德州电网风电：官方预报还剩多少空间？
德州电网（ERCOT）公开了风电的实际出力，以及官方风电预报的完整存档。正好拿来回答一个具体问题：一个气象背景的人自己建模型，能比电网的业务预报好多少？
// 结论先说
- 官方日前预报的误差是 6.24%（占装机），已经和我用事后真实天气做的“完美预报上界”6.38% 持平。自己训练模型打败官方，这条路不成立。
- 官方预报比实际发电偏高约 2.9%，主要是弃风：换成以出力潜力为真值，偏差只有 −0.1% 到 −0.7%，概率预报的分位数也校准得很好。
- XGBoost、LSTM、Transformer 相差不到 0.2 个百分点；训练期缺了秋冬，所有模型的预报系统性偏低 3.2—5.9 个百分点。补季节比换模型重要。
- 套用西北“两个细则”估算：100 MW 风电场，预报误差放大一倍时，一年功率预测考核约 26 万元。
01先证明时间轴没错
数据有三块：ERCOT 公开的分燃料发电报表（整理成 2018—2024 年逐小时风电出力）、ERA5 再分析风场， 以及官方短期风电预报 2023—2024 年的全部存档，共 17736 份，每小时一份，每份含未来 168 小时。
预报评估最怕时间错位：数值看起来都正常，程序也不报错，结论却是错的。所以对齐做了两次独立检验：
- 和美国能源信息署 EIA-930 的独立数据比：2024 全年相关系数 0.99998，平均绝对误差 28.5 MW（占均值 0.22%）。
- 和官方预报文件自带的实况比：剔除 27 小时坏值（约为正常值的 13 倍）后，相关系数 0.99997，一阶差分的时移相关峰值落在滞后 0 小时（0.999，±1 小时约 0.70）。
- 最初定的验收标准“相关峰值必须在滞后 0”是错的：逐小时出力自相关约 0.98，滞后 0 和滞后 1 只差 0.004，全在噪声里。改看一阶差分，峰才够尖锐。
- 夏令时回拨那天，报表会多出一个重复时段。排错了数值照样正常，程序也不报错，只能靠上面的检验抓出来。
02官方预报：提前一天，误差 6% 左右
官方风电预报误差随提前量的变化
平均绝对误差，占装机容量，以实际发电为真值，2024 全年 · 悬停查看各提前量
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| 提前量 h | 样本小时 | 平均绝对误差 % | 偏差 % |
|---|---|---|---|
| 0 | 8784 | 3.12 | +2.95 |
| 1 | 8784 | 3.79 | +2.69 |
| 2 | 8784 | 4.34 | +2.53 |
| 3 | 8784 | 4.66 | +2.38 |
| 6 | 8784 | 5.08 | +2.13 |
| 12 | 8784 | 5.41 | +2.35 |
| 24 | 8784 | 6.16 | +2.85 |
| 36 | 8784 | 6.58 | +2.85 |
| 48 | 8784 | 7.09 | +2.91 |
| 72 | 8784 | 8.42 | +3.27 |
| 120 | 8784 | 12.40 | +4.01 |
| 167 | 8603 | 16.25 | +2.99 |
提前 0 小时误差 3.1%，提前 1 天约 6.2%，提前 3 天 8.4%，提前 7 天 16.3%。 日前市场用前一日 09:55 发布的那一份（提前 15—39 小时），全年平均绝对误差 6.24%。
虚线是我用 ERA5 风场训练的最好模型，误差 6.38%。ERA5 是事后同化了观测的再分析，相当于假设天气预报完全准确， 所以它是上界，不是预报，两者不是公平比较。业务上只会比这条线差，而官方预报已经和它持平。
03偏高的那部分，是弃风
官方预报比实际发电全年偏高约 2.9%（占装机），实际发电低于官方中位数预报的小时占 64%（名义上应为 50%）， 看上去像系统性高估。但官方预报的对象是风电场“能发多少”，也就是出力潜力；实际发电还要再扣掉弃风。 2024 年 9 月 26 日起，官方文件新增了出力潜力的实况，两者可以分开看：
同一批小时，两种真值下的官方预报误差
平均绝对误差，占装机，2024-09-26 之后（每个提前量 2358 小时）
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| 提前量 h | 样本小时 | 以出力潜力为真值 % | 以实际发电为真值 % |
|---|---|---|---|
| 0 | 2358 | 0.47 | 3.53 |
| 1 | 2358 | 1.96 | 4.04 |
| 2 | 2358 | 2.88 | 4.44 |
| 3 | 2358 | 3.36 | 4.66 |
| 6 | 2358 | 3.97 | 4.84 |
| 12 | 2358 | 4.54 | 5.24 |
| 24 | 2358 | 5.25 | 6.00 |
| 36 | 2358 | 5.71 | 6.31 |
| 48 | 2358 | 6.15 | 6.60 |
| 72 | 2358 | 7.48 | 7.74 |
| 120 | 2358 | 13.42 | 13.08 |
| 167 | 2358 | 19.30 | 18.33 |
- 提前 0 小时：以出力潜力为真值，误差只有 0.47%；以实际发电为真值是 3.53%。差出来的就是弃风。
- 以出力潜力为真值时，偏差在 −0.1% 到 −0.7% 之间；潜力低于官方中位数预报的比例为 46%—49%（名义 50%）， 提前 2—72 小时低于 20% 分位数的比例为 16%—19%（名义 20%）。官方概率预报对它自己的目标校准得很好。
- 提前 72 小时以后，天气预报误差占主导，两条线并拢；85 小时以后，以出力潜力为真值的误差反而略大。
所以“天气 → 出力潜力”这一段，官方已经做得很好；还有空间的是“潜力 → 实际发电”，也就是弃风。 它随负荷、电价和输电约束变化，正是交易侧关心的量。
出力潜力实况只覆盖 2024 年最后约三个月，前三季度无法用同样方法核实。
04换模型，不如补季节
同一个任务：用 ERA5 风场估算同一时刻的全网风电出力。2023 年训练，2024 年全年测试（8784 小时）， 机器学习模型各跑 3 个随机种子。
各模型的风电出力误差
平均绝对误差，占装机，输入为 ERA5 风场（完美预报上界），误差线为种子间标准差
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| 模型 | 平均绝对误差 % | 均方根误差 % | 偏差 % | 随机种子 |
|---|---|---|---|---|
| XGBoost | 6.38 | 8.23 | +0.50 | 3 |
| LSTM | 6.48 | 8.41 | +1.04 | 3 |
| Transformer | 6.54 | 8.43 | +1.07 | 3 |
| 分箱功率曲线 | 9.44 | 11.92 | +0.68 | 1 |
| 气候态 | 20.81 | 24.46 | +0.64 | 1 |
三个机器学习模型相差不到 0.2 个百分点，和随机种子间的波动同量级；都比分箱功率曲线（9.44%）好约三分之一。 真正拉开差距的是训练数据覆盖的季节：
| 训练期 | 测试期 | 各模型偏差 |
|---|---|---|
| 2023 年全年 | 2024 年全年 | +0.5 到 +1.3 个百分点 |
| 2024 年 1—8 月 | 2024 年 10—12 月 | −3.2 到 −5.9 个百分点 |
另外，不看天气、只用出力历史预报 24 小时后，最好的 Transformer 误差 18.36%，只比气候态（20.81%）好 12%。 风电预报的技巧几乎全部来自天气。
05放到国内：按西北细则估算考核
国内新能源场站的功率预测要按区域“两个细则”考核。我按西北能源监管局 2023 年 12 月印发的 《西北区域电力并网运行管理实施细则》（第十五、四十、四十九条），用 ERCOT 2024 全年的官方预报和实际出力， 估算一个 100 MW 风电场一年的功率预测考核：
100 MW 风电场全年功率预测考核（估算）
短期 + 超短期，每分折算 1000 元 · 悬停查看最高单月
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| 误差放大 | 日前准确率 | 短期考核 分/月 | 超短期考核 分/月 | 全年 元 | 最高单月 元 |
|---|---|---|---|---|---|
| ×1.0 | 92.1% | 4.1 | 0.0 | 49,438 | 8,255 |
| ×1.5 | 88.6% | 11.5 | 0.2 | 140,659 | 20,729 |
| ×2.0 | 85.3% | 20.8 | 0.9 | 260,539 | 35,881 |
| ×2.5 | 82.3% | 30.5 | 2.4 | 395,037 | 51,636 |
| ×3.0 | 79.6% | 40.0 | 4.6 | 534,276 | 67,002 |
“误差 ×k”是把预报误差按比例放大。ERCOT 是约 4 万 MW 机群的合计，误差被空间平均压得很低，×1 相当于“极好的预报”； 单个场站的现实水平用 k > 1 来近似。误差放大一倍时，日前准确率 85.3%，一年考核约 26 万元，最高单月约 3.6 万元。
- k 不是实测的单场站数据，是用国标准确率（1 − 均方根误差 / 装机）对照西北短期门槛来定位的。
- 德州风的日变化和西北不同，时段划分直接套用当地钟点。
- 数据是逐小时的，规则按 15 分钟点计：每小时当作 4 个相同的点。
- 细则没写明超短期考核的结算频次，这里按每日一次计；若按每次上报计，超短期部分会成倍增加。
- 全年缺弃风标记，实况用的是实际发电。用 9 月 26 日之后的出力潜力另算一遍，短期考核略高，说明用实际发电没有把考核算多。
06还没做的
- ERA5 上界不是预报。真正公平的比较，要用历史存档的数值预报（GFS、ECMWF）驱动模型，这一步还没做。
- 弃风预测目前只是方向，还没开始。
- 概率预报（分位数、CRPS）和爬坡事件的专门评估，还在计划里。
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