什么是氣象AI？它對電網有哪些作用？氣象AI以數據為驅動，可在新能源消納、大電網安全與穩定、新型負荷感知與預測、電力資產管理與運維等領域賦能智能電網。國家電網有限公司近年來在氣象AI技術領域持續創新探索，已在負荷預測、極端氣象環境下的故障預測、電網巡檢和調度等領域應用并取得實效。

1.氣象條件是影響電網運行的重要因素

可能會有很多人認為，氣象和電力是完全不同的兩個領域，但其實二者之間的關系非常密切。一座座巨大的鐵塔矗立在山間田野，肩挑著高壓電線，為千家萬戶輸送著生活中不可或缺的電力。這些看上去威武雄壯的“大個子”，也一樣會受到覆冰、雷電、風偏、舞動等氣象災害的影響。

氣象條件是影響電網穩定運行的重要因素。如今，電網輸變電設備普遍分布于野外，氣象環境復雜多變。尤其是特高壓線路路徑長、覆蓋廣、局部走廊線路密集，且沿途所經區域多為高原山區、雷害區、重冰區、大風區，自然環境惡劣，極端天氣多發。據統計，雷擊、覆冰、風偏、舞動、暴雨等氣象原因導致的故障占電網總故障數的60％以上。

以往，國家電網公司主要通過公共氣象服務獲得氣象預報信息，但這些信息與電網實際需求差距很大，存在觀測站點遠離電網輸變電設備、僅關注常規氣象要素、電力關鍵氣象要素欠缺、預報數據分辨率偏粗、未針對電網需求優化數值天氣預報模式等問題。

例如，氣象觀測站點部署距離電網輸變電設備較遠，無法精確監測電網沿線數據；新能源出力預測時，無法獲取太陽輻照度、指定層高的風速等電力關鍵氣象要素；電網氣象災害監測時，無法獲取微尺度（1公里×1公里網格）氣象災害信息。

在智能電網建設中，如何才能有效觀測獲取氣象信息，更好地保障電網安全穩定運行？氣象AI技術給出了答案。

2.氣象AI可在電網多領域應用

近年來，人工智能技術不斷發展，并逐步應用在各領域。谷歌、IBM等互聯網行業巨頭已紛紛在能源領域布局氣象AI應用。如IBM計劃推出一款名為“深雷”的新產品，可以提供320米至1920米范圍內的精確天氣預報。氣象AI在電網調度領域的應用也很廣泛。IBM已為全球數百個太陽能和風能項目提供發電功率預測技術；英國國家電網也開始研究如何應用人工智能及氣象大數據預測用電負荷，平衡其能源供應。

在我國能源電力領域，氣象AI技術應用的廣度和深度也在逐步擴展。

電網安全方面，2018年9月，南瑞集團科研團隊在華東地區用人工智能技術進行氣象災害模擬預測，將幾年內臺風引起線路跳閘的概率進行比較，發現人工智能算法的準確率比傳統算法高近20％。新能源發電方面，2019年10月，上海電氣運用“人工智能+氣象”形成海上風電運維解決方案，通過對高精度氣象預報數據的監測和分析，為海上風電運維提供決策支持。

國家電網公司從2009年起開始電力氣象研究工作，2017年開始發展適合電網應用的氣象AI。國網信通股份公司繼遠軟件自2017年開始從事氣象AI研究，為國家電網公司總部以及國網安徽省電力有限公司、國網甘肅省電力公司等提供智慧氣象服務，擁有領先的氣象預報算法和氣象物聯網硬件，通過基于統計學和人工智能預報等特有的預報技術，深度挖掘歷史氣象大數據，提供專業氣象服務整體解決方案，支撐電網安全、穩定、經濟運行。

今年5月19日，繼遠軟件利用多年的人工智能技術積累，整合精準微氣象的分布式光伏預測平臺、氣象AI平臺，開發出了新一代氣象AI賦能云平臺。該平臺以氣象AI預報技術為核心，充分運用人工智能、大數據和云計算技術，為客戶提供多種氣象服務，協助氣象數據上云，形成定制化氣象解決方案。

據繼遠軟件氣象AI產品負責人陶鵬介紹，氣象AI賦能云平臺不僅能提供基礎氣象數據服務，還能將氣象數據與具體電網業務結合，直接提供數據產品服務。

比如，對國網發展部主導開發的新能源云，平臺提供了包括風、光資源在內的20余項基礎數據服務；平臺還為國家電力調度控制中心、國網設備部提供了針對線路、桿塔的雷電、覆冰、強對流等6種災害預警。“未來，電網氣象的服務模式也將是以需求為驅動，基礎數據+定制化服務相結合的方式。”陶鵬說。

3.為電網調度、運檢、大數據中心等生產部門提供定制化氣象服務

案例一為電力線路運行提供氣象預報預警

隨著現代化電力系統的發展，尤其是電力調度，對氣象服務的要求越來越高。氣象AI服務為調度控制中心提供電網運行層面的精細化電力氣象預報預警數據，實現提前預警、提前處置。

2020年5月30日18時左右，國網安徽電力調控中心氣象預警監視畫面顯示強對流天氣出現，多普勒雷達回波監視告警，預警對流天氣將從西向東移動，預計將從安徽三個500千伏過江斷面橫穿。氣象預警系統第一時間推送了故障跳閘預警、保護動作預案及兩側站內實時監控視頻信息。

安徽省調當班調度通過平臺推送的預警信息，及時采取了應急操作，并將安徽省強對流天氣情況及故障判斷情況及時匯報給華東電力調控分中心，保障了電網安全穩定運行和可靠持續供電。

隨著復雜地形及惡劣氣候條件地區的輸電線路日益增多，電網運維檢修對氣象服務的要求也日益變高。由于以往供電企業對輸電線路沿線風口、峽谷等高山局部特殊地段氣象資料的掌握有限，因氣象原因發生的倒塔、斷線故障不時發生。氣象AI可提供輸電走廊沿線精細化電力氣象災害預報預警服務，實現桿塔級的氣象預報預警。

安徽省宣城市是如今的皖電東送“橋頭堡”，被群山環繞，氣象復雜多變，較難預測。其中海拔1000米以上的山峰有60多座，輸電線路1205條，線路長度超過2萬千米。每當進入冬季，山區溫度低極易導致輸電線路結冰，而輸電線路一旦結冰，會導致兩邊桿塔受力增大易引發桿塔倒塌斷線。

今年2月，宣城供電公司運檢部通過部署輸電線路覆冰監測裝置，采集微氣象、導線拉力、傾角等數據，利用數學模型及人工智能算法，構建了輸電線路覆冰預警系統。如果出現異常的預警信息，值班人員及巡檢人員可通過電腦端和移動端同時收到告警信息，依據告警信息可立即做出相應處理，確保高壓線纜安全運行。

案例二為新能源發電提供精準微氣象預測

風能、太陽能等新能源出力都受到氣象條件的較大影響。隨著氣象條件變化，風電、太陽能發電存在較大波動性、隨機性。而氣象條件又受到地形影響，新能源發電場站選址地蘊藏資源的高低，需要盡可能精準預測評估。氣象AI服務可快速評估指定區域風能和太陽能資源條件，提供新能源功率預測所需的風速、風向、輻照度、云量等預報數據，支撐新能源高效消納。

甘肅省定西市安定區賈堡村建設有大量分布式光伏電站。分布式電站具有分布范圍廣、部署點分散等特點，如何準確把握電站的運行質量、衡量電站的運行水平、加強電站的管理成為分布式光伏發展的關鍵難題。國網甘肅電力基于精準微氣象的分布式光伏預測平臺目前已平穩運行一年多。

該平臺由繼遠軟件和國網甘肅電力共同研發，實現了分布式光伏場站的場站檢測、發電功率預測、并網輔助決策等。截至6月3日，該平臺已接入分布式光伏場站120余個，發電功率預測平均準確率達95%以上。

隨著城市化和風電、光伏發電等新能源發電的迅猛發展，電力對氣象服務的要求越來越高，電力行業的經營發展需要氣象信息服務來輔助領導者和技術人員開展決策。未來在電力行業，氣象數據的全景可視化展現、高時空分辨率的電力氣象預報、全國新能源資源的快速定點勘測預報、極端災害天氣預報、能源氣象數據的地理信息系統可視化等有望成為發展的熱點。