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       當(dāng)來自1.5億公里外的陽光抵達(dá)地球時(shí)，經(jīng)過大氣層的反射、吸收與散射后，最終約50%的能量能夠抵達(dá)地球表面。理論推算，只需利用地表接收太陽能總量的萬分之一，就能滿足當(dāng)前人類社會(huì)的全部能源需求。

從遠(yuǎn)古借陽光取暖，到光伏板將光轉(zhuǎn)化為電，人類馴化光能的歷程，始終伴隨著“希望與挑戰(zhàn)”。光電轉(zhuǎn)換效率提升，度電成本逐漸下降，但一個(gè)核心痛點(diǎn)始終未變——間歇性。白天與黑夜的交替、晴天與陰云的切換，光伏發(fā)電像“任性的水流”，難以穩(wěn)定匯入電網(wǎng)。

破解這一難題，需要更智能的電網(wǎng)調(diào)度預(yù)判電力波動(dòng)，光伏發(fā)電功率預(yù)測正是電網(wǎng)調(diào)度的“眼睛”。

圖一 國網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員正在進(jìn)行“睿測”AI光伏預(yù)測系統(tǒng)研發(fā)

浙江迎峰度夏的關(guān)鍵時(shí)期，也是臺風(fēng)頻繁活動(dòng)的時(shí)期。在極端天氣的影響下，光伏發(fā)電功率曲線如同“過山車”一樣劇烈波動(dòng)。如何更精準(zhǔn)地預(yù)測光伏發(fā)電量，在極端天氣中依然掌握能源調(diào)控的主動(dòng)權(quán)？

國網(wǎng)浙江電力依托國網(wǎng)浙江電科院部署的AI光伏預(yù)測系統(tǒng)——“睿測”，在臺風(fēng)期間光伏發(fā)電功率預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)96.5%，較傳統(tǒng)方法提升2個(gè)百分點(diǎn)以上，早高峰時(shí)段預(yù)測偏差減少400萬千瓦，相當(dāng)于省下至少4臺百萬機(jī)組的調(diào)節(jié)能力。

臺風(fēng)天光伏發(fā)電，為什么難預(yù)測？

浙江地區(qū)光伏發(fā)電功率預(yù)測的難點(diǎn)，主要在分布式光伏。

截至今年7月底，浙江電網(wǎng)新能源裝機(jī)容量突破6600萬千瓦，成為全省第一大電源，其中光伏占比約90%，分布式光伏占光伏總裝機(jī)的80%以上。

“分布式光伏點(diǎn)多面廣，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)差，預(yù)測難度大。”國網(wǎng)浙江電科院電力預(yù)測專職彭琰這樣總結(jié)分布式光伏的特點(diǎn)。它們像無數(shù)個(gè)散落在城鄉(xiāng)各地的“隱形電廠”，大多數(shù)甚至未開展出力預(yù)測。但這些“零散的力量”加起來，卻能左右全省電網(wǎng)的供電平衡。

圖二 航拍下的麗水遂昌95兆瓦茶光互補(bǔ)工程

光伏“看天吃飯”屬性也十分明顯。以今年4月11日至13日為例，浙江遭遇一次大范圍云系過境，云層和地面輻照出現(xiàn)快速且劇烈的變化，光伏發(fā)電劇烈波動(dòng)，三天內(nèi)光伏日最大出力分別為2910萬千瓦、541萬千瓦和3394萬千瓦——最大波動(dòng)超過2800萬千瓦，相當(dāng)于同期杭州和嘉興兩個(gè)地區(qū)最高用電負(fù)荷的總和。這還只是普通的多云天氣，要是遇上臺風(fēng)，波動(dòng)只會(huì)更劇烈。

極端天氣的影響主要有兩方面：首先是“不確定的云團(tuán)”。臺風(fēng)外圍的螺旋雨帶移動(dòng)速度一般為每小時(shí)20至30公里，云層的厚度、密度會(huì)在幾分鐘內(nèi)劇烈變化。當(dāng)光照被厚云遮擋時(shí)，光伏發(fā)電功率驟降；當(dāng)云層邊緣透光時(shí)，光伏發(fā)電功率又瞬間反彈。傳統(tǒng)的氣象預(yù)測模型通常每天更新2次預(yù)測結(jié)果，難以捕捉“分鐘級”的變化細(xì)節(jié)，預(yù)測數(shù)據(jù)和實(shí)際發(fā)電相差較大。

圖三 國網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員在湖州調(diào)研塘面型光伏電站發(fā)電出力特性

其次是“復(fù)雜的地形”。浙江地形特征豐富，光伏往往分布在截然不同的場景中——沿海地區(qū)的高濕度會(huì)改變光照的折射角度，實(shí)際輻照強(qiáng)度偏低；浙西多山地，易形成局部小氣候，出現(xiàn)“一山有四季，十里不同天”的情況；屋頂光伏則受附近樓宇遮擋影響。若用同一個(gè)預(yù)測模型套用所有場景，必然顧此失彼，算不準(zhǔn)。

四步讓AI讀懂臺風(fēng)天的“光影”變化

面對極端天氣帶來的難題，“睿測”AI光伏預(yù)測系統(tǒng)來了。它不走物理公式硬算的老路，而是在AI從海量數(shù)據(jù)里“學(xué)經(jīng)驗(yàn)”，在臺風(fēng)天也能摸準(zhǔn)光伏的“脾氣”。

第一步：接上“AI臺風(fēng)預(yù)警”。“睿測”的精準(zhǔn)預(yù)測，始于對臺風(fēng)動(dòng)態(tài)的“先知先覺”，它接入了浙江電力氣象中心的AI臺風(fēng)預(yù)測大模型，除了獲取臺風(fēng)路徑預(yù)測、短時(shí)強(qiáng)對流預(yù)警等數(shù)據(jù)，更將焦點(diǎn)對準(zhǔn)臺風(fēng)外圍云系的“細(xì)微變化”——比如云系密度、移動(dòng)方向、覆蓋范圍。這些更精細(xì)的氣象數(shù)據(jù)，如同為預(yù)測裝上“高清鏡頭”，讓“睿測”能提前捕捉到影響光伏發(fā)電的關(guān)鍵變量。

圖四 國網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員運(yùn)用“睿測”進(jìn)行全省光伏發(fā)電功率預(yù)測

第二步：配備“專屬預(yù)報(bào)員”。浙江光伏場景的復(fù)雜性，決定了 “一刀切” 的預(yù)測行不通。“睿測”把浙江復(fù)雜的光伏場景“裝進(jìn)”計(jì)算機(jī)，建立“地形—云層—輻照度”三維映射體系，將場景分為山地型、塘面型、灘涂型、屋頂型等4種類型，分別配備“專屬預(yù)報(bào)員”，根據(jù)各自場景的云系演變、地表反照率、微氣象情況進(jìn)行預(yù)測。

圖五 國網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員在光伏電站進(jìn)行光資源研判

第三步：訓(xùn)練稱手的“工具”。4 位“專屬預(yù)報(bào)員”要精準(zhǔn)工作，離不開量身定制的AI“工具”——差異化訓(xùn)練的基礎(chǔ)預(yù)測模型。基礎(chǔ)預(yù)測模型選取4類不同原理的高性能機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型，采用各自地形的歷史數(shù)據(jù)分別進(jìn)行訓(xùn)練，確保“工具”與“預(yù)報(bào)員”的適配度，避免通用模型的“水土不服”。

第四步：校準(zhǔn)“預(yù)報(bào)結(jié)果”。引入基于遷移學(xué)習(xí)的災(zāi)害天氣出力修正算法，簡單說就是讓AI“記住”過去臺風(fēng)天的光伏發(fā)電功率波動(dòng)特征，當(dāng)新的臺風(fēng)云團(tuán)出現(xiàn)時(shí)，能快速匹配歷史相似案例，進(jìn)一步修正“預(yù)報(bào)員”預(yù)測結(jié)果，讓“睿測”的精度再上一個(gè)臺階。

馴服光的探索沒有盡頭

預(yù)測的終點(diǎn)不是屏幕上的數(shù)字，而是調(diào)度員的決策和電網(wǎng)的實(shí)際動(dòng)作。2025年5月，“睿測”在國網(wǎng)浙江電力調(diào)度控制中心應(yīng)用，預(yù)測結(jié)果有效支撐日常調(diào)度流程。

在日前計(jì)劃制定方面，每天上午調(diào)度員會(huì)參考“睿測”提供的全省光伏預(yù)測數(shù)據(jù)，編制次日發(fā)電計(jì)劃和省內(nèi)電網(wǎng)運(yùn)行方式，精準(zhǔn)留取備用容量，緩解新能源波動(dòng)對電網(wǎng)的影響。

圖六 國網(wǎng)浙江電科院技術(shù)人員在湖州中節(jié)光伏電站

此外，“睿測”也應(yīng)用于杭州、湖州的大型光伏發(fā)電站，為新能源企業(yè)參與市場報(bào)價(jià)提供重要依據(jù)。

“96.5%的準(zhǔn)確率，不是終點(diǎn)。”國網(wǎng)浙江電力調(diào)控中心陳菁偉強(qiáng)調(diào)。面對更復(fù)雜的極端天氣、更分散的新能源項(xiàng)目，國網(wǎng)浙江電力正從“感知、氣象、引擎”三個(gè)維度，繼續(xù)推進(jìn)“睿測”的技術(shù)升級。

分布式光伏全息感知：推動(dòng)分布式光伏“四可”（可測、可觀、可控、可調(diào)）能力建設(shè)，實(shí)現(xiàn)分布式光伏相關(guān)數(shù)據(jù)分鐘級高頻采集與共享。結(jié)合衛(wèi)星遙感、無人機(jī)巡檢等技術(shù)，構(gòu)建全覆蓋、高精度的新能源“數(shù)字孿生”數(shù)據(jù)庫。

氣象預(yù)測加入“億”點(diǎn)點(diǎn)細(xì)節(jié)：在分布式光伏密集區(qū)、沿海風(fēng)電基地補(bǔ)建微氣象觀測站，捕獲局地小氣候特征；研發(fā)適合浙江氣候特點(diǎn)的天氣預(yù)報(bào)AI訂正模型，對輻照、云量、風(fēng)速等要素進(jìn)行降尺度與高精度修正；實(shí)現(xiàn)氣象預(yù)測頻率從每天2次到逐小時(shí)滾動(dòng)預(yù)測的升級，為實(shí)時(shí)調(diào)度提供有力支撐。

讓模型“會(huì)思考、能進(jìn)化”：國網(wǎng)浙江電力正全面推進(jìn)時(shí)序預(yù)測大模型等AI算法在功率預(yù)測中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)模型自學(xué)習(xí)、自校準(zhǔn)與動(dòng)態(tài)更新。

以海上風(fēng)電、山區(qū)光伏這類“大場景有共性、小區(qū)域有個(gè)性”的場景為例，開發(fā)“通用模型+區(qū)域修正”分層預(yù)測體系，先用通用模型搞定“所有山區(qū)基本規(guī)律”，再根據(jù)區(qū)域特點(diǎn)定期自動(dòng)訓(xùn)練電站小模型，補(bǔ)上“這個(gè)地方獨(dú)有的問題”，不用為每個(gè)特殊場景“從零造輪子”，又能解決“通用模型管不了的細(xì)節(jié)問題”。

“以后模型不用人工頻繁調(diào)參，它自己就能‘適應(yīng)’不同場景、不同天氣，同時(shí)保持預(yù)測結(jié)果的穩(wěn)定性，精度會(huì)越用越高。”

“睿測”展現(xiàn)的不僅是技術(shù)突破，更是新型電力系統(tǒng)應(yīng)對極端氣候的“智慧答卷”。

“馴服光”的故事里，人類從未停止過探索，只有日復(fù)一日地靠近它、理解它，才能讓這份清潔的能量，能更穩(wěn)、更久地陪伴每一個(gè)尋常日子。