郑 勇 王 潇（ 国网综合能源服务集团有限公司 ； 中核战略规划研究总院有限公司 ）
摘 要： 气象因素通过“需求- 供给- 传输”路径深度影响电力系统运行，形成电力市场系统性风险与变革机遇交织的格局。需求侧气象要素通过体感温度、设备响应及社会行为引发负荷突变，供给侧因风光水电间歇性与极端天气加剧出力波动，传输环节受气象约束导致阻塞与电价分化。市场机制正经历气象数据驱动的深度变革，气象变量成为电力定价核心要素，催生衍生品创新与动态响应机制。发电企业推进数据资产化与灵活性优化，售电公司开发气象风险对冲工具，构建电网气候适应性基础设施;行业生态加速重构，气象数据上升为战略资源，推动规则、模式与监管体系革新。当前，电力市场面临预测精度不足、数据孤岛与价格机制矛盾等挑战，需通过市场改革、技术突破与政策协同，构建气候智能型电力市场，实现气候风险下的安全高效转型。
关键词： 气象因素；电力市场转型；韧性治理；气象数据驱动；气候智能型电力市场
气象因素通过“需求- 供给- 传输”路径深度影响电力市场。电力市场正向气象数据驱动转型，气象变量成为定价核心要素之一，催生衍生品创新（如天气期货）及动态响应策略，推动发电、电网、售电主体策略优化。通过气候弹性容量机制、技术突破与政策协同，构建“气候智能型”电力生态，实现安全高效韧性转型。
一、气象因素对电力市场的影响与价值传导机制
（一）电力需求侧，负荷曲线的气象敏感性
1. 温度- 负荷非线性关系的耦合复杂气温是使电力负荷产生变化的最敏感要素。温度变化与电力需求之间存在显著的U 型或反J 型曲线关系。2016—2020 年夏季，太原市日最大气象电力负荷与日平均气温呈扁 U 形分布。基于气象的回归与神经网络预测显示，2020—2096 年湖北省黄石市和宜昌市夏日最大用电负荷呈非线性波动。
电力负荷随气温呈非线性响应，呈现“双峰双谷”特征。南昌市夏季均温≥27℃时负荷率每升1℃增8%，冬季均温＜ 7℃时每降1℃增4% ；2012—2016 年，淮北市平均气温每升高1℃，夏半年日均负荷增大1.73%，冬半年日均负荷增大1.35%。气温变化对电力负荷的影响呈现显著季节性与地域差异。夏季高温环境下，广西壮族自治区（2003—2005 年）日最高气温每升1℃，负荷增117~140 兆瓦；武汉市（2013—2018 年）温度在26℃ ~30℃区间内，气温每升1℃，负荷增近10%。冬季低温时，每降1℃，广西壮族自治区采暖负荷增3% ；江西省气温≤5℃时，每降1℃，负荷增40 万千瓦；气温降1℃，北京电网负荷升37 万千瓦。河北南网代理购电工商业用户的电量趋势，呈现出极强的季节性特点，即夏季、冬季用电多，春季、秋季用电少。
2. 湿度- 负荷的协同效应与阈值突变
湿度通过调控体感温度显著影响电力负荷特性，形成非线性耦合关系。在高温高湿的环境下，体感温度较实测温度偏高，导致空调负荷产生超线性增长。南方沿海城市在梅雨季节空气非常潮湿，雨后空气相对湿度甚至超过90%，室内墙壁、天花板及设备结露现象严重，需要大规模启动空调除湿。除湿耗能占比可提升至空调总功耗的30%~40%。工业领域中，湿度敏感型生产线（如半导体制造、药品生产等）因湿度失控可能导致紧急用电激增。
3. 极端天气事件对电力负荷的冲击
极端天气事件引发电力负荷曲线陡增或骤降，显著冲击预测系统的稳定性。寒潮推高供暖负荷，热浪激增制冷需求，台风则导致区域性负荷突变。传统预测模型在灾害场景下面临气象- 负荷关联规则失效，如暴雨期间工商业负荷骤降与防洪排水负荷激增并存，形成非线性扰动。此类极端条件下，气象要素与用电行为的耦合关系呈现强时变性，常需紧急切换人工干预模式。
4. 节假日叠加效应的电力负荷时空错位
节假日人口流动与特殊气象叠加会显著改变电力负荷时空分布。春节期间，大规模人口返乡导致城市负荷骤降，如，2017—2018 年，石家庄市春节假期期间最大电力负荷较节前一周下降约150万千瓦，凸显城市“空城效应”对能源需求的抑制。
相反，假日经济与极端天气共振会引发新型供需失衡。十一国庆黄金周高温天气下，商业综合体空调负荷较常态激增20%~30% ；旅游景区突遇雷暴等极端天气时，索道停运后紧急疏散需瞬时提升应急供电负荷，如黄山景区雷击事件中索道紧急转运伤员导致电力负荷脉冲式波动。
（二）电力供给侧，气象变化导致可再生能源出力波动风光发电短期波动与预测偏差的冲击新能源行业是气象因素高敏感行业，气象条件是影响新能源高质量发展的关键因素。风电出力与风速呈三次方关系，2 米/ 秒风速误差可致功率偏差达50% 左右。光伏系统对环境敏感性强，温度每升1℃会导致峰值功率损失0.4%，云量增长10% 则出力下降15%~20%。二者受自然条件非线性影响显著，功率预测精度直接影响电网稳定性与项目经济性。
可再生能源过剩与储能不足，风光发电的分钟级波动放大预测误差成本。欧洲电力交易所（Epex Spot）数据显示，2024年德国负电时长达468 小时，同比增超60%。电力现货市场预测误差触发偏差考核。依据并网管理及辅助服务细则，风光电站功率预测准确率成考核重点，部分电站因不达标被处罚，显著影响项目收益。水电资源的气象依赖性与中长期风险暴露气象约束贯穿水力发电全周期，降水对水电站发电营运阶段的影响最直接。径流预测失准降低了水库调度计划的可靠性，季风降水模式的变化使得水电出力下降。水电站的电力供需关系受气象影响显著。
极端事件如干旱和洪涝分别导致发电量腰斩和弃水调峰，造成资源浪费与生态压力。2022 年夏，长江流域遭遇极端高温和干旱，8 月出现罕见“汛期反枯”，上游主要水库径流量同比减少45%~65%。三峡水电站发电量仅67.3 亿千瓦时（常年超110 亿千瓦时）；2022 年8 月，乌东德水电站发电量同比下降21.2%。跨季调节困境进一步加剧了水电资源的长期风险，丹江口水库2022 年6—8 月来水较同期偏少，达57％，还承担着南水北调的供水任务；发电量较多年同期减少27％，较上年同期减少56%。极端天气下的设备可靠性保障与运维成本较高极端天气直接威胁发电设施的可用率。例如2020 年，四平市33 台风机因覆冰停发、白城市393 台风机因风速脱网。2022 年6 月，法国因高温致核反应堆冷却，河流水位降至20 年来最低，核电发电量同比减少27%。运维体系在极端环境下出现漏洞。暴雨冰雪阻碍抢修作业，高温导致无人机热失控无法巡检，而海上风电的高盐雾环境使齿轮箱腐蚀率上升，增加运维成本。
（三）电力传输环节，气象约束下的输电阻塞与市场风险
节点电价分化与气象套利风险极端天气通过多重路径加剧节点电价分化。高温导致架空线路传输容量下降，2023 年，美国加利福尼亚州在极端热浪期间，输电瓶颈引发日内节点电价极差超500 美元/ 兆瓦时，最终因电网崩溃造成30 亿美元的停电损失。低温冰冻则提高了断面故障率，2021 年，英国寒潮期间风电容量系数骤降至11%，被迫紧急调用燃煤机组推高出清价格至市场常态的8 倍。灾害性天气还可能催生气象套利行为，即交易商利用区域气候差异进行跨区电力对冲。
2. 灾害天气下的输电可靠性
强风与覆冰诱发输电线路超限舞动，显著抬升线路跳闸风险；暴雨触发的地质灾害大幅延长故障修复周期，沿海高盐雾环境则加速关键设备绝缘性能劣化；灾害期间备用容量需求激增，挤占常规调节资源并削弱电网动态平衡能力。运维体系在复合灾害场景下面临失效风险; 极端天气既破坏巡检设备功能，又因交通阻断而延迟抢修响应，形成设备老化加速与运维效能下降的恶性循环。历史经验表明，气象灾害已成为重大停电事故的核心诱因，其破坏路径涵盖物理设备损伤、电力供需失衡及市场机制失序等多重维度。全球迄今发生的190 多次大停电事故，一半以上都是由于气象灾害或气象要素引发的。
二、气象因素驱动电力市场的系统性变革
（一）气象数据驱动的市场机制创新
气象数据正在改变电力市场的运行模式，从辅助工具演变为市场运行的核心变量，推动交易逻辑、定价机制与风险管理体系的全面革新。在交易策略层面，全球电力市场通过多尺度气象博弈实现从经验驱动到数据智能的跨越日前，市场构建“全球- 区域- 场站”三级修正模型，融合72 小时全球预报与6小时局地微气象，将台风路径概率分布嵌入报价目标函数，实现收益与减出力罚金风险的动态平衡。台风“山竹”期间，广东省电力市场基于卫星云图精准预测光伏出力，并优化报价策略，同时，北斗定位追踪极端天气路径实现“动态调仓”，提前6 小时调整交易合约，有效规避风险。实时市场则依托雷达追踪与边缘计算技术，将气象异常识别延迟压缩至分钟级，量化气温- 负荷- 边际成本传导系数，动态生成报价曲线。衍生品市场同步创新，巴西试行降雨量互换协议，气象数据已完成从预测工具到核心定价因子的角色转变; 广州期货交易所推进天气期货研发，助力新能源产业极端天气风险管理；中国气象局发布的金融气象指数与服务平台（1.0 版）覆盖能源、电力等领域，为天气衍生品创新提供技术支撑。 预测模型层面，呈现“感知- 认知-决策”的智能化跃迁数据整合层通过图神经网络构建气象- 电力知识图谱，模型优化层实现物理机理与数据驱动的深度融合。德国TenneT 实现气象雷达与市场报价的毫秒级融合，风电预测分辨率提升至分钟级。中国气象局建成“短临- 短期- 月- 季-年” 国省一体化功率预测系统，2023年实现太阳辐射72 小时预报误差降低5%~8%，百米风速误差减少17%~43%，预报时长延至336 小时。湖北省气象部门研发电网智能调度气象服务决策支持系统，将市级电网负荷预测准确率平均提高1.5%，转折性天气条件下提高3%到5%。
（二）市场主体策略的换挡转型
发电企业正通过气象数据资产化和灵活性资源组合优化，实现从传统“以产定销”模式向“预测- 优化- 交易”全链条主动管理转型。2025 年，海康威视“气象+ 时序大模型”在华东300 兆瓦海上风电场年均降费超120 万元（降幅15%），在华南80 兆瓦高山山地降费超80 万元（降幅46%）。
电网企业重构气候适应性基础设施。电网企业通过气候适应性投资重构基础设施韧性，构建气象数据赋能的主动防御体系。云南电网创新“追光捕风”微气象应用，雪邦山风电场超短期发电预测精度由86.3% 提至90.5%，新能源整体预测精度达87.6% ；山火监测算法的优化使卫星识别准确率达83%。黄冈市2023 年日最大负荷预测准确率为97.08%，光伏、风电分别达94.5% 和90.35% ；河北省采用SKPCA 与深度神经网络，负荷预测精度为98.92%，误差低于5%。
售电公司创新风险管理工具破解价格波动难题。售电公司借助气象数据创新风险管理工具，破解价格波动与用户需求不确定性难题。求实能源技术（深圳）有限公司与招证资本投资有限公司签署寒潮指数看涨期权协议，2024 年1 月6 日至2 月29 日合约期间，广东省遭遇两轮寒潮，触发合约条件，最终实现近1.5 万元收益，凸显气象金融工具在极端天气风险对冲中的实践价值。
三、气象融合电力市场面临的挑战
在当前电力市场中，气象因素对电力供需的影响日益显著，但气象融合电力市场面临着复杂的技术、政策和市场挑战。
（一）技术方面
一是预测精度与不确定性难题。短期与超短期预测偏差大，难以支撑电力实时平衡；气象数据时空分辨率与调度需求错配，跨尺度应用存在壁垒；极端天气预警延迟加剧新能源波动风险。二是多源数据融合壁垒。数据孤岛导致模型协同失效，边缘端实时计算能力不足阻碍动态仿真；物理模型与AI 预测结果存在耦合冲突，缺乏动态反馈机制；市场- 气象联动数据失真，价格信号与风险关联建模困难。三是AI 可解释性存在瓶颈。数据驱动模型与电力物理规律脱节，黑箱特性导致机制解释性缺失；极端天气对市场冲击路径不明，影响预案生成；多元主体协同不足影响跨领域决策。
（二）政策方面
一是部门权责边界模糊制约跨领域协同，政策目标分散导致规划、数据共享与灾害预警联动不足。二是市场规则静态化加剧风险错配，容量拍卖未纳入气象风险分摊机制，合约设计忽视极端天气发电偏差责任界定。三是数据治理面临双重矛盾，气候数据跨部门共享缺乏产权与共担机制保障，隐私保护又限制风险信息实时流动。
（三）市场方面
一是价格机制与气象风险矛盾。风光预测偏差导致负电价频发，抑制投资并加剧系统灵活性风险。二是市场主体博弈需平衡。发、售、用电主体目标分歧导致效率损耗，电网数据共享缺乏成本分摊规则。三是高频交易与气象数据耦合有待加强。
四、气象融合电力市场的制度创新与技术突破
（一）市场机制改革
构建气候适应性容量机制，动态调整备用容量评估体系，引入气象预测弹性容量拍卖，提升极端天气供应韧性；优化电价传导机制，开发气象- 电价耦合模型实时修正输电阻塞，建立气象附加费浮动机制引导需求响应，平抑极端价格波动。
（二）关键技术突破
研发跨时空气象电- 力耦合系统，整合全球气候与局地微气象数据，提升新能源预测精度至95% 以上，强化边缘计算实现分钟级响应；构建“气象- 电价”效应分离模型，通过可解释性AI 识别因果路径，规避伪相关干扰。
（三）政策体系完善
设立气候韧性金融专项基金，推行发电偏差分摊与输电保险制度，联动灾害指数保险与现货市场；修订市场规则嵌入气候适应性指标，明确气象数据法律效力及偏差豁免条款，增设气象风险调整因子与应急保证金，强化《电力现货市场基本规则（试行）》气候韧性相关条款。
五、结论与展望
气象要素通过“负荷- 出力- 传输”三维路径重构电力市场，其非线性响应与可再生能源波动加剧系统性风险。市场主体需加强技术创新与策略优化以降低冲击成本，加速气候适应性转型；政策应构建分层风险管理框架，强化“气象- 能源-市场”协同与数据共享；技术层面需深化气象- 电力耦合模型智能化，依托数字孪生构建决策系统，提升极端天气应对能力。通过制度创新与技术突破协同，驱动市场策略向主动调控转型，构建气候智能型电力生态，推进电力市场向安全、高效、可持续方向转型。
参考文献
[1] 师莉红, 岳江, 于小红等. 太原市电力负荷特征及其与夏季气象要素的相关性分析[J]. 河南科技，2023(12).
[2] 王丽娟, 任永建, 王俊超等. 基于气象因素的长江经济带湖北段夏季日最大电力负荷预测[J]. 南方能源建设, 2024(1).
[3] 汪付华, 周后福, 张屏等. 气象因素对淮北市电力负荷的影响及其预测研究[J].气象与环境学报,2022(8).
[4] 钟利华, 周绍毅, 邓英姿等. 广西近年高温干旱气象灾害及对电力供求的影响[J]. 灾害学,2007(3).
[5] 刘静, 王丽娟, 成丹等. 武汉市电力负荷特征及其与气象因子的关系[J]. 暴雨与灾害,2023(4).
[6] 武辉芹, 杨琳晗, 张中杰. 基于3 种模型的石家庄日最大电力负荷变幅预报效果分析[J]. 干旱气象, 2021(8).
[7] 李艳, 蔡芗宁, 徐卫立等. 典型天气形势与溪洛渡电站发电供求关系的影响[J].气象科技, 2022(6).
[8] 郭广芬, 吴瑶, 秦鹏程等. 长江流域2022 年极端高温干旱特征和成因及其对水电资源的影响[J]. 长江流域资源与环境,2023(10).
[9] 刘昌义, 杨方, 陈星. 建设新型电力系统需重视应对气候风险[J]. 科技中国,2024(8).
[10] 刘强强, 侯瑞. 基于数智一体的电力设备管理系统研究[J]. 新经济导刊,2024,(09):63-69.
（郑勇系国网综合能源服务集团有限公司工程师；王潇系中核战略规划研究总院有限公司工程师）