中国电力科学研究院有限公司电力气象团队：破解气象密码 精准追光逐风

绿色是我国能源未来发展的底色。目前，我国电力行业已经加快向高比例新能源、低碳排放情景转变，以光伏、风电为主的新能源成为电力供应的重要力量。新能源发电与气象变化紧密相关，如何读懂气象密码，精准预知新能源出力对能源保供至关重要。中国电力科学研究院有限公司电力气象团队，十余年来持续“捕”风“捉”光，精准预测，研发了国内首套覆盖范围最广、预测容量最大的新能源功率预测系统，为我国新能源消纳提供基础支撑。

从无到有，“捕”风“捉”光更科学

随风而起，向阳而生，新能源发电具有“看天吃饭”的天然属性。如何从“看天吃饭”到“知天而为”？做好新能源功率预测是重要手段之一。

3月21日，受冷空气影响，我国北方地区出现大范围沙尘天气。沙尘在空中遮挡太阳，沉降之后还会附着在光伏板表面，直接影响发电效率。

中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心电力气象团队成员王铮上班的第一件事儿，就是查看最新的气象数据，再把最新数据输入新能源功率预测模型，计算得出最新的预测结果，然后发给各省电力调度控制中心，用于制定最新的发电计划。

“每当看到自己优化的预测结果与当天的新能源实际发电功率曲线完美吻合时，我都特别满足。”王铮说。

新能源功率预测和气象数据有着强关联性，风速、风向、辐照度、云量等气象要素是建立新能源功率预测模型的基础信息。作为国家电网有限公司科技创新的主力军，中国电力科学研究院有限公司提前布局，于2008年开始组建电力气象团队，探索开发我国首套新能源功率预测系统。

“不同于传统的气象技术，电力气象技术主要针对电力系统需求开展定制化的研发，突出‘定时、定点、定量’预报，而非公共气象服务针对大范围区域的定性预报。”中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心副主任冯双磊介绍，我国地大物博、地形多样，应用于电力行业的数值天气预报需要更加精细的时空分辨率以及更高精度的预报准确性，不同地区采用不同的气象参数化方案，可以对我国不同地区进行分区模拟预报。

电力气象团队刚成立时仅有3人，现任中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心电力气象团队负责人的王勃就是其中之一。2008年，王勃从北京航空航天大学硕士一毕业，就应聘进了电力气象团队，气象数据、新能源场站数据和功率预测模型自此成了他每天挂念的“老伙计”。

“刚起步时是两眼一抹黑，我们既没有气象数据，又缺乏技术条件。”王勃介绍，当时他的研究设备只有一台电脑，很多工作需要人工完成，最初的预测模型是团队成员一个一个代码手动敲出来的。由于当时国内研究是空白，他们只能与国外研究机构合作，借鉴国外已有的数学模型。但依靠国外的数据和技术不是长久之计，必须建立自己的电力气象预报中心。

2010年，电力气象团队建立了国内首个专业的面向电力气象服务的数值天气预报中心，可以收集到全国气象站观测和电力生产运行专业气象数据，定制发布电力生产需要的数值天气预报。

数值天气预报模式，就是使用大型计算集群求解离散化的大气运动原始方程组，为方程组输入基于观测的预报初始场和边界场，并添加各种微尺度物理过程参数化方案，再利用观测数据进行同化和订正，最终得到随时间演化的预报场数据。

从“跟随”到“领跑”，王勃和团队成员不断搜集海量历史数据、观测数据，尝试运用气象、物理、数学等多种方法，优化预测模型，自主攻克技术难关。

2013年，中国电科院“大型风电并网运行与试验检测关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电功率预测是其中重要的一部分。

2016年，中国电科院“新能源发电调度运行关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电、光伏发电功率预测是项目的核心创新点之一。

2020年，中国电科院主导发布国际标准《可再生能源发电功率预测》（IEC TR 63043）。这是国际电工委员会1906年成立至今第一个关于可再生能源发电功率预测的国际标准，引领了该领域技术发展方向，有力提升了我国在新能源发电并网领域的国际话语权。

如今，在数值天气预报中心，一排排黑色的高性能计算机集群在昼夜不停地分析数据。这里有刀片服务器600台、计算核16080颗，存储容量达2.65拍字节（PB），运算速度达到400万亿次/秒。

能掐会算，绿电进京更给力

张北，风能、太阳能资源丰富，有着“风的故乡，光的海洋”的美誉。

叶片转动、硅片向阳，大量清洁的风能、太阳能转化为绿色的电能，通过条条银线源源不断地输向首都北京。

2010年，中国电科院在张北建成世界领先的风电试验基地。王勃和团队成员在这里设置了极轨气象卫星和静止气象卫星接收装置，每时每刻都在捕捉风、光的信息，每10分钟回传一次。

大力发展以光伏、风电为主的新能源是推动我国能源转型，实现“双碳”目标的重要途径。张家口、承德已建成大型新能源基地，且距离北京较近，扩大河北北部地区的绿电进京，是北京市优化调整能源结构，提高清洁能源比例的必然选择。

新能源具有随机性、波动性和间歇性特点，如果不能精准预知、预控出力，输电通道就存在越限风险，必须降低输送功率。这样会导致通道利用率显著下降，电网资源配置能力受限，引发供电能力不足和新能源弃电双重风险。

为解决新能源消纳和保障可靠供电的矛盾，2008~2018年，电力气象团队开展了新能源精准预测与电网调控优化关键技术研究。

张北地区的新能源场站80%以上分布在偏远山区，这种复杂地形对于新能源功率预测是个巨大挑战。

“山区的气候更加多变，突然的降雪、降雨、降温，都会对新能源发电产生巨大影响。比如冬季张北经常有极寒天气，气温降至零下30摄氏度以下，风机就面临被冻住的风险。”王铮说，在张北地区做新能源功率预测模型必须把复杂地形的气候影响考虑进去，不能简单地照搬平原地区的模型。

经过反复研究，电力气象团队攻克了考虑场站局地效应的新能源资源集合预报技术，研发了国内首套面向复杂地形条件的新能源资源集合预报系统，集合预报成员40个，最高空间分辨率从5000米精细化到30米，风速、辐照度波动区间覆盖率达到80%以上。

与风电相比，光伏发电的功率曲线具有很强的周期性，理论上每天都能形成一个馒头型的发电曲线。但是，每当一片云飘过，光伏板的发电效率就能从80%降至20%。追云，成为王勃和团队成员重点考虑的问题。

“公共气象预报缺乏对云团移动的预报，这需要我们自己想办法。”王勃说，在数据缺失的情况下，他们借助高空拍摄的卫星云图和设置在地面的全天空成像仪拍摄的地面云图展开分析，通过对比海量的云图照片，推断未来云团的演化轨迹，判断是否会对电站进行遮挡，以及形成遮挡以后，光伏电站的功率会波动多少。

最终，电力气象团队创新提出了基于云观测图像的云团动态特征提取方法，建立了云团运动模式辨识模型，解决了光伏电站上空云团生消、位移等复杂运动模式的准确识别难题。

研究期间，团队突破了新能源概率预测、分钟级光伏预测、发电计划动态校正、快速响应控制等关键技术，在保障可靠供电的同时，大幅提升了首都绿电供应能力。2019~2021年，华北电网年均新增新能源电量163.7亿千瓦时（增长率36%），项目研发系列产品已应用于华北、冀北、山东、山西、江苏等15个省级、区域电网，支撑新能源高效消纳。

2022年，“提升首都绿电供应能力的新能源精准预测与智能调控关键技术及应用”项目荣获中国可再生能源学会科学技术进步奖一等奖。

北京冬奥会期间，“张北的风点亮北京的灯”成为美谈，北京冬奥场馆也实现了奥运史上首次100%使用绿色电力。

智慧升级，电力保供更可靠

近年来，受全球变暖影响，极端天气频繁发生。

《全球气候状况报告（2022）》显示，2022年，全球气象灾害多发频发，主要表现为北半球夏季高温干旱以及全球区域性暴雨洪涝灾害。

气候变化是制约新能源发展的重要因素，随着新能源的快速发展以及需求侧气象关联性负荷的增长，电力系统生产运行与气象条件的联系更加紧密，进一步提高新能源预测精度尤为重要。

王勃清楚地记得，自2021年10月2日起，国家电网有限公司电力调度控制中心就开始召集经营区各区域、省级电力调度控制中心和中国电科院每天举行新能源消纳视频会商会，对比分析新能源预测和实际消纳数据，查找新能源预测不准原因，找出解决办法，做好电力安全可靠供应保障。

“现在，很多省份的新能源装机容量超过总装机的50%，电网对新能源在电力和电量方面都有了要求。新能源不仅要提供足额的电量，还要对电网起到支撑作用，能够准确地告诉电网新能源未来一段时间究竟能出多少力。”王勃说，暴雪、沙尘等对电网的动态平衡影响很大，一点风吹草动都会引起新能源的异常波动，需要提前发现隐患，不断升级预测模型。

搭建科学的预测模型需要大量复合学科的人才。如今，电力气象团队已经吸纳了人工智能、气象学、数学、计算机、环境工程等多学科人才，由最初的3人发展到如今的30余人，在一次次头脑风暴中解决了一个又一个难题。

“90后”滑申冰2016年参加工作，在师父的带领下，仅仅半年，便开始在项目中独当一面。滑申冰是学环境工程专业的，读硕士期间参与过大气污染方面的研究，目前对暴雪、沙尘暴等极端天气格外关注。

“每当我和团队负责人王勃进行沟通，他总能不停地追问，让我发现一个普通的问题背后隐藏着许多有价值的问题，研究起来非常有动力和成就感。”滑申冰说，他这几年收获很大，中国电科院还定期邀请高校和研究院所的科研人员来讲座，提供海量的线上线下学习资源，让年轻人不断汲取行业前沿知识，快速成长成才。

目前，数值天气预报中心已大幅提升了自动化水平，减少了人工操作步骤，依托庞大的集群计算能力，可在一个小时内将全国的电力气象情况自动编制报告，再经过必要、少量的人工审核后，一键上传到发布平台，供各级电网公司查看。

打开中国电科院新能源功率集中预测平台，国家电网经营区未来10天的新能源功率预测分析一览无余。目前，该平台预测容量超过4亿千瓦，为世界第一；省级电网风电和光伏发电功率日前预测精度均超过90%，处于国际先进水平。

气象万千，研究不止。未来，新能源功率预测技术将与人工智能技术进一步融合发展，提供更加精准的功率预测结果，让新能源真正“风光”无限，为我们的生活添绿添彩。