在能源转型的大背景下，以太阳能、风能为代表的可再生能源在能源结构中的占比不断攀升。然而，风光资源的间歇性与波动性给能源稳定供应带来挑战。能源互联网天气预报接口构建的风光储一体化预测平台，整合气象数据与能源系统信息，成为破解这一难题的关键技术手段，从多个维度实现能源的精准预测与高效调度。

光伏电站功率预测模型（PVLIB）

光伏电站的发电功率高度依赖光照条件，而光照受天气影响显著。能源互联网天气预报接口接入实时气象数据，为 PVLIB 模型提供关键输入。PVLIB 模型基于太阳位置、辐照度、温度等气象参数，结合光伏组件特性与电站布局，精确预测光伏电站的发电功率。在晴天，依据太阳辐照度的变化趋势，模型能提前预估发电高峰时段；遇多云或阴雨天气，通过对云层厚度、移动速度等气象信息的分析，调整功率预测结果。例如，某大型光伏电站应用 PVLIB 模型后，功率预测准确率从 60% 提升至 85%，使电网能够提前做好接纳光伏电力的准备，减少弃光现象，提高光伏发电的稳定性与利用率。

风力发电机组出力波动分析

风能同样具有不稳定性，风速、风向的瞬息万变导致风力发电机组出力波动。能源互联网天气预报接口实时采集风速、风向、气温、气压等气象数据，输入到风力发电机组出力波动分析模型中。模型利用这些数据，结合风机的空气动力学特性与运行状态，对风机出力进行动态评估。通过分析不同气象条件下风机的出力变化规律，提前预警出力异常波动情况。当强风来袭或风向突变时，运维人员可依据分析结果，及时调整风机叶片角度、启停部分机组，保障风机安全运行，同时优化发电效率，降低因出力波动给电网带来的冲击，增强风电在能源系统中的可靠性。

储能电池 SOC 状态联合预测

储能系统在风光储一体化中起到 “削峰填谷” 的关键作用，准确预测储能电池的荷电状态（SOC）至关重要。能源互联网天气预报接口协同风光发电预测数据与电池运行参数，对储能电池 SOC 状态进行联合预测。考虑到温度对电池充放电效率的影响，通过气象数据中的环境温度信息，修正电池 SOC 预测模型。在高温天气下，电池内阻增加，充放电效率降低，模型相应调整预测结果；低温时同样进行参数优化。结合风光发电的间歇性特点，预测不同时段电池的充放电需求，提前规划储能系统的运行策略，确保储能电池在关键时刻能够有效发挥调节作用，维持能源供需平衡。

智能微电网调度优化平台

智能微电网调度优化平台依托能源互联网天气预报接口，整合光伏电站、风力发电机组以及储能系统的预测数据，实现能源的精细化调度。平台根据实时气象变化与能源供需预测，动态调整各发电单元与储能设备的运行状态。在光照充足、风力适宜时，优先利用风光发电，多余电力储存至电池；当风光发电不足时，释放储能电力，并合理调配其他能源资源。例如，在傍晚时分，光照减弱，风电尚未达到发电高峰，平台依据天气预报接口提供的气象数据与能源预测信息，提前启动储能放电，保障微电网电力稳定供应，提高能源利用效率，降低运行成本，推动能源互联网向更加智能、可靠的方向发展。

能源互联网天气预报接口通过支撑光伏电站功率预测、风力机组出力分析、储能电池 SOC 联合预测以及智能微电网调度优化，构建起功能完备的风光储一体化预测平台。这一平台有效提升了可再生能源在能源系统中的消纳能力，为能源绿色转型与可持续发展注入强大动力，在未来能源格局中必将发挥愈发重要的作用。