中国风电和太阳能发电潜力评估（2024）-2024-61页.pdf

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1、中国风电和太阳能发电潜力评估(2024)发展新能源是实现双碳目标的重要途径，是保障能源供应安全，推进绿色低碳发展的重要举措。联合国气候变化框架公约第二十八次缔约方大会（COP 28）是影响全球能源转型重要会议，COP 28 明确指出可再生能源分布的地理差异是实现能源转型的重要影响因素。中国新能源资源禀赋和用电需求区域差异大，开展中国中长期空间精细化的新能源装机和发电潜力评估研究，对各省新能源规划布局，精准化制定碳达峰碳中和路线图和施工图，具有重要的支撑作用。本研究以资源潜力-技术可开发潜力-装机现状-情景分析为主要技术路径，开展中国 10km 分辨率风能和太阳能光伏发电潜力评估，建立政策情景和

2、高速情景分析评估中国各省中长期精细化新能源装机和发电潜力（https:/ 年，中国风能发电，政策情景下，南部、西北、华中地区增幅最高，将达到 162%以上；高速情景下，南部、华东、东北地区增幅最高，将达到 318%以上。2023-2035 年，中国光伏发电，政策情景下，南部、华东、华中地区增幅最高，将达到 162%以上；高速情景下，东北、华北、华东地区增幅最高，将达到 270%以上。本研究通过精细化评估中国中长期新能源潜力，助力区域提前规划电力存储和调度，加速能源结构低碳转型，促进高潜力地区的新能源开发，并为各地区制定精准的新能源发展策略提供决策支持。决策者摘要评审专家杜祥琬 中国工程院 丁一

3、汇 国家气候中心贺克斌 清华大学 王金南 生态环境部环境规划院 舒印彪 国家电网有限公司 李立浧 中国南方电网公司 严 刚 生态环境部环境规划院 李俊峰 国家应对气候变化战略研究和国际合作中心 张 昕 国家应对气候变化战略研究和国际合作中心 武 钢 金风科技股份有限公司 何继江 清华大学 姜克隽 国家发展和改革委员会能源研究所 中国工程院院士中国工程院院士中国工程院院士中国工程院院士中国工程院院士中国工程院院士研究员研究员研究员董事长博士研究员作者蔡博峰 生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心李亚飞 金风科技股份有限公司鲁 玺 清华大学碳中和研究院郭 静 生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究

4、中心王若梅 金风科技股份有限公司张 立 生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心刘辰阳 金风科技股份有限公司吕 晨 生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心张 哲 生态环境部环境规划院碳达峰碳中和研究中心李朝君 清华大学碳中和研究院阮梓纹 清华大学环境学院张憧宇 清华大学环境学院伍鹏程 清华大学万科公共卫生与健康学院严 妍 华南理工大学吴赟龙 首都经济贸易大学能研智库可提供以下企业服务（前四项）和个人服务（后四项），详见下栏，每张图片均超链接相关业务的详细介绍。ERR能研微讯 ERR能研君订阅号二维码（左）丨申请加入能源群（右，申请请提供工作名片或者学生证验证身份)能研智库 ERR能研微讯订阅

5、号二维码（左）丨头条号、西瓜视频（右)能研智库 能研智库视频号二维码（左）丨抖音视频（右)业务合作01研究背景01062.2 情景设置 2.1 技术路线02研究方法4.3 风电装机情景分析 174.2 风电技术可开发潜力4.1 风能资源潜力04中国风电潜力评估326.2 光伏发电技术可开发潜力6.3 光伏装机情景分析6.1 光伏发电资源潜力附件2 中国各省份风电和太阳能发电发展政策和规划附件1 风光发电潜力评估方法06中国光伏发电潜力评估1003中国风能发电现状2505中国光伏发电现状40参考文献0743附录08目 录1.研究背景02 研究背景发展新能源是实现双碳目标的重要途径，是保障能源供应

6、安全，推进绿色低碳发展的重要举措。系统、全面的新能源潜力评估是风光健康、有序、高效发展的科学基础。1.研究背景中国新能源进入高质量发展新阶段，呈现如下特征：一是大规模，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主体，在能源电力消费中的占比快速提升；三是市场化，由补贴支撑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

7、能和太阳能的集中式大规模开发，西南地区统筹推进风、光与其他可再生能源的综合开发，中东南部地区重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03 研究背景源潜力评估研究，有利于促进新能源项目建设的优化布局、提高新能源潜力利用率，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重要意义。风电和光伏发电潜力评估主要基于观测数据构建数理统计模型，考虑社会经济成本、区域规划和双碳目标，层次化、精细化、网格化是风光发电潜力评估的重要方向。风光新能源潜力评估研究总结为三个阶段（图 1）：起步阶段、发展阶段、成熟阶段。起步阶段主要采用基于

8、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 技术手段和机器学习方法。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法和基于空间地理信息系统的定量评估方法。遥感技术与地理信息系统的深度融合，共同被应用于精确评估区域风能以及屋顶光伏发电潜力04 研究背景图 1 风光发电潜力评估研究研究。成熟阶段主要采用人工智能技

9、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，开展层次化、精细化、网格化的潜力评估工作，不仅有助于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。05 研究背景开展中国中长期精细化新能源潜力评估，对各省新能源规划布局，电网基础设施建设和政策设计，精准化制定碳达峰碳中和路线图和施工图，具有重要的支撑作用。本研究全面梳理全国及各省风光新能源发展规划和地区碳达峰碳中和目标等政策，基于

10、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 10 公里网格的风光装机容量，为中国未来新能源规划布局提供决策支持。开展中国中长期精细化的新能源潜力评估，有利于支撑区域提前布局电力存储和调度，并基于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

11、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。在区域之间，可以基于潜力评估结果，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线图、施工图。06 2.研究方法07研究方法2.研究方法2.1 技术路线本研究从资源潜力-技术可开发潜力-装机现状-情景分析开展中国 10km 分辨率风能和太阳能光伏发电潜力评估。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

12、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 1）。技术潜力用于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 250W/m 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。参考一带一路国家风光资源评估报告中对分布式光伏开08 研究方法发参数的估计，针对居民区域开发屋顶光伏，其装机容量按照相同环

13、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。情景分析是根据国家及地方风光装机发展规划、碳达峰碳中和方案等政策（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，最终选择典型发展情景路径。所有数据和分析结果，都在GIS 平台上统一为 10km 网格分辨率（图 2）。2.2 情景设置政策情景：政策情景：考虑国家及地方中长期新能源发展规划、各省份碳达峰碳中和发展目标，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

14、。高速情景：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，考虑到全球温升 1.5目标，结合已有研究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，对模型参数进行反复调优，确定最佳的模拟参数及模拟方法，以此提高情景分析模型的适配性和准确度。同时结合各省未来规划，对情景分析结果进行约束。09 研究方法图 2 风光发电潜力评估技术路线能10 3.中国风能发电现状11中国风能发电现状中 国 风 电 装 机 从 2015 年 的 145 GW 增 长 到 2023 年 的 441

15、 GW（图 3），年复合增长率为 15%。海上风电累计装机规模增长速度3.中国风能发电现状中国风电装机容量逐年上升，各省份在装机容量、发电量和总用电量方面存在显著差异，反映了各地经济活力、资源禀赋和能源需求的多样性。图 3 2015-2023 年中国风电累计装机容量（GW）12 中国风能发电现状远 高 于 陆 上 风 电。海 上 风 电 累 计 装 机 规 模 从 2015 年 的 1 GW 增 长到 2023 年的 37 GW，年复合增长率为 57%。陆上风电累计装机规模从 2015 年的 144 GW 增长到 2023 年 405 GW，年复合增长率为 14%。2023 年中国风电装机容量

16、达到 44134 万千瓦，占全国累计发电装机容量的 15%（表 1）。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量最高，均超过 2000 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最高，分别占各省总发电量的 24%、21%、17%、17%、16%。这些地区拥有较为丰富的风资源，风功率密度大于 200W/m2，平均风速达到5-6 m/s，可利用小时数在2000 h以上，因此发电效率相对较高。吉林、内蒙古、甘肃、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%。13 中国风能发电现状省份装机容量（万千瓦）发电量（亿 kWh）总发电量（亿 kWh）全社会用电量（亿 kWh）北京24 1 4551358 天津171 23 8081051河北3141 605 37364757 山西2500 477 43762885 内蒙古696