中國儲能網(wǎng)訊：電力行業(yè)是能源消費和碳排放的關(guān)鍵領(lǐng)域，據(jù)統(tǒng)計，我國發(fā)電用煤約占全國煤炭消費總量的60%，碳排放量占比為約為40%，大量的傳統(tǒng)化石能源消耗進一步加劇了氣候變化，導致極端天氣氣候事件頻發(fā)。在上述背景下，推動電力系統(tǒng)綠色轉(zhuǎn)型，構(gòu)建以風電、光伏等清潔可再生能源為主體的新型電力系統(tǒng)，已成為實現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展的迫切任務。新型電力系統(tǒng)以高比例可再生能源為特征，多能協(xié)同互補、源網(wǎng)荷儲互動，是我國能源體系轉(zhuǎn)型的核心方向。我國新型電力系統(tǒng)發(fā)展主要分為三個階段：加速轉(zhuǎn)型期（至2030年），在此期間新能源成為第一大能源，煤電逐步轉(zhuǎn)向調(diào)峰電源，新型儲能裝機突破1億千瓦；總體形成期（2030-2045年），新能源發(fā)電占比超50%，電力市場機制成熟，系統(tǒng)具備高比例可再生能源接入能力；鞏固完善期，全面實現(xiàn)碳中和，能源電力系統(tǒng)深度融合（新型電力系統(tǒng)發(fā)展藍皮書）。截至2024年底，中國的風電和光伏裝機總量達到14.1億千瓦，已經(jīng)超過煤電，形成了全球最大規(guī)模的清潔發(fā)電體系，已經(jīng)提前完成了加速轉(zhuǎn)型期的裝機目標?？梢灶A見，未來風光新能源發(fā)電將成為我國新型電力系統(tǒng)建設中的出力主體。
電力氣象作為交叉研究領(lǐng)域，指的是氣象科學與電力系統(tǒng)相融合，服務于其規(guī)劃、調(diào)度、運行與安全的一門應用性學科。它主要基于氣象數(shù)據(jù)與預報技術(shù)，針對新能源發(fā)電、電網(wǎng)運行等方面，開展氣象要素的監(jiān)測、預測與應用。氣象服務在電力系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)發(fā)揮著重要的作用，一方面為電力系統(tǒng)的源-網(wǎng)-荷-儲各環(huán)節(jié)提供基礎數(shù)據(jù)支撐，另一方面，耦合氣象因子的服務產(chǎn)品能夠輔助電力系統(tǒng)規(guī)劃與安全運行決策，呈現(xiàn)日益突出的重要性。此外，隨著極端天氣氣候事件頻發(fā)和新能源大規(guī)模并網(wǎng)，氣象-電力的深度融合正推動電網(wǎng)發(fā)電、運行調(diào)度、災害預警等領(lǐng)域的服務技術(shù)革新。
近年來，科研機構(gòu)以及工業(yè)界均對電力行業(yè)與氣象學的融合開展了大量的研究和應用，在新能源發(fā)電預測優(yōu)化、極端天氣災害預警、電力負荷預測、電力系統(tǒng)安全運行評估以及電力市場交易等方向均取得了一定的成果。在電力系統(tǒng)和氣象因子的相互作用研究上，風電和光伏的出力大小與太陽輻射、日照時數(shù)、以及風速大小直接相關(guān)；水力發(fā)電的能力與區(qū)域降水量緊密相關(guān)；溫度、濕度等氣象因子與電力負荷的耦合波動程度持續(xù)增加；氣象與電力因子的定性規(guī)律仍然有待進一步的探索和分析，電力與氣象指標的協(xié)同模式有待改進。在電力氣象預報的模型和方法技術(shù)研究上，颶風、強降水、高溫、寒潮等極端天氣預報預警能夠助力電網(wǎng)防災減災，支撐電網(wǎng)運行安全，減少經(jīng)濟損失。溫度、風速、濕度、降水等氣象因子與電力功率和負荷構(gòu)建預測模型的研究取得了較好的結(jié)果，但是當前氣象預報模型與電力模型的耦合仍然存在不足，極端氣候事件模擬的精確度不夠，人工智能（Artificial Intelligence, AI）功率預測模型和負荷預測模型有待優(yōu)化。在工程應用方面，目前的氣象服務已經(jīng)逐漸融入電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲的不同應用場景，取得了一定的成效，但是當前的服務仍然呈現(xiàn)單一化的模式，缺乏針對性和精準性，服務水平有待進一步提升。
綜上，面向新型電力系統(tǒng)的氣象服務取得了一定的進展，呈現(xiàn)出逐漸豐富的應用場景。但是，電力氣象的研究歷程相對較短，電力與氣象兩個學科長期的獨立發(fā)展導致二者存在行業(yè)壁壘，二者的融合在理論研究、科學方法、模型技術(shù)、以及工程應用上仍然存在進步的空間。因此，為了更好地促進兩個學科的融合，本文著重探討，在新型電力系統(tǒng)中，電力氣象服務當前的應用現(xiàn)狀、存在的問題和挑戰(zhàn)，以及未來的主要發(fā)展和研究方向。
電力氣象服務的應用現(xiàn)狀
新型電力系統(tǒng)整合了電源、電網(wǎng)、負荷、儲能、碳排放和氣象六大要素，并通過復雜的交互機制形成協(xié)同互動的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)通過多要素協(xié)同優(yōu)化，提升了可再生能源的利用效率、系統(tǒng)的調(diào)節(jié)靈活性以及運行的經(jīng)濟性。
↑ 新型電力系統(tǒng)“六要素”
氣象作為六要素之一，是保障電力系統(tǒng)穩(wěn)定運行、提高新能源利用效率以及實現(xiàn)電力行業(yè)能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的重要支撐。隨著新型電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展，氣象服務的應用貫穿在規(guī)劃設計、運行調(diào)度以及災害預警等不同環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出多元性的特征。目前，氣象服務已成為提升電力系統(tǒng)安全、效率和智能化水平的關(guān)鍵支撐。根據(jù)電力氣象服務在新型電力系統(tǒng)中的主要應用場景，主要可分為電力氣象監(jiān)測、電力氣象災害預警、電力負荷預測、新能源功率預測和電力市場交易。下表給出不同場景下的電力氣象服務應用維度。
↑ 不同場景下的電力氣象服務應用維度
● 電力氣象監(jiān)測
觀測是開展氣象工作的重要基礎條件，氣象監(jiān)測可以覆蓋海、陸、空、天等多維立體化信息，提供全方位的廣域天氣系統(tǒng)演變監(jiān)測服務，具有重要的應用價值。電力氣象監(jiān)測是電力系統(tǒng)建設中的重要環(huán)節(jié)，對電站規(guī)劃建設、電網(wǎng)設計以及電力設備維護具有重要作用；此外，它還是形成電力氣象數(shù)據(jù)的主要來源。這些數(shù)據(jù)為電力氣象預報、災害預警和氣象服務提供了堅實的基礎支撐。
電源是新型電力系統(tǒng)的核心，其中風、光等可再生能源發(fā)電是其不可或缺的組成部分。在風電場選址和機組選型中，長期連續(xù)的氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)至關(guān)重要。目前，測風塔、激光雷達等設備在國家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)已得到廣泛應用，可對風速、風向、湍流強度、空氣密度等參數(shù)進行實時監(jiān)測分析。這些氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)不僅用于電源側(cè)的資源評估和機組運行優(yōu)化，也通過與電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺共享，支撐電力氣象監(jiān)測體系建設、新能源功率預測及電網(wǎng)運行調(diào)度優(yōu)化，形成電源側(cè)與電網(wǎng)側(cè)協(xié)同感知、聯(lián)合服務的業(yè)務格局。基于風觀測數(shù)據(jù)，采用CFD（Computational fluid dynamics，計算流體動力學）模擬技術(shù)構(gòu)建風資源評估系統(tǒng)，其優(yōu)勢是能夠識別復雜地形下的湍流區(qū)域，避免風機過度磨損，延長設備壽命。這類微觀選址方法能夠顯著提高選址效率，在新型電力系統(tǒng)中得到廣泛應用。在光伏電站的建設選址中，總輻射、直接輻射、散射輻射、環(huán)境溫度等氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)也起到重要作用。目前，大部分光伏電站均布有太陽輻射監(jiān)測站和光伏組件溫度監(jiān)測系統(tǒng)，可結(jié)合衛(wèi)星遙感反演數(shù)據(jù)構(gòu)建光資源圖譜，為制定提升發(fā)電效率策略提供科學依據(jù)。此外，高溫會導致光伏組件效率下降，降水與積雪影響排水與結(jié)構(gòu)安全，因此氣象數(shù)據(jù)還直接參與組件選型、傾角設計和防凍系統(tǒng)配置。
電網(wǎng)作為連接電源和負荷的橋梁，承擔著能量輸送和系統(tǒng)穩(wěn)定的職責。氣象監(jiān)測能夠為電網(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)劃和設計提供支撐，具體來講它可以為電網(wǎng)的輸電線路設計、桿塔選址提供參考依據(jù)。強風、雷電和覆冰等天氣過程會威脅輸電線路的安全，因此在輸電線路選擇的時候需要盡可能地避開這些區(qū)域，而沿線的氣象監(jiān)測設備可以提供風速、風向、覆冰、雷電等實況數(shù)據(jù)，輔助輸電線路的路徑選擇。目前，兩網(wǎng)已經(jīng)在重要輸電通道沿線廣泛部署了專業(yè)氣象監(jiān)測設備，構(gòu)成覆蓋“空-天-地”的一體化感知網(wǎng)絡。
↑ 電網(wǎng)氣象監(jiān)測體系及氣象服務應用場景
微氣象監(jiān)測站是一種布設在桿塔或線路周邊的小型設備，能夠?qū)崟r采集風速、風向、溫度、濕度、氣壓、降水等參數(shù)，采用抗電磁干擾和低溫設計，以應對高壓電流傳輸和山區(qū)惡劣天氣。覆冰監(jiān)測裝置能夠通過拉力傳感器、傾角傳感器和圖像識別攝像頭實時監(jiān)測導地線覆冰厚度、冰重及形態(tài)變化，部分設備還配備熱成像儀，用于輔助判別覆冰類型。此外還有閃電定位儀、激光雷達、衛(wèi)星遙感和無人機巡檢等技術(shù)，充分彌補了電力監(jiān)測點位稀疏、監(jiān)測能力不足的問題。
↑ 典型觀測設備實拍圖
● 電力氣象災害預警
近年來，隨著社會生活水平的提升，用電量不斷攀升，氣象在電力安全上的作用逐漸增加。與此同時，極端事件頻發(fā)，覆冰、大風、雷電等災害性天氣給用電安全帶來的損失會占到每年全部自然災害損失的70%。電力氣象預警服務能夠降低氣象災害在電力系統(tǒng)中的影響，為電網(wǎng)調(diào)度調(diào)整、實時運行、應急管理提供保障，助力電網(wǎng)防災減災和電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。
輸電線路覆冰是電網(wǎng)側(cè)最嚴重也最受關(guān)注的氣象災害之一，氣象條件作為影響覆冰生成的重要因素，提供了冰害的孕災環(huán)境。2024年2月初華南寒潮引發(fā)覆冰，南方電網(wǎng)在云南昭通、曲靖和貴州畢節(jié)、六盤水等高寒山區(qū)共監(jiān)測到212條35千伏及以上輸電線路覆冰，覆冰厚度最高達26.74毫米，局地覆冰速率接近3毫米/小時。依托數(shù)字化覆冰在線監(jiān)測與防災減災預警系統(tǒng)，運維部門實現(xiàn)了對覆冰厚度與速率的實時監(jiān)控，并在出現(xiàn)快速覆冰信號后迅速下發(fā)預警，督促相關(guān)單位啟動直流融冰措施。累計實施23條線路融冰，部分線路在8小時融冰后解除風險。與此同時，基于在線監(jiān)測和遠程協(xié)作平臺的應用，融冰作業(yè)協(xié)同效率提升約60%。氣象條件變化直接觸發(fā)了電網(wǎng)業(yè)務響應，數(shù)字化監(jiān)測—預警—處置鏈條在降低覆冰災害風險、保障春運期間電力供應方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。研究發(fā)現(xiàn)，線路覆冰發(fā)生的必要條件是：空氣相對濕度達到85%，風速超過1米每秒，溫度低于0攝氏度。因此，利用氣象多源數(shù)據(jù)和數(shù)值預報技術(shù)，對冰害發(fā)生進行實時監(jiān)測和提前預警，是電網(wǎng)側(cè)應對災害性天氣的有效方法。除上文提到的利用氣象監(jiān)測設備識別電線覆冰以外，還有諸多研究基于經(jīng)驗模型，從物理機理出發(fā)，從覆冰預測方面開展研究，目前廣泛應用的包括Lenhard模型，Goodwin模型，Chaine模型以及Makkonen模型等。隨著數(shù)值預報的不斷發(fā)展，國內(nèi)外研究者開展了大量耦合積冰模型的數(shù)值試驗，用于更精細的電網(wǎng)覆冰預測研究。另一方面，多數(shù)傳統(tǒng)物理模型依賴于實際覆冰觀測數(shù)據(jù)，即電力氣象監(jiān)測的準確性，受復雜地形影響和觀測技術(shù)限制，其結(jié)果往往存在一定誤差因此，隨著近年來AI（Artificial Intelligence）技術(shù)的快速發(fā)展，結(jié)合圖像識別方法的輸電線路覆冰預測方法應運而生，一方面能夠克服傳統(tǒng)人工觀測方法的缺陷，另一方面對于冰層實時厚度、消融情況的量化描述更為直觀，有效提升了覆冰氣象災害預警能力。
除覆冰以外，大風、雷電等災害性天氣也會對電力設施設備造成不利影響。研究表明，7級以上大風（風速≥17.2米每秒）就可能造成輸電線路風偏放電、導地線及金具磨損、電線舞動、異物掛塔等一系列現(xiàn)象，甚至誘發(fā)電線短路、倒塔斷線等事故，影響電網(wǎng)運行安全。風振系數(shù)是大跨越輸電塔風荷載重要計算參數(shù)，研究表明風速對輸電塔線具有耦合效應，不同風速及風向下的風振響應有所不同，此外還有學者通過風洞試驗和數(shù)值模擬等方式對輸電桿塔的倒塌機理進行分析。由于臺風天氣對電網(wǎng)輸電線路的破壞尤其嚴重，一些研究還針對臺風天氣過程，構(gòu)建了風速與輸電線路風偏放電跳閘概率模型，實現(xiàn)風險預警。廣西氣象科技服務中心預報2008年6月12-13日桂江流域、麻石流域、洛東流域、大化流域陰天大部有大雨,部分地區(qū)有暴雨,局部大暴雨甚至特大暴雨。結(jié)果巖灘、大化、樂灘等電站分別出現(xiàn)了5000-10000立方米每秒洪峰流量過程,融江和龍江也分別出現(xiàn) 3000-20000立方米每秒和4000-8000立方米每秒洪峰流量。全網(wǎng)水電站由于洪水出力受阻1200兆瓦，其中紅水河梯級電站和融江梯級電站分別受阻700兆瓦和300兆瓦，電網(wǎng)據(jù)此提前增開火電增購外電，使電網(wǎng)安全運行和社會的正常用電得到了保障，社會效益顯著。雷電天氣具有較強的破壞性，會產(chǎn)生強大的電流，破壞電磁場，引起變壓器、斷路器等設備，破壞電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性。雷電通常是通過雷達圖、衛(wèi)星圖、大氣閃電儀等提供的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行短臨外推預報，目前已經(jīng)實現(xiàn)提前1-2小時的雷電發(fā)生位置預測，對電網(wǎng)設施設備防雷具有重要指示意義。
針對上述電力氣象災害，南方電網(wǎng)及相關(guān)企業(yè)搭建了綜合預警平臺，可實現(xiàn)災害的實時監(jiān)測和預報預警，其應用場景包括防災減災、風險評估、輔助調(diào)度、網(wǎng)荷協(xié)同，應急響應五大方面。氣象災害預警可以輔助電力系統(tǒng)防災減災，減少設備故障和損失的風險；根據(jù)氣象預警信息進行風險等級評估，可以加強高風險區(qū)域的輸電線路、變電站的運行監(jiān)控，減少電網(wǎng)運行的不穩(wěn)定性；通過點對點發(fā)送的氣象預警信息，能夠幫助調(diào)度部門預留時間，有利于優(yōu)化電力資源配置，保證電力供需平衡；網(wǎng)荷協(xié)同方面，根據(jù)氣象災害可以預判負荷的變化趨勢，據(jù)此調(diào)整相應的出力變化，保證供需平衡；此外，針對臺風、洪水等極端氣象災害，可以建立應急聯(lián)動機制，快速定位災害位置和時間，便于電力部門啟動應急預案。
↑ 電力氣象災害預警中的氣象服務應用場景
● 電力負荷預測
用電負荷伴隨著經(jīng)濟的發(fā)展持續(xù)增長，氣象與電力負荷的耦合波動也不斷增強。為了分析氣象因子與負荷之間的非線性關(guān)系，國內(nèi)外學者開展了大量研究，發(fā)現(xiàn)電力負荷與體感溫度、累計溫度、降水、風速等氣象因子的關(guān)聯(lián)度很高，這些氣象條件會直接影響不同地區(qū)及時間段的用電負荷。目前，氣象服務在短期、中期和長期電力負荷預測中均有廣泛應用，基于精細化電力監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計方法、數(shù)值模式和AI模型，可以實現(xiàn)對電力負荷的精準預測，輔助調(diào)度策略的制定。
↑ 電力負荷預測中的氣象服務應用場景
1-3天的精細化氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)和預報產(chǎn)品通常用于短期電力負荷預測，能夠輔助日內(nèi)電力調(diào)度。在研究和應用過程中發(fā)現(xiàn)，夏季和冬季氣溫是影響短期負荷波動的關(guān)鍵因子，夏季高溫時段，降溫設備高頻使用會增加用電負荷，溫度每升高1攝氏度，負荷增加大約2%-5%；冬季低溫時段，取暖設備的使用同樣會增加用電負荷，低溫持續(xù)時間越長，負荷的高峰越高。此外，轉(zhuǎn)折性天氣會造成日內(nèi)降水和風速的劇烈變化，對部分戶外工業(yè)的用電負荷造成影響，造成短期負荷的顯著波動。對于短期電力負荷預測而言，利用氣溫、風速、降水等氣象數(shù)據(jù)的時序曲線構(gòu)建數(shù)據(jù)集，結(jié)合邏輯回歸等統(tǒng)計學方法或隨機森林、長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）等機器學習和深度學習算法，訓練模型進行負荷預測，能夠助力負荷模型的精準度提升。此類短期模型在兩網(wǎng)中的應用廣泛，國網(wǎng)江西省電力公司根據(jù)歷史電力負荷需求值獲取負荷特征信息，之后采用線性回歸方法計算增長率函數(shù)，訓練生成負荷短期預測模型，在省級電力系統(tǒng)部署后，不僅能夠輔助優(yōu)化電力資源配置，提高能源利用效率，另一方面還有助于提前預判負荷變化，降低運行風險。
周到月的時間尺度屬于中期負荷預測范疇。對于電源側(cè)而言，中期的氣溫趨勢預報可以用于提前協(xié)調(diào)火電機組、燃機電組等調(diào)整出力，中期的降水趨勢預報有利于提高光伏發(fā)電預報的準確度。對于網(wǎng)荷協(xié)同而言，極端天氣過程預警信息能夠為負荷預測提供風險提示，讓負荷模型預留負荷增長調(diào)整的空間。對于負荷側(cè)而言，氣象服務中的趨勢預報產(chǎn)品，包括極端天氣過程預測、周平均氣溫及降水日數(shù)預測等，均會影響中期時段的電力負荷走向，可以用于制定月度的發(fā)電計劃和調(diào)度安排。中期時段預測模型對算法的智能度提出了更高要求，國網(wǎng)江蘇省電力公司采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機梯度下降法進行模型訓練并輸出負荷結(jié)果，之后基于WRF數(shù)值模式模擬天氣系統(tǒng)，根據(jù)模擬區(qū)域內(nèi)的氣象場構(gòu)建與電力災害數(shù)據(jù)相關(guān)的預警模型。
年平均氣溫，總降水及季節(jié)降水量、年內(nèi)極端事件發(fā)生頻率等長期氣候信息，是電力系統(tǒng)及電網(wǎng)擴容等長期規(guī)劃的重要參考依據(jù)。年度氣候趨勢是電力負荷基數(shù)的預估因素之一，根據(jù)氣象服務提供的暖冬預測，電力部門可以調(diào)整供暖電源的建設進度，夏季連晴高溫預測則需要相關(guān)部門規(guī)劃增設調(diào)峰機組應對可能攀升的用電負荷。綜上所述，長期的負荷預測需要考慮由于不同天氣事件引發(fā)的負荷變化對電網(wǎng)容量的要求，進而確保電力系統(tǒng)的承載能力，而氣象長期預報能夠滿足這一需求。南網(wǎng)廣西公司提出了一種基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)負荷長期預測方法及系統(tǒng)，基于用戶用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建用電特征和變化趨勢長期預測模型，之后根據(jù)配電網(wǎng)實際供電區(qū)域，聯(lián)合長期預測模型進行負荷預測，為各種配電網(wǎng)的長期規(guī)劃和管理提供支持。
● 新能源功率預測
作為新型電力系統(tǒng)發(fā)電側(cè)的關(guān)鍵支撐技術(shù)，新能源功率預測對于系統(tǒng)穩(wěn)定運行發(fā)揮著不可替代的作用。氣象條件是影響風電、光伏出力及發(fā)電功率的核心要素，隨著可再生能源的應用不斷擴大，新型電力系統(tǒng)對氣象服務的依賴性顯著增強，電力氣象服務已成為提升發(fā)電預測準確度、優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度效率的重要基礎。本文將從光伏、風電兩方面分別闡述電力氣象服務在新能源功率預測中的應用。
↑ 新能源功率預測預測中的氣象服務應用場景
（1）光伏功率預測
光伏發(fā)電功率主要受地表太陽輻射、溫度等氣象要素影響。其中太陽輻射強度直接決定發(fā)電潛力，溫度則通過光電轉(zhuǎn)換系數(shù)間接影響光伏發(fā)電效率，超過一定閾值后，溫度越高則光電轉(zhuǎn)換效率越低。電力氣象服務能夠提供輻射強度、日照時數(shù)等實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，應用于光伏功率預測以提升精度。此外，天氣預報中的氣溫、云量、云移動速度、晴雨天氣等要素也可以作為關(guān)鍵變量輸入到光功率預測模型中，用于預判功率的波動情況，減少因轉(zhuǎn)折性天氣引起的功率驟降失衡。
在實際應用中，光伏功率預測的時間尺度分為超短期（0-4小時）、短期（1-3天）、中長期（周至數(shù)月）預測。超短期預測主要服務于實時調(diào)度控制，短期預測服務于日前調(diào)度計劃和電力市場交易，中長期預測則用于支撐電力系統(tǒng)的規(guī)劃設計。針對超短期光伏功率預測，研究者們利用特征相關(guān)性分析結(jié)果，基于機器學習或深度學習方法（隨機森林、LSTM等）構(gòu)建時序預測模型，實現(xiàn)了光伏功率的超短期時序預測。云會對太陽光線造成遮擋，影響光伏出力，為更好地捕獲其動態(tài)變化，國網(wǎng)和南網(wǎng)各大調(diào)度中心還引入了衛(wèi)星云圖和雷達數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）等深度學習算法提取云系運動特征，顯著提升了對短時輻照波動和遮擋效應的預測精準度。短期和中長期預測需要借助數(shù)值天氣預報，但由于其系統(tǒng)性偏差問題，一些研究通過卡爾曼濾波等模式后處理方法對數(shù)值模式輸出的太陽輻射預報數(shù)值進行訂正，以減小誤差，提升預測的精度，還通過集成多模型機器學習框架，如XGBoost、LightGBM等，有效融合多源氣象信息與發(fā)電功率數(shù)據(jù)，提升不同天氣下的預測穩(wěn)健性。此外，隨著分布式光伏裝機量的增加，很多研究針對分布式發(fā)電功率預測開展了相關(guān)研究，這些研究主要是基于網(wǎng)格化天氣預報的結(jié)果，結(jié)合人工智能模型進行預測。
（2）風電功率預測
風速是影響風電功率預測的決定性因子，此外，空氣密度（受溫度、濕度、氣壓影響）也會間接影響風能轉(zhuǎn)化效率。電力氣象服務提供的逐小時風速、風向數(shù)據(jù)是風功率預測模型的關(guān)鍵輸入?yún)?shù)：根據(jù)預報的風速變化，模型可以預判功率的波動，為電網(wǎng)調(diào)度提供響應時間；風向會影響風機的使用效率，風向預報能夠修正功率預測模型，提高風能的利用效率。
與光伏類似，氣象服務在風力發(fā)電中的應用場景也可分為超短期預測和短中期預測兩類。超短期風功率預測主要是根據(jù)風電功率與風速之間的相關(guān)性以及功率的時序依賴性，對未來0-4小時時段內(nèi)的逐15分鐘功率進行預測。目前，各類時間序列分析（ARIMA）、機器學習和深度學習方法均被廣泛應用于風電功率預測，但有研究者發(fā)現(xiàn)，基于注意力機制的LSTM模型能夠深度挖掘功率和氣象因子的非線性關(guān)系，預測效果相較于其他方法更為突出。短中期的風功率預測主要是關(guān)注次日至未來十天的風場出力，此時風功率的時序相關(guān)性不佳，同樣需要利用數(shù)值天氣預報提高功率預測精度。因此，一些研究通過模式后處理訂正，修正模式預報的風速等氣象因子誤差，通過提升風功率預測的數(shù)據(jù)輸入源來提高準確性。通過集合預報代替確定性預報也是一種環(huán)節(jié)預報源不確定性的方法。一些研究通過多模型集成的方法構(gòu)建更高性能的模型學習功率與氣象之間的非線性關(guān)系，實現(xiàn)功率預測效果的優(yōu)化提升。
近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，進一步推動了氣象服務與新能源功率預測的深度融合。目前，新能源場站及電力企業(yè)通過接入實況氣象觀測、智能網(wǎng)格預報、衛(wèi)星與雷達數(shù)據(jù)，并結(jié)合AI技術(shù)進行深度特征提取與關(guān)系挖掘，在復雜天氣條件下仍將風電、光伏功率預測的準確率保持較高水平，為高比例新能源接入下的電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行提供堅實保障。
（3） 新能源領(lǐng)域應用實例
隨著光伏、風電等清潔能源供給體系的逐步完善，兩網(wǎng)在新能源預測領(lǐng)域開展了大量應用。南方電網(wǎng)公司從源網(wǎng)荷儲各環(huán)節(jié)挖掘新能源消納潛力，投運了全國首個區(qū)域級源荷聚合服務平臺，建成了新能源調(diào)度運行管理、多時空尺度預測平臺，全面提升新能源可觀可測可控水平，提高了電網(wǎng)對清潔能源的接納、配置和調(diào)控能力。據(jù)統(tǒng)計，2023年南方區(qū)域新能源總裝機超過1.3億千瓦。同年，南網(wǎng)啟動了國內(nèi)首個新能源功率預測價值生態(tài)圈培育計劃，依托新型電力系統(tǒng)掛帥項目“新能源多時空尺度精確預測技術(shù)研究”，研發(fā)了新能源多時空尺度精確預測智慧平臺。該平臺應用大數(shù)據(jù)技術(shù)，完成了南方五省區(qū)800多個新能源場站的運行數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等超8億條海量數(shù)據(jù)的解析與集成，構(gòu)建了覆蓋全南方區(qū)域的網(wǎng)、省、地一體化協(xié)同預測場景、機制及評價體系，可滿足中、短、超短期等多時間尺度新能源功率預測需求。
根據(jù)《國家電網(wǎng)有限公司服務新能源發(fā)展報告2024》顯示，國家電網(wǎng)公司在新能源領(lǐng)域的電源并網(wǎng)、電網(wǎng)建設、調(diào)度運行、市場交易以及技術(shù)創(chuàng)新等多個維度，采取了一系列重點措施和創(chuàng)新實踐。在并網(wǎng)消納方面，2023年國網(wǎng)新增風光新能源裝機容量達到2.26億千瓦，新能源發(fā)電量達到1.2萬億千瓦時，占總發(fā)電量的16.9%；在電網(wǎng)建設方面，持續(xù)加強新能源接網(wǎng)和送出工程的建設，已累計建成“19交16直”特高壓輸電工程；在系統(tǒng)建設方面，建立了全球規(guī)模最大的新能源云平臺，為新能源場站提供便捷的線上服務。
● 電力市場交易
隨著電力市場化的不斷發(fā)展，氣象條件對電力市場交易的影響日益突出，它可以通過影響發(fā)電功率、用電負荷等要素直接影響交易價格、交易量及風險控制。將高分辨率氣象數(shù)據(jù)（如公里級網(wǎng)格預報）與市場交易模型耦合，可實現(xiàn)“氣象 -功率-價格”的聯(lián)動預測，為交易決策提供量化支持。Dupré 等研究了將短期nowcast（短臨預報，30分鐘-3小時，基于 ECMWF 預報與現(xiàn)場觀測的降尺度同化模型）用于日內(nèi)交易與不平衡結(jié)算時的經(jīng)濟價值。研究表明：引入30分鐘-3小時的nowcasting后，風場的短期功率預報誤差顯著下降，從而直接減少了需在流動性較差且價格通常不利于發(fā)電方的不平衡市場上的暴露。具體量化指標包括——在30分鐘平衡時點下，使用nowcast情形中“超過20%裝機容量（ICAP）的重大正/負誤差”發(fā)生率由無nowcast時約7.0%降至約0.5%，大幅減少了極端不平衡敞口；在月/季尺度上，基于nowcast的日內(nèi)交易和不平衡結(jié)算共同使風場的月均日內(nèi)收入與不平衡結(jié)算收入出現(xiàn)明顯改善。研究還指出，nowcasting對收益的邊際價值隨季節(jié)、價格曲線與平衡時間窗口（30分鐘、1小時、2小時、3小時）而變化，但總體結(jié)論穩(wěn)健：提高短時預報精度能顯著降低不平衡成本、提高日內(nèi)套利機會，從而產(chǎn)生可觀的經(jīng)年收入增益。因此，氣象服務可以為電力市場主體提供精準的氣象數(shù)據(jù)與趨勢預判，助力交易決策更科學、市場運行更穩(wěn)定。
短時的精細化氣象預報服務能夠給現(xiàn)貨市場交易提供重要的決策依據(jù)，氣溫、風速、光照等預報數(shù)據(jù)可以輔助發(fā)電商和售電公司對市場供需關(guān)系的判斷，獲取相應的經(jīng)濟價值。風電和光伏企業(yè)會根據(jù)短期氣象預報的更新及時調(diào)整相應的交易策略，平衡市場交易于電網(wǎng)安全，減少價格異常波動。
中長期的電力市場交易更關(guān)注的是氣象中長期預報，未來一段時間的氣象趨勢預報產(chǎn)品可以為市場上合約電量于價格談判提供宏觀的依據(jù)。氣象服務的年度氣候趨勢預報：包括是否暖冬、年度高溫日數(shù)、降水日數(shù)等會影響電力市場的供需預期，發(fā)電商與購電方會據(jù)此調(diào)整成交量與價格，保障收益的穩(wěn)定性。季度降水分布、月度風速趨勢等可以進一步用于細化市場交易策略。
氣象服務還可以為電力市場風險控制提供數(shù)據(jù)支撐，減少極端天氣事件引發(fā)的市場異常情況。發(fā)電商和售電公司可以基于氣象預報數(shù)據(jù)構(gòu)建市場風險模型，可以對沖價格波動風險。市場監(jiān)管機構(gòu)可以借助氣象數(shù)據(jù)識別異常交易，排查利用氣象信息的不對稱操縱行為，加強監(jiān)管。
電力氣象服務存在的問題
當前，電力氣象服務在政策的推動下，取得了一定的發(fā)展與進步，在新能源功率預測、電網(wǎng)災害預警及負荷預測等方面形成了諸多成果。然而，電力氣象在新型電力系統(tǒng)中的應用場景仍然處在逐步探索階段，在監(jiān)測預報水平、數(shù)據(jù)與建模能力等方面存在諸多挑戰(zhàn)，下表給出當前電力氣象服務中存在五大方面問題。
↑ 電力氣象服務存在的主要問題及擬解決方向
● 氣象監(jiān)測范圍及專業(yè)監(jiān)測能力不足
完備的氣象監(jiān)測是氣象預報的前提，也是實現(xiàn)氣象服務的重要基礎。目前大部分氣象監(jiān)測站點主要分布在城市或近郊，對高原山地電網(wǎng)輸配電設備、偏遠的新能源密集區(qū)域以及海上風電區(qū)覆蓋不足、站點密度不高，對不同尺度氣象災害的監(jiān)測能力和對氣象要素的監(jiān)測數(shù)據(jù)精度無法滿足現(xiàn)有業(yè)務需求。另一方面，電力氣象監(jiān)測的針對性不強，光伏預報關(guān)注的“光伏板表面輻照度”、“風機輪轂高度風速”、電網(wǎng)運維關(guān)注的“導線覆冰厚度”、“桿塔周圍風速梯度”、“雷暴電荷密度”等電網(wǎng)專業(yè)氣象要素監(jiān)測設備不足，電力系統(tǒng)的大多參數(shù)需通過基礎要素間接推算，引入顯著計算誤差，影響預報與預警的準確性。
● 氣象預報精度及極端天氣預警能力不足
精準化、精細化的電力氣象預報是保障電力系統(tǒng)運行的關(guān)鍵。目前，電網(wǎng)業(yè)務中的氣象預報在準確率、分辨率以及時效性等方面仍存在較大偏差。在短期預報領(lǐng)域，風速和輻照度等關(guān)鍵氣象參數(shù)的偏差導致部分地區(qū)的短期風電功率預測誤差達到15%-30%，受實時衛(wèi)星云圖分辨率影響，光伏發(fā)電功率的預測結(jié)果也會出現(xiàn)誤差。中長期預報領(lǐng)域，傳統(tǒng)數(shù)值模式在區(qū)域尺度上的預報偏差明顯，季節(jié)性預測能力有限，而AI大模型等前沿技術(shù)的發(fā)展尚未被成熟應用于現(xiàn)有的長期氣候預測體系，此外目前的氣候預測模型無法精準預估氣候變化對電力系統(tǒng)的累積影響，對于電網(wǎng)長期規(guī)劃的支撐不足。極端天氣領(lǐng)域，暴雨、高溫、臺風、干旱、覆冰等電力災害性天氣的預警時間通常不足24小時，難以支撐電網(wǎng)搶修、應急調(diào)度、資源調(diào)配等環(huán)節(jié)，且兩網(wǎng)現(xiàn)行使用的預警系統(tǒng)對于復合型極端天氣能力的預報能力不足，缺乏對于多要素預警協(xié)同影響的評估能力。
● 數(shù)據(jù)與建模面臨技術(shù)挑戰(zhàn)
電力和氣象行業(yè)數(shù)據(jù)的交叉融合是開展電力氣象研究的基礎前提。然而目前兩者之間存在數(shù)據(jù)壁壘，跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)流通機制不健全，主要體現(xiàn)在以下方面：一是數(shù)據(jù)需求問題，上文表明，目前部分電力氣象數(shù)據(jù)在監(jiān)測范圍、要素類型、預報精度、預警時效等方面與電力系統(tǒng)要求不一致，數(shù)據(jù)有效性和使用率不高；二是時空匹配誤差，氣象站點與電力場站通常距離較遠，監(jiān)測數(shù)據(jù)空間代表性不足，需通過插值的方法進行轉(zhuǎn)化，從而導致結(jié)果偏差。且電力業(yè)務需5-15分鐘高頻更新，與氣象數(shù)據(jù)的1小時及更長的更新時間不匹配，難以支持電力實時調(diào)度與精準預測；三是模型不確定性，傳統(tǒng)的氣象數(shù)值模式與電力業(yè)務模型耦合程度低，跨尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中會產(chǎn)生顯著誤差。例如在電力負荷預測中，模型對于氣象因子與負荷的非線性關(guān)系把握不足，導致建模過程中這種不確定性被傳遞放大，極端天氣下的誤差疊加尤為突出；四是極端事件樣本稀缺，極端氣象事件具有“低概率、高影響”的特征，因此模型往往難以量化歷史個例中氣象與電力系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)律，影響了模型的泛化能力和預測穩(wěn)定性。
● 電力市場服務模式單一
當前，氣象服務貫穿于電力網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、配電、市場交易等不同環(huán)節(jié)，但是不同環(huán)節(jié)的氣象需求存在差異，而現(xiàn)有電力氣象服務多采用較為固定的模式，精準度和針對性存在不足。新能源發(fā)電企業(yè)更多關(guān)注風速、光照等要素的短臨預報，應用氣象預報服務實現(xiàn)功率預測優(yōu)化；電網(wǎng)企業(yè)更重視極端天氣（如臺風、覆冰）對線路、變電站的影響預警，進行防災減災；電力市場主體則需要氣象驅(qū)動的電價趨勢預判，增加經(jīng)濟效益。當前電力氣象服務多以標準化數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如未來72小時逐時預報）為主，缺乏針對電網(wǎng)企業(yè)和電力市場主體的定制化服務。
● 電力氣象標準體系缺失
新能源功率預測尚未建立統(tǒng)一的服務標準體系，預測結(jié)果的準確性與可比性難以保障；氣象災害預警等級劃分機制不統(tǒng)一，影響應急響應效率；不同區(qū)域采用差異化數(shù)據(jù)格式，導致數(shù)據(jù)難以實現(xiàn)跨區(qū)域共享和對比；系統(tǒng)間接口標準缺失，數(shù)據(jù)共享與業(yè)務協(xié)同受到制約?，F(xiàn)有的氣象服務產(chǎn)品多以專業(yè)氣象數(shù)據(jù)格式輸出，電力相關(guān)行業(yè)缺乏專業(yè)的氣象知識，需投入成本進行數(shù)據(jù)的解碼、轉(zhuǎn)換和應用開發(fā)，難以充分利用氣象數(shù)據(jù)價值。亟需構(gòu)建涵蓋監(jiān)測、預測、預警、服務的標準化體系，為新型電力系統(tǒng)提供規(guī)范化、可復制的服務支撐。
電力氣象服務的挑戰(zhàn)和未來發(fā)展展望
隨著全球氣候變化的加劇以及能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型需求的增加，電力氣象作為保障能源安全實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要保障，在未來仍然需要持續(xù)長期發(fā)展。從前文的分析可以發(fā)現(xiàn)當前電力氣象服務的應用仍然存在一定的問題，在未來的發(fā)展中仍然面臨一定挑戰(zhàn)。
↑ 電力氣象服務面臨的挑戰(zhàn)
上圖給出電力氣象服務在未來發(fā)展中需要迎接的五方面關(guān)鍵挑戰(zhàn)。一是技術(shù)競爭與創(chuàng)新壓力。氣象以及人工智能AI技術(shù)的快速發(fā)展導致市場競爭加劇，未來人工智能將全面滲透于電力服務的不同環(huán)節(jié)，需要不斷投入資源進行技術(shù)創(chuàng)新保持競爭力。二是極端天氣事件預報預警能力。全球氣候變暖導致極端天氣事件增多，對電網(wǎng)安全運行構(gòu)成威脅。面對電力氣象服務高分辨率的要求，氣象監(jiān)測和氣象預報的時間和空間分辨率都需要進一步提升，并增強對極端天氣的監(jiān)測和預警能力。三是數(shù)據(jù)安全與行業(yè)融合。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，電力與氣象數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)安全和隱私保護成為重要挑戰(zhàn)，需要加強數(shù)據(jù)管理，確保氣象數(shù)據(jù)的合法合規(guī)使用，打破氣象和電力數(shù)據(jù)的融合壁壘，實現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效整合和分析。四是多維度服務發(fā)展。隨著電力市場主體的多元化，不同用戶對電力氣象服務需求差異顯著，未來將依據(jù)不同用戶的特性提供多元化的定制化服務產(chǎn)品。五是多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。未來需要加強氣象部門與電力行業(yè)的深度合作機制。
↑ 電力氣象服務未來發(fā)展趨勢
● 完善電力氣象監(jiān)測體系
電力服務逐步朝著更高的時空分辨率邁進，對氣象監(jiān)測的精細化需求也隨著增強。未來電力氣象監(jiān)測需要實現(xiàn)重點區(qū)域覆蓋，觀測站網(wǎng)建設依據(jù)實際業(yè)務需求進行合理布局，通過對站網(wǎng)現(xiàn)狀評估構(gòu)建布局優(yōu)化模型并制定規(guī)劃方案，實現(xiàn)科學合理的電力氣象監(jiān)測站網(wǎng)布局規(guī)劃。除了持續(xù)加密地面氣象觀測站點，還需要結(jié)合低空無人機探測、垂直觀測、遙感觀測等多種觀測手段，實現(xiàn)對風速、氣溫、濕度等氣象要素的精細化精準捕捉。通過建設立體化氣象觀測站網(wǎng)，滿足實況觀測、氣象預報、科學實驗等多場景需求。在現(xiàn)有常規(guī)氣象站增設新能源監(jiān)測要素（輻照度、高空風速、云量等），實現(xiàn)氣象數(shù)據(jù)資源的優(yōu)化配置與高效利用，提升電力氣象監(jiān)測的精準度和覆蓋面。
為了保障極端天氣下電力系統(tǒng)設備安全運行，未來在空間布局上，需要聚焦新能源基地、重要輸電通道、樞紐變電站等易受極端天氣影響的區(qū)域，加密布設高精度觀測設備。在數(shù)據(jù)維度上，強化對極端事件特有要素的觀測。除常規(guī)氣象要素外，重點采集湍流強度、冰雨混合比、強降水雨滴譜、極端溫度下的空氣密度等數(shù)據(jù)，為模型訓練提供更豐富的樣本。
此外，電力氣象觀測體系建設應該將電力氣象監(jiān)測需求融入中國氣象局全國氣象站網(wǎng)建設規(guī)劃，最終構(gòu)建覆蓋電網(wǎng)“發(fā)輸變配用”各環(huán)節(jié)的重點區(qū)域、重要場站、重要電力走廊、重大工程、送電區(qū)域、潛在路徑區(qū)域以及國際化業(yè)務覆蓋區(qū)域的電力氣象觀測站網(wǎng)。
● 深度融合電力氣象數(shù)據(jù)
電力與氣象數(shù)據(jù)之間存在行業(yè)差異，間接影響了電力氣象服務效率。未來電力氣象數(shù)據(jù)需具備準確性、及時性并提供個性化服務，打造功能完備、高效穩(wěn)定的電網(wǎng)電力氣象數(shù)據(jù)融合應用服務，實現(xiàn)氣象、地理、電力等多源電力氣象數(shù)據(jù)的全面深度融合。將衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)（如臺風云圖、地表溫度反演）、雷達回波數(shù)據(jù)、電力設備狀態(tài)數(shù)據(jù)（如線路負載、桿塔傾斜度）與地面觀測數(shù)據(jù)進行時空匹配，通過數(shù)據(jù)同化技術(shù)優(yōu)化初始場，減少預報誤差。優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、解析、加工、質(zhì)控、分發(fā)等環(huán)節(jié)，為電網(wǎng)規(guī)劃、運行調(diào)度、防災減災、新能源開發(fā)等提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。統(tǒng)一觀測數(shù)據(jù)建設標準，推動網(wǎng)級統(tǒng)籌規(guī)劃與標準化建設，省地級公司按照統(tǒng)一技術(shù)標準開展建設，實現(xiàn)多源監(jiān)測數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，為電力氣象預報、災害防控及科學研究提供高精度實況數(shù)據(jù)支持。
● 提升電力氣象預報水平
新型電力系統(tǒng)疊加了極端天氣多發(fā)趨勢，電網(wǎng)災害風險的系統(tǒng)性和復雜性也持續(xù)增強。一方面，需要利用不同的電力觀測數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)同化的方法，提升和更新模式初始場，提高模式預報水平。在數(shù)值天氣預報模型中，優(yōu)化對強對流、寒潮爆發(fā)、臺風增強等物理過程的參數(shù)化方案，提高對大氣垂直運動、云微物理過程的模擬精度，將極端降水的預報提前量從當前的6-12小時提升至24-48小時。此外，結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)值模式和人工智能方法，針對不同的電力災害性天氣，進行精細化建模，提升極端事件的預報超前性，實現(xiàn)對極端氣象事件的預測。通過收集近年來電力氣象極端事件案例，建立包含氣象要素、電力設施受損數(shù)據(jù)、地理環(huán)境參數(shù)的大型數(shù)據(jù)庫，識別分析極端事件的形成機制與演化規(guī)律。針對輸電線路覆冰，將地形抬升、冷空氣堆積等微尺度過程納入模型，實現(xiàn)桿塔級的覆冰預報預警。
在長期趨勢研究方面，投入更多資源研發(fā)高精度氣候預測模型，結(jié)合全球氣候變化趨勢，評估未來10-30年極端低溫、高溫、強降水等事件對電力系統(tǒng)的影響，為電網(wǎng)長期規(guī)劃（如桿塔抗冰等級、線路耐熱設計）提供科學依據(jù)。在短期極端事件應對上，構(gòu)建復合型極端天氣協(xié)同預報體系，綜合考慮多種氣象要素的相互作用及對電力系統(tǒng)的疊加影響。例如，利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，提前預判“暴雨+雷電+大風”組合天氣下，新能源功率驟降、負荷激增、線路故障的風險，為電力企業(yè)制定全面的應急預案提供支撐，保障電力系統(tǒng)在氣候變化背景下的安全穩(wěn)定運行。
● AI技術(shù)融合與創(chuàng)新
人工智能未來將在電力氣象不同環(huán)節(jié)深度滲入，積極開展AI氣象大模型研究應用，依托高分辨率長時效的電力氣象大模型技術(shù)研究及應用項目，推進公司“大瓦特—氣象”預報模型建設，接入“風烏”、“伏羲”等AI氣象大模型氣象預報數(shù)據(jù)，實現(xiàn)外部氣象AI產(chǎn)品與自主搭建的氣象AI模型應用的數(shù)據(jù)共享與結(jié)果互補，實現(xiàn)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)的高效利用。
加強氣象預報模型與電力業(yè)務模型的深度耦合，構(gòu)建一體化預測平臺。通過聯(lián)合研發(fā)，將氣象數(shù)據(jù)的預處理、轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)嵌入電力預測模型，減少中間數(shù)據(jù)傳遞誤差。例如，在風電功率預測中，基于地形、大氣邊界層模型，直接將氣象模型輸出的近地面風速轉(zhuǎn)化為風機輪轂高度風速，提高風速換算精度。同時，利用深度學習、機器學習等人工智能技術(shù)，建立多源數(shù)據(jù)融合的預測模型，增強模型對復雜氣象條件和極端事件的適應能力。收集海量歷史極端氣象數(shù)據(jù)及對應電力系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，訓練模型識別“高溫+干旱”、“臺風+暴雨”等復雜氣象組合對電力功率、負荷的影響模式，提前預判極端天氣下的電力供需變化，提高預測的準確性與穩(wěn)定性。
● 構(gòu)建多元化服務模式
針對電力行業(yè)各環(huán)節(jié)的不同需求，設計差異化服務方案。針對新能源發(fā)電企業(yè)提供分風機機位、分光伏板陣列的精細化氣象要素預報，以及基于氣象條件的發(fā)電效率優(yōu)化建議；針對電網(wǎng)企業(yè)，提供桿塔級、變電站級的極端天氣風險預警及應對策略；針對電力市場主體，提供氣象驅(qū)動的電價走勢分析、交易風險評估等定制化服務。針對售電公司等，結(jié)合氣溫、降水、季節(jié)等因素，細分居民、工業(yè)、商業(yè)用戶的用電負荷預測，以便更精準地制定購電計劃。同時，優(yōu)化氣象服務產(chǎn)品輸出形式，采用可視化、易接入的格式，降低電力企業(yè)的數(shù)據(jù)應用門檻，使中小電力企業(yè)也能便捷地將氣象服務融入業(yè)務流程。未來，隨著可再生能源占比提升，氣象服務在電力市場中的作用將進一步凸顯，成為連接氣象數(shù)據(jù)、電力生產(chǎn)與市場交易的核心紐帶，推動電力市場向更高效、更靈活的方向發(fā)展。
當前電力氣象服務面臨的主要挑戰(zhàn)有：一是電力氣象監(jiān)測精細化程度不足，重點區(qū)域覆蓋有限；二是極端天氣預報與預警能力有待提升，難以滿足新型電力系統(tǒng)安全需求；三是跨行業(yè)數(shù)據(jù)與業(yè)務融合度不高，制約了氣象服務效益的發(fā)揮。針對這些問題，本文提出三條改進主線：提高監(jiān)測與預報精度，推動氣象與電力數(shù)據(jù)的深度融合，構(gòu)建多元化協(xié)同服務模式。在此基礎上，建立氣象部門與電力企業(yè)之間的常態(tài)化、全方位合作機制。通過構(gòu)建氣象災害預警與電力應急響應聯(lián)動機制實現(xiàn)業(yè)務流程的協(xié)同，電力企業(yè)能迅速針對氣象部分發(fā)出的預警信息啟動相應應急預案，實現(xiàn)“監(jiān)測-預警-處置”全流程無縫對接，保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運行。
總體而言，“雙碳”目標驅(qū)動下的電力系統(tǒng)中氣象服務的應用越來越重要，逐漸實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的局部應用向全面支撐的升級，氣象服務應用的場景呈現(xiàn)出多元化的特征，在電力系統(tǒng)的輸電、發(fā)電、配電、用電等環(huán)節(jié)發(fā)揮重要的作用。
隨著新型電力系統(tǒng)的快速發(fā)展，電力氣象服務貫穿于電力系統(tǒng)規(guī)劃運行以及調(diào)度等環(huán)節(jié)，是提升電力系統(tǒng)安全、效率和智能化水平的關(guān)鍵支撐。為了滿足實際電力業(yè)務的需求，電力氣象服務目前在電力氣象監(jiān)測、電力氣象災害預警、電力負荷預測、新能源功率預測、電力市場交易等方向展開相關(guān)的應用。但是由于電力氣象的研究和發(fā)展相對較晚，當前電力氣象服務應用仍然面臨著一定的問題和挑戰(zhàn)，主要包括：電力氣象監(jiān)測能力不足，極端氣象預報準確度有待提升，行業(yè)數(shù)據(jù)交叉應用存在技術(shù)壁壘，電力氣象服務模式相對單一等。
面對當前電力氣象服務存在的問題和挑戰(zhàn)，本文提出了未來電力氣象服務的發(fā)展方向，主要包括：提高電力氣象監(jiān)測精細化程度，實現(xiàn)重點區(qū)域覆蓋；實現(xiàn)電力和氣象數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和融合；提升氣象預報能力，特別是針對極端天氣的精細化預報預警能力；充分利用人工智能構(gòu)建電力氣象預報大模型，實現(xiàn)氣象和電力技術(shù)的深度融合；針對不同的電力應用環(huán)節(jié)，制定專業(yè)化的氣象服務，實現(xiàn)多元化電力氣象服務；構(gòu)建電力與不同產(chǎn)業(yè)之間的多方位協(xié)同模式，促進電力氣象的發(fā)展。
未來電力氣象服務將圍繞提升服務能力與效益，朝著更精細化、智能化、一體化的方向發(fā)展，具體來講是通過電力和氣象的深度融合應用實現(xiàn)更精細化的氣象監(jiān)測、更精準的氣象預報、提供更完善的能源保供服務，建立更加健全的服務機制，給新型電力系統(tǒng)建設提供重要的支撐。
