新华网贵阳8月27日电 八月的乌江干流，碧波之上，风机缓缓转动，光伏板阵列在阳光下泛着金光。千里之外的调度大厅里，一套数字系统正在提前“剧透”它们未来半个月的每一次脉动——风力何时减弱，光照何时被云层遮挡，哪条支流将送来多少方水。

  华电乌江公司集控中心运行值班员通过大模型开展监盘工作。（受访对象供图）

  在华电乌江公司，一套名为“水风光一体化智慧调度决策运营平台”的大模型系统已悄然运行。在清洁能源“靠天吃饭”几乎成为行业铁律的今天，这里试图用算法和模型，将“天意”转化为可计算的参数和可执行的计划。

  让水风光数据不再“自说自话”

  乌江，长江右岸最大的支流，是中国十三大水电基地之一。20世纪90年代，随着“西电东送”战略启动，乌江干流梯级开发进入快车道——洪家渡、构皮滩、思林、沙沱等电站相继投产，形成总装机869.5万千瓦的“水电集群”。这条流淌千年的河流，一度撑起贵州清洁能源的半壁江山。

  乌江流域最大水电站——构皮滩水电站秋汛开闸泄洪。新华网 卢志佳 摄 

  然而，单一水电的“天花板”很快显现。随着“双碳”目标推进，风光电迎来爆发式增长。华电乌江公司顺势提出“水风光一体化”战略，开始在流域内布局风电和光伏，规划建设多个百万千瓦级风光电基地。到2025年，该公司清洁能源装机占比已突破70%。

  但新问题随之而来。水电可蓄可调，风光电却完全“看天吃饭”——一场突如其来的暴雨、一阵变化万千的风、一片不可捉摸的云，都可能让实时电量偏离发电计划。更棘手的是，水文数据、气象云图、风光场站实时出力等数据，分别躺在不同接口、不同标准的系统里，就像两个操着不同方言的人无法沟通。

  清洁能源装机规模在扩大，但消纳效率和电网安全边界，却受到风光电的波动影响。乌江公司的破局，从打通数据“孤岛”开始。

  项目团队做的第一件事，是数据清洗和重构——将气象、水文、电网调度、场站运维等不同来源、不同结构的海量数据，按照统一标准进行清洗和重构。同时，与电网调度机构打通数据交互链路，让预测成果不再停留在图纸上，而是直接转化为可执行的发电调度方案。

  提前15天看清“风云变幻”

  真正的亮点在于预测能力。

  依托乌江公司几十年积累的水文资料，团队训练出覆盖气象、降水、径流、风光功率的系列预测模型。这套预测体系如同经验丰富的技术专家，持续对流域气象、来水、新能源出力开展不间断研判，不断优化预报质量。

  华电乌江公司光伏项目场景。（受访对象供图）

  据悉，这套模型将预报时效延伸至15天，这比主流的10天预报窗口多出了宝贵的5天“决策提前量”。更令行业侧目的是精度。对比数据显示，该平台对风的预测准确率达91.95%，对光照的预测达94.54%，均高于欧洲中期天气预报中心的同期参考数据。而难度最大的梯级电站来水预报，准确率较上年汛期提升了4个百分点，达到94.1%。

  精准的预报直接改变了生产逻辑。以往，风、光气象因难以预测，常被视为电网中的“不靠谱”电源。如今，当调度员能提前半个月预知水风光资源的“排班表”时，他们便可以从容地编制多能互补的发电计划。在用电侧，这直接表现为供电平稳性的提升——原本可能因云团遮蔽而断崖下跌的光伏出力，被提前调度好的水电精准补位。

  从乌江走向更多流域

  这套系统的价值不止于乌江。

  2025年，该项目入选国务院国资委首批中央企业人工智能战略性高价值场景；2026年，其“高精度径流预测大模型”被国际电信联盟收录进《人工智能向善》案例集。来自权威机构的认可，为这场山沟里的数智化试验作了专业注脚。

  值得关注的是，项目团队正在将建设过程中验证成熟的模块封装标准化，意图为国内其他流域提供可复制的“乌江样板”。这意味着，当金沙江、澜沧江等流域同样面临水风光互补调度的挑战时，乌江的实践可能成为它们的“参考书”。

  夜幕降临时，调度大厅的大屏仍闪烁着未来15天的预测曲线。值班员轻点鼠标，次日各电站的发电计划便跃然屏上。乌江的潮水依旧昼夜不息，这条流淌千年的河流，如今正以数据作纸，词元为墨，从容写下自己的“运行日志”。（卢志佳、宋宇）

  华电乌江公司集控中心调度员依托大模型预测数据制作发电计划。（受访对象供图）