全球氣候變化背景下，天氣條件的頻繁波動對電力系統穩定構成挑戰。傳統化石能源的運輸和發電雖相對穩定，但其運輸、管道輸送及發電站運營仍受天氣左右；此外，氣候變暖加劇了降水、風速和光照的波動，顯著影響水電、風電和光伏的發電效率。特別是暴雨、熱帶氣旋等極端天氣對發電基礎設施造成破壞，加劇了電力系統的脆弱性。
針對這些挑戰，墨跡天氣憑借其在氣象及AI技術領域的積累，為電力行業量身打造全面的氣象服務解決方案。旨在通過整合能源電力數據與新能源行業模型及算法，為電力行業提供精準、高效的氣象預測與風險預警服務，助力新能源企業提升綜合競爭力，推動電力行業向更加綠色、可持續的方向發展。
電力系統對天氣變化較為敏感，主要原因在于在時空精度和預測維度上存在局限：如常規大范圍預報難以捕捉分布式新能源場站的微尺度氣象特征，且天氣與發電量之間的關系缺乏動態分析，導致風電、光伏等發電量的預測誤差較大。同時，在需求側，用電需求與溫度、濕度等天氣因素之間的復雜關系也缺乏精確模型，且傳統方法對極端天氣引發的負荷突變響應滯后。
這種供需兩側對天氣變化的預測不足，使得電力系統在應對陰晴轉換、風力驟變等高頻次氣象擾動時，常面臨發電計劃與負荷需求動態失衡的風險，從而影響電網安全運行與電力市場交易的穩定性。
針對這些天氣變量，墨跡天氣利用多源歷史氣象數據，結合不同電廠類型、地理環境、氣象環境等因素，構建高精度的氣象預測模型，對風光電場進行不同時間尺度的預測，并根據電廠實況數據對算法模型不斷調優，為電力市場交易帶來超短期、短期、中期、長期的精細化氣象預報，為電網調度部門提供生產調度計劃的參考。
在需求側，墨跡天氣基于多源數值預報結果，利用深度學習等后訂正預報結果，可實現對未來溫度、降水等天氣情況的精準定量預測，提升需求端的用電高峰期和用電量的預測能力，實現供電量與需求量的最優匹配。
除了緩解天氣變量對電力供需的影響，墨跡天氣還關注電力基礎設施的安全與運維問題。通過統計電網氣象災害事件相關數據，構建氣象災害樣本庫，再基于數值模式預報和人工智能技術，提升對覆冰、輸電線舞動、污閃、暴雨等災害識別及監測預測能力。這有助于提前發現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。
在電廠選址方面，墨跡天氣利用其多源歷史氣象數據，輔助風、光資源評估，為風、光電場的開發和規劃提供支撐，同時通過對區域性氣象災害風險進行精細化評估，為電廠選址提供風險預警，降低災害損失。
隨著全球氣候變暖，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，墨跡天氣將持續加強與電力行業的合作，為其提供精準的氣象預報和風險預警，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高效、更安全的可持續發展。
