宁夏电力系统接纳新能源能力研究
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宁夏电力系统接纳新能源能力研究_魏磊
178 魏磊等：宁夏电力系统接纳新能源能力研究 Vol. 34 No. 11
4月的月平均出力曲线平缓，其它月份的月平均出力曲线在午后出现峰值。限于篇幅，图2只给出了11月份的月平均出力曲线。
120
出力/MW 100806040
小时数为1 879 h。12月份风电总发电量最大
(619.03 GW h)；8月份总发电量最小(27 875万kW h)。光伏发电站全年总发电量为0.96 TW h，年利用小时数为1 410 h，平均月电量为79.886
GW h。5月份电量最大，12月份电量最小。
风电场全年最大出力为2.758 8 GW，最小出力为0。月平均出力显示，4月份风电场平均出力最
00:00
03:00
06:00
09:00
12:00
15:00
18:00
21:00
时刻
24:00
大，8月份风电场平均出力最小。光伏发电站全年最大出力为680 MW，最小出力为0，年平均出力为
图2 宁夏风电场11月的月平均出力曲线
Fig. 2 Monthly mean active power of wind farms of
Ningxia in November
109.2 MW，5月份光伏发电站平均出力最大，12月份光伏发电站平均出力最小。
风电场10、11月份的月平均出力曲线在午后出现峰值，2、9月份的月平均出力曲线平缓，，其它月份的月平均出力在凌晨出现峰值。光伏电站各月月平均出力曲线趋势相同，各月最大值均出现在
3.1.5 风电场与光伏电站的总出力特性
由于风电场和光伏电站装机容量相差较大，因此，在分析风电场与光伏电站总出力特性和相互作用关系时，本文对数据进行归一化处理，即用各风电场和光伏电站的出力数据除以相应的装机容量。
定义影响因子为光伏电站装机容量与风电场装机容量的比值。对于午后出现低谷的风电场出力曲线，适度的影响因子会使其趋于缓和，就是说，适度的光伏电站出力会减小风电出力的峰谷差。但在绝大部分情况下，光伏电站的出力会增大风电出力的峰谷差，即风电与光伏发电不具备互补性，且影响因子越大，峰谷差越大，如图3所示。
归一化的总出力
12:00—13:00，日出前与日落后出力均为0，如图4所示。
6005004003002001000出力/MW
48
0.5影响因子为30%
0.4影响因子为0.30.20.100:00
影响因子为10%
12 16 20 24时间/h
图4 宁夏光伏电站月平均出力曲线
Fig. 4 Monthly mean active power of
photovoltaic plants in Ningxia
影响因子为5%
影响因子为0% 03:00
06:00
09:00
12:00
15:00
18:00
21:00
24:00
0.0
4 负荷特性分析
4.1 负荷特性
时刻
图3 不同影响因子下11月风电场与光伏电站的总出力 Fig. 3 Total monthly mean active power of wind farms and photovoltaic plants in November under different
impact factors
宁夏负荷特性良好，工业用电占全社会用电的
90%以上，其中连续生产高耗能工业负荷占70%。年负荷特性曲线呈现出冬季、夏季双高峰的特点，年最大负荷出现在冬季11月份。宁夏电网典型日负荷特性曲线如图5所示。由图5可知：宁夏电网日负荷变化较为平稳，除凌晨负荷较小外，其余时段的负荷率均在0.94以上；冬季典型日最大负荷出现在18:00，最小负荷出现在08:00，日最小负荷率
负荷率 时间/h
3.2 规划水平年出力特性
本文选用2008年11月—2009年10月的初始场数据，利用天气研究与预测(weather research and
forecasting，WRF)数值模式进行气象模拟计算，得出2010、2015和2020年各规划风电场地区的平均风速和各规划光伏电站地区的太阳辐射照度等气象数据，并结合风机典型出力曲线和光伏电站历史拟合出力曲线确定这3个规划水平年的风电场和光伏电站每15 min记录1次的出力数据。
限于篇幅，本文只给出2015年宁夏新能源发电的出力特性分析结果。
风电场全年总发电量为5.17 TW h，风电利用
图5 宁夏电网典型日负荷率
Fig. 5 Daily load rate of Ningxia power grid
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