来源：朗新研究院2025-08-12

研究框架大体分为以下四阶段：1、输入变量优选：广泛搜集气温、降水/雪、风速、湿度、天气、云量等气象数据与节假日、时点、是否工作日等社会因素，基于相关系数法优选输入变量。

来源：东方日升新能源2025-08-08

系统可接入发电预测机制，可基于气象数据判断未来光伏发电能力，客户可结合预测结果和当地用电习惯，制定更合理的日间储能与夜间放电策略，实现更高效的用能调度。q8：是否支持关键负载优先备电？

来源：能源新媒2025-08-04

提升自用比例通过技术创新突破分布式能源 “间歇性、波动性” 瓶颈，最大化自发自用价值：1.智能化能量管理系统构建：基于大数据与人工智能技术，研发适配分布式场景的能量管理系统，实现三大核心功能：分布式电源发电功率精准预测（结合气象数据与历史出力曲线

来源：金风服务2025-07-22

这种架构的核心价值，在于让数据成为决策的“神经中枢”——从设备运行参数、气象数据到实时电价信号等均能被算法实时捕捉并转化为优化指令，为精准运营奠定基础。

来源：能源新媒2025-07-17

市场营销方面，建立基于气象数据、历史出力数据和实时运行数据的预测模型，不断提升新能源的出力预测精度；依据现货市场价格信号引导，合理调整新能源场站运行方式（光伏板朝向），采用跟踪支架、新能源主动配储等，优化发电出力曲线

来源：国家电网报2025-07-15

成都供电公司信通分公司应用“蓉城数电”电网负荷监测与区域负荷预测应用，实时查看区域内用电负荷情况，并结合气象数据等预测最大负荷。

来源：电网头条2025-07-11

该公司强化负荷分析研判，健全“电力+气象”联动机制，深化“气象+用电负荷”大模型、人工智能技术应用，推动气象数据与电网负荷预测深度融合。

来源：金风科技微平台2025-07-10

海底泥沙冲刷严重的海洋环境挑战，在三峡集团江苏分公司与三峡丰海盐城发电有限公司的统筹管理与指导下，金风科技与产业链伙伴紧密合作，克服近期江苏海域近40摄氏度的炎热天气，通过制定“一机一案”精细化施工方案、气象数据精准预警锁定窗口期

来源：兰木达电力现货2025-07-07

四：总结本文通过山东省的气象数据和负荷数据出发，揭示夏季温度对于负荷的影响。并且为了更好结合电力负荷特性和曲线形状，分别研究温度对于最大负荷和最小负荷的影响规律。

来源：国能日新2025-07-04

该预测通过多源异构数据融合技术，整合用户历史用电曲线的时序特征、气象数据的时空变量、行业生产周期的动态参数，形成包含时间序列、环境变量、行业特征的三维数据矩阵。

来源：晶澳科技 JA Solar2025-07-03

以沙漠场景为例，tüv北德会在沙漠地区设立户外现场测试项目，广泛收集气象数据，再综合模拟环境对组件进行几倍于iec标准的加严测试，如沙尘、风洞、高温和高辐照、综合测试等，晶澳科技在这一系列测试项目中取得了很好的成绩

来源：国家电网报2025-07-01

淮安供电公司深入开展相关创新研究，于2024年1月上线“基于气象数据融合的分布式光伏智慧向导”平台。...该平台融合应用气象数据和配网运行数据，以热力图形式呈现全市分布式光伏发电渗透率等情况，助力全面分析分布式光伏接入后配网的承载力，辅助开展并网前的可接入容量校核和接入方案比选工作。

来源：国能日新2025-06-30

此外，在保障新能源场站高效运行的基础上，针对沙尘、高温等极端天气场景，国能日新还可提供专业化的极端天气预报预警平台，通过构建专业化预警体系，基于多年功率预测服务经验和强大气象预报及功率预测技术，整合多源气象数据

来源：兰木达电力现货2025-06-30

气象数据显示，同期全省迎来持续性降水过程，日均气温下降3-5℃，直接导致降温用电需求减少。与常规南方省份用电模式不同，本周期内未出现显著的周末负荷下降趋势。

来源：国家电投内蒙古公司2025-06-27

同年11月，平台正式上线运行，此次平台升级有效整合提升了室外气象数据、用户室温数据、客服数据、热网能耗数据、换热站能耗数据、热源参数等六大体系之间的密切联动，首次实现通辽主城区供热真正意义上的“动态调控

来源：中国能源观察2025-06-24

借助ai技术，通过对海量气象数据进行深度学习和动态建模，发电预测误差可以降低近20%，使得新能源发电计划更加精准可靠。

来源：浙电e家2025-06-19

它融合无人机扫描与气象数据，输入厂区位置，就能获取屋顶面积、装机容量、发电量预测等核心数据，实时生成光伏项目接入方案，完成了“线下”到“云端”的升级。

来源：亮报2025-06-18

截至4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，联合国网福建电科院山火灾害监测、防灾减灾预警等15个应用场景，为电网生产运行、灾害应急等提供服务。

来源：国家电网报2025-06-10

地形-云层-辐照度”三维映射，将全省电网划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶型4类场景，构建混合人工智能预测模型，采用神经网络分域训练方法开展复杂地形下的区域差异化建模；引入台风路径预测、短时强对流预警等气象数据

来源：北极星电力网2025-05-30

同时创新极端天气事件响应机制，引入台风路径预测、短时强对流预警等气象数据，开发基于迁移学习的灾害天气出力修正算法，使台风过境时段预测准确率达90%以上，较传统方法提升5个百分点。