什么是气象AI？它对电网有哪些作用？气象AI以数据为驱动，可在新能源消纳、大电网安全与稳定、新型负荷感知与预测、电力资产管理与运维等领域赋能智能电网。国家电网有限公司近年来在气象AI技术领域持续创新探索，已在负荷预测、极端气象环境下的故障预测、电网巡检和调度等领域应用并取得实效。

1.气象条件是影响电网运行的重要因素

可能会有很多人认为，气象和电力是完全不同的两个领域，但其实二者之间的关系非常密切。一座座巨大的铁塔矗立在山间田野，肩挑着高压电线，为千家万户输送着生活中不可或缺的电力。这些看上去威武雄壮的“大个子”，也一样会受到覆冰、雷电、风偏、舞动等气象灾害的影响。

气象条件是影响电网稳定运行的重要因素。如今，电网输变电设备普遍分布于野外，气象环境复杂多变。尤其是特高压线路路径长、覆盖广、局部走廊线路密集，且沿途所经区域多为高原山区、雷害区、重冰区、大风区，自然环境恶劣，极端天气多发。据统计，雷击、覆冰、风偏、舞动、暴雨等气象原因导致的故障占电网总故障数的60％以上。

以往，国家电网公司主要通过公共气象服务获得气象预报信息，但这些信息与电网实际需求差距很大，存在观测站点远离电网输变电设备、仅关注常规气象要素、电力关键气象要素欠缺、预报数据分辨率偏粗、未针对电网需求优化数值天气预报模式等问题。

例如，气象观测站点部署距离电网输变电设备较远，无法精确监测电网沿线数据；新能源出力预测时，无法获取太阳辐照度、指定层高的风速等电力关键气象要素；电网气象灾害监测时，无法获取微尺度（1公里×1公里网格）气象灾害信息。

在智能电网建设中，如何才能有效观测获取气象信息，更好地保障电网安全稳定运行？气象AI技术给出了答案。

2.气象AI可在电网多领域应用

近年来，人工智能技术不断发展，并逐步应用在各领域。谷歌、IBM等互联网行业巨头已纷纷在能源领域布局气象AI应用。如IBM计划推出一款名为“深雷”的新产品，可以提供320米至1920米范围内的精确天气预报。气象AI在电网调度领域的应用也很广泛。IBM已为全球数百个太阳能和风能项目提供发电功率预测技术；英国国家电网也开始研究如何应用人工智能及气象大数据预测用电负荷，平衡其能源供应。

在我国能源电力领域，气象AI技术应用的广度和深度也在逐步扩展。

电网安全方面，2018年9月，南瑞集团科研团队在华东地区用人工智能技术进行气象灾害模拟预测，将几年内台风引起线路跳闸的概率进行比较，发现人工智能算法的准确率比传统算法高近20％。新能源发电方面，2019年10月，上海电气运用“人工智能+气象”形成海上风电运维解决方案，通过对高精度气象预报数据的监测和分析，为海上风电运维提供决策支持。

国家电网公司从2009年起开始电力气象研究工作，2017年开始发展适合电网应用的气象AI。国网信通股份公司继远软件自2017年开始从事气象AI研究，为国家电网公司总部以及国网安徽省电力有限公司、国网甘肃省电力公司等提供智慧气象服务，拥有领先的气象预报算法和气象物联网硬件，通过基于统计学和人工智能预报等特有的预报技术，深度挖掘历史气象大数据，提供专业气象服务整体解决方案，支撑电网安全、稳定、经济运行。

今年5月19日，继远软件利用多年的人工智能技术积累，整合精准微气象的分布式光伏预测平台、气象AI平台，开发出了新一代气象AI赋能云平台。该平台以气象AI预报技术为核心，充分运用人工智能、大数据和云计算技术，为客户提供多种气象服务，协助气象数据上云，形成定制化气象解决方案。

据继远软件气象AI产品负责人陶鹏介绍，气象AI赋能云平台不仅能提供基础气象数据服务，还能将气象数据与具体电网业务结合，直接提供数据产品服务。

比如，对国网发展部主导开发的新能源云，平台提供了包括风、光资源在内的20余项基础数据服务；平台还为国家电力调度控制中心、国网设备部提供了针对线路、杆塔的雷电、覆冰、强对流等6种灾害预警。“未来，电网气象的服务模式也将是以需求为驱动，基础数据+定制化服务相结合的方式。”陶鹏说。

3.为电网调度、运检、大数据中心等生产部门提供定制化气象服务

案例一为电力线路运行提供气象预报预警

随着现代化电力系统的发展，尤其是电力调度，对气象服务的要求越来越高。气象AI服务为调度控制中心提供电网运行层面的精细化电力气象预报预警数据，实现提前预警、提前处置。

2020年5月30日18时左右，国网安徽电力调控中心气象预警监视画面显示强对流天气出现，多普勒雷达回波监视告警，预警对流天气将从西向东移动，预计将从安徽三个500千伏过江断面横穿。气象预警系统第一时间推送了故障跳闸预警、保护动作预案及两侧站内实时监控视频信息。

安徽省调当班调度通过平台推送的预警信息，及时采取了应急操作，并将安徽省强对流天气情况及故障判断情况及时汇报给华东电力调控分中心，保障了电网安全稳定运行和可靠持续供电。

随着复杂地形及恶劣气候条件地区的输电线路日益增多，电网运维检修对气象服务的要求也日益变高。由于以往供电企业对输电线路沿线风口、峡谷等高山局部特殊地段气象资料的掌握有限，因气象原因发生的倒塔、断线故障不时发生。气象AI可提供输电走廊沿线精细化电力气象灾害预报预警服务，实现杆塔级的气象预报预警。

安徽省宣城市是如今的皖电东送“桥头堡”，被群山环绕，气象复杂多变，较难预测。其中海拔1000米以上的山峰有60多座，输电线路1205条，线路长度超过2万千米。每当进入冬季，山区温度低极易导致输电线路结冰，而输电线路一旦结冰，会导致两边杆塔受力增大易引发杆塔倒塌断线。

今年2月，宣城供电公司运检部通过部署输电线路覆冰监测装置，采集微气象、导线拉力、倾角等数据，利用数学模型及人工智能算法，构建了输电线路覆冰预警系统。如果出现异常的预警信息，值班人员及巡检人员可通过电脑端和移动端同时收到告警信息，依据告警信息可立即做出相应处理，确保高压线缆安全运行。

案例二为新能源发电提供精准微气象预测

风能、太阳能等新能源出力都受到气象条件的较大影响。随着气象条件变化，风电、太阳能发电存在较大波动性、随机性。而气象条件又受到地形影响，新能源发电场站选址地蕴藏资源的高低，需要尽可能精准预测评估。气象AI服务可快速评估指定区域风能和太阳能资源条件，提供新能源功率预测所需的风速、风向、辐照度、云量等预报数据，支撑新能源高效消纳。

甘肃省定西市安定区贾堡村建设有大量分布式光伏电站。分布式电站具有分布范围广、部署点分散等特点，如何准确把握电站的运行质量、衡量电站的运行水平、加强电站的管理成为分布式光伏发展的关键难题。国网甘肃电力基于精准微气象的分布式光伏预测平台目前已平稳运行一年多。

该平台由继远软件和国网甘肃电力共同研发，实现了分布式光伏场站的场站检测、发电功率预测、并网辅助决策等。截至6月3日，该平台已接入分布式光伏场站120余个，发电功率预测平均准确率达95%以上。

随着城市化和风电、光伏发电等新能源发电的迅猛发展，电力对气象服务的要求越来越高，电力行业的经营发展需要气象信息服务来辅助领导者和技术人员开展决策。未来在电力行业，气象数据的全景可视化展现、高时空分辨率的电力气象预报、全国新能源资源的快速定点勘测预报、极端灾害天气预报、能源气象数据的地理信息系统可视化等有望成为发展的热点。