10月20日中东南部风电发展论坛隆重召开。中国船舶集团海装风电股份有限公司风资源工程师摘要徐赖琳出席会议并演讲。
以下为发言全文：
徐赖琳：各位风电同仁大家早上好，我是徐赖琳，今天非常荣幸在展会最后一天和大家探讨中东南风电发展的特性及应对策略。本次汇报内容从四个方面展开，首先对目前中东南发展现状阐述，然后对中东南风电特性进行分析，其次对中东南风电的新技术应用进行简单汇报，最后针对咱们已经运行的风电场进行关键点总结。
首先是中东南风电发展现状，在3060双碳目标下，我们各省都出台了非常多的一些政策支撑咱们风电的发展，从各省的十四五规划来看，每个省的这样一个规划体量都相当大，特别是山东、河南、广西这些省份，有千万千瓦这样的东西，我们也通过中东南风电的这样一个供需的一个情况，除了安徽、湖北、福建这三个省市目前来看没有这样一个电力缺口，在去年像山东、广东、浙江为全国的电力缺口的城市。
分析我们全国装机容量占比，中东南部的装机容量基本持平，特别是2020年，中东南的风电占比占到了59%，已经成为这样一个风电的发展的主要方向。分析了一下这个市场的情况，从今年的1月到9月，这个主机架是持续的下降，它的这个平均，我们统计出来平均每个月的这样一个下降幅度在70块钱到100块钱左右，下降幅度是在5.2%，而且目前已经下降到2000块钱以内的价格，对项目的收益有非常有力的支撑。在政策和市场的支撑下，我们中东南到底有多少的这样一个开发量，我们通过分析这个中东南部的风资源特性，剔除限制因素，按照现有机型进行评估，以及项目的内部收益率达到8%为基准，我们进行了统计各省可开发量相对较多，剔除可开发的容量，剩余容量比较充足，特别是像山东广西接近三千万千瓦的体量，随着技术进步和造价降低，容量也会有大幅度的提升。
有这么多的这样一个容量可开发量，我们这个中东南风电的特性是怎样的？首先是三地风场，因为地形的原因，海拔的差异，这个风速差距较大，引起的安全问题会影响到咱们这一个风场，可能会用到基础等级。初次之外，大家比较清楚高造价，建设难，受地形的这些影响，对基础吊装的一个限制。
不同的，主要建设条件这些都好很多，主要在风资源方面会有一个高切片的特别，高切片带来高塔筒的应用，主要会带来一些安全、施工的可行性以及施工周期的这样一个考量。除此之外，一般建立在咱们人口密集的地方，然后它所以带来的噪音、光影以及水平安全这些问题是我们目前需要考虑的主要方向。
较三北而言，三北的基地是开发，低成本的造价它的不同，我们中东南风电可以依托它的本身的这个优势就是高电价衬托可观的收益率。中东南的技术方面有哪些新的技术。首先是大数据平台的应用，大数据平台通过搜集前期的数据，包括中期的运行数据以及后期的运维，可以实现内部的一个分析，最终实现它的一个前期的智能评估以及智能建设，到中期的一个智慧运维和智慧运行。
首先是前期的一个智能评估，根据他所统计的一些数据，包括基础的一个运行数据结合咱们的一个激光雷达包括虚拟测风塔，可以了解中东南各个区的风资源情况。评估准确风资源情况之下，可以通过这样一个优化设计平台进行一个风资源的分析，选型，发电量，噪音分析、安全分析，综合所有的这些项我们可以推出针对与咱们风场最优的方案。
在方案推出最主要是选型，选型主要选择于塔筒和叶轮直径，我们选择新的技术，新的平台，可以快速的实现针对于单个风场的定植化设计，在保证塔筒安全的情况下能够有效降低塔筒成本。目前市场上已经运用到的是120米到160米的高塔筒，后期更高的以及不同形式的塔筒形式是我们未来研究的主要方向。除了塔筒之外，接下来一个最大的关注点就是叶轮片目前采用航空的设计，它可以针对咱们的一些不同的风场，不同的风资源情况进行定制化开发这个叶轮直径，通过新的技术，新的材料可以降低叶轮的重量，最终以大型化、轻量化最大吸收咱们风力吸收。在叶轮和塔筒确定之后，我们机型和机位已经确定。我们通过统计，近十年来这样一个市场上推出的机型走势来看，在2018年以前，它的这个机组的走势，基本上叶轮开发和单机容量较平缓，大概140米叶轮出现，单机容量和宽度比较大，像目前的单位扫风面积最大的达到7以上，这些机型出现主要应对不同的场址不同需求进行开发。机组确定之后，运行过程中的智慧风机，目前所有的这个风机已经安装了，从塔筒底部到基层顶部均安装了不同的传感器，可以将各个部件的实施数据单独的传输到我们的主控系统，再根据这样的本地智能控制系统，融合各个前端反馈的数据，可以实现对人场一个协同控制，然后让整场的发电量达到最优。同时根据咱们收集到的信息提取里面的一些气象数据包括比如说气温、风速，通过我们这样一个风资源，风况预报技术可以对我们未来短期可能出现的一些极端风况进行一个预测，让机组提前做出应对策略，让我们机组避免极端工况的安全性发生，提升发电量的提升。在最后的中期的智慧运行过后，我们也最后的运维也是同样根据实时的每个风场的，每个风机的状况，输入大数据平台，结合风机目前的实时健康状态，然后结合我们以往储存的这些数据进行分析，可以预测单台机组未来可能会发生的一个故障，提前做出应对策略，对以前出现的故障会分析，提供最近的人员以及最好的物资对机组完成检修，从而提出他的可靠，可利用率和发电量。在最后，针对咱们已经运行的这个风电场，它的一个运行情况到底是怎样的，然后我们通过对中东南所有的风场进行了一个后评估，对这一类比较关注的几个点进行了简单的一个分析。
首先是大家比较关注的折减系数，通过我们分析，在不同的地形条件下，比如说平原、丘陵、山地这些系数取值基本不一，特别是像平原可以达到83%，较差的三地风场平均综合这些系数达到78.92%，第二方面就是大家比较关注的功能曲线吻合度，通过我们分析平原机场的功率曲线相对吻合，变化率较小，和我们的平均K值达到98：65到99.8%，山地受到地形等的影响因素，功
能曲线变化幅度比较大，有的比该贴近与咱们的功率曲线有的会超过理论功率曲线，包括有的地形较差或者资源较差，功率资源较差，比理论低很多，总体正常K值达到96.96%到99.7%。
最后就是准确性，我们通过分析，在山地风场存在比较近的，准确度相对较高，离它比较远的风资源可能评估出来会出现一个高的更高，低的更低。什么意思，高海拔的机位点实际运行风速比我们模拟的高很多，然后它的这个低海拔的这个机位点，这个实际运行的风速可能就比我们模拟的低很多。而平原风场它这个风速基本上就行业内基本上比较准确。
以上就是我本次汇报的所有内容，感谢大家的聆听，谢谢。
（根据演讲速记整理，未经演讲人审核）
