中国风电和太阳能发电潜力评估.docx

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1、中国风聊肽阳能发电潜力评估(2024)O1.研究背景011062.1 技梯线2.2 情景设百03中国风能发电现状.1004中国风电潜力评估.174.1 风能资源潜力4.2 风电技术可开发潜力4.3 风电装机情景分析05中国电碱2506中国光伏发电潜力评估326.1 光伏发电资源潜力6.2 光伏发电技术可开发潜力6.3 海装机情薪析07参考文献.4008附录43附件1风光发电潜力评估方法附件2中国各省份风电和太阳能发电发展政策和规划1.研究背景、1 .研究背景中国新能源进入而历量发展新阶段，呈现如下特征：是大规模.风、光装机占比大幅提高：二是高比例，由能源电力消费增量补充转换为增量生体，在能源电

2、力消费中的占比快速提升：三是市场化，由补贴支探发展转为平价低价发展，由政策驱动发展转为市场驱动发展：四是集中分布并行，集中式风电建设和分布式风能资源开发并举推进，海上风能以及工业园区、经济开发区、公共建筑等屋顶光伏资源均得到有效利用.中国各地根据地区资源条件、地理环境和区域发展策略，形成了各具特色的新能源开发模式。东北、华北北部及西北地区重点推进风能利太阳能的集中式大规模开发,西南地区统号推进风、光与其他可再生能源的综合开发，中东南部地区盎点推动风电和光伏发电就地就近开发，东部沿海地区积极推进海上风电集群化开发。开展中国中长期精细化的新能源潜力评估研究，有利于促进新能源项目建设的优化你局、提高

3、新能源潜力利用率，对推动中国能源绿色低碳转型，构建新型电力系统和实现碳中和目标具有斑要意义.风光新能源潜力评估研究总结为三个阶段（图D：起步阶段、发展阶段、成熟阶段。起步阶段主要采用基于局部观测数据统计方法和以间接代理指标为主的模糊评估方法。风能资源潜力较为传统且经典的评估方法是采用气象站点或测风塔的实际观测数据，通过统计分析与空间插值方法有效地将实际观测数据转化为风能、风功率等参数评估的数理统计方法。太阳能资源潜力评估方法最初主要是依赖于观测数据和经验系数进行局部地区潜力评估，逐步演化发展到采用GIS技术手段和机潜学习方法。发展阶段主要采用基于气象、地形、地理等模拟数据的统计方怯和基于空间地

4、理信息系统的定址评估方法。遥感技术与地理信息系统的深度融合，共同被应用了精确评估区域风能以及屋顶光伏发电潜力研羯成熟阶段主要采用人工智能技术以及大数据技术与空间信息系统相结合的精准预测方法。为了确保中国新能源未来规划布局更加精准、高效，更大程度挖掘地方新能源发电潜力，仍需借助遥感和GIS技术，充分利用大数据智能模拟，开展以次化、精细化、网格化的潜力评估工作，不仅有助明确中国各地风能和太阳能资源的具体分布及可开发利用量.更能为在何时何地布局新能源项目提供有力指导，从而推动中国新能源行业健康发展。4tMteateMvr.MW(ErCHr*1.trv.M1.iItMiPth.MMi.MMWWMTKa

5、1.eMU起步阶段发展舱段成熟阶段风能潜力评估采用局部Pt站点.测风塔观测敏密睨计分研方法至闸一崎分析方法采用气象.地形.地理，高度等根拟除据数值拗S储计复机投木人工咨帔技术Ei用于风资源评幅！AI大敢爬技术光解潜力评估基于间接代理搭标法08WS蜕Ituf1.I方法助W咖充基于空间施理信息系统定评估高端震数引应用多因看交纳H于大败脸术与空阍他SHg息相结合的精准预满*化.大尺AT砌!瞒A4v.t1.a1.RvMantkR1.C-S.Z*4Uc(VMMeWfterw,)M(M1.1.itMMmMMarmw*vnt3M/11*4.MeM*4aUIMrt.M11pUkmI.SiVe1.Xee31.*

6、a1.1.M1.kA1.O*C.tB*wMm-WA3WAtrv.JtBhJRUgAA.MrcvNtUNSRIn4acten.M4MWMdMM*M(KmvcMRhWKJMfi图I风光发电潜力评估研究光新能源发展规划和地区碳达峰碳中和目标等政策,基于全国风光资源潜力，综合考虑地形坡度、地形高程、人口居民区、生态红线、河流水域以及道路交通等限制性因素，系统评估技术可开发、可利用的风光发电潜力。结合各省风光装机现状以及规划发展目标，采用生态环境部环境规划院中国中长期排放综合评估模型（CAEP-CP）分别评估现状（2023年）及不同情景下（2025-2035年）全国范围IO公里网格的风光装机容量，为中国

7、未来新能源规划布局提供决策支源潜力评估,仃利于支撑区域提前布同电力存储和调度，并基丁评估现有电网的容量、扩容需求等，开展电力基础设施规划.在政策制定方面，可以优先考虑具有较高潜力和效益的新能源区域和项目。设计具有针对性的政策激励机制，鼓励具有新能源潜力高的区域更快速地推进新能源项目。根据新能源发展潜力和需求，不同区域可以制定优先开发计划，确保资金有效使用。在区城之间，可以基r潜力评估结果，开展跨区域合作，设定更为明确和切实可行的碳达峰与碳中和路持。线图、施工图。2.研究方法2 .研究方法2.1技术路线风电资源潜力评估主要以风功率作为主要量化指标，风功率密度是用于描述特定地点或区域内的风能资源丰

8、富程度，数值反映气流在单位时间内垂直通过单位截面积的风能，单位为W/m，。本研究风功率数据选用150米高度的风功率密度图谱数据,光伏资源潜力评估以光能辐照度来量化光伏能源分布（附件D技术潜力用r评估和选择适用于风能和太阳能开发的可行技术,包括对环境特征和风光开发制约条件的考虑，以确定最佳的技术解决方案。在风电技术开发方面，考虑到技术可达性，需要排除风资源较差区域，例如依据项目实施的经济性，风功率小于250Wm2的地区被认为是限制性开发地区，以及生态环境保护区域和特殊海拔地区。在光伏技术开发方面，需要排除生态保护区域以及地形坡度大于30度地区。参考6一带一路国家风光资源评估报告中对分布式光伏开发

9、参数的估计，针对居民区域开发屋顶光伏,其装机容量按照相同环境条件下集中式开发装机密度的25%考虑。装机现状评估旨在掌握现有新能源资源的分布特征，对2023年风能和太阳能装机空间分布以及装机容量开展评估研究。情比分析是根据国家及地方风光装机发展规划、碟达峰碳中和方2.2情景设置政策情景：考虑国家及地方中长期新能源发展规划、各省份碳达峥碳中和发展目标，新能源技术发展成熟、能源结构持续优化、用电需求稳定增长。案等政镀（附件2），区域历史装机时序发展变化,考虑新能源技术发展、能源结构调整、用电需求变化等因素，对未来风光装机进行海量情景分析，最终选择典里发展情景路径.所为数据和分析结果，都在GIS平台上

10、统一为Iokm网格分辨率（图2）。高速情景：参考联合国政府间气候变化专门委员会IPCC）第六次评估报告情景数据库亚洲和中国情景数据，号虑到全球温升1.5。目标，结合已有研尢对中国和区域新能源发展高预期结果综合研判。情景分析中，将历史装机数据分为训练集数据、测试集数据，在测试集上进行模型预测，对模里参数进行反复调优，确定最佳的模拟参数及模拟方法，以此提高情累分析模型的适配性和准确度。I可时结合各省未来规划,对情景分析结果进行约束.攻K侦M“&M景I发电可装机区域北伏彳XMtAK；MI电MgUUJ_T风电状4发电I伏MUW力I工WA初Ujj仝WM电长机维状IOIuseIOiin伊W光伏长帆鹿伏It

11、tmeIOkmMJIW加在城UJ发加的高传阴HiftKMf1.BUI”小鼎力&装机现伏UJIM*MHtft装机发崛WuN光伏装”发帐的AHjMamM电XM空XIM划IGkmSOkmMBgt2O2S2g光伏装机IMWWH*m0im图2M光发电潜力评估技术路浅中国风能发状3.中国风能发电现状中国风电装机从2015年的145GW增长到2023年的441GW（图3）.年发介增长率为15%。海上风电累计装机规模增长速度M1.SM1.iM1.?1.1.t192i1.i!i1.IUi图32015-2023年中国风电素计装机卷串(GW)远裔于陆上风电。海上风电累计装机规模从2015年的IGW增长到2023年的

12、37GW,年更合增长率为57%,陆上风电累计装机规模从2015年的144GW增长到2023年405GW,年笈合增长率为14%。2023年中国风电装机容量达到44134万千瓦，占全国累计发电装机容量的15%（表I）.其中内蒙古、新疆、河北、甘肃、山东、山西、江苏、河南等地风电装机容珏最高，均超过200（）万千瓦以上，八省累计装机容量达到25529万千瓦（图4）.2023年中国风电发电量达到8090亿kWh,占全国总发电量（包括化石能源与非化石能源）的9%,其中吉林、甘肃、内蒙古、黑龙江、河北等地风力发电量圾离，分别占各省总发电量的24%、21%,17%,17%.16%o这些地区拥有较为丰富的风资

13、源,风功率密度大于2（X）W7m,平均风速达到5611s,可利用小时数在200Oh以上，因此发电效率相对较高。吉林、内蒙古、甘南、宁夏、山西等地风力发电作为地区用电需求的主要来源之一，分别占该区域全社会用电量28%、26%、25%,20%,17%?全社会川电Ja亿kWh北京24I4551358天津171238081051河量314!60537364757山西250047743762H8S内蒙古6961127174514823辽宁142927522032663吉林1268259m928黑龙江112720512341184上题107239551849江苏22K651861()67833浙江58410643536192安Itt72212333363214福建F21330743W0江西57311816692026山东259146259167966MM21783X31724090湖北83615430132706湖网加199170()2277广东165750567198502广西126722122872449海南23E5448482延庆2063810541