报告核心观点 - 中国气象局国家气候中心与全球能源互联网发展合作组织联合发布《全球风光水发电能力年景预测2026》，首次将水电纳入全球年度预测体系，完成了从“风光”到“风光水”三位一体的关键拓展 [1] - 报告旨在通过高精度、跨学科的中长期气候预测，将新能源发展从“靠天吃饭”变为“心中有数”，为全球能源决策、电网规划与调度提供科学依据，以应对新能源间歇性、随机性带来的挑战 [1][2][6] 全球及中国2026年发电能力预测 - 全球预测：2026年全球风电平均可发电小时数约为2310小时，风电发电能力将增加6%；光伏平均可发电小时数约为1340小时，光伏发电能力将增加约25%；水电发电能力相比2025年总体呈“稳中有升”态势，将增长约7% [1] - 中国预测：2026年中国风电平均可发电小时数为2100小时，总发电能力将提高约2%；光伏平均可发电小时数为1320小时，总发电能力将提高约25%；预计全年西北地区来水将增多，西南来水可能减少 [1] - 区域风险预警：2026年中国西南水电来水可能减少、西北风电资源或有波动，这相当于向国家能源管理部门和电网公司发出了“风险预警单” [4] 预测技术的创新与挑战 - 核心科学挑战：从气象要素到发电能力的转化面临非线性放大、时空尺度匹配、不确定性度量与传递三大核心难题，例如风速1%的预报误差可能导致风机输出功率出现3%甚至更大的偏差 [3] - 技术创新：科研团队在风光水资源密集区域布设激光测风雷达、云雷达等先进垂直观测系统获取高精度三维数据，并将先进的深度学习算法应用于年景预测 [3] - 模型优化：以中国气象局第三代全球气候模式为基础，融合前期海温、海冰及大气环流等关键信号的物理约束进行系统性订正，订正后的预测产品空间细节更优，均方根误差平均减少50%以上 [3] - 水电预测突破：首次将水电纳入全球年度预测体系，采用“气象-水文耦合模型”及“按径流大小分模型训练”等方法，用AI和数据驱动方式模拟降水、径流与发电之间的复杂非线性关系 [5] - 数据与协作挑战：全球不少地区气象水文观测稀少，且各国数据标准不一、共享壁垒高，这大大限制了预测覆盖的范围和精度 [6] 对能源行业与电力系统的意义 - 保障能源安全与稳定：提前一年的气候预测信息直接关系到用电安全，是国家能源决策的重要依据，可帮助电网提前安排火电备用、省间电力互济、优化风电并网方案，从而保障更稳定的电力供应 [1][2] - 支撑新型电力系统建设：截至2025年底，中国可再生能源装机占比超六成，近三年风光新增装机每年超3亿千瓦，新能源的间歇性让供需平衡难度加大，中长期预测技术是破解这一矛盾的关键支撑 [6] - 优化能源组合与调度：预测能力使水资源管理从“被动应对”转向“主动规划”，有助于实现水电与风光储的优化组合，同时水电站的发电调度需综合考虑电网实时供需、其他能源调配等目标 [5] - 赋能全球能源决策：报告为全球能源格局提供科学洞察，不仅要指明风光资源好的地区，更要预警未来遭遇极端天气的概率，确保清洁能源基地在未来气候下的安全可靠 [6] 中国可再生能源发展现状 - 中国已建成全球规模最大、发展最快的可再生能源体系，2025年中国新增可再生能源装机4.4亿千瓦，占中国新增电力装机的九成，占全球新增可再生能源装机的六成以上 [2]