中國(guó)風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化特征分析
孫景博1, 王陽(yáng)2, 楊曉帆1, 陸崢1, 何源1, 巢清塵2
1. 北京師范大學(xué) 地表過(guò)程與資源生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100875;
2. 國(guó)家氣候中心, 北京 100081
引用本文
Cited
孫景博, 王陽(yáng), 楊曉帆, 等. 中國(guó)風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化特征分析[J]. 中國(guó)電力, 2023, 56(5): 1-10.
SUN Jingbo, WANG Yang, YANG Xiaofan, et al. Analysis of spatial and temporal variation character of climate risks of wind and solar resources in china[J]. Electric Power, 2023, 56(5): 1-10.
引言
構(gòu)建新型電力系統(tǒng)是能源電力行業(yè)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的根本舉措[1-2]。2019年中國(guó)CO2排放總量113億t，占全世界排放總量的28%；能源領(lǐng)域碳排放量99億t，占全國(guó)總量的88%；其中，電力行業(yè)碳排放量為42億t，占能源領(lǐng)域總量的42%。截至2021年底，全國(guó)累計(jì)并網(wǎng)風(fēng)電和光伏裝機(jī)容量分別為3.28億kW和3.06億kW[3]，風(fēng)電和光伏年發(fā)電量之和占全社會(huì)用電總量的比重首次突破10%[4]。據(jù)測(cè)算，2030年中國(guó)風(fēng)電、太陽(yáng)能裝機(jī)容量將突破18億kW（其中風(fēng)電8億kW，太陽(yáng)能10.25億kW），風(fēng)光發(fā)電量占比將超過(guò)25%；2060年風(fēng)光裝機(jī)容量將超過(guò)60億kW（其中風(fēng)電25億kW，太陽(yáng)能38億kW），發(fā)電量占比將超過(guò)70%[5-6]。
然而，風(fēng)能、太陽(yáng)能等可再生能源受局地氣象條件的影響較大，具有間歇性、波動(dòng)性和不穩(wěn)定性的特點(diǎn)，短時(shí)間、高頻次的氣象條件波動(dòng)會(huì)對(duì)風(fēng)光發(fā)電設(shè)施的發(fā)電效率與出力帶來(lái)較大影響[7-10]。受全球氣候變化的影響，區(qū)域極端天氣氣候事件呈現(xiàn)“多發(fā)、頻發(fā)、強(qiáng)發(fā)、并發(fā)”的態(tài)勢(shì)，由此引發(fā)的風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)（例如低風(fēng)速和低太陽(yáng)輻射同時(shí)出現(xiàn)時(shí)的“無(wú)風(fēng)無(wú)光”天氣）將嚴(yán)重制約風(fēng)光發(fā)電的穩(wěn)定性和可靠性，進(jìn)而威脅地區(qū)供電安全。因此，在推進(jìn)能源轉(zhuǎn)型和制定區(qū)域可再生能源規(guī)劃中，需要對(duì)風(fēng)光資源進(jìn)行科學(xué)合理的評(píng)估，避免高頻次極端“無(wú)風(fēng)無(wú)光”事件對(duì)區(qū)域生產(chǎn)生活帶來(lái)的嚴(yán)重影響。在此基礎(chǔ)上開(kāi)展風(fēng)能、太陽(yáng)能等可再生能源的氣候風(fēng)險(xiǎn)研究（尤其針對(duì)極端“無(wú)風(fēng)無(wú)光”事件），對(duì)于保障“雙碳”目標(biāo)下的能源安全具有重要意義。
目前，針對(duì)風(fēng)力資源開(kāi)發(fā)潛力評(píng)估的研究主要集中在對(duì)資源評(píng)估參數(shù)的分析和風(fēng)電場(chǎng)宏觀及微觀選址方面。文獻(xiàn)[11]利用測(cè)量-關(guān)聯(lián)-預(yù)測(cè)（MCP）模型結(jié)合觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)黑龍江地區(qū)進(jìn)行了平均風(fēng)速和平均風(fēng)功率的分析與預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[12]利用遙感數(shù)據(jù)和測(cè)風(fēng)塔實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)能資源進(jìn)行了特征分析。文獻(xiàn)[13]通過(guò)合理選取有效風(fēng)能密度、風(fēng)能可用時(shí)數(shù)、人口密度等自然和人文參數(shù)指標(biāo)，對(duì)中國(guó)各地區(qū)風(fēng)資源情況進(jìn)行了量化與分級(jí)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)潛力的評(píng)估，最終綜合評(píng)估了風(fēng)能規(guī)?；脻摿Α?
區(qū)域太陽(yáng)能資源評(píng)估則主要基于氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)開(kāi)展。文獻(xiàn)[14]利用189個(gè)常規(guī)氣象站數(shù)據(jù)，結(jié)合極端梯度提升算法，構(gòu)建了太陽(yáng)能資源和常規(guī)氣象要素的回歸關(guān)系，評(píng)估了中國(guó)北方沙區(qū)的太陽(yáng)能資源。文獻(xiàn)[15]利用MODIS云光學(xué)厚度和云量數(shù)據(jù)集，建立了有云覆蓋的地表太陽(yáng)輻射估算模型，模型估算誤差小于10%。文獻(xiàn)[16]利用LM-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算了中國(guó)西北地區(qū)太陽(yáng)輻射總值。
隨著“雙碳”戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，國(guó)家能源安全保障的重心和壓力加快向電力系統(tǒng)轉(zhuǎn)移，電力安全保供成為總體國(guó)家安全的重要組成部分。氣象風(fēng)險(xiǎn)已成為新型電力系統(tǒng)安全保供的新變量。在新型電力系統(tǒng)中，電力可靠供應(yīng)受氣象影響愈發(fā)顯著，特別是極端天氣發(fā)生頻次、影響范圍和強(qiáng)度不斷增加，極易導(dǎo)致一次能源供應(yīng)受限、電力系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境惡化、用能需求激增。另外，風(fēng)光新能源發(fā)電具有隨機(jī)性，發(fā)電出力“靠天吃飯”，在大容量長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)能技術(shù)成熟之前，難以大規(guī)模存儲(chǔ)。當(dāng)連續(xù)多日出現(xiàn)無(wú)風(fēng)、無(wú)光氣象條件時(shí)，依靠新能源難以滿(mǎn)足電力供應(yīng)。眾多國(guó)內(nèi)外研究表明，極端天氣對(duì)風(fēng)光發(fā)電出力也會(huì)帶來(lái)較大的影響[17-19]。受當(dāng)?shù)仫L(fēng)速波動(dòng)的影響，2018年，新疆地區(qū)風(fēng)力發(fā)電低于裝機(jī)容量20%的低出力最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間超過(guò)8天。2020年，西北風(fēng)電出力低于10%裝機(jī)容量最長(zhǎng)持續(xù)4.9天，華東光伏出力低于20%裝機(jī)容量最長(zhǎng)持續(xù)8天。因此，關(guān)注極端氣候條件下風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)的分布特征，深入研判氣象風(fēng)險(xiǎn)給電力供給、電力負(fù)荷、供需平衡、系統(tǒng)安全等帶來(lái)的挑戰(zhàn)，對(duì)提高風(fēng)光資源利用效率和優(yōu)化區(qū)域風(fēng)光發(fā)電產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有重要意義。
綜上，已有風(fēng)光資源評(píng)估多聚焦于資源本身的平均狀態(tài)（如年平均風(fēng)速、年水平面總輻射、風(fēng)電/光伏滿(mǎn)發(fā)小時(shí)數(shù)等），關(guān)注地區(qū)和全國(guó)尺度的風(fēng)光資源的開(kāi)發(fā)潛力[20-21]，而對(duì)資源的波動(dòng)特性，尤其是風(fēng)光資源的氣候風(fēng)險(xiǎn)，即由于長(zhǎng)時(shí)間大范圍“靜穩(wěn)天氣”、連陰雨、沙塵暴、霧霾等引發(fā)的“無(wú)風(fēng)無(wú)光”事件的研究不足[22-24]，尤其缺乏對(duì)不同地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間低風(fēng)速和低太陽(yáng)輻射的科學(xué)認(rèn)知，并且對(duì)極端氣候條件下風(fēng)光組合事件的分布特征分析存在空白。鑒于此，本文基于國(guó)家氣候中心研制的長(zhǎng)時(shí)間序列高時(shí)空分辨率的風(fēng)能、太陽(yáng)能資源數(shù)據(jù)庫(kù)，從風(fēng)光低出力的程度、范圍、持續(xù)時(shí)間、發(fā)生頻次等多個(gè)維度，定量分析全國(guó)不同地區(qū)風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空變化特征，研究結(jié)果可為未來(lái)中國(guó)風(fēng)光電場(chǎng)選址與地區(qū)可再生能源規(guī)劃提供科學(xué)數(shù)據(jù)支撐。
1.數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法
1.1 數(shù)據(jù)
本文使用的長(zhǎng)時(shí)間序列高時(shí)空分辨率的風(fēng)能、太陽(yáng)能資源數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心。該數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)間范圍為2007年1月1日—2014年12月31日，空間分辨率為15 km，時(shí)間分辨率為1 h。具體要素為100 m高度處的平均風(fēng)速（m/s）和地表水平面總輻射（W/m2）。本文綜合考慮風(fēng)光資源氣候變化風(fēng)險(xiǎn)的影響范圍、發(fā)生頻次、持續(xù)時(shí)間等特點(diǎn)，構(gòu)建相應(yīng)的指標(biāo)體系，定量分析區(qū)域風(fēng)光發(fā)電資源的分布特征。
1.2 風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)和閾值
目前中國(guó)主流風(fēng)機(jī)的切入風(fēng)速一般為3 m/s，根據(jù)單機(jī)容量的差異，10%或20%額定功率對(duì)應(yīng)的風(fēng)速約為5 m/s[25]。光伏設(shè)施的發(fā)電效率主要有3個(gè)階段，在輻射達(dá)到30 W/m2時(shí)開(kāi)始具備發(fā)電能力，在100 W/m2時(shí)開(kāi)始對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行電能輸出，在200 W/m2時(shí)約達(dá)到額定功率的20%，因此光資源閾值設(shè)為30、100和200 W/m2[26]。本文根據(jù)風(fēng)電和光伏的出力特性，將v≤3 m/s的事件定義為無(wú)風(fēng)，v≤5 m/s的事件將被視為微風(fēng)；水平面總輻射Es≤30 W/m2的事件定義為無(wú)光，Es＜100 W/m2的事件定義為微光，Es＜200 W/m2的事件定義為少光。風(fēng)光資源組合情景組合事件遵循風(fēng)能和太陽(yáng)能同時(shí)無(wú)出力或低出力的原則，設(shè)計(jì)為無(wú)風(fēng)無(wú)光、微風(fēng)微光、微風(fēng)少光3個(gè)較為典型的事件，判斷標(biāo)準(zhǔn)為
1.3 風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生頻次
在風(fēng)能、太陽(yáng)能閾值判定的基礎(chǔ)上，對(duì)相應(yīng)時(shí)間段新能源無(wú)出力和低出力出現(xiàn)的頻次進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算方式按照時(shí)間序列對(duì)相應(yīng)事件出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行求和，即
1.4 風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)時(shí)間
以計(jì)算時(shí)間段內(nèi)風(fēng)能和太陽(yáng)能數(shù)據(jù)為輸入，以第一次符合閾值條件的風(fēng)能或太陽(yáng)能數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時(shí)間為起始時(shí)間，第一次超出閾值條件的風(fēng)能或太陽(yáng)能數(shù)據(jù)出現(xiàn)的時(shí)間為終止時(shí)間，計(jì)算單次風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)事件的持續(xù)時(shí)間為
以河北省某處2007年1月1日—1月7日共計(jì)1周的風(fēng)速變化為例，該處在第16~32時(shí)段風(fēng)速小于5 m/s，持續(xù)時(shí)間為17 h，因此判定為持續(xù)17 h“微風(fēng)”；從第79~84時(shí)段、第101~108時(shí)段，該處地點(diǎn)風(fēng)速小于3 m/s，因此將分別判定為持續(xù)6 h和持續(xù)8 h “無(wú)風(fēng)”。對(duì)太陽(yáng)能資源的判定與風(fēng)速類(lèi)似。
無(wú)風(fēng)和無(wú)光事件分別為風(fēng)能和太陽(yáng)能的無(wú)出力事件，而微風(fēng)、微光和少光為風(fēng)能和太陽(yáng)能的低出力事件。為體現(xiàn)風(fēng)光資源在不同持續(xù)時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的氣候風(fēng)險(xiǎn)，分別將持續(xù)時(shí)間的閾值設(shè)置為4、10和18 h。由于太陽(yáng)能資源隨晝夜變化具有周期性，研究增加了日間太陽(yáng)能資源的分析。日間太陽(yáng)能數(shù)據(jù)的判斷標(biāo)準(zhǔn)為：將輻射數(shù)值為0的時(shí)間段剔除，計(jì)算時(shí)段從每天有輻射值出現(xiàn)的時(shí)間開(kāi)始，到輻射值為0的時(shí)間為止。在頻次統(tǒng)計(jì)中，將第一天傍晚和第二天白天同時(shí)出現(xiàn)的低效光資源事件視為1次。風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)事件以地理分區(qū)進(jìn)行集中統(tǒng)計(jì)，全國(guó)共分為西南、西北、南方、華中、華東、華北和東北7個(gè)區(qū)域。以上閾值和對(duì)應(yīng)頻次計(jì)算均通過(guò)Matlab R2022a軟件編程實(shí)現(xiàn)。
2.結(jié)果分析
2.1 風(fēng)能與太陽(yáng)能氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化分析
2.1.1 風(fēng)能氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化分析
中國(guó)高頻次無(wú)風(fēng)和微風(fēng)事件在全年均有出現(xiàn)。其中，在秋季出現(xiàn)時(shí)間占比最大，分別達(dá)到18%和23%。在持續(xù)4 h無(wú)風(fēng)事件中，全年高頻次（大于90次）發(fā)生地區(qū)主要位于新疆塔里木盆地西部邊緣地區(qū)、四川盆地西部以及云南南部地區(qū)；而西藏、青海大部分地區(qū)和四川西部地區(qū)在冬季風(fēng)能資源豐富，持續(xù)4 h無(wú)風(fēng)事件發(fā)生頻次整體較?。ㄐ∮?0次）。在全國(guó)尺度上，南方地區(qū)持續(xù)4 h無(wú)風(fēng)事件發(fā)生頻次高于北方地區(qū)，整體呈現(xiàn)西北、東南頻次高，東北、西南頻次低的分布規(guī)律（見(jiàn)表1）。與無(wú)風(fēng)事件相比，持續(xù)4 h微風(fēng)的事件在夏秋兩季的發(fā)生頻次略高于其他季節(jié)（見(jiàn)表2）；其中，夏季新疆塔里木盆地西北部邊緣地區(qū)的持續(xù)4 h微風(fēng)事件的發(fā)生頻次達(dá)到90次以上，最高頻次出現(xiàn)在新疆西部地區(qū)，達(dá)到了113次。在冬季和春季，東南沿海地區(qū)微風(fēng)事件的發(fā)生頻次相比夏秋兩季有所增加，以江蘇、福建兩省為代表的東南沿海地區(qū)增幅最高。從全國(guó)范圍分析，持續(xù)4 h微風(fēng)的事件主要出現(xiàn)在夏、秋兩季，頻次分布呈現(xiàn)“中西高、南北低”的特點(diǎn)，出現(xiàn)頻次較高的地區(qū)主要位于塔里木盆地、四川盆地、云貴高原以及長(zhǎng)江中游和中下游。相比之下，平原和丘陵地區(qū)的風(fēng)能資源穩(wěn)定性較高。在秋冬季節(jié)交替過(guò)程中，以新疆塔里木盆地為主的西北地區(qū)和以福建、浙江為主的東南沿海地區(qū)微風(fēng)頻次下降明顯（從70次降至40次），而高頻次發(fā)生地區(qū)主要位于云南西南部、甘肅和東北部分地區(qū)。
表1 持續(xù)4 h無(wú)風(fēng)事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 1 Seasonal frequency distribution of “scarce wind resource” for 4 hours (2007—2014 average)
表2 持續(xù)4 h微風(fēng)事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 2 Seasonal frequency distribution of “breeze wind resource” for 4 hours (2007—2014 average)
通過(guò)對(duì)持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)事件年平均發(fā)生頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，新疆、四川、陜西和湖北是全國(guó)持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)事件發(fā)生頻次最高的4個(gè)省（區(qū)）。其中新疆持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)事件的發(fā)生頻次最高，全年平均63次。云南省持續(xù)10 h微風(fēng)事件的發(fā)生頻次最高，達(dá)到137次。從全國(guó)范圍看，全年無(wú)風(fēng)和微風(fēng)事件發(fā)生頻次較高的地區(qū)集中分布在塔里木盆地、四川盆地、云貴高原南部以及青藏高原東南部，東南沿海的各省份如廣東、福建、浙江等風(fēng)能資源低效地區(qū)年平均發(fā)生頻次也達(dá)到了40次（無(wú)風(fēng)）和90次（微風(fēng)）以上。因此，在高原、盆地以及中國(guó)東部沿海地區(qū)開(kāi)發(fā)風(fēng)能須詳細(xì)評(píng)估當(dāng)?shù)仫L(fēng)能資源變化特征，避免“有裝機(jī)無(wú)出力”情況的頻繁出現(xiàn)，威脅當(dāng)?shù)毓╇姲踩?
2.1.2 太陽(yáng)能氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化分析
中國(guó)高頻次微光和少光事件出現(xiàn)較為集中的時(shí)間段為秋冬兩季，在冬季出現(xiàn)時(shí)間占比最大，分別達(dá)到56%和68%。無(wú)光事件因其僅于秋冬季節(jié)在四川東北部地區(qū)出現(xiàn)不超過(guò)3次，因此不做詳細(xì)分析。持續(xù)18 h微光和少光事件出現(xiàn)次數(shù)較高的區(qū)域主要位于新疆準(zhǔn)噶爾盆地一帶、四川盆地和東部沿海地區(qū)（見(jiàn)表3和表4）。其中持續(xù)18 h微光事件在冬季以準(zhǔn)噶爾盆地周邊地區(qū)發(fā)生頻次最高，區(qū)域平均頻次達(dá)55次以上。而東北黑龍江大興安嶺北部地區(qū)微光事件發(fā)生的頻次同樣較高（52次以上）。整體上，微光和少光事件發(fā)生頻次在冬季呈現(xiàn)“北高南低”的分布特征；而在春季則恰好相反，高頻次地區(qū)集中分布于長(zhǎng)江流域以及東南沿海地區(qū)。在秋冬交替時(shí)，高頻次、大范圍的微光和少光事件發(fā)生地區(qū)呈現(xiàn)由長(zhǎng)江中下游地區(qū)（西南電網(wǎng)東部和南方電網(wǎng)北部）向東南沿海地區(qū)（南方電網(wǎng)東部和華東電網(wǎng)大部）轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，東北和西北地區(qū)的發(fā)生頻次也相應(yīng)增加；而少光事件發(fā)生頻次分布也具有相似規(guī)律。在東北黑龍江北部地區(qū)秋冬季節(jié)少光事件發(fā)生頻次較高（63次以上），而位于西南電網(wǎng)的四川盆地一帶在秋季太陽(yáng)能氣候風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生頻次較多（52次左右），但冬季在該地區(qū)的發(fā)生頻次則明顯下降，可能是因?yàn)樗拇ㄅ璧匾约伴L(zhǎng)江中游地區(qū)在秋季會(huì)出現(xiàn)持續(xù)的陰雨天氣（例如梅雨天氣），而此類(lèi)天氣在冬季出現(xiàn)的頻率則有所減少。
表3 持續(xù)18 h微光事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 3 Seasonal frequency distribution of “shimmering solar resource” for 18 hours (2007—2014 average)
表4 持續(xù)18 h少光事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 4 Seasonal frequency distribution of “deficient solar resource” for 18 hours (2007—2014 average)
通過(guò)對(duì)持續(xù)18 h微光和少光風(fēng)險(xiǎn)事件的年平均發(fā)生頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，新疆、黑龍江、重慶和湖南是中國(guó)持續(xù)18 h 微光和少光風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生頻次最高的4個(gè)區(qū)域，其中重慶市年平均發(fā)生頻次最高，分別達(dá)到45次和107次。通過(guò)年平均發(fā)生頻次分布特征可以看出，在北緯35°以北的地區(qū)，包括新疆北部準(zhǔn)噶爾盆地一帶和黑龍江、內(nèi)蒙古北部地區(qū)，光照條件受極端天氣影響較大，因而導(dǎo)致微光和少光事件發(fā)生頻次高于其他低緯度地區(qū)。從地形角度分析，盆地及其周邊地區(qū)光照條件受到明顯的地形條件限制，如四川盆地周邊的微光和少光年平均頻次分別達(dá)到了42次和103次，遠(yuǎn)高于平原地區(qū)。因此，在盆地地區(qū)以及中國(guó)東北、西北地區(qū)開(kāi)發(fā)太陽(yáng)能除要考慮經(jīng)濟(jì)、技術(shù)因素外，也要對(duì)光伏電站所處地形和當(dāng)?shù)貧夂蛱卣鬟M(jìn)行重點(diǎn)分析。
通過(guò)剔除夜間的無(wú)光時(shí)段，中國(guó)日間持續(xù)4 h太陽(yáng)能低出力的分布情況呈現(xiàn)明顯的季節(jié)和地域分布差異。其中，持續(xù)4 h無(wú)光的事件在春秋兩季主要分布在長(zhǎng)江中游、中下游地區(qū)（西南地區(qū)東部和南方地區(qū)北部）以及吉林、遼寧一帶東北地區(qū)（見(jiàn)表5），平均發(fā)生頻次可達(dá)9次和6次。在秋冬交替的時(shí)段，這些地區(qū)的無(wú)光事件發(fā)生頻次均有所降低。而西北地區(qū)在剔除夜間無(wú)光時(shí)段影響之后，其在春秋季節(jié)基本沒(méi)有持續(xù)4 h無(wú)光事件的發(fā)生。持續(xù)4 h微光事件在秋冬兩季發(fā)生頻次較高，其中頻次高發(fā)地區(qū)主要位于西南的重慶、四川東部、山西南部一帶和西北地區(qū)中新疆的西南部地區(qū)（見(jiàn)表6），局部地區(qū)平均發(fā)生頻次可達(dá)51次和38次，且在冬季高頻次微光事件發(fā)生的地區(qū)覆蓋范圍更廣。相比之下，春夏兩季全國(guó)范圍內(nèi)微光事件發(fā)生頻次較低，平均頻次為16~20。持續(xù)4 h少光事件（見(jiàn)表7）在春、秋、冬季均有較高的發(fā)生頻次。與微光事件的區(qū)別在于，秋冬兩季的高頻次地區(qū)除長(zhǎng)江中下游以外，在以黑龍江北部為代表的東北電網(wǎng)也有較高頻次發(fā)生。而在春季，少光事件的高頻次地區(qū)主要出現(xiàn)在以準(zhǔn)噶爾盆地和塔里木盆地為代表的西北地區(qū)以及四川、湖南和湖北為代表的中南部地區(qū)。
表5 持續(xù)4 h無(wú)光事件季頻次（日間）（2007—2014年平均值）
Table 5 Seasonal frequency distribution of “scarce solar resource” for 4 hours (daytime) (2007—2014 average)
表6 持續(xù)4 h微光事件季頻次（日間）（2007—2014年平均值）
Table 6 Seasonal frequency distribution of “shimmering solar resource” for 4 hours (daytime) (2007—2014 average)
表7 持續(xù)4 h少光事件季頻次（日間）（2007—2014年平均值）
Table 7 Seasonal frequency distribution of “deficient solar resource” for 4 hours (daytime) (2007—2014 average)
2.2 風(fēng)光資源組合事件氣候風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空變化分析
2.2.1 無(wú)風(fēng)無(wú)光事件時(shí)空變化分析
無(wú)風(fēng)無(wú)光事件在秋冬兩季出現(xiàn)頻次較高，春夏季頻次明顯下降。秋季無(wú)風(fēng)無(wú)光事件的出現(xiàn)時(shí)間占比最高，達(dá)到4%。持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)無(wú)光事件的頻次分布特征呈現(xiàn)比較明顯的季節(jié)差異，在空間分布上呈現(xiàn)東北、西南地區(qū)頻次低，東南、西北地區(qū)頻次高的分布特征（見(jiàn)表8）。其中，西北地區(qū)的準(zhǔn)噶爾盆地和塔里木盆地兩處盆地邊緣地區(qū)成為無(wú)風(fēng)無(wú)光事件的高頻次發(fā)生地區(qū)，除夏季發(fā)生頻次較低外，在春秋冬三季均呈現(xiàn)出較高發(fā)生頻次，且高于同季其他地區(qū)。以冬季為例，西北地區(qū)兩處盆地地區(qū)持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)無(wú)光事件平均發(fā)生頻次達(dá)34次，高于全國(guó)其他地區(qū)均值8次。而在秋冬兩季，黃土高原地區(qū)、華北平原西部、青藏高原東南部和長(zhǎng)江中下游平原地區(qū)無(wú)風(fēng)無(wú)光事件發(fā)生頻次也達(dá)到11次左右，雖然發(fā)生頻次低于西北地區(qū)的盆地和山區(qū)，但這些地區(qū)所包括的省份往往城市化程度較高，人口密度較大，冬季的電力供應(yīng)需求也較高，因此，在這些地區(qū)如出現(xiàn)較長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的無(wú)風(fēng)無(wú)光，將會(huì)對(duì)當(dāng)?shù)仉娏┙o安全帶來(lái)較大的威脅，甚至影響正常的生產(chǎn)生活，需要引起相關(guān)部門(mén)的重視，推進(jìn)電力結(jié)構(gòu)的協(xié)同優(yōu)化。
表8 持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)無(wú)光事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 8 Seasonal frequency distribution of “scarce wind and scarce solar resource” for 10 hours (2007—2014 average)
通過(guò)統(tǒng)計(jì)持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)無(wú)光事件年平均發(fā)生頻次，新疆、云南、重慶和湖南是持續(xù)10 h無(wú)風(fēng)無(wú)光事件發(fā)生頻次較高的4個(gè)區(qū)域，平均發(fā)生頻次分別達(dá)到39、33、30和21次，其分布以準(zhǔn)噶爾盆地、四川盆地和云貴高原周邊省份為主。而中頻次地區(qū)（10~20次）主要分布在福建、浙江、江西等東部沿海地區(qū)，此類(lèi)地區(qū)主要在秋冬季節(jié)受到太陽(yáng)能資源的影響，因而造成無(wú)風(fēng)無(wú)光事件頻次的高發(fā)。相比之下，東北地區(qū)、華北平原各個(gè)省份無(wú)風(fēng)無(wú)光事件出現(xiàn)頻次較低，無(wú)風(fēng)無(wú)光事件對(duì)這一范圍地區(qū)內(nèi)的風(fēng)光發(fā)電影響較小。
2.2.2 微風(fēng)微光事件時(shí)空變化分析
微風(fēng)微光事件在四季均有發(fā)生，以秋冬季節(jié)發(fā)生頻次較高。秋季微風(fēng)微光事件出現(xiàn)時(shí)間占比最高，達(dá)9%。微風(fēng)微光事件的空間分布特征表現(xiàn)為：平均風(fēng)速越低的區(qū)域（如新疆、四川盆地、中東南部等），其持續(xù)10 h微風(fēng)微光事件發(fā)生的頻次越高；而平均風(fēng)速越高的區(qū)域（如青藏高原、東北地區(qū)、內(nèi)蒙古東部地區(qū)、東南沿海地區(qū)等），其持續(xù)10 h微風(fēng)微光發(fā)生的頻次越低（見(jiàn)表9）。在秋冬交替的過(guò)程中，位于西北地區(qū)的新疆大部分地區(qū)微風(fēng)微光事件發(fā)生頻次呈上升趨勢(shì)，其中以塔里木盆地西部地區(qū)最為顯著（由32次上升到65次）。相比之下，西南地區(qū)東部的四川盆地周邊地區(qū)在一年四季為微風(fēng)微光事件的發(fā)生頻次均較高，原因在于該地區(qū)風(fēng)光資源受盆地地形的影響較大。此外，以黑龍江、吉林和遼寧為代表的東北地區(qū)在冬夏兩季微風(fēng)微光事件發(fā)生頻次高于春秋兩季。值得注意的是，作為人口大省和中國(guó)重要的工業(yè)基地，冬夏季節(jié)是東北地區(qū)電能消耗較大的時(shí)段，居民用電和工業(yè)生產(chǎn)用電需求將高于春秋兩季，這意味著冬夏季對(duì)風(fēng)光發(fā)電穩(wěn)定出力的需求更緊迫。因此，相關(guān)部門(mén)須安排與布置能源儲(chǔ)備設(shè)施以及相對(duì)應(yīng)的應(yīng)急措施，應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的用電高峰和電力供給低谷。
表9 持續(xù)10 h微風(fēng)微光事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 9 Seasonal frequency distribution of “breeze wind and shimmering solar resource” for 10 hours (2007—2014 average)
從持續(xù)18 h微風(fēng)微光事件的統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，高頻次發(fā)生地區(qū)主要為西北地區(qū)的塔里木盆地、準(zhǔn)噶爾盆地附近和西南地區(qū)東部四川盆地周邊省份，其中，四川盆地東部的重慶及其周邊地區(qū)年平均頻次最高，達(dá)11次。新疆準(zhǔn)噶爾盆地周邊地區(qū)出現(xiàn)60次以上微風(fēng)微光事件的地點(diǎn)最多，主要受制于盆地地形對(duì)于周邊風(fēng)速的阻礙作用。結(jié)合前文對(duì)風(fēng)能和太陽(yáng)能資源氣候風(fēng)險(xiǎn)的分布特征分析，在以準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地和四川盆地為代表的盆地地區(qū)發(fā)展風(fēng)光能源時(shí)須格外關(guān)注盆地地形引起的風(fēng)光資源不穩(wěn)定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。
2.2.3 微風(fēng)少光事件時(shí)空變化分析
微風(fēng)少光事件在秋季的出現(xiàn)時(shí)間占比最高，達(dá)17%。頻次超過(guò)40次的中頻度發(fā)生地點(diǎn)大范圍出現(xiàn)在中部、南部和西北地區(qū)，以塔里木盆地、準(zhǔn)噶爾盆地、四川盆地、云貴高原和黃土高原附近省份和城市為主（見(jiàn)表10）。與之相反，以黑龍江、吉林為代表的東北地區(qū)微風(fēng)少光事件在夏季的發(fā)生頻次為25次左右，而在秋季發(fā)生頻次則下降至20次左右，呈現(xiàn)出好轉(zhuǎn)的趨勢(shì)。位于西北地區(qū)的新疆塔里木盆地冬季微風(fēng)少光事件發(fā)生頻次上升顯著，盆地北部邊緣地區(qū)發(fā)生頻次達(dá)90次以上，尤其阿勒泰、吉木乃和塔城等城市幾乎每天都會(huì)有較長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的無(wú)風(fēng)無(wú)光事件發(fā)生。青藏高原地區(qū)冬季風(fēng)光資源情況較為良好，微風(fēng)少光事件發(fā)生頻次普遍少于15次；相反，青藏高原地區(qū)及其周邊省份在夏秋季節(jié)的發(fā)生頻次則大于30次。從全國(guó)范圍來(lái)看，持續(xù)18 h微風(fēng)少光事件發(fā)生頻次呈現(xiàn)“西高東低”的分布特征，東北、東南沿海地區(qū)表現(xiàn)出較大的風(fēng)光發(fā)電潛力。
表10 持續(xù)10 h微風(fēng)少光事件季頻次（2007—2014年平均值）
Table 10 Seasonal frequency distribution of “breeze wind and deficient solar resource” for 10 hours (2007—2014 average)
從微風(fēng)少光年平均頻次統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，高頻次地區(qū)分布格局與微風(fēng)無(wú)光分布特征類(lèi)似，主要出現(xiàn)在準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地、四川盆地以及長(zhǎng)江中下游平原的大部分鄰近省市。其中，重慶市微風(fēng)少光頻次年平均值最高，達(dá)23次。四川盆地周邊城市如崇州、綿竹、綿陽(yáng)、自貢、瀘州等，年平均頻次均超過(guò)60次，這與四川盆地地勢(shì)低洼、年平均輻射量少且陰雨天氣較多有關(guān)。
2.3 風(fēng)光資源氣候風(fēng)險(xiǎn)最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間
全國(guó)范圍內(nèi)年平均微風(fēng)事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間普遍在300 h以下，持續(xù)時(shí)間超過(guò)600 h的地區(qū)主要分布在塔里木盆地、準(zhǔn)噶爾盆地、四川盆地附近以及西藏的東南部地區(qū)。其中在新疆西部、塔里木盆地與準(zhǔn)噶爾盆地的交界地帶（克孜勒蘇柯?tīng)柨俗巫灾沃?、吐魯番市）、西藏東南部（林芝市）以及四川盆地（雅安地區(qū)）中的個(gè)別地區(qū)年平均微風(fēng)事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間達(dá)到1 000 h以上，其中最長(zhǎng)年平均持續(xù)時(shí)間發(fā)生于西藏山南地區(qū)，微風(fēng)事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間達(dá)到1 291 h。
全國(guó)范圍內(nèi)年平均少光事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間普遍在200 h以下，其中微風(fēng)事件持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的西藏、青海西部、四川西部以及內(nèi)蒙古、華北地區(qū)大部的少光事件持續(xù)時(shí)間均少于100 h，對(duì)光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為有利。而長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的地區(qū)主要位于黑龍江北部（大興安嶺地區(qū)）、安徽西部（安慶地區(qū)）以及湖南、湖北、江西的交界地帶，部分地區(qū)全年少光事件的持續(xù)時(shí)間大于600 h。
組合事件以微風(fēng)少光這一典型組合事件為例，微風(fēng)少光事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間的時(shí)空分布呈現(xiàn)出較為明顯的條帶狀分布特征，西北—東南一線最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，東北—西南一線最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間較短。從空間分布特征來(lái)看，微風(fēng)少光事件年最高持續(xù)時(shí)間超過(guò)360 h的地區(qū)主要位于青藏高原東南部、四川盆地西部和重慶部分地區(qū)，其中以山南、林芝、眉山、成都、德陽(yáng)等城市的持續(xù)時(shí)間最久。以江蘇、福建為主的東南部沿海地區(qū)微風(fēng)少光事件最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)間普遍在240 h左右，這意味著沿海地區(qū)及其周邊省市在受到諸如臺(tái)風(fēng)、強(qiáng)降雨等極端天氣影響時(shí)，區(qū)域內(nèi)風(fēng)光發(fā)電設(shè)施出力將會(huì)在大部分時(shí)間內(nèi)低于裝機(jī)容量；特別是在冬夏兩季用電峰值較高的季節(jié)，受氣候影響導(dǎo)致的風(fēng)光發(fā)電低出力將嚴(yán)重威脅當(dāng)?shù)啬茉垂┙o穩(wěn)定。相比之下，以黑龍江、吉林為代表的東北地區(qū)和以山東、山西為代表的華北平原地區(qū)微風(fēng)少光事件年最高持續(xù)時(shí)間在120 h以下，極端天氣引起的風(fēng)光發(fā)電波動(dòng)在這些地區(qū)的威脅相對(duì)較小。為調(diào)節(jié)氣候條件造成的風(fēng)光發(fā)電出力的不穩(wěn)定，可通過(guò)區(qū)域協(xié)調(diào)的方式，擴(kuò)大空間尺度以緩沖風(fēng)光發(fā)電的不穩(wěn)定性，并結(jié)合區(qū)域內(nèi)風(fēng)能和太陽(yáng)能的不同分布特征調(diào)節(jié)風(fēng)光發(fā)電比例，發(fā)展以風(fēng)能或太陽(yáng)能為主的多能耦合協(xié)同發(fā)電模式，最大程度減少極端天氣對(duì)新能源發(fā)電設(shè)施產(chǎn)能的影響。
3.結(jié)論
本文基于中國(guó)長(zhǎng)時(shí)間序列、高時(shí)空分辨率風(fēng)能太陽(yáng)能資源數(shù)據(jù)，選取不同風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和閾值，從風(fēng)光低出力的程度、范圍、持續(xù)時(shí)間、發(fā)生頻次等多個(gè)維度，定量分析了全國(guó)無(wú)風(fēng)無(wú)光等風(fēng)險(xiǎn)事件的時(shí)空變化特征。主要結(jié)論如下。
1）中國(guó)風(fēng)能資源低出力（微風(fēng)）事件主要發(fā)生在秋季，其出現(xiàn)時(shí)間占比可達(dá)23%；太陽(yáng)能資源低出力（少光）事件主要發(fā)生在冬季，其出現(xiàn)時(shí)間占比可達(dá)68%；風(fēng)光同時(shí)低出力（微風(fēng)少光）事件主要發(fā)生在秋季，其出現(xiàn)時(shí)間占比可達(dá)17%。2）中國(guó)風(fēng)能資源開(kāi)發(fā)氣候風(fēng)險(xiǎn)較大的區(qū)域主要分布在新疆準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地以及四川盆地等；太陽(yáng)能資源開(kāi)發(fā)氣候風(fēng)險(xiǎn)較大的區(qū)域主要分布在長(zhǎng)江中游地區(qū)和黃土高原等；風(fēng)光資源開(kāi)發(fā)氣候風(fēng)險(xiǎn)較大的區(qū)域主要分布在新疆準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地，四川盆地以及長(zhǎng)江中下游平原等。3）青藏高原東南部、準(zhǔn)噶爾盆地、塔里木盆地、四川盆地以及東南沿海等地區(qū)微風(fēng)少光事件持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，年均最長(zhǎng)持續(xù)時(shí)長(zhǎng)可達(dá)240 h以上。此類(lèi)長(zhǎng)時(shí)間微風(fēng)少光事件將對(duì)當(dāng)?shù)啬茉崔D(zhuǎn)型帶來(lái)較大威脅，當(dāng)?shù)卣湍茉措娏Σ块T(mén)須給予充分重視。
未來(lái)，將綜合考慮現(xiàn)有分析結(jié)果，與主要?dú)庀鬄?zāi)害（如高溫、寒潮等）和風(fēng)光電站的實(shí)際位置數(shù)據(jù)相結(jié)合，從更長(zhǎng)時(shí)間尺度，動(dòng)態(tài)刻畫(huà)中國(guó)無(wú)風(fēng)無(wú)光、極熱無(wú)風(fēng)、極寒無(wú)光等事件的演變過(guò)程，并從能源電力供需兩側(cè)深入分析這些事件對(duì)局地、區(qū)域乃至全國(guó)能源安全的影響。
