中雨、大雨、暴雨的评分全面优于EC，走完了许多同行认为需要三年才气完成的路，都是对算力、数据和算法的三重考验。

分类入库”方案——在源侧统一制定水电和新能源发电方案，迟迟拼不出完整的画面。

两岸青山如黛。

模型训练的过程更是反复打磨。

调度大屏的预测曲线仍在无声延展。

较欧洲中期天气预报中心（EC）高出4.86个百分点；光气象预测大模型1天预测精度94.54%，较2025年汛期预报均值提升4个百分点，自建推理处事器完成组网，（图/文 宋宇、王庆黎） ，较EC高出约2.2个百分点；降水预测大模型在PC评分、TS评分中，”项目团队负责人站在调度大厅的大屏前，“过去我们‘看天用饭’。

江流之上，阳光碎成万点金芒，“当AI能提前十五天看清风云幻化，风力发电机悠然转动；光伏板阵列间。

见证了华电乌江人将“不确定性”转化为“确定性”的坚韧与聪明，乌江项目团队用不到一年的时间，而EC仅有10天，且AI大模型拥有未来15天预报成果，更是一场打点革命，他们正将这套“聪明大脑”的底层逻辑与操纵规范提炼为可复用的尺度模块，是系统集成与实战检验。

最难啃的骨头，在行业无人区蹚出一条数智突围之路，当属“源网互通”，2026年上半年，将径流预测成果和水电发电打算推送至电网，波场钱包，为国内多流域多能互补调度提供“乌江样板”，清洁电力就不再是‘靠天赏饭’， “这不只仅是技术升级，很多团队习惯于“模型至上”，最终确定“水新联动，买通电网工程量的技术路线和数据传输逻辑终于明确，山脊线上，从模型迭代到实战淬炼，远比在公式里推导复杂，这些数据就像散落的拼图，正被一笔笔描绘得愈发清晰，只是万里长征第一步，千头万绪破坚冰 大模型训练完成，为技术成就的系统化沉淀按下加速键，团队逐站排查、逐日阐明。

集控中心运行值班员操作大模型开展监盘工作。

逐条清洗历史数据， 在人工智能开发领域，昼夜不息；聪明征途，实时接入内外部数据源；6月， 从5个大模型的构建，难点问题接踵而至，2026年7月，如果不能嵌入出产流程、不能与现有系统无缝衔接，买通数据经脉；一路奔赴每个场站，行业内几乎没有先例可循。

系统集成。

当这场始于乌江的数智厘革逐渐向更广阔的流域延伸。

乌江潮涌，7月27日，到4套数据集的打磨。

千淘万漉始见金 2025年，各电站来水预测准确率均优于南网“两个细则”的查核尺度。

梯级均值达94.1%，风光场站运行数据来自新能源聪明管控平台。

集控中心调度员通过大模型数据运用至发电方式制作，径流预测大模型V1.1版本也呈现了第2天、第10天精度偏低的“V型趋势”，每一轮训练，团队在有限的训练算力下，才完成V1.0到V1.2版本的迭代陈设，碧波万顷，而是在探索一种新的打点提升。

公司组织召开常识产权协调会，”团队深知。

项目团队并未止步于阶段成就，”从数据孤岛到全域贯通，布置专利、软著和论文的申报工作，这条充满荆棘的破局之路，用数据驱动的方式一点点迫近最优解。

为模型训练备足“精粮”，团队兵分两路：一路对接集团大数据平台。

还要与电网调度系统对接，气象预报数据来自贵州省气象局，再先进的算法也是空中楼阁，但乌江项目的实践说明：一个再优秀的模型。

” 4月29日华电乌江公司召开“华电智禹·乌江睿算”水电场景大模型暨流域水风光一体化聪明调度决策运营平台发布会。

超短期预测准确率仍距目标仍有约2.5个百分点的差距。

项目在“AI+能源”领域的标杆性和引领性得到国内外广泛承认，水电调度部门数据把握在电网侧。

区域气象基础要素预测大模型从4月13日开始训练，历经3轮调优才满足推理输入尺度；降水、风、光气象预测大模型历经7轮训练调优，最终在精度与时效之间找到了最优平衡，项目启动之初， 这些问题， 集控中心调度员操作大模型阐明雨量数据，而是可以主动规划的可靠力量， 2025年7月，大模型时代，反复权衡模型复杂度与推理效率，值班员轻点鼠标。

乌江流域的水文、气象、新能源场站运行数据分散在多个系统中。

风气象预测大模型1天平均预测精度到达91.95%，4月，但场站侧历史数据积累不敷、部门气象数据存在死值和中断，行则将至， 乌江流域的水风光一体化调度，业内有一个经典隐喻：“高质量数据是AI的‘黄金燃料’”，一个看不见的“聪明大脑”正以人工智能为引擎， 暮色四合，团队面临的最大挑战并非算法设计， 核心打破。

真正的硬仗， 八月的乌江，落在一个个实打实的指标上，比特派，项目团队与贵州中调反复商量，格式不一、质量参差，乌江两岸灯火渐明，涉及水电、风电、光伏多种能源形式的协同优化，看着实时跳动的预测数据说，气象预测、径流预测、风光功率预测三套高质量数据集相继构建完成，华电乌江公司“水风光一体化聪明调度决策运营平台”已从蓝图跃入实战。