，以確定失負荷概率（LOLP，即發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，或十年內的天數，通常其目標值是每十年有一天。

 

基于對系統缺電量時間期望值的影響，風電也可以與傳統電源一樣有助于計劃備用容量。大多數情況下，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）在時間上與系統負荷以及系統高風險時段的不同。風電場的發電保證容量一經確定，電力系統規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的的穩定性標準。

 

 

單臺風電機組發電量的變化是很大的，對于1億千瓦風電來說，電網運營商就更關注其對電網帶來的挑戰了。如前所述，風電從本質上得益于集群化，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聚合風電就會減少零輸出的小時數。單個風電場通常在一年內可能產生超過1000小時的零出力現象，而在廣闊地理范圍內大規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，而有些地區一年中也只會出現一到兩次。大風暴在4到6小時就可行進幾百公里，所以，廣闊地理區域的風電集群可以應對這一挑戰。在這種情況下，單臺風電機組可能從滿發突然降到零，而更大地理范圍內的集群風電機組就會把這樣的突然中斷轉化為數小時的逐漸下降過程。2007年2月美國德克薩斯州就發生了這樣的風暴。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。

 

而暴風通常是可預測的。大規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電量驟降，而電網運營商也可以通過分析風暴的等級,事先采取預防措施，將系統調整到防御狀態。控制系統也可以通過設計來避免所有機組同時停機的情況發生。另外，不同于傳統電源的大型事故，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生在幾小時而非幾分鐘之內，這樣常規電源機組就有足夠的時間進行調峰。即使常規機組不夠，也還有時間啟用燃氣輪機發電機組。

 

 

通過數值天氣預報模型和數據統計等多種方法，可以對風能進行預報，從而預測風電出力情況。相對于負荷預測，風能預測是一個新興事物，準確性也不如前者。目前的經驗表明，大多時候風電出力情況是可以預測的，只是在程度和時間上會有誤差，所以電網運營商可能對某一種預測的不確定性以及整體預測的準確性更感興趣。風電的短期預測要比長期預測準確得多，對于單個風電場，提前1到2小時的預測平均絕對誤差在5%～7%（相對于風電裝機容量），而提前一天預測錯誤率將達到20%。

 

如圖所示，750公里以上范圍的風電集群預測誤差降低了50%。圖中顯示了誤差率已經降至區域預測和單一風電場的標準誤差(RMSE)之間，以上數據是基于對德國40個風電場所發電量的測量結果得到的。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域的誤差率降至6%～8%，對于整個德國的風能預測誤差降至5%~7%。如標準誤差(RMSE)法所測算的那樣，綜合應用不同的風能預測模型，也能提高最多20%的風能預測精度。

 

更重要的是，預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測誤差才會影響到發電和調度。

 

 

當風電成為電源之一時，風電并網成本是除風電以外的電力系統設計和運行的額外成本。一般地，風電占比達到20%時，因風電所增加的平衡成本約為風電整體銷售價的10%或更低。在不同的平衡區域（或電網覆蓋區域）接入風電所產生的影響大不相同，這取決于區域規模、資源配置以及風電的地理分布情況等因素。

 

風電的變化并不與負荷的變化完全一致，這意味著現存系統變量能夠攤配一定的風電變量，也意味著電力系統中這種新變量成分的介入，并不會恰巧導致總變量或極端變量的增大，因為與極端變量重合的幾率微乎其微。總的變量取決于各變量平方和的平方根（而不是算術和），這表明用于平衡除風電外的凈負荷變化的備用容量要低于單獨用于平衡負荷變化與單獨平衡風電變化的備用容量之和。

 

風電在較大的消納區域內的并網運行成本要比在較小的區域更低。如果風電遍布整個區域，那么每臺機組的波動降低而整體的預測能力會提高，這樣就降低了并網的成本。可能需要更多的運行備用容量，但不一定非要增加新的發電廠。按照風電占比較高的國家和地區的經驗（風電占整個電力需求的5%～20%），風電場建成后已有備用容量得到了更多的利用，而不需要新增備用。

 

歷史上，美國在接入新電源時需要同步建設新的輸送通道。1930、1940和1950年代的聯邦水電開發都包括輸電設施建設，設備都歸聯邦政府所有。1960和1970年代的大型核電站和火電廠建設，催生了洲際電網。同樣，芬蘭、瑞典和意大利也建造了輸送水電的線路。在美國及世界其他地方發展風電，也同樣涉及到建設新的輸送通道問題，為滿足不斷增長的電力需求，保證電力的穩定可靠以及接入除風電以外的其他電源，輸送通道建設勢在必行。

 

一些研究發現，盡管風電輸送通道造價高昂，消費者仍然受益，原因在于風電取代其他發電方式能夠降低發電成本。電網協調系統規劃（JCSP），即美國東部電網公司關于輸電和發電規劃的概念性設計顯示，假設2024年20%的電力來自風電，收益成本比率將從1.7降至1。另外，與電力生產成本（如燃料、運行和維護等）及開發電力所需的資本金相比，電力輸送支出在消費者所有電力支出中的比重，已經微不足道。電網協調系統規劃（JCSP）研究表明，增加的傳輸成本預計將占2024年全部能源銷售額的2%。

 

 

在電力系統中，必須維持發電量和用電量之間的持續平衡。電網通過控制發電來遵循總需求量的變化，而不是遵循某一個發電機組變量或某一個客戶負荷的變化。當風電接入電力系統中時，凈負荷變化成為電網運營商的操作對象。電網針對某一個發電站的變量或某一個用戶用電量的變化進行調整的成本相當巨大，事實上，也沒有這個必要。在這種情況下，并不要求有專門針對風電場、其他發電廠或個體負荷變化的備用電源，否則將是對電力資源的誤用和浪費。

 

至于風電的并網是否會導致更多化石燃料消耗的問題，可以這樣理解，風力發出的1度電替代了通常由化石燃料發出的1度電，由此風電減少了化石燃料的消耗和污染物的排放。但是因風電變量而增加的備用容量（無論是熱備用還是計劃備用）本身也會消耗燃料和排放污染物，所以在替代效果上會小于理論值。但是需要多少的備用容量呢？迄今為止，大量的研究發現，風電所需的備用容量只占了全部風電容量的一小部分，且隨風電的出力情況而變化。通常來講，有些備用容量是熱備用，有些是計劃備用。調峰電廠在強制降功率運行時，會增加單位出力的燃料消耗和污染物排放量。

 

一個保守的例子可以用來說明風電管理規范對燃料消耗和排放所產生的影響。比較3種情況：（1）由化石燃料電廠生產一定量的電能；（2）由風電生產同樣多的電能且不需要增加備用；（3）由風電生產同樣多的電能且需要增加備用。假設第一種情況和第三種情況中有關化石燃料的平均利用率沒有發生任何變化。從嚴格意義上講，這并不十分精確，而是需要進行復雜的模擬實驗才能定量地說明這一問題。事實上，對此已進行過一些研究，驗證了這個簡單的例子所得出的結論。

 

在第一種情況下，消耗了一定量的化石燃料；在第二種情況下，節省了這些燃料，并避免了由此產生的排放；在第三種情況下，假設需要3%的化石燃料電源作為備用（熱備用），并假設其有25%的效率損失，那么備用電源所耗燃料則相當于第一種情況中所用燃料的4%。因此，相對于第一種情況，第三種情況實際上減少了96%的燃料消耗和污染物排放，而不是100%。但是，最初預估的燃料節約量總體上是正確的，認為風電的變動性實際上會增加系統中燃料消耗的觀點是站不住腳的。

 

英國能源研究中心的研究證明了上述例子的正確性。該中心綜合了四項研究結果，這四項研究都直接論述了由于增加運行備用以及化石燃料機組降功率運行，風電的接入是否會造成二氧化碳排放量增加這一問題。該中心認為，在風力發電占比為20%的情況下，因風電并網造成的“效率損失”僅為7%，幾乎可以忽略不計。

 

 

“風不會一直刮”這一事實經常被用作論據，來說明為應對風電的間歇性，需要儲能。然而，持這一觀點的人忽視了電網運行特性和風電在廣闊的、多樣化的空間范圍內的運行表現。一直以來，其他所有的變量(如系統負荷變化、發電穩定性、調度變化、電網布局變化)都可以進行系統化處理。這是因為在進行系統平衡之前將電力匯集起來，需求的多樣性降低了成本。儲電技術幾乎不會用于某單一電源，對其最經濟的利用方式是使其為整個系統的經濟性服務。儲電會對電網產生有益的影響，但是這必須同其成本進行衡量。（截至本文撰寫時）美國運行的風電超過2600萬千瓦，歐洲地區超過6500萬千瓦，并未因平衡風電而增設儲能設備。即使沒有風電，儲能對系統也是有價值的，這就是為什么在數十年之前，風能和太陽能發電技術尚未被廣泛認可時，美國就建設了大約2000萬千瓦、全球建設了1億千瓦的抽水蓄能電站。風電的接入能夠使電網中的儲能系統價值得到整體提升，但儲能系統對電網的作用并未改變──先是儲存能量，然后再根據電網需求變化而非只針對風電變化釋放能量。

 

圖7是近似于美國西部電網調度的一個簡單例子，圖中所有數值僅供參考，假定一個為高峰負荷的10%、具有168小時的儲能能力的儲能設備，然后進行儲能分析。系統大量接納風電的能力主要取決于其他多種電源的構成情況。儲能是一種靈活的電源形式，即使系統中沒有風電，儲能本身對電網系統來說也是具有經濟價值的。隨著風電并網量的增加，儲能系統的價值也相應提升。沒有風電的情況下，儲能的價值在每千瓦超過1000美元，可見，低成本的儲能設備為系統提供了可觀的經濟價值。

隨著風電接入比例的提高，儲電系統的價值也會增加，最終能達到每千瓦1600美元左右。目前美國很多地區的電源結構與這個例子中的情況很接近。在風電占比很高的系統中，儲能具有更大價值，因為調度起來更經濟，從而使可變成本較低的發電機組（諸如火電和核電）的利潤空間受到壓縮（及產生市場出清價格）。更多的低電價時段拉大了價差，增加了套利的機會，提升了儲能的價值。

 

在一個基本負荷很低、靈活電源較多的電網系統中，儲能的價值大小對風電也就不那么敏感了。如圖8所示，在風電沒有接入時，儲電本身就已具有一定的價值，但是隨著風電不斷增加，即使風電增加到40%的份額，儲電價值也只獲得了小幅度的提升。整個市場價格的走低能夠降低率先建設“高固定成本低可變成本電源”（例如火電或者核電）的積極性，也就是說在未來大量使用風電的時代，低可變成本電源會越來越少，這就縮短了低可變成本電源（如火電或核電）收回利潤的時間，同時也減少了當前儲電在價格總額度中的占比，從而減少成本。

 

風電到底是否需要儲存？這個問題取決于經濟成本和利潤。眾多關于 “大規模風電并網成本”的研究已經得出了很多結論，其中最重要的一條是，即使是風電增加到20%的份額，并網成本也能保持在較低的水平，也根本沒有必要在風電占比為20%的大范圍消納區域內新增儲能系統。這些研究總體上表明，未來十年風電并網成本遠遠低于專用儲電成本，而且并網成本還可以通過使用先進的風能資源預測技術得到進一步降低。

 

 

為適應日負荷變化周期，傳統電源結構在設計時就考慮到了系統的靈活性，設計了調峰機組，只有基本負荷機組才會連續運行，這樣，在很多平衡區域內，日負荷變化周期特性就促使常規發電系統形成了很好的機動能力。圖9是一個電力系統的示意圖。

 

目前常規發電系統的機動操控性能一般都高于實際的日負荷變化需求。圖10是針對三個不同供電區域內冗余熱發電系統聯機調節能力的分析。

 

次小時（低于1小時）需求側管理和此小時發電調度為常規發電機組實現機動性能提供了便利。在某些區域，只允許按照以小時為單位進行調節，不能充分發揮現有的彈性，但并不是因為發電機組不具備這樣的性能，而是當地的市場規則決定的。例如，美國的“大區域輸電管理”系統（RTOs）已經根據次小時市場需求成功運行了多年。風電的集群化進一步降低了大規模風電的波動性，凈負荷強化了非線性波動，而調節性能則有線性提高。

 

新型常規發電技術的應用也將起到積極的作用。新型燃氣輪機組和新型的往復式（活塞式）發電機比老式燃氣輪機組具有更高效率、更寬泛的運行范圍、更低的最小負荷、更快速的調節能力以及幾乎零開機成本等優點，安裝這些新型機組能夠提高常規發電系統的反應能力。

 

臨近系統之間的互聯，進行跨區域電力調度也可以提高系統的靈活性。在歐洲，能夠在整個北歐電網內進行發電側與需求側的協調。如果芬蘭和丹麥之間跨越瑞典存在輸送通道且經濟性最好的話，那么位于芬蘭的水電站就能夠在互聯系統中對遠在1400公里之外的丹麥電網做出反應。

 

需求側的響應也增加了系統運營方的靈活空間。智能電網能夠提供對負荷進行實時響應的解決方案。混合動力電動汽車利用多余的風電在夜間充電，可以提高夜間最低負荷，并像系統運營方希望的那樣，對風電凈負荷較大變化進行快速而準確的反應。

 

 

從經濟性角度比較不同電源方式時，有兩個主要的問題：（1）生產一定電力需要在發電設備上投入多少資本？（2）生產這些電力需要多少運行成本？因為資本投入會逐步分攤到電力產出上去，所以關于第一個問題，當發電廠投入成本C時，產生的電力為E，而如果投入為2C，產生的電力即為2E。

 

按目前估算，新的火電廠成本大約為3000～4000美元/千瓦，對于核電站來說，由于過去20年中建設的核電站很少，比較難估計，其成本大約是4000～8000美元/千瓦。目前風電場的成本約為2000～2500美元/千瓦。而火電廠和核電站通常有較高的容量系數，同等裝機容量下，風電年發電量要比火電或核電少。在風能資源豐富地區，風電的容量系數是35%～45%，而火電和核電能達到60%～90%。

 

從單位電力投資成本來看，造價為2500美元/千瓦、利用率為40%的風電場，造價為3750美元/千瓦、利用率為60%的火電廠，造價為5000美元/千瓦、利用率為80%的核電站，在單位投資成本方面是相同的。當然，后期的運行成本，尤其是燃料和維護成本，是不同的。但是煤電和核電燃料成本很低，而風電不需要燃料。所以三種發電方式的運行成本都只占其投資成本的一小部分。

 

在躉售電價方面，風能也顯示出了優勢。圖11中，帶狀圖形表示2003年到2008年平均躉售電價的最高和最低價格。紅點表示1998年到2008年每年（在運行天數中的）風電容量加權后的平均電價。對圖中的各項目數據進行累計發現，風電的平均電價與最低躉售電價相當或者更低。

 

電廠容量系數也反映了不同發電技術的性能。不同發電機的容量系數不同，這取決于發電機是否用作基本負荷、循環或調峰電源 。比如，核電和煤電機組主要是具有高容量系數的基本負荷設備，風電和水電更加靈活，有風的時候就可以發電，水電則被安排為電網提供最大發電量（在可能的情況下）。

 

容量系數較小的發電技術（如復合循環機組、燃氣輪機組、燃油和燃氣蒸汽鍋爐），起著調峰和負荷跟蹤電源的作用，也可用作容量電源。單個電廠的容量系數也受到環境因素的限制，比如對空氣質量的要求會限制化石燃料調峰機組的工作小時數。

 

此外，市場因素也會使電廠的容量系數下降。比如，高昂的天然氣價格使燃氣發電廠不得不減少工作時間。總之，很多電源都在額定容量以下運行，但是為保持電網系統的可靠性發揮了非常重要的作用。這在圖12 顯示的美國中西部電網公司（MISO）一年運行數據中得到說明。

 

 

雖然風電是一種變化出力的電源，但是以往的運行經驗以及詳細的風電并網研究并未發現電網在容納多少風電方面存在明確的技術限制。 一些國家已經使用了大量的風電。通過與歐洲其他地區的有限互聯，丹麥的風電占比達到20%（高峰時達到43%），德國達到7%（高峰時達到30%），西班牙和葡萄牙達到11%（高峰時達到30%）。愛爾蘭風電占9%（高峰時達到11%）。（編者注：此處為2010年數據，目前的比例有顯著提高。）

 

目前對風電并網比例沒有技術障礙，但是可能存在經濟性限制，即風電增加到一定程度時，被認為其成本已經超過其對系統的價值。從多年來全球大規模風電并網運行經驗以及大量深入的風電并網研究結論來看，風電并網成本很低，由風電增量帶來的價值減低也不會像預期那樣明顯。更直接地說，有證據表明大范圍互聯電網可以接納的波動電源電量（風能和太陽能）為高峰負荷的25%。美國東部和西部電網正在對更高接納能力的電網進行研究。

 

其實，電網接納更多風電，僅僅通過現有手段進行規劃和運營是不夠的，需要對諸如輸送通道等基礎設施的投入、市場規則的改變，對發電方和電網運營方的激勵和規范，對現有技術和資產的優化利用。

 

電網規劃人員和發電投資者在進行設備采購決策時要考慮到系統的靈活性，以適應不斷增長的負荷需求和老機組更新換代的需要。系統靈活性包括降低最低發電水平、更好的升降斜坡率、更短的啟動時間，以及在不增加材料疲勞或減少部件使用壽命的前提下設計周期循環。為增加系統靈活性，還要市場以及電價政策方面的配合。

 

風電場可以通過輔助設施提高靈活性。在一些情況下，成本最小的調度策略可能會是限制風電出力，在風電大發時短時棄風，或是讓風電場提供有功調節。隨著風電技術的不斷成熟和完善，風電場可以向提供無功功率、電壓控制、頻率/控制器下降功能（頻率降低，控制器通過控制發電機從無負荷到滿負荷運行來做出響應）的方向發展。

 

 

風能本身的波動性使其區別于其他發電技術，由此產生了風電是否能順利并網的疑問。本文旨在解釋有關風能的一些關鍵問題。

 

盡管風電是一種可變能源，電網運營商完全可以通過在處理負荷變化中積累的經驗來控制這種波動性，所以在多數情況下電網已經做好了應對這種波動性的準備。風電并網的成本很低，也不需要專用備用電源或儲能設施。風力預測等工具的發展也會有助于風電并網。通過擴大風電消納范圍以及制定在時間上更加細化的調度方案，電網運營商能更好地統籌各種電源，充分利用由于地理差異性產生的風電出力的穩定性。傳統發電技術的不斷革新、需求側管理、智能電網以及混合動力汽車等新技術也會對風電并網起到積極的推動作用。