中國(guó)儲(chǔ)能網(wǎng)訊：電力行業(yè)是能源消費(fèi)和碳排放的關(guān)鍵領(lǐng)域，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)發(fā)電用煤約占全國(guó)煤炭消費(fèi)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(jìn)一步加劇了氣候變化，導(dǎo)致極端天氣氣候事件頻發(fā)。在上述背景下，推動(dòng)電力系統(tǒng)綠色轉(zhuǎn)型，構(gòu)建以風(fēng)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(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和可持續(xù)發(fā)展的迫切任務(wù)。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(bǔ)、源網(wǎng)荷儲(chǔ)互動(dòng)，是我國(guó)能源體系轉(zhuǎn)型的核心方向。我國(guó)新型電力系統(tǒng)發(fā)展主要分為三個(gè)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(chǔ)能裝機(jī)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(chǎng)機(jī)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(shí)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(lán)皮書）。截至2024年底，中國(guó)的風(fēng)電和光伏裝機(jī)總量達(dá)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(jī)目標(biāo)?？梢灶A(yù)見，未來風(fēng)光新能源發(fā)電將成為我國(guó)新型電力系統(tǒng)建設(shè)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(xué)與電力系統(tǒng)相融合，服務(wù)于其規(guī)劃、調(diào)度、運(yùn)行與安全的一門應(yīng)用性學(xué)科。它主要基于氣象數(shù)據(jù)與預(yù)報(bào)技術(shù)，針對(duì)新能源發(fā)電、電網(wǎng)運(yùn)行等方面，開展氣象要素的監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)與應(yīng)用。氣象服務(wù)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(chǔ)各環(huán)節(jié)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐，另一方面，耦合氣象因子的服務(wù)產(chǎn)品能夠輔助電力系統(tǒng)規(guī)劃與安全運(yùn)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(dòng)電網(wǎng)發(fā)電、運(yùn)行調(diào)度、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域的服務(wù)技術(shù)革新。
近年來，科研機(jī)構(gòu)以及工業(yè)界均對(duì)電力行業(yè)與氣象學(xué)的融合開展了大量的研究和應(yīng)用，在新能源發(fā)電預(yù)測(cè)優(yōu)化、極端天氣災(zāi)害預(yù)警、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行評(píng)估以及電力市場(chǎng)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(fēng)電和光伏的出力大小與太陽輻射、日照時(shí)數(shù)、以及風(fēng)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(fù)荷的耦合波動(dòng)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(jìn)一步的探索和分析，電力與氣象指標(biāo)的協(xié)同模式有待改進(jìn)。在電力氣象預(yù)報(bào)的模型和方法技術(shù)研究上，颶風(fēng)、強(qiáng)降水、高溫、寒潮等極端天氣預(yù)報(bào)預(yù)警能夠助力電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)，支撐電網(wǎng)運(yùn)行安全，減少經(jīng)濟(jì)損失。溫度、風(fēng)速、濕度、降水等氣象因子與電力功率和負(fù)荷構(gòu)建預(yù)測(cè)模型的研究取得了較好的結(jié)果，但是當(dāng)前氣象預(yù)報(bào)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(yù)測(cè)模型和負(fù)荷預(yù)測(cè)模型有待優(yōu)化。在工程應(yīng)用方面，目前的氣象服務(wù)已經(jīng)逐漸融入電力系統(tǒng)源網(wǎng)荷儲(chǔ)的不同應(yīng)用場(chǎng)景，取得了一定的成效，但是當(dāng)前的服務(wù)仍然呈現(xiàn)單一化的模式，缺乏針對(duì)性和精準(zhǔn)性，服務(wù)水平有待進(jìn)一步提升。
綜上，面向新型電力系統(tǒng)的氣象服務(wù)取得了一定的進(jìn)展，呈現(xiàn)出逐漸豐富的應(yīng)用場(chǎng)景。但是，電力氣象的研究歷程相對(duì)較短，電力與氣象兩個(gè)學(xué)科長(zhǎng)期的獨(dú)立發(fā)展導(dǎo)致二者存在行業(yè)壁壘，二者的融合在理論研究、科學(xué)方法、模型技術(shù)、以及工程應(yīng)用上仍然存在進(jìn)步的空間。因此，為了更好地促進(jìn)兩個(gè)學(xué)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(wù)當(dāng)前的應(yīng)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(wù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
新型電力系統(tǒng)整合了電源、電網(wǎng)、負(fù)荷、儲(chǔ)能、碳排放和氣象六大要素，并通過復(fù)雜的交互機(jī)制形成協(xié)同互動(dòng)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(yùn)行的經(jīng)濟(jì)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(yùn)行、提高新能源利用效率以及實(shí)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(wù)的應(yīng)用貫穿在規(guī)劃設(shè)計(jì)、運(yùn)行調(diào)度以及災(zāi)害預(yù)警等不同環(huán)節(jié)，呈現(xiàn)出多元性的特征。目前，氣象服務(wù)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(wù)在新型電力系統(tǒng)中的主要應(yīng)用場(chǎng)景，主要可分為電力氣象監(jiān)測(cè)、電力氣象災(zāi)害預(yù)警、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、新能源功率預(yù)測(cè)和電力市場(chǎng)交易。下表給出不同場(chǎng)景下的電力氣象服務(wù)應(yīng)用維度。
↑ 不同場(chǎng)景下的電力氣象服務(wù)應(yīng)用維度
● 電力氣象監(jiān)測(cè)
觀測(cè)是開展氣象工作的重要基礎(chǔ)條件，氣象監(jiān)測(cè)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(cè)服務(wù)，具有重要的應(yīng)用價(jià)值。電力氣象監(jiān)測(cè)是電力系統(tǒng)建設(shè)中的重要環(huán)節(jié)，對(duì)電站規(guī)劃建設(shè)、電網(wǎng)設(shè)計(jì)以及電力設(shè)備維護(hù)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(yù)報(bào)、災(zāi)害預(yù)警和氣象服務(wù)提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)支撐。
電源是新型電力系統(tǒng)的核心，其中風(fēng)、光等可再生能源發(fā)電是其不可或缺的組成部分。在風(fēng)電場(chǎng)選址和機(jī)組選型中，長(zhǎng)期連續(xù)的氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)至關(guān)重要。目前，測(cè)風(fēng)塔、激光雷達(dá)等設(shè)備在國(guó)家電網(wǎng)和南方電網(wǎng)已得到廣泛應(yīng)用，可對(duì)風(fēng)速、風(fēng)向、湍流強(qiáng)度、空氣密度等參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析。這些氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不僅用于電源側(cè)的資源評(píng)估和機(jī)組運(yùn)行優(yōu)化，也通過與電網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)共享，支撐電力氣象監(jiān)測(cè)體系建設(shè)、新能源功率預(yù)測(cè)及電網(wǎng)運(yùn)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(wù)的業(yè)務(wù)格局?；陲L(fēng)觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用CFD（Computational fluid dynamics，計(jì)算流體動(dòng)力學(xué)）模擬技術(shù)構(gòu)建風(fēng)資源評(píng)估系統(tǒng)，其優(yōu)勢(shì)是能夠識(shí)別復(fù)雜地形下的湍流區(qū)域，避免風(fēng)機(jī)過度磨損，延長(zhǎng)設(shè)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(yīng)用。在光伏電站的建設(shè)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(cè)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(cè)站和光伏組件溫度監(jiān)測(cè)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(xué)依據(jù)。此外，高溫會(huì)導(dǎo)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(shè)計(jì)和防凍系統(tǒng)配置。
電網(wǎng)作為連接電源和負(fù)荷的橋梁，承擔(dān)著能量輸送和系統(tǒng)穩(wěn)定的職責(zé)。氣象監(jiān)測(cè)能夠?yàn)殡娋W(wǎng)系統(tǒng)的規(guī)劃和設(shè)計(jì)提供支撐，具體來講它可以為電網(wǎng)的輸電線路設(shè)計(jì)、桿塔選址提供參考依據(jù)。強(qiáng)風(fēng)、雷電和覆冰等天氣過程會(huì)威脅輸電線路的安全，因此在輸電線路選擇的時(shí)候需要盡可能地避開這些區(qū)域，而沿線的氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備可以提供風(fēng)速、風(fēng)向、覆冰、雷電等實(shí)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(cè)設(shè)備，構(gòu)成覆蓋“空-天-地”的一體化感知網(wǎng)絡(luò)。
↑ 電網(wǎng)氣象監(jiān)測(cè)體系及氣象服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景
微氣象監(jiān)測(cè)站是一種布設(shè)在桿塔或線路周邊的小型設(shè)備，能夠?qū)崟r(shí)采集風(fēng)速、風(fēng)向、溫度、濕度、氣壓、降水等參數(shù)，采用抗電磁干擾和低溫設(shè)計(jì)，以應(yīng)對(duì)高壓電流傳輸和山區(qū)惡劣天氣。覆冰監(jiān)測(cè)裝置能夠通過拉力傳感器、傾角傳感器和圖像識(shí)別攝像頭實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)導(dǎo)地線覆冰厚度、冰重及形態(tài)變化，部分設(shè)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(dá)、衛(wèi)星遙感和無人機(jī)巡檢等技術(shù)，充分彌補(bǔ)了電力監(jiān)測(cè)點(diǎn)位稀疏、監(jiān)測(cè)能力不足的問題。
↑ 典型觀測(cè)設(shè)備實(shí)拍圖
● 電力氣象災(zāi)害預(yù)警
近年來，隨著社會(huì)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(shí)，極端事件頻發(fā)，覆冰、大風(fēng)、雷電等災(zāi)害性天氣給用電安全帶來的損失會(huì)占到每年全部自然災(zāi)害損失的70%。電力氣象預(yù)警服務(wù)能夠降低氣象災(zāi)害在電力系統(tǒng)中的影響，為電網(wǎng)調(diào)度調(diào)整、實(shí)時(shí)運(yùn)行、應(yīng)急管理提供保障，助力電網(wǎng)防災(zāi)減災(zāi)和電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。
輸電線路覆冰是電網(wǎng)側(cè)最嚴(yán)重也最受關(guān)注的氣象災(zāi)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(zāi)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(cè)到212條35千伏及以上輸電線路覆冰，覆冰厚度最高達(dá)26.74毫米，局地覆冰速率接近3毫米/小時(shí)。依托數(shù)字化覆冰在線監(jiān)測(cè)與防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，運(yùn)維部門實(shí)現(xiàn)了對(duì)覆冰厚度與速率的實(shí)時(shí)監(jiān)控，并在出現(xiàn)快速覆冰信號(hào)后迅速下發(fā)預(yù)警，督促相關(guān)單位啟動(dòng)直流融冰措施。累計(jì)實(shí)施23條線路融冰，部分線路在8小時(shí)融冰后解除風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，基于在線監(jiān)測(cè)和遠(yuǎn)程協(xié)作平臺(tái)的應(yīng)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(wù)響應(yīng)，數(shù)字化監(jiān)測(cè)—預(yù)警—處置鏈條在降低覆冰災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)、保障春運(yùn)期間電力供應(yīng)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(duì)濕度達(dá)到85%，風(fēng)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(yù)報(bào)技術(shù)，對(duì)冰害發(fā)生進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和提前預(yù)警，是電網(wǎng)側(cè)應(yīng)對(duì)災(zāi)害性天氣的有效方法。除上文提到的利用氣象監(jiān)測(cè)設(shè)備識(shí)別電線覆冰以外，還有諸多研究基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，從物理機(jī)理出發(fā)，從覆冰預(yù)測(cè)方面開展研究，目前廣泛應(yīng)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(yù)報(bào)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)外研究者開展了大量耦合積冰模型的數(shù)值試驗(yàn)，用于更精細(xì)的電網(wǎng)覆冰預(yù)測(cè)研究。另一方面，多數(shù)傳統(tǒng)物理模型依賴于實(shí)際覆冰觀測(cè)數(shù)據(jù)，即電力氣象監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性，受復(fù)雜地形影響和觀測(cè)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(shí)別方法的輸電線路覆冰預(yù)測(cè)方法應(yīng)運(yùn)而生，一方面能夠克服傳統(tǒng)人工觀測(cè)方法的缺陷，另一方面對(duì)于冰層實(shí)時(shí)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(zāi)害預(yù)警能力。
除覆冰以外，大風(fēng)、雷電等災(zāi)害性天氣也會(huì)對(duì)電力設(shè)施設(shè)備造成不利影響。研究表明，7級(jí)以上大風(fēng)（風(fēng)速≥17.2米每秒）就可能造成輸電線路風(fēng)偏放電、導(dǎo)地線及金具磨損、電線舞動(dòng)、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(yùn)行安全。風(fēng)振系數(shù)是大跨越輸電塔風(fēng)荷載重要計(jì)算參數(shù)，研究表明風(fēng)速對(duì)輸電塔線具有耦合效應(yīng)，不同風(fēng)速及風(fēng)向下的風(fēng)振響應(yīng)有所不同，此外還有學(xué)者通過風(fēng)洞試驗(yàn)和數(shù)值模擬等方式對(duì)輸電桿塔的倒塌機(jī)理進(jìn)行分析。由于臺(tái)風(fēng)天氣對(duì)電網(wǎng)輸電線路的破壞尤其嚴(yán)重，一些研究還針對(duì)臺(tái)風(fēng)天氣過程，構(gòu)建了風(fēng)速與輸電線路風(fēng)偏放電跳閘概率模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。廣西氣象科技服務(wù)中心預(yù)報(bào)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(jí)電站和融江梯級(jí)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(gòu)?fù)怆姡闺娋W(wǎng)安全運(yùn)行和社會(huì)的正常用電得到了保障，社會(huì)效益顯著。雷電天氣具有較強(qiáng)的破壞性，會(huì)產(chǎn)生強(qiáng)大的電流，破壞電磁場(chǎng)，引起變壓器、斷路器等設(shè)備，破壞電網(wǎng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。雷電通常是通過雷達(dá)圖、衛(wèi)星圖、大氣閃電儀等提供的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行短臨外推預(yù)報(bào)，目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)提前1-2小時(shí)的雷電發(fā)生位置預(yù)測(cè)，對(duì)電網(wǎng)設(shè)施設(shè)備防雷具有重要指示意義。
針對(duì)上述電力氣象災(zāi)害，南方電網(wǎng)及相關(guān)企業(yè)搭建了綜合預(yù)警平臺(tái)，可實(shí)現(xiàn)災(zāi)害的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)預(yù)警，其應(yīng)用場(chǎng)景包括防災(zāi)減災(zāi)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、輔助調(diào)度、網(wǎng)荷協(xié)同，應(yīng)急響應(yīng)五大方面。氣象災(zāi)害預(yù)警可以輔助電力系統(tǒng)防災(zāi)減災(zāi)，減少設(shè)備故障和損失的風(fēng)險(xiǎn)；根據(jù)氣象預(yù)警信息進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)估，可以加強(qiáng)高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的輸電線路、變電站的運(yùn)行監(jiān)控，減少電網(wǎng)運(yùn)行的不穩(wěn)定性；通過點(diǎn)對(duì)點(diǎn)發(fā)送的氣象預(yù)警信息，能夠幫助調(diào)度部門預(yù)留時(shí)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(zāi)害可以預(yù)判負(fù)荷的變化趨勢(shì)，據(jù)此調(diào)整相應(yīng)的出力變化，保證供需平衡；此外，針對(duì)臺(tái)風(fēng)、洪水等極端氣象災(zāi)害，可以建立應(yīng)急聯(lián)動(dòng)機(jī)制，快速定位災(zāi)害位置和時(shí)間，便于電力部門啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案。
↑ 電力氣象災(zāi)害預(yù)警中的氣象服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景
● 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)
用電負(fù)荷伴隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展持續(xù)增長(zhǎng)，氣象與電力負(fù)荷的耦合波動(dòng)也不斷增強(qiáng)。為了分析氣象因子與負(fù)荷之間的非線性關(guān)系，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展了大量研究，發(fā)現(xiàn)電力負(fù)荷與體感溫度、累計(jì)溫度、降水、風(fēng)速等氣象因子的關(guān)聯(lián)度很高，這些氣象條件會(huì)直接影響不同地區(qū)及時(shí)間段的用電負(fù)荷。目前，氣象服務(wù)在短期、中期和長(zhǎng)期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中均有廣泛應(yīng)用，基于精細(xì)化電力監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，利用統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)值模式和AI模型，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)電力負(fù)荷的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，輔助調(diào)度策略的制定。
↑ 電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的氣象服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景
1-3天的精細(xì)化氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)報(bào)產(chǎn)品通常用于短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)，能夠輔助日內(nèi)電力調(diào)度。在研究和應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn)，夏季和冬季氣溫是影響短期負(fù)荷波動(dòng)的關(guān)鍵因子，夏季高溫時(shí)段，降溫設(shè)備高頻使用會(huì)增加用電負(fù)荷，溫度每升高1攝氏度，負(fù)荷增加大約2%-5%；冬季低溫時(shí)段，取暖設(shè)備的使用同樣會(huì)增加用電負(fù)荷，低溫持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)，負(fù)荷的高峰越高。此外，轉(zhuǎn)折性天氣會(huì)造成日內(nèi)降水和風(fēng)速的劇烈變化，對(duì)部分戶外工業(yè)的用電負(fù)荷造成影響，造成短期負(fù)荷的顯著波動(dòng)。對(duì)于短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)而言，利用氣溫、風(fēng)速、降水等氣象數(shù)據(jù)的時(shí)序曲線構(gòu)建數(shù)據(jù)集，結(jié)合邏輯回歸等統(tǒng)計(jì)學(xué)方法或隨機(jī)森林、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)，能夠助力負(fù)荷模型的精準(zhǔn)度提升。此類短期模型在兩網(wǎng)中的應(yīng)用廣泛，國(guó)網(wǎng)江西省電力公司根據(jù)歷史電力負(fù)荷需求值獲取負(fù)荷特征信息，之后采用線性回歸方法計(jì)算增長(zhǎng)率函數(shù)，訓(xùn)練生成負(fù)荷短期預(yù)測(cè)模型，在省級(jí)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(yù)判負(fù)荷變化，降低運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。
周到月的時(shí)間尺度屬于中期負(fù)荷預(yù)測(cè)范疇。對(duì)于電源側(cè)而言，中期的氣溫趨勢(shì)預(yù)報(bào)可以用于提前協(xié)調(diào)火電機(jī)組、燃機(jī)電組等調(diào)整出力，中期的降水趨勢(shì)預(yù)報(bào)有利于提高光伏發(fā)電預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確度。對(duì)于網(wǎng)荷協(xié)同而言，極端天氣過程預(yù)警信息能夠?yàn)樨?fù)荷預(yù)測(cè)提供風(fēng)險(xiǎn)提示，讓負(fù)荷模型預(yù)留負(fù)荷增長(zhǎng)調(diào)整的空間。對(duì)于負(fù)荷側(cè)而言，氣象服務(wù)中的趨勢(shì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品，包括極端天氣過程預(yù)測(cè)、周平均氣溫及降水日數(shù)預(yù)測(cè)等，均會(huì)影響中期時(shí)段的電力負(fù)荷走向，可以用于制定月度的發(fā)電計(jì)劃和調(diào)度安排。中期時(shí)段預(yù)測(cè)模型對(duì)算法的智能度提出了更高要求，國(guó)網(wǎng)江蘇省電力公司采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)梯度下降法進(jìn)行模型訓(xùn)練并輸出負(fù)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(chǎng)構(gòu)建與電力災(zāi)害數(shù)據(jù)相關(guān)的預(yù)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(zhǎng)期氣候信息，是電力系統(tǒng)及電網(wǎng)擴(kuò)容等長(zhǎng)期規(guī)劃的重要參考依據(jù)。年度氣候趨勢(shì)是電力負(fù)荷基數(shù)的預(yù)估因素之一，根據(jù)氣象服務(wù)提供的暖冬預(yù)測(cè)，電力部門可以調(diào)整供暖電源的建設(shè)進(jìn)度，夏季連晴高溫預(yù)測(cè)則需要相關(guān)部門規(guī)劃增設(shè)調(diào)峰機(jī)組應(yīng)對(duì)可能攀升的用電負(fù)荷。綜上所述，長(zhǎng)期的負(fù)荷預(yù)測(cè)需要考慮由于不同天氣事件引發(fā)的負(fù)荷變化對(duì)電網(wǎng)容量的要求，進(jìn)而確保電力系統(tǒng)的承載能力，而氣象長(zhǎng)期預(yù)報(bào)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(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng)，基于用戶用電特征數(shù)據(jù)和變化趨勢(shì)數(shù)據(jù)，分別構(gòu)建用電特征和變化趨勢(shì)長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型，之后根據(jù)配電網(wǎng)實(shí)際供電區(qū)域，聯(lián)合長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)，為各種配電網(wǎng)的長(zhǎng)期規(guī)劃和管理提供支持。
● 新能源功率預(yù)測(cè)
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(yù)測(cè)對(duì)于系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行發(fā)揮著不可替代的作用。氣象條件是影響風(fēng)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(yīng)用不斷擴(kuò)大，新型電力系統(tǒng)對(duì)氣象服務(wù)的依賴性顯著增強(qiáng)，電力氣象服務(wù)已成為提升發(fā)電預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度、優(yōu)化電網(wǎng)調(diào)度效率的重要基礎(chǔ)。本文將從光伏、風(fēng)電兩方面分別闡述電力氣象服務(wù)在新能源功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。
↑ 新能源功率預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)中的氣象服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景
（1）光伏功率預(yù)測(cè)
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(qiáng)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(wù)能夠提供輻射強(qiáng)度、日照時(shí)數(shù)等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，應(yīng)用于光伏功率預(yù)測(cè)以提升精度。此外，天氣預(yù)報(bào)中的氣溫、云量、云移動(dòng)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(yù)測(cè)模型中，用于預(yù)判功率的波動(dòng)情況，減少因轉(zhuǎn)折性天氣引起的功率驟降失衡。
在實(shí)際應(yīng)用中，光伏功率預(yù)測(cè)的時(shí)間尺度分為超短期（0-4小時(shí)）、短期（1-3天）、中長(zhǎng)期（周至數(shù)月）預(yù)測(cè)。超短期預(yù)測(cè)主要服務(wù)于實(shí)時(shí)調(diào)度控制，短期預(yù)測(cè)服務(wù)于日前調(diào)度計(jì)劃和電力市場(chǎng)交易，中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)則用于支撐電力系統(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)。針對(duì)超短期光伏功率預(yù)測(cè)，研究者們利用特征相關(guān)性分析結(jié)果，基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)方法（隨機(jī)森林、LSTM等）構(gòu)建時(shí)序預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)了光伏功率的超短期時(shí)序預(yù)測(cè)。云會(huì)對(duì)太陽光線造成遮擋，影響光伏出力，為更好地捕獲其動(dòng)態(tài)變化，國(guó)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(dá)數(shù)據(jù)，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)算法提取云系運(yùn)動(dòng)特征，顯著提升了對(duì)短時(shí)輻照波動(dòng)和遮擋效應(yīng)的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度。短期和中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)需要借助數(shù)值天氣預(yù)報(bào)，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(duì)數(shù)值模式輸出的太陽輻射預(yù)報(bào)數(shù)值進(jìn)行訂正，以減小誤差，提升預(yù)測(cè)的精度，還通過集成多模型機(jī)器學(xué)習(xí)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(yù)測(cè)穩(wěn)健性。此外，隨著分布式光伏裝機(jī)量的增加，很多研究針對(duì)分布式發(fā)電功率預(yù)測(cè)開展了相關(guān)研究，這些研究主要是基于網(wǎng)格化天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果，結(jié)合人工智能模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。
（2）風(fēng)電功率預(yù)測(cè)
風(fēng)速是影響風(fēng)電功率預(yù)測(cè)的決定性因子，此外，空氣密度（受溫度、濕度、氣壓影響）也會(huì)間接影響風(fēng)能轉(zhuǎn)化效率。電力氣象服務(wù)提供的逐小時(shí)風(fēng)速、風(fēng)向數(shù)據(jù)是風(fēng)功率預(yù)測(cè)模型的關(guān)鍵輸入?yún)?shù)：根據(jù)預(yù)報(bào)的風(fēng)速變化，模型可以預(yù)判功率的波動(dòng)，為電網(wǎng)調(diào)度提供響應(yīng)時(shí)間；風(fēng)向會(huì)影響風(fēng)機(jī)的使用效率，風(fēng)向預(yù)報(bào)能夠修正功率預(yù)測(cè)模型，提高風(fēng)能的利用效率。
與光伏類似，氣象服務(wù)在風(fēng)力發(fā)電中的應(yīng)用場(chǎng)景也可分為超短期預(yù)測(cè)和短中期預(yù)測(cè)兩類。超短期風(fēng)功率預(yù)測(cè)主要是根據(jù)風(fēng)電功率與風(fēng)速之間的相關(guān)性以及功率的時(shí)序依賴性，對(duì)未來0-4小時(shí)時(shí)段內(nèi)的逐15分鐘功率進(jìn)行預(yù)測(cè)。目前，各類時(shí)間序列分析（ARIMA）、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)方法均被廣泛應(yīng)用于風(fēng)電功率預(yù)測(cè)，但有研究者發(fā)現(xiàn)，基于注意力機(jī)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(yù)測(cè)效果相較于其他方法更為突出。短中期的風(fēng)功率預(yù)測(cè)主要是關(guān)注次日至未來十天的風(fēng)場(chǎng)出力，此時(shí)風(fēng)功率的時(shí)序相關(guān)性不佳，同樣需要利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)提高功率預(yù)測(cè)精度。因此，一些研究通過模式后處理訂正，修正模式預(yù)報(bào)的風(fēng)速等氣象因子誤差，通過提升風(fēng)功率預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)輸入源來提高準(zhǔn)確性。通過集合預(yù)報(bào)代替確定性預(yù)報(bào)也是一種環(huán)節(jié)預(yù)報(bào)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(xué)習(xí)功率與氣象之間的非線性關(guān)系，實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)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(jìn)一步推動(dòng)了氣象服務(wù)與新能源功率預(yù)測(cè)的深度融合。目前，新能源場(chǎng)站及電力企業(yè)通過接入實(shí)況氣象觀測(cè)、智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、衛(wèi)星與雷達(dá)數(shù)據(jù)，并結(jié)合AI技術(shù)進(jìn)行深度特征提取與關(guān)系挖掘，在復(fù)雜天氣條件下仍將風(fēng)電、光伏功率預(yù)測(cè)的準(zhǔn)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(yùn)行提供堅(jiān)實(shí)保障。
（3） 新能源領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)例
隨著光伏、風(fēng)電等清潔能源供給體系的逐步完善，兩網(wǎng)在新能源預(yù)測(cè)領(lǐng)域開展了大量應(yīng)用。南方電網(wǎng)公司從源網(wǎng)荷儲(chǔ)各環(huán)節(jié)挖掘新能源消納潛力，投運(yùn)了全國(guó)首個(gè)區(qū)域級(jí)源荷聚合服務(wù)平臺(tái)，建成了新能源調(diào)度運(yùn)行管理、多時(shí)空尺度預(yù)測(cè)平臺(tái)，全面提升新能源可觀可測(cè)可控水平，提高了電網(wǎng)對(duì)清潔能源的接納、配置和調(diào)控能力。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2023年南方區(qū)域新能源總裝機(jī)超過1.3億千瓦。同年，南網(wǎng)啟動(dòng)了國(guó)內(nèi)首個(gè)新能源功率預(yù)測(cè)價(jià)值生態(tài)圈培育計(jì)劃，依托新型電力系統(tǒng)掛帥項(xiàng)目“新能源多時(shí)空尺度精確預(yù)測(cè)技術(shù)研究”，研發(fā)了新能源多時(shí)空尺度精確預(yù)測(cè)智慧平臺(tái)。該平臺(tái)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，完成了南方五省區(qū)800多個(gè)新能源場(chǎng)站的運(yùn)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(yù)測(cè)場(chǎng)景、機(jī)制及評(píng)價(jià)體系，可滿足中、短、超短期等多時(shí)間尺度新能源功率預(yù)測(cè)需求。
根據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)有限公司服務(wù)新能源發(fā)展報(bào)告2024》顯示，國(guó)家電網(wǎng)公司在新能源領(lǐng)域的電源并網(wǎng)、電網(wǎng)建設(shè)、調(diào)度運(yùn)行、市場(chǎng)交易以及技術(shù)創(chuàng)新等多個(gè)維度，采取了一系列重點(diǎn)措施和創(chuàng)新實(shí)踐。在并網(wǎng)消納方面，2023年國(guó)網(wǎng)新增風(fēng)光新能源裝機(jī)容量達(dá)到2.26億千瓦，新能源發(fā)電量達(dá)到1.2萬億千瓦時(shí)，占總發(fā)電量的16.9%；在電網(wǎng)建設(shè)方面，持續(xù)加強(qiáng)新能源接網(wǎng)和送出工程的建設(shè)，已累計(jì)建成“19交16直”特高壓輸電工程；在系統(tǒng)建設(shè)方面，建立了全球規(guī)模最大的新能源云平臺(tái)，為新能源場(chǎng)站提供便捷的線上服務(wù)。
● 電力市場(chǎng)交易
隨著電力市場(chǎng)化的不斷發(fā)展，氣象條件對(duì)電力市場(chǎng)交易的影響日益突出，它可以通過影響發(fā)電功率、用電負(fù)荷等要素直接影響交易價(jià)格、交易量及風(fēng)險(xiǎn)控制。將高分辨率氣象數(shù)據(jù)（如公里級(jí)網(wǎng)格預(yù)報(bào)）與市場(chǎng)交易模型耦合，可實(shí)現(xiàn)“氣象 -功率-價(jià)格”的聯(lián)動(dòng)預(yù)測(cè)，為交易決策提供量化支持。Dupré 等研究了將短期nowcast（短臨預(yù)報(bào)，30分鐘-3小時(shí)，基于 ECMWF 預(yù)報(bào)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)的降尺度同化模型）用于日內(nèi)交易與不平衡結(jié)算時(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。研究表明：引入30分鐘-3小時(shí)的nowcasting后，風(fēng)場(chǎng)的短期功率預(yù)報(bào)誤差顯著下降，從而直接減少了需在流動(dòng)性較差且價(jià)格通常不利于發(fā)電方的不平衡市場(chǎng)上的暴露。具體量化指標(biāo)包括——在30分鐘平衡時(shí)點(diǎn)下，使用nowcast情形中“超過20%裝機(jī)容量（ICAP）的重大正/負(fù)誤差”發(fā)生率由無nowcast時(shí)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(fēng)場(chǎng)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(duì)收益的邊際價(jià)值隨季節(jié)、價(jià)格曲線與平衡時(shí)間窗口（30分鐘、1小時(shí)、2小時(shí)、3小時(shí)）而變化，但總體結(jié)論穩(wěn)健：提高短時(shí)預(yù)報(bào)精度能顯著降低不平衡成本、提高日內(nèi)套利機(jī)會(huì)，從而產(chǎn)生可觀的經(jīng)年收入增益。因此，氣象服務(wù)可以為電力市場(chǎng)主體提供精準(zhǔn)的氣象數(shù)據(jù)與趨勢(shì)預(yù)判，助力交易決策更科學(xué)、市場(chǎng)運(yùn)行更穩(wěn)定。
短時(shí)的精細(xì)化氣象預(yù)報(bào)服務(wù)能夠給現(xiàn)貨市場(chǎng)交易提供重要的決策依據(jù)，氣溫、風(fēng)速、光照等預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)可以輔助發(fā)電商和售電公司對(duì)市場(chǎng)供需關(guān)系的判斷，獲取相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。風(fēng)電和光伏企業(yè)會(huì)根據(jù)短期氣象預(yù)報(bào)的更新及時(shí)調(diào)整相應(yīng)的交易策略，平衡市場(chǎng)交易于電網(wǎng)安全，減少價(jià)格異常波動(dòng)。
中長(zhǎng)期的電力市場(chǎng)交易更關(guān)注的是氣象中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)，未來一段時(shí)間的氣象趨勢(shì)預(yù)報(bào)產(chǎn)品可以為市場(chǎng)上合約電量于價(jià)格談判提供宏觀的依據(jù)。氣象服務(wù)的年度氣候趨勢(shì)預(yù)報(bào)：包括是否暖冬、年度高溫日數(shù)、降水日數(shù)等會(huì)影響電力市場(chǎng)的供需預(yù)期，發(fā)電商與購(gòu)電方會(huì)據(jù)此調(diào)整成交量與價(jià)格，保障收益的穩(wěn)定性。季度降水分布、月度風(fēng)速趨勢(shì)等可以進(jìn)一步用于細(xì)化市場(chǎng)交易策略。
氣象服務(wù)還可以為電力市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)控制提供數(shù)據(jù)支撐，減少極端天氣事件引發(fā)的市場(chǎng)異常情況。發(fā)電商和售電公司可以基于氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)構(gòu)建市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)模型，可以對(duì)沖價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以借助氣象數(shù)據(jù)識(shí)別異常交易，排查利用氣象信息的不對(duì)稱操縱行為，加強(qiáng)監(jiān)管。
電力氣象服務(wù)存在的問題
當(dāng)前，電力氣象服務(wù)在政策的推動(dòng)下，取得了一定的發(fā)展與進(jìn)步，在新能源功率預(yù)測(cè)、電網(wǎng)災(zāi)害預(yù)警及負(fù)荷預(yù)測(cè)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(yīng)用場(chǎng)景仍然處在逐步探索階段，在監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)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(dāng)前電力氣象服務(wù)中存在五大方面問題。
↑ 電力氣象服務(wù)存在的主要問題及擬解決方向
● 氣象監(jiān)測(cè)范圍及專業(yè)監(jiān)測(cè)能力不足
完備的氣象監(jiān)測(cè)是氣象預(yù)報(bào)的前提，也是實(shí)現(xiàn)氣象服務(wù)的重要基礎(chǔ)。目前大部分氣象監(jiān)測(cè)站點(diǎn)主要分布在城市或近郊，對(duì)高原山地電網(wǎng)輸配電設(shè)備、偏遠(yuǎn)的新能源密集區(qū)域以及海上風(fēng)電區(qū)覆蓋不足、站點(diǎn)密度不高，對(duì)不同尺度氣象災(zāi)害的監(jiān)測(cè)能力和對(duì)氣象要素的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)精度無法滿足現(xiàn)有業(yè)務(wù)需求。另一方面，電力氣象監(jiān)測(cè)的針對(duì)性不強(qiáng)，光伏預(yù)報(bào)關(guān)注的“光伏板表面輻照度”、“風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速”、電網(wǎng)運(yùn)維關(guān)注的“導(dǎo)線覆冰厚度”、“桿塔周圍風(fēng)速梯度”、“雷暴電荷密度”等電網(wǎng)專業(yè)氣象要素監(jiān)測(cè)設(shè)備不足，電力系統(tǒng)的大多參數(shù)需通過基礎(chǔ)要素間接推算，引入顯著計(jì)算誤差，影響預(yù)報(bào)與預(yù)警的準(zhǔn)確性。
● 氣象預(yù)報(bào)精度及極端天氣預(yù)警能力不足
精準(zhǔn)化、精細(xì)化的電力氣象預(yù)報(bào)是保障電力系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵。目前，電網(wǎng)業(yè)務(wù)中的氣象預(yù)報(bào)在準(zhǔn)確率、分辨率以及時(shí)效性等方面仍存在較大偏差。在短期預(yù)報(bào)領(lǐng)域，風(fēng)速和輻照度等關(guān)鍵氣象參數(shù)的偏差導(dǎo)致部分地區(qū)的短期風(fēng)電功率預(yù)測(cè)誤差達(dá)到15%-30%，受實(shí)時(shí)衛(wèi)星云圖分辨率影響，光伏發(fā)電功率的預(yù)測(cè)結(jié)果也會(huì)出現(xiàn)誤差。中長(zhǎng)期預(yù)報(bào)領(lǐng)域，傳統(tǒng)數(shù)值模式在區(qū)域尺度上的預(yù)報(bào)偏差明顯，季節(jié)性預(yù)測(cè)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(yīng)用于現(xiàn)有的長(zhǎng)期氣候預(yù)測(cè)體系，此外目前的氣候預(yù)測(cè)模型無法精準(zhǔn)預(yù)估氣候變化對(duì)電力系統(tǒng)的累積影響，對(duì)于電網(wǎng)長(zhǎng)期規(guī)劃的支撐不足。極端天氣領(lǐng)域，暴雨、高溫、臺(tái)風(fēng)、干旱、覆冰等電力災(zāi)害性天氣的預(yù)警時(shí)間通常不足24小時(shí)，難以支撐電網(wǎng)搶修、應(yīng)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(yù)警系統(tǒng)對(duì)于復(fù)合型極端天氣能力的預(yù)報(bào)能力不足，缺乏對(duì)于多要素預(yù)警協(xié)同影響的評(píng)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(chǔ)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(jī)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(cè)范圍、要素類型、預(yù)報(bào)精度、預(yù)警時(shí)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(shí)空匹配誤差，氣象站點(diǎn)與電力場(chǎng)站通常距離較遠(yuǎn)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)空間代表性不足，需通過插值的方法進(jìn)行轉(zhuǎn)化，從而導(dǎo)致結(jié)果偏差。且電力業(yè)務(wù)需5-15分鐘高頻更新，與氣象數(shù)據(jù)的1小時(shí)及更長(zhǎng)的更新時(shí)間不匹配，難以支持電力實(shí)時(shí)調(diào)度與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)；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(wù)模型耦合程度低，跨尺度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換過程中會(huì)產(chǎn)生顯著誤差。例如在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中，模型對(duì)于氣象因子與負(fù)荷的非線性關(guān)系把握不足，導(dǎo)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(gè)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(yù)測(cè)穩(wěn)定性。
● 電力市場(chǎng)服務(wù)模式單一
當(dāng)前，氣象服務(wù)貫穿于電力網(wǎng)系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、配電、市場(chǎng)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(wù)多采用較為固定的模式，精準(zhǔn)度和針對(duì)性存在不足。新能源發(fā)電企業(yè)更多關(guān)注風(fēng)速、光照等要素的短臨預(yù)報(bào)，應(yīng)用氣象預(yù)報(bào)服務(wù)實(shí)現(xiàn)功率預(yù)測(cè)優(yōu)化；電網(wǎng)企業(yè)更重視極端天氣（如臺(tái)風(fēng)、覆冰）對(duì)線路、變電站的影響預(yù)警，進(jìn)行防災(zāi)減災(zāi)；電力市場(chǎng)主體則需要?dú)庀篁?qū)動(dòng)的電價(jià)趨勢(shì)預(yù)判，增加經(jīng)濟(jì)效益。當(dāng)前電力氣象服務(wù)多以標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)產(chǎn)品（如未來72小時(shí)逐時(shí)預(yù)報(bào)）為主，缺乏針對(duì)電網(wǎng)企業(yè)和電力市場(chǎng)主體的定制化服務(wù)。
● 電力氣象標(biāo)準(zhǔn)體系缺失
新能源功率預(yù)測(cè)尚未建立統(tǒng)一的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)體系，預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性與可比性難以保障；氣象災(zāi)害預(yù)警等級(jí)劃分機(jī)制不統(tǒng)一，影響應(yīng)急響應(yīng)效率；不同區(qū)域采用差異化數(shù)據(jù)格式，導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域共享和對(duì)比；系統(tǒng)間接口標(biāo)準(zhǔn)缺失，數(shù)據(jù)共享與業(yè)務(wù)協(xié)同受到制約?，F(xiàn)有的氣象服務(wù)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(shí)，需投入成本進(jìn)行數(shù)據(jù)的解碼、轉(zhuǎn)換和應(yīng)用開發(fā)，難以充分利用氣象數(shù)據(jù)價(jià)值。亟需構(gòu)建涵蓋監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)、預(yù)警、服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化體系，為新型電力系統(tǒng)提供規(guī)范化、可復(fù)制的服務(wù)支撐。
電力氣象服務(wù)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(shí)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(zhǎng)期發(fā)展。從前文的分析可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前電力氣象服務(wù)的應(yīng)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(wù)面臨的挑戰(zhàn)
上圖給出電力氣象服務(wù)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(jìng)爭(zhēng)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(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇，未來人工智能將全面滲透于電力服務(wù)的不同環(huán)節(jié)，需要不斷投入資源進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新保持競(jìng)爭(zhēng)力。二是極端天氣事件預(yù)報(bào)預(yù)警能力。全球氣候變暖導(dǎo)致極端天氣事件增多，對(duì)電網(wǎng)安全運(yùn)行構(gòu)成威脅。面對(duì)電力氣象服務(wù)高分辨率的要求，氣象監(jiān)測(cè)和氣象預(yù)報(bào)的時(shí)間和空間分辨率都需要進(jìn)一步提升，并增強(qiáng)對(duì)極端天氣的監(jiān)測(cè)和預(yù)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(hù)成為重要挑戰(zhàn)，需要加強(qiáng)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(shí)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(wù)發(fā)展。隨著電力市場(chǎng)主體的多元化，不同用戶對(duì)電力氣象服務(wù)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(wù)產(chǎn)品。五是多產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。未來需要加強(qiáng)氣象部門與電力行業(yè)的深度合作機(jī)制。
↑ 電力氣象服務(wù)未來發(fā)展趨勢(shì)
● 完善電力氣象監(jiān)測(cè)體系
電力服務(wù)逐步朝著更高的時(shí)空分辨率邁進(jìn)，對(duì)氣象監(jiān)測(cè)的精細(xì)化需求也隨著增強(qiáng)。未來電力氣象監(jiān)測(cè)需要實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)區(qū)域覆蓋，觀測(cè)站網(wǎng)建設(shè)依據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求進(jìn)行合理布局，通過對(duì)站網(wǎng)現(xiàn)狀評(píng)估構(gòu)建布局優(yōu)化模型并制定規(guī)劃方案，實(shí)現(xiàn)科學(xué)合理的電力氣象監(jiān)測(cè)站網(wǎng)布局規(guī)劃。除了持續(xù)加密地面氣象觀測(cè)站點(diǎn)，還需要結(jié)合低空無人機(jī)探測(cè)、垂直觀測(cè)、遙感觀測(cè)等多種觀測(cè)手段，實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)速、氣溫、濕度等氣象要素的精細(xì)化精準(zhǔn)捕捉。通過建設(shè)立體化氣象觀測(cè)站網(wǎng)，滿足實(shí)況觀測(cè)、氣象預(yù)報(bào)、科學(xué)實(shí)驗(yàn)等多場(chǎng)景需求。在現(xiàn)有常規(guī)氣象站增設(shè)新能源監(jiān)測(cè)要素（輻照度、高空風(fēng)速、云量等），實(shí)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(cè)的精準(zhǔn)度和覆蓋面。
為了保障極端天氣下電力系統(tǒng)設(shè)備安全運(yùn)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(shè)高精度觀測(cè)設(shè)備。在數(shù)據(jù)維度上，強(qiáng)化對(duì)極端事件特有要素的觀測(cè)。除常規(guī)氣象要素外，重點(diǎn)采集湍流強(qiáng)度、冰雨混合比、強(qiáng)降水雨滴譜、極端溫度下的空氣密度等數(shù)據(jù)，為模型訓(xùn)練提供更豐富的樣本。
此外，電力氣象觀測(cè)體系建設(shè)應(yīng)該將電力氣象監(jiān)測(cè)需求融入中國(guó)氣象局全國(guó)氣象站網(wǎng)建設(shè)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(diǎn)區(qū)域、重要場(chǎng)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(guó)際化業(yè)務(wù)覆蓋區(qū)域的電力氣象觀測(cè)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(wù)效率。未來電力氣象數(shù)據(jù)需具備準(zhǔn)確性、及時(shí)性并提供個(gè)性化服務(wù)，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(yīng)用服務(wù)，實(shí)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(tái)風(fēng)云圖、地表溫度反演）、雷達(dá)回波數(shù)據(jù)、電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)（如線路負(fù)載、桿塔傾斜度）與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空匹配，通過數(shù)據(jù)同化技術(shù)優(yōu)化初始場(chǎng)，減少預(yù)報(bào)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(yùn)行調(diào)度、防災(zāi)減災(zāi)、新能源開發(fā)等提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐。統(tǒng)一觀測(cè)數(shù)據(jù)建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，推動(dòng)網(wǎng)級(jí)統(tǒng)籌規(guī)劃與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，省地級(jí)公司按照統(tǒng)一技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)開展建設(shè)，實(shí)現(xiàn)多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理，為電力氣象預(yù)報(bào)、災(zāi)害防控及科學(xué)研究提供高精度實(shí)況數(shù)據(jù)支持。
● 提升電力氣象預(yù)報(bào)水平
新型電力系統(tǒng)疊加了極端天氣多發(fā)趨勢(shì)，電網(wǎng)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)性和復(fù)雜性也持續(xù)增強(qiáng)。一方面，需要利用不同的電力觀測(cè)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(chǎng)，提高模式預(yù)報(bào)水平。在數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模型中，優(yōu)化對(duì)強(qiáng)對(duì)流、寒潮爆發(fā)、臺(tái)風(fēng)增強(qiáng)等物理過程的參數(shù)化方案，提高對(duì)大氣垂直運(yùn)動(dòng)、云微物理過程的模擬精度，將極端降水的預(yù)報(bào)提前量從當(dāng)前的6-12小時(shí)提升至24-48小時(shí)。此外，結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)值模式和人工智能方法，針對(duì)不同的電力災(zāi)害性天氣，進(jìn)行精細(xì)化建模，提升極端事件的預(yù)報(bào)超前性，實(shí)現(xiàn)對(duì)極端氣象事件的預(yù)測(cè)。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(shè)施受損數(shù)據(jù)、地理環(huán)境參數(shù)的大型數(shù)據(jù)庫(kù)，識(shí)別分析極端事件的形成機(jī)制與演化規(guī)律。針對(duì)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(shí)現(xiàn)桿塔級(jí)的覆冰預(yù)報(bào)預(yù)警。
在長(zhǎng)期趨勢(shì)研究方面，投入更多資源研發(fā)高精度氣候預(yù)測(cè)模型，結(jié)合全球氣候變化趨勢(shì)，評(píng)估未來10-30年極端低溫、高溫、強(qiáng)降水等事件對(duì)電力系統(tǒng)的影響，為電網(wǎng)長(zhǎng)期規(guī)劃（如桿塔抗冰等級(jí)、線路耐熱設(shè)計(jì)）提供科學(xué)依據(jù)。在短期極端事件應(yīng)對(duì)上，構(gòu)建復(fù)合型極端天氣協(xié)同預(yù)報(bào)體系，綜合考慮多種氣象要素的相互作用及對(duì)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(yù)判“暴雨+雷電+大風(fēng)”組合天氣下，新能源功率驟降、負(fù)荷激增、線路故障的風(fēng)險(xiǎn)，為電力企業(yè)制定全面的應(yīng)急預(yù)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(yùn)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(yīng)用，依托高分辨率長(zhǎng)時(shí)效的電力氣象大模型技術(shù)研究及應(yīng)用項(xiàng)目，推進(jìn)公司“大瓦特—?dú)庀蟆鳖A(yù)報(bào)模型建設(shè)，接入“風(fēng)烏”、“伏羲”等AI氣象大模型氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)外部氣象AI產(chǎn)品與自主搭建的氣象AI模型應(yīng)用的數(shù)據(jù)共享與結(jié)果互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)內(nèi)、外部數(shù)據(jù)的高效利用。
加強(qiáng)氣象預(yù)報(bào)模型與電力業(yè)務(wù)模型的深度耦合，構(gòu)建一體化預(yù)測(cè)平臺(tái)。通過聯(lián)合研發(fā)，將氣象數(shù)據(jù)的預(yù)處理、轉(zhuǎn)換環(huán)節(jié)嵌入電力預(yù)測(cè)模型，減少中間數(shù)據(jù)傳遞誤差。例如，在風(fēng)電功率預(yù)測(cè)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(fēng)速轉(zhuǎn)化為風(fēng)機(jī)輪轂高度風(fēng)速，提高風(fēng)速換算精度。同時(shí)，利用深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，建立多源數(shù)據(jù)融合的預(yù)測(cè)模型，增強(qiáng)模型對(duì)復(fù)雜氣象條件和極端事件的適應(yīng)能力。收集海量歷史極端氣象數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)電力系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，訓(xùn)練模型識(shí)別“高溫+干旱”、“臺(tái)風(fēng)+暴雨”等復(fù)雜氣象組合對(duì)電力功率、負(fù)荷的影響模式，提前預(yù)判極端天氣下的電力供需變化，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。
● 構(gòu)建多元化服務(wù)模式
針對(duì)電力行業(yè)各環(huán)節(jié)的不同需求，設(shè)計(jì)差異化服務(wù)方案。針對(duì)新能源發(fā)電企業(yè)提供分風(fēng)機(jī)機(jī)位、分光伏板陣列的精細(xì)化氣象要素預(yù)報(bào)，以及基于氣象條件的發(fā)電效率優(yōu)化建議；針對(duì)電網(wǎng)企業(yè)，提供桿塔級(jí)、變電站級(jí)的極端天氣風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及應(yīng)對(duì)策略；針對(duì)電力市場(chǎng)主體，提供氣象驅(qū)動(dòng)的電價(jià)走勢(shì)分析、交易風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等定制化服務(wù)。針對(duì)售電公司等，結(jié)合氣溫、降水、季節(jié)等因素，細(xì)分居民、工業(yè)、商業(yè)用戶的用電負(fù)荷預(yù)測(cè)，以便更精準(zhǔn)地制定購(gòu)電計(jì)劃。同時(shí)，優(yōu)化氣象服務(wù)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(yīng)用門檻，使中小電力企業(yè)也能便捷地將氣象服務(wù)融入業(yè)務(wù)流程。未來，隨著可再生能源占比提升，氣象服務(wù)在電力市場(chǎng)中的作用將進(jìn)一步凸顯，成為連接氣象數(shù)據(jù)、電力生產(chǎn)與市場(chǎng)交易的核心紐帶，推動(dòng)電力市場(chǎng)向更高效、更靈活的方向發(fā)展。
當(dāng)前電力氣象服務(wù)面臨的主要挑戰(zhàn)有：一是電力氣象監(jiān)測(cè)精細(xì)化程度不足，重點(diǎn)區(qū)域覆蓋有限；二是極端天氣預(yù)報(bào)與預(yù)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(wù)融合度不高，制約了氣象服務(wù)效益的發(fā)揮。針對(duì)這些問題，本文提出三條改進(jìn)主線：提高監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)精度，推動(dòng)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(wù)模式。在此基礎(chǔ)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(jī)制。通過構(gòu)建氣象災(zāi)害預(yù)警與電力應(yīng)急響應(yīng)聯(lián)動(dòng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的協(xié)同，電力企業(yè)能迅速針對(duì)氣象部分發(fā)出的預(yù)警信息啟動(dòng)相應(yīng)應(yīng)急預(yù)案，實(shí)現(xiàn)“監(jiān)測(cè)-預(yù)警-處置”全流程無縫對(duì)接，保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行。
總體而言，“雙碳”目標(biāo)驅(qū)動(dòng)下的電力系統(tǒng)中氣象服務(wù)的應(yīng)用越來越重要，逐漸實(shí)現(xiàn)了從傳統(tǒng)的局部應(yīng)用向全面支撐的升級(jí)，氣象服務(wù)應(yīng)用的場(chǎng)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(wù)貫穿于電力系統(tǒng)規(guī)劃運(yùn)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(shí)際電力業(yè)務(wù)的需求，電力氣象服務(wù)目前在電力氣象監(jiān)測(cè)、電力氣象災(zāi)害預(yù)警、電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、新能源功率預(yù)測(cè)、電力市場(chǎng)交易等方向展開相關(guān)的應(yīng)用。但是由于電力氣象的研究和發(fā)展相對(duì)較晚，當(dāng)前電力氣象服務(wù)應(yīng)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(cè)能力不足，極端氣象預(yù)報(bào)準(zhǔn)確度有待提升，行業(yè)數(shù)據(jù)交叉應(yīng)用存在技術(shù)壁壘，電力氣象服務(wù)模式相對(duì)單一等。
面對(duì)當(dāng)前電力氣象服務(wù)存在的問題和挑戰(zhàn)，本文提出了未來電力氣象服務(wù)的發(fā)展方向，主要包括：提高電力氣象監(jiān)測(cè)精細(xì)化程度，實(shí)現(xiàn)重點(diǎn)區(qū)域覆蓋；實(shí)現(xiàn)電力和氣象數(shù)據(jù)的統(tǒng)一和融合；提升氣象預(yù)報(bào)能力，特別是針對(duì)極端天氣的精細(xì)化預(yù)報(bào)預(yù)警能力；充分利用人工智能構(gòu)建電力氣象預(yù)報(bào)大模型，實(shí)現(xiàn)氣象和電力技術(shù)的深度融合；針對(duì)不同的電力應(yīng)用環(huán)節(jié)，制定專業(yè)化的氣象服務(wù)，實(shí)現(xiàn)多元化電力氣象服務(wù)；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(jìn)電力氣象的發(fā)展。
未來電力氣象服務(wù)將圍繞提升服務(wù)能力與效益，朝著更精細(xì)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(yīng)用實(shí)現(xiàn)更精細(xì)化的氣象監(jiān)測(cè)、更精準(zhǔn)的氣象預(yù)報(bào)、提供更完善的能源保供服務(wù)，建立更加健全的服務(wù)機(jī)制，給新型電力系統(tǒng)建設(shè)提供重要的支撐。
