国家能源气象服务体系建设规划 - 到2027年，基本建立覆盖能源规划选址、供应保障、资源监测预报、防灾减灾、气候生态效应评估、电力市场交易等全场景和短临至月季年尺度无缝隙的一体化能源气象服务体系[1] - 到2030年，水风光储等气象服务关键技术达到国际先进水平，高质效气象服务助力实现“碳达峰”阶段目标[1] - 气象数据与能源电力行业深度融合，旨在支持能源调度、电场运维，有效支持能源行业降本增效[3] 新能源气象服务需求与现状 - 以风电、光电为代表的新能源存在不稳定性与波动性，其稳定运行离不开气象服务的保障[5] - 2025年，各地气象部门已为2075个新能源场站提供发电预报服务，同比增长54%；为近2700个场站提供防雷、预警等服务；为659个水电站提供气象保障[7] - 当前中国气象局风能太阳能气象预报系统已覆盖全国省级气象部门，国家和省级两级气象部门均具备新能源气象预报服务能力[29] 虚拟测风塔技术创新与应用 - 虚拟测风塔是一种部署更快、层高更密、数据更稳定的新型测风技术，已在甘肃张掖投入应用[8] - 该技术仅需三个月即可部署完成，数据获取率超99%，可采集从近地面40米到350米高空24个不同层高的风速和风向数据[10][12] - 其核心是激光雷达测风装置，通过发射激光并接收大气气溶胶反射来测量风速风向，激光发射频率为每秒一次[14][16] 虚拟测风塔的价值与效益 - 该技术融合气象卫星遥感、地面雷达监测与数值模型算法，生成高精度网格化风场数据，相当于绘制风资源的“全息地图”[20] - 从2025年6月投入测试以来，平山湖风电场的风速预报准确率已提升0.14%，超短期功率预测准确率提升0.16%[25] - 凭借高频、多层次数据，能精准捕捉沙尘等极端天气下的风速突变，提升风力预测准确度，帮助电网调度部门及时调用其他电源补偿，规避电网风险[22][24] 新能源发电功率预测目标与技术路径 - 到2027年，我国风电和光电功率预报准确率目标要分别达到86%和88%[29] - 实现目标的关键支撑在于超算和算法：超算可在空间上将经纬度坐标尽可能精细，算法可基于历史天气大数据建立不同地形、季节及极端天气下的预测模型[29] - 随着大数据、人工智能等数字信息技术的广泛应用，“气象+新能源”的深度融合正让风光发电更可靠[31]

国家政策与行业目标 - 中国气象局与国家能源局联合印发《关于推进能源气象服务体系建设的指导意见》，提出到2027年基本建立覆盖能源规划选址、资源监测预报、防灾减灾、气候生态效应评估、电力市场交易等全场景的一体化能源气象服务体系[1][2] - 该指导意见提出，到2030年，水风光储等气象服务关键技术达到国际先进水平，以高质效气象服务助力实现“碳达峰”阶段目标[1][2] - 指导意见明确要共同构建覆盖能源生产、供给、储运、市场等全场景的气象服务业务[6] 新能源装机与气象服务需求 - 中国新能源装机规模持续增长，但风电、光电存在不稳定性与波动性，其稳定运行高度依赖气象服务保障[6][34] - 在气候变化背景下，以新能源为主体的新型电力系统对气候资源评估预报和极端气象灾害的监测预警更加依赖[4] - 2025年，各地气象部门已为2075个新能源场站提供发电预报服务，同比增长54%；为近2700个场站提供防雷、预警等服务；为659个水电站提供气象保障[8] 虚拟测风塔技术创新与应用 - 虚拟测风塔是一种部署更快、层高更密、数据更稳定的新型测风技术，已在甘肃张掖投入应用，以解决传统实体测风塔成本高、周期长、地形适应性差的问题[9][12] - 该技术核心是激光雷达测风装置，通过向上空发射激光并接收气溶胶反射信号，来测量不同高度的风速和风向[15][17] - 虚拟测风塔可实现连续稳定的气象数据采集，数据获取率超99%，部署周期仅需三个月，从近地面40米到350米高空可设置24个不同层高采集数据[12][14][19] - 该技术融合气象卫星遥感、地面雷达监测与数值模型算法，生成高精度网格化风场数据，为风电场提供从选址、建设到运维的全生命周期气象服务[21][23] 虚拟测风塔的实际效益 - 自2025年6月投入测试以来，甘肃张掖平山湖风电场的风速预报准确率提升0.14%，超短期功率预测准确率提升0.16%，且预测准确率有望随数据累积和模型优化进一步提升[30] - 虚拟测风塔的高频、多层次数据能精准捕捉沙尘等极端天气下的风速突变，提升风力预测准确度，帮助电网调度部门及时调用其他电源补偿，以规避因风电机组脱机导致的电网风险[26][28] - 该技术未来推广将形成更密集的数据采集网，海量数据与气象监测数据结合，可提升极端天气预警的时效性与精准度，为完善区域灾害预警体系补充关键依据[32] 气象预报技术发展与目标 - 中国气象局风能太阳能气象预报系统已覆盖全国省级气象部门，国家和省级两级气象部门均具备新能源气象预报服务能力[36] - 到2027年，风电和光电功率预报准确率目标要分别达到86%和88%[36] - 提升预报准确率的关键支撑在于超算和算法：超算可在空间上精细化模型，例如分析沙尘覆沙厚度对光伏发电效率的影响；算法则基于历史天气大数据，建立不同地形、季节及极端天气下的风电出力预测模型[36] - 随着大数据、人工智能等数字信息技术的广泛应用，“气象+新能源”的深度融合正让风光发电更可靠[38]