風功率預測就是提前估算風電場未來一段時間的發電量。它是風電場運營和電網調度的重要支撐，能夠有效提高風電場出力預測的準確性，降低電網調度的風險，促進風電的消納和發展。如果這項工作沒做好，風電場的收益可能會大打折扣。

在電力現貨市場，電價就像股票價格一樣實時波動。比如廣東電力現貨市場，高峰時段電價可能是低谷的好幾倍。風電場需要根據預測的發電量提前報價，如果預測1000MW的發電量并以此報價，實際卻只發了800MW，那就必須以實時市場價格（可能更高）購買200MW電力來填補缺口。據《中國電力市場發展報告（2023）》顯示，國內風電場日前預測誤差每增加1%，現貨市場收益平均下降0.8%-1.2%。

中長期合約交易同樣如此。部分省份要求風電場合約電量與預測發電量匹配度要達到90%以上。內蒙古某風電場曾因預測失誤，實際發電量比合約電量少了10%，最終按照合約價與現貨價的差價，支付了50萬元違約金。

當風電出力超過預測值，電網需要調用其他電源進行調峰，而這筆調峰費用往往需要風電場承擔。山西某500MW風電場，因為預測誤差導致超發，一年支付的調峰費用高達300-500萬元。

在新疆、甘肅等地，對風電場棄風率有嚴格要求，預測失誤導致的額外棄風，風電場需要按度電成本進行賠償。華北某省更明確規定，風電場月平均預測準確率低于85%，每降低1%就要扣除當月上網電費的0.5%，對大型風電場來說，這意味著每年數百萬甚至上千萬元的損失。

在綠電交易市場，綠電證書的核發與預測發電量緊密相關。如果實際發電量超過預測值10%以上，超額部分很可能無法獲得綠電證書，進而失去交易溢價機會。某風電場就因預測偏差，每年超發的2000萬千瓦時電量無法認證，按綠電溢價0.05元/千瓦時計算，一年損失100萬元。

面對預測不準帶來的收益損失，風電場并非束手無策。技術層面，采用“數值天氣預報+激光雷達+AI算法”的組合，能將短期預測誤差控制在5%以內，幫助100MW風電場每年增收200-300萬元。管理層面，建立“預測-報價-調度”一體化系統，在電價低谷時段主動降功率，配合儲能進行套利，也能顯著提升收益。利用電力期貨、期權等金融工具對沖風險，同樣可以減少預測失誤帶來的損失。