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如何摆脱以风电、光伏为主体的看天吃饭的窘境，事关国家电力安全。极端天气往往不同程度地威胁新能源的发电出力和设备安全。如果能在专业场景下提供精准的天气预报服务，将是新能源健康发展的一大福音。

然而，现实情况是，这项服务看似刚需，但对于许多新能源行业公司来说，并不是那么容易获得：如果我们只依靠国家气象部门的预测，准确性远远不能满足行业的需求。如果我们建立自己的数据分析团队，这种高概率不是很划算。

如果购买专业的商业气象服务，国内市场起步较晚，缺乏高水平的预报服务，而外国公司由于缺乏中国的地面观测数据而处于天然劣势。

多位新能源和气象从业者在接受第一财经记者采访时表示，随着新能源在电力系统中的占比越来越高，气象服务跟上的需求越来越迫切。一方面，国家气象部门要根据此前的相关政策，加大观测预报投入。

逐步扩大气象数据向公众和商业部门开放。另一方面，支持和鼓励相关企业提高专业气象服务水平和能力，避免低水平重复建设和恶性竞争，促进更多平台之间的互联互通。

天气预报说将有风。

宋丽莉，中国气象科学研究院二级研究员，中国气象局风能太阳能中心专家指导委员会副主任，长期从事气候资源与工程气象研究和技术咨询工作。在她看来，一个耐人寻味的细节是，风的地位正在从众多气象因素中逐渐上升。

受到了前所未有的关注

一直以来，世界上95%以上的气象科学研究都集中在对气温和降水的研究上，对风的研究很少。近年来，越来越多的学者和专业机构开始关注对wind的研究，并对宋丽莉第一财经记者表示，这在一定程度上反映了近年来的细化。

专业化气象服务的发展和进步与人们普遍关注的气温和降水不同，风恰恰是新能源领域最受关注的气象要素。

宋丽莉介绍，人们通常所说的气象服务可以理解为两种类型：一种是面向公众的气象服务，主要由政府出资，以防灾减灾为目的，受益于制度的优越性，中国处于国际领先水平；另一种是经济生活中特定场景下的专门气象服务。

如能源和农业，仍处于中国发展中国家的水平。原因之一是我国气象部门的服务以公益性为主，难以同时满足市场各方面的需求。因此，近年来出现了许多市场化的气象服务公司和一些发电企业。

电网等市场主体也准备了专职气象服务队伍，但仍不足以支撑发展需求。

为什么专业气象服务的呼声在新能源领域特别高。

金风科技首席气象工程师董海平告诉第一财经记者，风电设备自身的发展、电力系统预测要求的提高、风电项目选址的扩大以及海外投资需求是其发展的四个重要原因。

首先，随着大容量塔筒和大型叶轮机组的发展，对机组越来越大的扫掠面积的应变能力提出了更高的要求，例如随着上下叶尖高度差超过数百米的风速和风向变化，将影响机组的稳定性。

因此，有必要对风参数的研究提出更精确的要求。

其次，以新能源为主体的新电力系统对电力调控的稳定性提出了挑战，也对并网风电场日发电量的风电功率预测精度提出了更高要求。目前气象预报结果与实际应用仍存在较大精度偏差，时空分辨率不够。

缺乏多数据耦合等问题，如何精准高效地推送气象服务是从业者必须面对的挑战。

与此同时，随着可利用的土地资源变得越来越珍贵，风电行业正朝着海洋和气候条件更加恶劣和复杂的内陆环境发展。目前深海气象观测数据较少，观测成本和难度高于陆上风电。

海上风电项目建设和运维对天气预报的要求更高，需要综合考虑大风窗口期、通航等多重制约因素，提高预报的准确性和时效性。此外，海上风电还面临海冰、巨浪和风暴潮等海洋灾害，这也影响了资源评估，

预测预警提出新挑战无论是高海拔高寒复杂山区还是高温干旱荒漠腹地，都对气象服务保障提出了更高要求。

010-35万事实上，类似的专业气象需求不仅发生在风电行业，也受到光伏、电网等市场主体的期待。

极端天气一直是我们关注的问题。项目中的许多光伏电站靠近沿海地区，甚至建立在海滩上。一开始，他们看中了这些地方靠近负荷中心、可利用土地面积大的优势。

日照时间长，但每年的台风登陆或其他极端天气都会对光伏设备的出力和安全造成潜在威胁。浙江一家新能源国企项目负责人告诉第一财经记者。

据该负责人介绍，以台风天气为例，当地光伏支架设计的最大抗风等级基本在13级左右。项目建成后，去年有几次台风没有直接登陆，厂站附近风力在11级左右，对设计风速几乎没有影响。它是在实验室的静态环境中模拟的。

许多因素实际上可能会干扰和改变，所以我们不能完全确定。

金风科技和远景智能是风电制造行业的两家龙头企业，也是为数不多的自主研发专业气象服务并对外提供服务的新能源企业。

袁晶智能新能源发电预测产品总监杨辉告诉《第一财经日报》，尽管专业气象服务可以为新能源企业带来切实的利益，这似乎是一项双赢的业务，但在发展过程中也面临着许多挑战。

精准是新能源产业对气象服务的根本要求。杨辉表示，国家气象部门的公众观测预报数据主要面向公众，垂直行业对气象服务的需求不高。对于风电企业来说，风力影响发电量的范围主要是3m/s至10m/s。

3m/s以下风机几乎不发电，10m/s以上风机基本满载。目前市场上气象服务的平均风力误差为2m/s，由于风力和风速都是立方的，2m/s的风速误差可能造成风力50%甚至100%的巨大偏差。

根据杨辉的分析，要提高风速预测的时空分辨率精度和预测的准确性，基本上可以回归到三个能力：一是大量的观测数据，二是超算能力，三是气象和算法模型，其中观测数据可能是最难获得的，也是最昂贵的。

气象数据可以分为观测数据和预报数据。前者是后者的基础。通常，这些数据一部分来自国家气象部门和国际气候机构的公开数据，一部分来自商业气象服务公司的付费数据，另一部分来自企业自身的观测数据。杨辉说：

对于依赖太阳辐射资源的光伏行业来说，由于日出日落时间相对固定，发电曲线特征明显，预测难度相对较小。然而，风力发电的影响因素是复杂的，受地面地形、地貌和环境特征等因素的影响。

因此我们需要丰富的观测数据来获得更准确的预测。

高投入和不确定的回报使准确和经济高效的大规模专业气象服务难以实现。幸运的是，更多的机构已经付诸实践，用行动回答了这个问题。

对此，宋丽莉建议，一方面，专业气象服务领域需要培养典型的跨学科人才。目前，具有专业气象背景（如大气流体力学和热力学的特性）并对应用场景有深刻理解（如风力涡轮机的动态响应特性）的人才极其稀缺。

另一方面，要加强气象部门与企业平台的互联合作。国家气象事业和修桥修路一样属于基础设施建设，而发电企业本身对安装气象监测设备有硬性要求，不能完全依靠空中的气象卫星来看。

只有在地面上进行气象观测，才能确保两者能够相辅相成，达到11gt、2以上的效果。

如果我们一直停留在低水平和粗糙的管理中，我们可能不需要在这项工作中进行如此大的投资。但如果我们在安全的条件下追求更高的效率，我们应该在该停的时候停，在该送的时候送，而不采取过度防御，那么我们的气象服务工作还有很大的探索空间，宋丽莉说。