在国能日新技术团队的精准训练下，预测模型能够根据风电场实际运行和实发情况动态调整，顺利完成所有指定竞赛场站超短期、短期、中期的全时间尺度功率预测任务，实现了高精度、高可靠性的风电功率预测结果，有效降低风电场考核费用
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。
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。...2022年3月，阿里巴巴达摩院成功研发可精准预测风电场风速及发电功率的ai算法，该算法可预报平原、山地、海岸等不同地形的风速，并预测该区域内风电场的发电量，为电网调度提供数据支撑，提升风电消纳率。
张连庆总经理表示，公司也将在7月份发布“信风”陆上风电功率预测系统、8月推出“辰光”光伏发电功率预测系统。实现新能源发电功率预测领域的产品全覆盖，全力支持绿色能源事业的发展！
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%。”...阵风、来回折返的风，都是风机发电功率预测中的难点。“广西的陆地风电场大都建在丘陵地区。
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。...2016年，中国电科院“新能源发电调度运行关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电、光伏发电功率预测是项目的核心创新点之一。
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。...2016年，中国电科院“新能源发电调度运行关键技术及应用”项目获得国家科学技术进步奖二等奖，风电、光伏发电功率预测是项目的核心创新点之一。
“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。”...今年4月，阿里巴巴达摩院宣布开发出了可精准预测风电场风速及发电功率的人工智能算法，能够预报平原、山地、海岸等不同地形的风速，并预测该区域内风电场的发电量。
目前，新疆已有618家新能源场站接入新一代新能源功率预测系统，并应用ai等技术进行功率预测。数据显示，风电功率预测准确率达96%，同比提高4个百分点。
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
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%。
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%。
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%。
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%。
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。
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
单机风电功率预测依据风机轮毂风速的历史数据预测风电功率。风速与功率的高比例关系使得电力调度系统对风电功率预测精度的要求较高，此外，风速具有间隙波动性和随机性，使得风速和风电功率序列呈现出很强的非线性。
那么，对于功率预测技术正处于提升和突破阶段的国内风电行业来说，提升准确度的关键在哪里？马辉指出，精准的风电功率预测取决于三个关键技术的突破：气象预报技术的提升、功率预测模型算法以及优秀的系统管理维护。
四、运行管理17、风电场应严格执行国家能源局风电场功率预测预报管理暂行办法(国能新能〔2011〕177号),建设相关技术支持系统,开展风电功率预测预报和发电计划申报工作。
四、运行管理17、风电场应严格执行国家能源局风电场功率预测预报管理暂行办法(国能新能〔2011〕177号),建设相关技术支持系统,开展风电功率预测预报和发电计划申报工作。
数据中心结合数值天气预报与海上风电单机气象数据，实现海上风资源图形化展示，并开展多风场出力预测修正，在3月5日江苏新能源出力破千万千瓦过程中，海上风电功率预测最高准确度达94.13%，最高相关性达99%
数据中心结合数值天气预报与海上风电单机气象数据，实现海上风资源图形化展示，并开展多风场出力预测修正，在3月5日江苏新能源出力破千万千瓦过程中，海上风电功率预测最高准确度达94.13%，最高相关性达99%
2、风功率预测预报系统对分散的小型项目企业不要求建立风电功率预测预报系统，电网企业可根据当地电网运行需要，统一建立覆盖本地区的功率预测预报体系。
我国自2008年研发完成国内首套风电功率预测系统以来，先后突破了多项新能源功率预测关键技术，从无到有、由点及面全面完成了新能源功率预测系统建设，将新能源出力由基本不可知转变为基本可知。
同时，德国风电发电量只占全国总发电量的12.3%。先进的新能源发电预测及调度运行技术电力系统消纳新能源的基础是新能源功率预测。在德国，基于天气预报的新能源功率预测属于商业领域。
