阿根廷風(fēng)能資源評估與開發(fā)前景分析

蘇盛，王超，趙杰，吳長江

(智能電網(wǎng)運(yùn)行與控制湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(長沙理工大學(xué))，長沙市 410004)

阿根廷風(fēng)能資源評估與開發(fā)前景分析

蘇盛，王超，趙杰，吳長江

(智能電網(wǎng)運(yùn)行與控制湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(長沙理工大學(xué))，長沙市 410004)

分析阿根廷43個氣象站點(diǎn)觀測資料，選取典型年份評估風(fēng)能資源情況，發(fā)現(xiàn)阿根廷風(fēng)能資源條件優(yōu)異，南部巴塔哥尼亞地區(qū)10 m高度平均風(fēng)功率密度達(dá)0.4 kW/m2以上，并且已建有高壓輸電外送通道，具備大規(guī)模風(fēng)電開發(fā)基礎(chǔ)條件。通過分析當(dāng)?shù)仫L(fēng)電開發(fā)的條件與政策約束，研究了我國企業(yè)赴阿根廷開發(fā)風(fēng)電的優(yōu)勢和適宜采用的進(jìn)入方式。

阿根廷;風(fēng)能資源;風(fēng)能密度

0 引 言

作為一種技術(shù)成熟、適合于大規(guī)模開發(fā)的可再生能源，開發(fā)風(fēng)能已成為世界各國優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、降低溫室氣體排放的重要舉措。全球風(fēng)電裝機(jī)容量從1998年的9.67 GW增長至2012年的282.41 GW，年均增速達(dá)27.26%。我國在推進(jìn)可再生能源發(fā)電方面更是不遺余力，大陸地區(qū)風(fēng)電裝機(jī)容量從1998年的0.2 GW增長到2012年的75.324 GW，年均增速達(dá)52.57%，居世界第一[1]。經(jīng)多年市場培育，我國已成為風(fēng)力發(fā)電和風(fēng)電機(jī)組制造大國，培育了一批實(shí)力較強(qiáng)的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組整機(jī)制造企業(yè)，從人員、技術(shù)和資金上均具備了實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略的實(shí)力[2]。

阿根廷國土面積約280萬km2，風(fēng)能蘊(yùn)藏豐富，被譽(yù)為風(fēng)能領(lǐng)域的“沙特阿拉伯”。受太平洋副熱帶高壓影響和中緯西風(fēng)帶的控制，南部巴塔哥尼亞高原及其以南地區(qū)常年盛行強(qiáng)勁西風(fēng)，年均風(fēng)速達(dá)6 m/s以上，部分地區(qū)年均風(fēng)速甚至超過9 m/s。阿根廷可再生能源商會的數(shù)據(jù)表明，該國近70%的領(lǐng)土地面年均風(fēng)速在6 m/s以上。盡管擁有巨大的風(fēng)電發(fā)展?jié)摿?，截?012年，阿根廷的風(fēng)電裝機(jī)容量僅有167 MW，不到總裝機(jī)容量的1%。國際能源機(jī)構(gòu)(international energy agency，IEA)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，阿根廷電力供應(yīng)主要依靠水力和化石燃料，2011年燃油、燃?xì)獍l(fā)電占總發(fā)電量的66%，水電占25%，核電占5%，煤電占2.5%。阿根廷近年受金融危機(jī)影響，通貨膨脹形勢嚴(yán)峻，外匯儲備持續(xù)流失。由于消耗天然氣的10%和石油的20%需外匯購買，導(dǎo)致貿(mào)易逆差擴(kuò)大，減少經(jīng)濟(jì)盈余。為此，阿根廷政府于2009年推出可再生能源發(fā)電發(fā)展規(guī)劃，期望到2016年風(fēng)電裝機(jī)容量能達(dá)到500 MW。因此，評估阿根廷風(fēng)能資源條件，并分析其開發(fā)前景，對風(fēng)電企業(yè)實(shí)施“走出去”戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文首先結(jié)合阿根廷氣象站點(diǎn)氣象觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)能資源評估，并計算了典型風(fēng)電機(jī)組的利用小時數(shù)；然后分析了阿根廷風(fēng)電開發(fā)條件及其約束與風(fēng)險，最后總結(jié)了中國風(fēng)電企業(yè)的優(yōu)勢及進(jìn)入阿根廷市場的方式。

1 數(shù)據(jù)處理與分析方法

1.1 氣象數(shù)據(jù)

阿根廷氣象局共有186個基本氣象站和基準(zhǔn)氣象站，其中43個站點(diǎn)記錄有2007—2011年間完整觀測數(shù)據(jù)，包含每天24次(整點(diǎn)記錄)或8次(3 h間隔記錄)風(fēng)速、風(fēng)向、溫度等氣象要素，可用來進(jìn)行風(fēng)能資源評估。為避免拉尼娜和厄爾尼諾現(xiàn)象對風(fēng)能資源評估準(zhǔn)確性的影響，還根據(jù)規(guī)程要求將5年平均值排序后取其中間值作為氣候典型年，進(jìn)行風(fēng)能資源評估。

1.2 評估參數(shù)與典型風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量計算方法

風(fēng)力發(fā)電主要利用近地層風(fēng)的動能。風(fēng)速在近地層隨高度而變化，可以采用公式(1)刻畫風(fēng)速隨高度變化的規(guī)律:

(1)

式中:α為風(fēng)切變指數(shù)；v2為高度z2的風(fēng)速；v1為高度z1的風(fēng)速。因缺乏下墊面地形信息，風(fēng)切變指數(shù)根據(jù)風(fēng)能資源測量和評估技術(shù)規(guī)定選取為1/7[3]。

風(fēng)能密度是氣流垂直通過單位截面積的風(fēng)能，受風(fēng)速、風(fēng)速頻率分布和空氣密度的影響，是衡量風(fēng)電場風(fēng)能資源的綜合指標(biāo)。年均風(fēng)能密度可用公式(2)計算。

(2)

式中：n為計算時段內(nèi)風(fēng)速序列個數(shù)；nk,i表示第k個月的觀測小時數(shù)，k=1，2，…，12；vk,i為第k個月的風(fēng)速序列；ρk為月平均空氣密度，kg/m3。空氣密度與海拔高度和環(huán)境溫度有關(guān)，計算公式為

(3)

式中：P0為標(biāo)準(zhǔn)大氣壓，101.325 kPa；g為萬有引力常數(shù)，9.8 m/s2；z為海拔高度，m；R為氣體常數(shù)，287 J/(kg·K)；T為溫度，K。

因當(dāng)前投役風(fēng)電機(jī)組單機(jī)裝機(jī)容量主流配置為MW級，在此選用單機(jī)容量1.8 MW的Vetas80-1 800為典型風(fēng)電機(jī)組，其輪轂安裝高度為80 m，切入風(fēng)速為5 m/s，額定風(fēng)速為13 m/s，切出風(fēng)速為26 m/s，其風(fēng)速出力曲線如圖1所示。

圖1 典型風(fēng)電機(jī)組風(fēng)速-功率曲線

大量研究表明，相對其他統(tǒng)計分布，威布爾分布能更好地擬合實(shí)際風(fēng)速分布[4-7]。本文采用雙參數(shù)威布爾分布模型描述風(fēng)速的分布特性，公式(4)為其概率密度函數(shù)。

(4)

式中：fw(v)為風(fēng)速v的概率密度；k為形狀參數(shù)；c為尺度參數(shù)。威布爾分布的概率分布函數(shù)為

(5)

式中：Fw(v)為風(fēng)速小于v的概率。只要給定威布爾分布參數(shù)k和c，即可確定風(fēng)速的分布特征[8]。本文采用風(fēng)能資源評價技術(shù)規(guī)定建議的平均風(fēng)速和標(biāo)準(zhǔn)差法估算威布爾參數(shù)[9]。計算站點(diǎn)某時間段內(nèi)參數(shù)k和c，可繪出其威布爾風(fēng)速分布圖，得到該時間段內(nèi)的發(fā)電量。圖2為圣克魯斯省SanJulian(8號)站點(diǎn)2011年風(fēng)速威布爾分布圖。

圖2 San Julian站點(diǎn)2011年風(fēng)速分布

2 風(fēng)能資源評估

阿根廷年均風(fēng)速分布如圖3所示。其中，風(fēng)速大小以圈點(diǎn)表征，風(fēng)速越大則圈點(diǎn)越大；反之，則圈點(diǎn)越小。由圖可見，阿根廷風(fēng)資源分布有明顯的地域性，北部地區(qū)年均風(fēng)速多在4 m/s以下，南部年均風(fēng)速均在6 m/s以上。全部43個站點(diǎn)中僅7個年均風(fēng)速略低于3 m/s。

圖3 年均風(fēng)速地域分布

計算43個站點(diǎn)典型年10 m高度風(fēng)能密度及典型風(fēng)電機(jī)組的年利用小時數(shù)，如圖4、5所示。由圖可知，阿根廷風(fēng)能資源稟賦優(yōu)異，除西北部山區(qū)和北部等7個站點(diǎn)風(fēng)能密度在1級以下(<100 W/m2)、不具有開發(fā)價值以外，北部人口密集的拉普拉塔平原和大查科平原站點(diǎn)風(fēng)能密度亦可達(dá)到3級(150 W/m2左右)，年利用小時數(shù)可達(dá)2 000 h，適合開發(fā)并網(wǎng)風(fēng)電；南部巴塔哥尼亞高原上站點(diǎn)風(fēng)能密度則普遍在250 W/m2以上，年利用小時數(shù)達(dá)3 000 h以上；圣克魯斯省和火地島省大西洋沿岸風(fēng)能密度更是高達(dá)400 W/m2，圣克魯斯省的幾個站點(diǎn)年利用小時數(shù)達(dá)4 000 h以上。

圖4 風(fēng)能密度地域分布

圖5 典型風(fēng)電機(jī)組年利用小時數(shù)地域分布

根據(jù)2012年南部巴塔哥尼亞地區(qū)9個站點(diǎn)數(shù)據(jù)繪制典型風(fēng)電機(jī)組月度發(fā)電出力，如圖6所示。由圖可知，各站點(diǎn)出力高峰集中在11月至次年2月。阿根廷地處南半球，負(fù)荷高峰出現(xiàn)在炎熱的夏季11、12月，風(fēng)電出力高峰與負(fù)荷用電高峰重疊，有利于風(fēng)電消納。而圣克魯斯省San Julian(8號)站點(diǎn)的典型風(fēng)電機(jī)組月度出力更呈平穩(wěn)態(tài)勢，對風(fēng)電并網(wǎng)尤為有利。此外，根據(jù)國際能源組織的統(tǒng)計，阿根廷90%發(fā)電機(jī)組為具有快速調(diào)節(jié)特性的燃油、燃?xì)廨啓C(jī)和水電機(jī)組，具有很強(qiáng)的風(fēng)力發(fā)電消納能力[10]。

圖6 典型風(fēng)電機(jī)組月發(fā)電量

3 風(fēng)資源開發(fā)的條件與約束

阿根廷擁有豐富的風(fēng)能資源，但當(dāng)前風(fēng)力發(fā)電量僅占其電力消費(fèi)總量的0.04%。因此，阿根廷政府重視風(fēng)能資源開發(fā)，制定了一系列法律支持風(fēng)電投資建設(shè)，包括：《26190號國家法》(2006年12月)等國家級法律和《圣克魯斯省風(fēng)能太陽能促進(jìn)法》、《12603法》(布宜諾斯艾利斯省可再生能源促進(jìn)法)(2001年2月)等省級法律法規(guī)。其中，《26190號國家法》規(guī)定：至2016年，可再生能源的發(fā)電量達(dá)到國家總發(fā)電量的8%。根據(jù)阿根廷國家能源委員會的計劃，風(fēng)電應(yīng)占其中一半左右。該法還規(guī)定，在國家范圍內(nèi)，可再生能源信托基金將對風(fēng)力發(fā)電系統(tǒng)給予0.004 5＄/(kW·h)的補(bǔ)貼；該法案還包含了在稅收和金融、投資領(lǐng)域的優(yōu)惠政策。

南部巴塔哥尼亞地區(qū)面積近70萬km2，10 m高度平均風(fēng)速在6 m/s以上，年均風(fēng)能密度在250 W/m2以上。年利用小時數(shù)平均在3 000 h以上，適合建設(shè)風(fēng)電場。該地區(qū)主要為遼闊的草原和沙漠，因氣候干旱，人口稀少，人口密度不到3人/km2。歷屆阿根廷政府都非常重視巴塔哥尼亞地區(qū)的拓殖、開發(fā)，對有利于該地區(qū)發(fā)展的人口、資金、技術(shù)、物資、設(shè)備的遷移實(shí)行鼓勵政策。

北部布宜諾斯艾利斯等城市所處的拉普拉塔平原地區(qū)是阿根廷的經(jīng)濟(jì)中心。過去10年間，阿根廷針對南部風(fēng)電發(fā)展需要，新建了一系列高壓輸電線路，當(dāng)前阿根廷高壓輸電網(wǎng)結(jié)構(gòu)如圖7所示，新建的一條132 kV輸電線路和一條500 kV輸電線路貫穿巴塔哥尼亞高原，基本滿足風(fēng)電外送需要。

阿根廷實(shí)行“進(jìn)口替代戰(zhàn)略”政策，其核心是通過限制工業(yè)制成品的進(jìn)口來促進(jìn)本國工業(yè)化。在此背景下，阿根廷對可再生能源的開發(fā)有保護(hù)主義傾向，《26190號國家法》規(guī)定優(yōu)先促進(jìn)就業(yè)的商業(yè)活動，優(yōu)先利用本國資本貨物的商業(yè)活動。在政府扶持下，阿根廷國內(nèi)現(xiàn)有3家大型風(fēng)電機(jī)組設(shè)備制造商。在阿根廷建設(shè)風(fēng)電場需要部分采購當(dāng)?shù)仫L(fēng)電機(jī)組零件，將會提高風(fēng)電機(jī)組造價。聯(lián)想集團(tuán)通過與當(dāng)?shù)仄髽I(yè)合作建廠，在當(dāng)?shù)亟M裝生產(chǎn)，以擴(kuò)大中資企業(yè)產(chǎn)品市場份額的策略可以為風(fēng)電企業(yè)提供參考。

3 中國企業(yè)的優(yōu)勢和進(jìn)入市場方式

中國企業(yè)進(jìn)入阿國風(fēng)電建設(shè)領(lǐng)域有3點(diǎn)優(yōu)勢。

(1)價格優(yōu)勢。風(fēng)電投資中70%的成本來自風(fēng)電設(shè)備，國產(chǎn)風(fēng)電設(shè)備比同類型歐美設(shè)備價格低20%，競爭優(yōu)勢明顯。

圖7 阿根廷部分高壓輸電線路

(2)融資能力較強(qiáng)。拉丁美洲的商業(yè)銀行認(rèn)為風(fēng)電項(xiàng)目長期貸款風(fēng)險太高，通常不愿在風(fēng)電項(xiàng)目的整個生命期內(nèi)為其提供貸款。當(dāng)前受經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響，從歐美國家融資建設(shè)風(fēng)電場非常困難，而中國銀行有充裕的資金支持風(fēng)電建設(shè)和風(fēng)電設(shè)備出口。

(3)豐富的風(fēng)電場建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。中國已建成多個1 000萬W級的風(fēng)電基地[11]，這種大規(guī)模的風(fēng)場建設(shè)和運(yùn)營過程使中國企業(yè)積累了世界一流的風(fēng)電場建設(shè)和運(yùn)營管理經(jīng)驗(yàn)。

適合中國風(fēng)電機(jī)組和能源企業(yè)進(jìn)入阿根廷風(fēng)電市場的方式主要有3種。

(1)風(fēng)電機(jī)組出口。借鑒丹麥提出的“丹麥風(fēng)電機(jī)組擔(dān)?！庇媱潱瑺幦〗鹑陬I(lǐng)域?yàn)轫?xiàng)目提供長期融資和貸款擔(dān)保，對資金匱乏的阿根廷有較強(qiáng)吸引力。

(2)風(fēng)電場開發(fā)。不但可以銷售國產(chǎn)風(fēng)電機(jī)組設(shè)備或是當(dāng)?shù)厣a(chǎn)的中國品牌風(fēng)電機(jī)組設(shè)備，還可獲得風(fēng)電運(yùn)營收益。

(3)投資建設(shè)風(fēng)電設(shè)備生產(chǎn)廠。為當(dāng)?shù)貏?chuàng)造就業(yè)和稅收，享受相關(guān)優(yōu)惠政策，可繞過保護(hù)主義壁壘，更多參與風(fēng)電場建設(shè)，增加風(fēng)電設(shè)備的銷售。

5 結(jié) 語

本文分析阿根廷43個氣象站點(diǎn)氣象資料，選取近5年中典型年，評估風(fēng)能資源情況。分析表明，阿根廷風(fēng)能資源極其豐富，發(fā)展風(fēng)電自然條件優(yōu)異。其南部巴塔哥尼亞地區(qū)10 m高度年平均風(fēng)速達(dá)6 m/s以上，平均風(fēng)功率密度達(dá)800～1000 W/m2，并已建有高壓輸電外送通道，具有大規(guī)模風(fēng)電開發(fā)基礎(chǔ)條件。阿根廷政府積極發(fā)展風(fēng)電，制定了一系列的政策支持風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，盡管存在保護(hù)主義傾向等風(fēng)險因素，但憑借價格優(yōu)勢、資金優(yōu)勢和技術(shù)經(jīng)驗(yàn)等競爭優(yōu)勢，有可能將投資阿根廷風(fēng)電產(chǎn)業(yè)做成雙贏的局面。

[1]中國可再生能源學(xué)會風(fēng)能專業(yè)委員會.2012中國風(fēng)電裝機(jī)容量統(tǒng)計[R].北京：中國可再生能源學(xué)會，2013:1-3.

[2]李軍軍，吳政球，譚勛瓊，等.風(fēng)力發(fā)電及其技術(shù)發(fā)展綜述[J].電力建設(shè)，2011，32(8)：64-72.

[3]中華人民共和國國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局.GB/T 18710—2002風(fēng)電場風(fēng)能資源評估方法[S].北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2002.

[4]Ahmed Shata A S，Hanitsch R.Evaluation of wind energy potential and electricity generation on the coast of Mediterranean Sea in Egypt[J].Renew Energy，2006，31(8):1183-2202.

[5]Akdag S A，Güler ?.Evaluation of wind energy investment interest and electricity generation cost analysis for Turkey[J].Applied Energy.2010，87(8):2574-2580.

[6]Akdag S A，Bagiorgas H S，Mihalakakou G.Use of two-component Weibull mixtures in the analysis of wind speed in the Eastern Mediterranean[J].Applied Energy.2010，87(8): 2566-2573.

[7]Akpinar E K，Akpinar S.An assessment on seasonal analysis of wind energy characteristics and wind turbine characteristics[J].Energy Conversion and Management.2005，46(11-12): 1848-1867.

[8]Conradsen K，Nielsen L B.Review of Weibull statistics for estimation of wind speed distributions[J].Journal of Applied Meteorology，1984，23(8): 1173-1183.

[9]國家發(fā)展改革委員會.全國風(fēng)能資源評價技術(shù)規(guī)定[S].北京：中國標(biāo)準(zhǔn)出版社，2004.

[10]International Energy Agency. Argentina: Electricity and heat for 2010 [EB/OL]. Paris: international Energy Agency, 2010 [2014-02-16]. http://www.iea.org/statistics/statisticssearch/report/?country=ARGENTINA&product=electricityandheat&year=2010.

[11]靳丹，何式恩，丁坤.關(guān)于大規(guī)模風(fēng)電基地建設(shè)的思考[J].電力建設(shè)，2011，32(10):58-60.

(編輯：張小飛)

WindEnergyResourceAssessmentandDevelopmentProspectsinArgentine

SU Sheng, WANG Chao, ZHAO Jie, WU Changjiang

(Hunan Province Key Laboratory of Smart Grids Operation and Control, Changsha University of Science and Technology, Changsha 410004, China)

Wind data of 43 weather stations in Argentina were analyzed to assess its wind energy resource. Investigation indicates that Argentina is of excellent wind energy resource. The average wind energy density at 10 m high in Patagonia is more than 0.4 kW/m2. Moreover, wind power generation can be transmitted to load center via high voltage transmission lines established throughout the region. Therefore, it is feasible to implement large scale development of wind power. The favorable conditions and adverse regulating policy of wind power development in Argentina were analyzed. The appropriate ways to invest on wind power in Argentina were concluded for Chinese enterprises, as well as the advantage.

Argentina; wind energy resource; wind energy density

國家自然科學(xué)基金(50907005)；湖南高校創(chuàng)新平臺開放基金(10K004)。

TM 614

： A

： 1000-7229(2014)06-0160-05

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.06.030

2013-12-07

：2014-01-24

蘇盛(1975)，男，副教授，研究方向?yàn)轱L(fēng)險評估，E-mail：eessheng@163.com；

王超(1986)，女，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行分析，E-mail：wchao2313@163.com；

趙杰(1991)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行分析，E-mail：zgahwhzj@163.com；

吳長江(1990)，男，碩士研究生，研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)運(yùn)行分析，E-mail：wuchangjiang@163.com。