当AI学会“望雨观风”，绿色能源便有了智慧的眼睛。在深圳，一场由人工智能引领的绿色能源变革正加速落地。市属国企深圳能源集团股份有限公司（以下简称“深能源”）联合华为云，率先将盘古气象大模型深度应用于风电、光伏乃至水电等发电量预测，成功构建全球首个基于AI气象大模型的『新能源』功率预测平台，实现气象预测与发电调度的协同跃升。
随着我国“双碳”目标的深入推进，『新能源』装机规模迅猛增长。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。然而，风光发电“靠天吃饭”的特性也带来巨大挑战。风速突变、云层遮挡等天气因素导致电力波动剧烈，若无法精准预判，不仅影响电网安全，还会因偏差增加电力调度的成本。而传统数值天气预报虽能提供基础支撑，但存在计算时效差、网格精度不足、气象数据量小质低，数据同化成本高等瓶颈，难以满足『新能源』场站对准确性和及时性的要求。
若要破局，AI是关键钥匙。
近年来，数值天气预报技术不断进步，人工智能与大模型的应用为气象预测开辟了新途径，也为『新能源』发电效率提升提供了新的重要工具。
2024年8月，深能源与华为云共建联合创新实验室，引入荣获“2023年中国科学十大进展”的盘古气象大模型。该模型以超强算力和先进算法，在气象预报精度上首次超过传统数值方法，分辨率最高可达1公里；速度提升了10000倍，并提供秒级天气预报，覆盖风速、辐照度、降水等关键要素。
在此基础上，双方融合深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，借助华为云盘古大模型，能进一步预测出“风高频率”“光高频率”和“季节降水”等重要数据。
目前，该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。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%。这意味着调度人员可提前数小时甚至数日精准掌握发电能力，科学安排设备检修、优化储能策略，并在电力现货市场中制定更具竞争力的报价方案。
“过去我们‘看天吃饭’，现在我们‘用AI读懂天意’。”深能源相关负责人表示，“通过‘大模型+气象+能源’的深度融合，我们正在把不确定性转化为可控变量，让每一度风电、光电变得‘可预期、可调度’，为电网安全稳定运行提供坚实支撑，也为国家能源转型注入新动能。”
值得一提的是，该系统已具备向水电领域延伸的能力。未来，通过径流预测，可精准预测电厂上流和下流的降雨量以及极端暴雨的情况，从而提升收益和抗灾能力；台风预测模型则将助力海洋能源项目制定出海检修计划和海洋农场的维护计划；而针对少风少光周期的『新能源』设备预测性维护，更能最大限度减少发电损失。
作为《财富》中国500强企业以及国务院国资委“双百企业”，深能源与华为云的合作，不仅是技术升级，更是央国企推动“人工智能+”战略落地的典范。可以看到，华为云盘古系列大模型也在进一步走向行业纵深，在能源与气象交叉地带开辟出高价值应用场景，实现“气象准”与“发电稳”的双赢。
可喜的是，这一“深圳方案”正从试点走向规模化复制。现阶段，深圳能源集团正联合华为及多家生态气象合作伙伴，持续推进项目成果的落地实施，不断探索气象大模型在发电预测、电力交易、制氨制氢、海上作业等领域的深度应用，助力更多企业降本增效、绿色转型。
