十沣科技熊恒：基于后验概率以大代小的评估

2023年10月16日-20日，2023北京国际风能大会暨展览会（CWP2023）在北京如约召开。作为全球风电行业年度最大的盛会之一，这场由百余名演讲嘉宾和数千名国内外参会代表共同参与的风能盛会，再次登陆北京，聚焦中国能源革命的未来。

本届大会以“构筑全球稳定供应链 共建能源转型新未来”为主题，将历时四天，包括开幕式、主旨发言、高峰对话、创新剧场以及关于“全球风电产业布局及供应链安全”“双碳时代下的风电技术发展前景”“国际风电市场发展动态及投资机会”“风电机组可靠性论坛”等不同主题的21个分论坛。能见App全程直播本次大会。

10月17日上午，十沣科技熊恒在“风资源技术论坛上”发表了题目为《基于后验概率以大代小的评估》的主旨发言。

以下为演讲全文：

谢谢各位同仁中午聆听我的这么一个报告，接下来由我和大家分享《基于后验概率以大代小的评估》。

经典风资源评估过程，我们做很多的工作都是围绕这样一个课题，但时至今天有20年的周期，从2005年算起快接近一茬的时间，国内风电事业应该来说发展的如火如荼，但也有它存在的一些问题。

首先回顾我国风电发展历程和展望，第一张图是统计2005年-2021年中国风电装机累计量，2021年突破3亿千瓦，今年报道数据已经达到4亿千瓦的装机，预计在2030年未来以每年6000-8000万的装机做风电场的建设，届时到2030年风电会实现翻番。

国内风电事业快速发展，风资源评估和风电事业质量是怎么样的？我们可以做一个参考，看中国和美国风力发电装机和数据，统计2018年-2021年总的装机和小时数，可以看到2021年国内是3.2-3.3亿千瓦，美国大概是1.36亿千瓦，折合年小时数普遍是1800-2000，美国是2700-2900。

简单来说，我们要三同等规模的风电场，才能够抵美国两个风场的发电量。

有人会说装机量比较大，我们平衡起来比较低，实际上我国风资源最好的内蒙，年平均小时数也就是在2600小时多一点。可以看到，国家风场对风资源评估小时数不高，可能是从多方面考虑的，一方面风资源的水平确实不如美国，因为我国地势北高南低，南方资源都是零星的，美国西部像落基山脉南北走向，中间是一个大通道，平均的风速还是很高的。有报道，北极的涡旋可以吹到德州，它的风是很大的。

再是风资源评估和选址也是有待提高的，包括风场建立调度和运维水平，我们在很多风场或多或少都有体现。按照双碳的要求，未来新增的装机容量非常大，今天谈的课题是以大代小风场的风资源评估有两方面，一方面可以缓解新增装机的压力，现在以大代小相同面积的风场装机量有提升，另外一方面以大代小是对原来的风场进行改造，我们评估质量是有提高的。

风资源评估我想到的是一系列模型的串联，其实可以做一个比方，在做活动比如说入职有一些培训活动，小球做很多的传递，怎么样让它的传播效率更高？我们也看到大马路上有很多链式的形式，它其实就是很常见的模型，但是这个模型也对应着风资源评估的模型。这样的问题我们看的很普遍，但是它并不简单，我们要求解一个小球从高处落到低处，缓解之间是关联的。

风资源评估也是这样的过程，我们想到测风和CFD评估，我们想到折减不确定性的评估体系。它是串式的链条，要做好风场的发电评估，原则上要每一个环节抓好，而且每一个环节是否抓好还不好说，还是要看结果导向。

可以看到左边的图，它反映出风场座落在地球表面，特点是有编程的效应。风场建设利用风机基于风流吹动叶轮和叶片的作用进行发电，风机和风机至今有一定相互作用，这个作用也不见得是尾流，现在想起来评估好像是尾流，我们后面发现有向前传的组织效应。

我们想尝试CFD评估加模拟的过程，向发电量转化折减体系做评估，我们更多依赖于厂家、设计院一起来做，我们会有风流推动风机发电的过程，我们首先要模拟地形，通过图给它呈现建模，它来构建风场或者控制体提供下表面的网格，通过一定的生成技术来生成控制体。

同时风场比较有典型的特点是入口，要表征风流的特点，一般是有丰富。比如说基于理论可以给它能够表征的条件，后面有提到比较热的概念，基于理论给到入口边界不是特别的充分，能够表征入口面的分布，可以基于woff模型把数据给入口面精确的分布，它的准确性可能更进一步提高，我们也有理由相信，它在风资源评估层面准确性有更进一步的提高。

地表有一些地貌的组织效应有开发粗糙度模型，发现森林一般的粗糙度模型不够，我们又开发森林灌输模型。风是360度的，但是我们做工程项目的评估，不可能是360度的建模，我们一般要在风向上做离散，这也构成我们有分散区域的CFD计算，主要是考虑工程计算来做离算，得到一个风场入口的丰富和场内风速的关系，间接建立场内的信息和研究对象，比如说风场派不的相互关系。

基于此，我们开发出风资源仿真软件，有六大特点：一是使用自己的开发平台QAfess有充分的模型，并且对标行业的软件开发专门的模型，二是有丰富的模型，针对大规模的风场也有叠加尾流效应评估大规模风场的发电量。

软件基于BS云平台架构，用户可以通过网络进行访问，对于我们提交的风场排化任务，可以通过任务管理器进行实施管理和计算任务的调度，针对计算结果可以进行三维格式化的展示和呈现，包括和用户的呈现，帮助用户建立风场直观的感受。

基于六大功能亮点，我们新发布软件有这么多的功能模块，包括三大数据库模块和网格的生成、中位耦合和大基地的评估定项。

我们构建这么多的软件，它的准确性如何？非常可惜在国内没有这样的数据做评估，我们基于国际上丰富的案例做验证。我们有基于波兰的（英）做风流模型和尾流的验证，像波兰的项目有绝壁的海岛，这个是高边坡的课题，它的研究比较困难，从原理上基于CFD，对地形的仿真有一些困难的。

但是我们开发几款模型，针对波兰项目风加速评估，以及湍流的评估是比较好的，我们在波兰一个山丘上面评估是比较高的。针对波兰40万千瓦的风场，针对尾流的评估准确性还是非常高的。

这里面还有没有问题？都说中国的风场有自身的特色，其实还是有问题的，在做仿真的评估，把风流模型和尾流模型解耦，这个事情是值得商榷的。风流模型本身评估的是风场没有建立起来的状况，一旦把风场建立起来就不存在了，这意味着什么？对于大规模的风场，不能够做串行的评估做修正，什么是大规模风场？怎么样定义它？国外40万千瓦的风场也叫大规模风场，国内是动辄几百万的风场，能不能用国外通行的软件评估国内的项目？这个是要打问号的。包括风机建的越来越大，怎么样做这个评估？改进和传统的解析模型参数是否合适？

这一套软件和西北院做了合作开发，并且有和国电投开展相关的验证，包括复杂地形、简单地形以及国内外的项目做验证评估，在风速评估方面误差还是在可接受的范围内，普遍是在3%以内。

回到风资源评估，国际上评估还是基于不确定性的体系，我以前有幸在国外工作两年，接触过这样的评价体系，这样是基于科学规范的，国内的风资源评估，动辄以一两个项目为范例做分享，有的时候说服力都不是很够。世界是一个本体和项的关系，也就是说这个世界可能是随机的。

经过这样一套评估体系下还是开环的评估，今天说要研究以大代小的项目的评估，怎么样提高准确性？一个风场要推导重建，以前建立这个项目运行的数据，是否能够为后评估所用？包括场内的测风和运行的事件等等，我们可以把风场的发电量追回来，那么是非可以开展评估？答案是肯定的。

我们先进行开放评估，结合运行风场的评估提供观测误差，把它引入进来针对二次开发或者以大代小的项目结合，可以推出基于概率分布的项目进行评估。

这个评估的特点，因为引入后评估的数据可以量化不确定度，可以在传统基于开环的评估基础上，可以把风电场评估的不确定度进行下降。下降的同时可以提高评估的准确性，P50并不低于原来的评估，投资收益或者财富效益也不会降低。

基于风资源分布的概率方法，基于开环风资源评估误差，它遵循高处分布，规划的风场也是遵循高处分布。如果现在说基于之前的风电场，已经有运行数据的基础上，把它为已知的条件下，怎么样评估风场后续的规划？其实这是一个条件概率的存在，我们认为这样的统计量，也是遵循这样的高处分布。

我们可以基于这一套理论计算出高处分布的均值和标准差，以大代小风资源的评估方案，P50是原来不考虑占用风场数据评估的值，减去均值。它的方差解决概率分布的方差，我们得到的一套理论公式就是下面的（PPT），基于以大代小的风资源评估是在原来的基础上，考虑原来项目风资源评估的偏差做反馈，它的标准差是在原来的基础上，我们也是做一个校准，得到标准差比原来来得小，意味着评估的准确性会得到提高。

我们也有基于以大代小的项目对风场进行评估，这里评估的过程是要计算项目风资源评估，以及规划项目的风资源评估方案斜方，可以计算相关系数，也可以基于方程组求解年发电量标准差的值。

小结和思考，我们考虑在运行项目前期的评估和运行的发电量偏差，把它整合到风场以大代小项目的评估当中来，一方面是对原来规划风场均值P50做反馈调整，另外一方面不确定度也是做反馈校正。具体的效果是基于PDM开环评估，不考虑折减它是这样的分布。如果经过折减的体系后，它是达到这样的状况，经过折减之后的不确定还是高知分布，它增加了折减的过程。

基于以大代小的风资源评估，其实一定程度上是调整均值，更重要的是调整标准差。因为评估的过程当中，我们是降低它的标准差，我们得到的评估方案是这样一条曲线。

这就是我个人的分享，谢谢。

（根据演讲速记整理，未经演讲人审核）