本书一方面阐述了全球清洁能源资源评估与基地数字化宏观选址的技术路线和模型方法;另一方面立足全球视角,基于各大洲清洁能源资源评估和大型基地的深入分析,展示了全球清洁能源开发与投资的研究成果。
能源是经济社会发展的重要物质基础。人类对能源的利用,从薪柴到煤炭、石油、天然气等化石能源,再到水能、风能、太阳能等清洁能源,每一次变迁都伴随着生产力的巨大飞跃和人类文明的重大进步。能源作为现代社会发展的动力,关系国计民生、关系人类福祉。传统化石能源的大量开发使用导致资源紧张、环境污染、气候变化等问题日益突出,严重威胁人类生存和可持续发展。从本质上看,可持续发展的核心是清洁发展,关键是推进能源生产侧实施清洁替代,以太阳能、风能、水能等清洁能源替代化石能源。
科学准确的资源量化评估是清洁能源大规模开发利用的重要基础。当前,全球范围内水电、风电、太阳能发电装机规模已超过总电源装机规模的30%,清洁能源发展虽然已取得一定成效,但仍有巨大潜力,故对资源量的精细化评估研究显得尤为关键。全球能源互联网发展合作组织(简称“合作组织”)在建立健全全球清洁能源资源数据库的基础上,构建了清洁能源资源评价体系和精细化数字评估模型,开展了全球视角下水能、风能和太阳能理论蕴藏量、技术可开发量、经济可开发量的系统测算与量化评估,形成了“全球清洁能源开发评估平台(GREAN)”,有效提升了全球清洁能源资源评估的准确度与时效性,为相关国家和地区清洁能源的大规模开发利用提供了重要支撑。
系统高效的基地宏观选址是清洁能源大规模开发利用的重要前提。清洁能源发电基地选址关系到电站开发的经济性,对清洁能源的经济化规模开发和高效利用至关重要。影响基地选址的因素众多,选址分析决策过程复杂、难度较大。内业选址的研究往往受到数据资料的完整性和准确度限制,选址作业必须依赖现场查勘,耗费巨量的人力、财力和时间成本。合作组织综合全球地形高程、地物覆盖、流域水系、自然保护区、地质和地震、电源和电网、人口和经济等因素,构建了清洁能源发电基地宏观选址的基础数据库、模型及工具,大幅度增加了资料收集环节的广度和深度,极大地提升了内业选址的准确性、经济性和有效性,形成了推动全球清洁能源资源开发的系统化成果,为世界能源战略研究和政策制订提供了可以参考的“工具书”和“数据手册”。
前言
摘要
1 资源评估的数字化方法
1.1 技术路线
1.1.1 水能资源评估
1.1.2 风光资源评估
1.2 数据与计算
1.2.1 基础数据
1.2.2 计算技术
1.3 水能资源评估模型
1.3.1 理论蕴藏量
1.3.2 技术可开发量
1.3.3 经济可开发量
1.4 风能资源评估模型
1.4.1 理论蕴藏量
1.4.2 技术可开发量
1.4.3 经济可开发量
1.5 太阳能资源评估模型
1.5.1 理论蕴藏量
1.5.2 技术可开发量
1.5.3 经济可开发量
2 清洁能源发电基地宏观选址方法
2.1 技术路线
2.1.1 研究思路
2.1.2 数据和算法
2.2 待选集量化判定模型
2.2.1 量化模型
2.2.2 算例分析
2.3 数字化水电选址方法
2.3.1 方法流程
2.3.2 提取数字化河网
2.3.3 选取规划河段
2.3.4 分析限制性因素
2.3.5 拟定水电站布置
2.3.6 计算主要参数指标
2.3.7 绘制成果图表
2.4 数字化风电选址方法
2.4.1 方法流程
2.4.2 分析风能资源数据
2.4.3 分析限制性因素
2.4.4 设备选型与自动排布
2.4.5 计算主要参数指标
2.5 数字化光伏发电站选址方法
2.5.1 方法流程
2.5.2 分析太阳辐射数据
2.5.3 分析限制性因素
2,5.4 设备选型与自动排布
2.5.5 计算主要参数指标
……
3 水能资源评估与开发
4 风能资源评估与开发
5 太阳能资源评估与开发
6 大型清洁能源发电基地外送
7 政策环境和投融资建议
结语
附录 地理信息运算的关键算法