当前，AI正以前所未有的速度重塑各行各业，能源气象领域也迎来了智能化升级的关键窗口期。在近日举办的“AI+能源气象”专题会议上，业内专家学者一致认为，气象要素已从传统的外部环境变量，演变为影响新型电力系统发、输、变、配、用以及交易等各环节稳定运行的核心内在变量，要打通从气象数据到电力行业的全链路闭环。
国之重器：国家级气象AI大模型
赋能防灾减灾
气象与能源的深度交叉，不仅需要前端实现观测设备的智能化升级，还需要后端构建云边端协同的算力。
在前端智能感知方面，中国气象科学研究院人工智能气象应用研究所副所长、雄安气象人工智能创新研究院研究员陈军明指出，针对国家级辐射观测站较少的痛点，气象部门通过有辐射站和气象站的联合学习，进行时空随机森林建模与迁移，构建了太阳总辐射监测网。结合风云四号B星及葵花卫星观测数据，目前已实现全国高精度、网格化的15分钟、1公里分辨率的太阳能近实时监测能力，为能源气象要素感知提供了无缝隙的网格数据支撑。
在算力与基础模型建设方面，中国气象局正依托雄安计算集群开展一体化模型的自研。陈军明表示：“为了打造训练环境，我们在雄安建立了250P的算力集群。目前中国气象局有数值预报和人工智能两条技术路线。我们的模型已基本完成初步训练，实现了在国产商业算力上的多机多卡并行训练，并很好地适配了国产GPU。”
中国气象局自主研发了“风清”“风顺”“风和”等系列人工智能气象大模型。其中，“风清”气象预报大模型，已能将汛期降雨过程报得相当精准。针对2025年汛期华北地区暴雨，“风清”更早感知华北暴雨,支撑防汛物资调配，准确预报暴雨落区,能源领域可精准部署防灾减灾。
立体观测+AI算法：破解新能源
功率预测与极端天气应对难题
新型电力系统构建中，风电、光伏等新能源极易受到极端天气影响，气象的剧烈波动对重要能源设施的安全运行和功率预测带来严峻挑战。
中国海洋大学海洋技术学院副院长吴松华指出，风电场对极端天气高度敏感，雷暴、强风、风暴潮等极端天气对风电场运行形成巨大冲击。传统测风手段滞后且数据失真，将造成2%至5%的偏航发电量损失。以测风激光雷达为代表的新型观测技术正成为风力发电技术新标准，相干多普勒激光雷达在边界层内的测风精度可达0.1米每秒；海上部署漂浮式激光雷达，不仅可以降低传统海上测风成本，还能在台风过境时精准捕捉海面至350米高度的极端风速、风向、湍流强度和阵风系数。三维扫描型测风激光雷达能够覆盖直径达10公里的区域，实时监测大范围风场变化，为风电场提前感知风险、及时应对提供了技术支撑。
南京信息工程大学研究生院副院长陈苏婷表示，气象突变往往呈现极强的非线性特征，现有预报模型难以实现分钟级的精准预判。云层遮挡引发的“云影效应”可使单站光伏电站在10分钟内功率骤降60%，直接冲击电网稳定；沙尘暴、积雪、工业污染等特殊天气与环境因素，更可使光伏电站效率损耗最高达80%。通过AI时序预测技术，可以构建兼顾长期稳定与突发响应的全尺度协同优化模型，深度挖掘太阳辐射、风速、温度等多因子的空间关联，实现全周期发电预测。
打通全链条：气象服务嵌入
新型电力系统每一环
在发电侧，风电、光伏出力高度依赖风速、辐照度等气象条件，功率预测成为调度运行的刚需；在输配环节，台风、暴雨、覆冰等极端天气对输电线路安全运行构成直接威胁；在负荷侧，空调、电采暖等温控负荷随气温波动快速攀升；在电力交易环节，气象数据的精准度直接影响现货市场的报价策略与交易收益。气象与能源两个行业的深度融合已从“锦上添花”变为“雪中送炭”。
中国能源研究会能源气象专业委员会主任安彦斌指出，当前受限于数据、模型自主可控管理模式等现实问题，AI赋能能源气象各类技术大规模落地应用依然任重道远，亟须能源和气象两个领域共同努力，推动气象学、电气工程、信息技术等多学科深度融合创新，探索由新型电力系统场景驱动的气象基座数据、模型、算法和算力协同，服务国家构建能源气象服务体系战略要求。
随着气象预报模型、新能源功率预测算法以及灾害预警系统等新技术的持续深入探索，我国能源气象事业将实现“跨界融合、多元驱动”，为新型电力系统的灵活高效运转与安全韧性运行提供坚实的技术基础。
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