再生能源可以说是靠天吃饭的产业，天晴便有太阳能绿电，风大亦有风力发电助力，但若遇上多云阴天、高压无风时期，再生能源发电量就大打折扣甚至归零，因此精准的气象预测也是发展绿电的首要条件，方便电网调度电力稳定供需。
如果要快速且精确地调度风电，我们需要未来几小时内的风速、风向等预测数据，这两项都会因为时间与空间不断变化，因此若沙特阿拉伯立志要在 2030 年装置 9GW 陆上风电，预测模型不可少。
对此，阿布都拉国王科技大学（KAUST）团队观测沙国全国 28 座风力发电厂每小时数据，研发出全新的预测模型，过去的风力发电预测主要都是分别处理风速和风向数据，但团队对风速和风向联合建模，KAUST 前博士后 Amanda Lenzi 表示，“这让我们可以透过部分风电厂，改善几分钟到几小时、一小块区域到整个大陆的性能预测状况。”
团队表示，风虽然多变，但仍有迹可循，可以透过强烈的风来观测走向，若单看“风速”还是会有误差，双变数才能提供更完整的资料，因此 Lenzi 和团队负责人 Marc Genton 主要是透过东西向和南北向等方向性因素，建立时空模型（spatio-temporal model），模型也有效显示空间与时间的变相统计值，进而提高运算效率。
Lenzi 指出，团队能从几个站点推算出完整的预测，也能以最快的时间，绘制出数小时内沙特阿拉伯的高空间解析风速图，且模型还可以提供预测不确定性数据，这些资料对风场来说也是颇为重要。Lenzi 表示，沙特阿拉伯能源目标是建置多元电力，目前正着眼提高太阳能、风力发电等再生能源在电网的比例。
为了降低对石油与天然气的依赖，根据该国规划，期望在 2030 年将再生能源发电比例从现在的 2% 提高到 50%，未来 9 年内建盖 30 座太阳能及风力发电厂，所需金额高达 500 亿美元，短期目标则是到 2024 年将再生能源发电量提高至 27.3GW。
- Wind forecasts power up for reliable energy production
- Spatiotemporal probabilistic wind vector forecasting over Saudi Arabia
（首图来源：pixabay）
