缘起：父亲的行业难题点燃技术攻关火种

2024 年盛夏，贵阳人文科技学院人工智能专业学生任梦润在一次家庭闲聊中，被父亲的困惑触动 —— 作为贵州光伏行业从业者，父亲谈及因喀斯特地形导致的发电功率预测偏差，让电站每年面临超百万元罚款。这个来自一线的真实痛点，点燃了任梦润的探索欲：为何成熟的气象模型在贵州频频 “失灵”？

带着问题，任梦润深入贵州 50 余家风光电站调研，发现传统模型因网格分辨率不足（10km×10km），无法捕捉峰丛洼地间 < 1km 尺度的微地形气象突变。更严峻的是，贵州全省太阳辐射站不足 10 座，风廓线雷达覆盖率仅为东部地区的 1/5，数据匮乏导致预测误差高达 35%。这场调研催生了 “黔能风云”团队的核心使命：为喀斯特地形定制专属的风光电预测方案。

图为团队成员前往风光电站调研

破局：多学科攻坚构建 “地形 - 气象 - 功率”预测闭环

技术攻坚：从数据盲到模型精的三次跨越

团队首创 “算法工程师 + 数据捕手” 双角色模式，背着轻量化传感器（单场布设成本 < 1 万元）爬遍贵州 17 个典型喀斯特地貌区，填补了逆温层风速突变、坡向辐照差、积灰衰减三大监测盲区。基于 44 个场站的实测数据，他们构建起 “GIS 地形数据→WRF 气象模拟→随机森林修正” 的混合模型框架，将峰丛洼地的辐照突变误差控制在 15% 以内，水平风速预测 MAE 降至 1.2m/s。

算法迭代历程堪称技术跃迁的范本：从 1.0 版本直接套用外省模型（精度 65%），到 2.0 版本融合 GIS 与 WRF 模型（73%），再到 3.0 版本引入 Transformer 算法与 50 + 实测点闭环（79%），最终在 4.0 版本实现双通道校验系统，服务 400 + 电站，超短期预测精度飙升至 93.66%，创下喀斯特地区行业新纪录。

图为团队成员调试模型算法       图为团队成员所研究的预测系统

产业协同：校企联合破解数据孤岛难题

面对贵州电网、气象公司的数据壁垒，团队与贵州新气象科技达成战略协作，共建人工智能气象应用联合实验室。通过 “一场一测一模型” 的定制化方案，他们为岗坪光伏电站量身打造的预测系统，使超短期预测准确率从 68% 提升至 93%，每年为企业避免罚款超 200 万元，弃光率从 19% 压降至  15%。这种 “实测数据反哺模型优化” 的闭环模式，被贵州省能源局列为新能源领域典型案例。

图为团队前往公司学习实践          图为团队与公司共建实验室牌匾

蝶变：从技术验证到绿电产业赋能的价值跃迁

经济与生态双重效益凸显

在威宁风电场，团队系统将中期预测准确率提升至 84.15%，直接降低调峰成本 12%，年节约运维费用超 600 万元。更令人瞩目的是其生态价值：通过精准调度，项目每年减少二氧化碳排放约 10.8 万吨，相当于种植 60 万棵冷杉；弃风率控制在 5% 以内的技术突破，让贵州新能源装机规模在 2025 年一季度同比激增 63.8%，达 204.8 万千瓦。

人才培育与行业标准输出

作为产教融合的典范，团队孵化出 12 名复合型人才，成员斩获全国数学建模竞赛一等奖等 7 项国家级奖项。他们开发的《喀斯特地形风光电预测技术规范》已被纳入贵州省地方标准，其中 “微地形遮蔽算法” 相关专利被特变电工等企业引用，推动西南地区新能源预测从 “经验驱动” 向 “数据驱动”转型。

图为威宁风电场预测率提升          图为团队成员所获部分证书

就业带动与人才生态构建

推动西南地区新能源预测向 “数据驱动” 转型，同时构建起 “技术研发 - 人才孵化 - 产业就业” 闭环生态，直接创造 20 个大学生就业岗位，依托校企合作与产业链协同间接带动 138 个就业机会，独创的实战培训体系助力 3 名核心成员成长为行业技术骨干，实现 “校园人才→产业专家” 的职业跃迁，为新能源领域人才培育与就业市场注入强劲动能。

图为企业在学校招聘现场      图为教育部部长来校指导就业问题

未来：绘制西南绿电智慧化发展蓝图

站在 “双碳”战略的风口，黔能风云正推进三轮战略升级：2026 年实现贵州 90% 新能源电站覆盖，误差控制在 10% 内；2027 年向云南、广西等喀斯特地区辐射，辅助电力交易提效超 20%；2028 年构建 “风光储交易网”，目标将预测误差压缩至 5%，成为西南绿电消纳的关键基础设施。

图为项目实施后的成果

正如团队负责人任梦润所言：“我们踩过的每一个数据坑、爬过的每一座喀斯特山峰，最终都转化为模型里的一行行代码，成为破解中国复杂地形区能源难题的钥匙。” 从一束桂花的灵感到千万千瓦级的绿电网络，这群年轻人用代码与汗水，正在西南大地书写着科技赋能新能源的时代答卷。