华能澜沧江公司集控中心区域高精度多要素气象大模型研究

招标公告

(招标编号：HNZB2026-02-3-369)

项目所在地区：云南省,昆明市,官渡区

1. 招标条件

本华能澜沧江公司集控中心区域高精度多要素气象大模型研究已由项目审批机关批准，项目资金为企业自筹,招标人为华能澜沧江水电股份有限公司集控中心。本项目已具备招标条件，现进行公开招标。

2. 项目概况与招标范围

2.1建设地点：云南省昆明市

2.2项目概况：

随着“双碳目标”的提出，国家持续推进新型能源体系建设，坚守能源安全底线，坚定推动能源转型发展，努力构建清洁低碳、安全高效的能源体系。当前，国内新能源建设发展迅猛，但由于风、光出力具有随机性、波动性、间歇性等特点，将其单独并入电网供电时，将会对电网系统造成冲击，因此需要与具有一定调节能力的水电、火电以及其他储能电站联合调度运行平抑新能源出力波动，从而满足调度安全性、运行经济性和调节灵活性需求，支撑新型电力系统加速构建。

澜沧江流域是全国最大水电基地之一，由于气候变化及人类活动的影响流域内的气候和气象条件发生了较大变化，当前基于传统数值预报方式不足以支撑中长期的径流预报和新能源功率预测的需要。澜沧江流域梯级调节性能十分优异，时间尺度上不仅可以在短期内开展多能互补优化，还可以在中、长期尺度进行优化；空间尺度上流域梯级可以为接入水电的新能源场站、公司所辖新能源集群、区域新能源集群等进行调节，互补优化调度以及电力市场增效的潜力巨大。随着以新能源为主体的新型电力系统加速推进，新能源装机容量快速增长，亟需借助先进技术解决流域内水电与新能源之间互补运行、一体化基地多种能源与电力市场之间协调运行等问题。为此，澜沧江公司谋划依托人工智能技术，利用AI大模型深入研究气象预报、径流预测、新能源功率预测等关键技术，提升水电节水增发电量和新能源消纳比率。以此实现公司能耗最低、效益最大的智慧调度目标，为公司生产经营创造更大价值，也为我国电力市场环境下巨型水电流域的梯级优化调度提供重要示范，对推动能源技术革命和保障国家能源安全具有重大意义。

2.3招标范围：

（1）全球-区域嵌套微调技术研究

基于历史长期再分析气象数据集，训练基于3D-EST架构的全球气象大模型，捕捉风、温、湿、压等气象基础要素在水平和垂直层的相互物理作用，并且该全球模型用以为各尺度气象预测提供足够的背景场和边界条件信息；在对区域进行高精度训练时，通过预训练-微调范式，融合高精、高分辨率再分析数据、卫星观测数据和场站观测数据等，对区域模型进行微调。研究全球-区域嵌套微调技术，建立高质量的训练推理数据集，通过高效的模型参数更新、区域损失计算等创新微调策略构建面向下游任务（如高精度风速预测、辐照度预测、降水预测、径流预测等）的区域模型。

（2）基于人工智能大模型的多时空百米级风速风向预测技术研究

建立研究区域高精度风速风向预测大模型的训练推理数据集，开展人工智能大模型高分辨率网格化风电气象要素预测的研究，建立澜沧江流域风电要素区域预测模型。研究多源异构数据同化算法，实现风电场局地点状风速数据（如测风塔）与三维网格化气象数据的融合，通过加入更丰富的澜沧江流域本地观测数据来训练模型，提升在风电场坐标上的预测精度。

（3）基于人工智能大模型的多时空地表辐射预测技术研究

建立研究区域高精度地表辐射预测大模型的训练推理数据集，开展人工智能大模型高分辨率网格化光辐气象要素预测研究，建立澜沧江流域光辐要素区域预测模型。研究地表辐射遥感反演算法，根据辐射反演参数化方案，基于卫星遥感数据，作为区域预测模型的输入。研究多源异构数据同化算法，实现光伏电站局地点状地表辐射数据与三维网格化气象数据的融合。通过加入更丰富的澜沧江流域本地观测数据、卫星数据，从而训练出模型，以便于提升在光伏电站坐标的预测精度。

（4）基于人工智能大模型的流域高精度中期（1-10天）降水预测技术研究

收集水电站相关流域的历史雨量站观测数据信息，建立研究区域高精度中期降水预测大模型的训练推理数据集。基于40年以上的全球气象再分析资料预训练全球气象基础大模型，提供温压湿风等基础气象要素预报和全球背景场；全球气象基础大模型提供气压、温度、风场等对降水有影响的背景预报场，结合降水再分析资料和澜沧江流域区域的雨量站数据和格点降水数据，训练澜沧江流域构建区域降水微调模型。

（5）基于人工智能大模型的流域高精度次季节（10-45天）降水预测技术研究

建立研究区域高精度次季节降水预测大模型的训练推理数据集，开展以全球气象基础大模型为底座的次季节降水预测下游模型。通过融合气候态数据捕捉非线性特征和多尺度耦合关系，进而提升次季节预测的稳定性；设计两阶段的降水预报网络，通过风温湿压等基础气象要素反演降水量，实现降水要素的准确预测；通过生成模型和集合预报技术，对不确定性进行预报，提升降水极值在区域上的预报准确度。

（6）成果产出要求

本项目研发周期内，研究经费每100万元（超过50万的按100万计算）产生1件发明专利授权（或3件发明专利受理）和1件发明专利受理。发表（或录用）科技论文3篇，并标注“受华能集团科技项目‘HNKJ25-H190基于人工智能大模型的水风光多尺度预测技术研究及应用’资助。”

2.4计划服务期：本项目研究期限为自合同签订后30个月。

3. 投标人资格要求

3.1 通用资格条件

3.1.1 投标人为中华人民共和国境内合法注册的独立法人或其他组织，具有独立承担民事责任能力，具有独立订立合同的权利；

3.1.2 投标人财务、信誉等方面应具备下列条件：

(1) 没有处于被行政主管部门责令停产、停业或进入破产程序；

(2) 没有处于行政主管部门或中国华能集团有限公司系统内单位相关文件确认的禁止投标的范围和处罚期间内；

(3)在信用中国网站近三年没有串通投标或骗取中标或严重违约处罚记录，没有经有关部门认定的因其服务引起的重大及以上质量事故或重大及以上安全事故；

(4) 未被市场监督管理部门在全国企业信用信息公示系统中列入经营异常名录或者严重违法企业名单；

(5) 未被最高人民法院在“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)或各级信用信息共享平台中列入失信被执行人名单。

(6) 与招标人存在利害关系可能影响招标公正性的法人、其他组织或者个人，不得参加投标；单位负责人为同一人或者存在控股、管理关系的不同单位，不得参加同一标段投标或者未划分标段的同一招标项目投标。

3.2 专用资格条件

3.2.1业绩要求：

（1）投标人用于本项目的气象预测大模型于2022年1月1日至今（以合同签订时间为准）,至少具有1项下述业绩之一：

①主要河流（国家发展改革委“发改能源[2016]1346号”文划定的水电建设管理主要河流为长江干流、金沙江、雅砻江、大渡河、乌江、黄河干流、南盘江红水河、额尔古纳河、黑龙江、乌苏里江、鸭绿江、图们江、绥芬河、红河、澜沧江、怒江、依洛瓦底江、雅鲁藏布江、伊犁河、额尔齐斯河、阿克苏河全流域或部分河段，下同）的气象要素预测业绩。

②市级（包括县级市）及以上规模的气象要素预测业绩。

需附合同业绩复印件（合同至少包括反映合同内容页、合同金额页以及签字盖章页）或测试报告或验收报告等业绩证明材料；每项业绩至少提供一张结算增值税发票或阶段性收付款发票（事业单位项目可提供拨款凭证），否则该业绩按无效业绩处理。

（2）投标人需具备气象预测大模型的软件或模型产品的知识产权或原厂商授权函。3.2.2 本项目不接受联合体投标，不接受代理商投标。

4. 招标文件的获取

获取时间：从2026年02月25日09时00分起至2026年03月04日23时59分止。

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