北京師範大学の研究チームは、今後 70 年間の中国の風力エネルギー利用の可能性を予測する ECA-Net モデルを構築しました。

大雨、洪水、干ばつ、ハリケーン、森林火災などの異常気象の頻度の増加から、極地の氷河の融解による海面上昇、生物多様性の喪失や水ストレスの増大に至るまで、地球温暖化はすでに現実のものとなっています。地球上のすべての人に影響を与えます。

再生可能エネルギーの導入拡大は地球温暖化を遅らせる効果的な方法であり、中国は２０３０年に「カーボンピーク」を達成し、２０６０年に「カーボンニュートラル」を達成すると約束している。この目標を達成するために、我が国は、クリーンで持続可能な風力エネルギーの導入と開発を精力的に推進する予定です。ただし、風力エネルギー資源の欠点は、気象要因に依存しており、断続的であることです。特に気候変動の文脈では、この欠点はさらに拡大する可能性があります。

これに応えて、地域の風力エネルギーが気候変動に及ぼす影響を検出する方法を探る多くの研究が開始されています。同じ気候シナリオ (シナリオ) の下では、異なるモデルが異なる風速変化予測を生成する可能性があり、また、同じモデルが異なるシナリオの下で異なる風速変化予測を生成する場合もあります。このモデルとシナリオ間の不確実性は、気候変動下での風力発電の可能性の変化を評価する際の重大な課題です。

最近、北京師範大学環境学部の研究チームは、「CMIP6 マルチモデル アンサンブルに基づく中国の風力エネルギー資源に対する気候変動の影響の評価」と題する最新の論文を ACS Publications に発表しました。この研究では、風力エネルギーの潜在力が地球温暖化の状況でどのように変化するかを評価しています。

地域の風力エネルギーの潜在力を予測するために 1 つまたは少数の気候モデルのみを使用したこれまでの研究のほとんどと比較して、この研究では、モデル間の不確実性の信頼できる評価を提供するために、22 の CMIP6 全球気候モデル (GCM) を出力として使用しました。さらに、風速シミュレーションを改善すると、モデル間の不確実性を効果的に低減できるため、この研究ではディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と効率的なチャネル アテンション (ECA) モジュール (ECA-Net) を組み合わせて、信頼性の高い予測結果を生成します。関連する評価結果は、我が国の風力発電の中長期計画や二酸化炭素排出削減に関連する政策立案にとって非常に重要です。

研究のハイライト:

* この研究は、環境の不確実性をより適切に考慮するために、低、中、高の温暖化モードにおける我が国の風力発電の可能性を比較しています。

* この調査では、モデル間の不確実性の信頼できる評価を提供するために、CMIP6 GCM によって出力された 22 個の大規模予測変数を使用し、22 セットのシミュレーション データを生成しました。

※本研究の成果は、我が国における風力発電の中長期計画や炭素排出削減関連政策の策定・実施にとって極めて重要である。

用紙のアドレス:
https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.estlett.3c00829 

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データセット: 過去のデータに基づく複数関係者による評価

この研究では、欧州中期予報センター (ECMWF) の全球気候再解析データセット (ERA5) からの毎月の大規模予測変数を使用し、1981 年から 2005 年までの毎月の風速を観測しました。データである ECA-Net ダウンスケーリング モデルが確立されました。

その中で、大規模な予測変数には、東向きの地表付近の風速 (m/s)、北向きの地表付近の風速 (m/s)、地表付近の風速 (m/s)、地表付近の温度 (K) が含まれます。 、海面圧力 (Pa)、地表下向き短波放射 (W/m²)、地表上向き顕熱流束 (W/m²)、および 200 hPa 気温 (K)。毎月の風速データは、中国気象局国家気象情報センターの中国国家観測所基本要素データ セット V3.0 から取得しています。

データセットのアドレス: http://data.cma.cn/en

次の表に、この調査で使用されたデータセットの詳細を示します。

モデルアーキテクチャ: 3 つの排出シナリオに基づく予測

この研究では、ECA-Net 手法に基づいて ECA-Net ダウンスケーリング モデルを確立し、2006 年から 2010 年までのデータを使用して確立されたモデルを検証しました。次に、検証されたモデルを使用して、GCM が提供する毎月の大規模予測変数を通じてさまざまなシナリオでの将来の風速が予測され、風力エネルギー密度関数に基づいて風力エネルギーの潜在的可能性が計算されました。

上図では、薄ピンクのボックスはトレーニング データを表し、薄緑のボックスは検証データを表し、黄色のボックスは GCM データを表し、水色のボックスは ECA-Net ダウンスケーリング モデルを表し、オレンジ色のボックスはダウンスケールされた風力を表します。灰色のボックスは風力エネルギーの潜在力の計算を表し、緑色のボックスは気候変動下での風力エネルギーの潜在力の変化の分析を表します。

将来の気候予測には、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5 という 3 つの温暖化モデルに基づく排出シナリオが含まれます。 SSP1-2.6 は温室効果ガス排出レベルが低く、気候変動が比較的小さいことを表し、2100 年までに気温上昇が 2℃以下になると予測しています。SSP2-4.5 は中程度の温室効果ガス排出シナリオを指します。SSP5-8.5 は高水準および非常に高い温室効果ガス排出シナリオを指します。温室効果ガス排出量が多いシナリオ。

GCM データのアンサンブル風速予測を構築するために、この研究ではまず、各 CMIP6 GCM が出力する大規模予測変数を ECA-Net モデルに入力し、合計 22 セットの風速シミュレーション データを生成しました。そして、得られたシミュレーションデータに基づいてアンサンブル平均を計算する。最後に、我が国の予測された風力エネルギーの可能性について、空間的および時間的変動分析、K 平均クラスター分析、およびホットスポット分析が実行されました。

比較分析のために、私の国は、典型的な地理的および気候的条件に基づいて、中国東北部 (NEC)、中国北部 (NC)、中国東部 (EC)、中国南部 (SC)、中国中部 (CC) の 7 つの地域に分割されています。 )、ノースウェスト準州 (NWC) およびサウスウェスト準州 (SWC) を対象とし、今後 30 年間を 2 つの期間 (2031 ～ 2060 年と 2071 ～ 2100 年) に分割し、1985 ～ 2014 年の基準期間に対する変化を評価します。

研究結果: 私の国の風力エネルギー開発は気候変動によって困難にさらされています

検証結果は、ECA-Net ダウンスケーリング モデルが私の国とその準地域で良好に機能することを示しています。

具体的には、下図に示すように、高、中、低の 3 つの炭素排出シナリオの下で、各サブ領域における風力エネルギー密度の時空間変化傾向を計算した結果、α レベルで統計的に有意であることがわかりました。 0.05 (SSP5-8.5 シナリオの中部地域を除く)。私の国の全体的な風力エネルギー密度は今世紀、わずかに減少傾向を示すと予想されていますが、傾向の大きさは排出シナリオによって異なります。中国東部、中部、南部を除き、他のサブ地域における風力エネルギー密度の相対的な変化は、特に SSP5-8.5 シナリオの下ではより大きな下降傾向を示しています。地域ごとの風力エネルギー密度の変化には明らかな地域差があります。

私の国の南部地域（中国東部、中部、南部）における風力エネルギー密度の変化は比較的低いです。すべてのサブ地域の中で、中国北部は風力エネルギー密度の最大の減少を経験する可能性があり、SSP5-8.5 シナリオの下では 2100 年までに 22.79% に達する可能性があります。

風力エネルギー強度の増加は比較的寒い月に発生し、排出量が増加するシナリオではさらに大きくなると予想されます。SSP2-4.5 シナリオに基づく今世紀半ば（2031 年から 2060 年）を除き、我が国のほとんどの地域で風力エネルギー資源は減少するでしょう。

3 つのシナリオすべてにおいて、風力エネルギーの潜在力は今世紀半ばよりも今世紀末のほうが大きく減少します。このアンサンブル予測は、SSP2-4.5 および SSP5-8.5 シナリオの下で、今世紀末 (2071 ～ 2100 年) までに、重慶、湖南、海南の一部地域の平均年間風力エネルギー資源が増加することを示しています。

風力エネルギー資源の変化には明らかな季節性が見られます。ほとんどの地域では、風力資源の変動は夏よりも冬の方が大きくなります。 2031 年から 2060 年にかけて、SSP2-4.5 および SSP5-8.5 シナリオの下では、ほとんどの地域で風力エネルギーの潜在力は冬に増加傾向を示しますが、夏にはその逆が当てはまります。この明らかな季節特性は、モンスーンの季節性に起因する可能性があります。そして海流も変わります。

K 平均法クラスタリングによって特定された私の国の北部と西部のサイトは、明らかな減少傾向を示しています。これは、国の一部の風力エネルギー資源が、気候変動により数年以内および数年の間に減少し、より不安定になる可能性があることを示唆しています。

これらの調査結果は、私の国の風力エネルギー開発の持続可能性が気候変動によって困難にさらされている可能性があることを示しています。

風力エネルギー資源には大きな将来性があるが、依然として課題に直面している

化石エネルギーの燃焼による二酸化炭素の排出によって引き起こされる温室効果を軽減するには、従来のエネルギー構造を改革し、アップグレードしてクリーンで低炭素エネルギーの開発を促進する必要があります。クリーンで再生可能なエネルギー源として、風力エネルギーは無尽蔵であり、水や燃料が不足し、地域の条件に応じて風力発電を利用することができない海岸沿いの島々、草原の牧歌地域、山岳地域、高原地域に非常に適しています。 。そのため、風力発電は世界各国からますます注目を集めており、世界中でブームを巻き起こしています。

風力発電には大きな可能性があります。世界の風力エネルギーは約 2.74×10 です。⁹ MW、そのうち利用可能な風力エネルギーは 2×10⁷ MW、これは地球上で利用できる水エネルギーの総量の 10 倍です。国際再生可能エネルギー機関 (IRENA) の統計によると、世界の風力発電産業は近年急速に発展しており、幅広い将来性を持っています。 2017年、世界の風力発電量は1,000億キロワット時を超え、前年比18.65%増加の1,141億5,000万キロワット時に達し、2022年には世界の風力発電量は新記録を超え、2,104億8,000万キロワット時に達した。 、2020年と比較して13.52%の増加。

我が国において、風力発電の発展は、エネルギーの需要と供給の矛盾をバランスさせ、持続可能な発展を実現する上でも、「カーボンニュートラル」の目標を達成する上で、極めて重要な意味を持っています。国家エネルギー局が発表したデータによると、2021年11月時点で我が国の送電網に接続された風力発電の設置容量は3億キロワットに達し、欧州連合の風力発電の総設置容量の1.4倍を超えた。 2020年末時点では米国の2.6倍であり、12年連続で世界1位となっている。

しかし、従来のエネルギー源と比較して、風力発電の断続的で変動的な特性により、風力発電の変動性とランダム性が比較的強くなり、風力発電を電力網に統合すると、必然的に電力システムに大きな影響を及ぼし、電力品質に影響を及ぼします。また、また、風速の長期的な変化は、風力エネルギー産業の計画とレイアウトに一定の課題をもたらし、風速と風力発電の将来の変化を予測することが緊急に必要とされています。

観測によると、中国の表面風速は近年低下し続けており、地域差や季節差が大きい。炭素排出を効果的に制御し、さまざまな地域、季節、あらゆる面で地域の状況に応じて風力エネルギーを開発し、将来的に中国でクリーンエネルギーの供給と利用を確保するには、まだ長い道のりがあります。

参考文献:
1.https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.3c00829
2.https://pubs.acs.org/doi/suppl/10.1021/acs.estlett.3c00829/suppl_file/ez3c00829_si_001.pdf
3.http://dqkxxb.cnjournals.org/dqkxxb/article/html/20230308
4.https://www.chyxx.com/industry/1154543.html