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]

行业背景与核心痛点 - 全国风光发电量占比已达28.3%，但单日弃风弃光规模仍突破2000万千瓦时，凸显智能化转型的迫切性[2] - 行业面临三大核心痛点：新能源功率预测不准导致2023年弃风弃光量超150亿千瓦时；超60%电力设备依赖人工巡检，故障预测准确率不足70%；源网荷储数据分散，78%省级电网存在数据孤岛困境[5][6][7] 华为电力业务战略定位 - 公司定位为“赋能者”而非颠覆者，核心哲学是“技术底座+生态协同+长期主义”，不做全能选手，只做行业专家的最佳搭档[2][3] - 战略聚焦于用技术长板弥补行业数字化短板，不定义电力行业未来，只做未来路上的铺路石[3] - 强调技术价值需可衡量，从新能源消纳、设备运维等具体场景切入，用预测精度提升、故障停机减少等量化指标证明商业价值[3] 针对行业痛点的技术解决方案 - 针对预测不准：使用盘古气象大模型融合多源数据，将新能源功率预测精度从85%提升至93%，单日弃风率下降40%[5] - 针对运维滞后：通过数字孪生技术采集100多个维度状态数据，构建设备虚拟镜像，实现提前7天故障预警，使某变电站非计划停机率下降65%[6] - 针对数据孤岛：提供昇腾算力底座和电力数字平台支持本地化部署，确保数据不出厂，同时联合产业伙伴制定标准打通接口[7] 全链条智能化赋能成果 - 源侧：功率预测精度≥95%，弃风弃光率再降30%，预计2025年减少弃电损失超200亿元，设备故障率降低20%[8] - 网侧：故障定位时间从2小时缩至5分钟，供电可靠性提升至99.99%，线损率降低12个百分点，相当于每年多送100亿度电[9] - 荷侧：负荷预测大模型引导需求响应，使电网压力减10%，用户年省电费50万元，用户参与度从15%提升至40%[10] - 储侧：智能储能EMS将储能利用率从70%提升至88%，投资回收期从8年缩短至5.5年，某电站年增收超300万元[11] 长期生态价值创造 - 通过平台+生态模式培育行业能力，帮助电力企业建数据中台、培养AI人才，实现从用AI到懂AI的自主进化[4] - 支持风光储氢多能互补，某西北基地综合利用率提升至92%，虚拟电厂试点实现10万千瓦分布式电源秒级响应[8][9] - 最终目标是让电力系统从被动响应变为主动进化，实现智能不是替代，而是让行业更强大、更高效、更有温度[12]