水保学院研究团队在我国风能资源评估领域取得进展

水保学院研究团队在我国风能资源评估领域取得进展

水保学院研究团队在我国风能资源评估领域取得进展,

　　居家风能发电,吹风能暖气,直升机吊风能,

　　风能是一种可再生清洁能源，在能源市场中发挥着重要作用。风能资源评估是预测风能资源储量的必要步骤，也是风电场开发建设的首要环节，对于服务“双碳”目标下能源产业结构优化具有重要意义。但目前，我国风能资源的时空分布尚缺少精准的量化评估。

　　针对上述问题，我校水保学院研究团队联合中国气象科学院和中科院大气物理所等单位，依托气象大数据平台，揭示了空气密度的时空分布特征；应用Copula等模型，建立了空气密度与风速的耦合关系；借助深度神经网络算法和ANUSPLIN空间插值法，量化评估了我国风能资源的理论潜力时空分布。

　　研究发现，海拔决定了空气密度的空间分布模式。受此影响，我国有88.4%的区域存在风能资源储量高估现象，仅我国东北部和北部风能资源储量被低估0.04%-1.76%。我国风能资源储量时空变化呈明显的季节性周期性特征，最高储量值出现在春季（2.968 GWh/yr），且4月份储量最高（3.259 GWh/yr），8月份储量最低（1.972 GWh/yr）。同时，华北地区储量最高（3.028 GWh/yr），而东北地区储量年变化幅度最大。研究成果显著提升了风能资源评估的准确性和可靠性，为优化风电场选址布局，高效开发利用风能资源，服务“双碳”目标提供了理论依据。

　　上述研究成果分别于2020、2021和2022年在国际能源领域顶级期刊Energy Conversion and Management和Energy发表。文章第一作者为我校水保学院博士研究生梁羽石，通讯作者为水保学院冀晓东教授，吴春冰和张泽宇等研究生参与了项目研究工作。该项工作得到了国家自然科学基金（31570708）和国家科技重大专项（2017ZX07101002-002）的资助。

风能是一种可再生清洁能源，在能源市场中发挥着重要作用。风能资源评估是预测风能资源储量的必要步骤，也是风电场开发建设的首要环节，对于服务“双碳”目标下能源产业结构优化具有重要意义。但目前，我国风能资源的时空分布尚缺少精准的量化评估。

　　针对上述问题，我校水保学院研究团队联合中国气象科学院和中科院大气物理所等单位，依托气象大数据平台，揭示了空气密度的时空分布特征；应用Copula等模型，建立了空气密度与风速的耦合关系；借助深度神经网络算法和ANUSPLIN空间插值法，量化评估了我国风能资源的理论潜力时空分布。

　　研究发现，海拔决定了空气密度的空间分布模式。受此影响，我国有88.4%的区域存在风能资源储量高估现象，仅我国东北部和北部风能资源储量被低估0.04%-1.76%。我国风能资源储量时空变化呈明显的季节性周期性特征，最高储量值出现在春季（2.968 GWh/yr），且4月份储量最高（3.259 GWh/yr），8月份储量最低（1.972 GWh/yr）。同时，华北地区储量最高（3.028 GWh/yr），而东北地区储量年变化幅度最大。研究成果显著提升了风能资源评估的准确性和可靠性，为优化风电场选址布局，高效开发利用风能资源，服务“双碳”目标提供了理论依据。

　　上述研究成果分别于2020、2021和2022年在国际能源领域顶级期刊Energy Conversion and Management和Energy发表。文章第一作者为我校水保学院博士研究生梁羽石，通讯作者为水保学院冀晓东教授，吴春冰和张泽宇等研究生参与了项目研究工作。该项工作得到了国家自然科学基金（31570708）和国家科技重大专项（2017ZX07101002-002）的资助。