云南网讯（记者 龙彦 通讯员 孙欣雨）为更加充分了解和解决复杂地形下风能资源的时空演变规律及行业应用，由云南大学、昆明冶金高等专科学校师生组成的“风影智测”研究团队全链条式开展研究，取得了相关成果。研究发现云南省各地风能稳定性较高，其中春季风功率密度丰富且稳定。

　　团队研究结果进一步显示，未来云南省近期（2040年前）与中期（2041—2060）的风功率密度低排放情景可能呈增强趋势，而高排放情景则可能以减弱为主（图2），其中以迪庆为中心的滇西北地区减少趋势尤为明显。

　　为降低风能评估不确定性，解决目前普遍存在的全球模式和再分析产品难于应用于复杂地形下风能资源评估短板，该研究团队开发了一种基于多维注意力机制的风场重构机器学习算法。云南大学查进林、昆明冶金高等专科学校张浩带领学生孙欣雨、胡阳、罗润祺等针对该系统考虑了气象变量之间的非线性关系，及区域尺度上位置之间的远距链接效应，模拟性能相比于一些主流再分析产品有显著提升。研究发现该系统计算成本低，效率高，1000个样本的推理过程仅需不到1秒，并且泛用性和可移植性高。

　　目前，该研究团队已和中国电建集团等企业开展深入合作，并实现了成果的转化与落地。未来，团队将以系统预测性能提升为抓手，进一步优化算法来提高其对风速和风能变化的模拟能力，降低评估结果的不确定性，并且研发高精度数据集。设立产学研模式，加强人才链、教育链和科技链融合，培养专创复合型人才，力推校企联动人才双向输送。为复杂地形下风能资源精细化评估和开发贡献力量。

图说：未来SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下，云南省未来风功率密度随时间的变化

图说：云南省1961—2014年全年与四季模式平均与观测风功率密度统计指标热力图。（a）均方根误差，（b）模式与观测标准差之比，（c）相关系数。（i）：未使用系统算法处理前的结果，（ii）：使用系统算法处理后的结果