来源：北极星电力网2026-03-16

气象局工作人员结合历年气象数据与护鸟实际案例，详细剖析气象要素对鸟巢稳固性、鸟类孵化成功率及觅食活动的影响，让一线供电员工直观掌握气象与护鸟、保电的紧密关联。

来源：国家电网报2026-03-13

提升新能源发电出力预测水平，整合气象数据、电网运行数据等多源信息，提高新能源发电出力可预测性，为电力系统调度提供可靠数据支撑。

来源：国家电网报2026-01-14

如今，‘功率预测一张图’每15分钟更新一次小范围气象数据，光伏发电出力预测准确率达到96%以上。”宁波供电公司调控中心方式计划室员工朱晓杰介绍。

来源：国家电网报2025-12-23

目前，“问答问数”智能体已接入设备台账、在线监测数据、微气象数据等多类数据资源，内嵌《国家电网有限公司变电运检五项通用管理规定》等标准制度知识库，实现数据随时可得、规章随需而查。

来源：浙电e家2025-12-23

地面指挥中心工作人员实时关注气象数据和作业画面，通过对讲机与直升机机组、检修作业人员保持实时沟通、传递信息；直升机飞行员则根据检修作业人员的动态手势，同步研判气流、风速等数据，不断微调悬停位置；检修作业人员在高空专注操作

来源：国家电网报2025-12-22

作为专业的电力气象研究机构，山西电力气象研究中心深度融合电网运行与气象数据，实现了对全省重冰区、重要电力外送通道的覆冰智能关联分析。

来源：北极星电力网2025-12-18

气象数据显示，预计未来48小时内气温持下降气温降幅达到10～13℃。

来源：国家电网报2025-12-01

该平台汇聚了全国范围内2700余个气象站点的实况气象地形数据及300余套专业采集设备的网络监测数据，通过身份存证、区块链等技术，在保障“数据可用不可见”的前提下，实现风速、降水、光照等气象数据与新能源场站发电数据

来源：中国电力报2025-11-13

此外，该系统不仅实现了气象数据与发电历史的深度融合，还支持从省、市、县多维度进行预测。同时，该系统依托山西本地数据对模型进行精准调优，进一步提升了预测的针对性和准确性。

来源：浙电e家2025-11-10

国网浙江电力打通电力、气象等多专业壁垒，通过调控云自不同商业气象源获取接入温湿度、风速、风向和辐照度等网格化气象数据，分析掌握高比例新能源电网出力运行特性，并在数智调度驾驶舱中设计分析模块，科学分析、精准预测有效供用电能力

来源：国家电网报2025-09-26

2024年以来，四川电科院联合中国电力科学研究院有限公司、南京南瑞继保电气有限公司、中国科学技术大学等6家单位、院校组建跨领域研发团队，聚焦微气象数据缺失与滞后、故障与火险关联不明确、处置策略环境适配性差三项技术难题

来源：国家电网报2025-09-15

该平台归集气象数据，嵌入人工智能算法，通过日前精确预测风电、光伏发电出力，模拟仿真电网运行，优化平衡传统电源与新能源电源出力配比，实现新能源电量高效安全消纳和能源系统整体最优运行。

来源：浙电e家2025-09-12

它能以2.5×2.5平方公里为网格单位，精准预报辐照、云量、风速等多维度气象数据，让每个电网站点都有了“小区级天气预报”。

来源：北极星输配电网2025-09-09

此外，系统还基于气象数据生成了雷电高发区域热力图。“天气预报+雷电地图”二合一，实现对重点区域动态监测。试运行以来，系统已分析超20000次雷电活动，精准捕捉50余起雷击故障，准确率超90%！

来源：国家电网报2025-09-05

该系统可快速获取邢台地区约1600个网格的综合气象数据，包括实时气象信息、未来2小时降雨量和未来24小时气象信息，3～5分钟即可生成邢台地区恶劣天气预警专报，并自动推送至相关人员。

来源：浙电e家2025-09-05

这些更精细的气象数据，如同为预测装上“高清镜头”，让“睿测”能提前捕捉到影响光伏发电的关键变量。国网浙江电科院技术人员运用“睿测”进行全省光伏发电功率预测丨刘广扩 摄第二步：配备“专属预报员”。

来源：国网冀北电力公司2025-08-21

数字孪生模拟仿真引擎作为平台的“中枢大脑”，将无人机扫描数据导入进行三维建模，并结合卫星气象数据，实现了输电线路与周边森林环境防火信息的联动更新。

来源：国家电网报2025-08-20

同时，该公司强化人才与科技支撑，组建电力、气象“双专家”团队，打造三级人才梯队；深化跨专业融合应用，推动气象数据深度服务应急指挥、新能源调度等领域，开发定制化服务产品。...该公司利用两年时间分三个阶段推进系统平台的融合升级，重点完善覆冰、风偏、山火、地质灾害等七大电力气象监测预警单元，联动自然灾害监测预警平台、电网一张图等系统；提升预报精度，研发多模式集成气象预报系统，融合多源气象数据

来源：能源评论•首席能源观2025-08-14

人工智能与机器学习技术应用于负荷预测模型的动态优化，通过挖掘历史气象数据与用电曲线的关联性，提升极端天气下负荷波动的预测准确率，捕捉高温高湿环境下空调负荷的非线性增长特征，构建电网与气象环境的虚拟映射体

来源：能源评论•首席能源观2025-08-14

截至今年5月底，该中心已接入公共气象数据526项、精细化气象数据121项，自建气象监测装置数据29项，构建了防灾减灾预警、山火灾害监测等15个应用场景。...“强风、雷暴、覆冰等恶劣天气影响电网安全运行，通过气象数据超前预判分析天气和影响程度，是建立电网运行精细化气象预警的根本。”山东省电力气象技术创新中心专家苏彪介绍。