竇如婷,謝齊

(1.南方電網(wǎng)科學(xué)研究院 廣州 510080;2.中國化工信息中心 北京 100029)

0 引言

海上風(fēng)電是可再生能源開發(fā)利用的重要方向之一,已成為全球風(fēng)電發(fā)展的研究熱點。海上風(fēng)電是我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)、科技產(chǎn)業(yè)和海洋產(chǎn)業(yè)的重要組成部分[1]。我國海上風(fēng)電的發(fā)展前景十分廣闊,對于推進能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和環(huán)境保護具有至關(guān)重要的作用。

根據(jù)中國風(fēng)能協(xié)會(CWEA)的統(tǒng)計數(shù)據(jù),我國海上風(fēng)電自“十三五”以來保持高速發(fā)展,年均增長率超過50%[2]。在我國海上風(fēng)電總體發(fā)展的同時,各沿海地區(qū)海上風(fēng)電的發(fā)展水平受地理位置、經(jīng)濟水平、電網(wǎng)運輸和消納能力以及政府重視程度等因素影響而存在一定的差異[3]。2020年1月,財政部宣布擬從2022年開始停止新建海上風(fēng)電項目的中央補貼,鼓勵各地方政府自行補貼支持本地海上風(fēng)電項目建設(shè),這意味著我國海上風(fēng)電即將提前進入平價時代[4]。因此,在全國海上風(fēng)電加速發(fā)展的大潮中,各沿海地區(qū)根據(jù)自身特點發(fā)展海上風(fēng)電具有重要的現(xiàn)實意義。

國內(nèi)學(xué)者很早就針對風(fēng)電開展預(yù)測研究。商立峰等[5]基于時間序列的Logistic模型,預(yù)測我國各地區(qū)2013—2020年的風(fēng)電發(fā)展趨勢;符淼等[6]采用灰色預(yù)測理論的DGM(2,1)模型,對“21世紀海上絲綢之路”沿線代表國家的風(fēng)電裝機量進行預(yù)測;馬紅艷等[7]采用技術(shù)擴散理論的Gompertz模型,預(yù)測我國風(fēng)電發(fā)展趨勢,提出2010年是起飛點,此后的17年是成長期,2027年后進入成熟期,且按照這種發(fā)展速度,國內(nèi)存在風(fēng)電設(shè)備產(chǎn)能過剩的現(xiàn)象;張毅等[8]基于國內(nèi)某風(fēng)電場的實際風(fēng)機運行數(shù)據(jù)預(yù)測風(fēng)電功率,提出經(jīng)優(yōu)化的灰色模型可提高所選數(shù)據(jù)的點數(shù)和背景值,有助于提高預(yù)測精度和性能。在眾多預(yù)測方法中,基于灰色系統(tǒng)理論的預(yù)測模型所需歷史數(shù)據(jù)少、運算量較低,且能適應(yīng)數(shù)據(jù)的動態(tài)變化,被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟、能源和金融等領(lǐng)域。

現(xiàn)有文獻的研究成果集中在海上風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀和對策,而針對其發(fā)展規(guī)模和趨勢的預(yù)測則很少見。本研究梳理我國海上風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的特點選取灰色預(yù)測模型,對全國和主要地區(qū)海上風(fēng)電裝機量進行模擬和預(yù)測,為我國海上風(fēng)電發(fā)展決策提供參考。

1 我國海上風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀

發(fā)電量、裝機量、并網(wǎng)裝機量和棄風(fēng)電量等可作為海上風(fēng)電發(fā)展的統(tǒng)計指標[9]?？紤]到風(fēng)電裝機量與實際并網(wǎng)發(fā)電裝機量之間有明顯差別、棄風(fēng)限電的問題一直存在以及風(fēng)電發(fā)電量的數(shù)據(jù)較難獲取等因素,本研究采用裝機量作為預(yù)測我國海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)模和趨勢的指標。

我國海上風(fēng)電發(fā)展起步較晚(2010年后),且具有跨越式和波動大等特點。根據(jù)CWEA的統(tǒng)計數(shù)據(jù),截至2018年,我國海上風(fēng)電累計裝機量為444.5萬k W。其中:江蘇為312.9萬k W,占比約為70.4%;上海為40.5萬k W,占比約為9.1%;福建為28.9萬k W,占比約為6.5%;廣東、浙江、河北、山東、遼寧和天津等合計為62萬k W,占比約為13.9%。

江蘇海上風(fēng)電的自然資源和建設(shè)條件較均衡,自2010年如東潮間帶試驗風(fēng)電場建成并投產(chǎn)以來,江蘇成為我國海上風(fēng)電發(fā)展的先行者[10]。

2016年《電力發(fā)展“十三五”規(guī)劃》確定因地制宜發(fā)展海上風(fēng)電的任務(wù),我國海上風(fēng)電開始加速發(fā)展。福建和廣東海上風(fēng)電的開發(fā)難度較高,但其憑借顯著的風(fēng)能資源優(yōu)勢逐漸成為重點發(fā)展區(qū)域。至2018年年底,福建已累計投產(chǎn)約30萬kW,在建階段項目約180萬k W[11];廣東已累計投產(chǎn)約12萬k W,在建階段項目約420萬k W[12]。此外,浙江、河北和山東等地的海上風(fēng)電建設(shè)均已取得進展,北部灣、遼東灣和海南島西部海域等優(yōu)質(zhì)資源區(qū)也有待逐步開展相關(guān)規(guī)劃。

全國和江蘇的海上風(fēng)電裝機量呈增長趨勢,其他地區(qū)由于數(shù)據(jù)量較少,暫時呈線性或波動發(fā)展趨勢。

2 灰色系統(tǒng)理論和灰色預(yù)測模型

灰色系統(tǒng)理論的研究對象通常為“部分信息已知、部分信息未知”的小樣本和“貧信息”的不確定性系統(tǒng)。該理論將一切隨機過程視為在一定范圍內(nèi)變化的、與時間有關(guān)的灰色過程,并將離散的原始數(shù)據(jù)整理成有規(guī)律的生成數(shù)列后再進行研究。對灰色過程建立的模型即灰色模型[13],其中應(yīng)用最廣泛的是GM(1,1),而DGM(1,1)、GM(2,1)和DGM(2,1)等均為衍生模型。

GM(1,1)適用于具有較強指數(shù)規(guī)律的序列;DGM(2,1)是單調(diào)序列二階線性動態(tài)模型,其利用微分方程逼近擬合,對于趨勢變化較強烈的數(shù)據(jù)更能顯示預(yù)測精度,適用于單調(diào)的擺動發(fā)展序列;對于原始數(shù)據(jù)具有近似非齊次指數(shù)增長規(guī)律的數(shù)列,可采用NDGM預(yù)測[13]。

2.1 GM(1,1)

GM(1,1)是最常用和最原始的灰色模型,由包含單變量的微分方程構(gòu)成。

設(shè)原始數(shù)據(jù)序列為X(0),即

其中:x(0)(k)≥0,(k=1,2,…,n)。

X(1)為X(0)的1-AGO序列,即

Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列,即

GM(1,1)的基本形式為:

將k=2,3,…,n代入,可將GM(1,1)的基本形式轉(zhuǎn)化為矩陣方程。

若P=[a,b]T為參數(shù)列,且

根據(jù)最小二乘法原理,參數(shù)列滿足:

求解上述矩陣和參數(shù)列,可得GM(1,1)的時間響應(yīng)序列:

還原后可得預(yù)測值:

2.2 DGM(2,1)

DGM(2,1)的微分方程為:

原始序列X(0)和1-AGO序列X(1)的計算方法同GM(1,1)。

此外,須對X(0)進行1-IAGO處理,得序列:

其中:?(1)x(0)(k)=x(0)(k+1)-x(0)(k)。

矩陣方程為:

DGM(2,1)的時間響應(yīng)序列為:

最終預(yù)測值為:

2.3 NDGM

NDGM的基本形式為:

參數(shù)β1～β3仍采用最小二乘法求解,其中:

參數(shù)β4則采用無約束優(yōu)化模型求解,令和x(1)(k)的誤差平方和最小,即

可求得:

最終還原的預(yù)測值為:

2.4 模型精度檢驗

原始數(shù)列為:

相應(yīng)的灰色預(yù)測模型序列為:

殘差為:

相對誤差為:

其中:

關(guān)聯(lián)度為:

均方差比值為:

小誤差概率為:

模型預(yù)測精度等級如表1所示。

表1 灰色預(yù)測精度等級

2.5 歷史數(shù)據(jù)模擬和檢驗

全國海上風(fēng)電裝機量呈增長趨勢,各沿海地區(qū)海上風(fēng)電裝機量呈線性或波動的發(fā)展特征。本研究采用3種灰色預(yù)測模型,對2010—2019年我國海上風(fēng)電裝機量的歷史數(shù)據(jù)進行模擬,并與實際數(shù)據(jù)進行比較以驗證模型精度,從而進行模型選擇。數(shù)據(jù)的模擬和計算采用灰色系統(tǒng)建模軟件和Matlab軟件,具體模擬過程如表2所示。

表2 歷史數(shù)據(jù)模擬過程

歷史數(shù)據(jù)的模擬值與實際值對比如圖1所示。

圖1 我國海上風(fēng)電裝機量歷史數(shù)據(jù)的模擬值與實際值

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模擬值與實際值的直觀對比,GM(1,1)和NDGM的模擬精度較高。模擬值的精度檢驗如表3所示。

表3 灰色預(yù)測模型的精度檢驗

與表1相對照:GM(1,1)和NDGM相對誤差的精度等級為三級,而DGM(2,1)的相對誤差超過0.2,不符合可用標準;3種模型關(guān)聯(lián)度、均方差比值和小誤差概率的精度等級均為一級。

綜上所述,GM(1,1)對歷史數(shù)據(jù)的模擬效果更佳、預(yù)測精度更高,可用于海上風(fēng)電裝機量預(yù)測。

3 預(yù)測結(jié)果和分析

采用GM(1,1)預(yù)測2020—2025年全國和主要沿海地區(qū)海上風(fēng)電裝機量(表4)。浙江、河北、山東和遼寧等地區(qū)的歷史數(shù)據(jù)較少,暫無法預(yù)測。

表4 全國和主要地區(qū)海上風(fēng)電裝機量預(yù)測 萬k W

由表4可以看出,2020—2025年全國和主要沿海地區(qū)海上風(fēng)電裝機量呈現(xiàn)持續(xù)快速增長的趨勢。

(1)根據(jù)中國可再生能源協(xié)會的預(yù)測,至2020年年底,全國海上風(fēng)電并網(wǎng)裝機量約790萬k W,開工在建約1 000萬k W,與本研究預(yù)測的936萬k W相近。全國海上風(fēng)電裝機量至2025年約7 389萬k W,接近全國遠期規(guī)劃的7 800萬k W。若后續(xù)無新增核準規(guī)模和遠海風(fēng)電開工計劃,預(yù)計2025年后全國海上風(fēng)電增長率將趨于平緩。

(2)江蘇海上風(fēng)電裝機量至2022年約1 741萬kW,超過其遠期規(guī)劃的1 600萬k W,且至2025年接近全國總裝機量。江蘇近10年來是我國海上風(fēng)電發(fā)展的領(lǐng)軍地區(qū),裝機量年均增長接近100%,而灰色預(yù)測模型正是基于歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律對未來發(fā)展規(guī)模進行預(yù)測?；诖?江蘇完成存量規(guī)劃任務(wù)的時間可能晚于預(yù)測年份,在存量規(guī)劃目標達成后,其增長趨勢會大幅減緩,后續(xù)裝機量將轉(zhuǎn)為平穩(wěn)增長。目前江蘇海上風(fēng)電全部為近海風(fēng)電,規(guī)劃中的遠海風(fēng)電有望成為其海上風(fēng)電新的增長點[14]。

(3)廣東海上風(fēng)電裝機量至2025年約4 389萬kW,超過其遠期規(guī)劃的3 000萬k W。廣東海上風(fēng)電發(fā)展雖起步較晚,但具備資源優(yōu)勢,再加上地方政策的推動,其有望“接棒”江蘇成為我國下一個海上風(fēng)電發(fā)展的領(lǐng)軍省份。

(4)根據(jù)文獻調(diào)研,福建將于2020年完成100萬k W的裝機目標[15],與本研究的預(yù)測結(jié)果高度一致。福建的遠期規(guī)劃為1 330萬k W,與本研究2024年的預(yù)測值較接近。因此,福建也有望成為未來海上風(fēng)電大省。

(5)上海海上風(fēng)電裝機量的增速較緩慢,至2025年約168萬k W。這與其海上風(fēng)電裝機量歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律有關(guān),同時預(yù)測值也符合其遠期規(guī)劃的要求。

4 結(jié)論和展望

本研究在分析我國海上風(fēng)電發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,在3種灰色預(yù)測模型中篩選針對海上風(fēng)電裝機量歷史數(shù)據(jù)模擬精度較高的模型即GM(1,1),對全國和主要沿海地區(qū)海上風(fēng)電裝機量進行預(yù)測。

基于灰色系統(tǒng)理論模擬和預(yù)測海上風(fēng)電發(fā)展的規(guī)模和趨勢具備可行性,然而GM(1,1)的預(yù)測值后期呈指數(shù)級增長特征,可能與海上風(fēng)電實際發(fā)展規(guī)律不符。有文獻研究認為2010—2027年是我國風(fēng)電發(fā)展的成長期,2027年后進入成熟期[7];本研究根據(jù)預(yù)測結(jié)果推斷,2025年后我國海上風(fēng)電發(fā)展將進入平穩(wěn)增長期。因此,GM(1,1)的短期(1～3年)預(yù)測準確率較高,預(yù)測結(jié)果可在一定程度上為國家和沿海地區(qū)制定海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃提供參考,從而提升科學(xué)決策水平以及減少盲目和重復(fù)建設(shè);但中長期(5～10年)預(yù)測準確率則有待實踐檢驗。

根據(jù)模型預(yù)測數(shù)據(jù),未來全國和主要沿海地區(qū)海上風(fēng)電裝機量將持續(xù)增長,但各地區(qū)呈現(xiàn)不同的增長率。江蘇海上風(fēng)電發(fā)展起步早、速度快,但存量規(guī)劃目標達成后的增長將遇到“瓶頸”;江蘇已開始規(guī)劃遠海風(fēng)電項目,有望成為其海上風(fēng)電發(fā)展新的增長點。因此,在實際規(guī)劃和發(fā)展中應(yīng)關(guān)注國家和地方政府對可再生能源的政策動向,合理有序布局。福建和廣東屬于我國海上風(fēng)電發(fā)展的新興力量,其憑借豐富的海上風(fēng)電資源,海上風(fēng)電發(fā)展勢頭迅猛,有望成為我國海上風(fēng)電發(fā)展的主力;但福建和廣東海域的地質(zhì)和氣象等條件復(fù)雜,海上風(fēng)電開發(fā)的技術(shù)難度較大,尤其易受臺風(fēng)和地震等自然災(zāi)害的影響。因此,應(yīng)提高海上風(fēng)電場選址的科學(xué)性,同時注重海上風(fēng)電與海洋生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展[15]。

值得一提的是,根據(jù)全球風(fēng)能委員會的統(tǒng)計,我國海上風(fēng)電裝機量已居全球第三,但我國海上風(fēng)電發(fā)展仍處于成長階段。2018年的海上風(fēng)電“核準潮”和2022年面臨的補貼退坡期限,勢必導(dǎo)致各地出現(xiàn)“搶裝潮”,從而對我國海上風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的供應(yīng)鏈帶來巨大挑戰(zhàn)。目前全國海上風(fēng)電的年吊裝能力極限不超過400萬k W,遠遠無法滿足在建和待建項目的需求[16]。此外,由于我國海上風(fēng)電發(fā)展起步較晚,許多新技術(shù)和大機組尚處于應(yīng)用初期,其可靠性也須經(jīng)長時間和大批量的實際運行來驗證。

加快發(fā)展包括海上風(fēng)電在內(nèi)的各種新能源以及加速推進電力綠色低碳轉(zhuǎn)型是不可逆轉(zhuǎn)的全球能源發(fā)展大勢。經(jīng)濟和穩(wěn)妥地發(fā)展海上風(fēng)電是我國實現(xiàn)電力轉(zhuǎn)型發(fā)展和實施國家能源安全新戰(zhàn)略的必然選擇[17]。在當(dāng)前全國電力供需總體平衡以及為實體經(jīng)濟減負的大背景下,我國海上風(fēng)電發(fā)展應(yīng)以經(jīng)濟性為主要考量指標,重點在于謀劃發(fā)展時機,關(guān)鍵在于把握發(fā)展節(jié)奏和規(guī)模,從而穩(wěn)妥地推進海上風(fēng)電發(fā)展,進而培育可釋放巨大經(jīng)濟效益和社會效益的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),為我國引領(lǐng)全球能源發(fā)展進程和加快經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級注入強大的新動能。