广东作为中国电力市场化改革的“前沿阵地”，其市场化交易环节面临多重困境，极端天气是影响因素之一。比如台风、强降水、极端高温等极端天气会导致新能源出力突变，引发电价波动，触发电网考核；但与此同时，极端天气也会催生短期高价差，为场站带来潜在收益机遇。整体来看，广东新能源场站的发展正呈现出挑战与机遇并存的态势。
1 AI赋能，海上风电突破极端天气盈利难题
国能日新服务的粤西某250MW海上风电项目，地处全省台风年均登陆次数前列的高风险区域，在台风高发的复杂环境下，市场化运营中面临收益不稳定与考核风险叠加的困境。依托国能日新「旷冥」AI大模型的全链路智能解决方案，场站实现单日增收20万+的突破。这一成果不仅破解了极端天气下新能源运营的盈利难题，更为广东新能源场站在市场化改革深水区开辟了全新盈利路径。
聚焦新能源场站运营整体环节，国能日新面对海量气象数据、实时市场信息，贯通气象预测、出力研判到交易决策的全链路，为广东乃至全国新能源场站提供适配极端天气下“出力-价格”双向波动的动态解决方案，助力场站在有效规避考核风险的同时，精准捕捉市场高价机遇，实现风险可控下的收益最大化。
2 海上风电单日盈利20万的技术突破
粤西该海上风电项目的遭遇正是极端天气下的典型场景。作为台风高发区域的代表性项目，主要暴露出三大核心痛点：
一、极端天气下交易策略滞后：面对台风等突发气象事件，传统交易模型难以及时调整策略，导致错失风险规避与收益优化的关键窗口；
二、价差捕捉能力不足：市场价格波动期间，由于价格预测精度欠缺，无法精准把握交易时机，最终造成潜在收益流失；
三、日前申报与实际出力偏差显著：功率预测准确率不足，导致发电计划与实际出力脱节，进而可能触发电网考核或交易惩罚。
针对以上核心痛点，国能日新依托自主研发的「旷冥」AI大模型，通过三大核心能力构建全链路解决方案。一是增强物理预测层感知能力，精准提升功率预测准确率，从源头减少出力偏差引发的考核风险。作为整个系统的 “感知中枢”，该层融合超高分辨率气象数据与物理模型，提前捕捉极端天气信号。图1可见，该日面对极端天气导致的风速抬升，「旷冥」AI大模型通过物理增强预测层提前锁定各项气象数据信息的变化趋势，及时预测风速抬升数据，为后续决策预留充足时间，有效降低“两个细则”考核风险。
图1：「旷冥」AI大模型风速预测
二是提升市场价差信号捕捉效率，快速响应极端天气下的市场波动，避免策略调整滞后问题。如图 2 所示，通过「旷冥」AI大模型捕捉对应预测风速抬升数据作为入参信息，结合各交易节点的实时电价、负荷数据信息，通过运用时序分析算法识别价格波动周期与异常点输出对应日前和实时价格预测，捕捉关键价格突变信号。
图2：「旷冥」AI大模型电价预测
三是深化交易策略优化水平，基于精准预测数据锁定最优交易时机，有效破解价差捕捉薄弱的难题，最终为广东新能源场站开辟出一条收益跃升的新路径。如图3，该层基于「旷冥」AI大模型的强化学习算法动态调整申报曲线，在保证风险可控的前提下，通过百万级模拟训练找到最优报价策略，输出风险与收益平衡的最优申报曲线，直接转化为场站的实际收益增长。
图3：「旷冥」AI大模型功率预测对比
「旷冥」AI大模型的核心价值，在于升级气象预测的精准研判、市场分析的深度洞察与交易决策的智能优化能力，将分散的运营环节整合为协同高效的智能体系。对于广东新能源场站而言，这种升级带来的是盈利逻辑的根本性变革。让风险管控更精准，功率预测准确率的提升，帮助场站有效规避出力偏差考核，参考行业案例，类似规模场站每年可减少考核费用数十万元；同时，政策适配更灵活，无论是存量项目的“机制电量+市场交易”组合，还是增量项目的竞价与市场化运营，模型都能动态优化策略，适配136号文下的多元交易场景。
在广东电力市场竞争日趋激烈的今天，「旷冥」AI大模型以技术创新为支点形成交易决策的全链路解决方案，撬动新能源场站在复杂环境中实现经济性转型。粤西海上风电项目的实践证明，通过AI技术的赋能，完全可以转化为盈利机遇。不仅解决了极端天气下的预测不准、决策滞后等痛点，更重构了新能源场站的盈利逻辑，为广东沿海乃至全国台风频发地区的新能源项目，提供了可复制、可推广的盈利解决方案。
索比光伏网 https://news.solarbe.com/202511/14/50012637.html
