Energy Resource Assessment Model (ERAM)

全球高分辨率可再生能源与碳封存资源评估模型 – 技术白皮书与流程图

1. 模型定位与核心价值

维度	内容
愿景	为 1.5 °C / 2 °C 路径下的全球电力系统优化与政策决策，提供时空高分辨率、技术-环境-社会约束耦合的资源潜力数据集
空间分辨率	0.25°×0.25°（≈ 25 km×25 km 赤道处），与 ERA5 气象网格一致
时间分辨率	逐小时，1940-至今
评估对象	• 风能（陆上 / 离岸） • 太阳能（集中式 / 分布式屋顶） • 水能（常规 & 抽水蓄能） • 生物质能（农、林、草残余） • 碳封存（深层咸水层 CCS & BECCS）
输出指标	装机容量潜力 (MW)、年/小时级容量因子 (CF)、年发电量 (GWh)、碳封存潜力 (Gt CO₂)

2. 总体技术框架

graph TD subgraph Meteorological & Geospatial Input ERA5[ERA5 Reanalysis
风/光/温/压/湿] --> CF[Hourly CF
风&光] ESA_LC[ESA 300 m 地表覆盖] --> SA[Suitable Area] MERIT[MERRIT DEM & 河网] --> Hydro[Hydro Assessment] GLC[GLC Share, SPAM2010] --> Biomass[Biomass Resource] WGP[World Geologic Provinces] --> CCS[Carbon Storage] end CF --> Pot1[Capacity Potential
风&光] SA --> Pot1 Pot1 --> Out[(ERAM 数据库
GeoTIFF + NetCDF)] Hydro --> Out Biomass --> Out CCS --> Out

3. 核心模块拆解

3.1 风能资源（Wind Power）

步骤	关键公式 / 数据	备注
① 风速外推	$v_{hub}=v_{100}(\frac{z_{hub}}{100})^{\alpha}$	α 由 10 m & 100 m 风速回归
② 密度修正	$v_{std}=v_{meas}(\frac{\rho_{meas}}{\rho_{std}})^{-1/3}$	ρ 通过理想气体方程求取
③ 功率曲线	分段函数 + 三次多项式拟合	NREL 2020 ATB 5.5 MW 陆上 / IEA 15 MW 海上
④ 场级损失	CF × 0.95（尾流 & 电气）低温停机 (-30 °C) 重启滞后 (20 m/s)	GISPO 特有修正
⑤ 可开发面积	0.25° 网格内 300 m 像素级排除：保护区、坡度、海拔、航道	保守 / 基准 / 开放三情景
⑥ 装机密度	Onshore 4 MW/km² (7D×7D) Offshore 5 MW/km²	NREL 转子直径约束

风能流程图

flowchart LR A[ERA5 100 m 风速] --> B{垂直外推} B --> C[Hub Height 风速] C --> D{密度修正} D --> E[标准风速] E --> F[功率曲线] F --> G[原始 CF] G --> H{场级修正} H --> I[最终 CF] ESA --> J[可开发像素] J --> K[装机密度] K --> L[装机潜力 MW] I & L --> M[风能数据库]

3.2 太阳能资源（Solar PV）

步骤	关键公式 / 数据	备注
① 直流输出	$\frac{P_{dc}}{P_{dc0}}=[1+\gamma(T_{cell}-T_{std})]\frac{SSR}{SSR_{std}}\eta_{sys}$	γ = -0.005 °C⁻¹
② 温度模型	$T_{cell}=4.3+0.943T_{air}+0.028G-1.528v_{wind}$	Sandia 经验系数
③ 逆变器模型	η = f(ζ) PVWatts 曲线	η_nom = 0.96
④ 倾角 & 间距	Σ(φ) 经验公式 $D=L(\cos\Sigma+\sin\Sigma/\tan\beta_n\cos\phi_s)$	避免遮挡
⑤ 分布式屋顶	• 训练 XGBoost 预测屋顶面积 (BA+POP+NL+RL) • 30/35/40 % 屋顶可利用率	R² = 0.885

光伏流程图

flowchart TD subgraph Utility-scale PV SSR[ERA5 SSR] --> PV1[DC Model] T[ERA5 T] --> PV1 W[ERA5 Wind] --> PV1 PV1 --> PV2[AC Model] PV2 --> PV3[装机潜力] end subgraph Distributed PV BA[建筑覆盖] --> XGB[XGBoost] POP --> XGB NL --> XGB RL --> XGB XGB --> Roof[屋顶面积] Roof --> PV4[装机潜力] end

3.3 水能 & 抽水蓄能

模块	方法	约束
常规水电	• MERIT 河网 + 4.5 km 虚拟坝 • 10-300 m 高度遍历 → 淹没模拟 • LCOE ≤ 0.25 $/kWh	保护区、人口 >50k、电网距离
抽水蓄能	• Stocks et al. 616k 闭式库址 • 100 MW 步长，4-18h 储能时长 • LCOS ≤ 0.05 $/kWh	排除保护区、城市、雨林、重叠水库

3.4 生物质能

来源	公式	关键参数
农业残余	$R_i^a=\xi_i\cdot LHV_i\cdot RPR(y_i)\cdot p_i$	14 种作物，ξ=0.85，72.8 EJ/yr
林业/草	$R_i^f=\xi_i\cdot LHV_i\cdot B_i(1-C-L)$	ξ_forest=0.5, ξ_grass=0.2 132 EJ/yr + 9 EJ/yr

3.5 碳封存

存储介质	公式	关键参数
深层咸水层	$V_{CO_2}=A\eta_A h\phi\rho_{CO_2}\eta_E$	η_A=0.025, h=250 m, ϕ=0.2, η_E=0.05 全球 ≈ 3676 Gt

4. 情景与不确定性框架

情景	土地可用性	航道阈值	屋顶可用率
Open	最宽松	90% 分位	40 %
Base	中位	85% 分位	35 %
Conservative	最严格	80% 分位	30 %

5. 输出数据格式与可视化

文件名示例	内容	格式
`cf_wind_onshore_2019_0p25.nc`	逐小时陆上风电 CF	NetCDF
`cap_solar_distributed_base.tif`	分布式光伏装机潜力	GeoTIFF
`hydro_lcoe_dam_site.csv`	坝址级 LCOE	CSV
`biomass_agri_spam2010.tif`	农业残余能量密度	GeoTIFF
`ccs_dsa_potential.tif`	咸水层封存潜力	GeoTIFF

6. 如何引用

@misc{ERAM2024,
  title={Global Energy Resource Assessment Model (ERAM)},
  author={GISPO Group},
  year={2024},
  url={https://github.com/GISPO/ERAM}
}

7. 联系与贡献

技术问题：mrziheng@outlook.com

“用高分辨率的事实，支撑全球零碳未来。”

☀️ 能源资源量评估模型（E-RAM）