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美国国家可再生能源实验室新资料,风能容量因数最高可达 65%

2024-11-24 204

风能容量因数随着风能产业技术进步,正在快速提升,2000 年时美国风力发电机平均容量因数(Capacity Factor)为 30%,2014 年已经提升到 33%,而隶属于美国能源部的美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NERL)最新资料则以 35% 为目标,显示全美国可达 35% 容量因数的潜在风场高达总面积近 6 成,而风能容量因数最高更可达 65%以上。

所谓容量因数,指发电机实际运转后的发电量,除以发电容量乘上运转时间计算出来的理论最大发电量,所除出来的比率,例如燃气发电厂因为应变能力佳,往往作为调控使用,尖峰时才开启,离峰时停机,由于没有一年到头一直启用,其容量因数大约不到 50%。以风能而言,当风小于风机最适合的风速时,就无法达到最大发电能力,过去容量因数大约为 3 成上下。

早期风力发电机都以高风速风场为目标,只有在极少数特别适合发电的风速下,才能达到名目上的发电容量,因此容量系数偏低,近年来的趋势是越来越重视低风速风场的表现,针对低速风场的风机,只要一般风速就能达成目标,也因此,其容量因数也就相对提升。2000 年时美国风机平均容量系数为 30%,2014 年已经提升到 33%,随着风机越来越高大,技术越来越进步,也越来越针对低速风场研发,风能的容量因数进步的速度可望大为加速。

美国国家可再生能源实验室资料以容量因数 35% 为目标检视美国的风能潜力:若使用的是 2008 年技术、塔高 80 米的风机,在美国大陆相连的 48 州之中,有 186.8 万平方公里面积潜在风场可达成容量因数 35% 以上;若使用 2014 年技术、塔高 110 米的风机,则可达容量因数 35% 以上风场面积增加到 408.1 万平方公里;若使用近未来技术、塔高 140 米风机,则进一步增加到达 550.9 万平方公里,占总面积约近 6 成。

 

技术进步,让可用风场面积倍增

48 州总体而言,若使用 2008 年技术、塔高 80 米的风机,最高容量因数大约为 50%,而 2014 年技术、塔高 110 米风机,最高容量因数已提升到 55% 以上,近未来技术、塔高 140 米风机的最高容量因数更可望超过 65%。

若各州检视,以风能资源相当良好的北达科达州来说,若使用 2008 年技术风机,容量因数最高仅能达到 50%,但 2014 年技术下,几乎全数风场容量因数都能超过 50%,分布于 53% 到 60% 之间,若以近未来技术,则全数风场容量因数都可超过 60%,可见技术进步下,对容量因数提升的差异之显著。南达科他州、内布拉斯加州、堪萨斯州的情况也都相当类似。

而风能资源较差的加州,若使用 2008 年技术风机,容量因数 35% 以上风场仅有 3,283 平方公里,使用 2014 年技术,则跳增到 2.6 万平方公里,容量因数 35% 以上风场面积大增为近 8 倍,若使用近未来技术,则再跳增到 5.76 万平方公里,容量因数 35% 以上风场面积大增为 17.55 倍。可看出风能技术的进步,让可用风场面积倍增再倍增的威力。

容量因数提升,同样名目发电容量的风力发电机,可发出更多电力,相对的以每度电计算的均化成本也就降低,风场的输配线路容量以最大发电能力为准,当容量因数越高,输配线路的利用率也越高,相对来说摊提成本也更低,而容量因数越高,也代表风能的发电情况越稳定,并且,在不对外输出电力的前提下,风能可占比率越高。

一般认为,以不对外输出电力为前提时,风能占总发电量最大比率上限,就大约等于其容量因数。举个简化的例子:假设某国风能容量因数平均为 5 成,则风能若达到最大发电能力时,发电量为平均的 2 倍,若以不输出电力为前提下,风能最大建设上限,就是最大发电能力时发电量不超过全国的电力需求,也就是说,风能最高只能达到 5 成;若是建设超过此一比率,就会发生当气候条件配合,使风能达到最大发电量时,发电量超出全国用电,而必须售电给邻国的情况,如丹麦有时风能可达全国用电的 120%,多出的 20% 就必须卖给邻国,否则就只能离线浪费掉。

美国有 6 成国土都能成为容量因数 35% 以上的潜在风场,也就表示美国风能可望发展到超过 35% 以上,若是如此,相较于 2014 年美国燃煤发电占总发电量 39%,燃气发电占 27%,美国风能在近未来有可能超气赶煤,甚至取代燃煤的地位,美国国家可再生能源实验室资料可说为美国风能发展点出了光明的前途。

  • Potential Wind Capacity
  • New NREL Data Suggests Wind Could Replace Coal as Nation’s Primary Generation Source

(首图来源:Flickr/Timothy Tolle CC BY 2.0)

2019-03-16 00:30:00

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