在全球變暖、極端天氣頻發的背景下，氣象要素的不可預測性讓風光水發電的規劃、運營與交易充滿挑戰，如何讓新能源發展從“靠天吃飯”變為“心中有數”?

近日，中國氣象局國家氣候中心與全球能源互聯網發展合作組織聯合發布《全球風光水發電能力年景預測2026》(以下簡稱報告)。報告顯示，全球2026年風電平均可發電小時數約為2310小時，風電發電能力將增加6%;光伏平均可發電小時數約為1340小時，光伏發電能力將增加約25%;水電發電能力相比2025年總體“穩中有升”，將增長約7%。

中國風電平均可發電小時數為2100小時，總發電能力將提高約2%;光伏平均可發電小時數為1320小時，總發電能力將提高約25%;預計全年西北地區來水將增多，西南來水可能減少。

“提前給出天氣和氣候的變化信息，直接關系到每一個人的用電安全，更是國家能源決策的重要依據。”國家氣候中心主任巢清塵指出。今年的報告不僅優化了算法、提升了精度，還首次將水電納入全球年度預測體系，完成了從“風光”到“風光水”三位一體的關鍵拓展。

跨學科合作精準“預見”發電量

氣候預測和每個人的用電安全有什么關系?巢清塵舉例，預測到夏季持續高溫干旱，電網可提前安排火電備用或省間電力互濟，防止因空調負荷激增或水電出力不足導致停電;預測到寒潮大風，可優化風電并網方案，避免頻率波動。對社會用戶而言，這意味著更穩定的電力供應和更低的突發停電風險。這些直接關系到日常生活、企業生產和公共服務的連續性。

當前，中國已建成全球規模最大、發展最快的可再生能源體系。全球能源互聯網發展合作組織駐會副主席劉澤洪表示，2025年中國新增可再生能源裝機4.4億千瓦，占中國新增電力裝機的九成、全球新增可再生能源裝機的六成以上，成為全球綠色低碳發展的引領者。

然而，將更高精度的氣象預報數據轉化為更可靠的發電能力預測，是一場跨學科的科學挑戰。

國家氣候中心副主任劉海波提到，從氣象要素到發電能力的轉化過程，面臨著非線性放大、時空尺度匹配、不確定性度量與傳遞三大核心難題。例如，風速1%的預報誤差經過風機轉換后，可能導致輸出功率出現3%甚至更大的偏差。

為了破解這些難題，科研團隊在風光水資源密集區域布設了包括激光測風雷達、云雷達等在內的先進垂直觀測系統，獲取高精度的三維數據。與此同時，今年的報告將目前先進的深度學習算法應用于年景預測中。

“我們以中國氣象局第三代全球氣候模式為基礎，融合了前期海溫、海冰及大氣環流等關鍵信號的物理約束，對全球氣溫、降水和風光要素未來一年的預測進行系統性訂正。”國家氣候中心氣候預測室主任劉蕓蕓表示。

這相當于在傳統模型“看到”的大尺度氣候圖景上，疊加了更細致的物理規律解讀和基于大量歷史數據的智能修正。“經過訂正后的預測產品空間細節更優，顯著修正模式原有偏差，均方根誤差平均減少50%以上。”劉蕓蕓說。

報告指出，2026年中國西南水電來水可能減少、西北風電資源或有波動。巢清塵強調：“提前一年預測西南水電減少、西北風電波動，相當于向國家能源管理部門和電網公司發出了‘風險預警’，幫助它們提前安排從其他區域調電、增加備用電源，優化全年發電計劃。”

破解水電預測難題

“一滴水可以發六次電。”中國三峽集團科學技術研究院新型電力系統中心主任常勇形象地描述了水電的復雜性，“它要在發電、生態、航運、防洪等不同優先級間取得平衡。”

水電預測的引入是今年報告的一大亮點，也帶來了全新的技術挑戰。劉蕓蕓坦言：“水電預測最大的難關是摸清從降水到發電的復雜過程。”

她詳細解釋了這一復雜性：雨水降下后，一部分被土壤吸收或植物消耗，另一部分匯成徑流，受農業灌溉、跨區域調水等人為活動調節，最終才流入水庫用于發電。“更復雜的是，在全球變暖背景下，冰川融水的變化成為影響部分流域來水的關鍵變量，這進一步增加了長期預測的難度。”

報告采用了“氣象-水文耦合模型”，并考慮了“按徑流大小分模型訓練”等方法，采用人工智能和數據驅動的方式模擬降水、徑流與發電之間的復雜非線性關系，從而破解這個難題。

“水電預測還面臨另一重由人類決策帶來的不確定性——電站的實際發電調度。”劉蕓蕓補充道，“水電站并非‘有水就發’，運行要服務于電網的實時供需平衡、其他能源的調配等綜合目標，這使得水電站的發電量不僅取決于來水，更受電力市場與調度策略等的影響。”

常勇提到，報告的預測能力使水資源管理從“被動應對”轉向“主動規劃”，有助于實現水電與風光儲的優化組合。

賦能全球能源決策

截至2025年底，我國可再生能源裝機占比超六成，新型電力系統對氣候資源評估、極端災害預警的需求愈發迫切，氣象與能源融合已成為能源安全保障的關鍵舉措。

國家發展改革委能源研究所新能源與可再生能源研究中心副主任鄭雅楠提到，近3年我國風光新增裝機每年超3億千瓦，新能源發電的間歇性、隨機性讓供需平衡難度加大，而中長期預測技術正是解決這一矛盾的關鍵支撐。

與此同時，報告給出的具體預測數據為全球能源格局提供了科學洞察。“氣候預測不僅要指明哪里風光好，更要預警未來月、季、年到幾十年哪里遭遇極端天氣的概率大，確保巨資建設的清潔能源基地在未來氣候條件下依然安全、可靠。”巢清塵指出。

這一愿景的實現需要持續的技術創新與國際合作。巢清塵坦言：“最大的挑戰是觀測數據的缺乏，全球有不少地區的氣象水文觀測稀少，并且各國數據標準不一、共享壁壘高，這些會大大限制預測覆蓋的范圍和精度。”

巢清塵表示，后續將加強氣象與能源深度融合，進一步提升預測精度，推動預測成果在更多場景落地，深化跨學科、跨行業的協同創新，深化全球合作與產學研融合，讓新能源發展邁向更精準、更高效、更安全的新階段。