在全球氣候變化的嚴峻背景下，電力系統的穩定運行正面臨前所未有的挑戰。傳統化石能源的供應雖然相對可靠，但其各個環節，從運輸到發電，仍不可避免地受到天氣條件的制約。更令人擔憂的是，氣候變暖導致的降水、風速和光照強度的劇烈波動，直接影響了水電、風電和光伏發電的效率。特別是極端天氣事件，如暴雨和熱帶氣旋，不僅破壞發電基礎設施，還進一步加劇了電力系統的脆弱性。
面對這些復雜多變的氣象挑戰，墨跡天氣憑借其深厚的氣象與人工智能技術積累，為電力行業量身定制了一套全面的氣象服務解決方案。該方案旨在通過整合能源電力數據與新能源行業特有的模型及算法，為電力行業提供精確、高效的氣象預測與風險預警服務，從而助力新能源企業提升綜合競爭力，并推動電力行業向綠色、可持續的方向穩步邁進。
電力系統對天氣變化的敏感性，主要源于其在時空精度和預測維度上的局限性。傳統的大范圍氣象預報難以捕捉到分布式新能源場站的微尺度氣象特征，同時，天氣與發電量之間的動態關系也缺乏深入分析，導致風電、光伏等新能源發電量的預測誤差較大。在需求側，用電需求與天氣因素之間的復雜關系同樣缺乏精確模型，傳統方法對極端天氣引發的負荷突變響應遲緩。
為了緩解天氣變量對電力供需的影響，墨跡天氣利用多源歷史氣象數據，結合電廠類型、地理環境和氣象環境等多重因素，構建了高精度的氣象預測模型。該模型能夠對風光電場進行不同時間尺度的預測，并根據電廠的實時數據不斷優化算法，為電力市場交易提供超短期、短期、中期和長期的精細化氣象預報，為電網調度部門制定生產調度計劃提供了重要參考。
在需求側管理方面，墨跡天氣基于多源數值預報結果，運用深度學習等先進技術對預報結果進行后訂正，實現了對未來溫度、降水等天氣情況的精準定量預測。這不僅提升了用電高峰期和用電量的預測能力，還實現了供電量與需求量的最優匹配，有效緩解了供需矛盾。
墨跡天氣還高度關注電力基礎設施的安全與運維問題。通過統計和分析電網氣象災害事件的相關數據，墨跡天氣構建了氣象災害樣本庫，并基于數值模式預報和人工智能技術，提升了對覆冰、輸電線舞動、污閃和暴雨等災害的識別及監測預測能力。這有助于提前發現潛在風險并制定靈活的應對方案，確保電力基礎設施的安全穩定運行。
墨跡天氣還利用多源歷史氣象數據輔助風、光資源的評估，為風電和光電場的開發和規劃提供了有力支撐。同時，通過對區域性氣象災害風險進行精細化評估，墨跡天氣為電廠選址提供了風險預警，有效降低了災害損失。這一舉措不僅提升了電力開發的效率，還促進了電力行業的可持續發展。
隨著全球氣候變暖的持續加劇，天氣變量對電力系統的安全穩定運行提出了更高要求。在此背景下，墨跡天氣將繼續深化與電力行業的合作，為其提供更為精準的氣象預報和風險預警服務，共同應對氣象災害防范、設備運維和能源調度等技術難題，推動電力行業實現更加高效、安全的可持續發展。
