LS Electric借助AI预测可再生能源发电量，加快推进电力中介业务

by Kim Jinyeong

Published 25 Feb.2026 09:11(KST)

基于AI的风力发电量预测模型
在济州实现92%的预测准确度
精确分析到各风机的性能差异

LS Electric（LS일렉트릭）成功开发出一项基于人工智能（AI）预测可再生能源发电量的技术。

LS Electric于25日表示，已开发出“基于AI的风力发电量预测模型”，并于近期完成了实证测试。风力发电在可再生能源中属于受气象变量影响、发电量波动幅度较大、因此难以进行精准预测的领域。

LS Electric相关负责人在安养研发中心内的管制中心查看可再生能源发电量预测结果。LS Electric提供

将这一技术于去年年底应用在济州风电场后，即便在气象波动较大的11月，也实现了约92%的预测准确度。通常约为10%的预测误差率被降低到了8%。这一水平相当于在电力交易所“可再生能源发电量预测制度”下，发电运营商可以获得激励金所需的准确度标准。

LS Electric通过所谓的“双重预测结构”，成功实现了对风力发电出力变化的精细预测。该结构利用机器学习和深度学习算法，对▲广泛的气象信息以及地形、海拔、高低坡度等区域特性▲各个风机因细微特性产生的性能差异进行综合分析。

LS Electric计划以此次技术为基础，加快布局“虚拟电厂（VPP）”等电力中介业务。

虚拟电厂是指基于数字技术，将物理上分散的各类可再生能源资源像一个发电厂那样进行一体化运营的系统。它以AI为基础，预测分布式资源的发电量并优化供给策略，从而起到对冲可再生能源波动性的作用。

在近期的电力中介业务中，利用AI提升发电量预测准确度的高端化技术已成为必需。因为可再生能源运营商的预测误差率越低，就能获得越多的额外补偿。

当可再生能源运营商参与虚拟电厂时，根据“可再生能源发电量预测制度”，需要在前一天预测光伏和风电的发电量，如果次日的实际发电量与预测值之间的误差率满足基准，就可以获得结算金。

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LS Electric相关负责人表示：“我们期待通过更加高端化的风力发电量预测技术，既解决可再生能源的间歇性问题，又为国内电力系统的稳定化与高效化作出贡献，同时最大化可再生能源发电运营商的收益，实现一举多得的效果。”他还表示：“在陆上可再生能源招标制度实施之前，我们将向可再生能源运营商提供高精度、必不可少的预测技术以及创新解决方案，加快推进虚拟电厂业务。”

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本报道由人工智能(AI)翻译技术生成。