风能是一种可再生清洁能源，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，北京林业大学水土保持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开展研究，取得了一系列成果，并于2020、2021和2022年在国际能源领域顶级期刊Energy Conversion and Management和Energy发表。
2020年9月，相关论文发表在Energy Conversion and Management上2021年10月，相关论文发表在Energy上2022年7月，相关论文发表在Energy Conversion and Management上该研究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。
该项工作得到了国家自然科学基金和国家科技重大专项的资助。
空气密度与风速的联合概率密度函数研究发现，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。
我国风能资源储量的时空变化我国风能、水能、太阳能等可再生能源规模世界第一，并已成为新能源开发利用第一大国。
在风电领域，低风速、抗台风等风电技术位居世界前列，10兆瓦以上大容量陆上、海上风电机组研发保持与国际同步，国内风电场90%以上采用国产风电机组。
近年来，我国步入构建现代能源体系的新阶段，能源结构持续优化，低碳转型成效显著。
根据国家统计局数据，2022年8月，我国电力生产增速加快，其中风力发电增长28.2%，增速比上月加快22.5个百分点。
在风电蓬勃发展的今天，北京林业大学水土保持学院团队在风能资源评估领域的研究成果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。
《“十四五”现代能源体系规划》显示，“十三五”时期，我国风电装机容量达到2.8 亿千瓦据初步估算，到2030年前，可再生能源产业将新增投资6.5万亿元，可再生能源开发再次迎来工程建设高峰时期。
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