本数据集基于ERA5大气再分析数据和中国地区地面气象观测数据,通过团队研建的自适应观测站点空间分布的最优插值同化方法,形成了面向新型电力系统的中国地区(不包括领海)25公里分辨率的逐日网格化气象要素,以及与新型电力系统电源侧、电网侧和负荷侧密切相关的高影响天气事件。本数据集的英文名称是China New-type Power Systems Meteorological dataset(CNPS-Met)。本数据集为促进气象学与新型电力系统交叉领域的研究和应用提供了基础。 数据集的文件命名为CNPS_Type_History_Daily_Variable_CCYY.nc,时间均采用世界协调时(Universal Time Coordinated,UTC)。其中,Type是气象和新型电力系统电源侧、电网侧和负荷侧的缩写,分别用Meteo、Generation、Grid、Demand表示;Variable为变量名的缩写;CCYY代表年份(如1980年)。气象变量包括:tas(2 m平均气温),tmax(2 m最高气温),tmin(2 m最低气温),precip(累积降水量),wind(10 m平均风速),rhum(2 m平均相对湿度),shum(2 m平均比湿),pres(平均地面气压)。电源侧的高影响天气包括:Vout(切出风速),Vin(切入风速),Lowrad(低辐射),Tmaxg(极端高温),Tming(极端低温)。电网侧的高影响天气包括:Icing(覆冰),Snowing(降雪),Galloping(舞动)。负荷侧的高影响天气包括:Tmaxd(极端高温),Tmind(极端低温),HHE(高温高湿环境)。
| 采集时间 | 1980/01/01 - 2024/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 中国地区(不包括领海) |
| 海拔 | -154.0m - 8157.0m |
| 数据量 | 221.6 GiB |
| 数据格式 | NetCDF |
| 数据空间分辨率(/米) | 25公里 |
| 数据时间分辨率 | 逐日 |
| 坐标系 | WGS84 |
| 投影 | 等经纬度投影 |
(1)ERA5-Land hourly data:10 m风速、2 m温度、累积降水、2 m相对湿度、地面气压。下载地址:https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-land?tab=overview。
(2)国家级地面气象站数据:10 m风速、2 m温度、累积降水、2 m相对湿度、地面气压。共2598个站点。下载地址:https://data.cma.cn/。
(1)数据准备与预处理:收集整理数据源,完成单位的转换及格式的统一,并通过“3σ准则”剔除异常值。 (2)基于自适应观测站点空间分布的最优插值同化:根据背景场中目标网格点周围观测站点的空间分布、密度,动态调整最优插值同化方案中观测算子的影响半径,以分析场误差最小、相关性最高等为准确,不断迭代优化观测算子,提高最优插值同化方案的效果。 (3)高影响天气事件的识别和提取:从发电效率损失、设备损坏、供给需求等多个维度和层面,识别和提取新型电力系统电源侧、电网侧、负荷侧的高影响天气事件,计算其频率、强度等。 (4)数据集输出:将最终的数据进行格式转换、数据质量控制,并存储到NetCDF数据库。
误差对比结果表明,本数据集具有较高的质量,中国地区风速、温度、湿度、降水和地面气压更接近于观测。数据集仅同化了中国陆地区域的观测资料,故中国陆地地区以外(含海洋)的资料不建议使用。
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | SGGE0000JJJS2500093, SGGE0000JYJS2400043 | 全球能源互联网集团有限公司科技项目 | 其他 |
本作品采用
CC BY 4.0 (知识共享 署名 4.0 国际许可协议)进行许可。
| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | CNPS-Met_daily_F |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/08/23 03:25 | 孟* |
尝试利用此数据集进行风电场高影响天气风险评估
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| 2 | 2026/08/17 03:08 | zh***** su |
我需要这个数据拜托,主要用于以下内容:参考CNPS-Met高影响天气事件定义,本研究以70 m高度小时风速达到或超过25 m/s作为极端强风事件判定阈值,并以多年平均极端强风事件日数作为评价值。指标值越低,表明候选服务区长期运行环境越稳定。
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| 3 | 2026/08/05 06:57 | 田*苗 |
本人欲将其用于撰写论文《气候变化对我国可再生能源体系建设带来的问题挑战及对策建议》,搜集学术文献与行业资料,完成论文理论分析与实证研究。
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| 4 | 2026/07/24 02:00 | 王*运 |
论文题目:高海拔地区输电线路覆冰时空分布特征与气象驱动因子研究
本申请用于支撑上述硕士学位论文的研究工作。随着新型电力系统的持续推进,高海拔区域输电线路面临的覆冰等气象灾害风险日益凸显,精准掌握覆冰的时空演变规律及其气象驱动机制,是电网防灾减灾与安全运行的重要基础。本次申请的中国区域 25 公里分辨率逐日气象要素与高影响天气事件数据集,包含气温、湿度、风速、降水及冻雨、暴雪等多类关键气象指标,能够提供长时序、空间连续的气象观测数据,弥补传统站点观测数据空间覆盖不足的问题。本研究将基于该数据集开展输电线路覆冰的时空格局分析、气象驱动因子识别及覆冰预测模型构建工作,相关研究成果可为高海拔地区电网的规划设计与运维防灾提供科学依据。
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| 5 | 2026/07/22 06:31 | 林*嵘 |
数据申请人是澳门大学智慧城市全国重点实验室的博士后,正在主持国家自然科学基金 1 项,研究方向为电力系统安全性。申请人想借助该数据进行极端天气下电力系统安全性分析,完成自然科学基金所规定的研究内容。
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| 6 | 2026/07/17 19:42 | 石* |
我目前想做一个关于高影响天气的期刊论文,需要用到数据
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| 7 | 2026/07/15 18:11 | 黄*康 |
将高影响天气事件与电力系统“源、网、荷”三大环节精准对应。比如电源侧可预警“无风/低辐射”风险,电网侧可预警“覆冰/舞动”风险,负荷侧可预警“高温/高湿”导致的用电激增。
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| 8 | 2026/07/14 23:34 | Xia***** Li |
期刊论文
Compound Hydro-wind-solar extreme events in China
水电、风电和太阳能发电依赖于径流、风速和太阳辐照度的自然供给,因而水风光互补系统对水文气象条件高度敏感。一方面,次季节至季节尺度的降水偏少会造成水库来水持续偏少、蓄水消落和水头降低,从而削弱水电出力。另一方面,遭遇热浪、寒潮、沙尘暴等天气尺度极端事件时,温度、风速、气溶胶负荷等气象要素可在数小时至数天内发生显著改变,迫使风力发电机或光伏组件运行受阻,导致风电和太阳能发电出力骤降。若天气尺度“低风”、“低光”事件与次季节至季节尺度水文干旱在时间上重叠,则会促使单一资源亏缺演化为多资源亏缺,形成水风光复合干旱。由此引发的水风光资源气候风险不仅严重制约互补系统的运行稳定性,还会通过放大供需失衡进一步威胁区域能源安全。
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| 9 | 2026/07/13 07:58 | 陶*哲 |
本人为应用统计学专业硕士研究生,学位论文题目为《基于最优加权随机森林的极端高温事件预测研究——以中国区域为例》。论文拟采用机器学习方法构建极端高温预测模型,需要长时间序列、高分辨率的气象格点数据及高影响天气事件标签作为模型训练与验证的基础数据。贵团队发布的《面向新型电力系统的中国区域逐日25公里分辨率气象要素与高影响天气事件数据集》在时空分辨率、变量丰富度和事件标注完整性方面均符合本研究需求,特此申请使用该数据集。本人承诺数据仅用于学术研究,不用于任何商业用途,并将在论文中按规定格式正确引用数据来源。
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| 10 | 2026/07/07 05:33 | 匿名 [220.192.22.* ] |
[开放下载]
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