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贵州某光伏电站部署的功率预测系统整合了气象卫星数据、地面监测站数据以及光伏电站的历史发电数据，通过人工智能算法，实现了对光伏电站未来几小时甚至几天的发电功率进行精准预测。精准的功率预测帮助电站优化了发电计划，减少了因天气变化导致的发电波动，提高了发电效率约15%。同时增加了电网接入能力，精准的功率预测提高了电网对光伏电站的接纳能力，减少了因预测不准确导致的弃光现象，3月内增加上网电量约41万千瓦时，增加了经济收益。

系统搭载的E文本数据治理技术在云南32家新能源场站落地应用。该技术通过先进的数据处理算法和智能分析模型，对海量的新能源数据进行高效治理和精准分析。运行结果表明，在3个月内，为客户降低了数据合格率的考核费用达430万元。精准的可用功率计算不仅帮助场站顺利通过了可用功率复测，还减少了因计算不准确导致的考核支出。此外，E文本数据治理技术还显著提升了数据的准确性和可靠性，优化了场站的运营效率，为新能源场站的智能化管理和决策提供了有力支持。通过这一技术的应用，云南的新能源场站在数据治理和功率预测方面取得了显著成效，为推动地区新能源产业的高质量发展奠定了坚实基础。

系统融合了新能源场站的运行数据和地形数据，创建了新能源功率预测模型，在2024年7月于广西某风电场落地应用。在6个月内，该风电场功率预测考核费用同比降低了30%。精准的功率预测为该风电场带来了全方位的优化，通过提前准确预测风力发电的功率输出，风电场能够更好地与电网调度协调，优化电力交易策略，从而在市场中占据更有利的位置。此外，精准的预测还降低了因功率波动带来的电网运行风险，增强了风电场的稳定性和可靠性。