来源：国能日新2024-11-22

国能日新风功率预测算法融合了多种数据源，包括观测气象数据、数值天气预报、历史功率数据、地形地貌信息等，实现了全方位的技术测算。...重要的是，通过引入先进的人工智能技术，以机器学习和深度学习算法，高效挖掘气象数据与风电功率输出之间的复杂非线性关系，实现对风速、风向等关键因素的精细化建模，显著提升了预测的准确性。

来源：国家电网报2023-10-10

我们基于高精度数值气象预报和新能源场站运行数据，采用人工智能神经网络、粒子群优化、高性能时空模式分类器及数据挖掘算法，构建不同时间尺度下新能源功率预测模型，进一步提升新能源功率预测精度水平。”...目前，该平台的日前风电功率预测精度达到85%，日前光伏发电功率预测精度达到90%。国网冀北电力正基于该平台加快建设全天候、高精度的新能源功率预测体系，推动新能源全天候、全时域、全场景态势感知。

来源：北极星太阳能光伏网2023-08-21

除了与各大企业的合作布局外，阿里巴巴自身跨入了风电功率预测领域。...在复杂的山地风电场中，使用达摩院ai预报的准确率可提升20%。目前该算法已服务国内多个风电场。

来源：国家电网报2023-06-29

西安交通大学电气工程学院教授丁涛介绍，当前国内外新能源发电功率预测主要依赖卫星云图和气象预报，结合全球地理或海域模型进行推演计算，最终统一向各预测点发布信息，即“b2c”模式。...江苏电网是国内最大海上风电群的消纳主体，国网江苏电力在建立全省新能源发电数据中心的基础上，把海上风电功率预测作为试点，将全省40个海上风电场总容量1182万千瓦的2783台风机连点成网，通过部署在电力专网上的各场站在线监测终端

来源：易能辰信2023-06-12

“信风”海上风电功率预测系统具有五大核心技术，包括精细化中尺度集合数值预报与快速循环同化技术、精细化短临天气分类预报体系、逐月实时滚动的全球气候异常预测技术、延伸期天气状况的滚动预测技术以及基于深度学习和神经拟态视觉传感器的云识别和追踪技术

来源：南方电网报2023-03-31

为解山地风电功率预测难题，广西建立了针对性的气象预报风速修正模型，采用深度神经网络学习算法，将风速预测偏差降低30%。”...能源场站的基础数据、自主可控的南网气象模式预报以及各级调度部门对预测模型的不断优化，多源数据的融合和利用，成为南方电网公司利用数字技术开展新能源功率预测的“宝藏”。海量数据支撑多维度的精准预测、预判。

来源：亮报2023-03-29

2013年，中国电科院“大型风电并网运行与试验检测关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电功率预测是其中重要的一部分。...数值天气预报模式，就是使用大型计算集群求解离散化的大气运动原始方程组，为方程组输入基于观测的预报初始场和边界场，并添加各种微尺度物理过程参数化方案，再利用观测数据进行同化和订正，最终得到随时间演化的预报场数据

来源：亮报2023-03-29

2013年，中国电科院“大型风电并网运行与试验检测关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电功率预测是其中重要的一部分。...数值天气预报模式，就是使用大型计算集群求解离散化的大气运动原始方程组，为方程组输入基于观测的预报初始场和边界场，并添加各种微尺度物理过程参数化方案，再利用观测数据进行同化和订正，最终得到随时间演化的预报场数据

来源：中国能源报2022-06-16

“更加准确的数据和风电功率预测将为电网带来更多价值，同时也将提高风力发电在能源系统中的竞争力。”...根据阿里巴巴达摩院公开的消息，其已与内蒙古东润能源公司展开了合作，测试结果显示，在山地风电场中，达摩院人工智能预测准确率较传统天气预报有大幅提升。

来源：国网新疆电力2022-02-16

新疆新能源发电从公司电力调度控制中心获悉，新疆应用人工智能（ai）等10余种算法进行新能源功率预测，相当于新能源发电有了“天气预报”，可以随时掌握未来一段时间新能源出力和电量情况，进一步促进新能源消纳。...数据显示，风电功率预测准确率达96%，同比提高4个百分点。新一代新能源功率预测系统投运以来，多消纳新能源电量8.6亿千瓦时。

来源：金风科技2021-05-21

基于此，国家电网甘肃省电力公司（下称“国网甘肃电力”）正高级工程师韩自奋博士意识到中长期功率预测对于优化电网运行方式、促进新能源消纳意义重大，带领团队经过三年多的调研和研究，提出了中长期0-45天风电功率预测技术思路

来源：能源研究俱乐部2021-05-13

德国基于天气预报的新能源功率预测属于商业领域，电网公司以及电力供求各方购买来自专业机构的预测服务。目前，德国风电功率预测误差可达到2%～4%，太阳能发电可达到5%～7%。

来源：能源研究俱乐部2021-05-13

德国基于天气预报的新能源功率预测属于商业领域，电网公司以及电力供求各方购买来自专业机构的预测服务。目前，德国风电功率预测误差可达到2%～4%，太阳能发电可达到5%～7%。

来源：能源研究俱乐部2021-05-13

德国基于天气预报的新能源功率预测属于商业领域，电网公司以及电力供求各方购买来自专业机构的预测服务。目前，德国风电功率预测误差可达到2%～4%，太阳能发电可达到5%～7%。

来源：能源研究俱乐部2021-05-13

德国基于天气预报的新能源功率预测属于商业领域，电网公司以及电力供求各方购买来自专业机构的预测服务。目前，德国风电功率预测误差可达到2%～4%，太阳能发电可达到5%～7%。

来源：交能网2020-05-14

风电场、光伏电站应向电力调度交易机构报送风电功率、光电功率预测结果。风电功率、光伏发电功率预测分日前预测和超短期预测两种方式。...未按要求上报的，每发生一次，考核费用计算方式为：d) 日前功率预测准确率小于80%时，每日考核费用计算方式为：2.超短期预测a) 超短期预测是指自上报时刻起未来15 分钟至 4小时的预测预报,分辨率为15

来源：交能网2020-05-07

c)报送风电场装机容量、可用容量或调度机构要求的其他信息2.需要上报的预测数据a)日前预测：对次日0时至24时的风电功率预测预报，每15分钟为一个时间节点 i.每日中午12点前提交次日96个时间节点的风电有功功率预测结果和开机容量

来源：法制日报2020-04-07

在太阳能利用方面，鼓励引导单位和个人安装使用太阳能热水系统，供热采暖和制冷系统、光伏发电系统等，提高太阳能利用率；在风能利用方面，鼓励引导风电企业利用风能开展风电功率预报，提高风电利用效率；在云水资源开发利用方面

来源：法制日报2020-04-03

在太阳能利用方面，鼓励引导单位和个人安装使用太阳能热水系统，供热采暖和制冷系统、光伏发电系统等，提高太阳能利用率；在风能利用方面，鼓励引导风电企业利用风能开展风电功率预报，提高风电利用效率；在云水资源开发利用方面

来源：电气新科技2020-04-01

1）物理建模技术借助气象学对复杂的大气物理过程进行分析预测，由于风速序列在时间、空间上无规律、大幅波动的特点，难以针对不同机组建立统一的物理模型，对数值天气预报（numerical weather prediction