文 | 趙靚

2015年2月，國家能源局發(fā)布2014年風電產業(yè)監(jiān)測數據。令人略感疑惑的是 ，2013年至2014年中國風電平均利用小時數與棄風率顯示出了不同的發(fā)展趨勢：平均利用小時數下降了181小時，為1893小時；棄風率下降4個百分點，為8%。

按慣常理解，棄風率下降應該對平均利用小時數的上升起到反推作用，而2014年的情況竟恰得其反。據專家分析，2014年平均利用小時數大幅下降的原因，應該更多地受到了“小風年”的影響。

其實，該專家的推論是有佐證的。本刊從國家氣候中心了解到，2014年我國三北地區(qū)冬末和春季風速明顯偏小。風能資源數值模擬結果顯示，2014年我國大部分地區(qū)70m高度平均風速與近10年相比明顯偏小，其中北方地區(qū)和華南大部偏小4%到8%。與2013年相比，除新疆、青藏高原外，我國中東部大部分地區(qū)70m高度平均風速偏小，其中黑龍江西南部、吉林西部、內蒙古中東部、河北張北和山西等地風速偏小8%到16%。

通過研究發(fā)現，這些區(qū)域常年以西風為主，但2014年2月至2014年5月500百帕環(huán)流場出現明顯的異常，貝加爾湖至鄂霍次克海附近為顯著的高度場正距平，內蒙古及東北地區(qū)對流層底層盛行東風或偏東風，極大地削弱了氣候態(tài)的西風，從而導致我國北方地區(qū)風力明顯偏小。

細分到我國8個千萬千瓦級風電基地的來風情況可以發(fā)現，與2013年和近10年同期相比，蒙東和吉林西部風電基地2月到6月70m高度月平均風速明顯偏??；蒙西和河北張北風電基地1月到4月和6月70m高度月平均風速明顯偏小，5月平均風速偏大；甘肅酒泉風電基地1月到6月和9月到11月風速均偏低；新疆哈密風電基地3月、6月和9月風速明顯偏低。江蘇風電基地全年70m高度平均風速與2013年和近10年基本持平，山東風電基地年平均風速略偏小。

除了對風況進行了分析研究，國家氣候中心還對我國2014年8個千萬千瓦風電基地的理論可利用小時數進行了測算。

“我們選擇了1.5兆瓦的風電機組數據，結合近10年這些地區(qū)的風速算出了理論發(fā)電小時數，并將可能存在的除風況因素以外所導致的停機時間統一按照30%進行折減，獲得了8個千萬千瓦級風電基地年理論發(fā)電總小時數年變化情況?！?國家氣候中心首席研究員朱蓉解釋。

2004年至2014年，我國8個千萬千瓦基地的理論發(fā)電利用小時數波動為正負7%之間，也就是說，最少和最多理論發(fā)電小時數的波動區(qū)間為14%。2014年剛好是這11年間理論發(fā)電小時數最低的一年，而2013年則剛好是最高的一年。由于2013年是波峰，2014年立刻遇到了波谷，使2014年理論發(fā)電利用小時數的下降表現得異常明顯。

同時，國家氣候中心將該數據折算成二氧化碳的減排量后發(fā)現，8個千萬千瓦風電基地對二氧化碳的減排貢獻相對2013年減少了15%。減排影響最大的是河北和吉林，都超過了20%。蒙東、蒙西均為18%，新疆和山東分別減少了6%和2%，江蘇相對略好。

其實，早在國家能源局發(fā)布2014年風電產業(yè)監(jiān)測數據之前，關于“小風年”對2014年風電影響的話題就已經在“2015中國風電新春茶話會”上備受關注。其中討論最熱烈的是，如何在未來能夠提前預測風電集中地區(qū)，乃至某風電場未來一年的風況、理論發(fā)電小時數和碳減排量等。也就是將這些有用的數據從“回顧”，提前到“預測”，以便業(yè)主更好地去管理風電場。

“在2015年之前風況的長期預報并沒有如此受到關注?！?朱蓉談到：“因為2014年風特別小，使大家一下子意識到了這個問題?！?/p>

而在風電行業(yè)，此前我國對于風資源的研究主要集中在風資源評估、風功率預測等方面，更多的精力被投放于1小時到4小時、24小時或48小時的短期預測。而在即將進入的“十三五”期間，風資源技術的發(fā)展方向除了短期預測外，也很有必要將長期預測作為一個探討與發(fā)展的方向。

據悉，中國氣象局早在1954年就已經開始了氣候預測業(yè)務，目前國家氣候中心是世界氣象組織（WMO）認可的長期預報全球產品中心（GPC），擁有雄厚的氣候預測技術力量，提供全國、亞洲和全球氣候預測業(yè)務產品。國家氣候中心氣候預測室副主任柯宗建博士介紹說：“目前的氣候預測業(yè)務涵蓋了延伸期到年際尺度，為國家防災減災提供重要的科學支撐，在農、林、能源等行業(yè)發(fā)揮越來越重要的作用?！?/p>

準確的氣候預測離不開高科技的現代化技術支撐，據國家氣候中心氣候系統模式室研究員李巧萍博士介紹，國家氣候中心的延伸期預測模式系統每天啟動4個模式成員，向后預報55天，季節(jié)預測模式系統每個月初啟動24個模式成員向后預測13個月，具備了為行業(yè)長期預測提供基礎數據的能力。

行業(yè)基于自身的特點對于長期預測有其特殊的需求，需要行業(yè)專家與氣候預測專家攜手，進一步研發(fā)風電長期預測技術方法。例如，如何基于動力系統模型提高預測產品分辨率，也就是“降尺度”，從關注整個電網、風電基地、區(qū)域，到關注某個風電場的長期風況如何，為風電行業(yè)各類相關需求提供針對性服務。

英國氣象局在針對電力系統預測方面的服務能力較強。目前，國家氣候中心與英國氣象局啟動了一項名為“中英氣候科學服務伙伴計劃”的合作，通過借鑒、學習和研發(fā)，“搭起行業(yè)需求同氣候預測業(yè)務間的橋梁”，從而為風電做好有針對性的長期預測服務。