一种电力市场环境下风电场投资评价系统及方法与流程

本发明涉及在电力市场环境下对风电场投资评价的，具体来说，涉及一种电力市场环境下风电场投资评价系统及方法。

背景技术：

1、传统方法一般采用固定电价作为测算条件，难以适应电力市场下电价不再固定，而是随市场波动的特点，按固定电价进行投资评价方法不再适用。传统方法一般主要判别在一定假设下项目收益率是否达到收益率门槛下限，并不着重分析多种机型方案在电力市场环境下的收益差异，投资分析对项目的机型方案选择，特别是决策是否采用新研发机型方案的指导意义有限。

2、因此，目前存在以下问题需要解决：

3、(1)单一指标无法适应风电项目不同阶段决策需要的问题

4、风电项目开发往往历时数年，影响投资收益的关键因素是逐渐清晰的，且因机型方案不同而存在明显差异，仅取典型值(一般为有运营经验的成熟机型)进行单一指标的投资评价往往无法适应不同阶段的决策需要，难以分辨不同机型方案的优劣。因此需要一个对根据项目不同阶段特点采取不同评价指标，满足不同阶段的投资决策需求的新评价方法。

5、(2)从固定电价到市场化不确定电价的问题

6、随着我国电力市场化改革，风电场逐步进入电力市场，并从传统的固定电价模式转变为按市场规则确定电价，且电价随市场变化不断波动的模式。在投资评价分析中，如何通过根据风电场实际条件并考虑外部因素变量，预测未来市场的电价变化是亟待解决的问题。

7、(3)传统的以年度为评价测算时间单位无法精细分析电力市场月度电价波动和上网电量的月度差异对投资收益影响的问题

8、风电场在不同月份的发电量受风资源的月度差异影响，在电力市场化后，综合上网电价也相应存在不同月份的规律性波动，因此以往风电场电站投资评价以年为时间精度单位无法充分反映市场波动的特征。

技术实现思路

1、针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种电力市场环境下风电场投资评价系统及方法，能够解决上述问题。

2、为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

3、一种电力市场环境下风电场投资评价系统，包括数据采集模块、项目阶段识别模块、参考机型数据模块、多机型方案数据模块、基于sarimax模型的月度综合电价预测模块：

4、数据采集模块：用于采集项目所在地的各项数据，数据采集模块包括气象及测风数据模块、土地资源和环境数据模块、风电机组技术数据模块、电力发展规划和并网数据模块；

5、项目阶段识别模块：用于确定项目所处阶段，项目所处阶段包括规划开发阶段和方案优选阶段；

6、参考机型数据模块：用于对规划开发阶段的项目进行分析与评价，参考机型是指在项目当地或类似条件的区域有运营经验的成熟风机机型，参考机型数据模块包括参考机型的发电量数据模块、参考机型的建设成本数据模块、参考机型的风电场运行维护成本数据模块；

7、多机型方案数据模块：用于对方案优选阶段的项目进行分析与评价，多机型方案是指不同风机厂家为项目推荐的多种机型方案，包括成熟风机机型和新研发风机机型，多机型方案数据模块包括多机型的发电量数据模块、多机型的建设成本数据模块、多机型的风电场运行维护成本数据模块；

8、基于sarimax模型的月度综合电价预测模块：用于对方案优选阶段的项目进行评价，具体是对风电场在未来的运营期内各月度的综合电价的预测。

9、进一步的，气象及测风数据模块：通过项目现场测风塔实测值，结合项目附近的气象站数据、探空气象数据、商用的大尺寸风资源地图、中尺度风资源数据、临近风场的参考数据等信息，综合分析生成项目所在地代表年的风资源数据；

10、土地资源和环境数据模块：根据项目所在地的土地规划信息、环境敏感区信息、地形地貌和地质资料，结合场区地形数据进行dem模型分析和粗糙度提取分析，筛选出机位可选的土地范围；

11、风电机组技术数据模块：包括风电机组的综合资料，各风电机型在不同轮毂高度空气密度下的风电机组动态功率曲线和推力系数曲线，各风电机组运输与安装资料；

12、电力发展规划和并网数据模块：包括项目区域内的电力发展规划和电网对新建风电场的并网接入的条件。

13、进一步的，参考机型发电量数据模块：根据气象及测风数据模块中的已有数据，查找近似气象和风资源条件的典型机型的历史发电数据，作为参考机型的发电量，参考机型的选择以风资源特点尽量具有可比性为标准，兼顾参考机型与目前市场可采购机型的可比性；

14、参考机型的建设成本数据模块：包括选定的参考机型对应的历史采购成本数据，配套建安和并网工程的历史建设成本数据；

15、参考机型的风电场运行维护成本数据模块：包括选定的参考机型的运行维护成本历史数据。

16、进一步的，多机型发电量数据模块：根据气象及测风数据模块中的具备代表年的测风数据和气象数据，结合土地资源和环境数据模块对可用机位的筛选，确定机位的布置，再结合多个机型在不同轮毂高度空气密度下的风电机组动态功率曲线和推力系数曲线，从而获得每个机型组合在代表年12个月条件下的各月发电量；

17、多机型的建设成本数据模块：根据选定各种机型组合的报价信息，结合项目微观选址后统计的配套工程和并网工程的建设成本，形成每个机型组合都对应一组建设成本以及对应的建设工期；

18、多机型的风电场运行维护成本数据模块：包括多机型组合、配套工程(含并网工程)对应的运行维护成本数据。

19、一种电力市场环境下风电场投资评价方法，包括如下步骤：

20、s1.使用数据采集模块采集项目所在地的各项数据信息；

21、s2.使用项目阶段识别模块来确定项目处在哪个阶段：

22、当数据采集模块采集到的各项数据的完整性和数据质量无法满足微观选址的要求时，则项目处在规划开发阶段；

23、当数据采集模块采集到的各项数据信息，数据完整性和数据质量都达到可进行微观选址的要求时，则项目处在方案优选阶段；

24、s3.处在规划开发阶段的项目，进入参考机型数据模块进行分析评价，根据参考机型数据模块所包含的数据信息和下述评价指标的定义，计算出收益效率指标re.ref和收益规模指标r.ref：

25、re.ref＝irr-roithresh

26、

27、其中m表示项目建设期，单位为月份，n表示项目的运营期，单位为月份，对风电场通常n＝12×20＝240，r为本项目适用年度贴现率，p.reft是在第t月时的综合电价，q.reft是在第f月时的上网电量，在机组并网发电前，q.reft等于零，在运营期内项目的售电收入为当期的综合电价乘以上网电量，其中当期上网电量由参考机型发电量数据模块提供，综合电价为项目所在区域最近一年的历史平均电价，cost.reft为本项目在第t月的支出，对于cost.reft，在建设期为当期的风电场建设支出，其数据由参考机型的建设成本数据模块提供，在运营期内，为当期的运维成本支出，其数据由参考机型的风电场运行维护成本数据模块提供，costdev为本项目在开发阶段的成本，包括已支出部分和投运前还需支出的开发费用，irr是本项目全投资内部收益率，roithresh是投资人愿意接受的项目全投资收益率下限取值；

28、对于收益效率指标re.ref＜0的项目，可认为该项目的收益指标低于投资人设定的下限，根据评价结果判定为不具备投资价值；

29、对于收益效率指标re.ref>roipfr的项目，可认为项目收益指标较高，判定该项目收益率较高，应加快推进项目开发工作，完善项目各项数据的完整性和数据质量，使项目尽快进入方案优选阶段；

30、对于0＜re.ref＜roipfr的项目，可判定项目收益率一般，应再比较该项目收益规模指标r.ref是否大于roisize值，如果r.ref＜roisize，则该项目不满足收益规模的要求，不具备投资价值；如果r.ref>roisize或者r.ref＝roisize，则该项目满足收益规模指标的要求，应在优先保障re.ref>roipfr的较高收益率项目投资所需资源的前提下，选择性推进r.ref>roisize或者r.ref＝roisize的项目，直至进入方案优选阶段；

31、其中，roipfr为由投资者设定的，项目收益效率指标re.ref达到较高收益水平的门槛值；roisize为由投资者设定的，项目收益规模指标r.ref应满足的项目净现值门槛；

32、s4.处在方案优选阶段的项目，进入多机型方案数据模块、基于sarimax模型的月度综合电价预测模块进行分析评价，通过对多机型组合假设下不同条件逐一进行收益指标计算和排序，选择收益指标最高的方案作为投资优选方案，满足本阶段确定机型方案的投资决策需求；

33、s41.根据基于sarimax模型的月度综合电价预测模块，计算出风电场在未来的运营期内各月度的综合电价预测值，计算公式如下：

34、

35、其中，pt为运营期第t月份的预测综合电价，c为常数项，为自回归项的系数，θi为移动平均项的系数，φi为季节性自回归项的系数，θi为季节性移动平均项的系数，x1t-i、x2t-i和x3t-i分别为第t-i月的间歇性电源(例如风电和光伏)的电力装机的有效占比、电力负荷和可控电源含燃料度电成本的三组外部影响因素的预测值，具体而言，x1为本区域可再生能源发电装机在各月度的有效占比预测值，该占比是考虑了各月度的可再生能源的可利用小时数和其他机组的可用率的有效占比；x2为本区域在各月度的电力负荷预测值；x3为本区域在各月度的可控电源的平均边际成本预测值，包含燃料成本，β1、β2和β3为这三组外部影响因素的权重参数，εt为误差项；

36、s42.计算k种不同机型方案的各自项目收益指标r.k，k种机型方案中第k号方案的收益指标具体计算公式如下：

37、

38、其中，mk和nk分别为k号方案的建设期和运营期的时间长度，单位为月，cost.kt为当期k号方案的支出，包含建设期的支出和运营期的支出，p.kt为k号方案在第t月的上网综合电价，该电价由步骤s41计算得出，q.kt为k号方案在第t月的上网电量，该值由步骤s4中多机型方案数据模块所包含的多机型发电量数据模块得出，r为本项目适用年度贴现率；

39、s43.对步骤s42中计算获得的k种不同机型方案的各自收益指标r.k进行排序，取最大值作为优选机型方案，并获得该方案的投资收益评价结果rbest：

40、rbest＝max{r.1，r.2，...，r.k}。

41、进一步的，使用sarimax模型进行月度综合电价预测时，选用季节性周期为12个月。

42、进一步的，在进行分析评价时，计算时间单位为月度，使方案优选阶段的分析评价，能够充分反映风电场发电量的月度差异、综合电价的月度差异、建设工期的月度差异，对不同机型方案的投资指标的影响。

43、本发明的有益效果：

44、(1)通过将风电场的投资评价分为规划开发阶段与方案优选阶段，根据不同阶段的特点匹配适合的投资指标进行评价，最终完成对项目的多机型方案比较和排序筛选，满足各投资阶段的投资决策需求。

45、(2)通过sarimax时序预测模型，对风电场进行月度综合上网电价的长期预测，解决了在电价不断变化的电力市场环境下进行风电场投资评价的问题，并进行多种方案的比较。

46、(3)本技术在电力市场环境下，能够更充分地反映不同月份的电价和发电量变化，使得评价方法更为准确和灵敏。