2015年3月20日，正午，整个北半球迎来了难得一见的日全食，这对天文爱好者来说是一次奇观，但对于德国电力网络来说却无疑为一次危机。这是因为德国目前是全球第一大光伏之国，其装机容量约为3776万千瓦，虽然光伏发电在德国总发电量占比还不到6%，但其承担了波峰期将近一半的功率负荷（约2千万千瓦），其在2014年6月9日（圣灵降临节）当天甚至一度超过了50%。这次的日食尽管只有短短数小时，但太阳的这一遮一露，相当于几十台核电机组骤然关停随后又旋即启动，其对电网的瞬时冲击可想而知。上一次日食发生在1999年，彼时的德国还没有那么多“看天吃饭”的太阳能发电，此次可以说是新能源首次遭受“天”的挑战。
那一天太阳冲你眨了眨眼
德国将近四成的光伏发电还是分布式的，分散在每家每户，并不像核电或火电站可以统一控制和调度，而德国的可再生能源法又规定新能源必须百分之百接入，即使在突发事件下强制切断也是违法的，这无疑增加了日食事件处理的难度，也给大数据提供了一次显示身手的机会。
欧洲最大气象公司Meteo Group在数月前就通过大数据分析对日食发生的准确时刻、食分的大小和见食的地区进行了较为精准的预报，并预测到发电量将在20日上午10时40分暴跌70%，奥登堡大学的能源气象研究所（Virtual Institute of Energy Meteorology，vIEM）受电网运营商委托也开展了相关大数据分析，其认为在日食开始的德国时间上午9:30左右，光伏发电出力可能瞬间减少1200万千瓦，而在两个半小时之后的正午太阳从月亮后面钻出来，届时将有1900万千瓦的负荷功率进入电网。这些分析都为欧洲电网公司预演和应对此次“黑暗”危机赢得了时间，最终德国电网承受住了此次短时冲击。
应用于能源领域的气候大数据从2004年就已经陆续开展，这些研究无疑为德国电网最终度过日食危机提供了帮助。这些问题对于中国也越来越重要，2014年我国并网风电装机容量9581万千瓦，已经是世界第一；并网太阳能发电装机容量2652万千瓦，2015年计划新增建设规模1780万千瓦，很快将超过德国位列世界第一。按照目前中国政府提出的2030年非化石能源比重达到20%左右的目标，未来每年新增的光伏电站将以千计、风机将以万计，装机规模则以亿千瓦计，对电网的冲击越来越不可小视。间歇性、分布式的并网电力管理除纳入“互联网+”和智能化的功能外，气候大数据也将发挥不可忽视的作用。
气候是一门很大的生意
事实上，日食的预报不难，难在预报到细节，而普通天气预报要做到长期和精准同样不容易，地球的气候系统异常复杂，一个微小的扰动就有可能改变一时一地的天气，而美国的一家Earth Risk公司就想完成这件不可能的任务，其预报最长已经可以提前至40天。这家公司的旗舰产品是Temp Risk，是基于加州大学斯克利普斯海洋研究所（Scripps Institution of Oceanography，SIO)的预测模型开发而来的。影响长时气候和短时天气的变量数不胜数，而且每时每刻都在发生变化，模型是对现实世界的简化，只能做到描述少数主要变量的关系，而不可能将所有因素都考虑在内，因此往往预测能力极为有限且容易出错，目前的精准的天气预报一般仅能提前一周。
而Earth Risk则是采用统计学意义上的相关关系来预测结果，这种技术不会受到上述限制。该模型通过近百年的气象历史数据和千亿次计算来识别气候模式，然后将这些模式与当前的气候条件进行比较，再运用预测性分析方法计算天气概率，其预测时间更长、预测准度更高。该模型拥有一个庞大的气象观测数据库，来源主要包括地面观测、气象卫星遥感、天气雷达等，并可以每日实时更新。Temp Risk是这项技术首次进行商业应用，这对于受全球气候变化的影响很大的农业生产、水资源管理、风电、光伏等可再生能源行业来说，预报时长和准度的提高将大大改善政府和企业的决策过程。
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