偏差原因难解释
预测偏差可能来自天气、模型、设备或限电，单看功率曲线很难判断。
Two Rules
用气象过程解释新能源预测偏差
把风速、辐射、降水、温湿度和预报变化纳入两个细则考核复盘，帮助团队区分天气扰动、模型误差和运行因素。
- 偏差复盘
- 考核分析
- 天气过程
- 报表证据
两个细则场景痛点
复盘材料分散
天气数据、功率数据和考核记录常在不同系统中，难以形成统一证据链。
改进闭环不足
如果无法定位天气过程和字段变化，模型优化就容易停留在经验层面。
方案能力
天气过程归因
把辐射、风速、降水和温湿度变化与偏差时段对齐。
考核报表支撑
为月度复盘提供字段、曲线和文字解释素材。
预测改进建议
将高偏差天气过程沉淀为模型和规则优化清单。
关键气象证据
光伏侧
rsds、dni、dhi、pr、tas、hurs。
风电侧
u100、v100、ws、wd、sp。
通用侧
预报更新时间、时区和经纬度点位。
实施路径
偏差时段抽取
从考核记录中定位高偏差时间窗。
气象字段对齐
按时间窗拉取历史或预报字段，形成对比曲线。
复盘报告
输出天气过程解释、模型改进建议和下月跟踪项。
客户案例区块
具名授权案例
切流前必须补充授权客户 logo、授权日期和可公开指标。
指标展示
可展示偏差识别、复盘效率或考核损失分析改善区间。
白皮书留资
通过白皮书页收集邮箱、公司和岗位，商务二次发送材料。
客户案例
案例一：光伏投资
ERA5 长序列把年发电量 P50/P90 评估的年际不确定性收窄至约 ±3~5%
查看案例案例二：场外作业
精细化预报提前 48~72h 锁定作业窗口，非计划停工返工减少约 25%
查看案例案例三：需求响应与虚拟电厂
聚合功率预测超短期 ≥90%、短期 ≥85%，支撑 VPP 调度与需求响应申报
查看案例案例四：电网公司发展规划部门
支撑十四五/十五五电网规划、碳中和路线与负荷特性分析
查看案例案例五：发电集团研究院
光伏发电功率/电量预测短期月度约 90%、超短期约 92%，优于两个细则 85% 考核线
查看案例案例六：电力设计院
配合电力系统分析工具支撑新能源消纳/储能/通道规划与投资收益测算
查看案例案例七：高等院校
支撑高校双碳学科课题攻关、成果发表与重点实验室申报
查看案例交付方式
该服务按调用量、字段范围与交付 SLA 综合报价。
常见问题
两个细则方案解决什么问题？
它帮助团队把预测偏差与天气过程对齐，为考核复盘和模型优化提供证据。
是否替代调度或交易系统？
不替代。本方案提供气象数据和复盘支撑，可接入现有业务系统。
光伏和风电都能使用吗？
可以。光伏侧重点看辐射和温度，风电侧重点看风速风向和 100m 风分量。
白皮书如何获取？
通过白皮书页提交邮箱、公司和岗位后，商务会在 24 小时内联系发送。
是否展示脱敏客户？
具名案例只展示已授权客户；聚合统计可以展示总体服务规模。
如何开始复盘？
先选择一个高偏差月份，按偏差时段拉取气象字段并与功率曲线对齐。