一种新能源规划方法与流程

本发明涉及一种新能源规划方法。

背景技术：

新能源规划指在一定区域内根据某种方法筛选出新能源(风能、太阳能光伏)项目可开发和优先开发区域的过程。目前新能源规划主要以资源为导向，即依据资源(风能、太阳能)的丰富程度筛选出新能源可开发和优先开发区域。该方法未考虑新能源项目的经济性，导致规划一些资源丰富但经济效益差的区域或忽略一些资源相对较差但经济效益尚可的区域；未考虑限制性区域因素，导致规划一些实际无法开发的区域。因此，需要一种以经济性为导向，同时考虑限制性区域因素的新能源规划方法，以提高新能源规划的可行性。

目前新能源项目经济性评价和限制性区域排除一般在项目可行性研究阶段进行，针对的是项目拟选场址的小范围区域。经济性评价的指标有两种，一种是资本金内部收益率，表示项目资金流入现值总额与资金流出现值总额相等、净额现值等于0时的折现率；另一种是平准化度电成本，表示项目全生命周期内总成本与总电量之比，项目全生命周期包括项目建设期和运维期，总成本包括建设成本、运维成本、财务成本。资本金内部收益率多用于上网电价已知的项目；平准化度电成本可以在上网电价未知的情况下使用，多用于需要竞价上网的新能源项目的经济评价。随着国内新能源项目平价、竞价上网时代的到来，平准化度电成本将成为新能源项目经济性的主要评价指标。计算平准化度电成本需要的参数众多，计算复杂，且不同区域新能源项目参数的选取各有不同，难以直接用于大范围的新能源规划。限制性区域包括拟选场址范围内的保护区、水域、建筑区域等，可通过各区域的规划、环保等部门获取，由于限制性区域数据来源众多，格式不一，使用不便。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是：目前新能源规划以资源为导向未考虑经济性和限制性因素、工程技术经济测算对大范围区域不适应的问题。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种新能源规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、数据收集：收集拟规划区域内的新能源资源分布数据、地形高差数据、限制性区域数据、道路分布数据、电网分布数据，新能源资源分布数据包括风速、辐照度；

步骤2、根据区域经纬度范围，按照墨卡托投影系，将步骤1收集到的数据进行格点划分，每个格点具有唯一坐标，其中，第i个格点的坐标为gi(xi,yi)，其中，xi为第i个格点的经度，yi为第i个格点的纬度；

基于收集到的风速、辐照度和地形高差分布数据，计算每个格点的风速、辐照度和地形高差，其中，第i个格点的风速为vi、辐照度为ri、地形高差为hi；

基于收集到的限制性区域数据，处理为具有面要素的限制性区域.shp格式文件，根据区域格点划分方式将限制性区域.shp格式文件转换为格点格式，并判断每个格点是否在面内，如第i个格点在面内，则记为rsi＝1，如第i个格点在面外，记为rsi＝0；

基于收集到的道路分布数据、电网分布数据，计算每个格点到道路和电网的最近距离，将第i个格点到道路最近距离记为rdi，将第i个格点到电网的最近距离记为pdi；

步骤3、建立适用于大范围新能源规划的经济性评价的平准化度电成本模型如下式所示：

式中，lcoe为平准化度电成本；e(n)为项目在第n年的发电量；pc为项目的建设成本；po(n)为项目在第n年的运维成本；pf(n)为项目在第n年的资金成本；pt(n)为项目在第n年的应纳税额；pr为项目固定资产残值；t为项目的寿命周期；r为贴现率；

对模型中的参数做如下处理：

发电量e(n)：风电规划中，利用不同风机功率曲线建立风机与风速的匹配关系，针对不同的风速大小，自动选择最优匹配的风机，即确定风速与功率的关系；

建设成本pc：根据新能源项目工程实际建设成本，统计分析建设成本和地形高差的关系，把地形按照地形高差分为m类，每类地形对应不同的建设成本p(m),统计道路和电网建设费用的单价，计算道路和电网建设费用占建设成本的比例，不同类型地形的建设成本扣除道路和电网建设费用后获得不同类型地形的除道路和电网建设费用的建设成本p0(m)，根据拟规划区域第i个格点的地形高差hi，确定第i个格点除道路和电网建设费用的建设成本p0(m)i，根据第i个格点距离道路、电网的最近距离(rdi,pdi)和道路、电网建设费用单价计算第i个格点的道路和电网建设费用(pri,ppi)，此时第i个格点的建设费用pci＝p0(m)+pri+ppi；

运维成本po(n)：根据新能源项目工程实际运维成本，统计分析风电和光伏电站的平均运维费用，作为对应新能源项目的运维成本；

资金成本pf(n)：根据自有资金比例和贷款利率计算贷款利息；

应纳税额pt(n)：项目应纳税额，根据不同国家和区域的减免税政策，计算应纳税额；

步骤4、根据平准化度电成本模型的计算结果，建立拟规划区域内每个格点的属性，其中风电项目属性包括经度、纬度、地形高差、风速、是否限制性区域、发电量、建设成本、lcoe；光伏项目属性包括经度、纬度、地形高差、辐照度、是否限制性区域、发电量、建设成本、lcoe；

步骤5、根据筛选条件和格点属性，对拟规划区域内每个格点是否为可开发区域进行筛选；

步骤6、根据筛选结果，利用lcoe的大小对不同区域进行划分，提出优先开发区域，通过网格分辨率计算可开发区域面积。

优选地，步骤2中，利用线性差值法计算得到每个格点的风速、辐照度和地形高差。

优选地，步骤2中，将收集到的道路分布数据、电网分布数据处理为具有线要素的.shp格式文件后，计算每个格点到道路和电网的最近距离。

优选地，步骤3中，对发电量e(n)进行处理具体包括以下步骤：

风速的变化用概率密度函数和累计分布函数表示如下：

式中，u为风速，f(u)为大于u的风速出现的概率，是风速的weibull概率密度函数，k为形状因子，c为比例因子，v为风速，a为累积风速上限，f(a)为累积分布函数，表示风速等于或低于a的概率；

当k＝2时，上式变为rayleigh分布有：

式中，为平均风速；

将风速按相同的时间间隔分为许多连续的小区间，当风速间隔较小时，相邻f(u)的差值表达为风速u出现的概率，如下式所示：

式中，f’(u)为风速u出现在rayleigh分布中的概率，a为时间间隔的一半；

结合风速与功率的对应关系，通过累加计算出平均功率，最终以公式w＝pt为计算基础得出单个格点的发电量，w为发电量，p为平均功率，t为发电小时数，公式如下：

式中，ei为第i个格点的全寿命周期的发电量，th为全寿命周期的总发电时间，pu-a、pu+a为风速u-a及风速pu+a下风机对应的发电功率，rdiscount为发电量折减系数。

本发明所述的一种新能源规划方法以经济性为主导，将相关数据信息格点化，适用于大范围区域，比传统以资源为导向的规划相比更具有可行性，比可行性研究阶段的经济性评价更加简便、易行，范围更广。

本发明提供的方法把数据格点化，易于计算机编程实现，便于计算大范围区域，输出结果可以被常用三维可视化地理信息处理软件读取使用。

本发明提供的方法对新能源项目的经济性评价基于平准化度电成本的计算结果，更加符合新能源项目发展趋势，适用于全球大部分区域的新能源经济性评价。

本发明提供的方法在计算lcoe过程中，考虑了风机优化选型对发电量的影响、道路和电网分布对建设成本的影响，在提高lcoe模型的计算效率的同时，保证了计算结果更加符合工程实际情况。

本发明提供的方法考虑了限制性区域因素，比传统以资源为导向的规划相比更具有可行性。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为平准化度电成本计算方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

中国某省风电规划：规划基准年：2019年；项目建设期：1年；项目寿命周期：20年；自有资本金比例：40％；贷款利率：5.15％；贴现率：5.15％；该省脱硫煤标杆电价：0.3545元/kwh。

基于上述规划，本发明提供的一种新能源规划方法包括以下步骤：

数据收集：收集该省区域内的风速分布数据、地形高差数据、限制性区域(保护区、水域、建筑区域)数据、道路分布数据、电网分布数据等。

格点化数据：根据该省区域经纬度范围，按照墨卡托投影系，将收集到的数据进行格点划分，每个格点具有唯一坐标，其中，第i个格点的坐标为gi(xi,yi)，其中，xi为第i个格点的经度，yi为第i个格点的纬度。

基于收集到的该省区域内风速和地形高差分布数据，利用线性差值法计算每个格点的风速、辐照度和地形高差，其中，第i个格点的风速为vi、辐照度为ri、地形高差为hi。

基于收集到的该省区域内限制性区域数据，处理为具有面要素的.shp格式文件，根据区域格点划分方式将限制性区域shp文件转换为格点格式，并判断每个格点是否在面内，如第i个格点在面内，则记为rsi＝1，如第i个格点在面外，记为rsi＝0。

基于收集到的该省区域内道路、电网分布数据，处理为具有线要素的.shp格式文件，计算每个到道路和电网的最近距离，将第i个格点到道路最近距离记为rdi，将第i个格点到电网的最近距离记为pdi。

模型计算：按照平准化度电成本模型

式中，lcoe为平准化度电成本，单位：元/kwh；e(n)为项目在n时刻的发电量，单位：元/kwh；pc为项目的建设成本，单位：元；po(n)为项目在n时刻的运维成本，单位：元；pf(n)为项目在n时刻的资金成本，单位：元；pt(n)为项目在n时刻的应纳税额，单位：元；pr为项目固定资产残值＝0，单位：元；t为项目的寿命周期＝20，单位：年；r为贴现率＝5.15％。

发电量：利用不同风机功率曲线建立风机与风速vi的匹配关系如下：

vi>8.5m/s选用93-2.0mw型风机；

7.5<vi≤8.5m/s选用105-2.0mw型风机；

6<vi≤7.5m/s选用116-2.0mw型风机；

vi≤6m/s选用126-2.1mw型风机。

针对该省区域内不同的风速大小，自动选择最优匹配的风机，即确定风速与功率的关系。weibull分布是描述风速分布的最常用的分布方式，风速的变化可以用概率密度函数和累计分布函数来表示：

式中，u为风速，f(u)为大于u的风速出现的概率，是风速的weibull概率密度函数，k为形状因子，c为比例因子，v为风速，a为累积风速上限，f(a)为累积分布函数，表示风速等于或低于a的概率；令k＝2，上式变为rayleigh分布：

式中，为平均风速。

将风速分为许多连续的小区间，当风速间隔较小时，相邻f(u)的差值可以表达为风速u出现的概率。具体公式如下：

式中，f’(u)为风速u出现在rayleigh分布中的概率，a为时间间隔的一半，取a＝0.005。

结合风速与功率的对应关系，可以通过累加计算出平均功率，，最终以公式w＝pt为计算基础得出单个格点的发电量，w为发电量，p为平均功率，t为发电小时数，公式如下：

式中，ei为第i个格点的全寿命周期的发电量，单位：kwh；th为全寿命周期的总发电时间，单位：小时；pu-a、pu+a为风速u-a及风速pu+a下风机对应的发电功率，单位：kw；rdiscount为发电量折减系数，rdiscount＝0.75。

建设成本：根据国内风电项目工程实际建设成本，统计分析建设成本和地形高差的关系，把地形按照地形高差分为a(0m≤h<50m)、b(50m≤h<150m)、c(150m≤h<300m)、d(h≥350m)四种地形类型，每类地形对应的建设成本p(a)＝6443元/kw，p(b)＝6703元/kw，p(c)＝7298元/kw，p(d)＝8010元/kw。统计道路建设费用的单价为7.36元/kw米，电网建设费用的单价为25元/kw米，计算道路和电网建设费用占建设成本的比例，不同类型地形的建设成本扣除道路和电网建设费用后获得不同类型地形的除道路和电网建设费用的建设成本p0(a)＝6433元/kw，p0(b)＝6691元/kw，p0(c)＝7026元/kw，p0(d)＝7719元/kw。根据拟规划区域第i个格点的地形高差hi，确定第i个格点除道路和电网建设费用的建设成本p0(m)i，根据第i个格点距离道路、电网的最近距离(rdi,pdi)和道路、电网建设费用单价计算第i个格点的道路和电网建设费用(pri,ppi)，此时第i个格点的建设费用pci＝p0(m)+pri+ppi，本实施例中，p0(m)按不同的地形高差分别取p0(a)、p0(b)、p0(c)、p0(d)。

运维成本：根据国内风电项目工程实际运维成本，统计分析风电电站的平均运维费用为90元/kw年，作为该省风电项目的运维成本。

资金成本：根据自有资金比例pvp＝40％和贷款利率r＝5.15％按下式计算贷款利息：

其中，i是贷款利息，it是第t年的贷款总额。

其中，pt-1是第t-1年的还贷总额，本例贷款年限15年，按如下方式还贷：

应纳税额：项目应纳税额，包括所得税、增值税、附加税等。

计算增值税t1：根据我国的税收政策，风电项目享受增值税即征即退50％优惠。基准年增值税税率rincrement＝13％，增值税计算方式如下：

t1＝in×rincrement/2-(discount+po)×rincrement

其中，in为营业收入，in＝e×price，price为上网电价，单位：元/kwh；discount为折旧费用，discount＝pc/t，单位：元。

计算附加税t2：根据我国的税收政策，风电项目附加税主要为城市维护建设税与教育费附加，分别按照增值税应缴(非实际缴纳)金额的5％和3％。基准年附加税税率raddition＝8％，附加税计算方式如下：

t2＝(in-discount-po)×rincrement×raddition

计算企业所得税t3：根据我国的税收政策，风电项目享受企业所得税“三免三减半”优惠，即项目取得第一笔生产经营收入所属纳税年度起，第一年至第三年免征企业所得税，第四年至第六年减半征收企业所得税。基准年企业所得税税率rincome＝25％，所得税计算方式如下：

t3＝(in-discount-po-i-t1-t2)×rincome

应纳税额pt＝t1+t2+t3

格点属性：

根据模型计算结果，建立该省规划区域内每个格点的属性。

gi(xi,yi,hi,vi,rsi,ei,pci,lcoei)

区域筛选：

根据该省脱硫煤标杆电价，筛选lcoe低于该标杆电价且不在限制性区域的格点为可开发区域，即格点属性满足gi(xi,yi,hi,vi,rsi＝0,ei,pci,lcoei<0.3545)的格点为可开发区域。

区域规划：

根据筛选结果，利用lcoe的大小对不同区域进行划分，提出优先开发区域，通过网格分辨率计算可开发区域面积。