目前，全国“两个细则”考核要求愈趋严格。以西北为例，新版“两个细则”加强了对单点偏差的考核，且增加可用功率考核，考核更加严格，这就对功率预测精度提出了更高的挑战。闫涵博士认为，技术创新是提高功率预测精度的必要条件，只有不断地在模型、算法、气象等方面钻研新技术，预测精度才能更上一层楼。
国能日新利用大数据、云计算等高科技技术，不断创新研发多种预测技术，用不同的数值天气预报来预测未来气象的多种可能性，最大化地提升功率预测精度，提高风电场经济效益。闫涵博士在会上分享了数值天气集合预报+分段建模技术，这种技术通过多气象源对数值天气预报进行集合预测，并结合相应的风电场历史输出功率，利用神经网络等算法分风速段进行建模。
以往的风功率预测方法，是通过风电场历史气象和输出功率数据建立风功率预测模型，将数值天气预报的结果作为气象源输入进行功率预测。闫涵博士指出，这种预测方法通常采用统一的建模方式和单一的数值天气预报，有一定的局限性，会导致输出功率有所差异，无法保证气象源本身的准确性和稳定性，最终影响风功率预测的精准度。
国能日新大胆创新，打破功率预测技术的局限性，基于多气象源融合分段建模。经过实践证明：预测风速明显优于单个数值天气预报预测的风速，精度显著提升，有效地降低了风电场考核。
同时，当前电力现货市场正逐步释放，未来新能源会越来越多地参与到现货交易中来，精准的功率预测能够帮助新能源场站做到精准的电量申报策略分析，制定最优的交易策略，帮助发电企业在电力市场交易中获得更多收益。
行业人士认为，风电已成为推动能源转型、实现绿色低碳发展的关键支撑。在10月14日全球400余家风能企业代表一致通过并联合发布的《风能北京宣言》中，倡导“十四五”风电年均新增装机5000万千瓦以上的目标，充分展示了行业企业对风电发展的信心和动力。闫涵博士表示，随着风电装机规模的快速增加，风功率预测也发挥着越来越重要的作用，不但可以帮助电力系统调度做出及时有效的决策，而且能够降低风电场考核，为风电参与现货市场做精准的策略分析支撑，获得可观的经济效益。
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