5.国家气候中心向洋-卫星和数值模式数据分析助力深远海风电开发.pdf

1、风光资源精细化数值技术产品 助力国家能源转型 国家气候中心 吴焕萍、向洋 主要合作者：张秀芝、朱蓉、孔莉莎、艳艳、张永强等 2023年10月17日 2023北京国际风能大会暨展览会 国 家 气 候 中 心国 家 气 候 中 心 National Climate Center 贯彻中央精神展现气象担当 国家气候中心成立能源气候服务创新团队气候发202277号 国 家 气 候 中 心国 家 气 候 中 心 National Climate Center 国外现状 美国：美国：主要技术路线：主要技术路线：WRF+（GPULES)+WRFSOLAR 主流产品：主流产品：MERRA2（50km）欧洲欧洲

2、:主要技术主要技术路线：路线：中尺度中尺度+简化的动力模型降尺度简化的动力模型降尺度 主流产品：主流产品：ERA5（25km）国 家 气 候 中 心国 家 气 候 中 心 National Climate Center 1979-1984年年（600多气象站的多气象站的资料）资料）1985-1988年年（800多气象站多气象站的资料）的资料）2004-2006年年（2384个气象站的个气象站的资料）资料）2007-2009年年（数值模拟（数值模拟,典型典型个例）个例）2017，2023年年（资料同化（资料同化+数值数值模拟）模拟）漫漫追风历程 自上世纪自上世纪80年代中国气象局、国家气候中心先

3、后组织开展了五次风能资源调查工作：年代中国气象局、国家气候中心先后组织开展了五次风能资源调查工作：国家气候中心 使用93.81%资源 国 家 气 候 中 心国 家 气 候 中 心 National Climate Center 一、国家气候中心风资源数据产品 及运用 中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心 CMA Climate Change Center 变分同化技术与动力同化技术相结合 同化前观测与初猜场差值，U 同化后观测与分析场差值，U 同化前后与观测对比，高空U 统计（数学）动力（物理）中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心中 国 气

4、 象 局 气 候 变 化 中 心 CMA Climate Change Center Jimenez et al.2016a 使用改进了的太阳跟踪算法（包含了EOT，时间方程），考虑与地球轨道的偏心度和地球的倾角相关的偏差,提高了太阳能位置计算的精度，；利用快速全天辐射模型（FARMS）实现对太阳辐射的高频输出（Xie et al.2016）；考虑了气溶胶对辐射的吸收和散射（气溶胶直接效应，Ruiz-arias et al，2015年）；考虑了气溶胶与云微物理相互作用（气溶胶间接效应，Thompson and Eidhammer 2014；考虑了次网格尺度云的反馈作用，并在浅积云参数化中实现了

5、该反馈（Deng et al.2014）。运用了首个太阳能数值预报模型 国 家 气 候 中 心国 家 气 候 中 心 National Climate Center 140 m 120 m 80 m 100 m 1000 m 10 m 年距平变化 月变化 小时变化 1995-2022年 逐小时 风速、风向、风功率密度、风切变、风力发电量等 国内首套同时具有高时间分辨率(1小时)、高空间分辨率(3km)和长时间序列(1995年至今)的风资源数据集。中国近海风能资源评估BCC_3KM 中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心 CMA Climate Ch

6、ange Center 海陆风能资源数据检验 70m70m塔塔 329 329 座座 100m100m塔塔 68 68 座座 120m120m塔塔 3 3 座座 中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心中 国 气 象 局 气 候 变 化 中 心 CMA Climate Change Center 相对偏差相对偏差 测风塔个数测风塔个数 占比占比（%）累计占比累计占比（%）5%173 48.9 48.9 5%-10%99 28.0 76.9 10%-15%51 14.4 91.3 15%-20%20 5.6 96.9 20%11 3.1 100 相对偏差相对偏差 测风塔个数测风塔个数 占比（占