多地優化供電系統 應對極端天氣
加強預警措施 增加電力存儲 善用智能電網
香港文匯報訊 香港周日（6月23日）凌晨多區電力不穩，供電系統承受惡劣天氣的能力受到關注。縱觀全球，氣候變化導致極端天氣更為頻繁，寒冷或高溫天氣均容易導致電力供應嚴重超負荷，需要電力供應方作好準備。業界專家分析稱，各地供電系統需注意加強預警措施、儲備更多元化的電力來源，適當增加電力儲存空間，最大限度減少惡劣天氣對供電的影響。
供電系統運作需要詳細的天氣預報。芬蘭環境測量產品商Vaisala主席斯托克解釋，電力企業需要的天氣信息範圍甚廣，包括雲量預測、風力及風速預報、日照情況及預期降雨量等，「企業需要準確的短時間預測，例如每隔5分鐘，便要依照天氣情況預測未來兩小時的電能產量 ，優化儲能系統。」
歐盟模型分辨率精細至1公里
總部位於瑞士的天氣預報模型企業Meteomatics，開發範圍涵蓋歐盟的高解析度天氣模型「EURO1k」。相較歐美傳統氣象模型分辨率在25公里至50公里範圍內，EURO1k的分辨率可精細至一公里。該公司解釋，利用EURO1k模型，電力企業可以獲取高精度的商業天氣預報，更精確預測風能、太陽能和水力發電等電力產量，為潛在極端天氣作好準備。
加拿大阿爾伯塔省今年1月寒潮期間，電力系統營運商因供電不足，需向居民臨時發出節電警告。智庫「彭比納研究所」電力高級分析師傑森·王（譯音）指出，當地在冬季主要依靠化石能源維持供電，但事發當日發電機正值維護，作為後備措施的風電和太陽能電源，因受天氣影響未能派上用場，「這說明每一種能源發電都有自身弱點，儲備電力應對極端天氣很重要。」
專家：儲備電力方法多
傑森·王解釋稱，全球各地儲存電力方法眾多，包括電池和抽水蓄能等。抽水蓄能可以依照地理環境，利用大型裝置將離峰電力以水的勢能形式儲存，並在用電高峰期使用。隨着技術發展，備用電力可以使用容量更大、蓄電及放電速度更快、效率更高的新一代電池，以及氫氣儲能等方式儲存。
利用信息技術匹配各地電力使用狀況的智能電網，在應對極端天氣時亦發揮作用。2019年颱風「法茜」吹襲日本期間，日本東京電力公司利用軟件公司IQGeo開發的智能電網，快速收集關鍵資訊，確認受吹襲地區具體停電位置，以及供電基建設施損壞情況，迅速派出人手修復設施、恢復電力供應。
斯托克等電力專家還指出，業界現時嘗試利用人工智能（AI）技術，改善天氣狀況不穩定時的供電決策，「我們可以利用天氣資料訓練AI天氣預報模型，並匹配不同客戶的地理和氣候環境，針對性地滿足其需求。」
