文章核心观点 - 深圳能源集团与华为云合作，成功构建并应用全球首个基于AI气象大模型的新能源功率预测平台，通过提升气象与发电预测精度，将新能源发电的不确定性转化为可控变量，推动绿色能源的智能化转型 [1][4][5] 行业背景与挑战 - 截至2024年7月，全国风电、太阳能装机容量已突破12亿千瓦，首次超过煤电 [3] - 风光发电“靠天吃饭”的特性导致电力波动剧烈，对电网安全和电力调度成本构成挑战 [3] - 传统数值天气预报存在计算时效差、网格精度不足、数据同化成本高等瓶颈，难以满足新能源场站对预测准确性和及时性的要求 [3] 技术解决方案与合作 - 2024年8月，深圳能源集团与华为云共建联合创新实验室，引入盘古气象大模型 [4] - 盘古气象大模型在预报精度上首次超过传统数值方法，分辨率最高达1公里，速度提升10000倍，并提供秒级天气预报 [4] - 双方融合深圳能源自有场站的实时观测数据、历史运行时序数据及多源气象信息，借助盘古大模型预测“风高频率”、“光高频率”和“季节降水”等关键数据 [4] 应用成效与数据 - 系统已在泗洪风场站、高邮风场站、新苏莫风场站和酒泉光场站共四个试点场站稳定运行 [4] - 实测数据显示：气象预测准确率整体提升约15%，风电功率预测精度提高10%，光伏发电预测提升2% [4] - 预测能力的提升使调度人员可提前数小时甚至数日精准掌握发电能力，以科学安排设备检修、优化储能策略及制定更具竞争力的电力市场报价方案 [4] 未来应用拓展与战略意义 - 该系统已具备向水电领域延伸的能力，通过径流预测可精准预测降雨及极端暴雨，从而提升收益和抗灾能力 [5] - 台风预测模型将助力海洋能源项目制定出海检修计划和海洋农场维护计划 [5][6] - 针对少风少光周期的新能源设备进行预测性维护，能最大限度减少发电损失 [6] - 合作是央国企推动“人工智能+”战略落地的典范，华为云盘古大模型在能源与气象交叉地带开辟出高价值应用场景 [6] - “深圳方案”正从试点走向规模化复制，项目成果正持续推进落地，并探索在发电预测、电力交易、制氨制氢、海上作业等领域的深度应用 [6]