Avec l'accélération de la transition énergétique mondiale, l'énergie éolienne en tant que composante importante de l'énergie propre connaît une période de développement rapide. Une analyse approfondie des variations des ressources éoliennes dans la région nord du golfe du Nord de la mer de Chine méridionale du champ pétrolifère de Wenzhou est une nécessité pratique pour réaliser une nouvelle intégration de l'industrie pétrolière et gazière et pour développer un nouveau schéma. Combinant les données de la cinquième version de l'ensemble de données de réanalyse (ERA5) et les données LIDAR de vitesse du vent, ainsi que la méthode de prévision liée aux mesures (MCP), la méthode d'estimation de pente Sen, le test de signification de Mann-Kendall, la désintégration des modes empiriques de décomposition (EEMD) et la méthode de l'indice de Hurst, une étude sur les caractéristiques de variation de la vitesse du vent à une hauteur de moyeu de 130 à 150 m dans le champ pétrolifère de Wenzhou est menée. Les résultats de l'étude montrent que le champ pétrolifère de Wenzhou présente un potentiel de développement éolien important ; la vitesse du vent la nuit est généralement plus élevée que la vitesse du vent le jour ; la vitesse du vent en automne-hiver est nettement supérieure à celle du printemps-été ; les variations futures de la vitesse du vent sont durables, c'est-à-dire que la vitesse du vent au printemps, en été et en automne diminuera continuellement chaque année, tandis que la vitesse du vent en hiver devrait continuer à augmenter. L'étude révèle la complexité et la dynamique des conditions de ressources éoliennes du champ pétrolifère de Wenzhou, fournissant ainsi une base scientifique pour l'optimisation de la conception de parcs éoliens, l'élaboration de stratégies d'exploitation intelligente et la planification stratégique à long terme pour s'adapter aux futures fluctuations des conditions des ressources éoliennes.

champ pétrolifère de Wenzhou; ressources éoliennes; décomposition des modes empiriques; indice de Hurst; prévision de tendance à long terme; changement climatique