相较于传统预测模型，该技术进一步突破了地理局限，空间分辨率从3公里精细化至100米，有效融合精细地形，捕捉局部天气过程，提升微气候下功率预测准确率。...应用该体系后，江西电网在风机覆冰情况下功率预测准确率提升5%，新疆电网在光伏组件覆沙情况下功率预测准确率提升8%。
龙源电力2025年，龙源电力继续大力推进生产数字化转型，强化质效管理，依托生产数字化平台，多维度分析电量损失“根因”，制定针对性解决方案，加强设备巡检和维护，提升发电效率；优化自有功率预测模型，提高预测准确性
2025年伊始，龙源电力继续大力推进生产数字化转型，强化质效管理，依托生产数字化平台，多维度分析电量损失“根因”，制定针对性的解决方案，加强设备巡检和维护，提升发电效率；优化自有功率预测模型，提高预测准确性
3.全链条智能化覆盖发电（风光功率预测）、输电（故障诊断）、配电（拓扑优化）、用电（需求响应）全环节，形成闭环管理。...3.新能源消纳·多时间尺度风光功率预测（mape10%），支撑高比例可再生能源并网。·虚拟电厂通过大模型优化分布式资源聚合，提升调频辅助服务收益。
在功率预测算法模型持续优化上，国能日新构建多元化方法论体系，不断提升模型的准确性与鲁棒性，使得功率预测模型能够在数据复杂性和变化性上更具适应性。
该公司自主开发了地县一体新能源集群功率预测和消纳深化应用系统，独创海-气-浪精准的气象预测模型，创新海上出力爬坡特性聚类、区域高精度分布等功率预测方法，成功实现地县一体新能源全口径预测。
2023年11月，国网安徽经研院攻关团队选取合肥市长丰县杨庙镇大庄水库渔光一体光伏电站和庐江县泥河镇农业大棚光伏电站，基于超导量子计算机运行了“基于量子长短期记忆网络模型（qlstm+）的光伏电站发电功率预测模型
深入实施电力产业运行图管理，推进电力运营管控系统高标准建设，全量数据入湖，建成全国规模最大的发电侧实时数据库，有效提升产业运营管控水平；持续优化新能源功率预测模型，提升功率预测能力，光伏发电量同比增长159%
为此，贵州电网公司建设了新能源可观可测可控一体化平台，同时建立贵州高原山区功率预测模型，结合实际气象预报，精准预报每个新能源场站的功率。...在毕节供电局调度中心，配网自动化助理专责卢鑫一边给110千伏大滥坝风电场建立模型，一边介绍。风力、光伏发电所具有的间歇性、波动性等特征，给电网的稳定性带来了一定挑战。
为此，贵州电网公司建设了新能源可观可测可控一体化平台，同时建立贵州高原山区功率预测模型，结合实际气象预报，精准预报每个新能源场站的功率。...在毕节供电局电力调度控制中心，配网自动化助理专责卢鑫一边给110千伏大滥坝风电场建立模型，一边介绍。风力、光伏发电所具有的间歇性、波动性等特征，给电网的稳定性带来了一定挑战。
“产品搭载了新能源短期功率预测分析模型。利用该产品的预测功能，1～3月，国网新疆电力的风电、光伏发电短期功率预测准确率平均为95.6%、96.9%，在国家电网有限公司系统内名列前茅。
该系统是基于人工智能技术搭建的实时预测模型，可直观展示光伏实时总功率和预测曲线，能快速准确预测分布式光伏发电功率的变化趋势并提供相应的预警和调控建议，还具备光伏历史数据查询分析功能，有利于提升电网安全经济运行水平
“首先在可观可测方面，主要是针对海量的380伏、220伏分布式光伏，要建设和分布式光伏发展相适应的配网能力，构建一体化分布式光伏功率预测模型。
在研究过程中，团队创新提出多项算法优化策略，成功保障光伏发电功率预测模型真机运行实验顺利开展。经实验验证，团队提出的光伏发电功率预测方法在量子计算真机上运行效果良好。
舟山供电公司基于新一代调度技术支持系统和调控云平台，依托多种人工智能算法建立了“海-气-浪”气象预测模型，创新海上风电场出力爬坡特性聚类、区域新能源发电场站高精度分布等功率预测方法，实现地县一体新能源全口径预测
在此基础上，该公司还加强历史数据挖掘，结合新能源场站所处位置的测风塔、气象站的实际运行数据，不断细化预测模型和算法，搭建单场站高精度超短期预测模型，实现山东省全部新能源场站每15分钟滚动更新测风测光数据
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。”
研究内容：（1）研究大型海上风电场风力机组集群空间阵列布局优化关键技术、海上风电场全域高精度产电功率预测集成系统，实现大型海上风电场产电提升4%以上；（2）研究环境友好、高效稳定钙钛矿太阳能光伏电池组件关键技术
研究内容：（1）研究大型海上风电场风力机组集群空间阵列布局优化关键技术、海上风电场全域高精度产电功率预测集成系统，实现大型海上风电场产电提升4%以上；（2）研究环境友好、高效稳定钙钛矿太阳能光伏电池组件关键技术
针对新能源具有随机性、间歇性、波动性的特点，贵州电网公司将建设新能源可观、可测、可控一体化综合应用平台，通过掌握全省各新能源场站详细气象资料与历史出力的关联信息，建立贵州高原山区功率预测模型，结合实际气象预报...，精准预报每个新能源场站的功率，提升新能源可观、可测、可控水平。
4月10日，国网数科控股公司和中国电科院合作构建的分布式光伏功率预测模型，正式将浙江新昌确定为试点地区，开展分布式光伏超短期、短期功率预测验证，支撑需求侧优化配置，服务迎峰度夏电力保供工作。
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。
新能源功率预测和气象数据有着强关联性，风速、风向、辐照度、云量等气象要素是建立新能源功率预测模型的基础信息。...2008年，王勃从北京航空航天大学硕士一毕业，就应聘进了电力气象团队，气象数据、新能源场站数据和功率预测模型自此成了他每天挂念的“老伙计”。
新能源功率预测和气象数据有着强关联性，风速、风向、辐照度、云量等气象要素是建立新能源功率预测模型的基础信息。...2008年，王勃从北京航空航天大学硕士一毕业，就应聘进了电力气象团队，气象数据、新能源场站数据和功率预测模型自此成了他每天挂念的“老伙计”。
攻关团队构建了中低压有源配电网数据集，利用两库一平台训练环境开展基于轻量级机器学习算法的预测模型研发，建成省内首套县域分布式光伏功率预测模型。...经过一个月的连续测试，预测模型对单点客户的发电功率预测时间精度可达到分钟级，日发电量预测平均准确率达87.5%，平均合格率达96%。目前，福建省分布式光伏发电装机容量已达到300万千瓦以上。
