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貴州某光伏電站部署的功率預測系統整合了氣象衛(wèi)星數據、地面監(jiān)測站數據以及光伏電站的歷史發(fā)電數據，通過人工智能算法，實現了對光伏電站未來幾小時甚至幾天的發(fā)電功率進行精準預測。精準的功率預測幫助電站優(yōu)化了發(fā)電計劃，減少了因天氣變化導致的發(fā)電波動，提高了發(fā)電效率約15%。同時增加了電網接入能力，精準的功率預測提高了電網對光伏電站的接納能力，減少了因預測不準確導致的棄光現象，3月內增加上網電量約41萬千瓦時，增加了經濟收益。

系統搭載的E文本數據治理技術在云南32家新能源場站落地應用。該技術通過先進的數據處理算法和智能分析模型，對海量的新能源數據進行高效治理和精準分析。運行結果表明，在3個月內，為客戶降低了數據合格率的考核費用達430萬元。精準的可用功率計算不僅幫助場站順利通過了可用功率復測，還減少了因計算不準確導致的考核支出。此外，E文本數據治理技術還顯著提升了數據的準確性和可靠性，優(yōu)化了場站的運營效率，為新能源場站的智能化管理和決策提供了有力支持。通過這一技術的應用，云南的新能源場站在數據治理和功率預測方面取得了顯著成效，為推動地區(qū)新能源產業(yè)的高質量發(fā)展奠定了堅實基礎。

系統融合了新能源場站的運行數據和地形數據，創(chuàng)建了新能源功率預測模型，在2024年7月于廣西某風電場落地應用。在6個月內，該風電場功率預測考核費用同比降低了30%。精準的功率預測為該風電場帶來了全方位的優(yōu)化，通過提前準確預測風力發(fā)電的功率輸出，風電場能夠更好地與電網調度協調，優(yōu)化電力交易策略，從而在市場中占據更有利的位置。此外，精準的預測還降低了因功率波動帶來的電網運行風險，增強了風電場的穩(wěn)定性和可靠性。