数字储能网讯：电力行业是能源消费和碳排放的关键领域，据统计，我国发电用煤约占全国煤炭消费总量的60%，碳排放量占比为约为40%，大量的传统化石能源消耗进一步加剧了气候变化，导致极端天气气候事件频发。在上述背景下，推动电力系统绿色转型，构建以风电、光伏等清洁可再生能源为主体的新型电力系统，已成为实现能源结构优化和可持续发展的迫切任务。新型电力系统以高比例可再生能源为特征，多能协同互补、源网荷储互动，是我国能源体系转型的核心方向。我国新型电力系统发展主要分为三个阶段：加速转型期（至2030年），在此期间新能源成为第一大能源，煤电逐步转向调峰电源，新型储能装机突破1亿千瓦；总体形成期（2030-2045年），新能源发电占比超50%，电力市场机制成熟，系统具备高比例可再生能源接入能力；巩固完善期，全面实现碳中和，能源电力系统深度融合（新型电力系统发展蓝皮书）。截至2024年底，中国的风电和光伏装机总量达到14.1亿千瓦，已经超过煤电，形成了全球最大规模的清洁发电体系，已经提前完成了加速转型期的装机目标。可以预见，未来风光新能源发电将成为我国新型电力系统建设中的出力主体。

电力气象作为交叉研究领域，指的是气象科学与电力系统相融合，服务于其规划、调度、运行与安全的一门应用性学科。它主要基于气象数据与预报技术，针对新能源发电、电网运行等方面，开展气象要素的监测、预测与应用。气象服务在电力系统的发电、输电、配电、用电等环节发挥着重要的作用，一方面为电力系统的源-网-荷-储各环节提供基础数据支撑，另一方面，耦合气象因子的服务产品能够辅助电力系统规划与安全运行决策，呈现日益突出的重要性。此外，随着极端天气气候事件频发和新能源大规模并网，气象-电力的深度融合正推动电网发电、运行调度、灾害预警等领域的服务技术革新。

近年来，科研机构以及工业界均对电力行业与气象学的融合开展了大量的研究和应用，在新能源发电预测优化、极端天气灾害预警、电力负荷预测、电力系统安全运行评估以及电力市场交易等方向均取得了一定的成果。在电力系统和气象因子的相互作用研究上，风电和光伏的出力大小与太阳辐射、日照时数、以及风速大小直接相关；水力发电的能力与区域降水量紧密相关；温度、湿度等气象因子与电力负荷的耦合波动程度持续增加；气象与电力因子的定性规律仍然有待进一步的探索和分析，电力与气象指标的协同模式有待改进。在电力气象预报的模型和方法技术研究上，飓风、强降水、高温、寒潮等极端天气预报预警能够助力电网防灾减灾，支撑电网运行安全，减少经济损失。温度、风速、湿度、降水等气象因子与电力功率和负荷构建预测模型的研究取得了较好的结果，但是当前气象预报模型与电力模型的耦合仍然存在不足，极端气候事件模拟的精确度不够，人工智能（Artificial Intelligence, AI）功率预测模型和负荷预测模型有待优化。在工程应用方面，目前的气象服务已经逐渐融入电力系统源网荷储的不同应用场景，取得了一定的成效，但是当前的服务仍然呈现单一化的模式，缺乏针对性和精准性，服务水平有待进一步提升。

综上，面向新型电力系统的气象服务取得了一定的进展，呈现出逐渐丰富的应用场景。但是，电力气象的研究历程相对较短，电力与气象两个学科长期的独立发展导致二者存在行业壁垒，二者的融合在理论研究、科学方法、模型技术、以及工程应用上仍然存在进步的空间。因此，为了更好地促进两个学科的融合，本文着重探讨，在新型电力系统中，电力气象服务当前的应用现状、存在的问题和挑战，以及未来的主要发展和研究方向。

电力气象服务的应用现状

新型电力系统整合了电源、电网、负荷、储能、碳排放和气象六大要素，并通过复杂的交互机制形成协同互动的系统结构，系统通过多要素协同优化，提升了可再生能源的利用效率、系统的调节灵活性以及运行的经济性。

↑ 新型电力系统“六要素”

气象作为六要素之一，是保障电力系统稳定运行、提高新能源利用效率以及实现电力行业能源结构转型的重要支撑。随着新型电力系统的不断发展，气象服务的应用贯穿在规划设计、运行调度以及灾害预警等不同环节，呈现出多元性的特征。目前，气象服务已成为提升电力系统安全、效率和智能化水平的关键支撑。根据电力气象服务在新型电力系统中的主要应用场景，主要可分为电力气象监测、电力气象灾害预警、电力负荷预测、新能源功率预测和电力市场交易。下表给出不同场景下的电力气象服务应用维度。

↑ 不同场景下的电力气象服务应用维度

● 电力气象监测

观测是开展气象工作的重要基础条件，气象监测可以覆盖海、陆、空、天等多维立体化信息，提供全方位的广域天气系统演变监测服务，具有重要的应用价值。电力气象监测是电力系统建设中的重要环节，对电站规划建设、电网设计以及电力设备维护具有重要作用；此外，它还是形成电力气象数据的主要来源。这些数据为电力气象预报、灾害预警和气象服务提供了坚实的基础支撑。

电源是新型电力系统的核心，其中风、光等可再生能源发电是其不可或缺的组成部分。在风电场选址和机组选型中，长期连续的气象监测数据至关重要。目前，测风塔、激光雷达等设备在国家电网和南方电网已得到广泛应用，可对风速、风向、湍流强度、空气密度等参数进行实时监测分析。这些气象监测数据不仅用于电源侧的资源评估和机组运行优化，也通过与电网数据平台共享，支撑电力气象监测体系建设、新能源功率预测及电网运行调度优化，形成电源侧与电网侧协同感知、联合服务的业务格局。基于风观测数据，采用CFD（Computational fluid dynamics，计算流体动力学）模拟技术构建风资源评估系统，其优势是能够识别复杂地形下的湍流区域，避免风机过度磨损，延长设备寿命。这类微观选址方法能够显著提高选址效率，在新型电力系统中得到广泛应用。在光伏电站的建设选址中，总辐射、直接辐射、散射辐射、环境温度等气象监测数据也起到重要作用。目前，大部分光伏电站均布有太阳辐射监测站和光伏组件温度监测系统，可结合卫星遥感反演数据构建光资源图谱，为制定提升发电效率策略提供科学依据。此外，高温会导致光伏组件效率下降，降水与积雪影响排水与结构安全，因此气象数据还直接参与组件选型、倾角设计和防冻系统配置。

电网作为连接电源和负荷的桥梁，承担着能量输送和系统稳定的职责。气象监测能够为电网系统的规划和设计提供支撑，具体来讲它可以为电网的输电线路设计、杆塔选址提供参考依据。强风、雷电和覆冰等天气过程会威胁输电线路的安全，因此在输电线路选择的时候需要尽可能地避开这些区域，而沿线的气象监测设备可以提供风速、风向、覆冰、雷电等实况数据，辅助输电线路的路径选择。目前，两网已经在重要输电通道沿线广泛部署了专业气象监测设备，构成覆盖“空-天-地”的一体化感知网络。

↑ 电网气象监测体系及气象服务应用场景

微气象监测站是一种布设在杆塔或线路周边的小型设备，能够实时采集风速、风向、温度、湿度、气压、降水等参数，采用抗电磁干扰和低温设计，以应对高压电流传输和山区恶劣天气。覆冰监测装置能够通过拉力传感器、倾角传感器和图像识别摄像头实时监测导地线覆冰厚度、冰重及形态变化，部分设备还配备热成像仪，用于辅助判别覆冰类型。此外还有闪电定位仪、激光雷达、卫星遥感和无人机巡检等技术，充分弥补了电力监测点位稀疏、监测能力不足的问题。

↑ 典型观测设备实拍图

● 电力气象灾害预警

近年来，随着社会生活水平的提升，用电量不断攀升，气象在电力安全上的作用逐渐增加。与此同时，极端事件频发，覆冰、大风、雷电等灾害性天气给用电安全带来的损失会占到每年全部自然灾害损失的70%。电力气象预警服务能够降低气象灾害在电力系统中的影响，为电网调度调整、实时运行、应急管理提供保障，助力电网防灾减灾和电力系统的安全稳定运行。

输电线路覆冰是电网侧最严重也最受关注的气象灾害之一，气象条件作为影响覆冰生成的重要因素，提供了冰害的孕灾环境。2024年2月初华南寒潮引发覆冰，南方电网在云南昭通、曲靖和贵州毕节、六盘水等高寒山区共监测到212条35千伏及以上输电线路覆冰，覆冰厚度最高达26.74毫米，局地覆冰速率接近3毫米/小时。依托数字化覆冰在线监测与防灾减灾预警系统，运维部门实现了对覆冰厚度与速率的实时监控，并在出现快速覆冰信号后迅速下发预警，督促相关单位启动直流融冰措施。累计实施23条线路融冰，部分线路在8小时融冰后解除风险。与此同时，基于在线监测和远程协作平台的应用，融冰作业协同效率提升约60%。气象条件变化直接触发了电网业务响应，数字化监测—预警—处置链条在降低覆冰灾害风险、保障春运期间电力供应方面发挥了关键作用。研究发现，线路覆冰发生的必要条件是：空气相对湿度达到85%，风速超过1米每秒，温度低于0摄氏度。因此，利用气象多源数据和数值预报技术，对冰害发生进行实时监测和提前预警，是电网侧应对灾害性天气的有效方法。除上文提到的利用气象监测设备识别电线覆冰以外，还有诸多研究基于经验模型，从物理机理出发，从覆冰预测方面开展研究，目前广泛应用的包括Lenhard模型，Goodwin模型，Chaine模型以及Makkonen模型等。随着数值预报的不断发展，国内外研究者开展了大量耦合积冰模型的数值试验，用于更精细的电网覆冰预测研究。另一方面，多数传统物理模型依赖于实际覆冰观测数据，即电力气象监测的准确性，受复杂地形影响和观测技术限制，其结果往往存在一定误差因此，随着近年来AI（Artificial Intelligence）技术的快速发展，结合图像识别方法的输电线路覆冰预测方法应运而生，一方面能够克服传统人工观测方法的缺陷，另一方面对于冰层实时厚度、消融情况的量化描述更为直观，有效提升了覆冰气象灾害预警能力。

除覆冰以外，大风、雷电等灾害性天气也会对电力设施设备造成不利影响。研究表明，7级以上大风（风速≥17.2米每秒）就可能造成输电线路风偏放电、导地线及金具磨损、电线舞动、异物挂塔等一系列现象，甚至诱发电线短路、倒塔断线等事故，影响电网运行安全。风振系数是大跨越输电塔风荷载重要计算参数，研究表明风速对输电塔线具有耦合效应，不同风速及风向下的风振响应有所不同，此外还有学者通过风洞试验和数值模拟等方式对输电杆塔的倒塌机理进行分析。由于台风天气对电网输电线路的破坏尤其严重，一些研究还针对台风天气过程，构建了风速与输电线路风偏放电跳闸概率模型，实现风险预警。广西气象科技服务中心预报2008年6月12-13日桂江流域、麻石流域、洛东流域、大化流域阴天大部有大雨,部分地区有暴雨,局部大暴雨甚至特大暴雨。结果岩滩、大化、乐滩等电站分别出现了5000-10000立方米每秒洪峰流量过程,融江和龙江也分别出现 3000-20000立方米每秒和4000-8000立方米每秒洪峰流量。全网水电站由于洪水出力受阻1200兆瓦，其中红水河梯级电站和融江梯级电站分别受阻700兆瓦和300兆瓦，电网据此提前增开火电增购外电，使电网安全运行和社会的正常用电得到了保障，社会效益显著。雷电天气具有较强的破坏性，会产生强大的电流，破坏电磁场，引起变压器、断路器等设备，破坏电网运行的稳定性。雷电通常是通过雷达图、卫星图、大气闪电仪等提供的监测数据进行短临外推预报，目前已经实现提前1-2小时的雷电发生位置预测，对电网设施设备防雷具有重要指示意义。

针对上述电力气象灾害，南方电网及相关企业搭建了综合预警平台，可实现灾害的实时监测和预报预警，其应用场景包括防灾减灾、风险评估、辅助调度、网荷协同，应急响应五大方面。气象灾害预警可以辅助电力系统防灾减灾，减少设备故障和损失的风险；根据气象预警信息进行风险等级评估，可以加强高风险区域的输电线路、变电站的运行监控，减少电网运行的不稳定性；通过点对点发送的气象预警信息，能够帮助调度部门预留时间，有利于优化电力资源配置，保证电力供需平衡；网荷协同方面，根据气象灾害可以预判负荷的变化趋势，据此调整相应的出力变化，保证供需平衡；此外，针对台风、洪水等极端气象灾害，可以建立应急联动机制，快速定位灾害位置和时间，便于电力部门启动应急预案。

↑ 电力气象灾害预警中的气象服务应用场景

● 电力负荷预测

用电负荷伴随着经济的发展持续增长，气象与电力负荷的耦合波动也不断增强。为了分析气象因子与负荷之间的非线性关系，国内外学者开展了大量研究，发现电力负荷与体感温度、累计温度、降水、风速等气象因子的关联度很高，这些气象条件会直接影响不同地区及时间段的用电负荷。目前，气象服务在短期、中期和长期电力负荷预测中均有广泛应用，基于精细化电力监测数据，利用统计方法、数值模式和AI模型，可以实现对电力负荷的精准预测，辅助调度策略的制定。

↑ 电力负荷预测中的气象服务应用场景

1-3天的精细化气象监测数据和预报产品通常用于短期电力负荷预测，能够辅助日内电力调度。在研究和应用过程中发现，夏季和冬季气温是影响短期负荷波动的关键因子，夏季高温时段，降温设备高频使用会增加用电负荷，温度每升高1摄氏度，负荷增加大约2%-5%；冬季低温时段，取暖设备的使用同样会增加用电负荷，低温持续时间越长，负荷的高峰越高。此外，转折性天气会造成日内降水和风速的剧烈变化，对部分户外工业的用电负荷造成影响，造成短期负荷的显著波动。对于短期电力负荷预测而言，利用气温、风速、降水等气象数据的时序曲线构建数据集，结合逻辑回归等统计学方法或随机森林、长短期记忆网络（LSTM）等机器学习和深度学习算法，训练模型进行负荷预测，能够助力负荷模型的精准度提升。此类短期模型在两网中的应用广泛，国网江西省电力公司根据历史电力负荷需求值获取负荷特征信息，之后采用线性回归方法计算增长率函数，训练生成负荷短期预测模型，在省级电力系统部署后，不仅能够辅助优化电力资源配置，提高能源利用效率，另一方面还有助于提前预判负荷变化，降低运行风险。

周到月的时间尺度属于中期负荷预测范畴。对于电源侧而言，中期的气温趋势预报可以用于提前协调火电机组、燃机电组等调整出力，中期的降水趋势预报有利于提高光伏发电预报的准确度。对于网荷协同而言，极端天气过程预警信息能够为负荷预测提供风险提示，让负荷模型预留负荷增长调整的空间。对于负荷侧而言，气象服务中的趋势预报产品，包括极端天气过程预测、周平均气温及降水日数预测等，均会影响中期时段的电力负荷走向，可以用于制定月度的发电计划和调度安排。中期时段预测模型对算法的智能度提出了更高要求，国网江苏省电力公司采用BP神经网络和随机梯度下降法进行模型训练并输出负荷结果，之后基于WRF数值模式模拟天气系统，根据模拟区域内的气象场构建与电力灾害数据相关的预警模型。

年平均气温，总降水及季节降水量、年内极端事件发生频率等长期气候信息，是电力系统及电网扩容等长期规划的重要参考依据。年度气候趋势是电力负荷基数的预估因素之一，根据气象服务提供的暖冬预测，电力部门可以调整供暖电源的建设进度，夏季连晴高温预测则需要相关部门规划增设调峰机组应对可能攀升的用电负荷。综上所述，长期的负荷预测需要考虑由于不同天气事件引发的负荷变化对电网容量的要求，进而确保电力系统的承载能力，而气象长期预报能够满足这一需求。南网广西公司提出了一种基于大数据的配电网负荷长期预测方法及系统，基于用户用电特征数据和变化趋势数据，分别构建用电特征和变化趋势长期预测模型，之后根据配电网实际供电区域，联合长期预测模型进行负荷预测，为各种配电网的长期规划和管理提供支持。

● 新能源功率预测

作为新型电力系统发电侧的关键支撑技术，新能源功率预测对于系统稳定运行发挥着不可替代的作用。气象条件是影响风电、光伏出力及发电功率的核心要素，随着可再生能源的应用不断扩大，新型电力系统对气象服务的依赖性显著增强，电力气象服务已成为提升发电预测准确度、优化电网调度效率的重要基础。本文将从光伏、风电两方面分别阐述电力气象服务在新能源功率预测中的应用。

↑ 新能源功率预测预测中的气象服务应用场景

（1）光伏功率预测

光伏发电功率主要受地表太阳辐射、温度等气象要素影响。其中太阳辐射强度直接决定发电潜力，温度则通过光电转换系数间接影响光伏发电效率，超过一定阈值后，温度越高则光电转换效率越低。电力气象服务能够提供辐射强度、日照时数等实时监测数据，应用于光伏功率预测以提升精度。此外，天气预报中的气温、云量、云移动速度、晴雨天气等要素也可以作为关键变量输入到光功率预测模型中，用于预判功率的波动情况，减少因转折性天气引起的功率骤降失衡。

在实际应用中，光伏功率预测的时间尺度分为超短期（0-4小时）、短期（1-3天）、中长期（周至数月）预测。超短期预测主要服务于实时调度控制，短期预测服务于日前调度计划和电力市场交易，中长期预测则用于支撑电力系统的规划设计。针对超短期光伏功率预测，研究者们利用特征相关性分析结果，基于机器学习或深度学习方法（随机森林、LSTM等）构建时序预测模型，实现了光伏功率的超短期时序预测。云会对太阳光线造成遮挡，影响光伏出力，为更好地捕获其动态变化，国网和南网各大调度中心还引入了卫星云图和雷达数据，通过卷积神经网络（CNN）等深度学习算法提取云系运动特征，显著提升了对短时辐照波动和遮挡效应的预测精准度。短期和中长期预测需要借助数值天气预报，但由于其系统性偏差问题，一些研究通过卡尔曼滤波等模式后处理方法对数值模式输出的太阳辐射预报数值进行订正，以减小误差，提升预测的精度，还通过集成多模型机器学习框架，如XGBoost、LightGBM等，有效融合多源气象信息与发电功率数据，提升不同天气下的预测稳健性。此外，随着分布式光伏装机量的增加，很多研究针对分布式发电功率预测开展了相关研究，这些研究主要是基于网格化天气预报的结果，结合人工智能模型进行预测。

（2）风电功率预测

风速是影响风电功率预测的决定性因子，此外，空气密度（受温度、湿度、气压影响）也会间接影响风能转化效率。电力气象服务提供的逐小时风速、风向数据是风功率预测模型的关键输入参数：根据预报的风速变化，模型可以预判功率的波动，为电网调度提供响应时间；风向会影响风机的使用效率，风向预报能够修正功率预测模型，提高风能的利用效率。

与光伏类似，气象服务在风力发电中的应用场景也可分为超短期预测和短中期预测两类。超短期风功率预测主要是根据风电功率与风速之间的相关性以及功率的时序依赖性，对未来0-4小时时段内的逐15分钟功率进行预测。目前，各类时间序列分析（ARIMA）、机器学习和深度学习方法均被广泛应用于风电功率预测，但有研究者发现，基于注意力机制的LSTM模型能够深度挖掘功率和气象因子的非线性关系，预测效果相较于其他方法更为突出。短中期的风功率预测主要是关注次日至未来十天的风场出力，此时风功率的时序相关性不佳，同样需要利用数值天气预报提高功率预测精度。因此，一些研究通过模式后处理订正，修正模式预报的风速等气象因子误差，通过提升风功率预测的数据输入源来提高准确性。通过集合预报代替确定性预报也是一种环节预报源不确定性的方法。一些研究通过多模型集成的方法构建更高性能的模型学习功率与气象之间的非线性关系，实现功率预测效果的优化提升。

近年来，随着人工智能技术的发展，进一步推动了气象服务与新能源功率预测的深度融合。目前，新能源场站及电力企业通过接入实况气象观测、智能网格预报、卫星与雷达数据，并结合AI技术进行深度特征提取与关系挖掘，在复杂天气条件下仍将风电、光伏功率预测的准确率保持较高水平，为高比例新能源接入下的电网安全稳定运行提供坚实保障。

（3） 新能源领域应用实例

随着光伏、风电等清洁能源供给体系的逐步完善，两网在新能源预测领域开展了大量应用。南方电网公司从源网荷储各环节挖掘新能源消纳潜力，投运了全国首个区域级源荷聚合服务平台，建成了新能源调度运行管理、多时空尺度预测平台，全面提升新能源可观可测可控水平，提高了电网对清洁能源的接纳、配置和调控能力。据统计，2023年南方区域新能源总装机超过1.3亿千瓦。同年，南网启动了国内首个新能源功率预测价值生态圈培育计划，依托新型电力系统挂帅项目“新能源多时空尺度精确预测技术研究”，研发了新能源多时空尺度精确预测智慧平台。该平台应用大数据技术，完成了南方五省区800多个新能源场站的运行数据、气象数据等超8亿条海量数据的解析与集成，构建了覆盖全南方区域的网、省、地一体化协同预测场景、机制及评价体系，可满足中、短、超短期等多时间尺度新能源功率预测需求。

根据《国家电网有限公司服务新能源发展报告2024》显示，国家电网公司在新能源领域的电源并网、电网建设、调度运行、市场交易以及技术创新等多个维度，采取了一系列重点措施和创新实践。在并网消纳方面，2023年国网新增风光新能源装机容量达到2.26亿千瓦，新能源发电量达到1.2万亿千瓦时，占总发电量的16.9%；在电网建设方面，持续加强新能源接网和送出工程的建设，已累计建成“19交16直”特高压输电工程；在系统建设方面，建立了全球规模最大的新能源云平台，为新能源场站提供便捷的线上服务。

● 电力市场交易

随着电力市场化的不断发展，气象条件对电力市场交易的影响日益突出，它可以通过影响发电功率、用电负荷等要素直接影响交易价格、交易量及风险控制。将高分辨率气象数据（如公里级网格预报）与市场交易模型耦合，可实现“气象 -功率-价格”的联动预测，为交易决策提供量化支持。Dupré 等研究了将短期nowcast（短临预报，30分钟-3小时，基于 ECMWF 预报与现场观测的降尺度同化模型）用于日内交易与不平衡结算时的经济价值。研究表明：引入30分钟-3小时的nowcasting后，风场的短期功率预报误差显著下降，从而直接减少了需在流动性较差且价格通常不利于发电方的不平衡市场上的暴露。具体量化指标包括——在30分钟平衡时点下，使用nowcast情形中“超过20%装机容量（ICAP）的重大正/负误差”发生率由无nowcast时约7.0%降至约0.5%，大幅减少了极端不平衡敞口；在月/季尺度上，基于nowcast的日内交易和不平衡结算共同使风场的月均日内收入与不平衡结算收入出现明显改善。研究还指出，nowcasting对收益的边际价值随季节、价格曲线与平衡时间窗口（30分钟、1小时、2小时、3小时）而变化，但总体结论稳健：提高短时预报精度能显著降低不平衡成本、提高日内套利机会，从而产生可观的经年收入增益。因此，气象服务可以为电力市场主体提供精准的气象数据与趋势预判，助力交易决策更科学、市场运行更稳定。

短时的精细化气象预报服务能够给现货市场交易提供重要的决策依据，气温、风速、光照等预报数据可以辅助发电商和售电公司对市场供需关系的判断，获取相应的经济价值。风电和光伏企业会根据短期气象预报的更新及时调整相应的交易策略，平衡市场交易于电网安全，减少价格异常波动。

中长期的电力市场交易更关注的是气象中长期预报，未来一段时间的气象趋势预报产品可以为市场上合约电量于价格谈判提供宏观的依据。气象服务的年度气候趋势预报：包括是否暖冬、年度高温日数、降水日数等会影响电力市场的供需预期，发电商与购电方会据此调整成交量与价格，保障收益的稳定性。季度降水分布、月度风速趋势等可以进一步用于细化市场交易策略。

气象服务还可以为电力市场风险控制提供数据支撑，减少极端天气事件引发的市场异常情况。发电商和售电公司可以基于气象预报数据构建市场风险模型，可以对冲价格波动风险。市场监管机构可以借助气象数据识别异常交易，排查利用气象信息的不对称操纵行为，加强监管。

电力气象服务存在的问题

当前，电力气象服务在政策的推动下，取得了一定的发展与进步，在新能源功率预测、电网灾害预警及负荷预测等方面形成了诸多成果。然而，电力气象在新型电力系统中的应用场景仍然处在逐步探索阶段，在监测预报水平、数据与建模能力等方面存在诸多挑战，下表给出当前电力气象服务中存在五大方面问题。

↑ 电力气象服务存在的主要问题及拟解决方向

● 气象监测范围及专业监测能力不足

完备的气象监测是气象预报的前提，也是实现气象服务的重要基础。目前大部分气象监测站点主要分布在城市或近郊，对高原山地电网输配电设备、偏远的新能源密集区域以及海上风电区覆盖不足、站点密度不高，对不同尺度气象灾害的监测能力和对气象要素的监测数据精度无法满足现有业务需求。另一方面，电力气象监测的针对性不强，光伏预报关注的“光伏板表面辐照度”、“风机轮毂高度风速”、电网运维关注的“导线覆冰厚度”、“杆塔周围风速梯度”、“雷暴电荷密度”等电网专业气象要素监测设备不足，电力系统的大多参数需通过基础要素间接推算，引入显著计算误差，影响预报与预警的准确性。

● 气象预报精度及极端天气预警能力不足

精准化、精细化的电力气象预报是保障电力系统运行的关键。目前，电网业务中的气象预报在准确率、分辨率以及时效性等方面仍存在较大偏差。在短期预报领域，风速和辐照度等关键气象参数的偏差导致部分地区的短期风电功率预测误差达到15%-30%，受实时卫星云图分辨率影响，光伏发电功率的预测结果也会出现误差。中长期预报领域，传统数值模式在区域尺度上的预报偏差明显，季节性预测能力有限，而AI大模型等前沿技术的发展尚未被成熟应用于现有的长期气候预测体系，此外目前的气候预测模型无法精准预估气候变化对电力系统的累积影响，对于电网长期规划的支撑不足。极端天气领域，暴雨、高温、台风、干旱、覆冰等电力灾害性天气的预警时间通常不足24小时，难以支撑电网抢修、应急调度、资源调配等环节，且两网现行使用的预警系统对于复合型极端天气能力的预报能力不足，缺乏对于多要素预警协同影响的评估能力。

● 数据与建模面临技术挑战

电力和气象行业数据的交叉融合是开展电力气象研究的基础前提。然而目前两者之间存在数据壁垒，跨领域数据流通机制不健全，主要体现在以下方面：一是数据需求问题，上文表明，目前部分电力气象数据在监测范围、要素类型、预报精度、预警时效等方面与电力系统要求不一致，数据有效性和使用率不高；二是时空匹配误差，气象站点与电力场站通常距离较远，监测数据空间代表性不足，需通过插值的方法进行转化，从而导致结果偏差。且电力业务需5-15分钟高频更新，与气象数据的1小时及更长的更新时间不匹配，难以支持电力实时调度与精准预测；三是模型不确定性，传统的气象数值模式与电力业务模型耦合程度低，跨尺度数据转换过程中会产生显著误差。例如在电力负荷预测中，模型对于气象因子与负荷的非线性关系把握不足，导致建模过程中这种不确定性被传递放大，极端天气下的误差叠加尤为突出；四是极端事件样本稀缺，极端气象事件具有“低概率、高影响”的特征，因此模型往往难以量化历史个例中气象与电力系统的关联规律，影响了模型的泛化能力和预测稳定性。

● 电力市场服务模式单一

当前，气象服务贯穿于电力网系统的发电、输电、配电、市场交易等不同环节，但是不同环节的气象需求存在差异，而现有电力气象服务多采用较为固定的模式，精准度和针对性存在不足。新能源发电企业更多关注风速、光照等要素的短临预报，应用气象预报服务实现功率预测优化；电网企业更重视极端天气（如台风、覆冰）对线路、变电站的影响预警，进行防灾减灾；电力市场主体则需要气象驱动的电价趋势预判，增加经济效益。当前电力气象服务多以标准化数据产品（如未来72小时逐时预报）为主，缺乏针对电网企业和电力市场主体的定制化服务。

● 电力气象标准体系缺失

新能源功率预测尚未建立统一的服务标准体系，预测结果的准确性与可比性难以保障；气象灾害预警等级划分机制不统一，影响应急响应效率；不同区域采用差异化数据格式，导致数据难以实现跨区域共享和对比；系统间接口标准缺失，数据共享与业务协同受到制约。现有的气象服务产品多以专业气象数据格式输出，电力相关行业缺乏专业的气象知识，需投入成本进行数据的解码、转换和应用开发，难以充分利用气象数据价值。亟需构建涵盖监测、预测、预警、服务的标准化体系，为新型电力系统提供规范化、可复制的服务支撑。

电力气象服务的挑战和未来发展展望

随着全球气候变化的加剧以及能源结构转型需求的增加，电力气象作为保障能源安全实现可持续发展的重要保障，在未来仍然需要持续长期发展。从前文的分析可以发现当前电力气象服务的应用仍然存在一定的问题，在未来的发展中仍然面临一定挑战。

↑ 电力气象服务面临的挑战

上图给出电力气象服务在未来发展中需要迎接的五方面关键挑战。一是技术竞争与创新压力。气象以及人工智能AI技术的快速发展导致市场竞争加剧，未来人工智能将全面渗透于电力服务的不同环节，需要不断投入资源进行技术创新保持竞争力。二是极端天气事件预报预警能力。全球气候变暖导致极端天气事件增多，对电网安全运行构成威胁。面对电力气象服务高分辨率的要求，气象监测和气象预报的时间和空间分辨率都需要进一步提升，并增强对极端天气的监测和预警能力。三是数据安全与行业融合。在数字化转型过程中，电力与气象数据的数据安全和隐私保护成为重要挑战，需要加强数据管理，确保气象数据的合法合规使用，打破气象和电力数据的融合壁垒，实现多源异构数据的高效整合和分析。四是多维度服务发展。随着电力市场主体的多元化，不同用户对电力气象服务需求差异显著，未来将依据不同用户的特性提供多元化的定制化服务产品。五是多产业协同发展。未来需要加强气象部门与电力行业的深度合作机制。

↑ 电力气象服务未来发展趋势

● 完善电力气象监测体系

电力服务逐步朝着更高的时空分辨率迈进，对气象监测的精细化需求也随着增强。未来电力气象监测需要实现重点区域覆盖，观测站网建设依据实际业务需求进行合理布局，通过对站网现状评估构建布局优化模型并制定规划方案，实现科学合理的电力气象监测站网布局规划。除了持续加密地面气象观测站点，还需要结合低空无人机探测、垂直观测、遥感观测等多种观测手段，实现对风速、气温、湿度等气象要素的精细化精准捕捉。通过建设立体化气象观测站网，满足实况观测、气象预报、科学实验等多场景需求。在现有常规气象站增设新能源监测要素（辐照度、高空风速、云量等），实现气象数据资源的优化配置与高效利用，提升电力气象监测的精准度和覆盖面。

为了保障极端天气下电力系统设备安全运行，未来在空间布局上，需要聚焦新能源基地、重要输电通道、枢纽变电站等易受极端天气影响的区域，加密布设高精度观测设备。在数据维度上，强化对极端事件特有要素的观测。除常规气象要素外，重点采集湍流强度、冰雨混合比、强降水雨滴谱、极端温度下的空气密度等数据，为模型训练提供更丰富的样本。

此外，电力气象观测体系建设应该将电力气象监测需求融入中国气象局全国气象站网建设规划，最终构建覆盖电网“发输变配用”各环节的重点区域、重要场站、重要电力走廊、重大工程、送电区域、潜在路径区域以及国际化业务覆盖区域的电力气象观测站网。

● 深度融合电力气象数据

电力与气象数据之间存在行业差异，间接影响了电力气象服务效率。未来电力气象数据需具备准确性、及时性并提供个性化服务，打造功能完备、高效稳定的电网电力气象数据融合应用服务，实现气象、地理、电力等多源电力气象数据的全面深度融合。将卫星遥感数据（如台风云图、地表温度反演）、雷达回波数据、电力设备状态数据（如线路负载、杆塔倾斜度）与地面观测数据进行时空匹配，通过数据同化技术优化初始场，减少预报误差。优化数据采集、解析、加工、质控、分发等环节，为电网规划、运行调度、防灾减灾、新能源开发等提供高质量数据支撑。统一观测数据建设标准，推动网级统筹规划与标准化建设，省地级公司按照统一技术标准开展建设，实现多源监测数据统一管理，为电力气象预报、灾害防控及科学研究提供高精度实况数据支持。

● 提升电力气象预报水平

新型电力系统叠加了极端天气多发趋势，电网灾害风险的系统性和复杂性也持续增强。一方面，需要利用不同的电力观测数据通过数据同化的方法，提升和更新模式初始场，提高模式预报水平。在数值天气预报模型中，优化对强对流、寒潮爆发、台风增强等物理过程的参数化方案，提高对大气垂直运动、云微物理过程的模拟精度，将极端降水的预报提前量从当前的6-12小时提升至24-48小时。此外，结合传统数值模式和人工智能方法，针对不同的电力灾害性天气，进行精细化建模，提升极端事件的预报超前性，实现对极端气象事件的预测。通过收集近年来电力气象极端事件案例，建立包含气象要素、电力设施受损数据、地理环境参数的大型数据库，识别分析极端事件的形成机制与演化规律。针对输电线路覆冰，将地形抬升、冷空气堆积等微尺度过程纳入模型，实现杆塔级的覆冰预报预警。

在长期趋势研究方面，投入更多资源研发高精度气候预测模型，结合全球气候变化趋势，评估未来10-30年极端低温、高温、强降水等事件对电力系统的影响，为电网长期规划（如杆塔抗冰等级、线路耐热设计）提供科学依据。在短期极端事件应对上，构建复合型极端天气协同预报体系，综合考虑多种气象要素的相互作用及对电力系统的叠加影响。例如，利用多源数据融合技术，提前预判“暴雨+雷电+大风”组合天气下，新能源功率骤降、负荷激增、线路故障的风险，为电力企业制定全面的应急预案提供支撑，保障电力系统在气候变化背景下的安全稳定运行。

● AI技术融合与创新

人工智能未来将在电力气象不同环节深度渗入，积极开展AI气象大模型研究应用，依托高分辨率长时效的电力气象大模型技术研究及应用项目，推进公司“大瓦特—气象”预报模型建设，接入“风乌”、“伏羲”等AI气象大模型气象预报数据，实现外部气象AI产品与自主搭建的气象AI模型应用的数据共享与结果互补，实现内、外部数据的高效利用。

加强气象预报模型与电力业务模型的深度耦合，构建一体化预测平台。通过联合研发，将气象数据的预处理、转换环节嵌入电力预测模型，减少中间数据传递误差。例如，在风电功率预测中，基于地形、大气边界层模型，直接将气象模型输出的近地面风速转化为风机轮毂高度风速，提高风速换算精度。同时，利用深度学习、机器学习等人工智能技术，建立多源数据融合的预测模型，增强模型对复杂气象条件和极端事件的适应能力。收集海量历史极端气象数据及对应电力系统运行数据，训练模型识别“高温+干旱”、“台风+暴雨”等复杂气象组合对电力功率、负荷的影响模式，提前预判极端天气下的电力供需变化，提高预测的准确性与稳定性。

● 构建多元化服务模式

针对电力行业各环节的不同需求，设计差异化服务方案。针对新能源发电企业提供分风机机位、分光伏板阵列的精细化气象要素预报，以及基于气象条件的发电效率优化建议；针对电网企业，提供杆塔级、变电站级的极端天气风险预警及应对策略；针对电力市场主体，提供气象驱动的电价走势分析、交易风险评估等定制化服务。针对售电公司等，结合气温、降水、季节等因素，细分居民、工业、商业用户的用电负荷预测，以便更精准地制定购电计划。同时，优化气象服务产品输出形式，采用可视化、易接入的格式，降低电力企业的数据应用门槛，使中小电力企业也能便捷地将气象服务融入业务流程。未来，随着可再生能源占比提升，气象服务在电力市场中的作用将进一步凸显，成为连接气象数据、电力生产与市场交易的核心纽带，推动电力市场向更高效、更灵活的方向发展。

当前电力气象服务面临的主要挑战有：一是电力气象监测精细化程度不足，重点区域覆盖有限；二是极端天气预报与预警能力有待提升，难以满足新型电力系统安全需求；三是跨行业数据与业务融合度不高，制约了气象服务效益的发挥。针对这些问题，本文提出三条改进主线：提高监测与预报精度，推动气象与电力数据的深度融合，构建多元化协同服务模式。在此基础上，建立气象部门与电力企业之间的常态化、全方位合作机制。通过构建气象灾害预警与电力应急响应联动机制实现业务流程的协同，电力企业能迅速针对气象部分发出的预警信息启动相应应急预案，实现“监测-预警-处置”全流程无缝对接，保障电力系统安全稳定运行。

总体而言，“双碳”目标驱动下的电力系统中气象服务的应用越来越重要，逐渐实现了从传统的局部应用向全面支撑的升级，气象服务应用的场景呈现出多元化的特征，在电力系统的输电、发电、配电、用电等环节发挥重要的作用。

随着新型电力系统的快速发展，电力气象服务贯穿于电力系统规划运行以及调度等环节，是提升电力系统安全、效率和智能化水平的关键支撑。为了满足实际电力业务的需求，电力气象服务目前在电力气象监测、电力气象灾害预警、电力负荷预测、新能源功率预测、电力市场交易等方向展开相关的应用。但是由于电力气象的研究和发展相对较晚，当前电力气象服务应用仍然面临着一定的问题和挑战，主要包括：电力气象监测能力不足，极端气象预报准确度有待提升，行业数据交叉应用存在技术壁垒，电力气象服务模式相对单一等。

面对当前电力气象服务存在的问题和挑战，本文提出了未来电力气象服务的发展方向，主要包括：提高电力气象监测精细化程度，实现重点区域覆盖；实现电力和气象数据的统一和融合；提升气象预报能力，特别是针对极端天气的精细化预报预警能力；充分利用人工智能构建电力气象预报大模型，实现气象和电力技术的深度融合；针对不同的电力应用环节，制定专业化的气象服务，实现多元化电力气象服务；构建电力与不同产业之间的多方位协同模式，促进电力气象的发展。

未来电力气象服务将围绕提升服务能力与效益，朝着更精细化、智能化、一体化的方向发展，具体来讲是通过电力和气象的深度融合应用实现更精细化的气象监测、更精准的气象预报、提供更完善的能源保供服务，建立更加健全的服务机制，给新型电力系统建设提供重要的支撑。