/朝聞通/2025年2月25日北京——全球氣候變化背景下,天氣條件的頻繁波動對電力系統穩定構成挑戰。
傳統化石能源的運輸和發電雖相對穩定,但其運輸、管道輸送及發電站運營仍受天氣左右;此外,氣候變暖加劇了降水、風速和光照的波動,顯著影響水電、風電和光伏的發電效率。
特別是暴雨、熱帶氣旋等極端天氣對發電基礎設施造成破壞,加劇了電力系統的脆弱性。
針對這些挑戰,墨跡天氣憑藉其在氣象及AI技術領域的積累,爲電力行業量身打造全面的氣象服務解決方案。
旨在通過整合能源電力數據與新能源行業模型及算法,爲電力行業提供了精準、高效的氣象預測與風險預警服務,助力新能源企業提升綜合競爭力,推動電力行業向更加綠色、可持續的方向發展。
提供了精細化氣象預報,緩解天氣變量對電力供需的影響
電力系統對天氣變化較爲敏感,主要原因在於在時空精度和預測維度上存在侷限:如常規大範圍預報難以捕捉分佈式新能源場站的微尺度氣象特徵,且天氣與發電量之間的關係缺乏動態分析,導致風電、光伏等發電量的預測誤差
較大。同時,在需求側,用電需求與溫度、溼度等天氣因素之間的複雜關係也缺乏精確模型,且傳統方法對極端天氣引發的負荷突變響應滯後。
這種供需兩側對天氣變化的預測不足,使得電力系統在應對陰晴轉換、風力驟變等高頻次氣象擾動時,常面臨發電計劃與負荷需求動態失衡的風險,從而影響電網安全運行與電力市場交易的穩定性。
針對這些天氣變量,墨跡天氣利用多源歷史氣象數據,結合不同電廠類型、地理環境、氣象環境等因素,構建高精度的氣象預測模型,對風光電場進行不同時間尺度的預測,並根據電廠實況數據對算法模型不斷調優,爲電力市場交易帶來超
短期、短期、中期、長期的精細化氣象預報,爲電網調度部門提供生產調度計劃的參考。
在需求側,墨跡天氣基於多源數值預報結果,利用深度學習等後訂正預報結果,可實現對未來溫度、降水等天氣情況的精準定量預測,提升需求端的用電高峯期和用電量的預測能力,實現供電量與需求量的最優匹配。
聚焦電力基礎設施和電力運維,賦能電力開發增益減損
除了緩解天氣變量對電力供需的影響,墨跡天氣還關注電力基礎設施的安全與運維問題。
通過統計電網氣象災害事件相關數據,構建氣象災害樣本庫,再基於數值模式預報和人工智能技術,提升對覆冰、輸電線舞動、污閃、暴雨等災害識別及監測預測能力。
這有助於提前發現風險並制定靈活的應對方案,確保電力基礎設施的安全穩定運行。
在電廠選址方面,墨跡天氣利用其多源歷史氣象數據,輔助風、光資源評估,爲風、光電場的開發和規劃提供支撐,同時通過對區域性氣象災害風險進行精細化評估,爲電廠選址提供風險預警,降低災害損失。
隨着全球氣候變暖,天氣變量對電力系統的安全穩定運行提出了更高要求。
在此背景下,墨跡天氣將持續加強與電力行業的合作,爲其提供了精準的氣象預報和風險預警,共同應對氣象災害防範、設備運維和能源調度等技術難題,推動電力行業實現更高效、更安全的可持續發展。