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南方电网云南电网有限责任公司依托气象大数据运用，紧扣电网发展涉及的气象监测、预警需求，不断提升预测准确率，不仅为云南新型电力系统建设提供有效支持，也为云南电网防灾减灾、安全生产等工作提供有力支撑。
聚焦微气象特点 全力以赴“追光捕风”
大理州是我国风能、太阳能资源富集地区。海拔超过2500米的山脊，年平均风速达每秒6.5米，全年日照时数平均2167小时，其中鹤庆、宾川等县属云南省乃至全国太阳能资源最佳开发区。并且，大理所处区域环境特殊，微地形微气象特征明显，“山脚是夏天、山顶是冬天”的情况比较常见。
“我们既要靠天吃饭，又不能完全看老天爷的脸色。”云南电网电力科学研究院高级研究员苏适说。针对这一特有的气候现象，云南电网一直致力于研究微气象条件下如何改进绿色能源功率预测技术，提高功率预测整体精度。
时隔7年，苏适仍然记得他与同事爬上雪邦山的那个冬夜。雪邦山风电场是云南海拔最高的风电场，风机分布在海拔3300~4235米的山脊上，近1000米的海拔落差，使得不同高度的风机出力差别较大，采用传统典型样板风机方式预测的风机出力偏差较大，准确性低。
苏适说：“高原上有微气象，经常同一座山头，这台风机转得快，那台风机却没动静。”为了研究一种适用于立体垂直微气象的风机功率预测方法，2016年，苏适和同事第一次登上山，夜间风力更大，能测得更多数据。平日里风吹不断，这一夜却尤为平静，苏适扑了个空。一个月后再次登山。这一晚，冷风如刀，苏适没有白来。
苏适和同事们默默坚守在大山，致力于研究改进风机功率预测技术，提高风电场功率预测整体精度，让电场风机以最优方式并网发电。后来，苏适他们又多次前往雪邦山风电场开展现场调研、实测具体参数，改进风机功率预测技术，提高了风电场功率预测整体精度，最终和大理供电局共同研究了一种动态样板风机选取方法，对于微气象环境下提高风电的功率预测精度起到较大促进作用。雪邦山风电场改进风机功率预测技术后，整场发电功率超短期预测精度从86.3%提升到90.5%。
而通过开展一系列类似的研究，云南电网对于改进绿色能源功率预测技术、提高功率预测整体精度取得了显著成效，新能源发电功率超短期预测精度从84.2%提高到了87.6%。
优化山火监测算法 监测准确率提升6成
4月的云南，进入高温少雨季节，山火高发、频发，直接影响输电线路的安全稳定运行。今年以来，云南电网电力科学研究院对山火卫星监测算法进一步优化完善，将山火卫星监测准确率从20%提升到83%，从源头上将山火对线路安全的影响降到最低，但监测准确率曾经也倍受质疑。
2018年，云南电网电力科学研究院提出了利用遥感卫星结合信息化管控平台，建立立体管控体系的构想。当时，云南电网主动与卫星遥感领域合作，针对卫星系统的高空视角监测建立了一套信息化管控平台，可以基于森林火险预报，结合历年来山火发生规律，预测、防范云南的山火。当卫星通过可视化系统监测到山火时，系统会及时结合地理坐标发出警报，再由护线员前往一线确认核实。
“系统刚投入使用时，有一次有条220千伏线路发生山火，足足燃烧了两个小时。但护线员却没有收到系统示警。后来我们查看实时卫星俯拍图，发现卫星视野图里是大片白色的云。原来是云挡住了卫星的‘眼睛’。”云南电网电力科学研究院文刚说。
围绕上述“痛点”，文刚和同事们一起对算法模型进行持续验证、优化完善，保证了山火卫星监测准确率优于80%，并通过三维激光扫描、山火风险分布图、山火动态风险预测图、山火风险评估软件等实现对输电线路通道内山火风险提前研判。与此同时，云南电网拓展监测渠道和视角，在全省各地的铁塔上加装“电子眼”，通过输电线路视频在线监控系统，实时开展火情监测和应急处置，大幅提升山火监测预警效能。
新能源功率预测运用 新能源基本实现全额消纳
位于大理州马鞍山山脉南段的石蒲塘风电场，是云南风力发电的主战场。石蒲塘风电场总装机99兆瓦，全年风电利用小时数3241小时，消纳率100%。这样高比例的绿色能源消纳率，不仅是在风电、光伏资源富集的大理州，在整个云南电网也是如此。2022年，纳入云南省调平衡电源总发电量3408.25亿千瓦时，其中新能源总发电量262.02亿千瓦时，并网新能源基本实现全额消纳，风电发电利用率99.88%，光伏发电利用率99.58%。新能源消纳率居全国前列，很大程度上在于云南电网依托气象大数据运用，为云南新型电力系统建设提供有效支撑。
“今年寒潮时，新能源波动较大，我们通过气象大数据，提前做出预警和负荷调整，及时消除电网风险，保证了大理区域电网安全稳定运行。”大理供电局系统运行部李玉江说。
据云南电网系统运行部蒋燕介绍，通过天气预报、天气实况、场站出力、运行限值等多种类型数据，运用物理方法和统计方法搭建新能源发电功率预测模型，云南电网风光功率监测及调度管理系统已实现每日滚动预测未来10日新能源出力，同时接入单站未来8日功率预测数据、人工主观订正功率预测数据，成功实现多源预测数据的融合利用，有效提高了云南新能源出力预测准确率。
标签： 云南电网,新型电力系统,建设纪实,追光捕风,气象大数据
