储能电力市场化交易驱动储能长期成长王骏2025年中金公司年度投资策略会20251204

2025年12月05日09:25 关键词 新能源气象预测电力交易电网消纳能力极端天气风光利用率功率预测气象观测数据安全能源安全电力系统气象预报智能气象服务红象科技分布式光伏气象卫星 全文摘要 随着新能源在电力供应中占比提升，气象预测需求增加，特别是对极端天气和新能源不稳定性应对。某科技公司，作为智能气象服务提供商，介绍了其在电力交易领域的成就，强调了对新能源行业气象预测的需求分析、解决方案及技术体系构建。公司发展了自主可控的能源气象观测网络、基于AI的预测模型，并在国内外有实际应用案例。 储能：电力市场化交易驱动储能长期成长（王骏）｜2025年中金公司年度投资策略会-20251204_导读 2025年12月05日09:25 关键词 新能源气象预测电力交易电网消纳能力极端天气风光利用率功率预测气象观测数据安全能源安全电力系统气象预报智能气象服务红象科技分布式光伏气象卫星 全文摘要 随着新能源在电力供应中占比提升，气象预测需求增加，特别是对极端天气和新能源不稳定性应对。某科技公司，作为智能气象服务提供商，介绍了其在电力交易领域的成就，强调了对新能源行业气象预测的需求分析、解决方案及技术体系构建。公司发展了自主可控的能源气象观测网络、基于AI的预测模型，并在国内外有实际应用案例。其目标是提升预测准确性，降低成本，增强电网电力平衡，通过技术创新支持新能源高效利用及电力市场健康发展。分享了公司技术优势、团队实力及合作伙伴，鼓励与会者交流。 章节速览 00:00新能源电力交易与AI气象预测的挑战与机遇 北京红象科技作为智能气象服务提供商，针对新能源电力交易中的气象预测需求，提出当前行业面临的两大痛点：新能源装机容量激增对电网消纳能力的挑战，以及极端天气对电网保供能力的影响。随着中国统一电力市场的加速成型，新能源全面入市的压力增大，气象预测的敏感性日益增强，气候变化成为电网柔性调节的重要因素。报告详细梳理了电力交易中的AI气象监测预测体系及其应用场景，强调了气象预测在新型电力系统建设中的关键作用。 02:13极端天气与电力系统挑战：气象预测与新能源消纳 对话讨论了极端天气对电力供应的影响，包括干旱、寒潮等导致用电量激增及电力资产破坏，促使电网投资增加。在双碳目标下，构建高比例风光新能源消纳系统面临挑战，气象预测误差成为关键不确定因素。国家能源局和电网侧通过功率预测考核和电力交易机制，鼓励精准预测，以平衡电力供需，但增加了运营复杂度。 04:26新能源与气象观测：挑战与机遇 讨论了新能源领域，特别是功率预测准确率、分布式光伏入市挑战及负荷预测中的气象因素影响。指出国内气象观测能力在新能源应用上的局限性，尤其是太阳辐射和高空风速观测的不足，以及对国外数据依赖带来的问题。强调需发展精细化气象数据和预测模型，以提升新能源消纳水平和电网安全。 07:40构建全链条能源气象技术体系 对话围绕能源气象观测、预测及应用展开，介绍了自主可控的观测网络建设，包括地基与天基观测，以及AI与物理模型结合的高精度气象预测能力。服务覆盖集中式与分布式电站功率预测、离网制氢能源流预测，以及多能互补调度，助力新能源电站电力交易市场参与。 09:36智能气象服务助力能源行业降本增效 对话介绍了基于智能气象服务在能源行业的应用，包括减少电站考核罚款、提升电力交易价值、支持离网制氢项目及满足多电源互补需求。通过高精度气象预测，已在国内多个电站实现经济效益提升，同时在海外项目中提供 综合能源管理服务。公司依托物理气象预测模型与AI大模型，拥有全球海量气象数据资源和自主可控的预测能力，核心优势在于提升预报准确率和定制化服务，为能源客户提供高效解决方案。 发言总结 发言人1 首先表达了对大会邀请的感谢，并介绍了自己及所在公司——北京红象科技的背景。强调了公司作为国内智能气象服务的领先者，在过去两年内专注于电力交易中的AI气象监测与预测技术的研究，并准备详细汇报。汇报内容分为四部分：新能源气象预测需求的痛点、国家新能源政策背景、新型电力系统挑战、及公司技术与市场实践。 他指出，随着新能源成为主要电力来源，极端天气增加给电网带来挑战，气象预测成为关键。红象科技通过技术创新，包括自主能源气象网络、AI与物理学模型结合的预测方法，及在电力交易和新能源消纳中的应用，解决了这些挑战。此外，还展示了公司如何通过高精度气象预测，帮助电站降低成本、提升收益，优化电力交易策略。 最后，他概述了红象科技的定位、技术优势及成就，强调公司致力于成为智能气象服务领域的领导者，期待进一步合作交流。 要点回顾 新能源行业在气象预测需求方面面临的主要痛点和问题是什么？ 发言人1：目前新能源行业在气象预测需求方面的主要痛点在于，随着新能源装机容量超过火电并成为主力电源，以及中国统一电力市场的加速形成，新能源全面入市的压力增大。同时，极端天气的增加导致新能源顶峰保护能力不足，对电网消纳能力和保供能力带来挑战。 新能源装机容量增长对电网带来了哪些具体挑战？ 发言人1：新能源装机容量的增长对电网消纳能力提出了巨大挑战，许多省份风光利用率持续低于95%警戒线。此外，从2022年开始，极端天气频发重发，加剧了电力保供压力，包括干旱、寒潮等灾害性天气对用电量的影响以及对电力资产的破坏，使得电网投资大幅增加。 气象因素如何影响电力系统运行及成本？ 发言人1：在电力系统中，新能源比例提升使得气象敏感性增强，电源侧和配用电侧均受到气象影响。尤其在负荷预测上，气象预测误差对电网平衡成本和消纳成本有显著影响，例如光伏处理预测有70%的误差来自气象预测本身，风电厂处理曲线预测误差的60%源于气象确定性。因此，国家能源局和电网侧通过引入政策来提高气象预测精度，以平衡电力电量匹配差距并尽可能消纳新能源出力。 当前我国气象观测能力对于新能源发展的支撑作用如何？ 发言人1：目前我国气象部门建成的观测设备主要集中在人口密集区，对于新能源资产密集的西北、西南等地区的观测仍较为稀疏甚至空白。气象部门更多关注人体相关的气象要素，对新能源关键关注的太阳辐射和高温峰观测不足。现有的气象观测站点和高空风观测能力无法满足新能源精细化需求，导致依赖国外预报数据进行功率预测和电力交易存在时空分辨率低、误差大等问题，同时也带来能源安全和数据安全风险。 如何解决新能源功率预测和电力交易中的气象观测问题？ 发言人1：要解决新能源功率预测和电力交易的精准性问题，首先要解决源头能源气象观测的问题，发展围绕风光精细化需求的数据和天气预报相关模型以进行更精准的预测。长远来看，气象数据将有助于发电侧用户避开负电价寻求更好交易，辅助电池储能企业进行电价套利并获取电网辅助服务收益，最终帮助电网实现电力电量平衡，提高新能源消纳水平。 公司目前在能源气象领域是怎样的布局情况？公司如何利用气象技术体系服务于能源生产运行决策？ 发言人1：公司围绕能源气象观测、预测和下游应用，已构建了一个完整的全链条技术体系。在能源气象观测方面，我们正在国内建设自主可控的能源气象观测网络，包括地基观测和天基观测。地基观测中，我们已在风光水可再生能源资产密集区域布设地面气象观测设备，并特别关注山东、江苏、浙江等分布式光伏资产密集区域的太阳辐射观测。此外，我们计划于明年下半年发射一颗可见光载荷的商业气象卫星。同时，基于自采数据，结合物理学气象预报模型与AI大模型，我们已经具备全国范围内的百米级气象预测能力，并为新能源电站提供智能预报服务。我们已经形成了一套针对整个能源生产运行的决策支撑服务产品体系，包含集中式电站和分布式电站的功率预测，以及离网制氢相关的能源流预测。特别是对于持有风光水储多种电源资产的大型集团客户，我们提供多能互补调度预测和综合能源管理服务。 公司在实际案例中是如何运用气象技术提升电站运营收益的？ 发言人1：我们已经完成一百多个国内集中式电站和分布式电站的技改项目，通过气象技术提高了预测准确率3%到5%。以青海的一个一千兆瓦集中式光伏电站为例，每月考核罚款降低了接近20万，全年减少约240多万。 公司在电力交易和离网制氢领域的气象服务具体如何体现价值？ 发言人1：在电力交易方面，我们深度参与山东省电力现货市场，将高精度气象预测数据融入客户电价预测模型后，实现了单位电力现货交易增益约7.66块/度电，即一度电增加约7厘钱收益。在离网制氢方面，我们为两个示范项目提供分钟级气象预测和功率预测服务，确保风光出力的波动性控制满足需求。 公司在国际市场及非洲拉美区域有何相关服务举措？ 发言人1：针对非洲拉美地区缺乏气象观测资料和频发极端天气的特点，我们正在围绕底层能源综合管理，打造从综合气象观测到能源应用的闭环服务，帮助当地矿企更好地调控自备风光电站，满足短期调控和长期能源规划需求。 公司自身的规模和发展情况如何？ 发言人1：公司红向科技是一家专注于信息电力系统智能气象服务的国家级专业“专精特新”小巨人企业，现有260多人，其中硕士和博士占比40%。我们在国内外气象预报比赛中多次获得第一名，并拥有全球海量底层气象大数据资源以及完全自主可控的气象预测能力，可实现全球任何位置的定制化气象预测模型开发和实时预测服务。同时，我们的气象预报准确率比全球最好的欧洲预报至少提升15%。