综合应用气象与能源大数据

风电场与光伏电站的输出功率主要由风速、风向及辐照度等气象要素决定。受大气环流及局地效应的影响，混沌的非线性变化的风速、风向及辐照度导致风电场及光伏电站输出功率具有波动性、间歇性、随机性的特点，对电网消纳大规模新能源提出了严峻挑战。对新能源输出功率进行预测是增加电网调峰容量、提高电网接纳新能源能力、改善电力系统运行安全性与经济性的最有效、最经济的手段之一。为了反映大气系统在预测时间内的变化过程，新能源发电功率预测需要采用新能源电站临近的高分辨率数值天气预报风速、风向及辐照度数据作为输入量（而非气象部门提供的粗糙分辨率数据），再由预测算法将数值天气预报的气象要素预报转换为新能源场站的输出功率预测。此外，水电站所使用的水文预报多采用具有一定理论基础的经验方法，其最为重要的降水量信息是基于气象部门做出的区县预报，尚未考虑精细化数值天气预报的作用，因此也需要采用高分辨率数值天气预报提供降水的定时、定点、定量预报，并将预报数据应用于实时水文预报，有利于提高对洪峰、洪量、峰现时间等的预报精度，为水库调度、发电、洪水控制和灌溉，及电力电网设施的防洪等工作提供更为可靠的预报信息。

精确的高分辨率数值天气预报，还可为负荷预测提供气象因素的未来变化信息，提高负荷预测的准确度。气象因素（如气温、相对湿度、降水等）对电网负荷的影响显著，对于电网安全经济运行有重要影响，一直以来都是电网负荷研究及电力调度的重点和难点所在。长期以来，鉴于气象部门无法提供实时温度等气象预测结果，负荷预测模型绝大多数都是基于日特征气象因素，诸如日最高温度、最低温度等，无法准确描述温度波动曲线，对相对湿度、风速等数据涉及的更是不多，无法分析每日不同时段受各种气象因素综合影响的特点，影响了负荷预测的准确度。因此，高精度的数值天气预报有利于为负荷预测提供更为精细化的气象因素变化时间序列，从而进一步提高负荷预测的精度。特别是有利于提前预知高温到来的时间，从而准确预知空调等用电高峰期的到来时间，为电网调度提供有效的关键信息。

目前的数值天气预报存在较大误差，还不能完全满足电力应用的需求，基于现场观测数据的集合-四维同化技术是提高数值天气预报精度的有效手段。然而，常规气象部门监测点均远离新能源电站及输变电设备，不能反映真实气象条件，目前仅有部分气象观测点，反映全网气象状况的气象监测网络尚未形成。但是，目前所有并网新能源场站及输电线路沿途都建设了专用的气象监测设备，结合气象部门的雷达、卫星及常规气象观测网络，可服务于电网运行的气象观测数据已呈现出“来源多样、体量巨大”的典型特征。但这些数据由于格式及结构迥异，尚未有效地开展统一集成应用，需研究多源气象观测数据集成技术，有效提高气象数据集成融合程度，全面支撑基于现场观测数据同化的数值天气预报。

此外，数值天气预报是一个非常消耗计算资源的模式系统，面临的主要困难在于计算量大、计算资源有限导致的计算时间过长。使用目前最为先进的中尺度天气预报模式对全国范围以3km×3km的分辨率实现预报，需计算的空间格点数量达107个，若建立适用于大规模新能源预测、灾害性天气预警的数值天气预报，需要消耗的计算资源将难以承担。云计算可将数字天气预报的计算任务分布到由大量计算机构成的资源集合上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。“云”的计算资源可自我维护和管理，无须用户参与，因此用户无须为繁杂的细节而过多耗费精力，能够更加专注于数值天气预报技术本身，有利于提高效率和模拟精度，也有利于降低成本和技术创新。基于以上技术需求，提出电力气象及应用平台相关的技术提案共3项，分述如下：

（1）多源异构气象数据集成技术

结合卫星遥测资料、新能源电站气象观测资料、输变电设备电力气象监测资料以及周边常规气象站资料等多源异构数据，构建满足高精度数值天气预报要求的电力气象观测网络；针对多源数据时间及空间差异，研究多源气象数据的分布特征及空间关联特性，并结合气象要素特性分析研究多源气象观测数据的审核和判定方法，以及研究多源气象观测数据的数据标识、数据清洗、数据还原等质量控制技术；研究针对卫星云图、气象雷达图等非结构化数据的处理和信息提取技术；研究针对各种以文本、文档形式的气象监测、卫星云图文本、雷达二次产品等半结构化数据的数据特征提取技术；研究半结构化和非结构化数据的归集和数据库建模技术。(www.xing528.com)

（2）针对电网运行要求的定制化气象预报技术

显著降低大规模新能源、灾害天气等对电网运行的不利影响，提高电网运行的安全性和可靠性。分析电网运行不同环节中敏感的气象要素种类，并分析各类敏感气象要素的时空特征。针对新能源功率预测，研究可准确表征其出力的特征气象要素；针对电力气象灾害预警，分析灾害天气中气象要素特征，研究适用于电力气象灾害预警的参数化方案；针对影响电网运行的200m以下边界层内大气运动特征，研究数值天气预报模式中垂直分层的底层加密技术；结合电网运行不同环节的特征气象要素分析结果和不同地区的地形、气候特征，研究边界层、陆面过程、积云对流和辐射传输等物理参数化方案的敏感性，确定最优配置；研究多源异构气象观测资料的实时四维同化技术，建立基于实时四维同化技术的、针对电网运行要求的定制化数值天气预报系统。

（3）一体化数值天气预报精细化预报技术

针对单一的数值天气预报中心难以提供覆盖全网的高精度数值天气预报的问题，研究基于“超级云计算”的数值天气预报动力降尺度技术，建立以高性能数值天气预报中心为主云，各区域应用机构为子云，提高高精度数值天气预报的实用化水平；研究数值天气预报模式的云平台架构方法以及区域划分方法，为区域应用机构架设子云预报平台提出具体的实施方案。