随着能源短缺的日益加剧以及碳达峰、碳中和目标的临近，大力推广可再生能源并提高清洁能源在电力结构中的占比已成为电力行业发展的必然趋势。虽然“碳中和”以及“碳达峰”将对国家经济和众多产业产生深远影响，但毫无疑问，它将极大的改变能源产业的格局。 发展风电行业对经济发展质量提升具有积极意义，国家的能源结构需要不断优化。在全球推进能源低碳化进程，优化能源消费结构的背景下，可再生能源需求持续上升，这是一个确定的趋势。由于资源总量丰富、环保、管理自动化程度高，以及持续降低的用电成本等绝对性优势，风能已成为全球最广泛开发和应用的可再生能源之一。它不仅是全球可再生能源利用的重要组成部分，而且其正在经历从补充性能源向替代性能源转变。因此，风能的广泛应用是推动能源结构调整、低碳化的重要动力。 在风电领域如今蓬勃发展的形势下，功率预测所具有的价值更加凸显。虽然“碳中和”和“碳达峰”不同于新能源功率预测，但其历史悠久。自从国家能源局于2011年要求新能源发电企业在电场内部署预测系统并向电网调度上报预测结果以来，功率预测一路跟随中国风电和光伏产业发展，从一无所有，逐渐成为标准做法。功率预测是重要的信息支撑服务，能够平抑新能源发电的不稳定性和波动性，促进电网调度管理，并提升新能源的并网友好性。目前，我国数千座风电场和光伏电站都配备了可靠的功率预测系统，确保新能源发电能够平稳、安全地并网。 对于发电企业而言，功率预测不仅仅是顺应国家和电网调度机构的必要要求，更是提升运营收益、降低考核罚款的重要手段。以某西北电网10万千瓦的风电场举例，精准预测率每提高1%，全年可节约约18万元的考核费用；而若考虑到预测偏差带来的并网发电量损失，整体经济利益更是会进一步扩大。 本项目结合风电行业发展背景和功率预测重要性调研，在安徽场站风机传感器系统的数据基础之上，针对安徽区域场站研究了一种融合多维信息与人工智能算法的新型风电功率算法，配合可视化系统可以完成模型训练、预测流程，输出精确度更高、普适性更强的功率预测曲线，从而增加预测精度，减少考核费用。