哥早就说好的风电场是设计出来的！现在你信了吧！

　　哥早就说，“好的风电场是设计出来的！”
　　哥是谁不重要，重要的是这句话对你重要才是重要的，恰好你正在考虑投资开发风电场，那远景能源的风电场设计师就要和你真心来分享风电场的设计之道了。 　　混排——微观选址中的平衡之道
　　国人凡事都讲究平衡，那么，在风电场微观选址中是否也存在平衡之道呢？就目前国内风电场开发的区域趋势看，风电场微观选址中的平衡之道不但存在，而且是必须讲究的。
　　道理就摆在这里：国内待开发风电场越来越趋于地形复杂的山地，山地风电场往往存在风况多变、风速跨度大、限制因素多等诸多挑战，而微观选址是解决这些挑战惟一选择，从技术性上说，就是通过平衡发电收益与地形地势、土地性质、载荷等约束条件，达到整个风电场经济性最优的目标。
　　但是，请你务必注意了，目前采用单一机型的布机方式，已很难实现风电场最大化能量利用和收益的设计诉求。于是，混排就成为在限制因素与项目收益之间达成最佳平衡的必经之路！
　　可以透露的是，远景能源在风电场设计实践中积累了丰富的混排方案，考虑到文章篇幅所限，仅向你供给两种方案，一种是相同单机容量、不同适应风速机型的混排方案；另一种是不同轮毂高度机型的混排方案。
　　相同单机容量、不同适应风速机型的混排——专业点说，每个机型都有各自的最佳发电性能风速段，因此在风速跨度较大的风电场，在充分考虑施工、运维等因素的前提下，同单机容量、不同适应风速机型的混排方案可以发挥每个机位点的最大发电潜力。
　　以安徽某风电场为例，该风电场一期全部采用1.5MW、87米叶轮机型，二期采用1.5MW、87米和93米叶轮机型混排，2014年完整年的统计数据结果显示，在风资源相近的情况下，二期比一期实际发电小时数高出100多小时（提升比例约7%）。看看两种机型参数对比表，你会直观地看到相同单机容量、不同适应风速机型的混排方案对提升风电场发电量的好处。 　　看看下面这幅机型发电性能对比图，你就能看到两种机型在k值为2的风频下，理论发电小时数随风速变化情况了。 　　再看看下面这幅各机位处不同机型方案发电小时对比图，也许你就能对相同单机容量、不同适应风速机型的混排方案看个明明白白了。 　　不同轮毂高度机型的混排——必须提醒的是，在场区内存在明显粗糙度和坡度变化的风电场，场址内可能会有较大的风剪切差异。此时，为了达到风电场收益的最大化，那么就要在风剪切高的测风塔代表范围内采用高塔筒风机，在风剪切低的测风塔代表范围内采用低塔筒风机，进行不同轮毂高度的机型混排。
　　在这一点上，远景能源的风电场设计师提供一个真实的项目案例：某场址内两个测风塔的风剪切指数差异达到0.1，看看1#测风塔和2#测风塔拟合风廓线对比图吧！ 　　远景能源的风电场设计师尝试在两个测风塔各自代表的区域，分别采用80米、90米塔筒与全场采用80米或90米塔筒方案进行对比发现，混排方案的资本金财务净现值较全80米塔筒方案高出约2.02%，较全90米塔筒方案高出约0.22%。由此可见，在风剪切差异较大的风电场，混排方案能最大化发挥风电场的潜力。
　　机位优化——提升风电场的收益之道
　　好的问题是开启机位优化的一把钥匙，但有时候好问题可遇不可求，今天算你遇上了——远景能源的风电场设计师在进行了大量的样本的调研后，提出了两个问题：
　　其一，风资源最优的方案一定是发电量最优的方案吗？
　　其二，发电量最优的方案一定是经济性最优的方案吗？
　　看下文的实际案例分析，答案再清晰不过了，有问题有答案，也算完美了。不废话，上案例！
　　在针对某150兆瓦容量风电场项目的分析中，远景能源的设计师分别以风资源和发电量最优为目标进行机位优化，最终得到的方案对比如下： 　　从上表可以看出，方案一风资源更好，但发电量却不如方案二。那么，究竟是什么原因造成的呢？通过分析发现，方案一首先是考虑风资源的优劣来确定机位，再根据机位处风况选择适用机型，实际上这种方式是以风资源最优为目标进行的风机排布；而方案二则是以全场发电量最大作为优化目标，直接在优化过程中考虑了机型选择对发电量的影响。
　　进一步分析两种机型在各自适用风速段的发电性能，就会发现如下情况： 　　由上图可知，对于风速在6.5m/s左右的两个机位，6.6m/s的机位选用WTG-87/1.5机型的发电量反而比6.4m/s的机位选用WTG-93/1.5机型的发电量更低。在上面的案例中，方案一就会选择6.6m/s的机位，导致最终发电量不如选择6.4m/s机位的方案二。
　　通过更多机型分析，远景能源风电场设计师发现这种现象在同系列不同适用风速的机型间普遍存在。从该案例可以看出，为了得到发电量最优的方案，应该将机型选择加入机位优化迭代的过程中。
　　所以，第一个问题的答案是：风资源最优的方案不一定是发电量最优的方案。
　　再看第二个问题的答案。
　　通常情况下，在风电场设计初期就对风电场容量做出限制，由上述案例可知，在此约束下可以得到发电量最优的方案，但该方案一定就是经济性最优的方案吗？为此，远景能源风电场设计师选择了一个初定容量100兆瓦的风电场进行推演，得到了发电量最优的方案；然后尝试不限制容量，分别以经济性指标IRR（内部收益率）和NPV（净现值）为目标进行优化风机排布，最后发现了一个惊人的结果，有图有真相。 　　通过上图可知，限定容量下得到的发电量最优方案，既不是IRR最优的方案，也不是NPV最优的方案。NPV大的方案往往初始投资较大，其对应的风电场规模也会更大，适合追求规模的业主；而IRR更注重单位投资的收益，适合对投资回报率有更高要求的业主。
　　你看，在风电场设计阶段，除了以发电量最优为目标外，还可以选择以IRR或NPV最优为目标进行优化，以供不同诉求的投资人灵活选择。
　　所以，第二个问题的答案也来了：发电量最优的方案不一定是经济性最优的方案。
　　好，谢谢你看到这儿。