一种可再生能源资源储量预估方法及系统与流程

本申请涉及能源预估技术领域，尤其涉及一种可再生能源资源储量预估方法及系统。

背景技术：

随着近年来石油、煤炭等常规资源的枯竭以及对生态环境保护的重视，大力发展风能和太阳能等可再生能源变得十分迫切。然而，如何预估中远期(如2020～2030年间)可再生能源的资源量，尤其在全球气候变化的背景下的资源预估，是一项非常困难的工作。

技术实现要素：

有鉴于此，本申请提供了一种可再生能源资源储量预估方法，利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf(weatherresearchandforecasting，天气研究与预测)模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。

本申请提供了一种可再生能源资源储量预估方法，所述方法包括：

获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

基于所述未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

基于所述气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。

优选地，所述方法还包括：

对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

优选地，所述获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数前，还包括：

对未来气候情景下的大气强迫资料进行格式转换；

将经过格式转换后的强迫资料输入天气研究与预测模式，得到全球区域上的水平和垂直插值场；

基于所述插值场设定所述预测模式的参数。

优选地，所述未来气候情景为rcp4.5。

优选地，所述预测模式的参数包括：天气研究与预测模式的动力框架、预报时间、积分步长以及物理参数。

一种可再生能源资源储量预估系统，包括：

获取模块，用于获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

运行模块，用于基于所述未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

输出模块，用于基于所述气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。

优选地，所述系统还包括：

显示模块，用于对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

优选地，所述系统还包括：

转换模块，用于对未来气候情景下的大气强迫资料进行格式转换；

处理模块，用于将经过格式转换后的强迫资料输入天气研究与预测模式，得到全球区域上的水平和垂直插值场；

设定模块，用于基于所述插值场设定所述预测模式的参数。

优选地，所述未来气候情景为rcp4.5。

优选地，所述预测模式的参数包括：天气研究与预测模式的动力框架、预报时间、积分步长以及物理参数。

综上所述，本申请公开了一种可再生能源资源储量预估方法，当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，首先获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数，然后基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果，最后基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例1的流程图；

图2为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例2的流程图；

图3为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例3的流程图；

图4为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例1的结构示意图；

图5为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例2的结构示意图；

图6为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例3的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例1的流程图，所述方法可以包括以下步骤：

s101、获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，首先获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

s102、基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

s103、基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，首先获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数，然后基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果，最后基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。

如图2所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例2的流程图，所述方法可以包括以下步骤：

s201、获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，首先获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

s202、基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

s203、基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量；

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

s204、对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，首先获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数，然后基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果，最后基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。还可以进一步对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示，便于用户查看。

如图3所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估方法实施例3的流程图，所述方法可以包括以下步骤：

s301、对未来气候情景下的强迫资料进行格式转换；

ipcc模式组为了定量估计未来的气候情景，根据各国科学家的研究成果，考虑到人类社会的经济活动、温室气体排放、陆地表面的使用和变化等各种因素，综合出未来可能出现气候情景提出了几种可能情景，并折合为辐射强迫量“representativeconcentrationpathways，rcps”。按照2100年辐射强迫设计了4种试验，分别为rcp2.6、rcp4.5、rcp6.0和rcp8.5，分别表示相对于工业前，2100年的辐射强迫为2.6w/m2、4.5w/m2、6.0w/m2、8.5w/m2。

强迫资料是全球偏差校正后的气候模式输出资料，垂直方向上分为26个气压层，水平分辨率为1°*1°，时间间隔为6小时。

对未来气候情景下的强迫资料进行格式转换，本申请可以采用对rcp4.5的未来气候情景下的强迫资料进行格式转换。

s302、将经过格式转换后的强迫资料输入天气研究与预测模式，得到全球区域上的水平和垂直插值场；

然后将经过格式转换后的强迫资料输入wrf模式，结合地形下垫面资料等，得到全球区域上的水平和垂直插值场。

s303、基于插值场设定预测模式的参数；

然后结合全球区域上的水平和垂直插值场，设定wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

s304、获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

s305、基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

s306、基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量；

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

s307、对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

综上所述，本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。还可以进一步对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示，便于用户查看。

如图4所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例1的结构示意图，所述系统可以包括：

获取模块401，用于获取天未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，首先获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

运行模块402，用于基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

输出模块403，用于基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，首先获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数，然后基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果，最后基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。

如图5所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例2的结构示意图，所述系统可以包括：

获取模块501，用于获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，首先获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

运行模块502，用于基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

输出模块503，用于基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量；

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

显示模块504，用于对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

综上所述，在上述实施例中，当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，首先获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数，然后基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果，最后基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量。本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。还可以进一步对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示，便于用户查看。

如图6所示，为本申请公开的一种可再生能源资源储量预估系统实施例3的结构示意图，所述系统可以包括：

转换模块601，用于对未来气候情景下的强迫资料进行格式转换；

ipcc模式组为了定量估计未来的气候情景，根据各国科学家的研究成果，考虑到人类社会的经济活动、温室气体排放、陆地表面的使用和变化等各种因素，综合出未来可能出现气候情景提出了几种可能情景，并折合为辐射强迫量“representativeconcentrationpathways，rcps”。按照2100年辐射强迫设计了4种试验，分别为rcp2.6、rcp4.5、rcp6.0和rcp8.5，分别表示相对于工业前，2100年的辐射强迫为2.6w/m2、4.5w/m2、6.0w/m2、8.5w/m2。

强迫资料是全球偏差校正后的气候模式输出资料，垂直方向上分为26个气压层，水平分辨率为1°*1°，时间间隔为6小时。

对未来气候情景下的大气强迫资料进行格式转换，本申请可以采用对rcp4.5的未来气候情景下的强迫资料进行格式转换。

处理模块602，用于将经过格式转换后的强迫资料输入天气研究与预测模式，得到全球区域上的水平和垂直插值场；

然后将经过格式转换后的大气强迫资料输入wrf模式，结合地形下垫面资料等，得到全球区域上的水平和垂直插值场。

设定模块603，用于基于插值场设定预测模式的参数；

然后结合全球区域上的水平和垂直插值场，设定wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

获取模块604，用于获取未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数；

当需要对全球中远期可再生能源的资源储量进行预估时，例如，对全球中远期风能、太阳能的资源储量进行预估，获取wrf模式的相关参数，如wrf模式的动力框架、预报时间、积分步长、物理参数等。

需要说明的是，wrf模式，是由美国大气研究中心等机构研发的新一代中尺度天气预报模式。该模式集成了过去几十年所有中尺度模式研究的成果，结合先进的数值方法和采用经过改进的物理过程方案，同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力，将很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需求。目前，wrf模式已经被广泛应用于风电、光伏功率预测领域。

运行模块605，用于基于未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到气象预测结果；

当获取到未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数后，进一步根据未来气候情景下的大气强迫资料与合理设置的预测模式参数运行预测评估模型，得到全球区域上的近地层风速、风向、辐射等的区域的气象预测结果。

输出模块606，用于基于气象预测结果输出可再生能源基地资源储量；

然后，根据得到的近地层风速、风向、辐射等气象预测结果，结合风机、太阳能板参数，输出可再生能源基地资源储量。

显示模块607，用于对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示。

综上所述，本申请利用先进的气象数值模式，可以有效的弥补观测资料的不足，通过合理设计的wrf模式的各种参数，有效地降低了中远期可再生能源预估的不确定性。还可以进一步对输出的可再生能源基地资源储量以可视化方式进行显示，便于用户查看。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。