摘要：由于風(fēng)速直接受到大氣環(huán)流的影響,因而風(fēng)能對氣候變化非常敏感。有研究表明,我國一些地區(qū)的風(fēng)力在下降,且風(fēng)能資源豐富的地區(qū)同時也是下降最嚴重的地區(qū)。因此,精確的風(fēng)能資源評估對風(fēng)電場的合理選址,保證長期經(jīng)濟效益具有重要意義。風(fēng)能資源評估方法包括基于數(shù)理統(tǒng)計的風(fēng)能資源評估和基于數(shù)值模擬的風(fēng)能資源評估。數(shù)理統(tǒng)計方法一般是利用測風(fēng)塔、氣象站的測風(fēng)數(shù)據(jù),通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型,最終得出風(fēng)功率密度等風(fēng)場評估參數(shù)。與數(shù)值模型相比,統(tǒng)計方法計算時間短且計算效率高,但模擬準確度不太高。而人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展,可使風(fēng)能資源評估更加精確。具有更高空間分辨率的氣候模型可以獲得模擬區(qū)域內(nèi)所有空間立體網(wǎng)格點上的風(fēng)能參數(shù),能夠全面地對風(fēng)能資源進行評估。但單一數(shù)值模式存在更大的不確定性,應(yīng)關(guān)注多模式的比較和集合研究。將數(shù)理統(tǒng)計用于修正模式誤差是一種較好的解決方法,也是大數(shù)據(jù)時代的必然趨勢。用于風(fēng)資源設(shè)計和評估的軟件有線性模型和流體力學(xué)模型兩類,可以對風(fēng)電場進行高分辨率、小尺度的精細模擬,在風(fēng)電場微觀選址中廣為應(yīng)用。我國應(yīng)加大有關(guān)數(shù)值模式和評估軟件的自主研發(fā)力度,尤其是開發(fā)中尺度區(qū)域氣候模型和高分辨率的風(fēng)能資源數(shù)據(jù)集。