来源：北极星太阳能光伏网2026-05-29

，构建起多维度、高精度、高频次的气象数据底座，全面支撑新能源全场景业务价值落地，助力企业合规经营、降本增效、锁定稳定收益。...让未知可先知，打造能源气象专业标杆墨迹天气electrometis电灵平台的发布，实现了能源气象服务模式的关键升级，推动行业从传统的气象数据预报，进阶为可执行、可量化、可落地的智能化业务决策服务。

来源：广东电网2026-05-27

为应对高位用电压力，广东电网公司深化气象电网联动，加强与气象部门数据互通、联合会商，依托神经网络等ai模型，结合体感温度等多维度气象数据，精准开展负荷预测，全年预测准确率达98.5%，确保系统备用容量足额留取

来源：云南能源局2026-05-26

针对山地地形复杂的特点，利用人工智能分析历史气象数据、地理信息及卫星影像，建立高分辨率风能、太阳能资源图谱，优化风电场、光伏电站的微观选址和机组排布，提升发电量预测准确率。高精度功率预测。...结合电力现货市场信号、气象数据与负荷需求，开发储能与新能源联合优化调度模型。探索“新能源+储能”联合参与市场交易的智能决策系统，制定最优充放电计划，提升新能源消纳能力和储能利用率，提高项目收益水平。

来源：庆阳市人民政府2026-05-25

利用ai分析土壤、气象数据，指导苹果、中药材等特色作物精准种植。构建农产品全产业链大数据平台，实现从田间到餐桌的全程溯源，推动农业现代化。打造工业互联网标杆工厂。

来源：兰木达电力现货2026-05-25

1构建分区域精细化价格预测体系价格预测是交易决策的基础，需针对蒙西市场东西部的特征差异，建立分区域、分时段的精细化价格预测模型，综合纳入气象数据、电网运行数据、交易数据、政策数据等多维度变量，重点关注呼包断面潮流

来源：云南省能源局2026-05-22

针对山地地形复杂的特点，利用人工智能分析历史气象数据、地理信息及卫星影像，建立高分辨率风能、太阳能资源图谱，优化风电场、光伏电站的微观选址和机组排布，提升发电量预测准确率。高精度功率预测。...结合电力现货市场信号、气象数据与负荷需求，开发储能与新能源联合优化调度模型。探索“新能源+储能”联合参与市场交易的智能决策系统，制定最优充放电计划，提升新能源消纳能力和储能利用率，提高项目收益水平。

来源：北极星电力市场网2026-05-22

滴滴依托千万辆网约车的出行数据、海量充电桩的用电行为数据，结合气象数据、区域新能源出力数据，通过深度学习模型，可以实现未来数小时至数天的电价与负荷精准预测，误差率控制在5%以内。

来源：能源评论•首席能源观2026-05-21

精准研判充换电需求和清洁能源消纳形势，通过峰谷价差引导储能充放电，最大化提升绿电消纳比例与项目经济效益；在智能运维方面，平台结合实时采集的设备运行状态信息，自动开展状态评价，采用无人机、机器人等巡检手段，融合气象数据构建多源巡检体系

来源：云南省能源局2026-05-21

针对山地地形复杂的特点，利用人工智能分析历史气象数据、地理信息及卫星影像，建立高分辨率风能、太阳能资源图谱，优化风电场、光伏电站的微观选址和机组排布，提升发电量预测准确率。高精度功率预测。...结合电力现货市场信号、气象数据与负荷需求，开发储能与新能源联合优化调度模型。探索“新能源+储能”联合参与市场交易的智能决策系统，制定最优充放电计划，提升新能源消纳能力和储能利用率，提高项目收益水平。

来源：云南省能源局2026-05-21

针对山地地形复杂的特点，利用人工智能分析历史气象数据、地理信息及卫星影像，建立高分辨率风能、太阳能资源图谱，优化风电场、光伏电站的微观选址和机组排布，提升发电量预测准确率。高精度功率预测。...结合电力现货市场信号、气象数据与负荷需求，开发储能与新能源联合优化调度模型。探索“新能源+储能”联合参与市场交易的智能决策系统，制定最优充放电计划，提升新能源消纳能力和储能利用率，提高项目收益水平。

来源：中科天机气象2026-05-20

高精度气象数据+ai算法融合基于天机高分辨率预报，融合用户本地实测数据，采用ai降尺度与后订正技术，生成可本地化部署的场站级高分辨率预报，有效消除地形偏差，提升预报精度。...✅️气象预测模块：全尺度、高分辨率的场站级底座覆盖0-46天的全尺度预报时效，能够完整支撑日前、旬、月交易需求（系统网页目前展示10天气象数据可视化渲染，中长期预测最长达46天，具体需求可沟通定制）。

来源：南方电网报2026-05-13

作为全国首个覆盖全省范围的省级“气象大脑”，该平台填补了复杂地形区域长时间高精度气象数据的空白，实现了风速预测误差降低81%、太阳辐射预测误差降低64%，数值预报精度跻身国际前列。

来源：中科天机气象2026-05-12

唯有将高分辨率气象数据深度融入交易全流程，才能将信息优势转化为实实在在的收益优势与风险控制能力，帮助新能源企业在瞬息万变的现货市场中抢占先机。...中科天机受邀出席本次论坛并发表专业分享，聚焦气象数据在电力交易中的核心价值，结合行业痛点与公司技术实力，解读高精度气象服务如何为新能源市场化交易赋能，助力能源企业实现风险可控、收益提升。

来源：中科天机气象2026-05-12

2.电力交易数据层电力交易应用到多源数据，其中以中科天机气象数据为核心。...方案既可提供全要素高精度气象数据、旬/月度气象专报、极端天气滚动预警，解决传统气象数据精度低、预警滞后等问题；同步搭载功率、电价、负荷、价差四大核心预测模型，依托一体化交易平台实现业务全流程闭环，有效改善预测偏差

来源：国家数据局2026-05-09

能源气象数据支撑新能源开发利用工作框架图二、总体思路（一）建立“协同攻关、上下联动”的高效组织机制。

来源：中国能源观察2026-05-08

这些海量数据形成数据流、电力流、资金流、物资流的融合贯通，通过整合数字技术平台与电力产业链各环节，并借助大数据、人工智能、区块链、数字孪生等现代信息技术，主动整合气象数据、电网运行状态及用户行为‌，通过负荷预测

来源：国家电网报2026-04-30

学生ai从气象数据、历史负荷数据及其他负荷影响因素中归纳重大转折天气、节假日等特殊场景典型特征，训练形成电网负荷预测模型。...研究团队充分考虑人体感受对用电负荷的作用，建立了“气象数据—人体感知”关联模型，并创新运用“陆海同热率”“体感温度加速度”“积温效应”等指标辅助预测，细致刻画不同天气下的人体体感差异，用于人工智能负荷预测大模型训练和预测

来源：中国电力报2026-04-29

调节时间、调节精度等有功功率调节能力考核等方面要求，基于出力偏差履约保险，旨在保障因出力偏差超阈值导致的考核损失；基于因太阳能辐射不足、风速波动不足等开发的发电量指数保险或最低发电量保险，以辐照、风速等气象数据为触发参数

来源：《风能》杂志2026-04-24

气象数据显示，沅江100m高度年平均风速介于4.5~5.5m/s，尤其是漉湖地处西南季风带主轴位置，年平均风速比周边陆地大2~3级，风能有效利用率高。

来源：青海省发展和改革委员会2026-04-24

第三章 运行统计第六条【发布预警】省电力调度机构基于气象数据、净负荷曲线，滚动预测次日电力缺口时段，并至少提前8小时向市场主体发布预警通知，为新型储能等发电时长受限的电源预留调整窗口，避免影响履约。