全球气候变化背景下，天气条件的频繁波动对电力系统稳定构成挑战。传统化石能源的运输和发电虽相对稳定，但其运输、管道输送及发电站运营仍受天气左右；此外，气候变暖加剧了降水、风速和光照的波动，显著影响水电、风电和光伏的发电效率。特别是暴雨、热带气旋等极端天气对发电基础设施造成破坏，加剧了电力系统的脆弱性。
针对这些挑战，墨迹天气凭借其在气象及AI技术领域的积累，为电力行业量身打造全面的气象服务解决方案。旨在通过整合能源电力数据与新能源行业模型及算法，为电力行业提供精准、高效的气象预测与风险预警服务，助力新能源企业提升综合竞争力，推动电力行业向更加绿色、可持续的方向发展。
电力系统对天气变化较为敏感，主要原因在于在时空精度和预测维度上存在局限：如常规大范围预报难以捕捉分布式新能源场站的微尺度气象特征，且天气与发电量之间的关系缺乏动态分析，导致风电、光伏等发电量的预测误差较大。同时，在需求侧，用电需求与温度、湿度等天气因素之间的复杂关系也缺乏精确模型，且传统方法对极端天气引发的负荷突变响应滞后。
这种供需两侧对天气变化的预测不足，使得电力系统在应对阴晴转换、风力骤变等高频次气象扰动时，常面临发电计划与负荷需求动态失衡的风险，从而影响电网安全运行与电力市场交易的稳定性。
针对这些天气变量，墨迹天气利用多源历史气象数据，结合不同电厂类型、地理环境、气象环境等因素，构建高精度的气象预测模型，对风光电场进行不同时间尺度的预测，并根据电厂实况数据对算法模型不断调优，为电力市场交易带来超短期、短期、中期、长期的精细化气象预报，为电网调度部门提供生产调度计划的参考。
在需求侧，墨迹天气基于多源数值预报结果，利用深度学习等后订正预报结果，可实现对未来温度、降水等天气情况的精准定量预测，提升需求端的用电高峰期和用电量的预测能力，实现供电量与需求量的最优匹配。
除了缓解天气变量对电力供需的影响，墨迹天气还关注电力基础设施的安全与运维问题。通过统计电网气象灾害事件相关数据，构建气象灾害样本库，再基于数值模式预报和人工智能技术，提升对覆冰、输电线舞动、污闪、暴雨等灾害识别及监测预测能力。这有助于提前发现风险并制定灵活的应对方案，确保电力基础设施的安全稳定运行。
在电厂选址方面，墨迹天气利用其多源历史气象数据，辅助风、光资源评估，为风、光电场的开发和规划提供支撑，同时通过对区域性气象灾害风险进行精细化评估，为电厂选址提供风险预警，降低灾害损失。
随着全球气候变暖，天气变量对电力系统的安全稳定运行提出了更高要求。在此背景下，墨迹天气将持续加强与电力行业的合作，为其提供精准的气象预报和风险预警，共同应对气象灾害防范、设备运维和能源调度等技术难题，推动电力行业实现更高效、更安全的可持续发展。
