趙振宇，苑曙光

（華北電力大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 新能源電力與低碳發(fā)展研究北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 102206）

0 引言

目前，我國風(fēng)電累計(jì)并網(wǎng)容量已居世界首位，但存在棄風(fēng)問題。 棄風(fēng)直接影響風(fēng)電場效益，制約風(fēng)電裝機(jī)規(guī)模，成為風(fēng)電可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。 風(fēng)電功率具有隨機(jī)性和波動性，風(fēng)電大規(guī)模入網(wǎng)后會對電力系統(tǒng)的“發(fā)、輸、配”各個(gè)環(huán)節(jié)產(chǎn)生運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。 由風(fēng)電運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)是指由一系列不確定性影響因素引起風(fēng)力發(fā)電資源浪費(fèi)的可能性，用于表征區(qū)域風(fēng)電消納能力。

風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)管理研究需要兼顧風(fēng)險(xiǎn)因素識別、風(fēng)險(xiǎn)分析及風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)等工作，并據(jù)此針對性地提出風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對措施，以達(dá)到風(fēng)險(xiǎn)控制的最終目的。 在風(fēng)電消納影響因素識別方面，文獻(xiàn)[1]針對風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性等特點(diǎn)，給出了能夠反映風(fēng)電接入對發(fā)電系統(tǒng)和輸電系統(tǒng)影響的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。 在風(fēng)電消納能力評價(jià)方面，文獻(xiàn)[2]根據(jù)不同階段風(fēng)電接納能力評估的不同，提出了風(fēng)電大規(guī)模并網(wǎng)前后風(fēng)電接納能力的評估方法。 文獻(xiàn)[3]提出了風(fēng)電接納風(fēng)險(xiǎn)的概念，引入條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值理論對風(fēng)電接納風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化，構(gòu)建了基于條件風(fēng)險(xiǎn)約束的電網(wǎng)日前風(fēng)電接納能力評估模型。 在風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對方面，文獻(xiàn)[4]，[5]分別從風(fēng)電出力時(shí)變特性、在線電網(wǎng)資產(chǎn)改變的滯后性以及儲能系統(tǒng)的運(yùn)行特性，建立了兩種提高風(fēng)電接納能力的規(guī)劃方法。 文獻(xiàn)[6]對風(fēng)電不確定性帶來的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)及節(jié)能減排的貢獻(xiàn)進(jìn)行量化，構(gòu)建同時(shí)考慮發(fā)電資源消耗最少、 環(huán)境效益最好和系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)最小的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型。

目前，對風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于電力系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，重點(diǎn)考慮了在條件風(fēng)險(xiǎn)約束下的風(fēng)電消納能力評估，所建立的評價(jià)模型多依賴于條件概率和出力的預(yù)測值，難以對風(fēng)電場及區(qū)域的消納情況進(jìn)行準(zhǔn)確評估。 針對風(fēng)電資源稟賦較高地區(qū)風(fēng)電場消納能力存在較大差異的現(xiàn)狀，本文將基于風(fēng)險(xiǎn)測度原理構(gòu)建區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)量模型，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)對風(fēng)電場及區(qū)域的消納風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測度，進(jìn)而對消納風(fēng)險(xiǎn)的空間相關(guān)性及集聚特征進(jìn)行分析，研究區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化規(guī)律。

1 模型構(gòu)建

1.1 消納風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型

棄風(fēng)量是反映風(fēng)電場棄風(fēng)水平的直接指標(biāo)，通常以棄風(fēng)小時(shí)數(shù)表示[7]。區(qū)域平均棄風(fēng)小時(shí)數(shù)為

式中：Hi為區(qū)域 i 棄風(fēng)小時(shí)數(shù)；Qij為區(qū)域 i 中 j 風(fēng)電場的理論發(fā)電量，MW·h；Q′ij為 j 風(fēng)電場的上網(wǎng)電量，MW·h；Cij為 j 風(fēng)電場的裝機(jī)容量。

棄風(fēng)率是反映風(fēng)電場消納能力的關(guān)鍵指標(biāo)之一，其定義為某時(shí)段內(nèi)總棄風(fēng)電量與風(fēng)電理論發(fā)電量的比值，區(qū)域平均棄風(fēng)率可以表述為[8]

在運(yùn)行過程中，受風(fēng)電出力和需求不確定性影響，風(fēng)電場上網(wǎng)電量及棄風(fēng)電量均呈現(xiàn)較強(qiáng)隨機(jī)性，因此，難以利用運(yùn)行參數(shù)定量表示棄風(fēng)的概率。 假定棄風(fēng)事件的棄風(fēng)損失電量為固定值ΔQ，此時(shí)棄風(fēng)率能夠反映棄風(fēng)事件發(fā)生的概率，本文將棄風(fēng)發(fā)生概率以年內(nèi)累積的形式表示[9]。 根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)管理理論，風(fēng)險(xiǎn)的度量由風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生概率和風(fēng)險(xiǎn)造成損失程度兩部分構(gòu)成[10]。因此，本文以年棄風(fēng)小時(shí)數(shù)來表征棄風(fēng)損失程度，以年棄風(fēng)比率表征棄風(fēng)事件發(fā)生的概率，區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)值可以表述為

1.2 風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的空間自相關(guān)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

為了證明風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)具有空間相關(guān)性，本文借鑒空間自相關(guān)指數(shù)模型，研究位于蒙西地區(qū)的87 家風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)值的空間相關(guān)性。

全局Moran′I 指數(shù)立足于整個(gè)研究區(qū)域，把要素的位置-屬性值作為量化工具，研究區(qū)域上空間對象之間的相關(guān)程度，判斷全局空間分布模式。 全局 Moran′s I 統(tǒng)計(jì)為

式中：n 為所研究區(qū)域內(nèi)的風(fēng)電場數(shù)目；wij為空間權(quán)重；xi和xj分別為風(fēng)電場i 和j 的消納屬性；為所有風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)屬性平均值；為所有風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)屬性的平方差。

在空間相關(guān)性的分析中，p 值表示所觀測到的空間模式是由某一隨機(jī)過程創(chuàng)建而成的概率，例如p＜0.1，就表示該結(jié)果只有小于10%的可能性是隨機(jī)生成的，即置信度為90%。 為了確定集聚或離散顯著的程度，通常還需要計(jì)算zI得分，統(tǒng)計(jì)的zI得分按以下形式計(jì)算：

全局Moran′s I 指數(shù)無法反映出局部的自相關(guān)關(guān)系，為了更深入地了解局部聚集區(qū)元素之間相似或相異的情況，并識別區(qū)域空間異常值，利用局部Moran′s I 指數(shù)指標(biāo)來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可表示為

若Ii值為正，表示要素具有包含同樣高或同樣低的屬性值的鄰近要素；若Ii值為負(fù)，表示要素具有包含不同值的鄰近要素，該要素是異常值。

ArcGIS 是目前應(yīng)用最廣泛的地理空間分析軟件，廣泛用于地圖制作、地理數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理。ArcGIS 工具箱擁有大量空間分析工具，其中Anselin Local Moran′s I工具能夠計(jì)算聚類/異常值類型（COType），并可區(qū)分具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性的高值（HH）聚類、低值（LL）聚類、高值被低值圍繞的異常值（HL）以及低值被高值圍繞的異常值（LH）。

2 風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)測度及趨勢分析

2.1 風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)測度及分級

本文研究選取內(nèi)蒙古西部8 個(gè)盟市風(fēng)電場作為研究數(shù)據(jù)樣本。2012-2018 年，蒙西地區(qū)風(fēng)電總裝機(jī)容量從8 666 MW 增至16 490 MW。 為了便于比較各年結(jié)果，本文僅分析2012 年入網(wǎng)的87家風(fēng)電場作為樣本，其中，接入110 kV 的風(fēng)電場為13 家，接入220 kV 的風(fēng)電場為74 家，結(jié)合樣本 2012-2018 年的消納相關(guān)數(shù)據(jù)，根據(jù)式 （1）～（3），得到樣本及區(qū)域的消納風(fēng)險(xiǎn)值。

為了能夠準(zhǔn)確描述消納風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢，需要依據(jù)一定的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對各個(gè)風(fēng)電場及區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行評價(jià)。 本文依據(jù)的分級標(biāo)準(zhǔn)如表1 所示。

表1 消納風(fēng)險(xiǎn)分級標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Risk classification basis of wind power absorption risk

依據(jù)蒙西8 個(gè)區(qū)域2012-2018 年87 家風(fēng)電場的風(fēng)險(xiǎn)值分級，結(jié)合這些風(fēng)電場的地理位置，利用ArcGIS 制作區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)分布示意圖，如圖1 所示。 圖中：★代表高風(fēng)險(xiǎn)；▲代表較高風(fēng)險(xiǎn)；■代表中度風(fēng)險(xiǎn)；●代表低風(fēng)險(xiǎn)；×代表平均中心，用于測量全部風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)的密度中心； 〇表示標(biāo)準(zhǔn)距離，用于測量要素在幾何中心周圍的集中或分散程度。

圖1 2012-2018 蒙西地區(qū)風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)水平分布圖Fig.1 Absorption risk level of wind farms in Western Inner Mongolia during 2012-2018

由圖1 可知，2012 年高消納風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)電場數(shù)量最多，達(dá)到24 個(gè)，低風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場數(shù)量最少，同樣也是24 個(gè)。 2013 年，國家及地方政府出臺了許多政策與措施，棄風(fēng)得到了一定控制，在2013-2018 年，年均高風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場數(shù)量都在7 以內(nèi)，特別是2013 年，只有烏蘭察布地區(qū)的庫侖風(fēng)電場處于高風(fēng)險(xiǎn)水平。 2013-2018 年，每年低風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場數(shù)量都在50～70，而且總體上數(shù)量呈上升趨勢； 中等水平風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場數(shù)量在10～23，消納風(fēng)險(xiǎn)值處于較高水平的風(fēng)電場數(shù)量均在10 以內(nèi)。 由圖1 還可以看出，風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)密度中心逐漸向西移動，且風(fēng)險(xiǎn)的集中程度正在減弱。

2.2 區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)測度及分級

依據(jù)這些風(fēng)電場的所屬區(qū)劃，計(jì)算區(qū)域棄風(fēng)小時(shí)數(shù)、區(qū)域棄風(fēng)率和區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)各區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)占當(dāng)年各區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)總和的比重計(jì)算風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，蒙西各地區(qū)2012-2018 年風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)變化情況如圖2 所示。

圖2 蒙西各區(qū)域2012-2018 年風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)Fig.2 Risk index of regional wind power absorption in Western Inner Mongolia during 2012-2018

從圖2 中可以看出各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的波動情況，2012-2014 年各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)變化規(guī)律不明顯，2013 年起，包頭地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)逐年大幅度升高，其余地區(qū)均有不同程度的下降，其中以錫林郭勒地區(qū)的下降趨勢最為明顯，巴彥淖爾地區(qū)、呼和浩特和烏蘭察布的下降幅度平緩。

根據(jù)圖2 所示測度結(jié)果，使用自然斷點(diǎn)法對7 個(gè)研究區(qū)域的風(fēng)電消納綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行劃分，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)由高到低劃分為Ⅰ～Ⅳ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，見表2。 從表中可以看出，阿拉善地區(qū)和鄂爾多斯地區(qū)一直都是Ⅰ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，呼和浩特多數(shù)年份也屬于Ⅰ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)； 巴彥淖爾地區(qū)在多數(shù)年份是Ⅱ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；烏蘭察布地區(qū)多數(shù)年份是Ⅲ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)；錫林郭勒地區(qū)多數(shù)年份屬于Ⅳ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。 比較特殊的是包頭地區(qū)，在2013 年還屬于Ⅰ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，2014 年和 2015 年處于Ⅱ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，2016 年和2017 年只有包頭處于Ⅳ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，而在2018 年包頭和烏蘭察布地區(qū)屬于Ⅳ級風(fēng)險(xiǎn)區(qū)。

表2 2012-2018 年蒙西地區(qū)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)分級結(jié)果Table 2 Grading results of regional wind power absorption risk in Western Inner Mongolia during 2012～2018

3 風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)空間相關(guān)性分析

3.1 風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)的空間相關(guān)性分析

由圖1 可知，風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)在空間上呈現(xiàn)顯著的空間差異性，局部呈現(xiàn)出顯著的空間聚集。表述要素空間關(guān)系有可變距離法、固定距離法、K點(diǎn)鄰接法、邊鄰接法、邊角鄰接法等，但這些傳統(tǒng)方法都不適合表述區(qū)域風(fēng)電場群內(nèi)部的空間關(guān)系。 因此，基于本文風(fēng)電場位置情況，建立自定義空間權(quán)重矩陣，并利用ArcToolbox 的Moran'I 工具對各消納風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行測度，結(jié)果見表3。

表3 風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)參數(shù)全局Moran'I 測度結(jié)果Table 3 Global Moran′I measure result of risk parameters

Moran'I 工具生成測度結(jié)果對照圖，如圖3所示。

圖3 全局Moran'I 測度結(jié)果對照圖Fig.3 Contrast chart of global Moran'I measure result

將表3 結(jié)果與圖3 進(jìn)行對照，可以看出：裝機(jī)容量不具備空間聚集特征，呈現(xiàn)隨機(jī)分布；棄風(fēng)率以及棄風(fēng)量的顯著性水平（p 值）達(dá)到0.05，消納風(fēng)險(xiǎn)的顯著性水平達(dá)到0.01。以上結(jié)果表明，樣本點(diǎn)的棄風(fēng)率、 棄風(fēng)量和消納風(fēng)險(xiǎn)值均呈現(xiàn)出空間聚集，且消納風(fēng)險(xiǎn)具有比棄風(fēng)率和棄風(fēng)量更強(qiáng)的空間相關(guān)性。

3.2 區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的空間相關(guān)性分析

為了評價(jià)內(nèi)蒙古電網(wǎng)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域趨同程度，根據(jù)上述87 家風(fēng)電場的所在行政區(qū)劃，結(jié)合2016 年風(fēng)險(xiǎn)消納數(shù)據(jù)計(jì)算區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)值，并對各區(qū)域內(nèi)風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)值的Moran'I 進(jìn)行測度，結(jié)果如表4 所示。

表4 蒙西各區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)空間自相關(guān)測度結(jié)果Table 4 Spatial autocorrelation measurements results of wind power absorption risks in different regions of Western Inner Mongolia

將表4 參數(shù)與圖3 標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比后，可以評估各區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)的空間相關(guān)性。 根據(jù)區(qū)域風(fēng)電場的分布及裝機(jī)情況，風(fēng)電場分布密度較高的區(qū)域，如包頭、烏蘭察布和錫林郭勒地區(qū)的消納風(fēng)險(xiǎn)的空間相關(guān)性更高。

4 蒙西地區(qū)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)聚類分析

4.1 風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)空間聚類分析

通過對 87 個(gè)樣本點(diǎn)在2012-2018 年風(fēng)險(xiǎn)屬性進(jìn)行比較，有少量樣本連續(xù)多年都處在低消納風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，說明這些風(fēng)電場所處區(qū)域具有較強(qiáng)的風(fēng)電消納能力。部分風(fēng)電場在很多年份都是高消納風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場，說明這些風(fēng)電場所處區(qū)域存在一定的風(fēng)電消納障礙。將圖1 中各年高消納風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場及連續(xù)7 年處于低消納風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場的分布情況整合，其結(jié)果如圖4 所示。

圖4 2012-2018 年高低風(fēng)險(xiǎn)等級風(fēng)電場示意Fig.4 High-low risk level wind farms in Western Inner Mongolia during 2012-2018

由圖4 可以看出，高消納風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場主要分布于內(nèi)蒙古中部地區(qū)以及中東部地區(qū)。 有些風(fēng)電場在不同年份均屬于高風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場，如漳澤達(dá)茂、金風(fēng)達(dá)茂、匯通能源展成、宏滕西烏等4 家風(fēng)電場有兩個(gè)年度處于高風(fēng)險(xiǎn)水平；漳澤川井、國泰、大唐薩如拉、興啟源古日班、國電龍?jiān)粗Z爾等5 家風(fēng)電場有3 個(gè)年份處于高風(fēng)險(xiǎn)水平。 從空間角度來看，隨著時(shí)間的推進(jìn)，高消納風(fēng)險(xiǎn)逐漸從整個(gè)內(nèi)蒙古中部地區(qū)向包頭市和呼和浩特市的北部聚集。

圖4 中連續(xù)多年處于低消納風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)電場（標(biāo)為●） 主要分布于內(nèi)蒙古西北部地區(qū)以及中南部地區(qū)，與高風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)電場分布區(qū)域的界限比較明顯，結(jié)合風(fēng)電場消納風(fēng)險(xiǎn)Moran'Ⅰ測度結(jié)果可以得出，蒙西地區(qū)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的高低集聚效應(yīng)。

利用 ArcGIS 的 Anselin Local Moran'Ⅰ統(tǒng)計(jì)量工具可以識別顯著性的熱、 冷點(diǎn)值，其中COType 字段可區(qū)分具有統(tǒng)計(jì)顯著性的高值（HH）聚類、低值（LL）聚類、高值被低值圍繞的異常值（HL）以及低值被高值圍繞的異常值（LH）。根據(jù)蒙西縣域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)值進(jìn)行Anselin Local MoranⅠ統(tǒng)計(jì)，空間聚類特征如圖5 所示。

圖5 2012-2018 年蒙西各區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)空間聚類Fig.5 Spatial clustering characteristics of risk abatement in the regions of western Inner Mongolia during 2012-2018

區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)Anselin Local MoranⅠ統(tǒng)計(jì)是根據(jù)各區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)值及區(qū)域間空間權(quán)重計(jì)算，無風(fēng)電裝機(jī)區(qū)域不存在消納風(fēng)險(xiǎn)值，計(jì)算過程將風(fēng)險(xiǎn)置為零，因此，部分無風(fēng)電裝機(jī)區(qū)劃入低值聚集區(qū)。 由圖5 可以看出，區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)集聚特征明顯，高值聚集區(qū)（HH）主要分布在錫林郭勒盟、烏蘭察布市，低值聚集區(qū)（HH）主要分布在巴彥淖爾市、鄂爾多斯市及呼和浩特市。

4.2 區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)值聚類分析

根據(jù)2018 年消納情況，計(jì)算蒙西縣域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)值，如圖6 所示。

圖6 2018 年蒙西區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)分級示意Fig.6 Regional wind power absorption risk level in western Inner Mongolia in 2018

圖6 與圖5 存在較大差異，特別是高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的變化較為明顯，說明高消納風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域存在較強(qiáng)的動態(tài)性。 2018 年，包頭白云區(qū)、土右旗、達(dá)茂旗、卓資縣、烏拉特前旗和烏拉特中旗是消納風(fēng)險(xiǎn)較高地區(qū)，正藍(lán)旗、西烏旗等區(qū)域是消納風(fēng)險(xiǎn)較低區(qū)域。

為了進(jìn)一步比較高低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域消納情況，根據(jù)高低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的裝機(jī)規(guī)模和消納水平制作表5。

表5 2018 年蒙西區(qū)域風(fēng)電消納情況Table 5 Regional wind power absorption in western Inner Mongolia in 2018

由表5 可知： 較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域裝機(jī)總量約占蒙西地區(qū)的33.6%，但上網(wǎng)電量僅占全網(wǎng)風(fēng)電上網(wǎng)電量的28.9%； 較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域裝機(jī)總量約為蒙西地區(qū)14.5%，但上網(wǎng)電網(wǎng)占全網(wǎng)總量比重高達(dá)36.37%，較低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域利用小時(shí)數(shù)是較高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的1.5 倍。 對于風(fēng)電的進(jìn)一步開發(fā)，較低消納風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域明顯具有更大潛力。因此，區(qū)域消納風(fēng)險(xiǎn)值可以作為評價(jià)地區(qū)風(fēng)電開發(fā)潛力的重要指標(biāo)。

5 結(jié)論

本文以蒙西地區(qū)為例，對區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行空間聚類分析?；跅夛L(fēng)量、裝機(jī)容量和棄風(fēng)率構(gòu)建風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型，結(jié)合蒙西地區(qū)87家風(fēng)電場的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效測度和分級。 在分析風(fēng)電場及區(qū)域風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，對蒙西地區(qū)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行聚類分析。研究表明，近年來蒙西地區(qū)風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)整體上呈下降趨勢，風(fēng)險(xiǎn)重心在向西發(fā)生偏移，風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)值具有較高的空間相關(guān)性，風(fēng)電場以及區(qū)域的消納風(fēng)險(xiǎn)在空間上存在較強(qiáng)的高低聚類效應(yīng)，且高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域在時(shí)間序列上呈現(xiàn)動態(tài)變化。 本文所提出的模型和方法可用于風(fēng)電消納風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的識別、分類和分級，并為區(qū)域風(fēng)電產(chǎn)業(yè)規(guī)劃及項(xiàng)目布局提供重要參考。