全球风光水发电预测报告发布—— 跨学科合作让新能源发展“心中有数”
在全球变暖、极端天气频发的背景下，气象要素的不可预测性让风光水发电的规划、运营与交易充满挑战，如何让新能源发展从“靠天吃饭”变为“心中有数”？
近日，中国气象局国家气候中心与全球能源互联网发展合作组织联合发布《全球风光水发电能力年景预测2026》（以下简称报告）。报告显示，全球2026年风电平均可发电小时数约为2310小时，风电发电能力将增加6%；光伏平均可发电小时数约为1340小时，光伏发电能力将增加约25%；水电发电能力相比2025年总体“稳中有升”，将增长约7%。
中国风电平均可发电小时数为2100小时，总发电能力将提高约2%；光伏平均可发电小时数为1320小时，总发电能力将提高约25%；预计全年西北地区来水将增多，西南来水可能减少。
“提前给出天气和气候的变化信息，直接关系到每一个人的用电安全，更是国家能源决策的重要依据。”国家气候中心主任巢清尘指出。今年的报告不仅优化了算法、提升了精度，还首次将水电纳入全球年度预测体系，完成了从“风光”到“风光水”三位一体的关键拓展。
跨学科合作精准“预见”发电量
气候预测和每个人的用电安全有什么关系？巢清尘举例，预测到夏季持续高温干旱，电网可提前安排火电备用或省间电力互济，防止因空调负荷激增或水电出力不足导致停电；预测到寒潮大风，可优化风电并网方案，避免频率波动。对社会用户而言，这意味着更稳定的电力供应和更低的突发停电风险。这些直接关系到日常生活、企业生产和公共服务的连续性。
当前，中国已建成全球规模最大、发展最快的可再生能源体系。全球能源互联网发展合作组织驻会副主席刘泽洪表示，2025年中国新增可再生能源装机4.4亿千瓦，占中国新增电力装机的九成、全球新增可再生能源装机的六成以上，成为全球绿色低碳发展的引领者。
然而，将更高精度的气象预报数据转化为更可靠的发电能力预测，是一场跨学科的科学挑战。
国家气候中心副主任刘海波提到，从气象要素到发电能力的转化过程，面临着非线性放大、时空尺度匹配、不确定性度量与传递三大核心难题。例如，风速1%的预报误差经过风机转换后，可能导致输出功率出现3%甚至更大的偏差。
为了破解这些难题，科研团队在风光水资源密集区域布设了包括激光测风雷达、云雷达等在内的先进垂直观测系统，获取高精度的三维数据。与此同时，今年的报告将目前先进的深度学习算法应用于年景预测中。
“我们以中国气象局第三代全球气候模式为基础，融合了前期海温、海冰及大气环流等关键信号的物理约束，对全球气温、降水和风光要素未来一年的预测进行系统性订正。”国家气候中心气候预测室主任刘芸芸表示。
这相当于在传统模型“看到”的大尺度气候图景上，叠加了更细致的物理规律解读和基于大量历史数据的智能修正。“经过订正后的预测产品空间细节更优，显著修正模式原有偏差，均方根误差平均减少50%以上。”刘芸芸说。
报告指出，2026年中国西南水电来水可能减少、西北风电资源或有波动。巢清尘强调：“提前一年预测西南水电减少、西北风电波动，相当于向国家能源管理部门和电网公司发出了‘风险预警’，帮助它们提前安排从其他区域调电、增加备用电源，优化全年发电计划。”
破解水电预测难题
“一滴水可以发六次电。”中国三峡集团科学技术研究院新型电力系统中心主任常勇形象地描述了水电的复杂性，“它要在发电、生态、航运、防洪等不同优先级间取得平衡。”
水电预测的引入是今年报告的一大亮点，也带来了全新的技术挑战。刘芸芸坦言：“水电预测最大的难关是摸清从降水到发电的复杂过程。”
她详细解释了这一复杂性：雨水降下后，一部分被土壤吸收或植物消耗，另一部分汇成径流，受农业灌溉、跨区域调水等人为活动调节，最终才流入水库用于发电。“更复杂的是，在全球变暖背景下，冰川融水的变化成为影响部分流域来水的关键变量，这进一步增加了长期预测的难度。”
报告采用了“气象-水文耦合模型”，并考虑了“按径流大小分模型训练”等方法，采用人工智能和数据驱动的方式模拟降水、径流与发电之间的复杂非线性关系，从而破解这个难题。
“水电预测还面临另一重由人类决策带来的不确定性——电站的实际发电调度。”刘芸芸补充道，“水电站并非‘有水就发’，运行要服务于电网的实时供需平衡、其他能源的调配等综合目标，这使得水电站的发电量不仅取决于来水，更受电力市场与调度策略等的影响。”
常勇提到，报告的预测能力使水资源管理从“被动应对”转向“主动规划”，有助于实现水电与风光储的优化组合。
赋能全球能源决策
截至2025年底，我国可再生能源装机占比超六成，新型电力系统对气候资源评估、极端灾害预警的需求愈发迫切，气象与能源融合已成为能源安全保障的关键举措。
国家发展改革委能源研究所新能源与可再生能源研究中心副主任郑雅楠提到，近3年我国风光新增装机每年超3亿千瓦，新能源发电的间歇性、随机性让供需平衡难度加大，而中长期预测技术正是解决这一矛盾的关键支撑。
与此同时，报告给出的具体预测数据为全球能源格局提供了科学洞察。“气候预测不仅要指明哪里风光好，更要预警未来月、季、年到几十年哪里遭遇极端天气的概率大，确保巨资建设的清洁能源基地在未来气候条件下依然安全、可靠。”巢清尘指出。
这一愿景的实现需要持续的技术创新与国际合作。巢清尘坦言：“最大的挑战是观测数据的缺乏，全球有不少地区的气象水文观测稀少，并且各国数据标准不一、共享壁垒高，这些会大大限制预测覆盖的范围和精度。”
巢清尘表示，后续将加强气象与能源深度融合，进一步提升预测精度，推动预测成果在更多场景落地，深化跨学科、跨行业的协同创新，深化全球合作与产学研融合，让新能源发展迈向更精准、更高效、更安全的新阶段。
《中国科学报》 (2026-02-11 第4版 综合)
在全球变暖、极端天气频发的背景下，气象要素的不可预测性让风光水发电的规划、运营与交易充满挑战，如何让新能源发展从“靠天吃饭”变为“心中有数”？
近日，中国气象局国家气候中心与全球能源互联网发展合作组织联合发布《全球风光水发电能力年景预测2026》（以下简称报告）。报告显示，全球2026年风电平均可发电小时数约为2310小时，风电发电能力将增加6%；光伏平均可发电小时数约为1340小时，光伏发电能力将增加约25%；水电发电能力相比2025年总体“稳中有升”，将增长约7%。
中国风电平均可发电小时数为2100小时，总发电能力将提高约2%；光伏平均可发电小时数为1320小时，总发电能力将提高约25%；预计全年西北地区来水将增多，西南来水可能减少。
“提前给出天气和气候的变化信息，直接关系到每一个人的用电安全，更是国家能源决策的重要依据。”国家气候中心主任巢清尘指出。今年的报告不仅优化了算法、提升了精度，还首次将水电纳入全球年度预测体系，完成了从“风光”到“风光水”三位一体的关键拓展。
跨学科合作精准“预见”发电量
气候预测和每个人的用电安全有什么关系？巢清尘举例，预测到夏季持续高温干旱，电网可提前安排火电备用或省间电力互济，防止因空调负荷激增或水电出力不足导致停电；预测到寒潮大风，可优化风电并网方案，避免频率波动。对社会用户而言，这意味着更稳定的电力供应和更低的突发停电风险。这些直接关系到日常生活、企业生产和公共服务的连续性。
当前，中国已建成全球规模最大、发展最快的可再生能源体系。全球能源互联网发展合作组织驻会副主席刘泽洪表示，2025年中国新增可再生能源装机4.4亿千瓦，占中国新增电力装机的九成、全球新增可再生能源装机的六成以上，成为全球绿色低碳发展的引领者。
然而，将更高精度的气象预报数据转化为更可靠的发电能力预测，是一场跨学科的科学挑战。
国家气候中心副主任刘海波提到，从气象要素到发电能力的转化过程，面临着非线性放大、时空尺度匹配、不确定性度量与传递三大核心难题。例如，风速1%的预报误差经过风机转换后，可能导致输出功率出现3%甚至更大的偏差。
为了破解这些难题，科研团队在风光水资源密集区域布设了包括激光测风雷达、云雷达等在内的先进垂直观测系统，获取高精度的三维数据。与此同时，今年的报告将目前先进的深度学习算法应用于年景预测中。
“我们以中国气象局第三代全球气候模式为基础，融合了前期海温、海冰及大气环流等关键信号的物理约束，对全球气温、降水和风光要素未来一年的预测进行系统性订正。”国家气候中心气候预测室主任刘芸芸表示。
这相当于在传统模型“看到”的大尺度气候图景上，叠加了更细致的物理规律解读和基于大量历史数据的智能修正。“经过订正后的预测产品空间细节更优，显著修正模式原有偏差，均方根误差平均减少50%以上。”刘芸芸说。
报告指出，2026年中国西南水电来水可能减少、西北风电资源或有波动。巢清尘强调：“提前一年预测西南水电减少、西北风电波动，相当于向国家能源管理部门和电网公司发出了‘风险预警’，帮助它们提前安排从其他区域调电、增加备用电源，优化全年发电计划。”
破解水电预测难题
“一滴水可以发六次电。”中国三峡集团科学技术研究院新型电力系统中心主任常勇形象地描述了水电的复杂性，“它要在发电、生态、航运、防洪等不同优先级间取得平衡。”
水电预测的引入是今年报告的一大亮点，也带来了全新的技术挑战。刘芸芸坦言：“水电预测最大的难关是摸清从降水到发电的复杂过程。”
她详细解释了这一复杂性：雨水降下后，一部分被土壤吸收或植物消耗，另一部分汇成径流，受农业灌溉、跨区域调水等人为活动调节，最终才流入水库用于发电。“更复杂的是，在全球变暖背景下，冰川融水的变化成为影响部分流域来水的关键变量，这进一步增加了长期预测的难度。”
报告采用了“气象-水文耦合模型”，并考虑了“按径流大小分模型训练”等方法，采用人工智能和数据驱动的方式模拟降水、径流与发电之间的复杂非线性关系，从而破解这个难题。
“水电预测还面临另一重由人类决策带来的不确定性——电站的实际发电调度。”刘芸芸补充道，“水电站并非‘有水就发’，运行要服务于电网的实时供需平衡、其他能源的调配等综合目标，这使得水电站的发电量不仅取决于来水，更受电力市场与调度策略等的影响。”
常勇提到，报告的预测能力使水资源管理从“被动应对”转向“主动规划”，有助于实现水电与风光储的优化组合。
赋能全球能源决策
截至2025年底，我国可再生能源装机占比超六成，新型电力系统对气候资源评估、极端灾害预警的需求愈发迫切，气象与能源融合已成为能源安全保障的关键举措。
国家发展改革委能源研究所新能源与可再生能源研究中心副主任郑雅楠提到，近3年我国风光新增装机每年超3亿千瓦，新能源发电的间歇性、随机性让供需平衡难度加大，而中长期预测技术正是解决这一矛盾的关键支撑。
与此同时，报告给出的具体预测数据为全球能源格局提供了科学洞察。“气候预测不仅要指明哪里风光好，更要预警未来月、季、年到几十年哪里遭遇极端天气的概率大，确保巨资建设的清洁能源基地在未来气候条件下依然安全、可靠。”巢清尘指出。
这一愿景的实现需要持续的技术创新与国际合作。巢清尘坦言：“最大的挑战是观测数据的缺乏，全球有不少地区的气象水文观测稀少，并且各国数据标准不一、共享壁垒高，这些会大大限制预测覆盖的范围和精度。”
巢清尘表示，后续将加强气象与能源深度融合，进一步提升预测精度，推动预测成果在更多场景落地，深化跨学科、跨行业的协同创新，深化全球合作与产学研融合，让新能源发展迈向更精准、更高效、更安全的新阶段。
《中国科学报》 (2026-02-11 第4版 综合)
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