大数据驱动下新能源项目风、光电厂前期宏观选址与高效排布规划

摘要：随着全球对清洁能源的需求日益增长，风、光电厂的建设成为能源转型的关键举措。本论文聚焦大数据驱动在新能源项目前期宏观选址与高效排布规划中的应用，阐述其重要性，分析大数据来源与处理技术，探讨选址与排布的关键要素及优化策略，并结合实际案例展示成效，旨在为新能源项目的科学规划提供理论与实践支撑，推动清洁能源产业可持续发展。

关键词：大数据驱动；新能源项目；风、光电厂选址排布；可持续发展

一、引言

（一）研究背景

在应对气候变化、减少碳排放的全球共识下，新能源产业蓬勃发展。风力发电和光伏发电凭借其清洁、可再生的特性，成为能源领域的热门投资方向。然而，风、光电厂的建设并非随意为之，前期宏观选址与内部机组的高效排布直接关系到项目的发电效率、投资成本及运营稳定性。传统的选址与排布方法依赖有限的实地勘测和经验判断，难以适应复杂多变的自然环境和日益增长的精细化要求。

（二）大数据驱动的意义

大数据技术的出现为新能源项目规划带来了革命性变化。通过收集、整合海量的地理、气象、环境等数据，并运用先进的数据挖掘与分析算法，能够精准地识别潜在的优质风、光资源区域，预测资源的时空变化规律，同时优化电厂内部机组的空间布局，最大限度提高能源产出，降低不确定性风险，实现新能源项目的高效、可持续开发。

二、大数据来源与处理技术

（一）数据来源

1.气象数据

来自全球各地气象站的长期观测记录，涵盖风速、风向、光照强度、气温、气压等关键指标。这些数据反映了大气环境的基本状态，是评估风、光资源潜力的基础。例如，风速数据用于确定风力发电的可行性，光照强度决定光伏发电的效益。

卫星遥感数据，可提供大面积、高时空分辨率的气象信息，能捕捉到偏远地区或海洋上难以通过地面站点获取的气象动态，为宏观选址拓宽视野。

2.地理信息数据

数字高程模型（DEM）精确描绘地形地貌，包括山脉、平原、水域等地物特征。复杂地形对风场和光照分布有显著影响，山地的迎风坡、山谷等地形条件与风速、光照遮挡密切相关，DEM 数据有助于识别适宜建设的地形区域。

土地利用现状数据明确各类用地性质，如农田、森林、建设用地等，保障选址避开生态敏感区、基本农田保护区等限制区域，同时合理利用闲置或废弃土地，减少土地纠纷。

3.环境数据

空气质量监测数据反映大气浑浊度，对光照穿透性有影响，进而影响光伏发电效率；噪声监测数据可评估风电场运行对周边居民生活环境的干扰程度。

生态系统分布数据助力识别生物多样性热点地区，避免项目建设破坏生态平衡，实现新能源开发与生态保护协同。

（二）数据处理技术

1.数据清洗

针对采集到的海量原始数据，去除无效值、重复值和错误值。例如，气象数据中因传感器故障导致的异常极大或极小值，若不清理会误导后续分析。通过设定合理的数据范围阈值、数据一致性校验等方法，确保数据质量可靠。

2.数据融合

将不同来源、格式的数据进行整合。如将气象站风速数据与卫星遥感反演的风速信息融合，利用地理坐标作为纽带，综合两者优势，弥补单一数据源的局限性，形成更全面、准确的风资源时空分布描述。

3.数据分析挖掘

运用统计分析方法计算风、光资源的均值、方差、极值等统计特征，了解其基本分布规律。机器学习算法如决策树、支持向量机用于风、光资源等级分类，根据资源优劣划分不同区域；时间序列分析预测风、光资源的季节性、昼夜变化趋势，为项目长期运营规划提供依据。

三、宏观选址与高效排布的关键要素及优化策略

（一）宏观选址关键要素

1.风、光资源评估

基于大数据分析，精准确定风、光资源的丰富程度及稳定性。不仅关注年平均风速、年总辐射量等常规指标，还深入分析其日变化、季节变化的波动性。例如，某些地区虽然年平均风速达标，但风速季节性差异过大，可能导致风力发电设备在部分时段闲置，影响经济效益。

通过构建风、光资源评估模型，结合地形、地貌等地理因素，预测不同区域资源的微观变化。如在山区，利用计算流体力学（CFD）模拟风场，考虑山体阻挡、山谷风效应等，精确找出风速加速区域作为风力发电选址优先考虑点。

2.交通与电网接入便利性

选址靠近现有交通干线，便于大型风电机组、光伏组件等设备的运输安装，降低运输成本与难度。同时，临近电网变电站或具备便捷的电网接入条件，减少输电线路建设成本，提高电力输送效率，避免因电网接入问题导致的 “弃风”“弃光” 现象。

（二）高效排布优化策略

1.风电场内风机间距优化

根据风资源分布特征和风机尾流特性，利用数值模拟软件优化风机间距。合理的间距既能避免风机之间尾流干扰过大导致发电效率下降，又能充分利用有限的土地资源，提高风电场单位面积发电量。例如，在风向较为稳定的区域，采用较大的行间距与适当的列间距组合，使后排风机处于前排风机尾流影响较小的区域。

2.光电厂组件倾角与方位角调整

依据当地光照的纬度、季节变化规律，动态调整光伏组件的倾角与方位角。通过大数据分析不同时段太阳高度角、方位角的变化，建立光照追踪模型，实时或定期调整组件角度，确保其始终以最佳角度接收太阳光，提高光电转换效率。如在高纬度地区，夏季适当减小倾角，冬季增大倾角，以适应太阳高度角的季节性变化。

3.混合式布局探索

考虑风、光资源的互补性，在部分地区尝试风、光电厂混合式布局。白天光照强时光伏发电，夜间或阴天风力发电，使能源输出更平稳。利用大数据分析风、光资源的时空匹配关系，合理规划混合布局区域，优化能源综合利用效率，降低单一能源发电的间歇性风险。

四、案例分析

（一）案例选取

选取我国西北某地区新能源项目作为研究案例，该地区地域广阔，风、光资源丰富但分布不均，生态环境较为脆弱，同时面临交通与电网基础设施有待完善的问题，具有典型性。

（二）大数据应用实践

1.数据收集整合

收集当地气象站 30 年的气象数据、高分辨率卫星遥感影像、详细的地理信息数据以及生态环境监测数据。通过数据融合技术，构建了涵盖风、光、地形、生态等多维度的区域资源数据库。

2.选址决策

利用风、光资源评估模型，结合地形因素，筛选出多个潜在适宜建设区域。再综合考虑交通、电网接入便利性与生态环境影响，通过地理信息系统（GIS）可视化分析，最终确定了两个优先选址点。其中一处位于山间开阔谷地，年平均风速可达 6.5m/s，年总辐射量为 1800kWh/m²，且临近国道与现有变电站，生态敏感性较低。

3.排布优化

在选定的风电场区域，根据风场模拟结果，将风机间距由传统的 5D（D 为风轮直径）优化为 6D - 7D，有效降低尾流损失，预计风电场发电量可提升 10% - 15%。光电厂则根据当地光照特点，采用智能跟踪式光伏组件，倾角可在 20° - 50° 之间自动调整，方位角实时追踪太阳方位，相比固定倾角组件，发电量提高约 18%。同时，在部分区域试点风、光混合布局，进一步稳定能源输出。

五、结论

（一）研究结论

本论文深入探讨了大数据驱动下新能源项目风、光电厂前期宏观选址与高效排布规划的关键技术与实践应用。通过整合多源大数据，运用先进的数据处理与分析方法，能够精准定位优质资源区域，综合考虑多种要素进行科学选址，并实现场内机组的高效优化排布，显著提升发电效率、降低成本、保护生态环境，为新能源项目的可持续发展提供了有力保障。

参考文献

[1] 郭小强，李媛，张健，等.基于大数据的风光电场选址优化方法[J].电力系统自动化，2021，45（13）：126-133.

[2] 陈湘，杨健，王智冬，等.基于大数据分析的新能源发电项目选址决策研究[J].电力建设，2020，41（04）：1-10.