我國首個水風光一體化智慧運營大模型發佈，流域來水預報從十幾天延長至 60 天

我國首個專為水風光一體化調度設計的智慧運營大模型，已正式在四川雅礱江流域落地發布。這套系統由國投集團雅礱江公司主導開發，最大亮點在於打通了氣象預測、水文分析、風光資源評估與電力實際運行的全鏈路決策流程，成為千萬千瓦級清潔能源大基地的核心調度中樞。據了解，這套大模型的數據蒐集與整合能力極為突出。系統匯集了衛星遙感影像、地面氣象監測站即時數據、流域內水文測站記錄，以及新能源場站各類傳感設備所回傳的資訊，構建出一張覆蓋全流域、所有資源類型與多重時間尺度的智慧預報網絡。不僅如此，這張網絡還橫跨發電預測、調度決策、設備運維與電力交易等所有業務環節，堪稱一座全能型的預報與運營平台。

在經過海量真實場景數據的訓練，並針對高原複雜地形與氣候條件進行專項優化後，這套模型的預報能力出現顯著飛躍。中國科學院外籍院士、知名氣候學家陳德亮在接受採訪時指出，傳統模式下的流域來水預報，精準預判期通常僅能維持十幾天；如今藉助這個大模型，預報週期一舉拉長到六十天。這樣的延伸對於水電、風電與光伏的聯合調度具有革命性意義，因為更長的預報窗口能讓調度人員提前安排水庫蓄放、風光機組檢修與電網負荷匹配。精度的提升同樣顯著。陳德亮院士進一步說明，在前十天的短期預報中，小時級別的預測精度平均提升了約百分之五；而在第十一天至第六十天的中長期預報中，日尺度預報的平均準確度也獲得全面改善。

與此同時，氣象預測的響應速度從過去的小時級，一舉壓縮到分鐘級，運算效率大幅躍升，使得系統能夠更即時地因應天氣變化調整發電策略。這套系統之所以被稱為「智慧大腦」，不僅在於它能夠看得更遠、算得更準，更在於它把氣象、水文與風光資源這三種原本各自獨立的預報體系整合到同一套決策框架下。過去，水電調度依賴水文預報，風電與光伏則依賴氣象與輻射預報，彼此數據格式、時間尺度與更新頻率都不統一，調度員必須手動拼湊資訊，耗時且容易出現誤差。如今，大模型直接輸出統一的資源預測結果，並自動轉化為發電計畫與調度指令，大幅減少了人為判斷的滯後與不確定性。

雅礱江流域作為我國重要的清潔能源基地，同時擁有大型水電站、風電場與大規模光伏陣列，是實踐水風光一體化運營的理想試驗場。這套大模型上線後，將首先在雅礱江流域內的梯級水電站群及其周邊新能源場站進行實戰驗證。未來，相關技術有望複製推廣至其他大型流域，為全國範圍內的水風光互補調度提供可落地的解決方案。從產業發展的角度來看，水風光一體化智慧運營大模型的問世，代表我國在清潔能源調度領域的數位化轉型又向前邁出關鍵一步。

長期以來，新能源發電的波動性與間歇性一直是電網安全穩定運行的挑戰；精準且長期的來水預報以及風光資源預測，能讓電力調度更有餘裕地平衡可再生能源的出力波動，減少因預測失準而被迫棄水、棄風、棄光的損失，進而提高整個清潔能源基地的發電效益。此外，這套系統的快速反應能力也為極端天氣下的電網安全提供了新的保障。由於氣象預測的更新頻率從小時級提升到分鐘級，一旦區域天氣出現劇烈變化，例如暴雨、颱風或突發性強對流，系統能夠在短時間內重新計算資源預測並調整發電計畫，提醒調度人員提前採取應對措施，避免因預報滯後而導致電網承受過大壓力。

業內專家分析，這套大模型的成功研發，離不開近年來人工智慧技術在氣象與水文領域的快速滲透。深度學習、時序預測模型以及大規模平行運算能力的進步，使得過去難以處理的多源異構數據如今能夠被有效融合。同時，雅礱江公司多年來積累的實測數據與運維經驗，也為模型的訓練與驗證提供了扎實的基礎。隨著這套智慧運營大模型正式發布，我國在水風光一體化調度領域的技術路線愈發清晰。未來，類似的「智慧大腦」有望成為各大清潔能源基地的標準配置，協助電網在接納更高比例可再生能源的同時，維持供電的穩定性與經濟性。雅礱江流域的先行先試，也將為後續其他流域的數位化升級提供寶貴的實戰經驗。