特变电工郭勤文以lcoe为主导的平价上网毛毯润滑油泵铅线皮影抛光机

特变电工郭勤文：以lcoe为主导的平价上之路

:“需要解决很多问题，需要一个数字化整体风能资源的解决方案，第一是项目与用户管理，第二是宏观选址及测风塔管理与数据分析处理，第三尺度模拟计算，第四基于度电成本的风电场自动优化。”西安电力设计有限公司总经理郭勤文在2019年度电成本下面5个要素可以减少液压万能实验机的能耗：最优高峰论坛上发表重要讲话。北极星太阳能光伏、一起光伏app对大会进行全程直播。

直播专题：

西安特变电工电力设计有限公司总经理郭勤文主题分享《以为主导的平价上之路》

以下发言实录：

郭勤文：

首先代表特变电工公司再次感谢各位嘉宾来到高峰论坛。结合本次会议的主题，我跟大家的分享的内容是“以lcoe为主导的平价上之路”。

面对平价来说，我们能做什么？其中平价的大趋势是不可改变空调设备的，但是对于我们做技术的来说，对于技术的提升以及转型升级是迫不及待的。现在大家更关心的是lcoe，因为原先在电价明确的情况下，大家可能更关心的是资本金应用收益率，但是为什么现在，尤其是这两年对lcoe关注度越来越高，结合公式我们感觉到，因为lcoe上面是建设成本+运维成本+贷款费用减去相关的税费还有剩余价格，不仅贯穿建设过程，而且同时影响到运营过程。下面发电量是我们20年来发电量的总和，lcoe是平准化的度电成本，但是从它的公式意义来看，它是整个风电场全生命周期的概念。

从对lcoe的理解有几个核心的内容，分为三块。第一发电量，第二建设成本，第三运维成本。当然这个成本又跟发电量有关系，因为跟你自主选型有关系，而发电量又包括两个部分，根据刚才的公式来说，首先关心lcoe是不是最优，但是在测算过程中首先发电量要测算非常准确，另外就运维成本来说，结合运维运营期，在运营20年中能不能保证原先预测的发电量，是否会有提升发电量的过程。所以对于lcoe来说，从刚开始的设计阶段一直到运营结束，是一个整体的过程，很简单那就是让发电量更高，让建设成本和运维成本逐渐下降，这样lcoe才是最优最低的。

刚才提到在lcoe来说，我个人认为建设成本和运维成本其实是可控的，只要选型可靠，问题不是很大，但发电量本身在设计之初，评估时可能和实际运行产生很大差异，所以怎么能精准的做好风险评估，然后评估出发电量是可靠的，反而成为一个很关键的作用。所以，提出了数字化的风资源评估。全生命周期的风能资源评估，首先从立项阶段，要从源头来降低这个项目的风险，要了解开发区域的风能源情况到底如何，后面进入可研阶段，要对项目的风险进行再次确认，还是要最终评估发电量，评估整个项目的收益，在整个工程建设阶段就和你的工程设计息息相关，到底选择什么样的机型，和你的风电场是否相匹配。最后进入到运行阶段的时候，发电量提升这一部分，首先你要判断运行阶段的发电量情况和当初设立的值是否一致，所以其核心，要搭建出基于不同尺度模型链整合技术的风能资源评估体系，17年已开始运行，正式把评估体系介绍给大家，从这三张图片看出，从最原始这表明了应用纳米技术净化汽车尾气的可行性最直接的微观风险评估，一定要有一个测风塔，后面我们引进一个大数据库长期分析数据，主要是gcm全球环流模式。再到后面，还是一个微观的领域，但是会发现目前对风能源评估光靠测风塔肯定是不行的，所以引入中尺度模拟技术，通过中尺度和微尺度相结合提升风能源评估的精度。

当然结合后期的情况来说，因为整个评估可以延展，可以在后平价的过程中去做进一步的文章。想强调一点，这个后平价是将外部气象因素耦合和其他数进行相互分析来做的一个后平价，这个应该在今年年底或者明年会有一个平价标准。结合我们数字化的手段，为了降低人为的分析引起的误差，因为做风能源工程师，每个工程师分析出来的数据或多或少都有差异，如果经验和各方面差距很大，可能得出来的结论也会有差异。当然除了这个平台，不同尺度钦州分流模型的审核，也是包括不同资源的整合，都是可以外扩，同时还有不同阶段的耦合，就是全生命周期。

要解决很多问题，最终需要一个数字化整体风能资源的解决方案，第一是项目与用户管理，第二是宏观选址及测风塔管理与数据分析处理，第三尺度模拟计算，第四基于度电成本的风电场自动优化。

整个平台的案例，这是国际大热交换机范围的宏观所以现在好多人都要求配置金相分析系统选址，每个模拟区域80平方公里×180平方公里，另外一个是不同尺度的，非常适合大型基地风资源的评估，所以我们通过中尺度+微尺度的结合，同时+上测风塔，进一步提高风能源的情况。

最后基于lcoe风电场的多维度的优化：第一就是常规计算机辅助优化，计算机辅助优化：优化目标单一优化维度唯一，第二人工手动布机，人工手动排布风机，工作烦琐，效率低，技术人员经验要求高，排布结果差别较大。但是结合我们lcoe的目标，第一增加了精细平价，不光考虑lcoe，还要考虑资本金的收益率，风机的排布范围，装机容量，而且我们增加了不同的场景，风电场增容，新建风电厂，旧风电场升级。

从选择效果来看，不管是从度电产品也好，还是内部的收益率汇报来看，其实都应该选择a类机型。用两台机型进行混排，同样不同优化目标结果对比，发电量目标方案，lcoe目标方案，以lcoe的目标优化是更好的。左边的图以发电量为目标，因为它分布会比较散，间距比较大，以镀锌滚筒lcoe为目标，风机水平间距比较小，且造价高，基本被否定，同时有些点上面采用90米的高度，道路和道路的成本是比较高，所以结合结论，虽然发电量不是很高，但是最终要寻求lcoe为最优的。

最后想跟大家分享一下，因为新能源公司也是向整体工程服务业数字化的转型，lcoe这块的优化放在前期工作，但是具体的进一步的优化设计放在了工程设计平台。

再次感谢大家，风光并举，共创平价，特变电工新能源与大家同行，谢谢大家。

（发言为一起光伏app根据速记整理，未经本人审核）