来源：吉林电力交易中心2025-09-01

正备用的公式为：正备用=事故备用留取+负荷备用留取+风电预测总加*风电偏差系数+光伏预测总加*光伏偏差系数式中：事故备用留取：用于应对发电机组或输电设备突发故障而预留的容量，选取单一设备故障导致的最大功率缺额

来源：兰木达电力现货2025-07-01

图10：2025年1-4月风电预测与实际负荷、负荷差值图11：2024年1-4月与2025年1-4月风力水平风力差值与价差方向相反，表格中可以看出存在对称排列关系，从以上数据中可以看出，风电差值标准差在

来源：兰木达电力现货2025-01-20

图1 风速及风电出力散点图2风速变动方向及幅度人工观察发现，当风速连续上涨或下降超过一定幅度并持续一定周期，风电预测会出现明显的偏高或偏低。

来源：浙电e家2024-12-05

目前，该技术已在全省试点应用，光伏、风电预测率提升至97%、92%左右。其次，解决超高渗透率接入消纳问题。

来源：浙电e家2024-12-05

目前，该技术已在全省试点应用，光伏、风电预测率提升至97%、92%左右。其次，解决超高渗透率接入消纳问题。

来源：兰木达电力现货2024-05-21

4.日前风电预测与实际出风特点（1）逐渐减小的风电出力日前风电出力预测曲线全天内呈逐渐减小的趋势时，根据历史数据来看有一定概率风电实际出力在减小的过程中会低于预测。

来源：中能传媒研究院2024-04-17

其中，表示t时刻的已持有中长期收益；表示t时刻的实时电量，主要包含t时刻的风电预测电量，光伏预测电量以及储能申报的充放电电量；表示t时刻的已持有中长期电量；表示t时刻预测的实时价格；表示t时刻的电能量损失费用

来源：兰木达电力现货2024-01-09

下面针对不同预测值区间的偏差分布情况进行分析：图 5不同预测水平下风电预测偏差分布图图5为将风电预测划分为8个等级，各预测等级下预测偏差的分布情况。

来源：《风能》2023-07-05

从全球海上风电预测的增量来看，规模都非常可观，机会很大。目前欧洲供应链发展受阻，其中一个主要原因是通胀以后原材料上涨。

来源：南方电网报2023-04-28

如今，通过南方电网公司的“夸父”系统，可为风电场、光伏电站、分布式光伏和调度机构提供高精度、低成本、轻量化的短期、超短期和中期功率预测服务，目前，对于风电预测可提高5%的预测准确率，1亿千瓦的风电就可减少

来源：南方电网报2023-04-19

广西电网公司电力调度控制中心水电及新能源科经理卓毅鑫接受采访时表示，目前，广西电网公司建立了气象预报风速修正模型，运用深度神经网络学习算法，陆上风电预测准确率达95%，光伏达96%。

来源：兰木达电力现货2023-04-11

但这要求新能源企业一方面要通过精准的气象数据源对中期价格有预测能力（风电预测24h，光伏预测8h），另一方面又要求其对历史数据的精细化管理，提升自身的中长期电量预测能力。

来源：南方电网报2023-03-31

“当天，我们的风电预测准确率达到98%。”

来源：中国电力2023-01-03

文献将补偿风电预测误差纳入目标函数，同时兼顾储能容量成本及寿命，制定混合储能四象限控制判据，确定各储能模块充放电控制策略。文献阐述了储能装置解决大规模风电并网问题的应用前景。

来源：兰木达现货服务2022-10-17

以2022年9.2日为例，日前风电预测功率不准，实时发电量低，而实时晚高峰出现1500元/mwh的最高价，产生较大的负价差（图1）。...图1山西电力市场2022年9.22日风电预测偏差与日前实时价差光伏企业也存在同样的情况，以7月5日为例，当天由于阴雨天气，光伏功率预测在非晴空条件下的预测偏差较大，同时集中式光伏与分布式光伏出力均受限，

来源：朱子说碳中和2022-05-09

目前，德国风电预测的误差已经下降到2-4%左右，光伏发电的误差下降到5-7%左右，大大减少了可再生能源引起的系统平衡费用。

来源：国家电网报2021-10-15

协同各地市公司做好负荷预测管理，确保负荷预测偏差在2%以内；深入分析新能源发电特性，完善新能源机组参数模型，优化气象数据，开展晚高峰风电功率预测准确率专项治理，提升新能源功率预测准确率至92%以上、晚高峰风电预测准确率至

来源：电网技术2021-08-27

新能源参与市场收益问题：新能源特别是风电预测准确性偏低，预测与实际发电能力偏差需要以现货价格购买火电等常规电源的发电能力，导致其整体发电收益偏低。

来源：《自然·资源》杂志2021-08-12

我们在五年后进行一次新的风电预测，将在这方面提供一些观点。这次的专家调查在范围、样本、问题和功能性等方面都与上一次调查基本一致，这样，在更新2015年调查结果的基础上，还可以将两次的结果进行比较。

来源：能见2021-08-12

新能源特别是风电预测准确性偏低，预测与实际发电能力偏差需要以现货价格购买火电等常规能源的发电能力，导致其整体发电收益偏低。因此，需要新能源企业采取措施提高预测准确性。