在新能源高度渗透的电力市场生态中，供需平衡的本质是气象条件的动态映射 —— 从日常用电负荷的波动到极端天气下的市场震荡，气象因子始终是贯穿交易决策的隐形主线。当气象数据精度达到 0.1°×0.1°网格级别时，区域内温度、风速、降水的细微变化都能被精准捕捉，进而使能源利用率提升13%。
而极端天气引发的市场波动则更为剧烈，以2025年第18号台风“桦加沙”为例，其登陆广东当日，现货电价直接跌至负值（结算电价），较9月的中长期合约价暴跌超过100%，单日便引发全省电力市场的连锁反应。
正是这种 “气象 - 负荷 - 电源 - 电网” 的紧密连锁关系，让精准气象预报成为破解电力交易 “供需黑箱” 的核心密钥。
面对台风这一电力交易领域的“黑天鹅”事件，传统气象预报往往因数据滞后、模型局限难以满足精准决策需求 —— 物理模拟模型需要求解复杂的大气运动方程，单次预报耗时长达 3 小时，且路径预测误差常超过 100 公里，远不能支撑电力交易的提前部署。为此，象辑科技构建了一套以AI为核心的台风预报系统，从数据基座到模型架构，实现了“公里级精度、小时级响应”的技术突破。
这套系统的核心支撑，是一个覆盖“历史 + 实时 + 行业”的亿级数据基座。我们不仅整合了近80年西北太平洋的台风档案数据，其中包含127个典型异常路径案例 —— 如双台风互旋导致路径突变、冷空气干预引发台风转向等特殊场景，还接入了全国 3000 余个微气象监测点的实时数据，这些监测点不仅覆盖常规的气温、降水、风速监测，更在特高压输电线路沿线、大型电站周边增设了专用监测设备，可捕捉线路覆冰厚度、电站区域湍流强度等电力专属气象参数。此外，我们还引入了高分辨率的卫星云图数据、多普勒雷达的组合反射率数据，通过时空对齐技术将多源异构数据融合，形成每 15 分钟更新一次的动态样本库，为 AI 模型提供精准的 “训练素材”。
在模型架构上，我们摒弃了传统单一的数值预报模式，采用基于 Transformer-XL 的多模态时序融合模型。这种模型的优势在于能精准捕捉长时序数据中的依赖关系 —— 传统模型在处理超过 24 小时的气象数据时，容易出现 “时序遗忘” 问题，而 Transformer-XL 通过引入分段注意力机制，可同时处理过去 7 天的气象序列数据，并将台风强度、移动速度、外围环流等特征与电力负荷变化、电网风险等级进行关联训练。为进一步提升效率，我们还针对电力场景进行了模型轻量化优化：通过量化压缩技术将模型参数从 1.2 亿降至 8000 万，同时依托 GPU 集群的并行计算能力，单张 GPU 卡仅需 5 分钟就能生成未来 7 天的逐小时预报，较传统物理模拟效率提升 12 倍，彻底解决了“预报延迟” 的行业痛点。
这套系统的核心能力，体现在“精准度”与“颗粒度”的双重突破上。在路径预测方面，通过对127个异常路径案例的专项训练，模型将台风路径预测误差从传统方法的60公里缩减至 30 公里以内，登陆时间的精准度更是达到±2小时—— 早在2024年11号台风 “摩羯” 的预报中，我们提前72小时预测其登陆点为湛江徐闻，实际登陆点与预测位置仅相差18公里，时间偏差仅 1 小时。
更关键的是，我们实现了“电力交易场景化”的颗粒化预警：通过将台风气象数据与电力GIS系统叠加，可精准定位“某市在台风登陆当日负荷将下降 55%”等具体结论，为交易决策提供 “可落地、可执行” 的技术支撑。
2025 年 9月，台风“桦加沙”以强台风级别登陆广东阳江，这场台风不仅带来了狂风暴雨，更对广东电力市场造成了剧烈冲击。登陆前广东发布“五停”政策，工业用电负荷骤降60%，整体负荷较平日腰斩。按广东电力市场规则，售电公司中长期合约占比需达90%以上，被迫在现货市场抛售冗余电量 —— 供过于求导致现货电价跌至0元 / MWh（出清价格），较385元 / MWh 的中长期合约价，度电亏损超过0.3元。据行业统计，全省售电公司当日总亏损超 3 亿元。
在这样的市场环境下，我们的司南AI预测服务，在此次灾害中为合作售电公司筑起了一道 “抗风险屏障”，用精准预判实现了显著的止损效果。在台风登陆前96小时，我们的AI系统就已捕捉到台风的强度增强趋势，向客户推送了《台风影响预警报告》：不仅明确预测台风登陆时间，更给出了“登陆持续影响时间”的核心结论，为客户调整中长期仓位留出了时间，虽无法100%避免损失，但从事后的对比数据分析，本次操作降低企业亏损21万元。
客户表示，过去由于天气预报准确率不高，依据预报调整交易策略需要承担较大风险，这种不确定性如同押注。现在，随着司南AI预报水平的提升，“我们可以在月内交易中提前进行操作，虽然仍要承担部分损失，与全部在现货中抛售相比，这是一种更为主动的止损措施。”
这种预判价值不仅体现在广东区域，更辐射到了南网全域的合作客户中。我们的司南AI系统在向广东客户推送预警的同时，也针对广西、云南等省份发布了“台风外围影响预报”。因南网五省的统一出清，广东省负荷对其余四省影响明显，广东现货市场低价将有一定程度的传导影响。基于这一预报，AI算法为合作的云南售电公司调整了日前报价策略 —— 减少日前申报电量，预留更多电量参与实时市场。最终，云南客户在当日不仅成功以 0 元价格购入 10% 的用电需求，还在实时市场获得了超额收益，AI交易与气象的结合使单日用电成本降低10万。
单次台风中的成功止损，只是司南 AI 气象服务的一个缩影。象辑科技通过将气象数据与能源行业场景深度融合，打造出高附加值的定制化服务，我们也针对中国电力市场的特点，构建了覆盖 “发电 - 交易 - 运维” 全链条的 AI 气象服务矩阵，让气象预判成为电力行业的核心生产力。
我们依托 AI 驱动的 45 天多要素滚动预报系统，为月度电力交易提供“气象趋势 - 供需映射 - 交易策略”的数据支撑。区别于短期（1-3 天）预报聚焦实时套利、长期（90 天 +）预报侧重趋势研判，45 天中短期预报恰好匹配月度交易 “合约签订 - 电量规划 - 现货衔接” 的周期特性，从三大维度为客户创造决策价值：
一、精准锚定月度合约电量基数，从源头降低偏差考核风险
二、提前锁定现货套利窗口期，提升月度交易收益弹性
三、前置应对极端天气影响，规避月度交易 “黑天鹅” 风险
同时，为了让服务更便捷地融入客户现有系统，我们还搭建了 “AI气象抚云平台”。客户无需进行复杂的系统改造，即可将我们的气象预测数据、风险预警信息接入自研的交易系统、运维平台。平台还提供可视化的数据看板，客户可自定义添加 “负荷预测曲线”“电价波动热力图”“台风风险预警” 等模块，实时查看所需信息。通过将气象数据与交易算法联动，实现了 “气象预警→自动调整报价策略” 的闭环，交易决策效率提升30%。
从台风中的精准止损，到月度交易的策略优化，气象 AI 正在重塑电力行业的决策逻辑。在能源转型与电力市场化改革的双重背景下，气象不再是 “辅助参考”，而是决定交易收益、保障电网安全的核心变量。我们将持续对标全球领先的能源气象服务水平，不断迭代 AI 模型、拓展服务场景，让每一次气象预判都能转化为电力行业的 “确定性价值”，助力客户在复杂的市场环境中稳步前行。
