浙江“AI+电力气象” 筑牢四季保供屏障

　　浙江在线12月29日讯（通讯员 江航）近日，国网浙江电力气象中心技术人员分别从5个国内外主流的气象预报系统中，导出连续12个月的太阳辐照度预报结果，计划从整体精度、季节差异、逐月变化等多维度开展比对研究，为迎峰度冬光伏发电功率预测模型的训练提供更为精准的气象数据来源。

　　浙江地处东南沿海，“七山一水二分田”的地貌特征，造就了春秋强对流天气多发、夏季台风暴雨频发、冬季湿冷高海拔山区易覆冰等突变的极端气象，给电网安全稳定运行带来严峻挑战。对此，国网浙江电力气象中心牵头研发气象大模型，在电力气象防灾减灾平台部署AI强对流、AI台风、AI覆冰等系列预警模块，构建起全季节、精细化的气象灾害预测防控体系，为全省电力安全保供筑牢“数字屏障”。

　　眼下，随着冬季气温的下降，浙江浙南、浙西山区易出现雨凇、雾凇覆冰，精准捕捉覆冰的发生与演变趋势，是防冰保电工作的核心。国网浙江电科院于12月部署AI覆冰预警模块，深度融合高分辨率陆地气象数据、地形地貌及土地利用等多源信息，实现1×1公里的覆冰空间分辨率监测，敏锐感知温度、湿度、风力的细微变化，完成对覆冰从“萌芽生成”到“快速增长”再到“消融退去”的全流程智能识别与追踪。同时，考虑到浙江光伏已成为第一大电源、可再生能源占比超五成的能源结构特点，国网浙江电科院从优化气象源评估体系、构建冬季专项样本集双线发力，针对性训练适配冬季场景的新能源预测模型，显著提升了低辐照、多云及转折性天气条件下的出力变化预测能力，保障冬季新能源稳定供应及电网灵活调度。

　　春秋两季的强对流天气，常伴随强降水、大风、雷击等灾害，易导致输电线路风偏、跳闸，极端降雨还可能引发洪涝等次生灾害。据统计，浙江超50%的110千伏及以上线路跳闸事件，均由强对流天气伴随的雷击引发。为精准捕捉强对流天气变化趋势，提升预报精度，国网浙江电科院于5月8日正式部署AI强对流预警模块，可提供未来3小时内间隔10分钟的超短期预报，以及未来24小时逐小时的精细化预报，对比欧洲中期天气预报中心，对降水逐小时的预测误差平均降低了5至15个百分点。

　　进入夏季，台风成为浙江电网的“年度大考”。今年第4号台风“丹娜丝”呈现出罕见的“蛇形走位”，国网浙江电力气象中心利用AI台风预警模块，提前6小时预测台风登陆点位于温州洞头至瑞安一带，较传统预测方法精度提升约30公里，为电网防汛抢修部署提供了更聚焦、更精准的决策指引。“传统数值预报的频率和速度难以满足电网防灾快速响应需求，AI技术则绕开了复杂的物理计算，将预测时间从数小时缩短至几分钟，计算成本也降低90%以上。”国网浙江电科院气象大模型研究团队周林帆博士介绍。该模块结合浙江沿海丘陵、河口湾区等区域地形特征，将台风风雨场的空间分辨率由传统的几十公里级细化至公里级，仅需5分钟即可完成未来72小时内台风路径、风雨场、温度场等全要素预报，为重要输电通道和关键电力设施防护提供了快速、精细的气象支撑。

　　目前，浙江电网已在关键区域安装了3000多套微气象监测装置，用于捕捉杆塔、变电站的风速、湿度等气象数据，为AI预测模型的迭代优化提供“数据养分”，持续提升电网应对极端天气的能力。